基于智能化风电场关键技术研究

基于智能化风电场关键技术研究

发表时间：2018-06-07T15:34:08.853Z 来源：《建筑学研究前沿》2017年第36期作者：郑雷[导读] 相对国内风力发电技术方面，国外关于利用气象模拟系统智能化宏观选址。

南京南瑞继保电气有限公司江苏南京 211102 摘要：随着现代经济的发展，人们的环保意识也有了极大的提高，我国非常重视在现代的经济发展中对绿色能源的应用。风机智能化机组和箱变监控系统的应用减少了场内巡检频率和巡检次数，节约维护成本，及时了解和处理故障问题，把突发故障带来的损失降到最低限度。站内采用全数字化光纤组网，将二次回路设计简化，节省大量电缆接线，接线工作量大大减小，显著降低了安装、调试、维护工作

量。同时站内网络实现了信息共享，可实现设备更丰富的状态监测信息及更智能化的维护工作，为远期实现集中远控提供有利的保障。因此风力发电在现代的电网建设中有着越来越大的比重。结合国外有关技术发展情况，本文主要就智能化风电场技术研究分析。

关键词：智能化；风电场；数字化变电站；技术

一、国外有关技术发展的状况

相对国内风力发电技术方面，国外关于利用气象模拟系统智能化宏观选址，目前国外广泛采用中尺度模型，结合自己的实际情况开发了针对不同应用领域、不同气候状态环境、不同复杂程度的中尺度模拟系统，积累了大量的经验、数据及模型架构，目前大部分中尺度模拟系统是研究机构进行开发与维护，并应用于科研与气象预报。欧洲从本世纪初开始将此技术应用于风电场的宏观选址，并逐渐结合微观模型进行降尺度模拟分析，目前国外此类技术较为成熟，正在朝着向更精细化的中尺度模拟与微尺度模拟发展，并且模拟的计算时效性方面持续改进，根据欧洲风能协会及相关研究机构的预测，此类技术将是未来风电场前期设计中不可或缺之手段。

智能风力发电在未来很长一段时间内其一次二次、电网装备与系统的融合将更加紧密，所引用的电力技术也将更加先进，过去专业界限也会由于智能电网的发展日趋模糊。智能化风电中大量智能系统与设备的组合拓宽了电力系统的外延，正因如此在今后的电网工作当中必须要对这一工作引起充分重视。不断借鉴国内外先进经验、用于创新，将高新技术应用到智能风力发电的建设当中来。这对于确保国家电网的高效稳定运行，推动我国社会经济的发展具有重要的积极意义。

二、传统风电场设计方案存在的问题

（一）风机SCADA系统功能不完善目前风电场维护多采用计划维护和事后维修的方式，此种维修很难全面、及时地了解设备运行状况，往往造成维修旷日持久、损失重大。给风电场的后期运维带来以下困扰：

1.不能尽早地探测到缺陷的潜在风险，

2.不能避免重大问题发生及计划外停机，

3.不能合理地安排维护并建立准确的用时与预算计划。另外，基于主控系统转发至SCADA系统中的变频器信息极其有限，而且实时性差。风电场中控室或远程监控室内无法实时监控变流器及相关部件的运行状态、详细参数及故障告警信息等。能否对部件状况及其变化趋势进行有效监测和预判已成为影响风电机组利用率和运维成本的重要因素之一。

（二）变电站信息化不共享传统的变电站状态监测系统由于没有统一的技术标准，不同厂家的产品互不兼容，无法互联互通；由于目前的状态监测系统都是针对特定设备、特定业务类型而开发的，前置子系统互不兼容，缺乏统一平台，资源不能共享；同时，在线监测数据无法与其他重要状态量有机结合，未能有效发挥其辅助诊断作用。

三、目前的管理状况和有关问题

第一，同一项需多次输入系统的数据在各系统之间是不能相互共享的，因为风电场需要向各部门上交有关数据，并且基础数据和相应的报表是每个部门所需要的。第二，网络错综复杂、网络速度不够、网络不好维护都造成了系统的不稳定，主要是因为各风电场报告给集控中心的多套管理系统并上报给公司的数据出现了严重的重复问题。第三，导致管理复杂的主要因素是有关风电场的每个管理系统都采取了各式各样的架构、设计想法和实现的方法。如果就各个系统间的数据难以达成一致和前后数据的不协调，则说明统计中的某一个环节出现了问题。第四，在集控室放置同一时刻能监控各个风电场的监控系统，是为了要达到集中监控、无人值守的目的。但是制造厂家所给的风电机组监控系统不具有监控其他厂家风电机组的作用。如果安排人留守，那么就与提出“集中监控，少人值守”的目的相矛盾。于是为了提高风电场的现场监管力度，公司开发并设计了风电场智能化远程监控管理系统。

四、智能化风电场关键技术研究

（一）风电机组智能化方案以建立智能化风电场为标准，结合信息化、智能化平台，实现机组的智能化综合管理和“无人值守”。在风功率预测系统、风机监控系统、变频器监控等标准配置产品的基础上，应用新产品、新技术，包含CFD技术的短期风功率预测、变频器的智能监控技术、超声波式风传感器，实现基于智能监控的状态监测及故障预警系统，提升风机机组智能控制策略。

1.智能风机：通过在叶片和风机内部加装温度、风速、转速、压力、电量、振动等多种先进传感器，使风机能够准确感知自身状态和外部环境，实现自我学习、智能测控、智能判断的能力。通过融合激光雷达测风技术，将传统基于“点风”的测控，升级为基于“面风”的智能测控，这既提升了风机的响应速度和响应质量，也在保证发电量最优的同时减少了恶劣风况对风机载荷的影响。

2.在线状态监测系统

振动监测：风电机组中，振动多用于传动和变桨系统的齿轮、轴承和主轴的监测，也有少数用于叶片的监测。油液分析：油液分析的手段有铁谱分析技术、光谱分析技术、理化分析技术、红外光谱监测等，风电机组中，油液分析主要实现监测油液质量和定性分析机组部件的状态。温度记录：主要用于电子和电气部件故障的监测和故障识别，如果元件恶化或接触不良，可利用“热点”来简单迅速的识别出来。塔筒动态特性在线监测：采用PHM算法预测故障，实时监控塔筒的沉降、倾斜以及预测螺栓的扭力，当发现塔筒动态异常时及时采取措施，避免倒塔的危险。