基于貝茲曲線的風機運行狀態監測模型的研究

婁建樓　陸恒　胥佳　王沖

摘 要：針對缺乏有效風機運行狀態監測方法的問題，文章提出了基于貝茲曲線的風機運行狀態監測模型。根據風機控制相關理論基礎，對貝茲曲線進行分區間修正，進而得到閾值曲線，識別風電機組運行狀態，構建風機運行狀態監測模型。實驗結果表明，該模型能夠有效監測風機運行狀態，有助于實現機組的精維護。

關鍵詞：風電機組；貝茲曲線；狀態監測

風力發電是一種綠色新型的發電技術，在技術程度、基礎設施建設，以及成本方面都具有優勢。然而，隨著風電機組容量不斷增長，使得機組體積增大，事故的發生率隨之增加。面對風電機組逐漸增長的事故率和隨之帶來的巨大的損失，許多相關人士對風機狀態監測技術進行了關注[1-3]。文中根據相關機組控制理論，對貝茲曲線進行修正，用來識別機組正常、異常的運行狀態，構建風機運行狀態監測模型。

1 貝茲曲線

貝茲理論是研究風力發電學科中相關風能利用效率最基本的理論，它是建立在一個假定“理想風輪”的基礎之上，即風機能接受通過風輪的流體的所有動能，且流體無阻力，流體是連續的、不能壓縮的流體。因此，由貝茲理論知理想情況下風能所能轉換成電能的極限比值為16/27約為59.3%，既Cp≈0.593，風電機組能得到的最大輸出功率為：

3 狀態監測方法

3.1 貝茲曲線計算

查閱風電機組基本參數表，得到空氣密度、葉片掃掠面積等參數數值，依據公式（1）計算得到原始貝茲曲線（x，y）={（x1，y1），（x2，y2），（x3，y3），（x4，y4）}。

3.2 曲線修正

對每個區間下的曲線進行修正，進而得到閾值曲線，具體過程如下。

3.2.1 閾值曲線上限

（1）ZoneOne：由于該區間中的貝茲曲線極為接近實測曲線，一般無需進行修正；

（2）ZoneTwo：利用線性回歸模型y=ax+b對ZoneTwo區間中的功率曲線進行修正。取得ZoneTwo區間內最大風速點對應的功率值，并乘以小于1的系數？琢，默認？琢=0.8，設該點為A點；取得ZoneOne內最大風速點對應的坐標值，設為B點；以A、B兩點求得線性參數a和b的值，對ZoneTwo區間內的曲線進行線性修正；

（3）ZoneThree：利用線性回歸模型y=cx+d對ZoneThree區間中的功率曲線進行修正。取得ZoneFour內額定風速與加入補充量的額定功率，設為C點；以A、C兩點坐標求得線性參數c和d的值，對ZoneThree區間內曲線數據進行線性修正；

（4）ZoneFour：將所有貝茲曲線的功率值加上？滓的補充量，默認取得120。

3.2.2 閾值曲線下限

利用公式（3）和閾值曲線上限得到閾值曲線下限，可進行適當調整。

3.3 狀態監測

規定同時間點下功率值位于yul、ydl之間的為正常數據，其他則為異常數據。

4 工程實踐

利用我國某風場兩臺機組3月份SCADA系統導出的10min數據進行實驗驗證。監測風電機組的實際運行狀況，如圖2所示。

從圖2中可以看出，文章狀態監測模型能有效識別風機的異常狀態，且對因風速計等故障導致功率曲線偏高的狀況有很好的處理效果。實驗證明，文章構建的風機運行狀態監測模型能有效監測機組的實際運行狀況。

5 結束語

文章提出了一種基于貝茲曲線的風機運行狀態監測方法，基于風機控制相關控制理論，對貝茲曲線進行分區間修正，從而得到相應閾值曲線，識別風電機組運行狀態，構建風機運行狀態監測模型。該方法簡單有效，對功率曲線偏高狀況有很好的識別效果，有利于風電場運維人員實時準確監測風機運行狀態，進行及時維護。

參考文獻

[1]Schlechtingen， M.， Santos， I. F.， & Achiche， S.： Wind turbine condition monitoring based on SCADA data using normal behavior models. Part 1： System description. Applied Soft Computing，2013， 13（1）： 259-270.

[2]Kusiak， A.， Zheng， H.， & Song， Z.： On-line monitoring of power curves. Renewable Energy，2009，34（6）： 1487-1493.

[3]陳雪峰，李繼猛，程航，等.風力發電機狀態監測和故障診斷技術的研究與進展[J].機械工程學報，2011（9）.

作者簡介：婁建樓（1972-），男，吉林人，副教授，碩士研究生，主要研究方向：電力大數據處理。