基于大数据分析的风电机组运行状态监测评估

摘要

随着能源结构的转型和调整，风力发电得到快速发展，成为目前主要发电方式之一。风电场一般地处偏远地区，运行条件比较恶劣，状态监测和性能评估对机组安全性和经济性至关重要。如今，大数据是驱动新一轮技术革新的关键力量，已经渗透到各行各业，风电行业也不例外。
　　本文将风电机组运行状态监测评估与SCADA系统大数据相结合。利用风电机组实际运行数据，对风电机组的风特性、功率特性等性能指标进行分析与评价。从风速、功率、温度、振动、转速等多个维度，进行SCADA运行数据趋势分析和相关性分析，采用趋势分析方法对风电机组进行温度监测和振动监测，利用相关性分析方法深入探究各性能参数之间的关联关系。为风电机组的运行状态监测提供了有效的分析手段。
　　另外，风电的大规模快速无序投运，电网网架结构建设不配套，电网中的快速可调节电源不匹配协调，电力系统的客观规律及风电的不可控性、间歇性，以及电网中的快速可调节电源的容量限制，造成电网弃风情况越来越严重。本文深入分析了风电弃风现象的主要原因，列举了四种弃风统计方法，并对四种统计方法进行了探讨、对比分析。最后，基于SCADA数据利用风能利用系数对风速进行修正，得到风电场理论功率，计算出风电场的弃风电量，为后续的弃风电量的研究提供有益的参考。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 选题背景及意义

1．1．1 风力发电发展现状

1．1．2 课题研究对象与意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 大数据研究现状

1．2．2 风电大数据应用现状

1．2．3 SCADA系统在风电机组状态监测的研究现状

1．3 论文研究内容

1．3．1 主要研究内容

1．3．2 本文结构

第2章 风电机组及其运行特性

2．1 变速双馈风电机组结构

2．2 典型风电机组描述

2．2．1 典型风电机组概述及原理

2．2．2 典型发电机组运行特点

2．3 风力发电机组监控系统介绍(SCADA)

2．3．1 风电场SCADA系统

2．3．2 SCADA系统监测数据

2．4 风力发电机组运行特性

2．4．1 风特性

2．4．2 功率特性

2．4．3 转矩特性

2．4．4 风轮推力特性

2．5 本章小结

第3章 基于SCADA数据的性能评估

3．1 概述

3．2 风电机组功率特性分析

3．3 风能利用系数

3．3．1 风能利用系数定义

3．3．2 风能利用系数的影响因素

3．4 转矩特性

3．5 推力特性

3．6 可用率与容量系数

3．6．1 可用率

3．6．2 容量系数

3．7 发电量

3．8 风电机组停机统计

3．9 本章小结

第4章 基于SCADA数据的风电机组状态评估

4．1 概述

4．1．1 相关性分析

4．1．2 自相关分析及其应用

4．1．3 互相关分析及其应用

4．2 机舱振动监测

4．2．1 机舱振动的变化趋势分析

4．2．2 机舱振动的相关性分析

4．3 塔筒振动监测

4．4 齿轮箱温度监测

4．4．1 齿轮箱温度趋势分析

4．4．2 齿轮箱超温情况统计

4．5 其他性能参数相关性分析

4．5．1 桨距角的相关性分析

4．5．2 风轮转速的相关性分析

4．5．3 发电机转矩与转速的相关性分析

4．6 相关系数

4．7 本章小结

第5章 基于SCADA数据的弃风情况评估

5．1 弃风原因分析

5．2 弃风统计方法

5．2．1 预测曲线法

5．2．2 计划曲线法

5．2．3 样板机法

5．2．4 功率曲线法

5．3 基于SCADA数据的弃风电量评估方法

5．3．1 数据采集

5．3．2 数据处理与筛选

5．3．3 风速修正

5．3．4 风电机组弃风电量的计算

5．4 实际运行机组弃风统计

5．4．1 弃风时序图

5．4．2 弃风电量变化规律

5．5 本章小结

第6章 结论与展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及其他研究成果

致谢