海上风电智能控制与运维关键技术

海上风电智能控制与运维关键技术

姜浩

大唐国信滨海海上风力发电有限公司  江苏省盐城市224000

摘要：现代先进智能技术、信息技术以及互联网技术等的普及推广。为海上风电场站打造智能控制体系以及开发利用运维技术创造了先决条件。海上风电场深受极端工况以及恶劣地质及环境条件的影响。如果日常运行期间的智能控制和运维技术应用不到位，极易发生各种突发故障和事件，给风电场站的安全运行带来威胁。本文对海上风电的智能控制以及运维期间的关键技术进行全面列举和深入分析，希望能给海上风电场站及机组管理人员和技术工人提供技术支持，促进国家海洋风电事业的全力发展。

关键词：海上风电；智能控制；运维关键技术

引言、海上风电智能控制技术中，极端工况载荷安全控制技术、功率-载荷-运动多目标控制技术以及风电场尾流协同控制技术，是最主要的技术类型。而智能运维技术中以场站功率预测技术、场站尾流控制技术以及设备智能监测运维技术为主，这些技术都各有特点、应用优势和局限性，但是都对海上风电智能控制和运维有积极的促进作用，未来还会得到更大力度的研发普及和应用。

1.智能控制技术

1.1功率-载荷-运动多目标控制技术

海上风机多为大容量装机，较之普通风机柔性更高，有更复杂的整体结构，一旦遭遇风、浪、流的多重载荷夹击，平台运动以及结构振动幅度更大。目前海上风电整体结构的大容量整机控制策略中，已经不再是单纯的功率控制。①在多体动力学理论基础上，构建固定式的海上风机转子-机舱-塔架耦合模型，以及漂浮式风机体系的风机-浮体-系泊一体化载荷分析模型；②利用激光雷达实施风况测量，也可在机器以及深部学习的浪预测以及短期风基础上，赋予海上风电机组控制体系对来流风以及浪信息提前感知的能力。和在线性二次模型调节器、模型预测控制以及鲁棒H∞等在内的先进控制算法支持下的统一变桨、转矩控制以及独立变桨控制有机结合，对控制动作实施快速调整，保证调节功率能够维持稳定输出，促使气动阻尼加大，对传动链实施转矩振荡抑制，达到降低载荷的目的。漂浮式风机实施最优变桨距控制，不但可调节输出功率，还可降低载荷，机组由此改善气动力矩，经由塔筒实现传递，促进浮式平台降低自由运动响应，对平台实施运动范围限制，进而控制平台的位置和运动。变桨漂浮式风机平台易发纵摇负阻尼，可在塔顶加设加速度反馈回路，促进叶轮前后向加阻，压缩变桨控制器增益，促使纵摇运动响应下降。通过对转矩结合变桨联合或者独立变桨距实施多入多出控制，促使转子强化转速调节，提高平台纵摇阻尼，助力漂浮式风机达成平台纵摇运动加阻的目的。为满足功率-载荷-运动达成优化控制的目的，可加设塔基调频质量阻尼器和机舱，对机组结构实施主动或被动控制，促使机组结构加阻，柔性构建显著降振。

1.2风电场尾流协同控制技术

海上风电场具有错综复杂的尾流结构和极强的非线性作用机理，直接通过高精流体力学尾流模型对优化控制进行测算很难求解，且响应速度极其缓慢。替代做法是在中等精度稳态尾流模型，以及历史风况数据基础上的数据驱动稳态尾流模型进行测算。利用尾流模型对海上风场进行发电量测算，把尾流给机组载荷带来的不利影响进行量化，通过模型驱动以及数据驱动预测控制算法完成闭环动态场级控制器构建，在安全网络通信基础上通过场级控制器对机组运行的环境条件以及即时状态进行实时感知，得到机组偏航角度最佳值，对尾流实施二次定向，把不利影响降到最低。

1.3极端工况载荷安全控制技术

在海上风电潜在的极端工况类型中，台风最为极端。在强台风的肆意破坏下，海上风电机组中的塔基和叶根会出现太大的弯矩和应力，塔筒折断以及叶片损毁事故发生率极高，机组结构遭到严重破坏，经济损失巨大。海上风电除了在塔筒材质以及机组叶片等结构设计中加大力度之外，控制策略也要做好相应调整。海上风电机组在设计台风控制策略期间，须对台风天气系统的湍流强度、风向突变性以及极端风速做到全面了解，为台风过境构建包括塔筒以及风机叶片等在内的关键构件全程风载荷分析模型，一旦台风预警信息发布，备用电源即刻启动，落实变桨操作，叶片调至倾桨状态，刹车全部松开，机组空转，由偏航系统对风机叶轮实施调节，尽量与风向正面抗衡，把侧向对风以及风载荷降到最低。台风过境全程风场须始终保持畅通通信，对台风、风电机组以及电网状态实时跟进监控，采集海量数据并快速分析，制定智能多工况适应控制策略，把台风带来的破坏力降到最低。

2.智能运维技术

2.1.场站功率预测技术

海上风电机组有3种功率预测技术类型。①天气预报信息预测是在天气预报中获取未来的风向和风速等关键指标，结合风电场站现场实测数据和自身特点为风电场构建功率预测模；②统计模型预测是把风电场的历史及实测数据结合起来，构建二者的映射关系，在历史数据基础上开展系统性学习训练；③历史数据预测是数据分析中加设中间隐含层环节，在风速历史数据中寻找时间线上的演变规律，在此基础上预测未来特点时间点应有的风功率。上述3类预测技术都存在不同程度的局限性，天气预报信息预测要求相关信息必须及时且精准，统计模型预测囿于历史数据基础，突发状况下的突发功率难以预测，历史数据预测对风向和风速关键数据有所忽略，对现场环境数据钝感，精准度不够。海上风电风速极高且复杂多变，一定要提高现场数据的获取精度。由激光雷达实时监测现场风速，预测未来风资源，可及时有效地优化指导风况调度，利用机舱激光雷达保证前馈变桨距运行，在高精模型中输入数据完成套用和测算，对风资源实施短期以及超短期预测，保证多尺度场站级和获得精准的功率预测数据支持。

2.2.场站尾流控制技术

目前通行的风机尾流模型基本上都建立在动量守恒定律以及远场尾流自相似速度剖面假设基础上，对近场尾流的动态变化无法实施精准描述。尾流扩张及偏转模型又包括很多模糊不清的构成和经验参数，必须在经验基础上落实初选，再结合结果偏差实施反向迭代。海上风电尾流控制技术的后续势必向动态以及稳态海上风风电场站级尾流模型构建方向发展，从而对机组之间由于尾流效应引发的载荷动态及功率损失进行量化估测。利用时域、频域以及模态分析，对尾流效应给整机载荷带来的不利影响进行量化，达到协同优化机组设计、载荷检验以及运维一体化的目的，结合运维技术应用，延长机组使用寿命及检修间隔。

2.3.设备智能监测运维技术

海上风电场站中包含智能在线监测系统，它的作用是读取信号以及给出处理及诊断决策。它由状态监测以及故障诊断组成，监测系统对海上风电系统进行运行状态数据提取，用于排查识别故障及其类型；故障诊断是理论分析结合人工经验出台监测诊断标准，对系统运行进行正常及故障状态给出精准诊断。智能监测运维技术未来会在海上风电机组运行中普及推广，促使场站维护由传统的矫正型过渡到预防型，系统有更高的故障抵抗能力，检修频率大幅下降。海上风机未来必将实现在线监测及诊断并普及推广。

结束语：总而言之，人类社会发展遭遇前所未有的能源困境，在科学技术的大力推动下，以太阳能、热能以及风能等为代表的清洁能源技术迅速发展壮大。其中海上风电场站就是依托现代科技发展起来的先进发电技术。海上风电场由于地处错综复杂且极其恶劣的自然环境，需要借助现代智能和信息技术，大力开发利用智能控制和运维技术应用，以应对外部环境因素都不利，确保海上风电场站安全、稳定优质高效运行，为人类社会提供源源不断的清洁电能。

参考文献

[1]张宏,Zhang,Hong,等.基于可靠性理论的海上风电场运维研究[J].电子测试,2016(22):2.DOI:10.3969/j.issn.1000-8519.2016.22.032.

[2]吕致为,王永,邓奇蓉.考虑时间窗约束的海上风电机组运维方案优化[J].太阳能学报,2022,43(10):177-185.DOI:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2021-0443.

[3]王博.远程故障智能诊断与状态监测联合诊断技术在海上风电机组运维中的应用研究[J].风力发电,2021,000(002):P.43-50.