基于運行數據的風電機組功率曲線可靠性評估

袁紅亮，胡 義

(中國電建集團西北勘測設計研究院有限公司, 西安 710065)

0 前 言

在風電場竣工投產后，風電機組的出力特性決定著整個風電場的經濟效益，而評價風機出力特性的優劣時，其功率曲線是重要的考核指標之一。所以根據SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition)[1]系統中采集的運行數據對風電機組功率特性進行驗證分析是對風電場運行狀態評估的重要組成部分，同時也是風電場后評估的重要內容之一。

國內外很多學者通過SCADA系統中的運行數據對風電機組的功率特性進行評估。劉昊[2]根據IEC61400-12功率特性測試中的Bin方法，對SCADA系統中風電機組的實測風速與功率數據進行處理，得到風電機組的實際功率曲線，并且對風電機組性能進行分析；Kelouwani S[3]利用神經網絡構建非線性模型對風電機組的輸出功率進行預測，并且根據SCADA系統中10 min的平均風速對非線性模型進行驗證，得到風電機組的預測功率與實際功率的誤差為1%。

1 數據的篩選與修正

1.1 數據的篩選

為了提高風電機組功率曲線評估的準確性，需要將風機的瞬時風速和有功功率數據進行篩選和處理，以保證被分析的是風機正常運行工況下的數據。所以，下列情況下的數據應進行剔除[4]：

(1) 根據從SCADA系統中采集得到的停機統計和持續時間，對同期風機停機前后30 min的瞬時風速、有功功率等數據進行剔除；

(2) 當瞬時風速大于切入風速，有功功率仍為0的數據，即機組不工作的數據，應對其數據進行剔除；

(3) 在正常數據點比較密集的功率曲線下方，可能存在一些比較分散的欠功率點，需分析風機是否處于限負荷運行狀態，需要對該運行工況下的數據進行剔除。

1.2 數據的修正

在根據風速-功率散點圖擬合成功率曲線之前，需要對運行數據的相關量進行修正，折算到與風電場設計階段理論功率曲線相同的條件下。

(1) 空氣密度可以根據現場氣溫和氣壓的測量值得到：

(1)

式中:ρ10min為空氣密度10 min的平均值，kg/m3；T10min為絕對氣溫10 min的平均值,℃+273；P10min為測量氣壓10 min平均值,Pa；R0為氣體常數，287.05 J/(kg·K-1)。

(2) 對定槳距的失速調節風電機組，可根據下式對有功功率進行修正[5]：

(2)

式中:Pn為修正后的有功功率；P10min為有功功率10 min的平均值；ρ1為理論功率曲線對應的空氣密度。

(3) 對變槳距控制風電機組，應根據下式進行風速修正[5]：

(3)

式中:Vn為修正后的風速；V10min為風速10 min的平均值。

2 功率曲線繪制

將風速分割成多個1 m/s的小區間(如[3.5 m/s，4.5 m/s])，對風速區間內V10min和P10min取平均值。具體計算公式如下：

(4)

(5)

式中:Vi為第i個風速區間平均風速；Vi,j為第i個風速區間數據j風速；Pi為第i個風速區間的平均輸出功率；Pi,j為第i個風速區間數據j輸出功率；Ni為第i個風速區間內10 min數據的個數。

以每個區間的平均風速為橫坐標，輸出功率為縱坐標，可繪制風機實際運行的功率曲線。

3 功率曲線評估實例

本文所選取的風電場實例位于陜北地區，風電場已成功運營了5 a時間。風電場內共有25臺風機，本次功率曲線評估選取的是具有代表性(不因電網限負荷而限電運行)的2、12和16號3臺樣板風機，風機的基本參數見表1。該風電場風機布置見圖1所示。

表1 風電機組基本參數表

圖1 風電場風機布置圖

考慮到運行數據的完整性，評估過程中選取3臺樣板風機2016.06.01-2016.08.31時段內瞬時風速和有功功率數據進行分析，按照本文1.1節的方法進行數據篩選，根據14號風機北邊測風塔M1測量的同期氣溫和大氣壓計算得到現場同期時段內空氣密度為0.974 kg/m3；而風電場設計階段使用的理論功率曲線對應的空氣密度為1.041 kg/m3，所以采用公式(3)進行風速修正。數據修正后得到2、12、16號風機的風速-功率的散點如圖2～4所示。

圖2 2號風機風速-功率散點圖

根據修正后的風電機組風速-輸出功率數據，按照公式(4)、(5)計算得到每個風速區間內的平均風速和平均輸出功率，擬合成一條風機實際運行功率曲線。并且與風電場設計階段廠家提供的理論功率曲線進行對比，得到3臺風機實際功率曲線與理論功率曲線的對比圖，如圖5所示。

圖3 12號風機風速-功率散點圖

圖4 16號風機風速-功率散點圖

由圖5可以看出,3臺風機在達到額定功率后，風機會保持部分超額發電；在[3 m/s，9 m/s]中低風速段均略高于設計階段廠家提供的理論功率曲線；在[9 m/s，14 m/s]高風速段低于廠家提供的功率曲線。可能原因是：① 廠家在設計階段提供的功率曲線是靜態功率曲線；② 實際運行時段的湍流強度等外界因素與設計階段考慮的湍流強度不一致；③ 風機部件老化，導致控制策略滯后的風速變化。

圖5 3臺風機實際功率曲線與理論功率曲線的對比圖

4 功率保證值的計算

4.1 計算方法

按照風速的劃分區間，統計各風速段的風頻值：

(6)

式中:θi為第i個統計風速區間的頻率；Ni為風速落在第i個統計區間的數據量；N為風速數據的總量。

功率保證系數K計算公式[6]：

表2 3臺風機功率曲線保證率計算表

(7)

式中:K為單臺風機的功率保證系數；m為統計區間個數；θi為第i個統計區間的頻率；Pi為第i個統計區間的平均功率；Pi′為設計階段廠家給定的對應統計區間平均風速的功率。

4.2 計算結果及分析

按照功率保證值計算方法，得到3臺風機功率曲線可靠性評估一系列參數，如表2所示。

由表2可知，本風場內具有代表性的3臺風機的整體功率保證率K值均為大于100%，其中16號風機實際運行功率最優，說明風機實際輸出功率曲線整體高于設計階段廠家提供的功率曲線。

5 結 語

本文根據風電場采集的運行數據，對風機實際功率曲線進行擬合，并與設計階段廠家提供的功率曲線相比較來評估設計階段的理論功率曲線可靠性。得出的結論如下：

(1) 該風電場選取的3臺風機的實際功率曲線整體高于設計階段廠家提供的功率曲線，說明設計階段廠家提供的風機功率曲線可靠性較高，該風電場運行狀況良好。

(2) 風機實際功率曲線在中低風速段略高于廠家提供的功率曲線；在高風速段略低于廠家提供的功率曲線。

(3) 3臺風機功率曲線的整體保證值分別為105.4%、107.9%和123.7%，其中16號風機實際功率曲線最優，功率保證值為123.7%。