基于塔影效應分析的風電信息化管理和評估系統

劉葉青　帖軍　鄭祿

摘要：在風力機大型化發展的趨勢下，塔架越來越高，葉片半徑越來越長，塔影效應對風力機性能和風電機組輸出功率的影響也越發顯著。為了探究塔影效應的具體影響并縮小影響利于風電評估，風電信息化管理和評估系統將采集到的測風數據進行抽取和清洗，通過算法分析，得到同一高度下統一的測風數據，實現自動化的準確的風資源評估，同時提供風電場信息化的管理，助于推動風電產業智能化與現代化，以及環保事業的發展。

關鍵詞：計算機應用；評估系統；塔影效應；風電；測風數據

中圖分類號：TP39 文獻標識碼：A DOI：10.3969/j.issn.1003 6970.2016.05.015

本文著錄格式：劉葉青，帖軍，鄭祿.基于塔影效應分析的風電信息化管理和評估系統.軟件，2016，37（5）：59-62

0.引言

隨著我國經濟與社會水平的全面發展與進步，電力行業發展迅速，電網規模日益擴大，電力設備數據海量化；同時在國家電網深化改革、轉換經營機制的背景下，對于電能供應質量以及輸變電設備的監測評估的要求越來越高，以大數據、數據挖掘等技術為支撐的智能電網應運而生。目前能源現狀依舊是化石能源為主，而其日漸枯竭的資源問題和帶來的日益嚴重的環境問題使得可再生能源成為實現能源多樣化、應對全球氣候變化和實現可持續發展的重要替代能源。風能作為一種綠色可再生能源，從目前技術成熟度和經濟可行性來看極具競爭力，風電產業的發展前景十分廣闊。在我國風電倍增式發展之下，一批批大型、特大型風電場如雨后春筍般迅速崛起，風電場管理方式也在相應發生著變化。但由于各電力企業積極拓展風電疆土，發展重心偏于風電場基礎建設，對風電場的運行管理尚未引起足夠的重視；另外風電機組在實際運行中，因塔影效應等因素對風電機組輸出功率的波動性以及電網的穩定性有很大影響，所以針對其開發出現代化的風電場信息管理和測風數據評估系統，通過三個模塊的協同作用——風電場信息管理模塊，測風數據管理模塊和測風數據統計模塊，實現風電場信息化的運營，智能化的測評，實時化的監控，可視化的輸出，提供風資源評估及發電量評估的決策支持，將有利于解決目前風電場管理經驗不足及管理人才匱乏等問題，并有助于維持電網系統穩定和保證電能質量。

1.塔影效應

塔影效應是風力發電機在發電的過程中出現的一種負面效果，風流過塔架時會產生流場的變化，影響風矢量的方向和大小，主要是對于下風向風力機，由于一部分空氣通過塔架后再吹向風輪，塔架干擾了流過葉片的氣流而形成所謂塔影效應。如圖1所示，對于桁架式測風塔，當橫向支桿與主導風向垂直設置時，風流過塔架時會產生流場的變化，氣流在主風向上受到塔架阻擋時開始減速并從兩側繞流，導致塔架兩側靠后特定位置氣流壓縮，風速變大，但垂直于主風向的氣流受影響較小，保持了其原有的真實速度，使得同一座測風塔同一高度的兩個風速計在同一時刻觀測的風速值大小不同。風電機組是將風能轉換成電能的中間環節，風電機組輸出功率的波動來源于風電機組運行工程中非恒定的轉矩，該轉矩的不穩定不但與風速的變化有關，而且還受機組自身固有特性如塔影效應的影響，測風數據的準確描述是研究風電機組輸出特性的基礎而又重要的工作。

2.塔影分析算法

為更準確地對風資源和發電量作評估，塔影分析算法在不斷地實驗和改進之后，通過以下算法過程可以得到在輪轂高度下統一的風速均值數據，進一步獲得有力的分析結果。首先對于導入算法的數據要求如下：

1.數據的格式及數據類型：

（1）行數：≤52560或≤8760，分別對應逐10min和逐小時數據；

（2）列數：1+n×4，其中第一列為時間序列，”由測風通道的數量確定，通常包含5-6個風速信息，2個風向信息，一個氣壓信息，一個溫度信息，每個通道包含Avg（均值），Std（標準差），Max（最大值），Min（最小值）；

（3）通道數據為雙精度浮點格式；

（4）各通道數據單位約定：風速：m/s，風向：。，溫度：℃，氣壓：kpa。

2.時間序列補齊：

（1）根據輸入數據的類型和起始時間，實現長度為一年（52560行或8760行）的時間序列的填充完整；

（2）其他列數據在相應位置空出。

3.合理性檢驗：

（1）極值范圍檢驗：風速的變化范圍0m/s～90m/s；風向的變化范圍0°～360°；氣溫的變化范圍-60℃～60℃；氣壓的變化范圍50 kPa～110 kPa；

（2）一致性檢驗：要求各高度風速的一致性|V50-V30|<4.0m/s和|V50-V10|<8.0 m/s，各高度風向的一致性|D50-D30|<30°或|D50-D30|>330°；

（3）趨勢性檢驗：1小時平均風速變化<6.0 m/s；1小時平均溫度變化<5℃；3小時平均氣壓變化<1 kPa。

4.風向數據插補：

（1）本塔同高度臨近通道數據移植；

（2）鄰近塔同高度同時段數據移植；

（3）本塔同高度臨近時段數據移植。

5.風速數據插補：

（1）相關性插補：對全時段、分時段或分扇區的數據進行相關性分析，計算原理參考Excel中的correl、slope、intercept函數，根據返回的相關系數進行缺測數據的相互插補；

（2）復制和平均插補：復制（移植）即直接替換，求均值則將所選時段的數據計算求取平均值，再將結果插補到目標列的對應空缺時段。

經過以上測風數據的規范化和完整化處理之后，執行如下算法過程：

（1）選擇目標塔的兩個風速、一個風向的通道數據，根據表1對風向數據進行扇區劃分，如風向為100°則屬于E扇區，并分別計算兩個風速通道的平均風速；

（2）逐扇區計算兩個平均風速的差值，并找到差值最大的扇區；

（3）對差值最大的扇區對應的兩個平均風速數據，選取較大值作為該扇區塔影分析結果；

（4）對其他扇區對應的兩個平均風速數據，選取其均值作為該扇區塔影分析結果，如表2所示。

3.算法實現

將原始測風數據文件導人本系統，并依次完成數據處理各個過程，塔影分析功能即可實現獲得同一高度下統一的測風數據，并輸出直觀化分析結果如圖2所示。

數據挖掘技術可以從模糊的、有噪聲的數據中提取隱藏在其中的、人們事先未知的、但又起潛在作用的信息和知識。數據挖掘在電力設備中的應用已得到關注。該系統中，在經過塔影分析后的結果值的基礎之上，測風數據統計模塊可以進行歷史數據的特征分析及相應的公式估算獲得發電量預估值，同時，利用報表等技術可以獲得其他具有行業深度和價值的統計結果，利于決策。

4.結語

在風電場中測風塔的位置和數量選擇對測風數據有著極大影響，尤其在地形較為復雜的地區，塔影效應對風電機組輸出功率波動性的影響不可忽視——不僅造成風力機性能下降，也會嚴重影響風電并網和電能質量。因此通過塔影分析對測風數據進行統一化的處理從而獲得準確合理的風資源評估結果有極大的重要性。風電場測風數據驗證和評估系統，在國家鼓勵風電企業管理信息化和智能化的政策下，與湖北省電力勘測設計院合作，與風電行業深度融合，是互聯網時代潮流下的產物，有助于促進風電產業的進步、推動環保事業的發展。