基于嵌入式技術的風電場智慧監控系統

張雁忠, 刁嘉, 翟化欣, 胡曉虎, 楊俊豐

(1.國網冀北電力有限公司張家口供電公司,河北,張家口 075000; 2.國網冀北張家口風光儲輸新能源有限公司,河北,張家口 075000)

0 引言

新能源風電機場的應用越來越廣泛,考慮到風電場的運行安全與數據安全,研究風電場的監控系統,在傳統的監控系統中存在著風電場監控系統成本高、風電場監控系統較薄弱以及運行和評估分析不完善等問題。

為了解決以上傳統風電場監控系統的不足,有學者對此進行了研究:文獻[1]提出了一種統一平臺的風電場監控系統,系統采用多線程和縣城同步技術,利用JSON數據交換技術,實現風電場的運行監控以及對風電場的數據分析,但系統在性能的測試中,隨著風電場規模的不斷擴大,存在著系統壓力過大的性能問題;文獻[2]提出了一種基于應用程序的風電場監控系統,搭建了應用程序平臺,采用OPC Item標簽對象寫入數據信息,實現風電場的監控功能,但由于風力發電的波動性和隨機性,監測出輸出的功率存在很大的誤差。

針對上述的問題,本文研究了風電場監控系統的設計方法,首先設計了基于嵌入式技術的風電場監控系統,以嵌入式系統為核心,進行對風電場數據的采集,實現風電場、風電機組運行狀態、設備安全狀態、設備運行狀態等信息的監控,然后研究風電場智能化管理與故障診斷,采用MySQL對風電場的數據進行分析管理,利用樣本約簡的方法和支持向量機算法實現對風電場故障的診斷[3]。

1 基于嵌入式技術的風電場監控系統

1.1 總體設計

利用嵌入式技術設計風電場監控系統,使用嵌入式系統作為風電場監控系統的控制器,實現風電機組運行狀況、風電機組各設備運行狀況、風電場現場等信息的監控[4]。基于嵌入式技術的風電場監控系統的結構示意圖如圖1所示。

系統由風電機組、嵌入式系統、服務器、客戶端以及監控中心人機界面組成,通過嵌入式系統對風電機組的風力、電力信號進行采集,采集到的風電信號傳輸給存儲模塊,進行對風電信號處理,處理后的信號通過Web服務器傳輸至監控客戶端以及遠程監控客戶端。利用DSP+ARM雙CPU結構,進行對風電場的數據采集與計算。系統利用嵌入式的Web服務器與風電場的遠程監控端進行通信,實現風電場的遠程監控[5-6]。

1.2 硬件設計

本文研究的基于嵌入式技術的風電場監控系統硬件設計采用嵌入式系統為核心,對風電機組的電壓、電流、風向、風速、功率以及電網頻率等數據的監控。硬件系統由主控制器、遠程控制系統和數據接口轉換電路組成[7]。基于嵌入式技術的風電場監控系統的硬件結構圖如圖2所示。

該系統采用ARM RISC架構的32位嵌入式微處理器,具有高性能、低功耗、低成本的特性,利用以太網的通信方式,實現對風電機場的遠程監控,用戶可直接通過遠程客戶端直接訪問設備,并且處理器提供32位的ARM指令集和16位Thumb指令集,具有豐富的接口,嵌入式微處理器的特性參數如表1所示。

表1 嵌入式微處理器的特性參數

系統中的電源電路利用5 V、3.3 V和1.8 V等3種直流的穩壓電源,系統的外圍硬件電路使用的是3.3 V電源,S3C2410X使用的是3.3 V和1.8 V電源,有一部分則使用5 V電源,可實現不同電壓的供電方式[8]。

該系統中的晶振電路使用位于核心板內的無源晶振X1,為PLL系統和USB PLL系統提供時鐘源的輸入;復位電路可實現上電復位和按鍵復位的功能,通過JTAG接口與復位電路相連,實現對系統的復位。

該系統中利用Flash存儲器模塊,實現風電場采集的數據的存儲以及嵌入式軟件的存儲,選用K9F1208U0M芯片,當系統開始運行時,CPU從0x00000000地址開始運行,因此將Flash存儲器的初始地址映射到0x00000000[9]。

為了方便觀察風電場各種信號的運行狀況,設計了顯示屏與觸摸屏,采用LCD顯示,利用TFT型的屏,具有觸摸屏控制器,支持16 M顏色,LCD控制器可直接從內部存儲器的圖像內存中把圖像等幀信號直接傳輸至LCD。嵌入式系統的觸摸屏分為電阻式、電容式和電感式,本文采用的是電阻式觸摸屏,具有精確的觸摸點。

數據采集電路利用S3C2410X與三相正弦脈寬調制波發生器SA4828為核心,對風電場的數據信號進行采集,輸出波形、幅值、頻率等信號,通過SA4828調整輸出頻率、電壓,進行及時保護,從而實現風電場運行狀態的監控以及遠程監控。

1.3 軟件設計

基于嵌入式技術的風電場監控系統的軟件部分,使用嵌入式Linux系統進行開發,系統由風電場數據采集模塊、數據庫存儲模塊、通信系統模塊、人機交互模塊、電力查詢模塊、報表信息模塊和外圍服務模塊組成。基于嵌入式技術的風電場監控系統的軟件結構圖如圖3所示。

系統的風電機組數據監控是整個系統的核心,通過綜合運行信息管理平臺查看各風電場所屬風機的實時運行狀態,并以風電機組的運行狀態進行合理修改各運行機組的運行參數減少風電場故障的發生。

升壓站設備監控模塊利用繼電保護開發PCS-9700風電場集控站系統,對風電場進行設備監控,風電場的設備數據通過網絡點對點的通信方式將數據傳輸到實時數據庫。

將風電場采集到的數據傳輸至集控中心服務器,在客戶端服務器可以進行對風電場歷史數據的查詢、風電場信息的查詢、故障信息查詢以及將數據導出的功能,實現風電場數據的合理化管理。

系統的數據采集報表模塊,通過風電場側關口來記錄風電場的初始數據,采用相應倍率計算產生的電量數據,并與集控中心數據服務器連接,將采集到的風電場數據傳輸至集控中心后臺,獲得數據,生成數據報表。

2 風電場的智能化管理以及故障診斷

設計風電場智能化管理系統,并采用樣本約簡算法,實現風電場的故障診斷,利用寫數的方式將嵌入式系統中采集到的風電場數據傳輸到風電場智能化管理系統的MySQL數據庫,智能化管理系統將接收到的數據進行分類處理顯示。數據流向結構圖如圖4所示。

圖4 數據流向結構圖

為了提高風電場的智能化管理水平,研究風電場故障診斷方法,減少風電場的故障發生頻率,并提高故障診斷的效率,利用樣本約簡支持向量機算法,實現風電場故障診斷樣本的提取,最終實現風電場故障的診斷。該算法的原理圖如圖5所示。

圖5 算法原理圖

支持向量機算法通過尋找最優分界面,提取含有支持向量的約簡故障樣本,從而提高算法的效率。通過有效提取內部非向量樣本點可以提高算法執行的效率,樣本約簡訓練樣本集定義為

S={(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)},x∈Rn,

yj∈{+1,-1}

(1)

設第一類樣本集為S1,即第二類樣本集為S2,即S1={x|y=-1,x∈S}。對樣本所處的N維向量空間定義一個N維的最小跨度向量Ds:

(2)

式(2)中,max(xi)表示樣本中在每一個維度的數據最大值,min(xi)表示數據樣本中維度的最小值,m表示一常數,m的取值為樣本數目的1/k,通常情況下k的取值小于10。

以離N維空間中開始點為距離樣本數據最近的樣本點,以Ds中每個維度的空間大小進行樣本劃分,劃分成樣本空間邊長為di的樣本塊(Sample Block,S-Block)。將S-Block中第一類樣本的個數用φ-來表示,φ+表示第二個樣本點的個數,則定義該S-Block的密度為

(3)

式(3)中,當φ+≥φ-時,ρ表示非負數,當φ+<φ-時,ρ表示負數。設閥值表示為θ(0≤θ≤0.5),對于一個S-Block來說,當ρ≤θ時該S-Block被稱為邊界塊,當ρ>θ時該S-Block別稱為內部塊。

新樣本集計算公式為Sc:

(4)

(5)

3 實驗結果與分析

本實驗平臺采用嵌入式Linux系統進行開發,在PC機上安裝了虛擬機和開發板,并搭建了風電場監控系統的虛擬環境,利用以太網實現搭建的虛擬機之間的通信。搭建的風電場監控系統的實驗環境參數如表2所示。

表2 實驗環境參數

搭建的風電場監控測試實驗平臺如圖6所示。

圖6 實驗架構示意圖

實驗平臺搭建好后,進行選取實驗數據,錄入搭建好的實驗平臺,最后進行實驗的相關操作,實驗數據采用的是某風電場運行的3月到10月的運行數據。實驗數據如表3所示。

實驗前的工作準備好后,進行實驗操作,首先對風電場監控數據的準確性進行測試,實驗結果與文獻[1]和文獻[2]的實驗結果進行對比。實驗結果對比圖如圖7所示。

圖7 實驗結果對比圖

由圖7可知:本文系統的準確性最高,并且每次測得的準確性均高于80%,在第15次實驗測試時,測得的準確率最高為97%,從折線圖中可以看出,測得的準確率的波動較平緩;文獻[1]在進行對監控準確率進行測試時,測得的準確率在40%到80%之間波動,不穩定,起伏較大,在進行第15次實驗時,測得的準確率最高為73%,與本文系統相比存在著明顯的差距;文獻[2]在對監控準確率進行測試時,測得的準確率在40%到70%之間波動,起伏較大,在進行第30次實驗時,測得的準確率最高為70%。由此可見,本文系統對風電場的數據、運行、設備監控較為準確,有一定的可靠性。

基于上述對風電場監控系統的監控準確性測試實驗,接著對系統的性能進行測試,測試結果仍與文獻[1]和文獻[2]的實驗結果進行對比。實驗結果對比圖如圖8所示。

圖8 實驗結果對比圖

由圖8可知:在對系統性能測試時,監控系統在遇到問題時響應的時間最少,反映速度最快,并且在第3次實驗時,系統響應時間最短為7 s;文獻[1]在對系統的性能進行測試時,響應時間明顯要比本文系統響應時間長,最短也需要30 s,與本文系統相比存在著很大的不足;文獻[2]在對系統的性能進行測試時,響應時間明顯也要比本文研究的系統響應時間長,但與文獻[1]系統相比,響應的速度快一點,最短也需要20 s,與本文系統相比存在著差距。由此可見,本文系統響應速度快,處理數據快,性能較好。

4 總結

為了解決傳統的風電場監控系統的薄弱以及運行和分析不完善的問題,本文研究了風電場監控系統,首先設計了基于嵌入式技術的風電場監控系統,以嵌入式系統為核心,實現了風電場、風電機組運行狀態、設備安全狀態、設備運行狀態等信息的監控,考慮到風電場海量的數據以及故障的問題,對風電場智能化管理及故障診斷進行了研究,利用MySQL數據庫,對采集到的數據進行分類處理以及合理化管理,最后利用樣本約簡和支持向量機算法實現了對風電場的故障診斷。

本文系統還存在著不足,由于風電場面對的風力是波動和隨機的,實驗中沒有對特殊天氣進行實驗,還需更深一步的研究。