数据采集与监视控制(Supervisory Control and Data Acquisition,SCADA)系统是一套广泛应用于风电机组状态监测的系统。文章提出基于SCADA及振动监测数据的多数据源风电机组变权综合状态评价模型,并进行实例分析。研究表明,该模型在风电机组状态评价中是合理有效且可实现的,其评价结果为机组的维修决策及风电场运行优化提供了科学依据。
振动信号是风电机组数据采集与监视控制(supervisorycontrol and data acquisition,SCADA)系统中的一类重要变量。对振动信号的建模和分析可以实现对机组重要部件如塔架、传动链、叶轮等的状态监测工作。采用非线性状态估计技术(nonlinear state estimate technique,NSET)作为建模方法,在对风电机组塔架振动特性及其影响因素进行细致分析的基础上,建立了塔架振动模型。该模型由额定风速以下和额定风速以上两部分子模型构成。同时,对非线性状态估计技术的物理意义及特点进行了深入的分析和探讨。在某风电机组2006年4至6月份SCADA数据的基础上,建立了覆盖其正常工作状态的塔架振动模型,并对该模型进行了验证。研究表明,基于NSET的塔架振动建模方法具有方法简单、物理意义明确和建模精度高等优点,为后续拟开展的风电机组振动状态监测和早期故障诊断打下了良好的基础,同时为风电机组振动分析提供了新的思路。
为了验证和分析风电与先进绝热压缩空气储能(Advanced Adiabatic Compressed Air Energy Storage,简称AACAES)集成系统用于分布式供能的能量输出特性,建立了以风能储能技术为基础的分布式能源系统模型,从热力学角度推导了与能量输出相关的参数表达式,得到了分布式能源系统冷热电输出特性与储热器中热量利用的关联性,并以某写字楼为例,分析了分布式能源系统的优势。结果表明:随系统供热量的增加,系统供电量减少,制冷量增加,且能量输出总量增加;在满足冷量和热量需求的前提下,相比供电模型,分布式供能模型有更多的供电量,而在能量输出相同的条件下,分布式能源系统模型更节能。
