摘要:隨著風(fēng)電場(chǎng)行業(yè)的大發(fā)展,在運(yùn)行機(jī)組數(shù)量急劇增長(zhǎng)的情況下,風(fēng)電機(jī)組的發(fā)電性能、可靠性問(wèn)題迫切需要解決。本文通過(guò)數(shù)據(jù)分析,清晰地展現(xiàn)風(fēng)電機(jī)組的能量真正損失在哪兒了,進(jìn)行性能分析與優(yōu)化建議,對(duì)提高和優(yōu)化機(jī)組性能和可靠性提供強(qiáng)大的依據(jù)。
1、前言
國(guó)家“十三五”能源規(guī)劃指出,到2020年,中國(guó)風(fēng)電規(guī)模要達(dá)到2億千瓦,規(guī)劃明確風(fēng)電主要以大型基地為主,截止2015年底,全國(guó)并網(wǎng)風(fēng)電裝機(jī)容量12934萬(wàn)千瓦,設(shè)備平均利用小時(shí)為1728小時(shí)。隨著風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行時(shí)間的增加,機(jī)組性能和可靠性方面的問(wèn)題也逐漸增多,造成了不必要的發(fā)電量損失和經(jīng)濟(jì)損失。
本文通過(guò)數(shù)據(jù)處理、KPI指標(biāo)分析、損失電量分解、根源分析等手段,評(píng)估風(fēng)電場(chǎng)和每臺(tái)機(jī)組的實(shí)際發(fā)電能力,可靠地進(jìn)行詳細(xì)科學(xué)的分析和診斷,準(zhǔn)確回答出“風(fēng)電場(chǎng)和風(fēng)電機(jī)組的電量損失在了哪里”,使管理者全面了解風(fēng)電場(chǎng)的最真實(shí)情況,并為優(yōu)化技改提供方向。
2、背景
現(xiàn)場(chǎng)通過(guò)數(shù)據(jù)采集方式,可得到機(jī)組、升壓站、電能量計(jì)量等相關(guān)數(shù)據(jù),通過(guò)這些數(shù)據(jù)可計(jì)算相應(yīng)的指標(biāo),如風(fēng)電機(jī)組可利用率、風(fēng)電機(jī)組功率曲線(xiàn)、風(fēng)電機(jī)組發(fā)電量及可利用小時(shí)數(shù)等等。以往發(fā)電企業(yè)更多關(guān)注限電、停機(jī)、故障等最直接表現(xiàn)出來(lái)的問(wèn)題,通過(guò)計(jì)劃經(jīng)營(yíng)、檢修、維護(hù)等方式來(lái)提供發(fā)電效益,往往忽略了機(jī)組性能問(wèn)題。我們會(huì)發(fā)現(xiàn),當(dāng)限電、停機(jī)、故障等都不存在的時(shí)候,發(fā)電量的表現(xiàn)仍然不盡人意。通過(guò)分析和實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),機(jī)組性能存在可觀的優(yōu)化空間。性能分析不但能提高發(fā)電效益,同時(shí)能對(duì)技改后評(píng)估提供依據(jù)。風(fēng)電機(jī)組性能問(wèn)題表現(xiàn)為兩個(gè)方面。一是限功率運(yùn)行;二是功率曲線(xiàn)表現(xiàn)差。
通過(guò)對(duì)運(yùn)行數(shù)據(jù)分析,往往可以發(fā)現(xiàn)高溫、結(jié)冰、風(fēng)向標(biāo)、葉片、控制策略異常以及軟件配置等問(wèn)題。解決這些問(wèn)題能夠減少被考核,提高發(fā)電能力,避免大部件故障的發(fā)生等,提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益。
功率曲線(xiàn)是衡量機(jī)組發(fā)電能力最直觀的表述。它能幫助我們進(jìn)行機(jī)組之間的比較或與保證功率曲線(xiàn)比較。廠(chǎng)家提供的保證功率曲線(xiàn)往往是在標(biāo)準(zhǔn)空氣密度下以自由來(lái)流風(fēng)速進(jìn)行擬合的,而采集的風(fēng)速則是機(jī)艙風(fēng)速。因此,在與保證功率曲線(xiàn)對(duì)比時(shí),需要將機(jī)艙風(fēng)速修正為相同空氣密度下的自由來(lái)流風(fēng)速。
如圖1所示,藍(lán)色點(diǎn)為風(fēng)機(jī)SCADA中導(dǎo)出的原始數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖,灰色點(diǎn)為藍(lán)色點(diǎn)計(jì)算出的風(fēng)機(jī)原始機(jī)艙功率曲線(xiàn),紅色點(diǎn)線(xiàn)為保證功率曲線(xiàn),從圖中可以看到由于風(fēng)機(jī)廠(chǎng)家的設(shè)置自由來(lái)流風(fēng)速與風(fēng)輪機(jī)艙風(fēng)速之間的影響差異,導(dǎo)致機(jī)艙風(fēng)速遠(yuǎn)小于真實(shí)風(fēng)速,SCADA數(shù)據(jù)繪制的功率曲線(xiàn)遠(yuǎn)高于保證功率曲線(xiàn),無(wú)法反映功率曲線(xiàn)的性能損失。通過(guò)風(fēng)速修正后的功率曲線(xiàn)如黃色點(diǎn)所示,可以看到機(jī)組真實(shí)的功率曲線(xiàn)并沒(méi)有達(dá)到保證功率曲線(xiàn)。使用風(fēng)速修正后的風(fēng)速計(jì)算,可以計(jì)算出機(jī)組功率曲線(xiàn)劣化帶來(lái)的性能損失。
圖1 功率曲線(xiàn)對(duì)比圖
本文選取某一個(gè)風(fēng)場(chǎng)的數(shù)據(jù),按照詳細(xì)分析流程的描述進(jìn)行操作,具體的揭示了通過(guò)性能分析發(fā)現(xiàn)的機(jī)組問(wèn)題。
3、分析流程
3.1 分析流程概述
由于數(shù)據(jù)的龐大復(fù)雜,需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,清洗等操作。通過(guò)數(shù)據(jù)的輸入、數(shù)據(jù)處理及最后的數(shù)據(jù)輸出,完成能量可利用率指標(biāo)的計(jì)算,形成數(shù)據(jù)的查詢(xún)與展示。輸入的數(shù)據(jù)通常有機(jī)組10min數(shù)據(jù)、測(cè)風(fēng)塔數(shù)據(jù)、機(jī)組故障數(shù)據(jù)、測(cè)風(fēng)數(shù)據(jù)、報(bào)表數(shù)據(jù)、臺(tái)賬數(shù)據(jù)、地形圖等,經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)插補(bǔ)、數(shù)據(jù)篩選與分類(lèi)、數(shù)據(jù)量化等方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,最終展示出各指標(biāo)的散點(diǎn)圖、柱狀圖、曲線(xiàn)圖、時(shí)序圖、餅圖、玫瑰圖、甘特圖、瀑布圖、地圖、樹(shù)地圖、堆疊圖、面積圖、氣泡圖等可視化分析形式。
圖2 分析流程圖
3.2 分析基礎(chǔ)平臺(tái)
基于R、Python、H2O對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘、分析、建模,基于Spark實(shí)現(xiàn)全量數(shù)據(jù)的大型分布式模型訓(xùn)練、驗(yàn)證、評(píng)估,通過(guò)分類(lèi)、回歸等機(jī)器學(xué)習(xí)算法,在Hadoop集群主節(jié)點(diǎn)、Spark節(jié)點(diǎn)、DataNode和交換機(jī)進(jìn)行配置,完成數(shù)據(jù)的分布式計(jì)算和集群管理,從而實(shí)現(xiàn)算法的開(kāi)發(fā)。
圖3 數(shù)據(jù)分析引擎
表1 機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫(kù)
4、性能分析與優(yōu)化
4.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量分析
本文采用的是機(jī)組SCADA系統(tǒng)導(dǎo)出的2014年9月1日至2015年10月1日的10分鐘數(shù)據(jù)。其中2015年6、9月數(shù)據(jù)缺失;21號(hào)機(jī)組缺少6月份以后的數(shù)據(jù),22號(hào)機(jī)組所有數(shù)據(jù)缺失。此時(shí),對(duì)于缺失數(shù)據(jù)可以選擇通過(guò)算法進(jìn)行插補(bǔ)。由于缺失數(shù)據(jù)對(duì)本文的分析不產(chǎn)生影響,因此忽略插補(bǔ)步驟。下一步進(jìn)行數(shù)據(jù)量化。
圖4 數(shù)據(jù)量化分析
4.2 整體發(fā)電量分析
通過(guò)數(shù)據(jù)量化得到32臺(tái)機(jī)組2014年10月至2015年10月12日故障停機(jī)、高溫降容及其他降容損失電量達(dá)488萬(wàn)kWh,占應(yīng)發(fā)電量的6.04%。其他由于齒輪箱油溫高降容損失26萬(wàn)kWh,發(fā)電機(jī)驅(qū)動(dòng)端軸承溫度高損失4.14萬(wàn)kWh,發(fā)電機(jī)非驅(qū)動(dòng)端軸承溫度高損失3.68萬(wàn)kW,發(fā)電機(jī)繞組溫度高損失0.06萬(wàn)kWh;停機(jī)及其他降容損失454.12萬(wàn)kWh。同時(shí),機(jī)組之間功率曲線(xiàn)相差比較大,見(jiàn)下圖。
圖5 功率曲線(xiàn)對(duì)比圖
4.3 機(jī)組異常問(wèn)題分析
根據(jù)SCADA的10分鐘數(shù)據(jù)利用數(shù)據(jù)模型分析機(jī)組的發(fā)電性能、控制策略和大部件穩(wěn)定性。分析結(jié)果匯總?cè)缦拢?br />
1、 機(jī)組由于高溫存在限功率運(yùn)行的情況
由于機(jī)組程序設(shè)置高溫(齒輪箱油溫75°)后,機(jī)組自動(dòng)限功率運(yùn)行,直至達(dá)到極限溫度后停機(jī)。分析發(fā)現(xiàn)每個(gè)月都存在齒輪箱高溫降容的情況,其中2014年11月、2015年3月和5月比較嚴(yán)重;大風(fēng)月份發(fā)電機(jī)前后軸承也存在高溫降容情況。除14、15和20號(hào)外其他機(jī)組都出現(xiàn)過(guò)齒輪箱高溫降容情況,9、32、17、4、24比較嚴(yán)重;32、33、13、24、26、2、9、3、23、11、30、7、21號(hào)發(fā)電機(jī)驅(qū)動(dòng)端存在高溫情況;9、24、18、20、7、2、13、33、11發(fā)電機(jī)非驅(qū)動(dòng)端存在高溫情況;13號(hào)機(jī)組2015年4月出現(xiàn)過(guò)發(fā)電機(jī)繞組高溫降容情況。
為分析近期機(jī)組情況,本文通過(guò)2015年8月和10月數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)。4、5、9、10、11、13、14、16、17、23、24、25、28,共13臺(tái)機(jī)組存在齒輪箱高溫問(wèn)題。高溫情況在10月份后有所緩解,但是4、5、16、17這4臺(tái)機(jī)組還存在齒輪箱油溫高問(wèn)題。
優(yōu)化建議:此時(shí)應(yīng)建議風(fēng)電場(chǎng)對(duì)10月份還存在問(wèn)題的機(jī)組檢查其齒輪箱散熱器是否堵塞、溫控閥和單向閥是否失效、油泵是否失效;同時(shí)加強(qiáng)對(duì)其他機(jī)組齒輪箱散熱系統(tǒng)的維護(hù),可考慮進(jìn)行改造避免發(fā)電量損失。同時(shí)檢查出現(xiàn)過(guò)高溫降容的發(fā)電機(jī)軸承是否存在電腐蝕情況,振動(dòng)是否存在異常,潤(rùn)滑油脂是否合適等問(wèn)題。
圖6 某機(jī)組功率曲線(xiàn)圖
2、 控制策略修改導(dǎo)致發(fā)電性能下降
絕大部分機(jī)組在4、5和10月份調(diào)整過(guò)控制策略,導(dǎo)致機(jī)組發(fā)電性能有所下降。
分析發(fā)現(xiàn)10月份前絕大部分機(jī)組功率曲線(xiàn)出現(xiàn)了下降;懷疑是由于程序升級(jí)導(dǎo)致,若存在限電的話(huà),個(gè)別機(jī)組也有可能是限電導(dǎo)致;分析發(fā)現(xiàn)各機(jī)組額定轉(zhuǎn)速有所不同,控制參數(shù)前后不一致。如5、7、9、12、15、16、17、18、23、25、26、29、30、31、33,共15臺(tái)機(jī)組發(fā)電性能在10月份出現(xiàn)了明顯下降。
此時(shí)應(yīng)建議風(fēng)電場(chǎng)確認(rèn)是否進(jìn)行了程序升級(jí),10月份后是否開(kāi)始限電。同時(shí)調(diào)查上述15臺(tái)機(jī)組程序版本及控制參數(shù)是否存在問(wèn)題,特別是26號(hào),若確實(shí)是由于程序升級(jí)導(dǎo)致,建議恢復(fù)到8月份程序版本。
圖7 不同時(shí)段功率曲線(xiàn)對(duì)比圖
3、 個(gè)別機(jī)組功率曲線(xiàn)表現(xiàn)不好
分析發(fā)現(xiàn)全場(chǎng)機(jī)組功率曲線(xiàn)一致性較差,個(gè)別機(jī)組功率曲線(xiàn)存在問(wèn)題,個(gè)別機(jī)組在一些月份存在問(wèn)題。
其中一些機(jī)組功率曲線(xiàn)離散度比較大,功率曲線(xiàn)與其他機(jī)組相比相差較大,如9、10、19、26、29、30這6臺(tái)機(jī)組;建議檢查這些機(jī)組設(shè)備配置是否有區(qū)別,特別是主控程序版本、變頻器、變槳系統(tǒng)及風(fēng)速儀、風(fēng)向標(biāo)及傳遞鏈等。
其中機(jī)組8、25在10月的時(shí)候功率曲線(xiàn)差,分析發(fā)現(xiàn)其額定轉(zhuǎn)速低于其他機(jī)組,建議檢查這些機(jī)組控制參數(shù)列表設(shè)置是否存在問(wèn)題,調(diào)查發(fā)電機(jī)型號(hào)是否與其他機(jī)組不一致。
其中機(jī)組4、15、16的功率曲線(xiàn)差,建議風(fēng)電場(chǎng)檢查風(fēng)向標(biāo)是否校正,葉片零位是否校正,葉片是否存在污染或者破損等。
4、 控制策略存在異常
分析發(fā)現(xiàn)個(gè)別機(jī)組的最優(yōu)CP控制階段采用了兩個(gè)動(dòng)態(tài)的Kopt參數(shù),針對(duì)不同的空氣密度。如27、28這兩臺(tái)機(jī)組,在8月和10月一直存在這種情況。建議風(fēng)電場(chǎng)與廠(chǎng)家或者維護(hù)單位確認(rèn)是否在一些機(jī)組上進(jìn)行相關(guān)試驗(yàn),并對(duì)試驗(yàn)結(jié)果請(qǐng)相關(guān)專(zhuān)家進(jìn)行評(píng)估,挑選最優(yōu)參數(shù)進(jìn)行升級(jí)。
表2 機(jī)組性能分析表
5、結(jié)論
通過(guò)對(duì)風(fēng)電機(jī)組的性能分析,利用數(shù)據(jù)說(shuō)話(huà),科學(xué)地分析每臺(tái)機(jī)組的性能損失問(wèn)題,可針對(duì)性地解決問(wèn)題,提高機(jī)組的發(fā)電量。但是在性能分析中,還存在兩個(gè)問(wèn)題:一是數(shù)據(jù)質(zhì)量差,隨著數(shù)據(jù)過(guò)多的缺失,風(fēng)電場(chǎng)的一些真實(shí)問(wèn)題會(huì)隨之丟失。欲實(shí)現(xiàn)精細(xì)化管理,必須加強(qiáng)數(shù)據(jù)采集技術(shù):如建設(shè)通訊中斷就地緩存。二是全參數(shù)的數(shù)據(jù)量大,目前大多數(shù)廠(chǎng)商只采集部分?jǐn)?shù)據(jù)。為了達(dá)到更精準(zhǔn)的根源分析,需要借助全參數(shù)的數(shù)據(jù)相互耦合判斷。在數(shù)據(jù)量隨之增大后,對(duì)性能的要求也隨之增高,尤其是對(duì)實(shí)時(shí)性能分析的要求更高。因此,需要引入大數(shù)據(jù)平臺(tái)存儲(chǔ)技術(shù),如HDFS、HIVE等和流數(shù)據(jù)處理技術(shù),如SparkStreaming、Storm等。