基于SCADA系统和神经网络的海上风电场故障预警方法研究

针对海上风电场的快速发展,风电场故障预警得到了广泛的关注,精准、及时的对海上风电场的风电机组运行进行监测,实现故障精确预警是目前研究的热点问题。本研究将SCADA系统和GA-BP神经网络相结合建立了发电机绕组温度预测模型,并耦合灰色关联度分析法来筛选神经网络模型的输入层数据,确定模型的敏感性指标,基于统计学原理结合风电场评价指标和滑动窗口,计算海上风电场运行预警阈值,根据预警阈值与机组的评价指标确定风电场机组的运行状态,提出一种海上风电场故障预警方法,研究结果表明该模型能有效实现海上风电场故障预警,为海上风电场故障预警方法提供理论依据和技术支撑。

基于SCADA数据驱动的风电机组部件故障预警

为提高风电机组部件故障预警的精度和速度,文章提出了一种基于SCADA数据的风电机组部件故障预警方法,用于解决现存的风电机组部件故障预警时间与故障预警精度的矛盾。首先SCADA历史数据通过数据预处理与BP神经网络建立机组部件正常状态模型,随后以该模型为基础结合基于马氏距离的数据统计方法形成故障预警判据,并将结果反馈给SCADA系统达到风电机组部件故障预警目的。仿真结果表明,使用该方法能够提前2个月识别主轴承故障信号,同时该方法能发现SCADA系统误报故障。

基于证据推理的风电场SCADA系统安全脆弱性定量评估方法

针对风电场数据采集与监控(SCADA)系统的信息安全脆弱性,文中提出了一种基于证据推理的定量评估方法。该方法以系统发现的某个异常作为根节点,将可能导致异常发生的若干假设事件或因假设事件引发的事件作为假设点,构建系统安全脆弱性的可解释性假设链,推理出所有的攻击路径;然后对每条攻击路径进行计算,寻找系统脆弱性的关键路径,将与假设相关的证据作为证据点,采用链接函数连接证据点和假设点,并搭建每条路径的脆弱性贝叶斯网络,进而应用等级反应模型计算贝叶斯网络节点间的条件概率;接着将关键路径作为依据对系统脆弱性进行测评,以假设发生的概率作为安全脆弱性的评判标准,量化证据点的可信度,经贝叶斯网络推理出SCADA系统脆弱性。最后,通过一个实例说明所提方法的具体应用,应用结果表明该方法能够对风电场SCADA系统安全脆弱性进行有效分析,并可找出系统信息安全的薄弱环节,以及可量化信息安全脆弱性评估值,具有较高的测评准确性。

无线数传电台技术在风电场SCADA系统中的应用

为了缩短风电场传统光纤传输时的光纤施工周期及避免光纤故障维护不便等问题,提出了一种基于无线数传电台的无线传输技术,分析了该无线传输技术与传统无线传输技术的不同点与优缺点,介绍了风电场数据采集与监视控制(SCADA)系统结构及要点以及无线数传电台技术,并组建了单台风机无线传输网络系统。系统应用于某风电场SCADA系统的数据传输,运行稳定、可靠,能够实时、准确地收发SCADA系统状态参数等数据。

风电场响应网调超阈值预警策略研究与应用

风力发电作为全球新能源的一种重要形式,近年来在我国发展迅速,规模呈现爆发式增长,从早期的陆上风电发展至目前的近海岸及深远海海上风电,形成海陆并举的繁荣局面,但由于风能的不稳定性和难以预测性,导致它的功率输出波动性大,直接影响到电力系统频率和电压的稳定性,所以电网调度一直面临着严峻的挑战,而风电场能够及时响应电网调度指令的变化并随之快速调整出力,对于电网调度和电网的稳定运行来说至关重要。基于风电场的实际应用,研究了一种基于风电场SCADA监控系统的电网调度响应超阈值预警策略,保障风电场能够及时响应电网调度稳定运行。首先介绍了风电行业的背景及现状,然后分析了风电场电网调度响应不及时的原因和危害,接着详细讨论了基于风电场监SCADA监控系统的电网调度响应超阈值预警策略的研究思路和流程,并且使用实际案例进行了验证和分析。最后,总结了研究的意义和成果,并提出了未来研究的方向。

采用预测模型与模糊理论的风电机组状态参数异常辨识方法

为提高风电机组的停运预警能力,基于风电场数据采集与监控(SCADA)系统数据提出了一种风电机组状态参数的异常辨识方法。对参数进行划分,针对与环境因素密切相关的状态参数,采用神经网络建立了状态参数预测模型。采用本机组近期SCADA样本、本机组历史样本和其他机组近期样本分别作为预测模型的训练数据,对比分析了基于3类样本建立的模型的预测精度。采用平均绝对误差对基于本机组历史样本和其他机组近期样本建立的预测模型进行选择。定义了异常程度指标量化预测残差的异常程度。为了提高异常辨识的精度,采用模糊综合评判对筛选出的预测模型的异常辨识结果进行融合。最后,以国内某风场的1.5 MW风电机组为例进行了异常分析,并与传统的风电机组状态参数异常检测方法进行了对比,实例分析结果表明所提出的异常辨识方法具有更高的准确性。

改进传输层安全协议在提高风电场数据通信安全中的应用

首先分析风电场中数据通信的安全需求,然后依据IEC62351-3,利用改进的传输层安全(transport layer security,TLS)协议(即在原有TLS内部引入数字签名机制)防止各种威胁和攻击,实现数据通信过程中的认证、完整性、机密性和不可否认性。最后,基于OpenSSL0.9.8e开发包实现改进的TLS,并构建了利用代理模式集成改进TLS的模型,来加强风电场中数据的通信安全。

集成服务环境下风电并网的无功调节(二)信息交换

以并网风电场的无功功率调节为例,研究电力企业集成服务环境下风电并网的协调控制技术。介绍了风电数据采集与监控(SCADA)系统与地调能量管理系统(EMS)的企业集成服务体系架构,重点描述了应用系统之间数据交换的实现方法,具体介绍了无功调节数据交换的数据模型和数据交换组件接口的设计方法。通信系统的仿真实验表明数据模型和数据交换接口设计的正确性。

风电场信息的采集与监控

风力发电具有很强的随机性和波动性,风电场规模化并网对电网有较大影响,为保证电网及风电场的安全稳定运行,亟需完整的风电场在线监视和调控。本文介绍了调度主站自动化系统与风电场间交换信息、风电场数据采集与监控功能、主站与风电场侧的信息采集监控系统结构及云南电网应用情况。

基于Web的风电场监控及信息管理系统的设计与研究

针对当前风电场SCADA系统数据接入的的灵活性及整合能力弱,数据的完整性易受网络及环境因素的影响等存在问题,并通过对风场一体化管理、多媒体监控等新功能需求的调查和分析,对风电场SCADA系统和风电场数据结构进行了设计和研究,提出了一套基于Web的风电场监控及信息管理系统的解决方案。对该系统硬、软件基本架构、风机数据模型建立、数据的断线续传、分布式计算、多媒体接入等关键技术进行了详细的介绍。通过该系统在某风电场的实地部署和运行,对系统的各项功能进行了测试。研究结果表明,该系统具备接入不同型号风机及外部设备数据的能力,数据的连续性和完整性得到了很大程度的保障,多媒体技术的应用加强了实时监控的多样性,一体化管理有效提升了风场的运维及管理效能。该系统的开发成功及运用,对我国风电场监控及管理技术的进一步发展具有积极的参考价值。

基于运行数据的风电机组转矩控制性能评估

风电机组的性能评估方法具有多样性及复杂性的特点,基于风电场SCADA系统中采集的大量风电机组运行数据,对风电机组转矩控制的性能评估方法进行了研究。在深入分析风电机组中发电机转速与发电机转矩关系的基础上,提出了风电机组在最佳风能利用系数Cp(max)跟踪区内的转矩优化控制的性能评估方法。通过筛选有效数据,拟合计算出风电机组的实际运行转矩增益系数;再通过与理论最优转矩增益系数进行对比,找出风能捕获能力较弱的风电机组,进而采取措施提高其发电量。通过软件仿真及案例分析表明,该方法在不增加设备及成本的情况下,可有效识别因转矩控制的性能差而影响发电量的风电机组,以便及时进行控制策略调校,维护风电场的利益。

基于IEC 61400-25标准的风电场通信映射方式

IEC 61400-25标准实现风电场与各监控与数据采集系统(Supervisory Control and Data Acquisition,SCADA)之间能互通信息,方便监控中心获得风力发电机的运行信息,为风电场运行维护、并网操作给出合理指示。介绍信息模型和Web Services、OPC XML-DA、MMS、IEC 60870-5-104、DNP3等5种映射方式。