基于塔影效应分析的风电信息化管理和评估系统

刘叶青　帖军　郑禄

摘要：在风力机大型化发展的趋势下，塔架越来越高，叶片半径越来越长，塔影效应对风力机性能和风电机组输出功率的影响也越发显著。为了探究塔影效应的具体影响并缩小影响利于风电评估，风电信息化管理和评估系统将采集到的测风数据进行抽取和清洗，通过算法分析，得到同一高度下统一的测风数据，实现自动化的准确的风资源评估，同时提供风电场信息化的管理，助于推动风电产业智能化与现代化，以及环保事业的发展。

关键词：计算机应用；评估系统；塔影效应；风电；测风数据

中图分类号：TP39 文献标识码：A DOI：10.3969/j.issn.1003 6970.2016.05.015

本文著录格式：刘叶青，帖军，郑禄.基于塔影效应分析的风电信息化管理和评估系统.软件，2016，37（5）：59-62

0.引言

随着我国经济与社会水平的全面发展与进步，电力行业发展迅速，电网规模日益扩大，电力设备数据海量化；同时在国家电网深化改革、转换经营机制的背景下，对于电能供应质量以及输变电设备的监测评估的要求越来越高，以大数据、数据挖掘等技术为支撑的智能电网应运而生。目前能源现状依旧是化石能源为主，而其日渐枯竭的资源问题和带来的日益严重的环境问题使得可再生能源成为实现能源多样化、应对全球气候变化和实现可持续发展的重要替代能源。风能作为一种绿色可再生能源，从目前技术成熟度和经济可行性来看极具竞争力，风电产业的发展前景十分广阔。在我国风电倍增式发展之下，一批批大型、特大型风电场如雨后春笋般迅速崛起，风电场管理方式也在相应发生着变化。但由于各电力企业积极拓展风电疆土，发展重心偏于风电场基础建设，对风电场的运行管理尚未引起足够的重视；另外风电机组在实际运行中，因塔影效应等因素对风电机组输出功率的波动性以及电网的稳定性有很大影响，所以针对其开发出现代化的风电场信息管理和测风数据评估系统，通过三个模块的协同作用——风电场信息管理模块，测风数据管理模块和测风数据统计模块，实现风电场信息化的运营，智能化的测评，实时化的监控，可视化的输出，提供风资源评估及发电量评估的决策支持，将有利于解决目前风电场管理经验不足及管理人才匮乏等问题，并有助于维持电网系统稳定和保证电能质量。

1.塔影效应

塔影效应是风力发电机在发电的过程中出现的一种负面效果，风流过塔架时会产生流场的变化，影响风矢量的方向和大小，主要是对于下风向风力机，由于一部分空气通过塔架后再吹向风轮，塔架干扰了流过叶片的气流而形成所谓塔影效应。如图1所示，对于桁架式测风塔，当横向支杆与主导风向垂直设置时，风流过塔架时会产生流场的变化，气流在主风向上受到塔架阻挡时开始减速并从两侧绕流，导致塔架两侧靠后特定位置气流压缩，风速变大，但垂直于主风向的气流受影响较小，保持了其原有的真实速度，使得同一座测风塔同一高度的两个风速计在同一时刻观测的风速值大小不同。风电机组是将风能转换成电能的中间环节，风电机组输出功率的波动来源于风电机组运行工程中非恒定的转矩，该转矩的不稳定不但与风速的变化有关，而且还受机组自身固有特性如塔影效应的影响，测风数据的准确描述是研究风电机组输出特性的基础而又重要的工作。

2.塔影分析算法

为更准确地对风资源和发电量作评估，塔影分析算法在不断地实验和改进之后，通过以下算法过程可以得到在轮毂高度下统一的风速均值数据，进一步获得有力的分析结果。首先对于导入算法的数据要求如下：

1.数据的格式及数据类型：

（1）行数：≤52560或≤8760，分别对应逐10min和逐小时数据；

（2）列数：1+n×4，其中第一列为时间序列，”由测风通道的数量确定，通常包含5-6个风速信息，2个风向信息，一个气压信息，一个温度信息，每个通道包含Avg（均值），Std（标准差），Max（最大值），Min（最小值）；

（3）通道数据为双精度浮点格式；

（4）各通道数据单位约定：风速：m/s，风向：。，温度：℃，气压：kpa。

2.时间序列补齐：

（1）根据输入数据的类型和起始时间，实现长度为一年（52560行或8760行）的时间序列的填充完整；

（2）其他列数据在相应位置空出。

3.合理性检验：

（1）极值范围检验：风速的变化范围0m/s～90m/s；风向的变化范围0°～360°；气温的变化范围-60℃～60℃；气压的变化范围50 kPa～110 kPa；

（2）一致性检验：要求各高度风速的一致性|V50-V30|<4.0m/s和|V50-V10|<8.0 m/s，各高度风向的一致性|D50-D30|<30°或|D50-D30|>330°；

（3）趋势性检验：1小时平均风速变化<6.0 m/s；1小时平均温度变化<5℃；3小时平均气压变化<1 kPa。

4.风向数据插补：

（1）本塔同高度临近通道数据移植；

（2）邻近塔同高度同时段数据移植；

（3）本塔同高度临近时段数据移植。

5.风速数据插补：

（1）相关性插补：对全时段、分时段或分扇区的数据进行相关性分析，计算原理参考Excel中的correl、slope、intercept函数，根据返回的相关系数进行缺测数据的相互插补；

（2）复制和平均插补：复制（移植）即直接替换，求均值则将所选时段的数据计算求取平均值，再将结果插补到目标列的对应空缺时段。

经过以上测风数据的规范化和完整化处理之后，执行如下算法过程：

（1）选择目标塔的两个风速、一个风向的通道数据，根据表1对风向数据进行扇区划分，如风向为100°则属于E扇区，并分别计算两个风速通道的平均风速；

（2）逐扇区计算两个平均风速的差值，并找到差值最大的扇区；

（3）对差值最大的扇区对应的两个平均风速数据，选取较大值作为该扇区塔影分析结果；

（4）对其他扇区对应的两个平均风速数据，选取其均值作为该扇区塔影分析结果，如表2所示。

3.算法实现

将原始测风数据文件导人本系统，并依次完成数据处理各个过程，塔影分析功能即可实现获得同一高度下统一的测风数据，并输出直观化分析结果如图2所示。

数据挖掘技术可以从模糊的、有噪声的数据中提取隐藏在其中的、人们事先未知的、但又起潜在作用的信息和知识。数据挖掘在电力设备中的应用已得到关注。该系统中，在经过塔影分析后的结果值的基础之上，测风数据统计模块可以进行历史数据的特征分析及相应的公式估算获得发电量预估值，同时，利用报表等技术可以获得其他具有行业深度和价值的统计结果，利于决策。

4.结语

在风电场中测风塔的位置和数量选择对测风数据有着极大影响，尤其在地形较为复杂的地区，塔影效应对风电机组输出功率波动性的影响不可忽视——不仅造成风力机性能下降，也会严重影响风电并网和电能质量。因此通过塔影分析对测风数据进行统一化的处理从而获得准确合理的风资源评估结果有极大的重要性。风电场测风数据验证和评估系统，在国家鼓励风电企业管理信息化和智能化的政策下，与湖北省电力勘测设计院合作，与风电行业深度融合，是互联网时代潮流下的产物，有助于促进风电产业的进步、推动环保事业的发展。