摘要：风能作为一种清洁的可再生能源，越来越受到世界各国的重视。中国风能储量很大、分布面广，风力发电作为风能最主要的应用形式，大力开发有利于缓解我国能源紧张问题。风力发电机组的实际功率曲线是衡量机组性能的一个重要指标，与其发电性能有很密切的关系。如何根据风机性能参数及运行状态确定与评估风机功率曲线，提高风电机组效率、降低风能发电成本，不断引起了业内人士的广泛关注和深入研究。本文对风电场运行状况分析及优化一题中涉及的有关问题作了探讨，在满足停机维护要求和维修人员值连续工作时间限制等条件下，制定了维修人员的排班方案与风机维护计划，使各组维修人员的工作任务相对均衡且风电场具有较好的经济效益。
关键词：风电场；运行状况；优化
引言
随着社会的进步，人们越来越重视可再生能源的开发和利用，风能是很常用的可再生资源，风能的主要利用形式就是风力发电。文计算出风场每个月的平均风速，定义了风能资源的利用率，算出风电场每个月风能资源的利用率来分析风电场风能的利用情况；推导出风能功率的计算公式，用风能功率的大小来判断风能资源与发电机的匹配度；用试探法得到了合理的维修人员的排班方案和风机维护计划。通过多目标优化模型的建立和求解，制定了维修人员的排班方案与风机维护计划，使各组维修人员的工作任务相对均衡。
1 概况
某风场进行了一期建设和二期扩建，总风机数量共124台，总装机容量近似为20万千瓦。
2 问题
问题1，利用各风机安装处的平均风速和风电场日实际输出功率对该风电场的风能资源及其利用情况进行评估。问题2，定义风能资源与风机匹配度，根据附件2、附件3和附件4的数据，判断4#、16#、24#风机，33#、49#、57#风机处，新型号风机和现有风机相比，哪个匹配度更高。问题3，因为安全生产需要，风机每年需要进行两次停机维护，两次维护之间的连续工作时间应小于等于270天，而且每次维护需一组维修人员连续工作2天。风电场每天需有一组维修人员值班以应对突发情况。风电场共有4组维修人员可从事值班或维护工作，每组维修人员连续工作时间不超过6天。请制定风机维护计划与维修人员的排班方案，使各组维修人员的工作任务相对均衡，且风电场具有较好的经济效益。
3 模型分析与建立
3.1 问题一分析与求解
风电厂风能资源的情况可以通过平均风速来反映。在风速小于9.4时，平均风速越接高，风能资源情况越好。所以计算每个月的平均风速来分析该风电厂的风能资源。利用Excel进行计算得到每个月的平均风速：
对比表2中的年平均风速参考值，2月份等级很高，1、4月份等级高，5、6、9、12月份等级较高；3、7、8、10、11月份的平均风速达不到并网发电的风速要求。
根据表1和风功率密度等级表2[2]进行数据比对，得出该地区年平均风速为5.55m/s，和国家标准相比，该地区的风能资源较好。风能资源的利用率=电场实际输出电能/风产生能量=风电场实际输出功率/风能功率。风能资源的利用率为c，风电场实际输出功率为a，风能功率b，所以cab如果比值c大，说明风能资源的利用率高；如果比值c小，风能资源的利用率就低。风速相同的情况下，机型Ⅰ对应的功率为1p，，机型Ⅱ对应的功率为2p，风电场机型Ⅰ的风机有25台，机型Ⅱ的风机有99台，所以该风场的124台风机的平均功率计算公式为122599p124124pp，计算结果见表3。
得出12个月风产生能量的功率。
利用Excel算出风电场每个月的平均实际输出功率，见表5。
所以风能的利用率见表6。
从上表可以看出，月平均风速高时，风能的利用率低；月平均风速低时，风能的利用率却高。
3.2 问题二的分析与求解
风能公式为，发电机输出的电能就是，发电机的功率就是，则 
，而 
，所以 
。因此，风速为时，在标准空气密度1.293kg/m3下，风能的功率为
利用Excel软件计算附件二中4#、16#、24#、33#、45#、57#风机点的年平均风速，分别为6.323，6.066，5.743，5.648，6.033，6.196。结合附件3和附件4中五个机型的额定功率和额定速度，利用（1）式可算出4#、16#、24#、33#、45#、57#风机点在不同型号下产生的功率。
通过以上模型得出结论：在4#、16#、24#风机点处机型Ⅰ的输出功率最大，所以此处原有机型比新型号更匹；在33#、49#、57#机位处机型Ⅲ的输出功率最大，所以机型Ⅲ比现有机型更合适，建议将该处机位的机型换为机型Ⅲ。
3.3 问题三的分析与求解
分析前两问得出，2月到5月和8月到11月两时段内的平均风速较低，将维修人员安排在该时段内维护风机可使风电场的效益达到最大化。根据问题所给的风机数量，得出风机维护所需的总天数。全部风机维护一次总天数为：124*2=248天。有两种方案：第一，以28天为一周期，各小组在一周期内的维护天数为16天，值班天数为8天，休息天数为10天。一周期内所有维修小组总维修天数为64天，维护完所有风机需要3个周期余14天。所以每次维护完所有风机需要每个小组工作62天，在此期间内每小组的值班天数为28天，休息天数为14天，所以总天数为208天，得出总天数为156天。第二，以24天为一周期，各小组周期内值班天数为6天，休息天数为18天。得出总各小组总值班天数为39天。所以得出年值班天数为95天。第一次维护最佳时期为2月1日到5月21日，第二次维护最佳时期为8月1日到11月18日。除过维护风机时间段的排班表（表六）以24天为一周期，在此期间工作三天休息九天。以此使各组工作人员的工作任务相对均衡且风电场的经济效益较好。
4 风机维护方案的优化
由于风机的维护方案取决于风速大小，风速小的那天做维护，风速大的那天做发电。风速是随机变量，故需要建立随机优化模型。再考虑到风机的维护方案需要兼顾各组维修人员的维护任务均衡和值班任务均衡，故需要建立多目标规划模型。在建模时，按照２个阶段展开。第一阶段，将某台风机分配到某一个工期作维护，使得总损失电量最小，建立单目标随机优化模型。第二阶段，将某一个工期需要维护的各个风机逐个分配到某一组，使得维护任务和值班任务尽可能均衡，建立多目标规划模型来解决。
结束语
总而言之，根据现有型号风机在安装地空气环境下的风速与输出功率数据，使用归一化拟合经验地推算新型号风机功率随风速变化的规律，进而根据所给不同地点的风速数据计算各种型号风机所能产生的发电量，从而选出最适合该处的风机型号，为风电场对新型风机的评估、考核和改进方案作出了明确决策。所使用的归一化拟合方法值得在其他类似场景下进一步研究和推广使用。
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论文作者:孙冰冰
论文发表刊物:《电力设备》2017年第28期
论文发表时间:2018/1/18
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