风力发电机风机控制中的数据处理

0 引 言

当今社会，关于能源方面我们最关心的是能源的短缺和清洁问题，风能(wind energy)作为一种可再生的清洁能源，是绿色能源中最具代表性的。我国幅员辽阔，很多地区的风能资源丰富, 可开发利用的风能储量为10亿kW。丹麦，德国等国家在30年前就大力发展风力发电，在技术上面已经相当成熟，我们虽然起步晚，但通过借鉴前人的成果，再加上自身的实践研究，现在的风机主控系统基本已经做到了完全自主开发，在行业内的竞争力也达到了相当高的水平。

一个完整的风机控制系统，主要包括运行流程控制、偏航控制、制动控制、安全系统、桨距和转矩(或转速)的PID控制、故障处理系统、数据采集和处理等。数据采集和处理对于风机能否正常发电没有直接的影响，但是对于用户层面来说，只有通过查看实时数据和历史数据，分析数据报表及运行曲线，才能清楚了解风机的运行情况，性能优劣。所以对于整个风机系统，数据处理的功能不可或缺。本文中所指的风机是指风力发电机，它利用风能，将机械能（叶片转动，齿轮箱变速等）转化成电能，最后并入电网。国内的主要机型为750kW、1.5MW、2MW、3MW、3.6MW。

以下将详细介绍风机主控制系统中相关数据的采集和处理。

1 功能说明

风机控制系统的相关数据采集和处理主要包括下面几类：

(1)风机的一些基本运行数据(Operation Data)

主要包括发电量(Energy)、可利用率(Availability)、风机上电时间(Work time)、故障时间(Fault Time)、停机时间(Stop Time)、发电时间(Power Production Time)偏航时间(Yaw Time)、顺时针偏航时间(CW Yaw Time)逆时针偏航时间(CCW Yaw Time)、维护时间(Service Time)、停机次数(Stop Number)、切入次数(Cutin Number)、偏航次数(Yaw Number)、维护次数(Service Number)、平均风速(Mean Wind Speed)以及平均环境温度(Mean Temperature)等；

(2)功率曲线数据统计及图形化(Power Curve)

统计的数据主要包括风速频次(Values)、区间平均风速(Mean Wind Speed)、区间平均功率(Mean Power)区间平均发电机转速(Mean Generator Speed)等；

(3)风玫瑰图数据统计及图形化(Windrose)

统计的数据主要包括风速频次(Values)、区间平均风速(Mean Wind Speed)、区间平均功率(Mean Power)区间平均机舱位置(Mean Nacelle Position)等；

(4)历史故障和事件记录；

(5)故障追忆。

2 数据计算

风机数据报表的格式如图1所示。

图1 风机数据

用户通过查看图1所示的各类数据来了解风机的各种状况。相对直观的表格来说，数据如何采集和计算，然后再记录存储下来的这个过程是很复杂的。

一般来说，风机在运行的时候通过主控制器能直接采集到的数据都是一些实时数据，比如当前扫描周期的电压电流、温度、压力、风速、风向、角度、振动值、发电机转速、电网有功功率、无功功率、频率等，值班人员通过在中控室或者风机塔筒内的HMI界面了解风机的实时运行情况。一旦风机发生故障或者需要抄报表，就需要调用历史数据，这些历史数据是基于实时数据进行计算而得的，不同的数据计算的方法不同，下面介绍几个比较重要数据的计算方法。

2.1 发电量

主控制器采集来的数据是实时有功功率，一般数据采集的周期为20ms或者100ms(数据采集周期由程序扫描周期决定，采集周期越短，最终计算所得数据越准确，但是对于整个系统的执行能力要求就越高。)也就是说前后周期内的实时有功功率是在不断更新变化的。发电量计算就是将每个计算周期内的发电量进行累加。但是要注意的是，计算周期和扫描周期很有可能是不同的，这样的话就需要对扫描周期内的实时有功功率值进行滤波和换算成符合计算周期的值。具体可以参考下面的公式：

其中，E指发电量，一般以千瓦时(kWh)为单位，P指计算周期内的有功功率，一般以千瓦(kW)为单位，t是计算周期，Ts是将毫秒(ms)或者秒(s)的换算成小时(h)的一个时间标度常数，这主要看t是什么单位，如果是ms，那么Ts的值为3 600 000；如果是s，那么Ts的值就为3 600。

要注意的是，用户一般都要求计算出来的发电量是最终的上网电量，所以实时有功功率的采集最好是采集网侧的数据，这样损耗电量就不会计算在内。如果采集发电机定子侧的数据，会包含损耗电量，那用户所看到的发电量会比上网电量略高。

MW级风机的发电量是十分可观的，举例来说，一台2MW的风机，如果满发的话，1h能发2 000kWh，那么一天就是48 000kWh，而满发的风速是10m/s左右，这在很多山区和沿海是很容易达到的。

2.2 可利用率

风机可利用率是指在评估期间内，风电机组处于能够运行(发电、启动、停机)或能够发电的待机状态的时间与这一期间内总时间的比值。用百分比表示。可利用率指标主要是针对风电机组运行过程中的安全可靠性、质量水平等方面来制定的，一台成熟稳定的风电机组，一般来说可利用率会保持在97%以上。

可利用率的计算因为受很多客观因素的影响，国际上也没有很权威的标准，一般来说，风机可利用率计算公式为：

可利用率 =（工作时间—故障时间）/ 工作时间

式中A—可利用率

Tt—工作时间（如全年不断电，则Tt为365×24h）Tcun—累积停机时间Tp—计划维修时间

Ts—使用人员操作失误造成停机时间（h）

Albt—非维护时间（h）

式中T1—电网故障

T2—不可抗力造成停机，如战争、地震、洪水等

T3—气候限制导致停机，如覆冰、气温超过极限运行温度等。

对于风机系统来说，影响可利用率的可检测故障主要有变压器的相关故障(比如超温、超压、瓦斯故障、断路器故障、熔断器熔断、控制电源故障等)；电网相关故障(比如三相电压过大、过小、不平衡，线电压过大、过小，三相电流过大、过小、不平衡，线电流过大、过小，电网频率过大、过小等)；避雷装置动作；结冰传感器动作；暴风等。另外，如果风机出现故障后进行维护，那么这时候也影响可利用率，但是如果是维护后再有故障信号报出，那么这时候是不影响可利用率的，所以在可利用率计算的时候要特别注意。

2.3 风机上电时间、停机时间、故障时间、偏航时间、维护时间、发电时间

风机上电是指风机主控制器通电的时间，这个时间包括停机时间、故障时间等；停机时间包括风机正常停机、风小待机、维护停机、故障停机等；故障时间就是指风机产生故障停机的时间；偏航时间包括顺时针偏航和逆时针偏航(从机舱尾部往头部看)；维护时间就是指风机需要定期维护或者出现故障后要手动维护的时间。为了安全起见，要求将维护开关打上，在这种状态下，风机会处于抱闸状态，桨叶不会转动；发电时间是指风机并网发电的时间，根据并网和脱网信号来判断是否发电，在这种状态下，风机必须没有故障，如果有报警信号，也需要在风小待机或者停机的情况下及时处理，保证风机设备能长期稳定运行。

这几个时间的计算处理是一样的，都是根据风机的运行状态累加在此状态下的时间。

2.4 风机停机次数、维护次数、切入次数、偏航次数

在风机转为停机、维护、切入、偏航状态时，系统会累加相应的次数。通过相应的状态信号来判断风机是否处于某种状态。

2.5 平均风速、平均环境温度

风速和温度等实时模拟量数据在主控制器中都有专门的采集装置来采集。风场的风速大小直接决定了风机发电量的大小，环境温度决定了主控制器的运行稳定性，所以这两个数据也是很重要的。

对于风速等模拟量数据的平均值计算来说，可以采取好几种方式，其中比较常用的一是将每个计算周期内的实时数据进行累加，然后等到某个时间点，比如某一天或某一个月某一年的最后一秒，以总时间为分母算出平均值；二是在每个计算周期内都计算出截止到上一个计算周期的平均值，和当前计算周期的实时数据进行相加，再求平均值得出最终结果。

第一种方法很直接，实现起来也非常简便，但是用户只能查找前一天、前一月或者前一年的平均值，如果要想知道当天、当月或者当年的平均值，就必须等到下一天、下一月或者下一年，这只适合历史数据的查看。所以一般我们应该采取第二种方法来计算，其计算公式如下：

式中Sa—平均值

Tpre—从统计开始的时刻到当前计算周期的前一周期的时间段

S—当前计算周期内采集到的数据值

t—计算周期

这其中，和发电量的计算一样，由于采集数据的扫描周期和计算周期不同，S也要进行滤波和换算成符合计算周期的数值。统计开始的时刻一般是当天、当月或者当年的第一秒(20xx.xx.xx.00.00.00)。

3 功率曲线和风玫瑰图的图形化

功率曲线和风玫瑰图有助于用户直观的分析风机的发电状况和风场的风况。

3.1 功率曲线

功率曲线指风力发电机组输出功率和风速的对应曲线，表示风机在不同的风速下有多大的功率输出。风机的输出功率取决于风速，风速受风机位置、风机间距、塔架、桨叶等影响有所变化。因此，准确监测和计算风机功率曲线是十分重要的，它是考核机组性能和发电能力的重要指标。风机的功率曲线如图2所示。

图2 风机功率曲线

从功率曲线图上可以很清楚的看出，将0～25m/s的风速以0.5为单位分成50个区间，采集实时风速，在哪个区间中就将相应的风速频次累加，并且计算此区间内的平均功率，计算的方法与计算平均值的方法相同。

图2中，蓝色是指风速频次，红色是指区间平均功率，理论的功率曲线是用灰色表示的。一般来说，实际功率曲线与理论功率曲线基本相符，如果偏差过大，在数据采集无误的情况下，就需要考虑下面几个方面是否有问题：

(1)变流器；

(2)发电机；

(3)PID控制算法(转矩控制或转速控制)；

(4)有否限功率运行。

3.2 风玫瑰图

风玫瑰图是指在坐标图上点绘出的某一地区在某一时间段内各风向出现的频率或者各风向的平均风速的统计图。风机的风玫瑰图如图3所示。

图3 风玫瑰图

从风玫瑰图上可以看出，将0～360o的机舱角度以15o为单位分为12个区间，采集实时风速。和功率曲线相应值的计算方法一样，风速在哪个区间中就将相应的频次累加，并且计算此区间内的平均功率，风速的三次方值。

对于风机机舱角度的零位，是从机舱尾部向头部看过去为0o，还是机舱头部向尾部看过去为0o，这个在一个风场中必须统一标准，这样得出的风玫瑰图才能有效地反映风场的风况。

风玫瑰图可以非常直观的显示风力资源的分布情况，对风电选址、风机功率调节、负荷预测等有直观的指导意义。

4 数据存储和读取

所有的相关数据全部计算好后，存在相应的内存空间中。如果内存允许的话，可以建立一个能存储20年(一般风机的设计寿命为20年)的数据的结构体空间，包括这20年的每一天，每个月，每一年的所有的数据值。每天的一定时间，比如日期改变、月份改变、年份改变、手动发命令要求存储的时候，才会执行存储操作。

在单台风机上，一般将数据以txt、html、xml、excel等方式将数据进行存储，远程的服务器数据库可以通过访问这些文件得到数据或者直接从结构体变量中获取。最终，一个风场的所有风机相关数据都是存储在中央服务器的数据库中的，用户通过操作数据库进行数据查找和报表打印，获得每台风机的运行信息。

5 故障和事件处理

风机系统中很重要的一个部分就是故障代码机制，风机的每一个运行状态都通过故障代码来表现，它存在与风机控制的每个细节。风机的每个故障都有对应的故障代码，不同的故障代码的触发会使风机转换到不同的工作状态，故障根据严重程度可以分为下面几等：

(1)严重故障—风机紧急停机，必须人工检查排除故障后去机组手动复位；

(2)较大故障—风机快速停机，一般不能自复位，需手动复位；

(3)一般故障—风机停机，一般能自复位；

(4)报警—不影响风机运行，但是维护人员需在正常停机时去检查一下。

故障代码触发时间、复位时间，重复触发次数，这些相关的所有信息也会和一般的数据一样，存储在本机文件和远程数据库中。

故障代码具体表现形式如图4所示。

图4 故障代码

事件记录和故障代码触发机制基本相同，也是记录下某个事件的触发时间，操作者的等级等。风机系统中的事件主要包括下面几类：故障触发、并网、塔底手动停机、机舱手动停机、HMI停机、远程紧停、塔底紧停、机舱紧停、维护停机、扭缆停机、偏航润滑停机、安全链紧停、启机、复位、安全链复位等。

6 故障追忆

故障追忆，顾名思义就是在故障发生之后能通过查看文件或者曲线来分析故障发生前后的风机基本运行状况，具体实现方法参考下文：

(1)建立一个X*Y的二维数组，用于记录Y个模拟量/数字量的X个数据（故障前一段时间及故障后一段时间各X/2个）；

(2)程序正常运行时，故障前的X/2个数据以FIFO方式进行记录；

(3)当触发记录条件满足后，前X/2个数据不再更新，对后X/2个数据进行记录；

(4)后X/2个数据记录完成后，将二维数组数据写入以时间戳为文件名的文件中；

一个故障触发记录一个文件，当一次故障追忆完成后，清数组，准备下一次记录。

需要注意的是：

(1)该文件不公开，不需要SCADA读取。必要时，可以手动FTP获取，只供最高等级的工程师分析程序或者风机性能用；

(2)文件数量及硬盘空间需要维护；一般来说硬盘中故障追忆文件达到一定的数量时，需自动删除早期生成的文件。

故障文件中需要的Y一般包含那些能比较直观的反映风机运行状况的数据，比如风轮转速、桨叶位置、电压电流、振动、风速风向、实时功率、发电机转速、各种温度和压力值等。

7 小 结

本文具体介绍了风机的控制系统中各类数据的采集、计算、存储和读取的方法。虽然和风机逻辑控制互不相关，但实现方式多样且复杂，而且用户往往以此来判断主控制器功能的完整性。总的来说，只有逻辑控制严密，故障代码机制严谨，数据处理完整精确，才是一套完善的风机主控制器软件。