能量自主閉環的智能測風系統的研究

黃 慧，馮相賽，錢峰偉，張寧寧

(1.上海太陽能工程技術研究中心有限公司，上海 200241；2.上海大眾汽車有限公司，上海 201805)

0 引言

在環境污染日益嚴重的今天，風電作為全球公認的可有效緩解氣候變化、提高能源安全、促進低碳經濟增長的重要途徑之一，已得到各國的高度關注[1]。據全球風能理事會(GWEC)的數據顯示，2019 年全球陸上風電新增裝機容量為53.2 GW，截至2019 年底，全球陸上風電累計裝機容量達到621.3 GW；而到2023 年全球風電累計裝機容量有望達到900 GW。

風電的高效利用需要精確的風場評估。風速和風向是評價風場的重要因素，二者測量的準確與否將直接影響對風場特性的確定[2]。而風場的特性決定了風能資源的豐富與否，利用測風系統可對風場特性進行評價，并依此來確定風電場的場址。測風系統除了可對風電場選址提供數據支撐外，在風電場的運行過程中，通過對風電場中的風速、風向進行測量，可及時調整風電機組的工作狀態，從而可提高風電機組的輸出功率。由于風電機組一般安裝在環境惡劣的偏遠地區，因此測風系統的安全可靠性不僅關系到風電機組的正常運行，還會影響整個風電場的長期、穩定運行[3]。目前國內服役的風電機組大多采用由風向標、風速儀及附屬設備構成的機械式測風系統，但此類測風系統的故障率高、維修周期長，從而影響了風電機組的利用率[4]。

當前，國外針對測風系統的研究主要有：美國洛克希德馬丁公司(LMCT)發布了WindTracer商用相干多普勒激光雷達測風系統，且美國航空航天局(NASA)已使用該測風系統進行了風切變、晴空湍流等探測，并在丹佛國際機場對飛機渦流進行了建模和預測。法國航空航天研究院(ONERA)通過與法國Leosphere 公司合作，已將激光器應用于WindCube 激光雷達測風系統中，并進行了風場監測和天氣預測等外場試驗[5]。

國內在測風系統方面已開展與風切變測量、湍流測量、重力波分析、風電等方面相關的技術攻關和試驗研究。中國科學技術大學成功研制出世界上首臺能同時觀測大氣退偏振比和大氣風場的相干多普勒激光雷達測風系統，該測風系統在測風模式下，可以實現6 km 的水平探測距離。但該測風系統尚不能實現能量自主閉環和根據當地風能資源情況精確預測風力發電機發電量的功能，且暫時不能滿足偏遠地區的風電場監測需求。

本文僅針對測風系統在風電領域的應用進行分析，介紹了一套可實現能量自主閉環的智能測風系統，以期為風電場選址提供科學依據，并為其建設提供精確的參考數據。

2 能量自主閉環的智能測風系統介紹

2.1 智能測風系統的組成

能量自主閉環的智能測風系統主要由激光雷達測風儀、光伏組件、儲能電池、風力發電機、智能控制器及雙向逆變能源控制器等輔助設備構成，系統組成如圖1 所示。其中，儲能電池由鋰電池組成，可用于存儲風電和光伏電力。

圖1 能量自主閉環的智能測風系統的構成Fig.1 Composition of energy-autonomous closed-loop intelligent wind measurement system

2.2 智能測風系統的工作原理

該智能測風系統的工作原理圖如圖2 所示。

圖2 能量自主閉環的智能測風系統的工作原理圖Fig.2 Working principle diagram of energy-autonomous closed-loop intelligent wind measurement system

激光雷達測風儀準確采集風速和風向等風能資源參數信息，然后將這些參數信息傳遞給智能控制器；智能控制器將這些參數信息轉換為風力發電機發電的信號后，驅動布置在不同位置的風力發電機依風向轉向后進行發電；智能控制器可儲存風電轉換數據然后形成數據庫，即每個風能參數對應的風力發電機發電量數據的數據庫，智能控制器對數據庫全部數據進行科學處理與遴選。根據遴選數據能夠得到進行風電場建設的風能信息，智能控制器根據風力發電機的工作特性，可計算得出風力發電機的理論發電量，以此可判斷此處是否適用于建設風電場。而在風電場的實際運行過程中，該智能測風系統的應用可準確的捕捉風向、風速等信息，以便及時調整風力發電機的工作狀態，進而提高風力發電機的發電量。

在該智能測風系統的工作過程中，負載用電需求主要是由風力發電機和光伏組件所產生的電力進行供給。雙向逆變能源控制器作為將直流電逆變為交流電的常用設備，在智能測風系統中由其進行電力分配，當發電功率低于負載功率時，多余電力會存儲在儲能電池中。若智能測風系統出現故障，報錯信息會傳遞給風電場的控制中心，以便及時得到維修和維護。

2.3 智能測風系統的功能

該智能測風系統可實現風能信息的精確獲取與主動識別、多種能源的綜合利用與能量的自主閉環，以及區域性風能資源數據的科學處理與傳輸。

1)風能信息的精確獲取與主動識別。激光雷達測風儀可在復雜工況中精確測量風速、風向等風能資源，并將這些風能資源參數信息發送至智能控制器，然后智能控制器將這些風能資源參數信息轉換為風力發電機工作的信號，風力發電機接收到信號后主動調整方向，以便更好地利用風向，從而增加發電量。通過這種模式可以將激光雷達測風儀采集到的風能資源參數信息以更為直接的發電量的形式進行表征。

2)多種能源的綜合利用與能量的自主閉環。該智能測風系統的能量能否實現自主閉環是關系到其能否長期可靠工作的基礎性問題。該智能測風系統通過雙向逆變能源控制器對光伏電力和風電進行統一調節和分配，優先為激光雷達測風儀和智能控制器供電，以保證這些設備的正常運行。由于該智能測風系統不需要外接電源，因此可節省大量電力和建設成本。

3)區域性風能資源數據的科學處理與傳輸。這一功能可解決風力發電機發電量信息的準確獲取問題。該智能測風系統的智能控制器根據大型風力發電機的工作特性，計算得出大型風力發電機的理論發電量，從而可為風電場選址提供科學依據。

具備上述功能的智能測風系統還可以實現：1)系統的24 h能量平均輸出功率大于等于170 W，足以滿足系統自身的用電需求。2)采用智能測風系統的風力發電機的發電量比不采用智能測風系統的風力發電機的發電量要高。

3 試驗論證

3.1 試驗設備

為了驗證該智能測風系統的實際效果，以微型風力發電機為例，搭建能量自主閉環的智能測風系統。試驗設備的實物圖如圖3 所示，配置參數如表1 所示。

圖3 試驗設備Fig.3 Experimental equipment

表1 智能測風系統中試驗設備的配置參數Table 1 Configuration parameters of test equipment in intelligent wind measurement system

3.2 數據分析

選取2019 年12 月1～30 日期間，相同環境條件下采用能量自主閉環智能測風系統的微型風力發電機(該發電機的發電方式稱為主動式發電)的發電量數據和不采用能量自主閉環智能測風系統的微型風力發電機(該發電機的發電方式稱為被動式發電)的發電量數據，共選取64 組數據。采用2 種發電方式時的微型風力發電機發電量測量結果如表2 所示。

通過對表2中的64組數據進行分析可以發現，采用能量自主閉環智能測風系統的微型風力發電機的總發電量比不采用能量自主閉環智能測風系統的微型風力發電機的總發電量提高了30%以上。

表2 2 種發電方式時的發電量測量結果Table 2 Measurement results of power generation with two power generation method

該智能測風系統可在能量自主閉環的前提下，更為準確地預測風電場的風能信息，從而提高風力發電機的發電性能。

4 結論

本文介紹了一套可實現能量自主閉環的智能測風系統。在相同環境條件下，采用該智能測風系統的微型風力發電機的總發電量可比不采用該智能測風系統的微型風力發電機的總發電量提高30%以上，且能夠精確預測風向，可為風電場的選址提供更為精確的參考數據，為風力發電的進一步推廣應用奠定基礎。