[发明专利]一种考虑湍流的风电机组功率异常的检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及风电机组功率检测领域，特别涉及一种考虑湍流的风电机组功率异常的检测方法。

背景技术

影响机组输出功率的因素众多，包括风速稳定性、风速仪故障、叶片污染或结冰、传动轴故障、机组共振、设备腐蚀、变桨系统故障。高精度掌握风电机组实际出力效率，有利于提升风电功率预测精度，有利于及时了解风电机组运行状态和健康状态。

很多研究认为，在机组健康的情况下，湍流是风电机组输出功率偏离理论值的重要原因。即便平均风速相同，湍流强度不同，机组的输出功率也将不同，风电场实际运行经验表明，湍流原因导致的机组输出功率波动可达平均风速对应的理论功率的20%。

现阶段风电机组功率异常的判断，通常是通过机组实际输出功率与机组生产厂家提供的功率曲线对比来进行。而厂家提供的功率曲线，往往并不精细给出平均风速，湍流强度与输出功率的对应关系，其精度有限。因而，根据这种功率曲线来检出机组功率异常，也存在精度问题。

另外一方面，实际工程上，现有机组功率异常的判断，侧重考察机组实测功率与机组生产厂家功率曲线的偏离程度，而对偏离概率考虑不多，不够严谨。例如，机组偏航，电网电压短暂波动均可导致风电机组出力短暂较大幅度偏离厂家给定的功率曲线，但，较长时间范围上考察，其偏离概率并不高。因而，现有方法存在不够严谨的缺陷，容易导致对机组输出功率是否能维持正常的误判。

由此可见，当前风电机组输出功率异常检测方法上，存在精度不足，容易误判的问题，亟待改进。如果创设一种针对运行于风速不够平稳的风电机组，高精度、低误判率识别机组输出功率异常的方法，是当前需要重点解决的问题。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明给出的技术方案是：一种考虑湍流的风电机组功率异常的检测方法，该方法包括以下步骤：

步骤1：确定待检测的机组，确定待检测的机组的SCADA系统正常运行，确定待检测机组的型号；

步骤2：提取与待检测机组同型号的机组在正常运行期间的风速、机组输出功率、空气密度数据，消除空气密度波动对机组输出功率的影响，并以湍流强度为索引对提取的数据进行分块；

步骤3：构建与待检测机组同型号机组在正常工作时风的湍流强度-风速平均值-风电机组输出功率当量关系表；

步骤4：根据待检测机组的测量风速，用分片插值方法计算待检测机组的正常输出功率当量；

步骤5：连续统计待检测机组实际输出功率当量相对于正常功率当量的漂移量和漂移程度，基于该统计结果判定待检测机组输出功率是否异常。

上述考虑湍流的风电机组功率异常的检测方法，所述步骤2具体包括以下步骤：

步骤2-1：从待检测机组所在风电场或其他风电场的SCADA系统中提取与待检测机组同型号的机组的下列监控数据：在机组正常运行期间以1秒为间隔的机组风速、机组输出功率、空气密度数据，这些数据累计覆盖的时间不少于3000小时；

步骤2-2：消除空气密度波动对机组输出功率的影响，具体做法是：将样本数据中的机组输出功率除以对应时刻的空气密度，得到各时刻上机组输出功率当量；

步骤2-3：以湍流强度为索引对提取的数据进行分块，具体包括以下步骤：

步骤2-3-1：将样本数据覆盖的时间进行等间隔分段，每个时间段的长度为T，计算每个时间段上风的湍流强度和风速平均值，计算每个时间段上机组输出功率当量的平均值，相同时间段上的计算结果组合成数据结构为（风的湍流强度，风速平均值，风电机组输出功率当量的平均值）的数据点，T的取可根据需要调节，T默认值取为2分钟，本专利中湍流强度的计算方法是所考察的时间段内风速的标准差除以该时间段内风速平均值；

步骤2-3-2：令为湍流强度标记间隔，i为非负整数，把风的湍流强度属于区间的所有(风的湍流强度，风速平均值，风电机组输出功率当量的平均值)数据点划分到数据块i，并把数据块i中风的湍流强度全部改写为，得到数据块i的数据点为（，风速平均值，风电机组输出功率当量的平均值），其中为正数，可根据需要调节，默认值取0.01。

上述考虑湍流的风电机组功率异常的检测方法，所述步骤3具体包括以下步骤：