基于综合监控分析系统的风机发电性能优化

孙学艳

（国电湖口风力发电有限公司，江西九江 332000）

0 引言

目前，随着国家风电产业政策落实和风电技术的发展，我国风电装机容量迅速增长，打造“无人值班，少人值守”风电场，设置风电场远程监控自动化系统，建立集控中心是风电场发展趋势。但对于装机容量较小、人员较少的新能源企业，要实现先进高效的管理，需要探索适合企业的管理模式。

1 综合监控分析系统建设

1.1 建设背景

国电湖口风力发电有限公司是国电江西电力有限公司下属三级单位，2017 年1 月公司第一座风电场皂湖风电场24 台风机全部投产，风机原有SCADA 监控系统功能有限，运行管理、风机运行优化、性能评估绩效对比缺少有效手段，统计报表手工计算，信息零散数据缺失；风机检修维护、风场运维人员技术水平参差不平，风电场位置较远，全公司设置安全生产部、计划财务部和综合管理部等3 个部门，包括公司领导只有12 名人员，管理人员较少且信息获取不准确不及时，管理成本高效率低。

同时，通过一年的风机运行数据显示风电场24 台风机2017 年利用小时1796 h，低于可研利用小时168 h；风场风机位风速差异较大，风机间发电能力差异性较大，10 台风机属于无效风机。风场发电能力低下的实际问题摆在面前，部分风机位风速低是客观原因，改变风机位风资源是困难重重，只有从提升风机发电性能入手来改变这一现状。

1.2 建设规划

首先，在风机原有SCADA 监控系统基础上，实现运行数据全量全样本采集与传输，利用云平台及大数据系统，以最少的投资实现远程监控分析诊断，提高经济运行水平；其次，用分析结果指导风机发电性能优化，提高风场发电能力；最后，在条件成熟情况下，实现“无人值班，少人值守”运维模式，提高企业经营利润。

2 综合监控分析系统功能

2.1 风机精细化控制

通过对24 台风机进行运行参数的采集分析、判断报警、提示处理，为运维人员监控及操作提供了方向性指导，实现了风机的精细化控制。

2.2 风场经济运行分析优化

以理论发电量平衡分析法为主线的大数据分析系统，实现历史数据的统计、分析以及预警提示，为判断风机是否在有效发电、是否处于正常状态，预测可能发生故障的部件提供了基础数据，以HADOOP 大数据为基础的设备分析诊断，通过数据分析预判来指导状态检修，挖掘设备潜力，优化风机发电性能，提高风场经济运行水平，提高风场发电能力。

2.3 管理创新

各级管理人员随时通过电脑端和手机端实时浏览掌握风机运行信息；对运行人员的风机故障报警复位及时率、风机缺陷处理及时率、风机状态转换及时率的“三率”指标考核提供了依据；在发电量、综合厂用电率完成率精确统计基础上建立完善了奖惩制度，开展值际竞赛，激发员工抢发电量、及时消缺的热情，实现先进高效的管理，提质增效得到落实。

该系统带来了运维管理手段的创新，不仅提高了运行人员值班质量，更提高了公司管理水平.通过大数据计算技术实现风机运行智能提醒，实现了精细化值班运行；在大数据平台上采用电量平衡分析法，实现了专业化的管理；与风机PLC 实现接口，实现首发故障诊断，减少故障判断时间；实现故障统计分析，提高了巡检、维护技改的针对性；通过移动监视故障实时查询，沟通及时高效，提高了管理效率及水平；基于该系统的风机发电能力分析优化，提高了低效风机的发电能力。

该系统投入运行7 个月，风机缺陷数量同比降低15%，缺陷累计时间同比减少380.4 h，考核利用小时差异率β 值同比降低0.40%，风机故障及计划检修损失电量减少53 万千瓦时，不包括风机发电性能优化增发电量收入增加经济效益276 342 元。

3 基于该系统的风机发电性能优化

3.1 风机性能优化切入点

2017 年风电场运行数据如表1 所示，单从风速与发电量对应关系看，风机发电能力差异性大，如对A14 风机和A8 风机进行比较，风速和并网运行时间几乎相同，但发电量相差434 404 kW·h，结合大数据分析系统拟合风速与功率曲线，如图1 所示，A14 风机风速功率曲线较差。

表1 风电场运行数据

图1 风电场风机风速与功率曲线拟合

依据风电机组的运行机理及权威机构对批量运行机组的测试分析可知，如表2 所示，偏航对风静态误差造成的损失电量占5%，国电湖口公司以偏航误差优化为切入点，进行风机性能优化。

表2 发电量损失统计

3.2 风机偏航误差优化方案选择

偏航系统是大型风力发电机组的重要部分。风电机组通过偏航系统保证机舱跟随风向的变化，保证机组叶轮正对气流来流方向，从而最大限度地利用风能。偏航控制的重要环节是风向的测量，也就是机舱和气流运动方向的相对关系。这个测量是通过机舱上安装的风向标完成的，风向测量的偏差会导致统计意义上的静态偏差。这种静态偏差会带来发电量的损失，理论上，偏航对风静态误差角度θ与其造成的发电量损失成余弦平方关系如图2 所示。理论推算的偏航对风静态偏差带来的潜在发电量损失情况见表3。

图2 误差角度θ 与造成的发电量损失关系

表3 偏航误差造成的发电量损失统计

静态偏差的形成是多种因素导致的，包括安装、维护、信号链路固有偏差、测风设备自身误差，叶轮尾流和机舱影响等等。由于造成偏差的原因多样，不易从源头上消除。如何低成本及时地发现这种偏差，如何修正这些偏差从而减少潜在的发电量损失就成为一个重要的课题，并且非常有经济意义。

目前，在实际运维过程中，都是通过风向标对零位检查来尽量减小偏航对风的偏差，这种方式如果执行的好，也是一种非常必要的措施。但是风向标对零位这种方法无法发现所有环节上带来的对风静态误差。仅仅靠风向标对零，并不能消除诸如信号链路、测风设备本身、叶轮尾流和机舱影响等其他方面带来的误差。

湖口公司以偏航误差为切入点，基于综合监控分析系统数据分析的误差估算方法优势就很明显，这种方式不需要停机，不需要安装额外的设备，但可以通过机器学习算法和大数据分析手段得到比较理想的结果。

3.3 风机性能优化方案实施

（1）了解现场风速仪使用情况：不同测风设备的特性研究，比如机械式风向标测量的数据表现。

（2）风电场风机机组型号、控制系统版本、大部件信息等。

（3）导出风场每台风机近半年与风速仪相关点10～20 个，形成CSV 文件。

（4）开展机器学习方法在机组运行工况自动识别，有效偏航数据筛选。以工况自动识别，和数据筛选方法为基础，对偏航数据进行数据分析清洗。

（5）展开偏航运行过程的功率变化特性研究，根据叶轮气动特性和机组发电出力特性的机理过程，研究功率在不同偏航角度下的表现和数据特征。

（6）在上述步骤的基础上，完成偏航对风静态误差的估算方法。并研究数据可视化在结论审核和确认中的作用和方法。

（7）研究机型的控制参数体系，制定静态误差修正的详细工作流程和技术措施，最终实现机组发电量提升。

3.4 效果验证方案

偏航对风静态误差修正后的效果可以用风电机组发电能力对比的方式，具体实施步骤如下。

①采用修正前机组功率曲线1 与标准风速计算该机组等效年发电量（AEP1）；

②修正运行1 个月后，计算机组功率曲线2 与标准风速对应的等效年发电量（AEP2）；

③计算AEP1 与AEP2 的偏差比例K=（AEP2-AEP1）/AEP1；

④K 作为修正后机组提高电量比例。

3.5 优化效果

对风电场24 台风机偏航对风系统进行优化，分析机组的偏航对风静态误差平均值为10°，经算法修正后平均提升发电量2.6%。

4 结语

在现有风资源基础上，持续提升风场风机发电能力是经济运行重点工作，湖口公司下一步将进行齿轮箱、发电机等性能优化。

湖口公司综合监控分析系统的应用，以最低的投资，实现管理创新的同时，提高了低效风机发电能力，提高风机经济运行水平，值得小规模新能源企业参考实施。