雙饋風電機組自動化發電量提升方案研究

李民 黃久平 步兵

[摘? ? 要]雙饋風力發電機組是我國風電技術發展初期應用最多的風力發電機組，隨著技術的不斷更新，早期裝機的雙饋風力發電機組存在技術落后的問題，需要對其進行技術升級。文章論述雙饋風力發電機組的發電量提升方案，為雙饋風力發電機組的技術升級提供依據。

[關鍵詞]雙饋風力發電機組;發電量提升;技術改造

[中圖分類號]TM46 [文獻標志碼]A [文章編號]2095–6487（2021）07–0–03

Research on the Scheme of Increasing Power Generation of Double-Fed Wind Turbine

Li Min，Huang Jiu-ping，Bu bing

[Abstract]The doubly-fed wind turbine is the wind turbine with the most application in the early stage of the development of wind power technology in my country. With the continuous update of technology， the early-installed doubly-fed wind turbine has the problem of backward technology and needs to be upgraded. Discussed the power generation increase plan of the doubly-fed wind power generator， which provides a basis for the technical upgrade of the doubly-fed wind power generator.

[Keywords]doubly-fed wind turbine;power generation increase;technological transformation

1 概述

國內風電行業發展初期，早期雙饋風電機組由于設計經驗不足且偏于保守、機型選擇空間小、風電場可研和微觀選址及載荷評估較為粗糙等多方面原因，導致機組選型存在偏差，造成部件安全裕度的極大浪費，早期雙饋風電機組發電性能已無法滿足風場預期設計發電指標。

隨著風電技術的不斷進步和趨于成熟，針對在役運行風機，最小成本提高機組發電量，降低平準化度電成本，已經成為行業普遍關注的焦點。本文所述的雙饋風電機組提質增效的研究，能夠實現機組自學習，參數自動尋優、校正，動態調整，實現一機一策的控制策略，最大限度地輸出電能，為客戶創造更多的經濟效益。

由動量葉素理論可知，風輪的產生功率為：

式（1）中，ρ為空氣密度;U為來流風速;R為葉輪半徑;C_p為風能利用系數。

由于機組葉輪半徑、空氣密度基本保持不變，因此，典型的機組功率與功率系數、推力系數的關系曲線如圖1所示。

由式（1）可知，要想獲得較大的功率，可以增大上述4個參數值，而對于特定的風場，其空氣密度及來流風速基本已經確定，很難通過人為來改變。在不額外增加硬件前提下葉輪半徑保持不變，目前成本較低的方法便是通過優化控制技術，使Cp值一直保持在最佳位置，從而獲得更多風能。

此外，還可根據實際風況空氣密度，優化機組并網或脫網控制策略，在達到額定風速之后，還可以提高機組的額定功率實施功率超發。當然，功率超發的前提是對機組的各大部件進行安全評估，以及實時監控功率超發時各部件的工作狀態并動態調整。

2 技術改造方案介紹

通過對數千臺的雙饋風電機組記錄的豐富數據進行科學嚴謹的數據分析及建模，主要技術方案如下。

2.1 智能變槳控制技術

雙饋風電機組舊版本控制策略中，全廠機組相同的葉片，發電模式下給出相同的一組理論最優變槳角度值，而實際運行中由于機位排布和尾流等外部條件的影響，機組自身的變槳角度值應不盡相同。如果設定相同的變槳角度值，那么勢必會影響部分機組的發電量。不同槳距角與機組葉尖速比的關系曲線如圖2所示。

應用了智能變槳控制技術后，通過智能變槳尋優邏輯，機組能夠動態實現在低風速段找到尋優變槳角度。采取該控制技術后，即可避免全場機組采用相同變槳角度而導致的部分機組發電量損失問題，每臺機組以自身尋優結果進行變槳。

基于模型仿真驗證，結合大數據分析可得風能轉換效率C_p與葉片工作位置存在的相關性。及時調整機組葉片位置，能夠確保風能轉換效率始終處在最優值，從而提高機組發電量。

根據現場測試機組采用智能變槳控制技術前后機組的功率曲線和變槳角度的變化情況，參考風頻的分布規律并結合機組實際的功率曲線可算出機組優化后，低風速段機組發電量能夠提升4%～6%，特別是在某些平均風速較低的風電場，該控制策略的優化能夠明顯地提升風電場整場的發電量。

2.2 智能偏航控制技術

基于模型仿真驗證，結合大數據，分析不同對風角度偏差對風機發電損失功率的影響，作為機組智能偏航控制技術的理論依據。對風角度偏差與機組發電量損失的關系如圖3所示。從分析結果來看，風角度偏差在5%區間范圍內對發電損失功率影響最大。

對風角度偏差的問題，在每臺機組上的反應不盡相同，這是由于風速儀安裝的固有缺陷導致的。由于每臺風速儀的安裝或多或少存在一定的誤差，導致每臺風機的對風角度偏差也不盡相同。因此，需要通過智能偏航控制技術，保證每臺機組的對風位置處在最優點，從而提高機組發電量。

通過對實際運行工況的大數據分析，智能辨識風向偏差，自動校正最優偏航角度，確保每臺風機均可以處在最優的對風位置上，從而實現機組風功率捕獲的最優解。這一控制方式的實現從根本上提高了風電機組的發電效率，如圖4所示。

2.3 智能動態能量捕獲技術

中風速區，通過動態調整OptGain增益值，控制器采集大量的數據，依據程序中的數學模型查找出最優的參數，確保機組追蹤最優功率曲線，提高機組發電量（圖5）。

根據現場測試機組采用智能偏航控制技術前后機組的功率曲線的變化情況，結合機組實際的功率曲線可算出機組優化后低風速段效果能夠提升不低于2%。

風電機組轉速和轉矩的控制關系如圖6所示，可以看出，為了獲得最大發電功率，需要對風電機組轉矩控制進行分段，在不同風速段采取不同控制策略。轉矩控制的變速部分追求最優C_p，獲得最大能量轉換效率;定速部分采用PI控制，維持轉速不變。轉矩控制流程如圖7所示。

使用自學習、大數據分析等方法，由風電機組大量的運行數據和外部獲取的信息，對外部的環境、風機的運行狀態以及其他參數特征，生成機組畫像，對風機及其部件的性能進行測評和輸出相應的控制策略，使風機實現自動調節運行策略和適應不同的外部條件變化，使風機具有自我進化的能力，不斷依據自身的狀態與外部環境進行智能降載調節，以提升機組的穩定性、發電能力和延長風機壽命。

通過對雙饋風電機組模型及實際測試，進行變槳控制器和轉矩控制器參數的自調整，可以實現機組發電性能最優及保障機組的載荷安全。

3 經濟性分析

采用雙饋風電機組提質增效方案，電價按照0.55元/kWh，年平均利用小時數1 800 h，單臺機組的年平均風速、發電量提升比例及收益對應關系如表1所示。

以年平均風速5.5 m/s為例，單臺機組的收益平均提升為5.97萬元，而軟件優化成本約為5萬元，從而當年就可回收投資成本并獲得收益。

4 結束語

本文對雙饋風力發電機組發電量提升方案進行了研究，通過對機組控制策略的升級，不依托硬件改造，達到了雙饋風力發電機組發電量提升5%、經濟效益顯著提升的效果。該方案普適性強，適用于國內早期裝機的雙饋風力發電機組，是提升我國存量風力發電機組發電能力的有效手段。

參考文獻

[1] 姜傳.提高雙饋型風電機組低電壓穿越能力的研究[D].北京：華北電力大學，2011.