双馈风电机组自动化发电量提升方案研究

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  [摘    要]双馈风力发电机组是我国风电技术发展初期应用最多的风力发电机组,随着技术的不断更新,早期装机的双馈风力发电机组存在技术落后的问题,需要对其进行技术升级。文章論述双馈风力发电机组的发电量提升方案,为双馈风力发电机组的技术升级提供依据。
  [关键词]双馈风力发电机组;发电量提升;技术改造
  [中图分类号]TM46 [文献标志码]A [文章编号]2095–6487(2021)07–0–03
  Research on the Scheme of Increasing Power Generation of Double-Fed Wind Turbine
  Li Min,Huang Jiu-ping,Bu bing
  [Abstract]The doubly-fed wind turbine is the wind turbine with the most application in the early stage of the development of wind power technology in my country. With the continuous update of technology, the early-installed doubly-fed wind turbine has the problem of backward technology and needs to be upgraded. Discussed the power generation increase plan of the doubly-fed wind power generator, which provides a basis for the technical upgrade of the doubly-fed wind power generator.
  [Keywords]doubly-fed wind turbine;power generation increase;technological transformation
  1 概述
  国内风电行业发展初期,早期双馈风电机组由于设计经验不足且偏于保守、机型选择空间小、风电场可研和微观选址及载荷评估较为粗糙等多方面原因,导致机组选型存在偏差,造成部件安全裕度的极大浪费,早期双馈风电机组发电性能已无法满足风场预期设计发电指标。
  随着风电技术的不断进步和趋于成熟,针对在役运行风机,最小成本提高机组发电量,降低平准化度电成本,已经成为行业普遍关注的焦点。本文所述的双馈风电机组提质增效的研究,能够实现机组自学习,参数自动寻优、校正,动态调整,实现一机一策的控制策略,最大限度地输出电能,为客户创造更多的经济效益。
  由动量叶素理论可知,风轮的产生功率为:
  式(1)中,ρ为空气密度;U为来流风速;R为叶轮半径;Cp为风能利用系数。
  由于机组叶轮半径、空气密度基本保持不变,因此,典型的机组功率与功率系数、推力系数的关系曲线如图1所示。
  由式(1)可知,要想获得较大的功率,可以增大上述4个参数值,而对于特定的风场,其空气密度及来流风速基本已经确定,很难通过人为来改变。在不额外增加硬件前提下叶轮半径保持不变,目前成本较低的方法便是通过优化控制技术,使Cp值一直保持在最佳位置,从而获得更多风能。
  此外,还可根据实际风况空气密度,优化机组并网或脱网控制策略,在达到额定风速之后,还可以提高机组的额定功率实施功率超发。当然,功率超发的前提是对机组的各大部件进行安全评估,以及实时监控功率超发时各部件的工作状态并动态调整。
  2 技术改造方案介绍
  通过对数千台的双馈风电机组记录的丰富数据进行科学严谨的数据分析及建模,主要技术方案如下。
  2.1 智能变桨控制技术
  双馈风电机组旧版本控制策略中,全厂机组相同的叶片,发电模式下给出相同的一组理论最优变桨角度值,而实际运行中由于机位排布和尾流等外部条件的影响,机组自身的变桨角度值应不尽相同。如果设定相同的变桨角度值,那么势必会影响部分机组的发电量。不同桨距角与机组叶尖速比的关系曲线如图2所示。
  应用了智能变桨控制技术后,通过智能变桨寻优逻辑,机组能够动态实现在低风速段找到寻优变桨角度。采取该控制技术后,即可避免全场机组采用相同变桨角度而导致的部分机组发电量损失问题,每台机组以自身寻优结果进行变桨。
  基于模型仿真验证,结合大数据分析可得风能转换效率Cp与叶片工作位置存在的相关性。及时调整机组叶片位置,能够确保风能转换效率始终处在最优值,从而提高机组发电量。
  根据现场测试机组采用智能变桨控制技术前后机组的功率曲线和变桨角度的变化情况,参考风频的分布规律并结合机组实际的功率曲线可算出机组优化后,低风速段机组发电量能够提升4%~6%,特别是在某些平均风速较低的风电场,该控制策略的优化能够明显地提升风电场整场的发电量。
  2.2 智能偏航控制技术
  基于模型仿真验证,结合大数据,分析不同对风角度偏差对风机发电损失功率的影响,作为机组智能偏航控制技术的理论依据。对风角度偏差与机组发电量损失的关系如图3所示。从分析结果来看,风角度偏差在5%区间范围内对发电损失功率影响最大。
  对风角度偏差的问题,在每台机组上的反应不尽相同,这是由于风速仪安装的固有缺陷导致的。由于每台风速仪的安装或多或少存在一定的误差,导致每台风机的对风角度偏差也不尽相同。因此,需要通过智能偏航控制技术,保证每台机组的对风位置处在最优点,从而提高机组发电量。   通过对实际运行工况的大数据分析,智能辨识风向偏差,自动校正最优偏航角度,确保每台风机均可以处在最优的对风位置上,从而实现机组风功率捕获的最优解。这一控制方式的实现从根本上提高了风电机组的发电效率,如图4所示。
  2.3 智能动态能量捕获技术
  中风速区,通过动态调整OptGain增益值,控制器采集大量的数据,依据程序中的数学模型查找出最优的参数,确保机组追踪最优功率曲线,提高机组发电量(图5)。
  根据现场测试机组采用智能偏航控制技术前后机组的功率曲线的变化情况,结合机组实际的功率曲线可算出机组优化后低风速段效果能够提升不低于2%。
  风电机组转速和转矩的控制关系如图6所示,可以看出,为了获得最大发电功率,需要对风电机组转矩控制进行分段,在不同风速段采取不同控制策略。转矩控制的变速部分追求最优Cp,获得最大能量转换效率;定速部分采用PI控制,维持转速不变。转矩控制流程如圖7所示。
  使用自学习、大数据分析等方法,由风电机组大量的运行数据和外部获取的信息,对外部的环境、风机的运行状态以及其他参数特征,生成机组画像,对风机及其部件的性能进行测评和输出相应的控制策略,使风机实现自动调节运行策略和适应不同的外部条件变化,使风机具有自我进化的能力,不断依据自身的状态与外部环境进行智能降载调节,以提升机组的稳定性、发电能力和延长风机寿命。
  通过对双馈风电机组模型及实际测试,进行变桨控制器和转矩控制器参数的自调整,可以实现机组发电性能最优及保障机组的载荷安全。
  3 经济性分析
  采用双馈风电机组提质增效方案,电价按照0.55元/kWh,年平均利用小时数1 800 h,单台机组的年平均风速、发电量提升比例及收益对应关系如表1所示。
  以年平均风速5.5 m/s为例,单台机组的收益平均提升为5.97万元,而软件优化成本约为5万元,从而当年就可回收投资成本并获得收益。
  4 结束语
  本文对双馈风力发电机组发电量提升方案进行了研究,通过对机组控制策略的升级,不依托硬件改造,达到了双馈风力发电机组发电量提升5%、经济效益显著提升的效果。该方案普适性强,适用于国内早期装机的双馈风力发电机组,是提升我国存量风力发电机组发电能力的有效手段。
  参考文献
  [1] 姜传.提高双馈型风电机组低电压穿越能力的研究[D].北京:华北电力大学,2011.
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