基于SCADA运行数据提取的风电机组转矩控制性能评估方法技术

一种基于风电场SCADA运行数据提取的风电机组转矩控制性能评估方法，其基于风电场SCADA运行数据提取的风电机组转矩控制性能评估方法其特征在于，利用部署于风电公司内部的数据中心中的SCADA数据库中所保存的每台风力发电机组历史运行数据，即可对风电机组的转矩控制的控制性能进行评估，从而寻找到风场中同类型风机中控制性能存在问题的机组。通过本大型风电机组优化控制性能对比分析方法，可以有效地对风力发电机组阶段性运行控制性能进行对比分析，使得风场运行人员可以对机组性能有实时的了解，针对不同情况对风机进行调节，以优化风电机组控制性能。

Wind turbine torque control performance evaluation method based on SCADA operation data extraction

A SCADA wind farm operation data extraction of wind turbine torque control performance evaluation method based on SCADA is its wind farm operation data extraction of wind turbine torque control performance evaluation method based on the characteristics of the history, operation of each wind turbine using the data stored in the internal deployment of wind power company's data center in SCADA database the control performance can be torque of the wind turbine control assessment, in order to find the control performance in the presence of the same type of wind field in the unit. Through the optimization of large scale wind turbine performance analysis method can effectively control contrast, stage of the wind turbine operation control performance were analyzed, the wind field operation personnel can have real-time understanding of the performance of the unit, according to different conditions of the wind turbine regulation, in order to optimize the performance of wind turbine control.

【技术实现步骤摘要】

：本专利技术属于可再生能源
，涉及基于风电场SCADA运行数据提取的风电机组转矩控制性能评估方法。
技术介绍
：伴随着风电产业的迅猛发展，风电场数据采集与监视控制(SupervisoryControlAndDataAcquisition,SCADA)系统也孕育而生。目前应用于风电行业的SCADA系统的监控对象的内容包含了风电机组的各种运行数据以及测风数据。针对风电场管理的需求，在风电区域总公司内的SCADA系统具有如下功能：风电场实时运行数据的远程传输功能；实现风机的远程监测和控制；风电场试试运行数据的集中存储、显示功能；多风电场运行数据分类统计功能；综合报表功能等。由于SCADA中采集数据量非常巨大，现有的SCADA系统缺少结合机组对数据进行分析及处理的功能。风电运营商往往无法掌握更进一步的风电控制机组性能信息。从而无法对机组进行有效评估，使得机组的运行数据无故沉睡在服务器当中。
技术实现思路
：专利技术目的：本专利技术提供了一种基于风电场SCADA运行数据提取的风电机组转矩控制性能评估方法，其目的是解决以往所存在问题。技术方案：本专利技术是通过以下技术方案实现的：一种基于风电场SCADA运行数据提取的风电机组转矩控制性能评估方法，其特征在于：其基于风电场SCADA运行数据提取的风电机组转矩控制性能评估方法其特征在于，利用部署于风电公司内部的数据中心中的SCADA数据库中所保存的每台风力发电机组历史运行数据，即可对风电机组的转矩控制的控制性能进行评估，从而寻找到风场中同类型风机中控制性能存在问题的机组。本方法适应于并网单台水平轴风力发电机组的控制性能评估，利用线性回归拟合算法建立机组转速与转矩的运行数据映射关系。适用本方法时需要有根据IEC61400标准得到的机组设计最优转矩控制曲线，作为参考曲线。本方法适合对风电场中相同机型的多台机组进行功率特性评估。评估所用数据库中的的功率、风速、风向、气压、电机转速以及转矩采集于机组的SCADA系统，且该数据库存储不低于168h连续测量时间的数据，且数据采集频率在4s～10min之内，能够覆盖机组的任意运行状态，包括风机启动区、恒定区、转速恒定区、功率恒定区四个运行状态区段。评估数据库中的功率、风速、电机转速、转矩等数据进行时间同步，频率为10min。本方法采用线性自回归拟合法通过对经过数据处理的风力发电机组的转速、转矩值进行拟合，得到机组转矩控制拟合曲线。通过拟合得到拟合曲线，将其标准曲线进行一致性校验，对其进行显著性分析，如存在显著性差异，则说明转矩控制曲线出现了偏差；通过对比分析拟合曲线与标准曲线，计算得到风机转矩增益系数偏差度，以此为判据来评判机组控制性能。该方法的具体步骤为：第一步：对风电场内各台机组进行评估，根据IEC61400标准，每台风机的转矩控制部分的恒定区都有相对于的转矩与转速的最优转矩增益系数Kopt，根据公式(1)计算得出：Kopt=ρπ3R5Cp(max)1800λopt3N3]]>由上式可知最优转矩增益系数是由风力发电机组设计参数叶轮半径R、风力发电机组的最大风能捕获系数Cp(max)、最佳叶尖速比λ、齿轮箱传动比N以及发电机组运行环境的空气密度ρ所共同决定的；这些机组参数在风机设计完成后就为固定值，因此最优转矩增益系数Kopt为固定值；第二步：同步记录部署在风电公司数据中心的SCADA系统数据库中各台机组的机组运行数据，并建立评估数据库，评估数据库中的功率、风速、风向、气压、电机转速以及转矩采集于机组的SCADA系统，且该数据库存储不低于168h连续测量时间的数据，且数据采集频率在4s～10min之内，能够覆盖机组的任意运行状态，包括风机启动区、Cp恒定区、转速恒定区、功率恒定区四个运行状态区段；第三步：数据的检验与筛选，根据GB/T18710-2002并结合风电场的实际情况，进行范围检验、趋势检验，然后进行数据剔除及修正，保证数据可以真实客观地反映风电机组的运行情况，数据剔除是剔除风电机组不工作或是测试系统发生故障的数据；表1主要参数的合理范围参考值第四步：数据整理，根据评估数据库中采集到的数据,将其中的功率、风速、电机转速、转矩等数据进行时间同步，频率为10min；如风电机组有效数据采集期间有充足的电机转矩数据则直接将转矩数据进行时间同步，统一为10min频率的数据；若没有电机转矩数据，则根据电机转矩计算公式，通过数据转化得到电机转矩值；发电机转矩可根据公式由风力发电机组功率和电机转速测量值得出：T10min=9550P10minn10min]]>式中：T10min为10min的平均转矩值；n10min为评估数据库中经过时间同步的10min平均电机转速值；P10min为评估数据库中经过时间同步的10min平均功率值；通过此步骤将各台机组的数据分类整合，得到有效数据以每周为一个更新频次永久保存于评估数据库中，以备随时调用；第五步：数据分类，由风力发电机组转矩控制策略分析得出,转矩控制共有四个运行区域，分别为风机启动区、Cp恒定区、恒定区、功率恒定区四个运行区域，根据不同风力发电机组设计的转矩控制曲线，将评估数据库中经过数据整理的电机转速值与电机转矩值进行数值划分，将不同数据分别存入四个不同的运行区域，进行数据处理；第六步：拟合分析，选取评估数据库中的发电机转速设为x，选取转矩值设为y，作为拟合输入值，恒定区数据采用线性自回归拟合法得到风机相应的实际运行转矩增益系数K值，风机启动区、转速恒定区、功率恒定区的运行数据采用最小二乘法进行拟合分别得到拟合A1,B1,A2,B2,A3,B3.具体拟合算法由附件1数据拟合法给出；第七步；转矩控制曲线的绘制，在完成数据拟合后，根据标准控制曲线划分节点，选取合理范围，通过第六步中所得到的参数对风机启动区、Cp恒定区、转速恒定区、功率恒定区曲线进行绘制：Y＝A1+B1X(风机启动区)Y＝KX2(CP恒定区)Y＝A2+B2X(转速恒定区)Y＝A3+B3X(功率恒定区)将式中的各部分绘制于界面上与标准转矩曲线进行比对，可直观的反映出转矩控制性能的偏差；第八步：一致性校验，通过曲线一致性校验对比方法来对比拟合曲线与标准曲线的回归曲线精密度、剩余标准差、斜率、截距等曲线基本参数，来对曲线进行一致性校验；检验拟合曲线与标准曲线是否存在显著性差异，具体算法由附件2曲线的一致性校验给出；第九步：控制性能对比，通过将风机实际运行中的由第六步计算得出的K值与由第一步计算得出的风机设计最优转矩增益系数Kopt进行比对：δ1=Kopt-KKopt]]>得到风机转矩增益系数偏差度，以此作为风电机组控制性能的判据，对风电机组最大功率跟踪性能进行分析；根据理论设计的风机启动区控制曲线Y＝A+BX与由第六步计算得出的实际运行数据拟合曲线Y＝A1+B1X进行一致性对比：δ1=θπ2=2πarccosBB1+11+B21+B12]]>得到风机启动区控制偏差度，同理计算得出转速恒定区、功率恒定区的偏差度δ2,δ3；最终以风机转矩增益系数偏差度δ、风机启动区转矩控制偏差度δ1、转速恒定区转矩控制偏差度δ2、功率恒定区转矩控制偏差度δ3为判据对风力发电机组的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于SCADA运行数据提取的风电机组转矩控制性能评估方法，其特征在于：其基于SCADA运行数据提取的风电机组转矩控制性能评估方法其特征在于，利用部署于风电公司内部的数据中心中的SCADA数据库中所保存的每台风力发电机组历史运行数据，即可对风电机组的转矩控制的控制性能进行评估，从而寻找到风场中同类型风机中控制性能存在问题的机组。

【技术特征摘要】
1.一种基于SCADA运行数据提取的风电机组转矩控制性能评估方法，其特征在于：其基于SCADA运行数据提取的风电机组转矩控制性能评估方法其特征在于，利用部署于风电公司内部的数据中心中的SCADA数据库中所保存的每台风力发电机组历史运行数据，即可对风电机组的转矩控制的控制性能进行评估，从而寻找到风场中同类型风机中控制性能存在问题的机组。2.根据权利要求1所述的基于SCADA运行数据提取的风电机组转矩控制性能评估方法，其特征在于：本方法适应于并网单台水平轴风力发电机组的控制性能评估，利用线性回归拟合算法建立机组转速与转矩的运行数据映射关系。3.根据权利要求1所述的基于SCADA运行数据提取的风电机组转矩控制性能评估方法，其特征在于：适用本方法时需要有根据IEC61400标准得到的机组设计最优转矩控制曲线，作为参考曲线。4.根据权利要求1所述的基于SCADA运行数据提取的风电机组转矩控制性能评估方法，其特征在于：本方法适合对风电场中相同机型的多台机组进行功率特性评估。5.根据权利要求1所述的基于SCADA运行数据提取的风电机组转矩控制性能评估方法，其特征在于：评估所用数据库中的的功率、风速、风向、气压、电机转速以及转矩采集于机组的SCADA系统，且该数据库存储不低于168h连续测量时间的数据，且数据采集频率在4s～10min之内，能够覆盖机组的任意运行状态，包括风机启动区、恒定区、转速恒定区、功率恒定区四个运行状态区段。6.根据权利要求5所述的基于SCADA运行数据提取的风电机组转矩控制性能评估方法，其特征在于：评估数据库中的功率、风速、电机转速、转矩等数据进行时间同步，频率为10min。7.根据权利要求3所述的基于SCADA运行数据提取的风电机组转矩控制性能评估方法，其特征在于：本方法采用线性自回归拟合法通过对经过数据处理的风力发电机组的转速、转矩值进行拟合，得到机组转矩控制拟合曲线。8.根据权利要求7所述的基于SCADA运行数据提取的风电机组转矩控制性能评估方法，其特征在于：通过拟合得到拟合曲线，将其标准曲线进行一致性校验，对其进行显著性分析，如存在显著性差异，则说明转矩控制曲线出现了偏差；通过对比分析拟合曲线与标准曲线，计算得到风机转矩增益系数偏差度，以此为判据来评判机组控制性能。9.根据权利要求1所述的基于SCADA运行数据提取的风电机组转矩控制性能评估方法，其特征在于：该方法的具体步骤为：第一步：对风电场内各台机组进行评估，根据IEC61400标准，每台风机的转矩控制部分的恒定区都有相对于的转矩与转速的最优转矩增益系数Kopt，根据公式(1)计算得出：由上式可知最优转矩增益系数是由风力发电机组设计参数叶轮半径R、风力发电机组的最大风能捕获系数Cp(max)、最佳叶尖速比λ、齿轮箱传动比N以及发电机组运行环境的空气密度ρ所共同决定的；这些机组参数在风机设计完成后就为固定值，因此最优转矩增益系数Kopt为固定值；第二步：同步记录部署在风电公司数据中心的SCADA系统数据库中各台机组的机组运行数据，并建立评估数据库，评估数据库中的功率、风速、风向、气压、电机转速以及转矩采集于机组的SCADA系统，且该数据库存储不低于168h连续测量时间的数据，且数据采集频率在4s～10min之内，能够覆盖机组的任意运行状态，包括风机启动区、Cp恒定区、转速恒定区、功率恒定区四个运行状态区段；第三步：数据的检验与筛选，根据GB/T18710-2002并结合风电场的实际情况，进行范围检验、趋势检验，然后进行数据剔除及修正，保证数据可以真实客观地反映风电机组的运行情况，数据剔除是剔除风电机组不工作或是测试系统发生故障的数据；表1主要参数的合理范围参考值第四步：数据整理，根据评估数据库中采集到的数据,将其中的功率、风速、电机转速、转矩等数据进行时间同步，频率为10min；如风电机组有效数据采集期间有充足的电机转矩数据则直接将转矩数据进行时间同步，统一为10min频率的数据；若没有电机转矩数据，则根据电机转矩计算公式，通过数据转化得到电机转矩值；发电机转矩可根据公式由风力发电机组功率和电机转速测量值得出：式中：T10min为10min的平均转矩值；n10min为评估数据库中经过时间同步的10min平均电机转速值；P10min为评估数据库中经过时间同步的10min平均功率值；通过此步骤将各台机组的数据分类整合，得到有效数据以每周为一个更新频次永久保存于评估数据库中，以备随时调用；第五步：数据分类，由风力发电机组转矩控制策略分析得出,转矩控制共有四个运行区域，分别为风机启动区、Cp恒定区、恒定区、功率恒定区四个运行区域，根据不同风力发电机组设计的转矩控制曲线，将评估数据库中经过数据整理的电机转速值与电机转矩值进行数值划分，将不同数据分别存入四个不同的运行区域，进行数据处理；第六步：拟合分析，选取评估数据库中的发电机转速设为x，选取转矩值设为y，作为拟合输入值，恒定区数据采用线性自回归拟合法得到风机相应的实际运行转矩增益系数K值，风机启动区、转速恒定区、功率恒定区的运行数据采用最小二乘法进行拟合分别得到拟合A1,B1,A2,B2,A3,B3.具体拟合算法由附件1数据拟合法给出；第七步；转矩控制曲线的绘制，在完成数据拟合后，根据标准控制曲线划分节点，选取合理范围，通过第六步中所得到的参数对风机启动区、Cp恒定区、转速恒定区、功率恒定区曲线进行绘制：Y＝A1+B1X(风机启动区)Y＝KX2(CP恒定区)Y＝A2+B2X(转速恒定区)Y＝A3+B3X(功率恒定区)将式中的各部分绘制于界面上与标准转矩曲线进行比对，可直观的反映出转矩控制性能的偏差；第八步：一致性校验，通过曲线一致性校验对比方法来对比拟合曲线与标准曲线的回归曲线精密度、剩余标准差、斜率、截距等曲线基本参数，来对曲线进行一致性校验；检验拟合曲线与标准曲线是否存在显著性差异，具体算法由附件2曲线的一致性校验给出；第九步：控制性能对比，通过将风机实际运行中的由第六步计算得出的K值与由第一步计算得出的风机设计最优转矩增益系数Kopt进行比对：得到风机转矩增益系数偏差度，以此作为风电机组控制性能的判据，对风电机组最大功率跟踪性能进行分析；根据理论设计的风机启动区控制曲线Y＝A+BX与由第六步计算得出的实际运行数据拟合曲线Y＝A1+B1X进行一致性对比：得到风机启动区控制偏差度，同理计算得出转速恒定区、功率恒定区的偏差度δ2,δ3；最终以风机转矩增益系数偏差度δ、风机启动区转矩控制偏差度δ1、转速恒定区转矩控制偏差度δ2、功率恒定区转矩控制偏差度δ3为判据对风力发电机组的控制...

【专利技术属性】
技术研发人员：邢作霞，王家骅，李连富，耿永，杨轶，陈宇，赵继新，
申请(专利权)人：沈阳工业大学，中电投东北新能源发展有限公司，
类型：发明
国别省市：辽宁;21