風電質量云監測系統研究與設計

荊忠亮+++宋志強

摘 要：本研究項目是一種能夠利用企業云資源，實時監測風機及風場運行狀態的系統與設計，它能利用企業云計算系統進行風機數據實時計算及采集。其內容包括：數據終端采集模塊、高密度服務器、大容量存儲器、云服務軟件和企業應用軟件。利用STM32嵌入式系統對各個風機進行數據實時采集，將數據通過無線網絡方式傳入企業云網絡，得到相應的計算結果或將采集到的數據實時存儲于企業內部的海量處理器里。可經濟、快速、準確的對每臺風機進行跟蹤監控，大量復雜運算由云網絡瞬間完成，成本低、高效、數據共享。是未來新能源分布式管理的方向。

關鍵詞：風力發電；云計算；監測系統

1 技術背景

隨著經濟發展對新能源不斷需求，風能作為一種可再生清潔能源，越來越多受到青睞，大量風機被投入并網運行。然而，風力發電對電網質量產生的影響也越來越大。風資源的不穩定性和風機本身的局限性使風電機組的輸出功率呈波動性，直接影響電網的電能質量。因此，有必要對風機輸出的電能質量進行實時在線監測，把握各種指標是否滿足用戶要求，從而為提高風電質量，改善風電系統提供有力可靠的依據。

目前，風電質量的監測仍存在幾個問題：（1）多數風機沒有提供詳細的動態數據，簡單的電壓有效值、電流有效值、功率等電能質量的穩態數據不足以對實際風機的運行特性進行有效分析，而需要通過對風機輸出電能質量在一段時間的動態監測來獲得；（2）由于資源有限，多數風機不提供對電壓、電流諧波、風速、有功和無功的關系等電能質量的分析功能；（3）風力裝機容量的不斷增加和風力發電場入網的影響造成的電力諧波不可忽視。

互聯網的發展已經到了革命性時代，即“云時代”。云概念正在迅速的滲透到各行各業，能源管理的信息化必然成為未來發展方向。云監測可以拋棄傳統模式下硬件和軟件的架構，充分利用云資源，高效、經濟、靈活的為風電、光伏等新能源提供更有效、更科學的管理。

電能質量數據采集通過分布式終端，與互聯網相連，使計算不依賴風機本身或本地計算機以及遠程服務器，而是分布在大量的網絡分布式計算機上，數據處理將與互聯網相似，根據要求提出計算數據和所需存儲。

這種模式使得本地硬件資源大大節省，風機的監控更加靈活，無需專門組建監控系統。由于采用云計算模式，可高速處理海量數據，并實施存儲于云網絡存儲器，監控質量大幅度提升。

2 權利要求

（1）利用云計算，對各個云終端提供計算服務，實時對數據進行云存儲，數據資源企業內部共享。具備高密度服務器、海量存儲器、企業云平臺、云軟件服務、企業應用軟件。（2）針對風場內風機或光伏電站進行分布式數據采集及監控。（3）分布式數據終端、STM32嵌入式操作系統、無線網絡通信，穩態數據監控、動態數據實時上傳并獲取計算。

3 發明內容

由于風機涉及企業私有數據和技術，建立在風場的云架構可采用“私有云”模式。在企業內部構建云平臺，配合分布式存儲，采用分布式數據采集終端并組網是風機云監測的基本底層架構；中間層由定制化的應用服務器組成；管理層可由企業信息中心集中管理。軟件可由云計算運營商提供相應的專業軟件，或為企業定制軟件。云架構最大的優勢是節省硬件，有效利用資源。

本實用新型解決其技術問題所采用的技術方案是：

除了與多數云架構相似的地方外，主要的硬件區別體現在分布式數據采集終端。

如圖1所示，企業云架構可由企業內部服務器及相關硬件網絡組成，數據采集監控僅僅是企業云的服務對象之一。

風機中的數據終端將采集到的數據通過無線通訊方式實時上傳至企業云，硬件終端只負責簡單的數據采集，無需對數據進行處理和計算就可以從云計算中快速得到高速的計算服務和相關數據。硬件終端也無需配置大容量存儲設備，動態數據可實時存儲于企業云中的海量存儲器中，大量節省資源，數據可集中管理，隨時增減，并方便調用。集控中心或其它云用戶可在企業云中隨時得到任何一臺風機數據和實時運行狀態。

底層數據終端硬件采用STM32系列處理器為核心的數據采集通訊模塊，配合無線通訊接入企業云。企業內部采用高密度服務器，將數量眾多的計算節點集成在一個標準機柜中，比傳統服務器的部署密度提高了數倍。高效、穩定的海量存儲設備是企業云計算平臺的基礎。運營服務可提供方便的針對性的系統運營服務，大大節省企業資源。可靠的企業應用軟件是必不可少的組成部分，對企業內部所有資源的整體把握后，可宏觀的對整個風場甚至多個風場進行規劃和實時調整。

4 具體實施方式

圖2 終端數據采集硬件結構

如圖2，終端硬件采用STM32系列處理器為核心的數據采集模塊，外圍使用高速A/D轉換芯片，對采集到的模擬量進行實時處理。數據經過ADS轉換后變成串行數據輸入到FPGA進行集中處理，數據打包后通過SI4432無線模塊接入網絡。得到的運算結果可直接存儲在云網絡中或通過485接口網絡傳輸給當地風場監控中心，以備調用。

STM32對硬件任務協調管理，負責對數據的調度和運算要求進行協調。終端本身不負責運算，只提供運算數據、運算類型和運算要求。主要計算包括：電網頻率計算、電壓電流有效值及其偏差計算、功率、功率因素及電能計算、功率及功率因素計算、電能計算、三相不平衡度計算、諧波分析等。外圍除了AD采樣電路外，還有人機交互模塊，可對終端發出命令，并實時調用采集參數和電能質量情況。通訊模塊主要包括無線網絡模塊和485通訊模塊，對云網絡和本地網絡均可進行實時數據交互。電源模塊可接入風機的UPS電源，保證掉電后數據不會立即丟失，及時對未處理完的數據進行云存儲，并上報故障情況。

5 本實用新型設計的有益效果

對于風資源的不穩定性及風力發電系統本身的特性，風電機組的輸出功率呈波動性，直接影響電網的電能質量。采用動態實時監控后可以對輸出的電能質量進行實時在線監測，確認系統輸出的三相電流和頻率是否恒定，波形畸變率是否滿足要求，為發電質量的改善和風力發電系統的故障診斷及管理提供依據。云計算使得終端更加快速的將數據上傳至系統服務器，并可大量存儲，企業得到的風機數據不僅僅是穩態數據，更多的動態數據可隨時獲取，而無需增加終端的硬件負擔和存儲空間。endprint

摘 要：本研究項目是一種能夠利用企業云資源，實時監測風機及風場運行狀態的系統與設計，它能利用企業云計算系統進行風機數據實時計算及采集。其內容包括：數據終端采集模塊、高密度服務器、大容量存儲器、云服務軟件和企業應用軟件。利用STM32嵌入式系統對各個風機進行數據實時采集，將數據通過無線網絡方式傳入企業云網絡，得到相應的計算結果或將采集到的數據實時存儲于企業內部的海量處理器里。可經濟、快速、準確的對每臺風機進行跟蹤監控，大量復雜運算由云網絡瞬間完成，成本低、高效、數據共享。是未來新能源分布式管理的方向。

關鍵詞：風力發電；云計算；監測系統

1 技術背景

隨著經濟發展對新能源不斷需求，風能作為一種可再生清潔能源，越來越多受到青睞，大量風機被投入并網運行。然而，風力發電對電網質量產生的影響也越來越大。風資源的不穩定性和風機本身的局限性使風電機組的輸出功率呈波動性，直接影響電網的電能質量。因此，有必要對風機輸出的電能質量進行實時在線監測，把握各種指標是否滿足用戶要求，從而為提高風電質量，改善風電系統提供有力可靠的依據。

目前，風電質量的監測仍存在幾個問題：（1）多數風機沒有提供詳細的動態數據，簡單的電壓有效值、電流有效值、功率等電能質量的穩態數據不足以對實際風機的運行特性進行有效分析，而需要通過對風機輸出電能質量在一段時間的動態監測來獲得；（2）由于資源有限，多數風機不提供對電壓、電流諧波、風速、有功和無功的關系等電能質量的分析功能；（3）風力裝機容量的不斷增加和風力發電場入網的影響造成的電力諧波不可忽視。

互聯網的發展已經到了革命性時代，即“云時代”。云概念正在迅速的滲透到各行各業，能源管理的信息化必然成為未來發展方向。云監測可以拋棄傳統模式下硬件和軟件的架構，充分利用云資源，高效、經濟、靈活的為風電、光伏等新能源提供更有效、更科學的管理。

電能質量數據采集通過分布式終端，與互聯網相連，使計算不依賴風機本身或本地計算機以及遠程服務器，而是分布在大量的網絡分布式計算機上，數據處理將與互聯網相似，根據要求提出計算數據和所需存儲。

這種模式使得本地硬件資源大大節省，風機的監控更加靈活，無需專門組建監控系統。由于采用云計算模式，可高速處理海量數據，并實施存儲于云網絡存儲器，監控質量大幅度提升。

2 權利要求

（1）利用云計算，對各個云終端提供計算服務，實時對數據進行云存儲，數據資源企業內部共享。具備高密度服務器、海量存儲器、企業云平臺、云軟件服務、企業應用軟件。（2）針對風場內風機或光伏電站進行分布式數據采集及監控。（3）分布式數據終端、STM32嵌入式操作系統、無線網絡通信，穩態數據監控、動態數據實時上傳并獲取計算。

3 發明內容

由于風機涉及企業私有數據和技術，建立在風場的云架構可采用“私有云”模式。在企業內部構建云平臺，配合分布式存儲，采用分布式數據采集終端并組網是風機云監測的基本底層架構；中間層由定制化的應用服務器組成；管理層可由企業信息中心集中管理。軟件可由云計算運營商提供相應的專業軟件，或為企業定制軟件。云架構最大的優勢是節省硬件，有效利用資源。

本實用新型解決其技術問題所采用的技術方案是：

除了與多數云架構相似的地方外，主要的硬件區別體現在分布式數據采集終端。

如圖1所示，企業云架構可由企業內部服務器及相關硬件網絡組成，數據采集監控僅僅是企業云的服務對象之一。

風機中的數據終端將采集到的數據通過無線通訊方式實時上傳至企業云，硬件終端只負責簡單的數據采集，無需對數據進行處理和計算就可以從云計算中快速得到高速的計算服務和相關數據。硬件終端也無需配置大容量存儲設備，動態數據可實時存儲于企業云中的海量存儲器中，大量節省資源，數據可集中管理，隨時增減，并方便調用。集控中心或其它云用戶可在企業云中隨時得到任何一臺風機數據和實時運行狀態。

底層數據終端硬件采用STM32系列處理器為核心的數據采集通訊模塊，配合無線通訊接入企業云。企業內部采用高密度服務器，將數量眾多的計算節點集成在一個標準機柜中，比傳統服務器的部署密度提高了數倍。高效、穩定的海量存儲設備是企業云計算平臺的基礎。運營服務可提供方便的針對性的系統運營服務，大大節省企業資源。可靠的企業應用軟件是必不可少的組成部分，對企業內部所有資源的整體把握后，可宏觀的對整個風場甚至多個風場進行規劃和實時調整。

4 具體實施方式

圖2 終端數據采集硬件結構

如圖2，終端硬件采用STM32系列處理器為核心的數據采集模塊，外圍使用高速A/D轉換芯片，對采集到的模擬量進行實時處理。數據經過ADS轉換后變成串行數據輸入到FPGA進行集中處理，數據打包后通過SI4432無線模塊接入網絡。得到的運算結果可直接存儲在云網絡中或通過485接口網絡傳輸給當地風場監控中心，以備調用。

STM32對硬件任務協調管理，負責對數據的調度和運算要求進行協調。終端本身不負責運算，只提供運算數據、運算類型和運算要求。主要計算包括：電網頻率計算、電壓電流有效值及其偏差計算、功率、功率因素及電能計算、功率及功率因素計算、電能計算、三相不平衡度計算、諧波分析等。外圍除了AD采樣電路外，還有人機交互模塊，可對終端發出命令，并實時調用采集參數和電能質量情況。通訊模塊主要包括無線網絡模塊和485通訊模塊，對云網絡和本地網絡均可進行實時數據交互。電源模塊可接入風機的UPS電源，保證掉電后數據不會立即丟失，及時對未處理完的數據進行云存儲，并上報故障情況。

5 本實用新型設計的有益效果

對于風資源的不穩定性及風力發電系統本身的特性，風電機組的輸出功率呈波動性，直接影響電網的電能質量。采用動態實時監控后可以對輸出的電能質量進行實時在線監測，確認系統輸出的三相電流和頻率是否恒定，波形畸變率是否滿足要求，為發電質量的改善和風力發電系統的故障診斷及管理提供依據。云計算使得終端更加快速的將數據上傳至系統服務器，并可大量存儲，企業得到的風機數據不僅僅是穩態數據，更多的動態數據可隨時獲取，而無需增加終端的硬件負擔和存儲空間。endprint

摘 要：本研究項目是一種能夠利用企業云資源，實時監測風機及風場運行狀態的系統與設計，它能利用企業云計算系統進行風機數據實時計算及采集。其內容包括：數據終端采集模塊、高密度服務器、大容量存儲器、云服務軟件和企業應用軟件。利用STM32嵌入式系統對各個風機進行數據實時采集，將數據通過無線網絡方式傳入企業云網絡，得到相應的計算結果或將采集到的數據實時存儲于企業內部的海量處理器里。可經濟、快速、準確的對每臺風機進行跟蹤監控，大量復雜運算由云網絡瞬間完成，成本低、高效、數據共享。是未來新能源分布式管理的方向。

關鍵詞：風力發電；云計算；監測系統

1 技術背景

隨著經濟發展對新能源不斷需求，風能作為一種可再生清潔能源，越來越多受到青睞，大量風機被投入并網運行。然而，風力發電對電網質量產生的影響也越來越大。風資源的不穩定性和風機本身的局限性使風電機組的輸出功率呈波動性，直接影響電網的電能質量。因此，有必要對風機輸出的電能質量進行實時在線監測，把握各種指標是否滿足用戶要求，從而為提高風電質量，改善風電系統提供有力可靠的依據。

目前，風電質量的監測仍存在幾個問題：（1）多數風機沒有提供詳細的動態數據，簡單的電壓有效值、電流有效值、功率等電能質量的穩態數據不足以對實際風機的運行特性進行有效分析，而需要通過對風機輸出電能質量在一段時間的動態監測來獲得；（2）由于資源有限，多數風機不提供對電壓、電流諧波、風速、有功和無功的關系等電能質量的分析功能；（3）風力裝機容量的不斷增加和風力發電場入網的影響造成的電力諧波不可忽視。

互聯網的發展已經到了革命性時代，即“云時代”。云概念正在迅速的滲透到各行各業，能源管理的信息化必然成為未來發展方向。云監測可以拋棄傳統模式下硬件和軟件的架構，充分利用云資源，高效、經濟、靈活的為風電、光伏等新能源提供更有效、更科學的管理。

電能質量數據采集通過分布式終端，與互聯網相連，使計算不依賴風機本身或本地計算機以及遠程服務器，而是分布在大量的網絡分布式計算機上，數據處理將與互聯網相似，根據要求提出計算數據和所需存儲。

這種模式使得本地硬件資源大大節省，風機的監控更加靈活，無需專門組建監控系統。由于采用云計算模式，可高速處理海量數據，并實施存儲于云網絡存儲器，監控質量大幅度提升。

2 權利要求

（1）利用云計算，對各個云終端提供計算服務，實時對數據進行云存儲，數據資源企業內部共享。具備高密度服務器、海量存儲器、企業云平臺、云軟件服務、企業應用軟件。（2）針對風場內風機或光伏電站進行分布式數據采集及監控。（3）分布式數據終端、STM32嵌入式操作系統、無線網絡通信，穩態數據監控、動態數據實時上傳并獲取計算。

3 發明內容

由于風機涉及企業私有數據和技術，建立在風場的云架構可采用“私有云”模式。在企業內部構建云平臺，配合分布式存儲，采用分布式數據采集終端并組網是風機云監測的基本底層架構；中間層由定制化的應用服務器組成；管理層可由企業信息中心集中管理。軟件可由云計算運營商提供相應的專業軟件，或為企業定制軟件。云架構最大的優勢是節省硬件，有效利用資源。

本實用新型解決其技術問題所采用的技術方案是：

除了與多數云架構相似的地方外，主要的硬件區別體現在分布式數據采集終端。

如圖1所示，企業云架構可由企業內部服務器及相關硬件網絡組成，數據采集監控僅僅是企業云的服務對象之一。

風機中的數據終端將采集到的數據通過無線通訊方式實時上傳至企業云，硬件終端只負責簡單的數據采集，無需對數據進行處理和計算就可以從云計算中快速得到高速的計算服務和相關數據。硬件終端也無需配置大容量存儲設備，動態數據可實時存儲于企業云中的海量存儲器中，大量節省資源，數據可集中管理，隨時增減，并方便調用。集控中心或其它云用戶可在企業云中隨時得到任何一臺風機數據和實時運行狀態。

底層數據終端硬件采用STM32系列處理器為核心的數據采集通訊模塊，配合無線通訊接入企業云。企業內部采用高密度服務器，將數量眾多的計算節點集成在一個標準機柜中，比傳統服務器的部署密度提高了數倍。高效、穩定的海量存儲設備是企業云計算平臺的基礎。運營服務可提供方便的針對性的系統運營服務，大大節省企業資源。可靠的企業應用軟件是必不可少的組成部分，對企業內部所有資源的整體把握后，可宏觀的對整個風場甚至多個風場進行規劃和實時調整。

4 具體實施方式

圖2 終端數據采集硬件結構

如圖2，終端硬件采用STM32系列處理器為核心的數據采集模塊，外圍使用高速A/D轉換芯片，對采集到的模擬量進行實時處理。數據經過ADS轉換后變成串行數據輸入到FPGA進行集中處理，數據打包后通過SI4432無線模塊接入網絡。得到的運算結果可直接存儲在云網絡中或通過485接口網絡傳輸給當地風場監控中心，以備調用。

STM32對硬件任務協調管理，負責對數據的調度和運算要求進行協調。終端本身不負責運算，只提供運算數據、運算類型和運算要求。主要計算包括：電網頻率計算、電壓電流有效值及其偏差計算、功率、功率因素及電能計算、功率及功率因素計算、電能計算、三相不平衡度計算、諧波分析等。外圍除了AD采樣電路外，還有人機交互模塊，可對終端發出命令，并實時調用采集參數和電能質量情況。通訊模塊主要包括無線網絡模塊和485通訊模塊，對云網絡和本地網絡均可進行實時數據交互。電源模塊可接入風機的UPS電源，保證掉電后數據不會立即丟失，及時對未處理完的數據進行云存儲，并上報故障情況。

5 本實用新型設計的有益效果

對于風資源的不穩定性及風力發電系統本身的特性，風電機組的輸出功率呈波動性，直接影響電網的電能質量。采用動態實時監控后可以對輸出的電能質量進行實時在線監測，確認系統輸出的三相電流和頻率是否恒定，波形畸變率是否滿足要求，為發電質量的改善和風力發電系統的故障診斷及管理提供依據。云計算使得終端更加快速的將數據上傳至系統服務器，并可大量存儲，企業得到的風機數據不僅僅是穩態數據，更多的動態數據可隨時獲取，而無需增加終端的硬件負擔和存儲空間。endprint