基于遠程集中監(jiān)控系統(tǒng)風電機組智能啟停的研究與應用

方志寧 渠葉君

摘 要：風能作為一種可再生的清潔能源，風力發(fā)電與當?shù)氐臍夂驐l件緊密結合，風速的隨機性和間歇性決定了風電機組的運行狀態(tài)的隨機性和波動性，即風電機組的運行狀態(tài)會隨著風速的隨機變化而不停的變化。而風電機組的啟停無序會帶來較多的的安全隱患，不利于風電場穩(wěn)定經(jīng)濟運行。為了改善風電機組在運行狀態(tài)和停機狀態(tài)之間頻繁切換的情況，最大限度的降低機組啟停過程中的自耗電，延長重大部件的使用壽命，實現(xiàn)機組高效能運行，基于遠程集中監(jiān)控的風機風電機組智能啟停系統(tǒng)很好的解決了這個問題。本文首先介紹了風電機組智能啟停的總體設計，然后針對風電場實際運行中對機組啟停以及功率控制的要求，結合機組狀態(tài)監(jiān)測和氣象數(shù)據(jù)預測系統(tǒng)，利用自學習算法制訂機組啟停策略，實現(xiàn)風電機組智能啟停。機組智能啟停的實現(xiàn)對優(yōu)化機組啟停計劃優(yōu)化、提高風資源利用率，改善風電場整體的經(jīng)濟運行效率具有良好作用。

關鍵詞：集中監(jiān)控；風電機組；啟停系統(tǒng)；研究

中圖分類號：TM614 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2018）08-0173-02

近年來，大力發(fā)展可再生能源是我國能源的發(fā)展戰(zhàn)略，以風能為動力的風力發(fā)電場正在大量地被規(guī)劃興建，我國風電裝機容量己實現(xiàn)翻番式增長，在全國發(fā)電裝機結構中所占的比例逐步上升，特別是根據(jù)國家《可再生能源發(fā)展“十二五”規(guī)劃》中提出，到2020年全國累計并網(wǎng)風電裝機達到2.0億千瓦，表明了中國風電發(fā)展的巨大潛力。我國的風電裝機容量更是突飛猛進，截至2017年08月底，裝機總量達到17732.2萬千瓦，正式成為風電裝機世界第一大國。雖然我國風電近些年取得了蓬勃發(fā)展，但風電場現(xiàn)場人員生活質(zhì)量較差、風能利用率較低及風電場經(jīng)濟運行水平較低等，已成為目前風電場運行過程中普遍存在問題[1]。通過建立遠程集中控制中心，將分散的風電場集中監(jiān)控，完成對風電機組實時狀態(tài)監(jiān)測和實時氣象數(shù)據(jù)的采集，實現(xiàn)風電機組啟停的智能化管理，不僅可以改善運行人員的生活條件，還可以合理利用風資源，提高風電場的經(jīng)濟效益[2]。因此，對機組的啟停進行管理非常有必要，安排機組啟停和出力，減少機組的不必要啟停操作，使得機組啟停最優(yōu)化，降低風機啟停自耗電，延長風電機組發(fā)電機、變頻器、變漿系統(tǒng)、接觸器等關鍵大部件使用壽命，節(jié)約運行成本，對實現(xiàn)經(jīng)濟化和智能化運行具有重要意義。

1 風電機組智能啟停總體設計

1.1 設計需求

（1）通過全面機組智能啟停預判與控制，解決身處偏遠山區(qū)風場運行值班人員的工作和生活問題，體現(xiàn)了公司的人性化管理理念，提高員工生活質(zhì)量，解決人員流動性大的問題；（2）通過機組設備集中啟停預判和控制，同時結合深度氣象預測數(shù)據(jù)及機組健康狀況，實現(xiàn)風資源利用的合理化，全面提升風資源的利用效率，優(yōu)化運行方式，降低機組自耗電，提高風電場發(fā)電量；（3）通過機組設備集中啟停預判和控制，實現(xiàn)單機、批量啟停機組，可以一個運行人員控制多臺風機，實現(xiàn)區(qū)域集中管控，無人值班、少人值守的運維管理模式，減少人為操作失誤，全面提高設備的可靠性。

1.2 總體結構

基于遠程集中控制系統(tǒng)，結合狀態(tài)監(jiān)測和深度氣象預測共同實現(xiàn)機組的啟停管理，并利用數(shù)據(jù)挖掘技術和人工智能技術，通過自學習、自分析、自驅優(yōu)等算法模型優(yōu)化機組運行方式、優(yōu)化對風角度、優(yōu)化啟停策略，通過不斷的數(shù)據(jù)積累、歷史數(shù)據(jù)比較，平臺不斷自學習、優(yōu)化知識庫、提高啟停判斷準確性，智能啟停結構圖如圖1所示，解決風電場運行的瓶頸問題[3]。

（1）自分析：自動分析風機狀態(tài)，實現(xiàn)啟停并給出建議。（2）自驅優(yōu)：通過計算與比較，自動優(yōu)化運行方式、優(yōu)化對風角度、優(yōu)化啟停策略。（3）自學習：通過不斷的數(shù)據(jù)積累，歷史數(shù)據(jù)比較，優(yōu)化知識庫，提高啟停準確性。

2 遠程集中控制系統(tǒng)

遠程集中控制系統(tǒng)將分散的各個風電場集中監(jiān)控，方便了對眾多風場的生產(chǎn)管控，節(jié)約了人力成本和基建投資，又增強了管理人員對各風場運行情況的掌握，并能為領導對設備選型及投資提供決策依據(jù)，還為實現(xiàn)機組智能啟停、智能報警、健康管理奠定了基礎，是提高風電場及風電機組管理效率的有效方法[4]。

2.1 機組狀態(tài)監(jiān)測

實時狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)是實現(xiàn)智能啟停的基礎，風電機組運行狀態(tài)監(jiān)測評估與SCADA系統(tǒng)大數(shù)據(jù)相結合。利用風電機組實際運行數(shù)據(jù)，對風電機組的風特性、功率特性等性能指標進行分析與評價。從風速、功率、溫度、振動、轉速等多個維度，進行SCADA運行數(shù)據(jù)趨勢分析和相關性分析，采用趨勢分析方法對風電機組進行溫度監(jiān)測和振動監(jiān)測，利用相關性分析方法深入探究各性能參數(shù)之間的關聯(lián)關系。為風電機組的運行狀態(tài)監(jiān)測提供了有效的分析手段。通過對SCADA系統(tǒng)提供的大數(shù)據(jù)及分析、挖捆，發(fā)現(xiàn)運行參數(shù)的變化規(guī)律及特點，探索各運行參數(shù)間的關系，為機組智能啟停提供狀態(tài)依據(jù)[5]。綜合氣象數(shù)據(jù)監(jiān)控圖2所示：

2.2 氣象信息預測

通過借助精準氣象數(shù)據(jù)，全方位預測風資源分布及趨勢，大幅提升風資源預測的準確性，合理化指導生產(chǎn)計劃；運用合理化的設備智能啟?？刂疲O備狀態(tài)視情維修方法，全面提升風資源的利用率。典型業(yè)務應用：深度氣象數(shù)據(jù)、風電場潮流分析、精準氣象預測、設備智能啟停預判、設備狀態(tài)視情維修等。進一步挖掘并提供天氣要素敏感的風電業(yè)務關鍵指標的高精度預報，提供極端氣象時間的人員工作和設備運行預警，降低現(xiàn)場工作安全和設備運行風險，提升精益化管理水平和未來的電能交易決策能力。資源情況分析主要指風資源分析，也包含溫度、天氣、濕度等分析歷史情況，為風機啟停預判提供數(shù)據(jù)支撐[6]。數(shù)據(jù)預測與分析圖3所示。

3 智能啟停系統(tǒng)的實現(xiàn)

機組啟停是風電機組運行過程中耗能較高的階段，且機組的頻繁啟停會影響風電機組發(fā)電機、變頻器、變漿系統(tǒng)、接觸器等關鍵部件使用壽命。風機智能啟停系統(tǒng)不僅可以改變設備較多人員監(jiān)管不完善的現(xiàn)狀，還可最大限度的降低機組啟停過程中的耗能，實現(xiàn)機組高效能運行，改善機組在運行狀態(tài)和停機狀態(tài)之間頻繁切換的情況，節(jié)約運營成本，增加風電場的經(jīng)濟效益。風電機組智能啟停系統(tǒng)是基于遠程集中監(jiān)控，結合風電機組實時狀態(tài)和氣象預測數(shù)據(jù)，利用算法分析決策達到機組啟停的智能化，實現(xiàn)機組設備的預控和可控能力，提高風資源利用率，為實現(xiàn)“集中管理、無人值班、少人值守”的運維管理模式奠定了基礎[7]。

3.1 實現(xiàn)過程

智能啟停的實現(xiàn)是通過數(shù)據(jù)平臺、天氣預測及風功率預測系統(tǒng)的結合，根據(jù)各個風機校準后的實時有效風速、實際切入切出風速、風電場短期和超短期風功率預測數(shù)據(jù)、并結合當?shù)氐臍庀笠蛩睾蜋z修計劃、以及相關歷史數(shù)據(jù)，自動分析風機狀態(tài)，針對不同地形、風場、型號的機組制定啟停策略，并通過計算與比較，自動優(yōu)化運行方式、優(yōu)化對風角度、優(yōu)化啟停策略，實現(xiàn)機組的智能化啟停，利用算法評價指標召回率來評價啟停預判的準確度，一般要求預判準確率達到80%以上，并通過不斷的數(shù)據(jù)積累、歷史數(shù)據(jù)比較，不斷自學習、優(yōu)化知識庫、優(yōu)化啟停策略，提高啟停準確性[8]。

3.2 判斷依據(jù)

啟停判斷準確度是根據(jù)召回率來計算結果來判斷。召回率是一種數(shù)據(jù)挖掘分類算法評價指標，為提取出的正確信息條數(shù)與樣本中的信息條數(shù)的比值，recall=TP/（TP+FN）（TP：被正確地劃分為正例的個數(shù)，即實際為正例且被分類器劃分為正例的實例數(shù)；FN：被錯誤地劃分為負例的個數(shù)，即實際為正例但被分類器劃分為負例的實例數(shù)）[9]。例如：實現(xiàn)啟停且應該啟停的次數(shù)為A，未實現(xiàn)啟停但是應該啟停的次數(shù)為B，則啟停判定的召回率recall=A/（A+B）。

3.3 主要功能

（1）預判。系統(tǒng)根據(jù)大數(shù)據(jù)及機器學習計算及分析結果，實現(xiàn)對設備智能啟停的預判，同時在系統(tǒng)中提供在線的啟?？刂铺嵝压δ埽奖惚O(jiān)盤人員第一時間預判和控制發(fā)電設備，全面提升設備利用率。在線提醒內(nèi)容包括風場名稱、風機編號、智能啟停原因、最佳啟動時間、設備重要運行參數(shù)信息、故障信息，預警信息、批量控制操作等內(nèi)容。（2）啟停?；谥悄軉⑼ｎA判數(shù)據(jù)，設備啟?？刂凭邆鋰栏竦陌踩雷o策略，對于不符合安全防護策略的控制操作，系統(tǒng)將不予執(zhí)行，并給予重要性的安全提示。分為實時推薦啟停和計劃推薦啟停，實時推薦啟停風機主要是根據(jù)實時風速、短期和超短期預測風速的變化來給值班人員推薦需要啟停的風機，該功能需要實時性強，準確性高，并結合控制功能由值班人員人工篩選后，進行指紋確認，并根據(jù)操作生成記錄。計劃推薦啟停風機功能，主要是根據(jù)未來3天、7天、一個月或更長時間的天氣預測情況，并結合歷史天氣情況，并根據(jù)風機的部件全生命周期管理來制訂啟停計劃，并生成啟停計劃報告，并為機器學習中監(jiān)督學習發(fā)提供有效標記。（3）調(diào)整。根據(jù)風機智能啟停預判來實現(xiàn)檢修的調(diào)整，通過實時人員定位及檢修時機調(diào)整，能夠合理化的安排距離最近的人員，避免在大風天氣進行定期檢修，提高發(fā)電量。（4）轉換。實現(xiàn)風機運行、故障、維護、待機、限電、離線等狀態(tài)之間的及時轉換，提高風機狀態(tài)轉換及時率，降低廠用電量[10]。

通過啟停準確性的判斷，利用自驅優(yōu)、自學習等人工智能技術實現(xiàn)對啟停策略的校正，智能啟停功能不僅降低了廠用電，還極大地方便了現(xiàn)場人員確定風機最佳檢修維護時間，避免有風或者大風天氣檢修，減少檢修損失電量。特別在春秋檢期間，一般風況優(yōu)良天氣較多，使用此項功能，再結合電網(wǎng)計劃檢修安排，可以提前向申請調(diào)度最佳檢修時間，最大程度的減少了檢修維護損失電量。

4 應用及效果

（1）降低自耗電，提升發(fā)電量。通過計算時間段內(nèi)自耗電與發(fā)電情況對比，如果自耗電大于發(fā)電，系統(tǒng)會由消息系統(tǒng)提供啟停策略，通知運行人員將風機轉為維護狀態(tài)，反之將風機轉為待機狀態(tài)，降低自耗電，提升發(fā)電量。（2）降低人員成本，提升經(jīng)濟效益。綜合考慮人工費、交通費、生活費、辦公費等開支，節(jié)約基建投資，提高場站經(jīng)濟效益。（3）降低操作失誤，提高設備可靠性。解決了設備較多人員監(jiān)管不完善的問題，減少人為操作失誤，全面提高設備的可靠性。

參考文獻

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