娄建楼　陆恒　胥佳　王冲

摘 要：针对缺乏有效风机运行状态监测方法的问题，文章提出了基于贝兹曲线的风机运行状态监测模型。根据风机控制相关理论基础，对贝兹曲线进行分区间修正，进而得到阈值曲线，识别风电机组运行状态，构建风机运行状态监测模型。实验结果表明，该模型能够有效监测风机运行状态，有助于实现机组的精维护。

关键词：风电机组；贝兹曲线；状态监测

风力发电是一种绿色新型的发电技术，在技术程度、基础设施建设，以及成本方面都具有优势。然而，随着风电机组容量不断增长，使得机组体积增大，事故的发生率随之增加。面对风电机组逐渐增长的事故率和随之带来的巨大的损失，许多相关人士对风机状态监测技术进行了关注[1-3]。文中根据相关机组控制理论，对贝兹曲线进行修正，用来识别机组正常、异常的运行状态，构建风机运行状态监测模型。

1 贝兹曲线

贝兹理论是研究风力发电学科中相关风能利用效率最基本的理论，它是建立在一个假定“理想风轮”的基础之上，即风机能接受通过风轮的流体的所有动能，且流体无阻力，流体是连续的、不能压缩的流体。因此，由贝兹理论知理想情况下风能所能转换成电能的极限比值为16/27约为59.3%，既Cp≈0.593，风电机组能得到的最大输出功率为：

3 状态监测方法

3.1 贝兹曲线计算

查阅风电机组基本参数表，得到空气密度、叶片扫掠面积等参数数值，依据公式（1）计算得到原始贝兹曲线（x，y）={（x1，y1），（x2，y2），（x3，y3），（x4，y4）}。

3.2 曲线修正

对每个区间下的曲线进行修正，进而得到阈值曲线，具体过程如下。

3.2.1 阈值曲线上限

（1）ZoneOne：由于该区间中的贝兹曲线极为接近实测曲线，一般无需进行修正；

（2）ZoneTwo：利用线性回归模型y=ax+b对ZoneTwo区间中的功率曲线进行修正。取得ZoneTwo区间内最大风速点对应的功率值，并乘以小于1的系数？琢，默认？琢=0.8，设该点为A点；取得ZoneOne内最大风速点对应的坐标值，设为B点；以A、B两点求得线性参数a和b的值，对ZoneTwo区间内的曲线进行线性修正；

（3）ZoneThree：利用线性回归模型y=cx+d对ZoneThree区间中的功率曲线进行修正。取得ZoneFour内额定风速与加入补充量的额定功率，设为C点；以A、C两点坐标求得线性参数c和d的值，对ZoneThree区间内曲线数據进行线性修正；

（4）ZoneFour：将所有贝兹曲线的功率值加上？滓的补充量，默认取得120。

3.2.2 阈值曲线下限

利用公式（3）和阈值曲线上限得到阈值曲线下限，可进行适当调整。

3.3 状态监测

规定同时间点下功率值位于yul、ydl之间的为正常数据，其他则为异常数据。

4 工程实践

利用我国某风场两台机组3月份SCADA系统导出的10min数据进行实验验证。监测风电机组的实际运行状况，如图2所示。

从图2中可以看出，文章状态监测模型能有效识别风机的异常状态，且对因风速计等故障导致功率曲线偏高的状况有很好的处理效果。实验证明，文章构建的风机运行状态监测模型能有效监测机组的实际运行状况。

5 结束语

文章提出了一种基于贝兹曲线的风机运行状态监测方法，基于风机控制相关控制理论，对贝兹曲线进行分区间修正，从而得到相应阈值曲线，识别风电机组运行状态，构建风机运行状态监测模型。该方法简单有效，对功率曲线偏高状况有很好的识别效果，有利于风电场运维人员实时准确监测风机运行状态，进行及时维护。

参考文献

[1]Schlechtingen， M.， Santos， I. F.， & Achiche， S.： Wind turbine condition monitoring based on SCADA data using normal behavior models. Part 1： System description. Applied Soft Computing，2013， 13（1）： 259-270.

[2]Kusiak， A.， Zheng， H.， & Song， Z.： On-line monitoring of power curves. Renewable Energy，2009，34（6）： 1487-1493.

[3]陈雪峰，李继猛，程航，等.风力发电机状态监测和故障诊断技术的研究与进展[J].机械工程学报，2011（9）.

作者简介：娄建楼（1972-），男，吉林人，副教授，硕士研究生，主要研究方向：电力大数据处理。