摘要：风电机组的发电性能、可靠性等直接影响了运营商的效益，本文通过对风电机组运行优化方法进行总结探讨，并给出了发电量提升量和功率曲线变化率的评估流程及指标，针对国内某风电机组进行主控优化的实际案例，结合标准功率曲线测试对其发电量和功率曲线进行了准确评估，对促进风电行业的健康发展具有重大意义。

前言

近年来，随着风电场行业的大发展，在运机组数量急剧增长，如何提高在运机组的发电量成为了风电运营商重点关注的问题。风电机组的发电量与电网接纳能力、风资源、机组可靠性、机组发电性能及相关设备损耗等息息相关，其中提高机组的发电性能和可靠性，同时降低风电场和风电机组的设备损耗是风电运营商和机组厂家关注和优化的主要方向。目前国内风电场和风电机组的优化多集中在已出保的风电场，多为软件或硬件或两者相结合的方式，然而提到优化就涉及到优化技改费用，并涉及到优化效果的评估，评估结果将直接作为决策的依据及共享或支付优化收益的凭证。目前，国际及国内市场上尚未对优化评估方法形成统一的行业标准和规范，各大运营商和设备厂家及第三方公司都在不断发展和完善相关的优化评估方法。

本文通过对国内常见的优化方法进行总结分类，并给出了一般性的评估流程和方法，重点介绍了国内某机组主控程序改造效果的评估方法及效果，对风电行业的发展具有重大意义。

1.风电场运行优化方法总结

目前国内风电场和风电机组发电性能优化主要分为四个类别：改善风资源的优化;提高机组从风资源中吸收能量的能力的优化(机组性能优化);延长机组发电时间的优化(机组可靠性优化);降低风电场内设备损耗的优化。

1.1 改善风资源的优化

1)改善单个机组的风资源状况。主要手段为机组移位，加高塔筒，将风资源不好的机组转移到风资源好的位置，或通过塔筒的增高，减小地面粗糙度等对该机位风资源的影响;

2) 改善整场风资源优化状况(尾流控制)。通过整场风资源的合理调配，减少机组间尾流的影响，牺牲个别机组的出力情况使整场发电性能最优。

1.2 机组性能的优化

1)通过改变、恢复、提高叶片的气动特性而使机组性能提升。主要手段有叶片更换(小叶片更换为大叶片)、叶片加长(叶片根部、中部加长或加装叶尖套等)、叶片增功(叶片加装涡流发生器、扰流片等)、叶片清洗(清洗叶片污物，降低叶片表面粗糙度)、叶片修补(维修叶片开裂、局部损坏等)和叶片零位校准;

2)通过恢复、提高测风系统的精度而使机组性能提升。主要手段有风向标

3)校准和对正，更换风速计等;

4)通过恢复、提高部分传感器或零部件的精度而使机组性能提升。主要手段有转速传感器精度提升、温控阀改造等;

5) 通过减少或消除机组自动限功率运行而使机组性能提升。主要手段有齿轮箱、变频器等部件的散热器进行改造，提高散热效果，减少或消息机组自动限功率运行;

6)通过主控程序优化而使机组性能提升。主要优化目标有：提高机组偏航精度或根据风电场实际风资源情况调整偏航控制策略、切入切出风速的优化、控制策略有传统查表法到PID控制法的优化、根据空气密度自动调节的最佳Kopt跟踪优化、根据地形自动调节的最优桨距角跟踪优化、恒转速和恒功率阶段的智能切换、变频器转矩控制优化、提高额定转速或功率的超发优化等。

1.3 提高机组可靠性的优化

1)提高机组故障处理效率、定期维护效率、非发电设备故障处理、维护等效率;

2)统筹安排运检活动，消除机组集中性缺陷;

3)缩短限电时间。

1.4 降低设备损耗的优化

1)降低机组损耗;

2)降低生活用电(站用电);

3)降低场内线损;

4)降低无功设备损耗;

5)降低主变损耗等。

2.风电场运行优化常见评估方法及流程

风电场设备管理及运行优化评估指标往往以优化后发电量提升量为主，以机组功率曲线、可用率、故障率等变化率为辅。一般的，对改变机组性能的优化方案多采用发电量提升量和功率曲线量化变化率两种评价方式，对未改变机组性能的优化方案多采用发电量提升量进行评价。本部分的评估方法，仅适用于前面提到的前三种优化类型，不适用于降低设备损耗的优化，需要注意的是，该方法既适用于单台机组，也适用于整个风电场，对于单台机组可不用抽样，对于整个风电场则采用抽样的方法进行。在将来，除了对机组当前发电量、机组性能进行评价外，对机组整个生命周期内的效益、性能等评估将会成为主流。

2.1 评估流程

功率曲线量化变化率和发电量提升量评价流程分别如图1、图2所示。

2.1.1 功率曲线评价流程

功率曲线指标采用机舱功率曲线进行评价，评价流程为：

1)选取规则

选取机组规则：

抽取风电场内5台机组进行功率曲线评价。5台机组抽取规则为：2台主风向上机组、2台非主风向上机组、1台中间区域机组。

选取时间规则：

机组优化完成后的2个完整自然月及上一年与之对应的2个完整自然月。例如机组优化时间为2014年10月，则选取的时间段为：2014年11月-2014年12月和2013年11月-2013年12月。

对选取的两个时间段，根据场内测风塔实际风资源数据，统计出前后时间段内的平均空气密度。

2)优化前功率曲线

采用bin方法，对优化前功率曲线进行绘制，并采用外推功率曲线结合瑞利分布，计算出优化前各机组的机舱功率曲线在以下三个年平均风速下的外推年发电量：可研报告中代表年平均风速-1m/s、可研报告中代表年平均风速、可研报告中代表年平均风速+1m/s。

3)优化后功率曲线

采用同样的方法，计算出优化后各机组的机舱功率曲线在各年平均风速下的外推年发电量。

4)功率曲线指标

对优化前后不同年平均风速下的功率曲线进行比较，取5台机组功率曲线量化变化率的平均值，若在3个年平均风速下，功率曲线均有所提升，则认为功率曲线指标合格，否则认为不合格。

2.1.2 发电量评价流程

发电量提升量根据理论计算发电量变化与实际发电量变化的差值来进行评价，评价流程为：

1)选取时间。发电量的计算选取优化年和未优化年整年的风资源数据进行计算。

2)实际发电量变化率。从风电场单机运行情况月报表中统计整个风电场所有机组优化年和未优化年的实际发电量，计算实际发电量变化率。

3)优化前理论计算发电量。采用未优化年整年的测风塔数据，制作tab文件或tim文件，根据可研报告中的地形图及实际的机位布置图，采用厂家提供的标准功率曲线，利用发电量(Wasp、WT、Windsim等)计算软件进行整场理论电量的计算。

4)优化后理论计算发电量。采用优化年整年的测风塔数据，制作tab文件或tim文件，其余设置与条件与优化前相同，计算优化后的整场理论发电量。

5)优化后发电量变化率。采用理论计算发电量优化前后的变化率与实际发电量变化率的差值进行计算。

6)优化后提升发电量。根据优化后发电量变化率计算优化后提升发电量。

图1 功率曲线量化变化率评估流程

图2 发电量提升量评价流程

2.2 评估指标

2.2.1 功率曲线评价指标

3.国内某风电场机组主控优化方案

国内某风电场华锐机型功率曲线无法满足合同保证值要求，可靠性较低，为了改善机组的发电性能，该风电场进行了如下控制策略的优化。

1)针对每台风机，设置正确的控制参数，如桨叶型号、桨叶零位置参考角度、Cp 值、起机和停机风速等重要参数，以提高风机发电量并大幅减小风机振动。并且通过专用的参数管理工具对每台风机的控制参数进行管理，保证以后更新程序不会影响之前校正好的参数。

2)针对每台风机的海拔高度和环境温度变化，采用自适应控制方法调整风机的输出功率，提高发电量。

3)针对特定的桨叶类型，采用独立变桨和优化的变桨控制策略，特别是优化低风速区和高风速区的变桨控制，拓展风机运行风速区间，提高发电量。

4)自适应主动阻尼控制策略， 降低每台风机塔筒振动， 使风机运行更平稳。

5)提供专门的故障诊断软件， 开放 PLC 软件关键控制参数和中间计算过程，实时显示相关数据波形及各个 IO 状态， 自动诊断风机故障并提供详细解决方案指导。

4.标准功率曲线测试评估方法

为了验证该机组主控优化效果，本文中按照第三章提供的评估方法与标准功率曲线测试相结合的方式对其进行评估，除对功率曲线、发电量进行评估外，还对机组风能利用系数和控制策略进行了评估。目前，采用IEC61400-12-1进行实际功率曲线测试也被国内外风电行业普遍所认可。

用于功率曲线测量的风速、气压、温度等数据的测风塔在该风电机组东北方向60°，217米处。测量风电场机组分布如图3所示。

从2014年6月开始，对L2-10机组进行叶片校零和主控程序优化升级工作，于2014年11月23日完成全部改造工作。该机组在2011年优化前曾由同一家测试团队进行了标准功率曲线测试工作，以此来作为优化前实测功率曲线。

本节采用2011年和2014年实测功率曲线数据，分析优化前后实测功率曲线、实测风能利用系数、年发电量和控制策略的变化情况。其中优化前实测曲线采用2010年11月1日~2011年1月6日数据进行分析，优化后实测曲线采用2014年11月23日~2015年1月4日数据进行分析。

图3 测量地点机组布置图

4.1 功率曲线对比分析

图4为被测机组优化前后2011年与2014年实测功率曲线对比图。从图中可以看出：除3m/s风速以外各风速段下，优化后2014年的实测功率曲线的表现皆优于优化前2011年实测功率曲线;在5.5m/s~12.5m/s风速段内功率曲线提升较高，并于风速10.5m/s时功率提升量达到最高值89.7kW;优化后2014年实测功率曲线在12m/s风速下达到保证额定功率值，而2011年的实测功率曲线是在13m/s达到保证额定功率值;并且机组在2014年优化后实测连续最大功率达1529kW高于优化前2011年的1512kW。

图4 优化前后2011年与2014年实测功率曲线对比图(标准空气密度 1.225kg/m3)

4.2 年发电量对比分析

图5为被测机组优化前后2011年与2014年理论年发电量与保证年发电量曲线的关系图。从图中可以看出：在4m/s~11m/s的年平均风速下，优化后被测机组的理论年发电量均有所提升。理论年发电量随年平均风速的升高依次递减，提升比值在3%~8%之间。

根据麒麟山风电场可研报告中显示：该风电场的年平均风速为7.66m/s。因此该风电场在其年平均风速下的理论年发电量提升4.43%左右。

图5 优化前后2011年与2014年理论年发电量与保证年发电量的关系图

4.3 风能利用系数曲线对比分析

图6为被测机组优化前后2011年与2014年实测风能利用系数曲线对比图。从图中可以看出：整体上优化后2014年的风能可利用系数值高于优化前2011年，机组优化效果较好，特别是3.5m/s~13m/s风速段内优化效果明显。

图6 优化前后2011年与2014年实测风能利用系数曲线对比图(标准空气密度 1.225kg/m3)

4.4 控制策略对比分析

图7为被测机组优化前后2011年与2014年的风速—桨距角和风速—转速对比图。由图可知：优化后改变了变桨控制策略，分段设置最优桨距角，减少了机组追踪最佳风能利用系数控制阶段的桨距角，由1.5°改为了0°;改变了机组转速控制策略，优化了空气密度相关设置值，提高了机组额定转速，由1790rpm改为了1815rpm。

图7(a) 优化前后桨距角对比图             图7(b) 优化前后发动机转速对比图

4.5 小结

综上所述，该机组经过主控程序升级、优化变桨和转速控制策略后，机组实测功率曲线、风能利用系数都有了明显的提升。风电场的理论年发电量可提升3%~8%，在该风电场可研年平均风速(7.66m/s)下理论年发电量可提升4.43%左右，整体优化效果良好。

结论

本文对风电场常见优化方法进行了总结探讨，总结了一般风电场优化评估方法的流程，并从风电场主控优化的实际案例，结合标准功率曲线测试的方法对其优化效果进行了评估，结论如下：

1)风电场优化方法可总结为4类：改善风资源、提高机组性能、提高机组可靠性、降低整场设备损耗。

2)风电场优化评估方法一般可从机组发电量和功率曲线量化变化率进行评估。

机组实施主控优化技改后，通过标准功率曲线测试和一般评估方法相结合，可以评估出较为精确的结果。最优风能追踪及变转矩恒转速PID控制策略比查表插值转速转矩控制策略要好，且该机组最佳Kopt值在0.11-0.122范围内工作时效果较优，恒功率模块让机组在额定功率以上工况时出力稳定在额定功率，减小了风速波动对功率输出带来的影响。