一种基于多维分析的风电机组偏航误差预警分析方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多维分析的风电机组偏航误差预警分析方法，包括：以单台机组为单位，选取风速、有功功率、桨距角、机舱与风向夹角运行数据，对数据筛选；将数据导入偏航预警算法中，从机舱与风向夹角维度切片，划分M个对风角区间；对每个对风角区间按风速维度切片，划分N个风速区间；通过瑞利分布计算不同风速在区间内的权重值，计算每个对风角区间年发电量，若最大年发电量区间大于报警阈值，判断机组偏航异常。还包括通过报警度和单边效应实现报警策略分析的步骤。本发明专利技术从对风角

【技术实现步骤摘要】
一种基于多维分析的风电机组偏航误差预警分析方法


[0001]本专利技术涉及风电机组控制系统预警领域，特别是涉及一种基于多维分析的风电机组偏航误差预警分析方法。

技术介绍

[0002]近年来，科技不断发展，对能源的需求也在不断提升，为平衡科技发展和环境保护之间的关系，风力发电凭借其储量丰富、开采技术成熟等优势已成为最有发展潜力的新能源之一。随着风电智能化的普及，为提高风电机组运维效率，挖掘数据中蕴含的海量信息，预警分析技术越来越受到重视。偏航系统作为风电机组捕获风能的重要控制系统，其准确性直接对发电量和风力发电的经济性造成影响。同时，当出现偏航偏差时，机组将受到单侧偏离主轴轴向的作用力，该作用力将使主轴轻微偏离中心轴，形成大风机械振动。如此长期运行，会造成主轴磨损、齿轮箱齿面磨损、机组对中位移等问题，严重影响机组寿命。
[0003]因此，对风电机组进行偏航对风误差检测和校正是十分必要的。本申请就是在此基础上创设的一种基于多维分析的风电机组偏航误差预警分析方法，使其通过运行数据对风机偏航系统进行预警分析，及时准确的发现风力发电机组的偏航异常问题，以便对偏航对风问题进行修正，确保发电量不受损失。

技术实现思路

[0004]本专利技术要解决的技术问题是提供一种基于多维分析的风电机组偏航误差预警分析方法，使其通过运行数据对风机偏航系统进行预警分析，及时准确的发现风力发电机组的偏航异常问题，以便对偏航对风问题进行修正，确保发电量不受损失。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术提供一种基于多维分析的风电机组偏航误差预警分析方法，包括如下步骤：
[0006](1)以单台风电机组为单位，选取所述风电机组在一段时间内的风速、发电机有功功率、桨距角、机舱与风向夹角运行数据，并对异常数据进行筛选预处理；
[0007](2)将完成预处理的风电机组运行数据导入偏航预警算法中，所述偏航预警算法为：首先，将完成预处理的风电机组运行数据从机舱与风向夹角维度进行切片，以相同的角度步长划分为M个对风角区间；其次，对每个所述对风角区间按照风速维度进行切片，以相同的速度步长划分为N个风速区间；再通过瑞利分布公式计算不同风速在所述对风角区间内的权重值，所述瑞利分布公式为：
[0008][0009]其中，V为实际风速，V
avg
为平均风速；
[0010]然后，计算每个对风角区间内的年发电量AEP，该年发电量AEP的计算公式为：
[0011][0012]其中，N
h
为年发电小时数，N为风速区间个数，V
i
、V
i-1
分别为i和i-1风速区间的实际风速，P
i
、P
i+1
分别为i和i+1风速区间的发电功率。
[0013](3)分析计算得到的每个对风角区间内的年发电量AEP值，找到最大年发电量AEP所在区间，若所在区间大于报警阈值时，判断所述风电机组偏航系统存在异常。
[0014]进一步改进，所述步骤(3)中还包括通过报警度实现报警策略分析的步骤，所述报警度WD为：
[0015][0016]当最大年发电量AEP所在区间大于报警阈值，且所述报警度WD大于报警设定值时，判断所述风电机组存在偏航异常问题。
[0017]进一步改进，所述步骤(3)中报警阈值为
±
5～10
°
，所述报警设定值为5～6％。
[0018]进一步改进，所述步骤(3)中还包括通过功率曲线单边效应实现报警策略分析的步骤，以0
°
为对风中心，当镜像位置的区间年发电量存在明显偏差时，表明对风零点向一侧偏移，具有单边效应，且最大年发电量AEP所在区间大于报警阈值时，判断所述风电机组存在偏航异常问题。
[0019]进一步改进，所述步骤(3)中报警阈值为
±
5～10
°
。
[0020]进一步改进，所述步骤(1)中选取单台风电机组2-3个月的运行数据参与所述风电机组偏航误差预警分析。
[0021]进一步改进，所述步骤(1)中数据筛选的方法包括：
①
筛选功率数据P<1KW的数据，且剔除运行维护、故障停机的数据；
②
筛选切入风速至额定风速之间的数据，且剔除满发数据；
③
筛选桨距角Pg<1
°
的数据，且剔除限电运行数据。
[0022]进一步改进，所述步骤(2)中划分对风角区间的具体方法为：将完成预处理的风电机组运行数据从-10.5
°
至10.5
°
的机舱与风向夹角维度进行切片，以1
°
为步长，划分为21个对风角区间；
[0023]进一步改进，所述步骤(2)中划分风速区间的具体方法为：对每个所述对风角区间按照风速维度从3m/s～10m/s进行切片，以0.5m/s为步长，划分为15个风速区间。
[0024]采用这样的设计后，本专利技术至少具有以下优点：
[0025]本专利技术基于多维分析的风电机组偏航误差预警分析方法，从对风角-风速-功率三个维度进行分析，对每个对风角区间中的风速利用瑞利分布进行权重分配，以此计算每个对风角区间的功率曲线及年发电量(AEP)。同时，在此基础上，按照单边效应和区间AEP制定报警策略，引入报警度概念，对偏航异常风电机组进行双重判断，以准确及时的找到风电场中存在偏航对风误差的风电机组，给现场人员提供报警提示，提高发电效率，保护风电机组安全。
附图说明
[0026]上述仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，以下
结合附图与具体实施方式对本专利技术作进一步的详细说明。
[0027]图1是本专利技术基于多维分析的风电机组偏航误差预警分析方法的流程图。
[0028]图2是本专利技术基于多维分析的风电机组偏航误差预警分析方法中对风区间AEP趋势图。
具体实施方式
[0029]本实施例基于多维分析的风电机组偏航误差预警分析方法的具体步骤包括：
[0030](1)数据选取和预处理
[0031]本实施例中数据以单台风电机组为单位，选取该机组风速、发电机有功功率、桨距角、机舱与风向夹角等分钟级运行数据进行预警分析。
[0032]为保证区间数据有效性和数据分析结果准确性，本实施例选取风电场风电机组2-3个月的运行数据进行预警分析。
[0033]还为了避免异常情况对偏航预警分析结果的影响，需对运行数据进行预处理，筛选有效数据的方法包括：
[0034]a.筛选功率数据P<1KW的值，剔除运行维护、故障停机等数据；
[0035]b.为了避免桨距角变化对功率的影响，仅选取功率爬坡阶段的散点，筛选保留切入风速以上及额定风速以下运行数据，同时剔除满发数据；
[0036]c.筛选桨距角数据Pg<1
°
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多维分析的风电机组偏航误差预警分析方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)以单台风电机组为单位，选取所述风电机组在一段时间内的风速、发电机有功功率、桨距角、机舱与风向夹角运行数据，并对异常数据进行筛选预处理；(2)将完成预处理的风电机组运行数据导入偏航预警算法中，所述偏航预警算法为：首先，将完成预处理的风电机组运行数据从机舱与风向夹角维度进行切片，以相同的角度步长划分为M个对风角区间；其次，对每个所述对风角区间按照风速维度进行切片，以相同的速度步长划分为N个风速区间；再通过瑞利分布公式计算不同风速在所述对风角区间内的权重值，所述瑞利分布公式为：其中，V为实际风速，V
avg
为平均风速；然后，计算每个对风角区间内的年发电量AEP，该年发电量AEP的计算公式为：其中，N
h
为年发电小时数，N为风速区间个数，V
i
、V
i-1
分别为i和i-1风速区间的实际风速，P
i
、P
i+1
分别为i和i+1风速区间的发电功率。(3)分析计算得到的每个对风角区间内的年发电量AEP值，找到最大年发电量AEP所在区间，若所在区间大于报警阈值时，判断所述风电机组偏航系统存在异常。2.根据权利要求1所述的基于多维分析的风电机组偏航误差预警分析方法，其特征在于，所述步骤(3)中还包括通过报警度实现报警策略分析的步骤，所述报警度WD为：当最大年发电量AEP所在区间大于报警阈值，且所述报警度WD大于报警设定值时，判断所述风电机组存在偏航异常问题。3.根据权利要求2所述的基于多维分析的风电机组偏航误差预警分析方法，其特征在于，所述步骤(3)中报警阈值为
±
5～10
°
，所述报警设定值为5～6％。4.根据权利要求1所述的基于多维分析的风电机组偏航误差预...

【专利技术属性】
技术研发人员：张天阳，王灿，朱耀春，陈铁，李韶武，武星明，
申请(专利权)人：龙源北京风电工程技术有限公司，
类型：发明
国别省市：