摘要：随着经济的迅速发展以及科学技术水平的不断提高，我国的电力建设得到了较大程度的进步，为我国国民经济的发展以及人民生活水平的提高做出了重要贡献。风力发电是我国重要的发电形式之一。在实际的运行过程当中，风电场的输出功率会受到风向以及风速变化的影响，表现出随机性、波动性以及间歇性的特点，需要采取有效的措施对其进行预测，并在此基础之上对风机运行进行科学合理的优化。本文就针对风电场发电功率预测及风机运行优化进行研究与分析。
关键词：风力发电；风电场；功率预测；运行优化
1.引言
风电场的输出功率是高度受风向和风速的随机变化,因此它具有随机性、波动性和间接性的特征。当大量的风电场集中并连接到电网,它不仅会影响电网的稳定性和安全性,同时也阻碍电网接受风力发电的效率。通过风力发电预测的应用系统,调度操作员可以根据数据预测的波动科学合理的做出对策,从而确保电网运行的可靠性和安全性。此外,结合功率预测和负荷预测有很多好处,比如可以有效改善电网的调峰能力,优化传统发电厂的发电计划,并提高并网风力发电机的风电能力。因此,对于风力发电场,企业可以依靠风力发电功率的预测对检修计划进行合理有效的安排，进而有效提升企业的经济效益。
2.风电场风速与发电功率预测研究现状
具体来说,国内和国际预测风速的方法和风力发电主要是:连续的预测方法。这种预测方法相对比较传统,其最大的优点是操作简单,但预测结果不够准确,无法满足预测的相关要求。卡尔曼滤波方法，该方法可以获得更好的预测效果。它主要使用卡尔曼滤波算法预测风速和风力发电,但很难估计噪声的统计特性;随机时间序列的方法。该方法已经在许多研究指出,取得了很多研究成果,可分为自回归滑动平均模型、滑动平均模型、等;人工神经网络方法。这种方法涉及很多计算机和生物学等领域。它连接大量通过拓扑结构相对简单的处理元素,为了模仿人类大脑的结构和功能来达到预测的目的。此外还,有模糊逻辑方法,空间相关性的方法,等等。模糊逻辑方法需要结合其他方法来提高预测的准确性,而空间相关法的预测效果并不理想。
3.风机发电风功率预测系统组成结构
风机发电风功率预测系统主要由:(1)功率预测主机、（2）反物理隔离装置、(3)NWP处理服务器、(4)防火墙（5）PC工作站、（6）网络设备组成。其中,能力预测主机包括数据预处理服务和数据库服务,等,和数值天气预报从互联网下载气象部门出具的风场预报数据详细数值天气预报的土地,通过图形界面用户的PC工作站运行,预测的结果以电子形式,以曲线的形式,根据相关的系统配置和操作管理。
4.风机发电风功率预测技术方法分析
风机发电风功率预测技术是利用热力学和空气动力学的基本原理，用数值计算方法预测风场输出功率的科学。具体地说，可以采用基于风速的直接预测方法和基于功率预测的间接方法，两者都通过预测数学模型实现功率预测；也可以使用风速作为主要输入参考数据。物理方法，它考虑了许多外部因素，如风扇轮的高度、风电场的地形和机械旋转的结构。物理方法更适用于风电中长期预测，也可采用统计方法。统计方法主要利用西北风场数据直接预测风场的输出功率。具体的统计方法有灰色预测法、时间序列法和概率预测法。其中时间序列法不仅采用单一数据，而且预测周期短，稳定性高，多用于优化控制。在详细描述系统输入与系统输出的关系时，需要建立一个非线性预测学习模型，即一个解析方程来求解。其中，神经网络方法是最常见和最典型的方法，因为它具有良好的自动学习能力和较强的自动适应性，广泛应用于信号管理和信号模式的识别以及汽车领域。
5.风机发电风功率预测系统的误差及其改进措施
对于风机功率的预测，由于天气不确定使得风速受到一定的影响，因此不可避免地存在一些误差。具体误差如下：（1）不可避免的误差。由于风资源的不确定性和随机性因此，给出预测模型输出误差，误差是不可避免的;（2）数学模型精度和误差较小。。目前，我国所使用的风功率预测数据模型比较单一，根本不能对实际湿度与实际地貌等因素全面进行全面反映，致使国内预测技术比较落后。风机发电风功率预测系统的不足,物理因素的影响,输入数据过于单一,以及风塔收集系统不完善等等,这些将使最终的预测结果产生一定的误差。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆相关改进措施如下:(1)为了使预测有效改善的准确性,需要优化风力预测模型相结合,从而正确的预测数值天气预报的信息,减少错误极端天气和恶劣天气下;(2)加速数值天气预报的更新频率,为现代网络技术和计算机控制技术,数学模型和数据丢失的同时提高,从而达到提高输出精度的目的,为了更好的分析优化预测结果,混沌理论、小波分析和模糊神经网络的智能方法,如充分利用,所以预测的可靠性,有效地提高精度,数值天气预报数据更新,尽快使文本风电预测预报方法和技能。
6.风机的维护与管理
风机的大部分故障都可以远程复位控制和自动复位控制。风机的运行与电网质量紧密相连，双向保护，以便风机设置多重保护故障，高低压如电网频率高，低，这些故障可以自动复位。由于风肆无忌惮，所以风速限制也可以自动复位。温度极限可以自动复位，如发电机温度高，齿轮箱的高低温，低温环境。风扇过载故障也可自动复位。除故障自动复位外，其他可远程复位控制误差的原因有以下几种：（1）风机控制器错误陈述;（2）检测传感器误差动作;（3）控制器即风机运行不可靠。在风电场设备运行中发生详细的统计分析是无线的重要内容通过运行数据统计分析，可以对运行维护评估进行量化，也可以对风电场的设计，风资源评估，为设备选型提供有效的理论依据。每个月的产量统计，是其中一个。直接运行工作的重要内容，真正的可靠性和经济效益。主要内容包括：风机月电量，用电量，风机设备正常工作时间，故障时间，标准使用小时数，停电时间，故障时间等。风扇在功率曲线数据统计和分析中，可以为风机在提高输出功率和提高风能利用率方面提供实际依据。
定期维护可使设备保持最佳状态，延长风机的使用寿命。定期维护工作的主要内容有：风机联轴器之间的螺栓扭矩检查（包括电气连接）、各种传动部件之间的润滑和各种功能试验。当风机正常运行时，各连接部件的螺栓在各种振动的合力下长时间运行，容易松动。为了防止部分螺栓松动后受到不均匀剪切，必须定期检查螺栓扭矩。当环境温度低于-5°C时，应将扭矩降低到额定拧紧扭矩的80%，当温度高于-5°C时，应检查温度。我们通常在夏季无风或无风时检查螺栓的拧紧情况，以避免风机的高输出季节。风机润滑系统主要有稀油润滑（或矿物油润滑）和干油润滑（或油脂润滑）两种方式。风机的变速箱和偏航减速箱采用稀油润滑。维修方法为补充和抽样试验。如果测试结果表明润滑剂不能再使用，则更换。干油润滑部件包括发电机轴承、偏航轴承和偏航齿。这些部件极易因工作温度过高而变质，导致轴承磨损，必须每次补充，以便定期维护。此外,添加剂量的发电机轴承必须加入的数量要求,不要太多,以防止过多的电机绕组,使电机烧坏。扇入操作时,也会出现一些错误必须到现场处理,这样我们可以定期维护,。首先要仔细观察风扇在安全平台和梯子强,有或没有连接螺栓松动,有或没有烧食物的气味在控制柜,电缆没有位移,胶合板是宽松的,扭力弹簧传感器标签磨损破裂,偏航齿轮润滑干,偏航齿轮箱,液压油,齿轮箱油位正常,液压站压力计是正常的,有或没有旋转部件和旋转部件之间的磨损,看到软管接头有无泄漏,齿轮油和液压油过滤器指令在正常位置,等二是听,听声音是否有放电控制柜,声音可能会有一个松散的终端,或接触不良,必须仔细检查,听偏航的声音是正常的,然后有一个磨声音,听发电机轴承具有相同的戒指,听齿轮箱没有戒指,听制动盘和制动衬块之间有相同的戒指,听刀片风噪声是正常的。第三,清理他们的工作地点,各种组件的液压站和管道联合擦净,以观察之后的泄漏情况。
7.结束语
我国设计并实现了基于经典统计和神经网络的风电场功率预测模型。这些预测模型不仅操作简单，而且执行速度快，结果可靠，预测精度高。然而，随着技术的发展速度和风力发电的精度需要进一步提高，下一步将转向中长期的风力发电预测研究。
参考文献
[1]风机发电风功率预测系统的研究与应用[J].李文鹤.科技资讯.2016(22).
[2]风电场发电功率预测及风机运行优化的研究[D].张琦.华北电力大学2013.
[3]功率预测技术在风电中的研究分析[J].钟宏宇,高阳,武良,邢敬,张倩然,钟超.电器与能效管理技术.2015(10).
[4]风电场风功率预测系统研究[J].秦政,包德梅,赖晓路,岳以洋,王媛媛.计算机技术与发展.2013(07).
[5]风电场短期功率预测水平提升举措措施研究与实例分析[J].柳玉,白恺,崔正湃,孙荣富,吴宇辉,宋鹏,吕游.电网与清洁能源.2015(12).
[6]基于集合经验模态分解和小波神经网络的短期风功率组合预测[J].王贺,胡志坚,陈珍,仉梦林,贺建波,李晨.电工技术学报.2013(09).
论文作者:窦洪岩
论文发表刊物:《电力设备》2019年第4期
论文发表时间:2019/7/5
标签：风机论文; 功率论文; 方法论文; 风速论文; 误差论文; 风电场论文; 齿轮箱论文; 《电力设备》2019年第4期论文;