一种风力电站可靠性分析方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种风力电站可靠性分析方法及系统，其中方法包括：获取每台风电机组的状态数据；基于每台风电机组的状态数据计算出每台风电机组的可用系数；基于风电场的参数以及每台风电机组的可用系数，并计算出风电场的可用系数和风电场的输出功率；基于风电场的可用系数和风电场的输出功率，选取可靠性指标并对风力电站进行可靠性分析，得到可靠性分析结果。本发明专利技术通过对风力电站分层级进行可靠性分析，根据可靠性分析结果进行故障检测和维修，并利用电网储能设备维持风力电站的未来输出功率的稳定性，增加了风力电站和电网储能设备的使用寿命。的使用寿命。的使用寿命。

【技术实现步骤摘要】
一种风力电站可靠性分析方法及系统


[0001]本专利技术涉及风力发电
，特别涉及一种风力电站可靠性分析方法及系统。

技术介绍

[0002]传统能源是化石能源。化石能源的大量开采和利用，容易对环境造成具体的危害，比如酸雨、温室效应等等。于是，发达国家越来越重视新型清洁能源。而风能是新型清洁能源之一，越来越受到人类的青睐。但是风能的波动性比较大，使得风力电站的输出功率处于不稳定状态，需要人工智能对其进行可靠性分析，并根据可靠性分析结果进行智能控制。
[0003]现有技术CN110084465B提供了一种基于储能的风力发电系统成本/供电可靠性评估方法，通过断电赔偿费用作为系统可靠性的评估对象，利用动态规划化算法对AA
‑
CAES储能电站充放电功率进行优化以平衡风力发电的随机性。但现有技术CN110084465B是通过压缩空气进行储能，只是对风力电站整体的可靠性分析，没有对风力电站进行分层次的可靠性分析，也没有根据可靠性分析结果进行故障检测和维修，且储能采用的是压缩空气，没有电网储能设备反应时间短，充电速度快。但电网储能设备反应如果没有设定SOC阈值和控制SOC充电电流，容易因为充电电流过大和SOC阈值过低，从而影响电网储能设备的使用寿命。

技术实现思路

[0004]本专利技术目的之一在于提供了风力电站可靠性分析方法，通过对风力电站分层级进行可靠性分析，根据可靠性分析结果进行故障检测和维修，并利用电网储能设备维持风力电站的未来输出功率的稳定性，增加了风力电站和电网储能设备的使用寿命。
[0005]本专利技术提供了一种风力电站可靠性分析方法应用于风力电站，风力电站包括多个风电场，任一个风电场包括多台风电机组，包括：
[0006]获取每台风电机组的状态数据；
[0007]基于每台风电机组的状态数据计算出每台风电机组的可用系数；
[0008]基于风电场的参数以及每台风电机组的可用系数，并计算出风电场的可用系数和风电场的输出功率；
[0009]基于风电场的可用系数和风电场的输出功率，选取可靠性指标并对风力电站进行可靠性分析，得到可靠性分析结果。
[0010]优选地，基于每台风电机组的状态数据计算出每台风电机组的可用系数，包括：
[0011]获取每台风电机组的状态数据；
[0012]基于每台风电机组的历史数据构建功率
‑
风速预测模型；
[0013]基于功率
‑
风速预测模型和未来天气预报的风速，预测每台风电机组的未来输出功率；
[0014]基于每台风电机组的预测的未来输出功率，得到每台风电机组的可用系数。
[0015]优选地，基于风电场的可用系数和风电场的输出功率，选取可靠性指标并对风力电站进行可靠性分析，得到可靠性分析结果，包括：
[0016]获取每个风电场的输出功率，计算出风力电站的总功率；
[0017]基于每个风电场的可用系数，计算出风力电站的可用系数；
[0018]选取可靠性指标，其中，可靠性指标包括停运时间、故障时间和故障率；
[0019]获取风电场的可用系数和历史维修记录并选取的可靠性指标，基于选取的可靠性指标，计算出可靠性指标对应的数值并进行汇总，得到风力电站可靠性分析数据表。
[0020]优选地，风力电站可靠性分析方法，还包括：
[0021]获取任一风电场的当前状态数据，并根据当前状态数据对风电场内的风电机组检测是否异常并确定维修顺序；
[0022]其中，获取任一风电场的当前状态数据，并根据当前状态数据对风电场内的风电机组检测是否异常并确定维修顺序，包括：
[0023]获取任一风电场的历史数据，构建任一风电场的可用系数数据库；
[0024]采集未来预设时间段的风速数据，并基于未来预设时间段的风速数据和任一风电机组的可用系数数据库，预测任一风电场的未来预设时间段的可用系数预测值；
[0025]当任一风电场运行到未来预设时间段时，采集任一风电场的未来预设时间段的可用系数真实值；
[0026]基于任一风电场的未来预设时间段的可用系数真实值和可用系数预测值，计算出可用系数的偏离率；
[0027]判断可用系数的偏离率是否高于预设的第一阈值，若可用系数的偏离率高于预设的第一阈值，则判定任一风电场出现故障，若可用系数的偏离率不高于预设的第一阈值，则判定任一风电场正常；
[0028]若判定任一风电场出现故障，采集任一风电场中的所有风电机组的输出功率，并对任一风电场中的所有风电机组的输出功率进行预测，计算每台风电机组的输出功率偏离率；
[0029]判断输出功率偏离率是否高于预设的第二阈值，若输出功率偏离率高于预设的第二阈值，则判定任一风电机组出现故障，若输出功率偏离率不高于预设的第二阈值，则判定任一风电机组正常；
[0030]采集任一风电机组的声纹数据识别出故障类型；
[0031]基于风力电站可靠性分析结果，确定任一故障风电机组维修顺序。
[0032]优选地，风力电站可靠性分析方法，还包括：
[0033]若故障类型是润滑油老化，对任一风电机组进行润滑油补给；
[0034]其中，若故障类型是润滑油老化，对任一风电机组进行润滑油补给，包括：
[0035]当判定异常类型属于润滑油老化时，确定任一风电机组的异常部位；
[0036]对任一风电机组的异常部位进行清洗；
[0037]获取任一风电机组的历史数据，并拟合润滑油剂量与风电机组的功率之间的关系；
[0038]基于额定功率计算出额定功率对应的润滑油剂量，并基于额定功率对应的润滑油剂量添加润滑油；
[0039]获取任一风电机组的第一实时功率，并基于任一风电机组的风速与输出功率的关系，预测出任一风电机组的第一预测功率，根据判断第一实时功率是否小于第一预测功率，
若小于第一预测功率，则基于润滑油剂量与风电机组的功率之间的关系，添加第一预测功率对应的润滑油剂量与第一实时功率对应的润滑油剂量之间的差值，若不小于额定功率，则不添加润滑油剂量。
[0040]优选地，风力电站可靠性分析方法，还包括：
[0041]根据未来天气预报的风速预测风力电站的未来可靠性分析结果，并根据风力电站的未来可靠性分析结果对风力电站进行调整；
[0042]其中，根据未来天气预报的风速预测风力电站的未来可靠性分析结果，并根据风力电站的未来可靠性分析结果对风力电站进行调整，包括：
[0043]获取风力电站的实时可靠性分析结果，得到每台风电机组的实时输出功率，并构成一个实时输出功率矩阵；
[0044]结合未来天气预报和实时输出功率矩阵预测风力电站的未来可靠性分析结果，得到每台风电机组的未来输出功率，并构成一个未来输出功率矩阵；
[0045]结合可靠性分析中的故障率和修复率对未来输出功率矩阵进行修正；
[0046]计算出未来输出功率矩阵中的所有矩阵元素之和，得到风本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种风力电站可靠性分析方法，应用于风力电站，风力电站包括多个风电场，任一个风电场包括多台风电机组，其特征在于，包括：获取每台风电机组的状态数据；基于每台风电机组的状态数据计算出每台风电机组的可用系数；基于风电场的参数以及每台风电机组的可用系数，并计算出风电场的可用系数和风电场的输出功率；基于风电场的可用系数和风电场的输出功率，选取可靠性指标并对风力电站进行可靠性分析，得到可靠性分析结果。2.如权利要求1所述的风力电站可靠性分析方法，其特征在于，基于每台风电机组的状态数据计算出每台风电机组的可用系数，包括：获取每台风电机组的状态数据；基于每台风电机组的历史数据构建功率
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风速预测模型；基于功率
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风速预测模型和未来天气预报的风速，预测每台风电机组的未来输出功率；基于每台风电机组的预测的未来输出功率，得到每台风电机组的可用系数。3.如权利要求1所述的风力电站可靠性分析方法，其特征在于，基于风电场的可用系数和风电场的输出功率，选取可靠性指标并对风力电站进行可靠性分析，得到可靠性分析结果，包括：获取每个风电场的输出功率，计算出风力电站的总功率；基于每个风电场的可用系数，计算出风力电站的可用系数；选取可靠性指标，其中，可靠性指标包括停运时间、故障时间和故障率；获取风电场的可用系数和历史维修记录并选取的可靠性指标，基于选取的可靠性指标，计算出可靠性指标对应的数值并进行汇总，得到风力电站可靠性分析数据表。4.如权利要求1所述的风力电站可靠性分析方法，其特征在于，还包括：获取任一风电场的当前状态数据，并根据当前状态数据对风电场内的风电机组检测是否异常并确定维修顺序；其中，获取任一风电场的当前状态数据，并根据当前状态数据对风电场内的风电机组检测是否异常并确定维修顺序，包括：获取任一风电场的历史数据，构建任一风电场的可用系数数据库；采集未来预设时间段的风速数据，并基于未来预设时间段的风速数据和任一风电机组的可用系数数据库，预测任一风电场的未来预设时间段的可用系数预测值；当任一风电场运行到未来预设时间段时，采集任一风电场的未来预设时间段的可用系数真实值；基于任一风电场的未来预设时间段的可用系数真实值和可用系数预测值，计算出可用系数的偏离率；判断可用系数的偏离率是否高于预设的第一阈值，若可用系数的偏离率高于预设的第一阈值，则判定任一风电场出现故障，若可用系数的偏离率不高于预设的第一阈值，则判定任一风电场正常；若判定任一风电场出现故障，采集任一风电场中的所有风电机组的输出功率，并对任一风电场中的所有风电机组的输出功率进行预测，计算每台风电机组的输出功率偏离率；
判断输出功率偏离率是否高于预设的第二阈值，若输出功率偏离率高于预设的第二阈值，则判定任一风电机组出现故障，若输出功率偏离率不高于预设的第二阈值，则判定任一风电机组正常；采集任一风电机组的声纹数据识别出故障类型；基于风力电站可靠性分析结果，确定任一故障风电机组维修顺序。5.如权利要求4所述的风力电站可靠性分析方法，其特征在于，还包括：若故障类型是润滑油老化，对任一风电机组进行润滑油补给；其中，若故障类型是润滑油老化，对任一风电机组进行润滑油补给，包括：当判定异常类型属于润滑油老化时，确定任一风电机组的异常部位；对任一风电机组的异常部位进行清洗；获取任一风电机组的历史数据，并拟合润滑油剂量与风电机组的功率之间的关系；基于额定功率计算出额定功率对应的润滑油剂量，并基于额定功率对应的润滑油剂量添加润滑油；获取任一风电机组的第一实时功率，并基于任一风电机组的风速与输出功率的关系，预测出任一风电机组的第一预测功率，根据判断第一实时功率是否小于第一预测功率，若小于第一预测功率，则基于润滑油剂量与风电机组的功率之间的关系，添加第一预测功率对应的润滑油剂量与第一实时功率对应的润滑油剂量之间的差值，若不小于额定功率，则不添加润滑...

【专利技术属性】
技术研发人员：陆一川，刘瑞华，陈振华，马书龙，李晶晶，
申请(专利权)人：北京协合运维风电技术有限公司，
类型：发明
国别省市：