风电质量云监测系统研究与设计

荆忠亮+++宋志强

摘 要：本研究项目是一种能够利用企业云资源，实时监测风机及风场运行状态的系统与设计，它能利用企业云计算系统进行风机数据实时计算及采集。其内容包括：数据终端采集模块、高密度服务器、大容量存储器、云服务软件和企业应用软件。利用STM32嵌入式系统对各个风机进行数据实时采集，将数据通过无线网络方式传入企业云网络，得到相应的计算结果或将采集到的数据实时存储于企业内部的海量处理器里。可经济、快速、准确的对每台风机进行跟踪监控，大量复杂运算由云网络瞬间完成，成本低、高效、数据共享。是未来新能源分布式管理的方向。

关键词：风力发电；云计算；监测系统

1 技术背景

随着经济发展对新能源不断需求，风能作为一种可再生清洁能源，越来越多受到青睐，大量风机被投入并网运行。然而，风力发电对电网质量产生的影响也越来越大。风资源的不稳定性和风机本身的局限性使风电机组的输出功率呈波动性，直接影响电网的电能质量。因此，有必要对风机输出的电能质量进行实时在线监测，把握各种指标是否满足用户要求，从而为提高风电质量，改善风电系统提供有力可靠的依据。

目前，风电质量的监测仍存在几个问题：（1）多数风机没有提供详细的动态数据，简单的电压有效值、电流有效值、功率等电能质量的稳态数据不足以对实际风机的运行特性进行有效分析，而需要通过对风机输出电能质量在一段时间的动态监测来获得；（2）由于资源有限，多数风机不提供对电压、电流谐波、风速、有功和无功的关系等电能质量的分析功能；（3）风力装机容量的不断增加和风力发电场入网的影响造成的电力谐波不可忽视。

互联网的发展已经到了革命性时代，即“云时代”。云概念正在迅速的渗透到各行各业，能源管理的信息化必然成为未来发展方向。云监测可以抛弃传统模式下硬件和软件的架构，充分利用云资源，高效、经济、灵活的为风电、光伏等新能源提供更有效、更科学的管理。

电能质量数据采集通过分布式终端，与互联网相连，使计算不依赖风机本身或本地计算机以及远程服务器，而是分布在大量的网络分布式计算机上，数据处理将与互联网相似，根据要求提出计算数据和所需存储。

这种模式使得本地硬件资源大大节省，风机的监控更加灵活，无需专门组建监控系统。由于采用云计算模式，可高速处理海量数据，并实施存储于云网络存储器，监控质量大幅度提升。

2 权利要求

（1）利用云计算，对各个云终端提供计算服务，实时对数据进行云存储，数据资源企业内部共享。具备高密度服务器、海量存储器、企业云平台、云软件服务、企业应用软件。（2）针对风场内风机或光伏电站进行分布式数据采集及监控。（3）分布式数据终端、STM32嵌入式操作系统、无线网络通信，稳态数据监控、动态数据实时上传并获取计算。

3 发明内容

由于风机涉及企业私有数据和技术，建立在风场的云架构可采用“私有云”模式。在企业内部构建云平台，配合分布式存储，采用分布式数据采集终端并组网是风机云监测的基本底层架构；中间层由定制化的应用服务器组成；管理层可由企业信息中心集中管理。软件可由云计算运营商提供相应的专业软件，或为企业定制软件。云架构最大的优势是节省硬件，有效利用资源。

本实用新型解决其技术问题所采用的技术方案是：

除了与多数云架构相似的地方外，主要的硬件区别体现在分布式数据采集终端。

如图1所示，企业云架构可由企业内部服务器及相关硬件网络组成，数据采集监控仅仅是企业云的服务对象之一。

风机中的数据终端将采集到的数据通过无线通讯方式实时上传至企业云，硬件终端只负责简单的数据采集，无需对数据进行处理和计算就可以从云计算中快速得到高速的计算服务和相关数据。硬件终端也无需配置大容量存储设备，动态数据可实时存储于企业云中的海量存储器中，大量节省资源，数据可集中管理，随时增减，并方便调用。集控中心或其它云用户可在企业云中随时得到任何一台风机数据和实时运行状态。

底层数据终端硬件采用STM32系列处理器为核心的数据采集通讯模块，配合无线通讯接入企业云。企业内部采用高密度服务器，将数量众多的计算节点集成在一个标准机柜中，比传统服务器的部署密度提高了数倍。高效、稳定的海量存储设备是企业云计算平台的基础。运营服务可提供方便的针对性的系统运营服务，大大节省企业资源。可靠的企业应用软件是必不可少的组成部分，对企业内部所有资源的整体把握后，可宏观的对整个风场甚至多个风场进行规划和实时调整。

4 具体实施方式

图2 终端数据采集硬件结构

如图2，终端硬件采用STM32系列处理器为核心的数据采集模块，外围使用高速A/D转换芯片，对采集到的模拟量进行实时处理。数据经过ADS转换后变成串行数据输入到FPGA进行集中处理，数据打包后通过SI4432无线模块接入网络。得到的运算结果可直接存储在云网络中或通过485接口网络传输给当地风场监控中心，以备调用。

STM32对硬件任务协调管理，负责对数据的调度和运算要求进行协调。终端本身不负责运算，只提供运算数据、运算类型和运算要求。主要计算包括：电网频率计算、电压电流有效值及其偏差计算、功率、功率因素及电能计算、功率及功率因素计算、电能计算、三相不平衡度计算、谐波分析等。外围除了AD采样电路外，还有人机交互模块，可对终端发出命令，并实时调用采集参数和电能质量情况。通讯模块主要包括无线网络模块和485通讯模块，对云网络和本地网络均可进行实时数据交互。电源模块可接入风机的UPS电源，保证掉电后数据不会立即丢失，及时对未处理完的数据进行云存储，并上报故障情况。

5 本实用新型设计的有益效果

对于风资源的不稳定性及风力发电系统本身的特性，风电机组的输出功率呈波动性，直接影响电网的电能质量。采用动态实时监控后可以对输出的电能质量进行实时在线监测，确认系统输出的三相电流和频率是否恒定，波形畸变率是否满足要求，为发电质量的改善和风力发电系统的故障诊断及管理提供依据。云计算使得终端更加快速的将数据上传至系统服务器，并可大量存储，企业得到的风机数据不仅仅是稳态数据，更多的动态数据可随时获取，而无需增加终端的硬件负担和存储空间。endprint

摘 要：本研究项目是一种能够利用企业云资源，实时监测风机及风场运行状态的系统与设计，它能利用企业云计算系统进行风机数据实时计算及采集。其内容包括：数据终端采集模块、高密度服务器、大容量存储器、云服务软件和企业应用软件。利用STM32嵌入式系统对各个风机进行数据实时采集，将数据通过无线网络方式传入企业云网络，得到相应的计算结果或将采集到的数据实时存储于企业内部的海量处理器里。可经济、快速、准确的对每台风机进行跟踪监控，大量复杂运算由云网络瞬间完成，成本低、高效、数据共享。是未来新能源分布式管理的方向。

关键词：风力发电；云计算；监测系统

1 技术背景

随着经济发展对新能源不断需求，风能作为一种可再生清洁能源，越来越多受到青睐，大量风机被投入并网运行。然而，风力发电对电网质量产生的影响也越来越大。风资源的不稳定性和风机本身的局限性使风电机组的输出功率呈波动性，直接影响电网的电能质量。因此，有必要对风机输出的电能质量进行实时在线监测，把握各种指标是否满足用户要求，从而为提高风电质量，改善风电系统提供有力可靠的依据。

目前，风电质量的监测仍存在几个问题：（1）多数风机没有提供详细的动态数据，简单的电压有效值、电流有效值、功率等电能质量的稳态数据不足以对实际风机的运行特性进行有效分析，而需要通过对风机输出电能质量在一段时间的动态监测来获得；（2）由于资源有限，多数风机不提供对电压、电流谐波、风速、有功和无功的关系等电能质量的分析功能；（3）风力装机容量的不断增加和风力发电场入网的影响造成的电力谐波不可忽视。

互联网的发展已经到了革命性时代，即“云时代”。云概念正在迅速的渗透到各行各业，能源管理的信息化必然成为未来发展方向。云监测可以抛弃传统模式下硬件和软件的架构，充分利用云资源，高效、经济、灵活的为风电、光伏等新能源提供更有效、更科学的管理。

电能质量数据采集通过分布式终端，与互联网相连，使计算不依赖风机本身或本地计算机以及远程服务器，而是分布在大量的网络分布式计算机上，数据处理将与互联网相似，根据要求提出计算数据和所需存储。

这种模式使得本地硬件资源大大节省，风机的监控更加灵活，无需专门组建监控系统。由于采用云计算模式，可高速处理海量数据，并实施存储于云网络存储器，监控质量大幅度提升。

2 权利要求

（1）利用云计算，对各个云终端提供计算服务，实时对数据进行云存储，数据资源企业内部共享。具备高密度服务器、海量存储器、企业云平台、云软件服务、企业应用软件。（2）针对风场内风机或光伏电站进行分布式数据采集及监控。（3）分布式数据终端、STM32嵌入式操作系统、无线网络通信，稳态数据监控、动态数据实时上传并获取计算。

3 发明内容

由于风机涉及企业私有数据和技术，建立在风场的云架构可采用“私有云”模式。在企业内部构建云平台，配合分布式存储，采用分布式数据采集终端并组网是风机云监测的基本底层架构；中间层由定制化的应用服务器组成；管理层可由企业信息中心集中管理。软件可由云计算运营商提供相应的专业软件，或为企业定制软件。云架构最大的优势是节省硬件，有效利用资源。

本实用新型解决其技术问题所采用的技术方案是：

除了与多数云架构相似的地方外，主要的硬件区别体现在分布式数据采集终端。

如图1所示，企业云架构可由企业内部服务器及相关硬件网络组成，数据采集监控仅仅是企业云的服务对象之一。

风机中的数据终端将采集到的数据通过无线通讯方式实时上传至企业云，硬件终端只负责简单的数据采集，无需对数据进行处理和计算就可以从云计算中快速得到高速的计算服务和相关数据。硬件终端也无需配置大容量存储设备，动态数据可实时存储于企业云中的海量存储器中，大量节省资源，数据可集中管理，随时增减，并方便调用。集控中心或其它云用户可在企业云中随时得到任何一台风机数据和实时运行状态。

底层数据终端硬件采用STM32系列处理器为核心的数据采集通讯模块，配合无线通讯接入企业云。企业内部采用高密度服务器，将数量众多的计算节点集成在一个标准机柜中，比传统服务器的部署密度提高了数倍。高效、稳定的海量存储设备是企业云计算平台的基础。运营服务可提供方便的针对性的系统运营服务，大大节省企业资源。可靠的企业应用软件是必不可少的组成部分，对企业内部所有资源的整体把握后，可宏观的对整个风场甚至多个风场进行规划和实时调整。

4 具体实施方式

图2 终端数据采集硬件结构

如图2，终端硬件采用STM32系列处理器为核心的数据采集模块，外围使用高速A/D转换芯片，对采集到的模拟量进行实时处理。数据经过ADS转换后变成串行数据输入到FPGA进行集中处理，数据打包后通过SI4432无线模块接入网络。得到的运算结果可直接存储在云网络中或通过485接口网络传输给当地风场监控中心，以备调用。

STM32对硬件任务协调管理，负责对数据的调度和运算要求进行协调。终端本身不负责运算，只提供运算数据、运算类型和运算要求。主要计算包括：电网频率计算、电压电流有效值及其偏差计算、功率、功率因素及电能计算、功率及功率因素计算、电能计算、三相不平衡度计算、谐波分析等。外围除了AD采样电路外，还有人机交互模块，可对终端发出命令，并实时调用采集参数和电能质量情况。通讯模块主要包括无线网络模块和485通讯模块，对云网络和本地网络均可进行实时数据交互。电源模块可接入风机的UPS电源，保证掉电后数据不会立即丢失，及时对未处理完的数据进行云存储，并上报故障情况。

5 本实用新型设计的有益效果

对于风资源的不稳定性及风力发电系统本身的特性，风电机组的输出功率呈波动性，直接影响电网的电能质量。采用动态实时监控后可以对输出的电能质量进行实时在线监测，确认系统输出的三相电流和频率是否恒定，波形畸变率是否满足要求，为发电质量的改善和风力发电系统的故障诊断及管理提供依据。云计算使得终端更加快速的将数据上传至系统服务器，并可大量存储，企业得到的风机数据不仅仅是稳态数据，更多的动态数据可随时获取，而无需增加终端的硬件负担和存储空间。endprint

摘 要：本研究项目是一种能够利用企业云资源，实时监测风机及风场运行状态的系统与设计，它能利用企业云计算系统进行风机数据实时计算及采集。其内容包括：数据终端采集模块、高密度服务器、大容量存储器、云服务软件和企业应用软件。利用STM32嵌入式系统对各个风机进行数据实时采集，将数据通过无线网络方式传入企业云网络，得到相应的计算结果或将采集到的数据实时存储于企业内部的海量处理器里。可经济、快速、准确的对每台风机进行跟踪监控，大量复杂运算由云网络瞬间完成，成本低、高效、数据共享。是未来新能源分布式管理的方向。

关键词：风力发电；云计算；监测系统

1 技术背景

随着经济发展对新能源不断需求，风能作为一种可再生清洁能源，越来越多受到青睐，大量风机被投入并网运行。然而，风力发电对电网质量产生的影响也越来越大。风资源的不稳定性和风机本身的局限性使风电机组的输出功率呈波动性，直接影响电网的电能质量。因此，有必要对风机输出的电能质量进行实时在线监测，把握各种指标是否满足用户要求，从而为提高风电质量，改善风电系统提供有力可靠的依据。

目前，风电质量的监测仍存在几个问题：（1）多数风机没有提供详细的动态数据，简单的电压有效值、电流有效值、功率等电能质量的稳态数据不足以对实际风机的运行特性进行有效分析，而需要通过对风机输出电能质量在一段时间的动态监测来获得；（2）由于资源有限，多数风机不提供对电压、电流谐波、风速、有功和无功的关系等电能质量的分析功能；（3）风力装机容量的不断增加和风力发电场入网的影响造成的电力谐波不可忽视。

互联网的发展已经到了革命性时代，即“云时代”。云概念正在迅速的渗透到各行各业，能源管理的信息化必然成为未来发展方向。云监测可以抛弃传统模式下硬件和软件的架构，充分利用云资源，高效、经济、灵活的为风电、光伏等新能源提供更有效、更科学的管理。

电能质量数据采集通过分布式终端，与互联网相连，使计算不依赖风机本身或本地计算机以及远程服务器，而是分布在大量的网络分布式计算机上，数据处理将与互联网相似，根据要求提出计算数据和所需存储。

这种模式使得本地硬件资源大大节省，风机的监控更加灵活，无需专门组建监控系统。由于采用云计算模式，可高速处理海量数据，并实施存储于云网络存储器，监控质量大幅度提升。

2 权利要求

（1）利用云计算，对各个云终端提供计算服务，实时对数据进行云存储，数据资源企业内部共享。具备高密度服务器、海量存储器、企业云平台、云软件服务、企业应用软件。（2）针对风场内风机或光伏电站进行分布式数据采集及监控。（3）分布式数据终端、STM32嵌入式操作系统、无线网络通信，稳态数据监控、动态数据实时上传并获取计算。

3 发明内容

由于风机涉及企业私有数据和技术，建立在风场的云架构可采用“私有云”模式。在企业内部构建云平台，配合分布式存储，采用分布式数据采集终端并组网是风机云监测的基本底层架构；中间层由定制化的应用服务器组成；管理层可由企业信息中心集中管理。软件可由云计算运营商提供相应的专业软件，或为企业定制软件。云架构最大的优势是节省硬件，有效利用资源。

本实用新型解决其技术问题所采用的技术方案是：

除了与多数云架构相似的地方外，主要的硬件区别体现在分布式数据采集终端。

如图1所示，企业云架构可由企业内部服务器及相关硬件网络组成，数据采集监控仅仅是企业云的服务对象之一。

风机中的数据终端将采集到的数据通过无线通讯方式实时上传至企业云，硬件终端只负责简单的数据采集，无需对数据进行处理和计算就可以从云计算中快速得到高速的计算服务和相关数据。硬件终端也无需配置大容量存储设备，动态数据可实时存储于企业云中的海量存储器中，大量节省资源，数据可集中管理，随时增减，并方便调用。集控中心或其它云用户可在企业云中随时得到任何一台风机数据和实时运行状态。

底层数据终端硬件采用STM32系列处理器为核心的数据采集通讯模块，配合无线通讯接入企业云。企业内部采用高密度服务器，将数量众多的计算节点集成在一个标准机柜中，比传统服务器的部署密度提高了数倍。高效、稳定的海量存储设备是企业云计算平台的基础。运营服务可提供方便的针对性的系统运营服务，大大节省企业资源。可靠的企业应用软件是必不可少的组成部分，对企业内部所有资源的整体把握后，可宏观的对整个风场甚至多个风场进行规划和实时调整。

4 具体实施方式

图2 终端数据采集硬件结构

如图2，终端硬件采用STM32系列处理器为核心的数据采集模块，外围使用高速A/D转换芯片，对采集到的模拟量进行实时处理。数据经过ADS转换后变成串行数据输入到FPGA进行集中处理，数据打包后通过SI4432无线模块接入网络。得到的运算结果可直接存储在云网络中或通过485接口网络传输给当地风场监控中心，以备调用。

STM32对硬件任务协调管理，负责对数据的调度和运算要求进行协调。终端本身不负责运算，只提供运算数据、运算类型和运算要求。主要计算包括：电网频率计算、电压电流有效值及其偏差计算、功率、功率因素及电能计算、功率及功率因素计算、电能计算、三相不平衡度计算、谐波分析等。外围除了AD采样电路外，还有人机交互模块，可对终端发出命令，并实时调用采集参数和电能质量情况。通讯模块主要包括无线网络模块和485通讯模块，对云网络和本地网络均可进行实时数据交互。电源模块可接入风机的UPS电源，保证掉电后数据不会立即丢失，及时对未处理完的数据进行云存储，并上报故障情况。

5 本实用新型设计的有益效果

对于风资源的不稳定性及风力发电系统本身的特性，风电机组的输出功率呈波动性，直接影响电网的电能质量。采用动态实时监控后可以对输出的电能质量进行实时在线监测，确认系统输出的三相电流和频率是否恒定，波形畸变率是否满足要求，为发电质量的改善和风力发电系统的故障诊断及管理提供依据。云计算使得终端更加快速的将数据上传至系统服务器，并可大量存储，企业得到的风机数据不仅仅是稳态数据，更多的动态数据可随时获取，而无需增加终端的硬件负担和存储空间。endprint