风电机组偏航静态偏差对发电性能的影响及优化方法

风电机组的偏航误差主要由偏航控制性能误差和偏航静态偏差决定。文章分析了风电机组偏航静态偏差产生因素及对发电性能的影响,提出了应用机舱式激光雷达测风仪开展实测的偏航静态偏差优化方法,建立了基于偏航扇区划分和风速区段划分的优化模型。通过实例分析可知,偏航静态偏差在低风速段和高风速段对风电机组发电性能影响的敏感度较低,中风速段敏感度最高。文章所提方法可明显减小偏航静态偏差,提高发电机组的发电性能。     

基于运行数据的风电机组偏航优化控制方法研究

针对风电机组偏航控制系统在实际应用中自适应水平差、控制精度低等问题,首先利用某风电场的实际运行数据,分析了当前该风场风电机组偏航系统的控制性能;其次根据对风误差随风速的变化特点,提出了分风速段的偏航控制策略优化方案;最后选择相关性最好的两台机组进行了实验验证。实验结果表明,优化后的偏航控制策略能够在不增加机组偏航次数的前提下有效降低机组的对风误差,提升机组的出力性能。     

数据驱动风电机组偏航误差在线智能识别研究

针对不同风速下风向仪动态特性、风轮尾流、风向仪安装误差等因素导致的风电机组偏航误差问题,文章采用基于运行数据驱动的风电机组偏航误差方法进行在线智能识别。该方法通过改进DBSCAN聚类方法剔除过度离群数据,采用移动最小二乘法拟合“风速-功率-偏航误差”特性曲面,识别出不同风速下的偏航误差曲线,结合在线运行数据采集,可以实现不同风速下偏航误差的动态识别和持续矫正。算例分析表明,与偏航误差设定值相比,在有限数据下识别的偏航误差的识别结果较为准确,且识别误差在合理范围内。该方法的应用能够更为精确识别不同风速下风电机组偏航误差,进一步提高风电机组发电效率。     

基于主动尾流控制的风电机群协同优化调度

针对机组间尾流效应严重影响风电机组发电效率的问题,提出了风电机组安全偏航约束计算方法、尾流特性混合半机理建模方法以及风电机群多目标协同优化调度方法。基于FAST. FARM平台完善了多自由度可控机组与尾流的动态交互集成仿真环境,对比分析了2台机组串列式排布以及华东地区某海上风电场7台机组实际排布下的协同运行优化性能。结果表明：所建立的集成仿真模型能够合理表征风电机群与空气流场的多领域动态交互特性,所提方法能够有效提升风电机群发电效能,促进经济效益、资源利用和成本控制的均衡优化。     

风电机组风向波动概率特性研究

波动性是风资源的固有特性。定量分析风向波动性对优化风电机组偏航系统控制参数有重要意义。文章采用风电机组自身测量的风资源数据,提出了基于波动幅值A和波动持续时间T的风向波动量描述方法。采用Weibull分布对风向波动量的边缘分布概率密度进行函数拟合,使用Frank-Copula函数对边缘分布进行连接,构建了二维风向波动量的联合概率密度函数。与实际运行数据比对分析,验证了该风向联合概率分布的正确性。文章提取了一组能够精确量化风电机组本地风向波动特性的概率指标集,为风电机组偏航系统的参数优化设置及提升机组发电效率提供了支持。     

偏航工况下风电机组尾流模型与风电场尾流叠加研究

风电场中通过风电机组主动偏航进行尾流优化控制,可以提高风电场发电量。文中根据偏航工况对风电机组尾流和功率输出的影响,建立了偏航工况下单台风电机组尾流模型和输出功率的简化计算方法。而对于全场不同来流风向,对机组位置进行坐标变换以确定风电机组的迎风顺序,并结合尾流叠加模型建立了偏航工况下风电场尾流分布计算方法。最后,以单列6台风电机组为研究对象进行计算分析,验证了该尾流计算方法的适用性及主动偏航控制对风电场发电量提升的可行性。     

风电机组振动数据分析与偏航校正

风电机组运行数据能够反映各系统之间的相关性和机组运行中存在的问题。为了判断机组发电效率低的原因,本文根据机舱振动加速度数据提出假定并通过计算分析风速功率曲线和偏航误差角度对应关系。现场检查结果表明,该机组偏航存在45°误差并导致振动异常,与理论推算误差角度44.6°相符。     

数据驱动的风电机组偏航参数适应性优化

为了增强风电机组偏航系统自适应水平,提升风能利用率,提出一种基于K近邻聚类（KNN）算法风电机组偏航控制参数优化方法。为准确描述风向变化,建立改进Weibull概率分布建立风向评估模型,即以风向波动的幅值（A）和波动持续时间（T）作为风况的数据标签来描述风向。对比风电机组不同偏航参数下的运行数据确定聚类中心（已知风况下的最佳偏航参数）,通过基于KNN算法的风电机组偏航控制参数优化模型,得到不同风况下风电机组最佳的偏航参数。通过对风电机组运行数据进行算例分析表明,该方法高风速时可提升风电机组发电效率,并在低风速时减少偏航启动次数。     

基于SCADA运行数据的风电机组发电性能劣化监测研究

风电机组的发电效率和发电性能对风电场的运行水平和经济效益有重要影响。文章采用风电机组SCADA运行数据对机组发电性能劣化进行监测。首先,采用偏最小二乘方法确定对风电机组发电功率有密切影响的多个变量;然后,采用高斯过程回归方法建立反映机组发电性能的功率曲线模型,有效提高建模精度;在监测阶段,引入指数加权移动平均值控制图(EWMA)分析功率曲线模型的功率预测残差,及时准确地发出风电机组发电性能劣化预警;最后,以某风电机组叶轮转速传感器故障导致的发电性能劣化实例,验证了该方法的有效性。     

基于参数辨识的风电偏航系统控制器设计

风电偏航系统控制器设计需要考虑传动轴系动力学特性,而这些参数往往不易获得且具有时变性。为此该文通过参数辨识的方法,建立偏航转速控制系统的自回归模型,得到系统的传递函数及频率响应等特性,并以此为基础优化偏航系统PI(proportional integral)控制器参数,提高偏航控制系统的静动态特性。引入2种参数优化方法,即基于Ziegler-Nichols和最小平方优化的PI参数整定方法,仿真结果说明基于参数辨识的最小平方优化PI整定方法能获得较好的静动态性能,该方法实用性强,提高了风电机组控制的智能化水平,可用于风电机组控制参数的自动调整。     

基于数据分析的风电机组偏航机构异常感知方法研究

针对风电机组偏航系统动作原理和故障产生原因进行分析,建立偏航机构跟随风向变化灵敏性函数模型;基于指数加权移动平均(EWMA)控制图法和K-S检验分析方法,甄别偏航机构中风向跟踪异常,并提高感知准确性;基于波动互相关分析方法,分析单机风向标数据与场群平均风向的相关性;基于运行数据统计,分析偏航机构跟随性概率分布函数,在异...     

基于风向预测的新型偏航控制方法

提出一种基于风向预测的新型控制方案,该控制方案涉及一种新颖的控制结构,包含风向预测模型和新型偏航控制。在上述控制结构下,利用基于自回归综合移动平均线的卡尔曼滤波模型来预测风向,同时提出一种基于有限控制集的模型预测控制方法。为证明所提方案的可行性和优越性,开发一种新型偏航控制器并用工业数据进行仿真测试,然后将其性能与工业偏航控制器相比,结果表明新型偏航控制器具有更小的偏航误差,因此增加了最大风力获取能力。     

基于运行数据的风电机组转矩控制性能评估

风电机组的性能评估方法具有多样性及复杂性的特点,基于风电场SCADA系统中采集的大量风电机组运行数据,对风电机组转矩控制的性能评估方法进行了研究。在深入分析风电机组中发电机转速与发电机转矩关系的基础上,提出了风电机组在最佳风能利用系数Cp(max)跟踪区内的转矩优化控制的性能评估方法。通过筛选有效数据,拟合计算出风电机组的实际运行转矩增益系数;再通过与理论最优转矩增益系数进行对比,找出风能捕获能力较弱的风电机组,进而采取措施提高其发电量。通过软件仿真及案例分析表明,该方法在不增加设备及成本的情况下,可有效识别因转矩控制的性能差而影响发电量的风电机组,以便及时进行控制策略调校,维护风电场的利益。     

基于偏航尾流模型的风电场功率协同优化研究

为减小风电场尾流效应的影响,提升风电场整体发电量,提出一种基于偏航尾流模型的风电场功率协同优化方法。首先建立风电场偏航尾流模型,该模型包括用于计算单机组尾流速度分布的Jensen-Gaussian尾流模型、尾流偏转模型及多机组尾流叠加模型,对各机组风轮前来流风速进行求解;再根据来流风速计算风电场输出功率,并以风电场整体输出功率最大为优化目标,利用拟牛顿算法协同优化各机组轴向诱导因子和偏航角度。以4行4列方形布置的16台NREL-5 MW风电机组为对象进行仿真研究。结果表明,所提出的基于偏航尾流模型的风电场功率协同优化方法能显著提升风电场整体输出功率。     

大型风力发电场选址与风力发电机优化匹配

从风能利用和风电成本两个角度出发,推导出风电场选址与风力机优化选型的目标函数,提出将风力机容量系数作为风电场选址与风力机选型的判据,同时给出了基于风速分布特性的风力机容量系数计算方法。通过我国云南省的13个实际风速观测点和国内外25种风力机代表机型的计算,给出了这些观测点的开发顺序及优化配置的风力机机型,并简要分析了影响风力机容量系数的主要因素。实践表明,这种方法物理意义明确,计算快捷方便,节省设计时间和设计工作量。     

风电场测风数据插补方法研究及插补结果偏差分析

为解决在风资源评估阶段,数据插补应用条件及插补结果偏差难以量化、插补算法难以选择等相关问题,通过大量数据模拟实际缺失情况,采用插补方法将数据补全,利用均方误差(MSE)、威布尔分布k值、平均风速、风功率密度、风电机组发电量5个评价指标构建指标体系,与真实数据进行了对比及偏差分析,在此基础上得出了数据插补应用的相关系数水...     

风力机叶片覆冰状态监测基准值与分级诊断标准研究

以2 MW风力机为研究对象,基于实际风力机状态(SCADA)系统大数据,选取叶片正常状态和覆冰状态下的风速、功率、桨距角和偏航角数据,采用核密度-均值数据处理方法,得到叶片覆冰状态监测基准值及其定量表达式。同时,根据叶片不同覆冰时期桨距角和功率值随风速的变化情况,提出叶片覆冰状态分级诊断标准。应用结果表明,根据桨距角随风速的变化情况可判断在叶片覆冰过程中机组最大功率追踪情况以及气动性能损失情况,根据风速-功率值分布情况可较准确地判别叶片的覆冰状态。     

基于激光雷达的风力机分离测风独立变桨控制策略

在基于叶片根部载荷的PID独立变桨控制的基础上,引入激光雷达并提出优化的独立变桨控制方法.利用激光雷达可重建风力机前方风场信息的特点,对风力机前方风速进行提前测量.提出并使用统一风演化模型对所测数据进行二次处理,得到更贴近实际的叶轮中心风速,进一步使用所提出的分离测风方法对叶根载荷进行提前计算,根据载荷的计算值进行独立...     

Potential of power gain with improved yaw alignment

One of the primary criteria for extracting energy from the wind using horizontal axis upwind wind turbines is the ability to align the rotor axis with the dominating wind direction. The conventional way of estimating the direction of the incoming flow is by using transducers placed atop the nacelle and downwind of the rotor. Recent studies have suggested methods based on advanced upwind measurement technologies for estimating the inflow direction and improving the yaw alignment. In this study, the potential of increased power output with improved yaw alignment is investigated by assessing the performance of a current measurement and yaw control system. The performance is assessed by analyzing data containing upwind wind speed and direction measurements from a met mast, and yaw angle and power production measurements from an operating offshore wind turbine. The results of the analysis indicate that the turbine is operating with a wind speed‐dependent yaw error distribution. The theoretical annual energy production loss due to the yaw error distribution of the existing system is estimated to approximately 0.2%. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.