基于風速對風電機組的功率特性研究與發電功率的預測

(華北水利水電大學，河南 鄭州 450045)

0 引言

目前，能源危機已成為世界經濟社會的巨大威脅，而以化石能源為主的傳統能源因其高排放、高污染的特性已成為生態環境保護的巨大威脅[1-2]。為克服能源危機與環境惡化，新能源技術得到廣泛關注并得到大力研究與開發[3-4]。風能作為新能源中的一種，其近年來不僅得到大力的研究與開發，而且得到社會的廣泛關注[5-6]。目前，風能已成為我國能源戰略的重要組成部分[7]。據報道，當上網電價為0.60 元/kWh，我國風電的經濟可開發量為6.63萬億kW并預計風電可在2030年可滿足全國2/3以上的總用電需求[8]。

目前，風力發電主要采用變速恒頻雙饋感應發電機(雙饋發電機)將風能轉化為電能[9-10]。在實際應用中，雙饋發電機具有提高轉換效率、降低機械應力、以及實現有功與無功功率控制等優勢[11]。因此，對雙饋發電機在實際應用中的情況進行研究有助于促進風能的開發。本文通過對某公司風力發電機相關的風速、實際輸出功率、實際發電量等數據對風力發電機的實際輸出功率與實際發電量進行預測分析。

1 風電機組風速-功率特性曲線

各風電機組實測風速-功率特性曲線研究基于各風電機組在不同風速下的實際輸出功率進行計算。采用三次樣條插值函數對各臺風電機組在不同風速下的輸出功率數據進行處理，計算風力發電機實測風速-功率特性曲線。如圖1所示，當風速低于3 m/s時，風力發電機的發電功率幾乎為0，且增速較慢。當風速大于3 m/s時，風力發電機輸出功率快速增長，直至風速達到約9 m/s。當風速大于9 m/s時，風力發電機輸出功率保持穩定。此外，風力發電機組所承受的最大風速為25 m/s，當風速高于25 m/s時，風力發電機停止工作，其輸出功率為0。

圖1 風電機組實測風速-功率特性

2 基于風速-功率特性曲線的功率預測

各期風電機組在不同風速下平均輸出功率與各風力發電機在不同風速下的輸出功率的計算基于對各組風電機組在2014年的風速監測數據。如圖2所示，本文選擇風力發電機組運行基本正常的5月、10月、11月與12月期間的風速對風力發電機的輸出功率進行預測。風電機組在5月、10月、11月與12月的平均風速分別為4.35 m/s、2.54 m/s、3.43 m/s、4.11 m/s。風力發電機組在5月、10月、11月余12月期間所承受風力的波動較大。

各機組所承受風力隨時間波動較大，其在2014年1月1日、3日、6日、8日、10日、12日、16日、18日、22日、26日、與29日風速較高。依據各組風電機組所承受風速，可對各組風電機組的發電量進行統計分析，并可根據對風速的預測對各組風電機的發電量進行預測。在5月期間，風速在1號、3號、4號、25號、5月27號較大。在10月期間，風速在5號、11號、15號、16號、與26號較大。在11月期間，風速在2號、5號、11號、12號、16號、17號、27號、與30號較大。在2014年12月，風速則在1號、3號、4號、10號、15號、16號、19號、24號、與21號較大。

圖2 2014年5月、10月、11月與12月期間風速分布

依據所測的風速與風力發電機實測風速-功率輸出曲線，對風力發電機在2014年5月、10月、11月與12月期間輸出功率進行預測如圖3所示。各月間實測輸出功率與預測輸出功率分布差異主要由于風力發電機運行異常所導致。風力發電機在2014年5月、10月、11月與12月預測平均輸出功率分別為392.2 kW、133.7 kW、259.5 kW、373.1 kW。如圖4所示，根據實測數據，風力發電機在2014年5月、10月、11月與12月實際平均輸出功率分別為308.5 kW、86.4 kW、220.1 kW、300.8 kW。

圖3 2014年5月、10月、11月與12月期間預測輸出功率

圖4 2014年5月、10月、11月與12月實測輸出功率

預測平均輸出功率與實測平均輸出功率的對比分析如表1所示。各月間預測平均輸出功率均高于實際平均輸出功率，其絕對誤差在39.4～83.7 kW，平均差異為60.7 kW。預測平均輸出功率相對誤差在17.9%～54.8%，預測平均輸出功率平均誤差為24.0%。

表1 2014年5月、10月、11月與12月實際與預測平均輸出功率

對2014年5月、10月、11月與12月發電量根據預測平均輸出功率進行計算，并將預測結果與實際發電量進行對比分析如表2所示。風力發電機預測發電量均高于實際發電量，兩者平均絕對誤差為53 084.6 kWh，且差異在2014年5月最大為86 728.8 kWh，在2014年11月差異最小為29 786 kWh。所預測的發電量的相對誤差在15.9%～33.8%，且平均相對誤差為24.8%。

表2 2014年5月、10月、11月與12月實際與預測發電量

從上述分析可見，基于實測風力發電機風速-輸出功率曲線所預測平均輸出功率與發電量誤差分布較為集中。因此，可基于預測平均相對誤差引入校正因子以提高風力發電機輸出功率與發電量的預測精度。基于上述平均誤差，本文對風力發電機輸出功率預測與發電量預測分別引入0.79與0.75的校正因子。基于校正因子所預測平均輸出功率與發電量的絕對誤差與相對誤差分別如表3所示，引入校正因子后平均輸出功率的預測平均絕對誤差為-0.1 kW、相對誤差為-0.1%，而發電量預測的預測平均絕對誤差為-397.8 kWh，相對誤差為-0.2%。可見，校正因子的引入使風力發電機的輸出功率與發電量的預測精度得到明顯提高

表3 引入校正因子后2014年各月間輸出功率與發電量預測情況

3 結語

作為一種新能源，風能兼具清潔環保與可再生的優勢[12-13]。作為應對能源危機與環境危機的重要措施，風能發電得到社會與政府的廣泛的關注與支持[14]。作為風能發電的重要設施，目前，變速恒頻雙饋感應發電機得到廣泛的應用于推廣[15]。本文針對變速恒頻雙饋感應發電機在實際應用中的具體情況進行研究。研究表明變速恒頻雙饋感應發電機功率的實測風速-功率特性曲線略高于廠家所提供的標準風速-功率特性曲線，此外，依據實測風速-功率特性曲線，可根據實際監測風速對變速恒頻雙饋感應發電機的輸出功率進行分析研究。

據報道，變速恒頻雙饋感應發電機實測風速-功率特性曲線略高于廠家所提供的標準風速-功率特性曲線[16，17]。本文首先針對各期風電機組各風力發電電機與各期風電機組在不同風速下的平均輸出功率進行研究。根據各臺風力發電機在不同風速下的實測功率計算實測風速-功率特性曲線。分析表明風力發電機的實測風速-功率特性曲線可分為風力發電低效區(風速<3 m/s)、快速增長區(3 m/s <風速<9 m/s)、平臺期(9 m/s <風速<25 m/s)，以及風力發電機的停機保護區(25 m/s<風速)。

風力發電機以風力為能量來源，依據各風電機組所承受風速可對各風力發電機對功率進行預測與計算。本文根據各風力發電機在2014年5月、10月、11月與12月所承受的風速數據，對各期風電機組在各月間的功率輸出情況進行分析計算。計算結果表明，各期風電機組在2014年各月間輸出功率波動變化較大，且2014年5月、10月、11月與12月預測平均輸出功率分別為392.2 kW，133.7 kW，259.5 kW，與373.1 kW，且所預測平均輸出功率均高于實際輸出功率。這表明，風力發電機在實際運行中存在異常情況，其導致發電功能不能完全實現發電能力。

此外，本文研究表明，風力發電機實際輸出功率與發電量均低于預測值，且實際輸出功率低于預測輸出功率約21.0%，而實際發電量低于預測發電量約24.8%。因此，在基于風速-輸出功率曲線的預測中，應加入校正因子(輸出功率因子：0.69；發電量因子：0.75)，以綜合考慮風力發電機運行中由于風速過大、機器故障等原因導致的發電量不足。