復(fù)雜山地風(fēng)電場后評估技術(shù)及方法探析

【摘要】近十年來國內(nèi)裝機容量增長迅猛，部分風(fēng)電場實際發(fā)電利用小時數(shù)明顯低于設(shè)計水平或廠家保證的水平。特別針對國內(nèi)的復(fù)雜山地風(fēng)電場，發(fā)電量不達設(shè)計值有兩大主因，第一是設(shè)計階段的風(fēng)流場建模錯誤，第二是運行階段的風(fēng)機性能劣化。本文主要結(jié)合SCADA數(shù)據(jù)分析與風(fēng)電場建模方法，準確判斷發(fā)電量低的根本原因，創(chuàng)新性地實現(xiàn)功率曲線量化對標(biāo)，并探索風(fēng)電機組性能監(jiān)督方法和發(fā)電量提升手段?！娟P(guān)鍵詞】

流場整定，功率曲線量化對標(biāo)，SCADA，數(shù)據(jù)交叉對比，理論發(fā)電小時數(shù)提升1流場整定首先，我們需要明確哪些因素可能導(dǎo)致復(fù)雜山地風(fēng)電場設(shè)計階段的風(fēng)流數(shù)據(jù)模擬產(chǎn)生錯誤：1）測風(fēng)時間不足，2）測風(fēng)塔選址不具備代表性，3）風(fēng)流場建模模型選擇不合理，4）微觀選址點位變動后未能重新進行流場建模。因此，在進行后評估工作之前，需要先進行流場整定工作，其目的在于獲得風(fēng)電場真實的風(fēng)流特性圖譜，進而得到每臺機組真實的理論發(fā)電量數(shù)值，從而為SCADA功率曲線導(dǎo)出的理論發(fā)電量對標(biāo)奠定基礎(chǔ)。為了更好地考慮復(fù)雜山地對風(fēng)流場的影響，我們采用借助計算流體力學(xué)（CFD）技術(shù)計算流體的特性。描述流體運動的方程是質(zhì)量和動量守恒方程（Navier-Stokes方程）。三維瞬時Navier-Stokes方程的一般形式（笛卡爾張量形式）由方程（1）給出：

（1）連續(xù)性方程為方程（2）：

（2）瞬時風(fēng)速是一個隨機變量，通常將瞬時風(fēng)速分解為平均風(fēng)速（獨立于時間變化）與隨機分量（隨時間變化很快）。因此瞬時風(fēng)速可以寫成如下方程（3）：（3）把方程（3）代入方程（1）與方程（2），并對時間進行積分，就可以得到如下方程（4）：（4）本文采用計算流體力學(xué)（CFD）軟件對相關(guān)項目進行評估及分析。它求解雷諾平均方程與質(zhì)量平均方程。對于不可壓縮穩(wěn)態(tài)流體，方程（2）將變?yōu)榉匠蹋?），方程（4）將變?yōu)榉匠蹋?）如下所示：（5）（6）湍流部分則借助湍流粘性的概念進行參數(shù)化。此方法建立在雷諾應(yīng)力項與平均風(fēng)速梯度成正比的假設(shè)之上，如方程（7）所示：（7）湍流粘性等于湍流長度尺度與速度尺度的乘積，而后兩者都是湍流的特征尺度。湍流的速度尺度由湍流動能的平方根給出，如方程（8）所示：（8）湍流動能則是由傳輸方程（9）給出，如下：（9）湍流動能產(chǎn)生項和耗散項分別表達如方程（10）與方程（11）：（10）（11）邊界條件是由軟件自動生成，例如入口邊界條件在垂直方向上被劃分為三個不同區(qū)域以充分考慮大氣邊界層的結(jié)構(gòu)。第一層從地表到高度hs，為表面層，風(fēng)廓線特征遵循對數(shù)法則。過渡層，高度從hs到hbl，為Eckman層。在更高的區(qū)域中，地理風(fēng)條件被應(yīng)用。湍流動能是一個常量，根據(jù)入口處定義的粗糙度進行計算。計算區(qū)域的底層的邊界條件為具有粗糙度賦值的墻壁類型，粗糙度的影響是由處在障礙物范圍內(nèi)的網(wǎng)格中的吸收井項來模擬的。對稱條件被應(yīng)用于計算區(qū)域的側(cè)面，其含義是沒有風(fēng)流和標(biāo)量通量穿過邊界。頂面邊界條件為Neumann條件：所有變量在Z方向上的導(dǎo)數(shù)均為零。出口邊界條件為壓力條件。2

流場整定過程中的網(wǎng)格生成機制網(wǎng)格自動生成技術(shù)采用結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格對整個空間進行離散化，并對特定區(qū)域（即繪圖區(qū)域）處進行網(wǎng)格加密，網(wǎng)格單元維度的擴展以及長寬比受到控制，以避免收斂的不穩(wěn)定性。特別值得注意的是，本文采用的CFD計算方法會根據(jù)不同的來風(fēng)方向重新生成網(wǎng)格，可以使網(wǎng)格與來風(fēng)方向正交化本文采用的網(wǎng)格分辨率為水平方向25米，垂直方向5米。在數(shù)值求解方面，MIGAL-S求解器可以在整個計算區(qū)域上在每個迭代循環(huán)上同時求解風(fēng)速分量和壓強，也就是通常所說的耦合求解器。這種方法要求更強大的存儲容量，但具有顯著加速收斂的優(yōu)點。全部的離散方程由一個矩陣系統(tǒng)來表示，作為ILU(0)類型的不完全LU分解的對象。為了改進求解的穩(wěn)健性，進行了一個預(yù)處理來增大主對角線上的項。一個GMRES類型的預(yù)解算子也被用于該過程。此外，MIGAL-S求解器使用了多重網(wǎng)格求解技術(shù)。這種方式實現(xiàn)在不同疏密的網(wǎng)格中陸續(xù)求解方程（從最細致的到最粗的網(wǎng)格），這樣使得收斂最慢的誤差的低頻分量收斂更快。針對所求解問題的類型，測試表明V型循環(huán)比W型循環(huán)在遍歷網(wǎng)格時能夠更快地收斂。而疏密程度不同的網(wǎng)格的層數(shù)則自動由MIGAL-S求解器進行計算。圖1網(wǎng)格生成效果圖（風(fēng)向=正北360度）3流場整定結(jié)果通過對比主導(dǎo)風(fēng)向的整定后的流場圖譜可以清晰地看到與可研階段在風(fēng)速和發(fā)電量上的差異。圖2流場整定前后風(fēng)速圖譜的差異利用整定后的圖譜，結(jié)合專業(yè)CFD軟件，可以重新計算每臺機組的理論發(fā)電小時數(shù)。就一個國內(nèi)20MW風(fēng)電場而言，其各臺機組實際上網(wǎng)電量均遠遠低于可研值，本文對其進行了流場整定，整定前后的結(jié)果如表1所示：非常明顯，機點位（T1,T5,T8）正好處于差異很大的點位，那么實際發(fā)電量低于可研水平的主要原因是設(shè)計階段建模誤差過大造成的。然而，其他點位在整定前后的理論電量差異均小于3%，這說明這些點位的實際發(fā)電量低的原因則是因為風(fēng)機性能表現(xiàn)低于廠家的保證水平。以上例子的情況在國內(nèi)已經(jīng)建成的機組中非常普遍，因此，為了獲得準確的風(fēng)機性能評估結(jié)果，本文在接下來的章節(jié)探討了利用SCADA數(shù)據(jù)進行風(fēng)機性能曲線評估的方法和結(jié)果。4單臺機組SCADA數(shù)據(jù)分析方法本文采用的SCADA分析方法首先將各臺風(fēng)機逐10分鐘的SCADA數(shù)據(jù)導(dǎo)入專業(yè)的SCADA智能分析軟件，從而得到每一個風(fēng)機數(shù)據(jù)點的狀態(tài)分類：正常，超發(fā)，降級，限電，部分限電，停機，部分停機。然后只針對正常的數(shù)據(jù)點擬合SCADA功率曲線。圖3軟件擬合后的SCADA功率曲線（剔除了非正常數(shù)據(jù)點；SCADA–藍色/廠家–黑色）在得到功率曲線擬合結(jié)果后，圖3清晰地展示了一個SCADA功率曲線明顯低于廠家保證水平的情況；更近一步，針對明顯具有功率曲線劣化的情況，本文繼續(xù)利用數(shù)據(jù)交叉比對功能，對功率-風(fēng)速數(shù)據(jù)散點進行時間尺度著色：在圖4，圖5中發(fā)現(xiàn)功率曲線具有明顯地隨時間變化的趨勢，這就可以幫助運維人員立即發(fā)現(xiàn)功率曲線劣化趨勢，及時采取措施。圖4某風(fēng)機功率曲線明顯隨時間劣化圖5某風(fēng)機功率曲線明顯隨時間劣化特別值得一提的是，通過專業(yè)的SCADA分析軟件，本文在進行功率曲線擬合的同時，針對不同點位，不同時間段的空氣密度差異進行了校正，從而得到IEC標(biāo)準下的SCADA功率曲線，使得下一步的對標(biāo)具備可比性和科學(xué)性。圖6某風(fēng)機SCADA功率曲線與IEC功率曲線對比5

功率曲線對標(biāo)上一章節(jié)介紹了對于單臺機組功率曲線擬合的方法，這一章節(jié)，我們來探討如何針對全場所有風(fēng)機進行功率曲線對標(biāo)排名，從而合理制定檢修優(yōu)先級。針對國內(nèi)某30MW風(fēng)電場（配備15臺額定功率2000KW的同一國產(chǎn)廠家的機組），我們首先對全部15臺風(fēng)電進行數(shù)據(jù)點分類篩查和功率曲線擬合，從而得到15條SCADA功率曲線。但是，我們遇到的問題是無法進行每臺機組之間的功率曲線比較。如圖7所示，我們甚至很難分辨不同機組之間的功率曲線孰優(yōu)孰劣。圖7兩臺不同風(fēng)機擬合的SCADA功率曲線無法進行量化對比

就此，本文創(chuàng)造性地提出功率曲線對標(biāo)方法，即通過給15臺功率曲線輸入相同的風(fēng)資源水平，再結(jié)合專業(yè)的CFD軟件，分別得到其理論發(fā)電小時數(shù)。結(jié)果如圖8所示，可以明顯看到WT12,WT04,WT06,WT14,WT05機組的功率曲線比廠家功率曲線明顯偏差，導(dǎo)致在理論小時數(shù)上的損失達到100-300小時。圖8相同風(fēng)資源下各機組理論發(fā)電小時數(shù)差異另一方面，針對每一個問題機組點位，本文利用CFD軟件重新外推后的風(fēng)速分別結(jié)合SCADA功率曲線和廠家功率曲線，得到由于性能劣化帶來的發(fā)電量損失量化指標(biāo)。圖9劣化機組理論發(fā)電小時數(shù)與可研的差異值得一提的是，如果只單純地看上網(wǎng)電量水平，以上問題機組中的WT14機組在全場高居第一。而這只是因為該機組點位處