一种风电场出力特性评估方法与流程

本发明涉及风力发电监测技术领域，尤其涉及一种风电场出力特性评估方法。

背景技术：

风电场出力特性是指当前风电场的风力发电机组发出的电功率，通常为当前风电场向电网输送的有功功率。通过获取风电场并网运行以后的风能资源数据，对风电场中单个风电机组或全场风电机组出力特性进行评估，为风电场效益分析、风电场调度项目等提供参考依据。

现有风电场出力特性评估方法主要适用于平坦地形的风电场，在平坦地形的风电场，由于机组是成片区的布置，所以塔影效应或尾流干扰是在估算风电机组出力特性时的需要考虑的主要因素。在估算风电机组出力特性时，通常基于单点测风塔得到的风资源数据，利用年利用小时数，发电量等宏观指标对风电机组进行出力特性法评估，其中，在计算发电量时，由于平坦地形的风资源数据通常满足形状参数为2的韦伯分布，因此可根据IEC61400-12-1的方法计算出年平均发电量。

与平坦地形的风电场相比，位于山地的风电场内风资源分布情况要更加复杂，为了更好的利用山地的风加速特点，大多数风电机组连成一排沿山脊布置，因此在估算风电机组出力特性时，塔影效应和尾流干扰都可以忽略不计，而地形将是影响各机组出力的主要因素。由于整个风电场的延伸范围很长，导致依靠单点测风塔得到的风资源数据无法代表整个风电场风资源的实际情况，而由于风电场不同位置的风资源不同，导致处于风电场不同位置风力发电机组的风能输入和捕获能力存在客观差异，因此，一方面，现有技术中仅以年利用小时数，发电量等宏观指标来衡量风电机组的出力特性，只能得知某台风电机组发电量的大小，并不能得到每台风电机组实际上的理论最大出力上限值，也无法获取风电机组的优化空间大小和优化方向，进而导致不能充分利用风电机组的发电潜能；另一方面，由于各机组间风资源分布的差异较大，多数情况下风资源数据并不满足形状参数为2的韦伯分布，导致按照IEC61400-12-1的方法计算出的年平均发电量与实际存在较大的差异，进而导致现有技术中复杂地形的风电场出力特性评估的准确性较低。

技术实现要素：

为克服相关技术中存在的问题，本发明提供一种风电场出力特性评估方法，包括：

选择风电场内其中一台机组为基准机组，利用双光路机舱式激光雷达测量所述基准机组舱前2.5D处的风力数据，其中，所述风力数据包括实测风速和实测风向；

采集所述基准机组中机组分散式控制与数据记录系统内的运行数据，将所述风力数据中的时间信息和运行数据中的时间信息进行同步；

利用计算流体力学法对所述基准机组所处场地的地形进行标定，根据标定结果修正所述风力数据；

利用修正后的风力数据建立灰色模型，得到服从三参数韦伯分布的风速分布概率密度函数，其中，三参数为形状参数、位置参数和比例参数；

根据所述修正后的风力数据，标定被测机组的风速风向仪；

基于所述风速风向仪，利用计算流体力学法建立所述被测机组和风电场内除所述基准机组之外的其他机组的外推函数，其中，所述外推函数包括风速外推函数和风向外推函数；

根据所述风速外推函数和风向外推函数，建立风电场各机组排布点处的舱前风资源分布数据库；

将所述舱前风资源分布数据库导入风电场评估系统数据库；

利用所述风电场评估系统数据库和风速分布概率密度函数，估算出风电场中各个机组的出力特性和风电场全场的出力特性，其中，所述各个机组的出力特性包括理论最大发电量、年平均发电量和风能利用效率。

优选地，利用计算流体力学法对所述基准机组所处场地的地形进行标定，根据标定结果修正所述风力数据包括：

利用计算流体力学法对所述基准机组所处场地的地形进行全风向模拟，以方位角5°为间隔，得出所述基准机组舱前2.5D处360°风向范围内舱前风速和所述基准机组机所处场地的风速比；

根据所述360°风向范围内舱前风速和风速比，对所述风力数据进行修正，根据所述修正后的风力数据建立全风向气流修正系数函数表。

优选地，所述方法还包括：

根据所述舱前风资源分布数据库和全风向气流修正系数函数表，对所述各个机组的出力特性进行在线评估，并按照预设频率刷新评估。

优选地，利用所述修正后的风力数据建立灰色模型，得到服从三参数韦伯分布的风速分布概率密度函数，其中，三参数为形状参数、位置参数和比例参数包括：

通过对所述实测风速建立灰色GM(1,1)模型，确定所述形状参数、位置参数和比例参数其中一个参数；

采用最大似然估计法估计出所述形状参数、位置参数和比例参数中其他参数，得到服从三参数韦伯分布的风速分布概率密度函数。

优选地，通过实时采集所述风力数据，在线估算风电场各机组排布点处的舱前风资源分布。

优选地，所述风向外推函数中风向角度为360度，所述风速外推函数中风速范围为2-25m/s。

优选地，所述双光路机舱式激光雷达发射激光的频率为5-8Hz。

本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

本发明实施例提供的风电场出力特性评估方法，可以实时掌握机组的运行情况，相较现有技术中利用年利用小时数，发电量等宏观指标对风电场出力特性评估的方法更加直观，也能够更合理地评估风电场的实际运行情况。其中，最大发电能力和风能利用效率评估可以有效地指导风电场优化控制运行，合理安排机组的检修计划。所述方法还为调度提供可靠的风电场信息，为安排发电计划提供参考。所述方法仅需要增加一台评估系统数据库服务器和风资源分布数据库服务器，投资小，实用性高。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种风电场出力特性评估方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的一种风电场出力特性评估方法的实施框架结构示意图；

图3为本发明实施例提供的一种风电场出力特性评估方法的实施原理示意图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。

图1是根据一示例性实施例示出的一种风电场出力特性评估方法的流程图，如图1所示，本发明提供的风电场出力特性评估方法，包括以下步骤：

S110：选择风电场内其中一台机组为基准机组，利用双光路机舱式激光雷达测量基准机组舱前2.5D(D为风轮直径)处的风力数据，其中，风力数据包括实测风速和实测风向。

具体的，双光路机舱式激光雷达发射激光的频率为5-8Hz，避免因在部分天气情况下如气压偏低，天气晴朗，湿度偏低时因雷达回波较弱而无法收到雷达回波信号的问题。本实施中，优选激光发射的频率为5Hz。

S120：采集基准机组中机组分散式控制与数据记录系统内的运行数据，将风力数据中的时间信息和运行数据中的时间信息进行同步。

具体的，采集机组分散式控制与数据记录系统，即SCADA系统内的运行数据，采集频率不低于1Hz，运行数据为基准机组的运行数据，将运行数据和风力数据进行统一的GPS对时，保证两种数据之间时标的一致性。

S130：利用计算流体力学法对基准机组所处场地的地形进行标定，根据标定结果修正风力数据。

具体的，利用计算流体力学法，即CFD对基准机组所处场地的地形进行全风向模拟，以方位角5°为间隔，得出该基准机组舱前2.5D处360°风向范围内舱前风速和基准机组机所处场地的风速比；

根据360°风向范围内舱前风速和风速比，对风力数据进行修正，根据修正后的风力数据建立全风向气流修正系数α的函数表，根据全风向气流修正系数α函数表，可在线评估当前机组的当前理论最大出力、风能利用效率、年平均出力等出力特性，并按照一定频率进行刷新，进而可了解当前机组的风力发电的优化空间与发电潜能；

进一步的，还可利用CFD对基准机组所处场地的地形进行全风向模拟还得到基准机组舱前2.5D处360°风向范围内的风加速因子，利用风加速因子对基准机组所处场地的地形进行标定，根据标定结果对风力数据进行修正，得到舱前风速和实际到达风轮平面处风速间的关系。

S140：利用修正后的风力数据建立灰色模型，得到服从三参数韦伯分布的风速分布概率密度函数，其中，三参数为形状参数、位置参数和比例参数。

具体的，通过对实测风速建立灰色GM(1,1)模型，确定形状参数、位置参数和比例参数其中一个参数；

采用最大似然估计法估计出形状参数、位置参数和比例参数中其他参数，得到服从三参数韦伯分布，即Weibull分布的风速分布概率密度函数。

本实施例中，建立的三参数韦伯分布中包含位置参数，反映风资源分布情况比现有二参数韦伯分布的准确性更高。

S150：根据修正后的风力数据，标定被测机组的风速风向仪。

具体的，由于双光路机舱式激光雷达测量的数据是舱前2.5D处的风力数据，而舱前到风轮平面，由于受到了山地起伏的影响，风会加速或减速，因此不能直接利用舱前2.5D处的风力数据来标定风速风向仪，但是，修正后的风力数据，考虑了舱前风速和实际到达风轮平面处风速间的关系，因此可以用来标定风速风向仪。

S160：基于风速风向仪，利用计算流体力学法建立被测机组和风电场内除基准机组之外的其他机组的外推函数，其中，外推函数包括风速外推函数和风向外推函数。

具体的，利用CFD建立外推函数进行全场外推的过程包括：

1.以被测机组作为风场内一个边界条件的输入点，采用CFD，对全场进行360全向计算，其中，风向间隔为5°，风速范围为2-25m/s。得到测风塔，各机组处的风加速因子，从而得到全场的风资源分布数据库；

2.将激光雷达修正过的风速和风向作为风场内的一个基准测试点。该测点的风速首先与场内现有的测风塔进行外推交叉验证，进而建立被测机组与测风塔的关系，进而初度得到风速外推函数和风向外推函数；

3.收集试验期间，风场内其余机组的风速、风向和功率的运行数据，用CFD结果修正上述数据；以被测机组为基准，建立修正过的数据与测量数据间的关联关系，进而修正风速外推函数和风向外推函数。

S170：根据风速外推函数和风向外推函数，建立风电场各机组排布点处的舱前风资源分布数据库。

S180：将舱前风资源分布数据库导入风电场评估系统数据库。

具体的，舱前风资源分布数据库建立完成后，对基准机组风速风向仪的测量数据进行实时采集并存入独立的历史数据库，并将历史数据库导入风电场评估系统数据库。

S190：利用风电场评估系统数据库和风速分布概率密度函数，估算出风电场中各个机组的出力特性和风电场全场的出力特性，其中，各个机组的出力特性包括理论最大发电量、年平均发电量和风能利用效率。

具体的，在风电场的现场布置独立的风电场评估应用服务器，并在应用服务器中设计评估算法程序；利用风电场评估应用服务器获取历史数据库中的风力数据，并利用历史数据库中的基准机组的风力数据，外推其他机组的风力数据，进而估算出风电场单机组或全场的理论最大发电能力、年平均发电量、风能利用效率等出力特性。

参见图2，为本发明实施例提供的一种风电场出力特性评估方法的实施框架结构示意图，如图2所示，选取机组2为基准机组，对机组2进行单机功率特性测试，测试过程包括利用双光路机舱式激光雷达对机组2的舱前2.5D处的风速和风向进行测量，并同时对SCADA主服务器内的机组运行数据进行采样，采样频率不低于1Hz，以保证对机组动态性能良好的追踪能力。进一步的，实时采集机组2的风力数据，并存入独立的历史数据库服务器，以实现在线估算风电场各机组排布点处的舱前风资源分布。对机组2完成测试后采用步骤S120-S160所述步骤进行评估系统的开发，评估系统开发完成后，利用评估系统应用服务器对评估系统数据库服务器中的风电场出力特性进行评估，将评估结果发送至场站监控计算机(监控PC1、监控PC2和监控PC3)、远程监控计算机(远程监视PC1和触屏设备)和电力调度中心，电力调度中心可根据获取的风电场出力特性，对风电场的发电目标和发电计划等进行调度。

本发明实施例中，对风电场出力特性的评估过程主要分为3部分，参见图3，为本发明实施例提供的一种风电场出力特性评估方法的实施原理示意图。如图3所示，评估过程主要分为离线单机性能测试、CFD模拟和在线评估3部分。其中，离线单机性能测试包括对被测机组进行单机功率特性试验，得到机组的风力数据和机组运行数据，对上述数据进行处理系统开发完成后，在现场布置一台数据库服务器和一台应用服务器。应用服务器通过场站监控数据总线，在网络隔离装置外对多台机组的实时数据进行请求，通过实测的风速查询评估系统服务器内的数据库，在线计算出机组的年发电量、风能利用效率等参数，从而对机组的性能进行在线评估。

由上述实施例可见，本发明提供的风电场出力特性评估方法，可以实时掌握机组的运行情况，相较现有技术中利用年利用小时数，发电量等宏观指标对风电场出力特性评估的方法更加直观，也能够更合理地评估风电场的实际运行情况。其中，最大发电能力和风能利用效率评估可以有效地指导风电场优化控制运行，合理安排机组的检修计划。该方法还为调度提供可靠的风电场信息，为安排发电计划提供参考。该方法仅需要增加一台评估系统数据库服务器和风资源分布数据库服务器，投资小，实用性高。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里发明的公开后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。