中國水電建設(shè)集團(tuán)新能源開發(fā)有限責(zé)任公司 焦在強(qiáng) 王 穩(wěn) 中車株洲電力機(jī)車研究所有限公司風(fēng)電事業(yè)部 萬宇賓

近十年來我國風(fēng)電裝機(jī)量大幅增加，風(fēng)電已逐步從補(bǔ)充能源向主力能源轉(zhuǎn)變。隨著大量在役機(jī)組運(yùn)行年限的增加，風(fēng)電行業(yè)內(nèi)已出現(xiàn)一些發(fā)電量低、故障率高、機(jī)組運(yùn)行穩(wěn)定性差的低產(chǎn)出風(fēng)電機(jī)組[1]。當(dāng)前風(fēng)電行業(yè)已進(jìn)入無補(bǔ)貼、平價、競價上網(wǎng)的時代，為保證投資收益，風(fēng)電場度電必爭，亟需挖掘風(fēng)電機(jī)組發(fā)電潛力，提升機(jī)組發(fā)電量發(fā)電性能及發(fā)電量[2-4]。要挖掘風(fēng)電機(jī)組發(fā)電潛力，必需對風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行情況進(jìn)行評估，以指導(dǎo)機(jī)組技改方案的制定及實施。目前風(fēng)電行業(yè)大多采用TBA、MTBF、發(fā)電量、限電損失電量、故障損失電量、故障時長等KPI指標(biāo)從宏觀維度實現(xiàn)風(fēng)電場運(yùn)行情況分析及評價，難以全面、詳細(xì)、深入評估風(fēng)機(jī)的運(yùn)行情況。因此有必要提出一種更為詳盡的多維度運(yùn)行評價方法，為風(fēng)電機(jī)組的提質(zhì)增效找到切入點(diǎn)，以提升機(jī)組發(fā)電量。

1 風(fēng)電機(jī)組信息模型

風(fēng)電機(jī)組信息模型對風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行了詳細(xì)的類別劃分，基本能包括風(fēng)電機(jī)組的所有狀態(tài)?；贗EC標(biāo)準(zhǔn)，綜合考慮風(fēng)電機(jī)組信息完備程度，構(gòu)建表1所示風(fēng)電機(jī)組信息模型，其分為五個等級(4個基本等級，1個可選先級)，還包括基本優(yōu)先級、典型情景、映射類別、可選優(yōu)先級等。風(fēng)電機(jī)組各映射類別所對應(yīng)的時序數(shù)據(jù)塊應(yīng)是專有且連續(xù)的，當(dāng)某連續(xù)時序數(shù)據(jù)塊同時滿足多個映射類別的準(zhǔn)入條件時，可根據(jù)映射類別的優(yōu)先級順序決定該連續(xù)時序數(shù)據(jù)塊的歸屬。映射類別的優(yōu)先級順序通過表1中的可選優(yōu)先級確定，映射類別優(yōu)先級順序由低到高分別為等級1～11。

表1 風(fēng)電機(jī)組信息模型

根據(jù)風(fēng)電機(jī)組信息模型，機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)可進(jìn)行狀態(tài)類別劃分，所劃分的狀態(tài)類別包括滿性能發(fā)電、電網(wǎng)限電、機(jī)組限功、葉片覆冰、技術(shù)待機(jī)、指令停機(jī)、超出環(huán)境條件、超出電氣規(guī)范、計劃性維護(hù)/維修、故障等共計11大類。通過狀態(tài)類別劃分，能實現(xiàn)機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)的分解以及各狀態(tài)類別損失電量及持續(xù)時長的統(tǒng)計分析，為機(jī)組及風(fēng)電場的多維度運(yùn)行評價奠定了基礎(chǔ)。

2 損失電量與時間分解原理

根據(jù)所構(gòu)建的風(fēng)電機(jī)組信息模型及狀態(tài)類別劃分模型，將分析時段內(nèi)的機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)分解至各狀態(tài)類別，統(tǒng)計機(jī)組在各狀態(tài)類別下的發(fā)電量、潛在發(fā)電量、損失電量及發(fā)生時長。綜合考慮風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)狀態(tài)類別標(biāo)記的精細(xì)程度及運(yùn)算速度，從SCADA歷史數(shù)據(jù)庫中提取1秒粒度原始運(yùn)行數(shù)據(jù)，聚合成1分鐘粒度并得到各1分鐘粒度數(shù)據(jù)的主控狀態(tài)序列。根據(jù)各1分鐘粒度數(shù)據(jù)的主控狀態(tài)序列，機(jī)組運(yùn)行日志及機(jī)組控制策略，結(jié)合所構(gòu)建的信息模型及狀態(tài)類別劃分模型，可確定各1分鐘粒度數(shù)據(jù)所屬狀態(tài)類別。

將分析時段內(nèi)1分鐘粒度數(shù)據(jù)按所屬狀態(tài)類別進(jìn)行分類，得到各狀態(tài)類別下的數(shù)據(jù)集Si（i=1,2,...,n），由數(shù)據(jù)集Si可得到機(jī)組在各狀態(tài)類別下的發(fā)生時長Ti及發(fā)電量Pri（i=1,2,...,n）。Ti=mi/60，，式中Ti為第i個狀態(tài)類別發(fā)生時長、單位小時，mi為第i個狀態(tài)類別所屬數(shù)據(jù)集總行數(shù)，Pgi為第i個狀態(tài)類別下風(fēng)電機(jī)組發(fā)電量、單位千瓦時，pj為第j個功率數(shù)據(jù)點(diǎn)的有功功率值、單位千瓦。

選取機(jī)組滿性能發(fā)電狀態(tài)類別下的數(shù)據(jù)集Sm，采用“區(qū)間法”按0.5m/s風(fēng)速間隔進(jìn)行分bin操作，得到機(jī)組功率曲線：，，式中Vi為第i個bin區(qū)間的平均風(fēng)速，Vn,i,j為第i個bin區(qū)間第j個1分鐘數(shù)據(jù)點(diǎn)的風(fēng)速，Pi為第i個bin區(qū)間的平均功率，Pn,i,j為第i個bin區(qū)間第j個1分鐘數(shù)據(jù)點(diǎn)的功率，Ni為第i個bin區(qū)間內(nèi)的1分鐘數(shù)據(jù)點(diǎn)個數(shù)。同理，采用采用“區(qū)間法”按0.5m/s風(fēng)速間隔進(jìn)行分bin操作，得到各狀態(tài)類別下數(shù)據(jù)集Si（i=1,2,...,n）的風(fēng)頻分布：Dsi=[li,1li,2...li,N]，式中：Dsi為第i個狀態(tài)類別風(fēng)頻分布、未歸一化處理，li,j為第i個狀態(tài)類別下第j個bin區(qū)間內(nèi)的1分鐘數(shù)據(jù)點(diǎn)個數(shù)。

風(fēng)電機(jī)組在各狀態(tài)類別下的潛在發(fā)電量及損失電量可按如下計算方法得到：，Pli=Ppi-Pgi，式中：Ppi為第i個狀態(tài)類別潛在發(fā)電量、單位千瓦時，li,j為第i個狀態(tài)類別下第j個bin區(qū)間內(nèi)的1分鐘數(shù)據(jù)點(diǎn)個數(shù)，Pi,j為機(jī)組功率曲線第j個bin區(qū)間的有功功率、單位千瓦，Pli為第i個狀態(tài)類別損失電量、單位千瓦時。

根據(jù)上述方法即可得到風(fēng)電機(jī)組在各狀態(tài)類別下的發(fā)電量、潛在發(fā)電量、損失電量及發(fā)生時長，從而實現(xiàn)風(fēng)電機(jī)組及風(fēng)場的損失電量分解及運(yùn)行時間分解（表2）。

表2 機(jī)組各狀態(tài)類別下發(fā)電量、潛在發(fā)電量、損失電量及發(fā)生時長

3 風(fēng)電場及機(jī)組多維度運(yùn)行評價案例

以中國南方丘陵山區(qū)某風(fēng)電場為例，開展基于損失電量與時間分解的風(fēng)電場及機(jī)組的多維度運(yùn)行評價：該風(fēng)電場安裝有18臺2MW風(fēng)電機(jī)組，場區(qū)海拔300～620米；采用該風(fēng)電場6個月的1分鐘粒度運(yùn)行數(shù)據(jù)及同時段故障日志，分析風(fēng)電場及機(jī)組在各狀態(tài)類別下發(fā)電量、損失電量及發(fā)生時長，并對風(fēng)電場及機(jī)組運(yùn)行情況進(jìn)行評價；分析結(jié)果如圖1～5所示。

圖1 各機(jī)組平均風(fēng)速及實際發(fā)電量

由場級維度分析結(jié)果可知：全場實際發(fā)電量占比達(dá)93.43%，故障停機(jī)損失電量僅0.462%，表明該風(fēng)電場運(yùn)行狀態(tài)良好；全場電網(wǎng)限電損失電量占比達(dá)1.162%，減少電網(wǎng)限電可顯著提升發(fā)電量；全場因外部環(huán)境因素導(dǎo)致的停機(jī)時長占總時長的33.495%，期間產(chǎn)生的電量損失達(dá)3.358%。對機(jī)組控制策略進(jìn)行優(yōu)化，拓寬機(jī)組運(yùn)行的環(huán)境條件，可提升發(fā)電量。

由單臺機(jī)組維度及故障維度分析結(jié)果可知：超出環(huán)境條件是各機(jī)組電量損失的最大來源，其次為電網(wǎng)限電損失；33#機(jī)組長時間的計劃性維護(hù)/維修，直接造成10.158%電量損失；全場機(jī)組中，26#及30#故障損失電量最高，變槳系統(tǒng)故障為26#、30#機(jī)組故障損失的主要來源；在全場所發(fā)生的所有故障中，風(fēng)向長時間無變化、變流器故障跳閘等兩種故障的發(fā)生最為普遍。

綜上，風(fēng)電機(jī)組信息模型基于風(fēng)電行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建，綜合考慮了風(fēng)電機(jī)組狀態(tài)類別及其信息完備程度。本文采用風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)及運(yùn)行日志，根據(jù)所構(gòu)建的風(fēng)電機(jī)組信息模型劃分機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài)類別，統(tǒng)計機(jī)組在各狀態(tài)類別下的損失電量及運(yùn)行時長，實現(xiàn)了場級維度、單臺機(jī)組維度、故障維度等的多維度運(yùn)行評價。以某風(fēng)電場為例多維度評估了風(fēng)電場及機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài)，指出了風(fēng)電場及機(jī)組損失電量的主要來源，為風(fēng)電場的發(fā)電量提升提供切入點(diǎn)，也驗證了風(fēng)電場多維度運(yùn)行評價方法的價值和意義。

圖2 場級維度損失電量分解

圖3 場級運(yùn)行時間分解

圖4 單臺機(jī)組維度損失電量分解

圖5 單臺機(jī)組維度運(yùn)行時間分解