风场智能遥控推荐策略及遥控模式的探索与实践

高静，马国亮，杨文英

国能数智科技开发(北京)有限公司，北京，100011

0 引言

当前中国实现“双碳”目标还面临很多难题[1]。聚焦到新能源区域集控系统的建设上，针对风电场不断扩建、区域内风机数量和装机容量迅速增长的情况，集控系统中相关监视、控制功能的压力与日俱增。本策略依托于某省新能源区域集控系统的建设，通过采集装置将风机SCADA、变电站监控、能量管理系统等系统数据汇总、计算后，按照算法逻辑推荐风机遥控。操作员可通过HMI页面实时查看系统推荐启动、停机、维护、取消维护等操作，通过精准、便捷的页面操作，操作员可批量、单独对风机下发对应的控制指令。

1 确定智能推荐策略的探索范围

风力发电机的控制指令众多，由于不同风机厂家、型号提供的可遥控的指令有所不同，结合本次研究过程中接触到的不同厂家的风机，首先需要确定本次智能推荐策略的探索范围[2]。从智能遥控推荐策略形成的推荐结果出发，确定本次探索范围包括启动、停机、维护、取消维护四个类型，值班人员最终在区域集控系统HMI中看到的将是系统标记出的推荐为上述四个类型的风机矩阵或列表，通过矩阵或列表再进行后续的遥控操作[3-5]。

2 策略的顶层设计

2.1 限定性约束

为保证在区域集控软件系统中运行的智能推荐策略形成的结果具有连贯性与实时性，首先做出如下限定性约束。

（1）统一性约束

智能辅助推荐的起点为风机当前的状态，即根据当前风机处于的实时状态来进行一系列的逻辑判断，得到推荐结果。站在系统研发的角度，不同的判断逻辑的起点、终点应对齐。

（2）时效性约束

集控区域内所有风机的智能推荐需在5秒内完成计算，并推送至操作员HMI展示。

（3）安全性约束

为避免风机频繁进行状态变更，规定5分钟内成功执行过遥控指令或2分钟内接收到遥控指令但未执行成功的风机，将不进入智能推荐策略的计算流程。

对于处于挂牌状态的风机，也将不进入智能推荐策略的计算流程。

2.2 假定性条件

风场需具备以下数据的采集或处理能力：

（1）风机实时风速采集；

（2）电力/能量调度数据；

（3）风机健康度计算结果；

（4）功率预测相关数据；

（5）环境温度数据。

2.3 其他设定或方法说明

2.3.1 策略推荐结果的边界设定

系统根据风机品牌型号、当前状态，设定其可推荐的遥控指令，如表1所示。

表1 风机实时状态与可推荐控制指令对照表

说明：策略中可根据实际情况进行自由配置，如待机状态不允许推荐变更到维护状态等。

2.3.2 风速移动均线计算方法

采用风速n秒移动均线值作为风速的参考值，能有效地平滑风速曲线，将计算结果的敏感度控制在一个合适的位置。计算方法为：

其中n为时间周期，在本智能推荐策略中，主要使用60秒移动均线和300秒移动均线。

2.3.3 单机5分钟风速趋势判断方法

计算单机风速的60秒移动均线值（记作x）和300秒移动均线值（记作y），并作差x-y。当x-y＞0时，得到结果：单机5分钟风速趋势向上；当x-y＜0时，得到结果：单机5分钟风速趋势向下；当x-y＝0时，得到结果：单机5分钟风速趋势水平波动。

2.3.4 场站15分钟风速趋势判断方法

场站15分钟风速趋势的计算需使用基于场站风功率预测系统得到的15分钟预测风功率值（记作Pm），通过实时数据采集及计算得到场站实时功率值（记作Pn），利用如下公式计算结果k。

当k＜-10%（设定值，可调）时，得到结果：场站风速趋势向下；当k＞10%（设定值，可调）时，得到结果：场站风速趋势向上；当-10%≤k≤10%时，得到结果：场站风速趋势水平波动。

2.3.5 单机风速趋势判定方法

当单机5分钟风速趋势与场站15分钟风速趋势一致时（同为向上、向下、水平波动），使用单机的5分钟风速趋势作为单机的风速趋势；当二者不一致时，单机的风速趋势判定为水平波动。

3 推荐逻辑

3.1 实时状态分类

根据顶层设计中的限定性约束，策略的起点应该是按照风机的实时状态进行分类。分类前，需要根据限定性约束中的条件进行过滤。

考虑风机数量及系统的算力，利用每台风机的实时数据进行如下三个条件判断：

（1）300秒内没有成功执行过遥控指令；

（2）没有处于任意挂牌状态；

（3）没有处于任何故障状态。

经现场调研与值班人员操作日志分析，可将风机实时状态分为运行状态、待机状态、维护状态、故障状态，以及不属于这四类的其他状态。

3.2 风速及风速趋势对推荐逻辑的影响

在3.1的基础上，接下来根据不同风机当前的实时状态进行逻辑判定。

3.2.1 对于运行状态风机的判定逻辑

根据单风机1分钟内的风速情况，判断推荐结果。规则总结如下：

（1）60秒内平均风速如果在[2.5,18]的风速区间之外（单位：m/s），则对应风机推荐停机操作；

（2）60秒内平均风速如果在[2.5,4]的风速区间之内（单位：m/s），且对应时间内的实时有功功率＜0，则需要进一步根据单机风速趋势进行判断，如果单机风速趋势向下，则对应风机推荐停机操作；

（3）其他情况维持当前状态，即不推荐任何操作。

3.2.2 对于待机状态风机的判定逻辑

对于处于待机状态的风机，将会根据单风机60秒内、300秒内的风速情况，判断推荐结果。规则总结如下：

（1）单机300秒内平均风速大于该风机的切入风速，则对应风机推荐启动操作；

（2）单机60秒内平均风速如果在(4,18]的风速区间之内（单位：m/s），则对应风机推荐启动操作；

（3）单机60秒内平均风速＜2.5m/s，且所在风场大于50%的风机5分钟平均风速低于2.5m/s时，则需要进一步根据场站风速趋势进行判断，如果场站风速趋势向下，则对应风机推荐维护操作；

（4）60秒内平均风速如果在[2.5,4]的风速区间之内（单位：m/s），则需要进一步根据单机风速趋势进行判断，如果单机风速趋势向上，则对应风机推荐启动操作；

（5）其他情况维持当前状态，即不推荐任何操作。

3.2.3 对于维护状态风机的判定逻辑

对于处于维护状态的风机，除就地、场站监控系统进行的状态变更外（以下简称为手动维护），利用单风机5分钟平均风速，判断推荐结果。规则总结如下：

（1）非手动维护，且单机300秒平均风速≥2.5m/s时，需要继续根据场站的风速趋势来进行下一步判断；

（2）其他情况维持当前状态，即不推荐任何操作。

3.3 其他因素对推荐逻辑的影响

由于本次研究对象——省区域集控中心建设的风机健康度评价系统、能量调度系统、气象分析系统在本文发表时并未100%投入使用，故相关影响因素仍停留在试验阶段，仅在部分逻辑中加入判断。

（1）风机健康度因素

经调研，健康评价可分为部件级别、整机级别和集群级别等三个级别，健康度等级可分为高风险、风险、故障、健康四个类型。目前，操作员可以在系统后台对风机的健康度数据做手动维护。

（2）连续运行时长因素

根据初步调研结果，在限功率调度指令下发至区域集控系统时，智能推荐策略会结合风机的运行时长，优先对其进行停机推荐。

（3）室外温度因素

本文研究的风电场站常温型机组的运行环境温度下限为-10℃，低温型机组的运行环境温度下限为-30℃，正好处于导致机械结构覆冰的气温范围（-10℃至0℃）内，结合相关气象学统计分析规律，建立相关逻辑模型。在现有数据的情况下，已实现在待机风机推荐为维护的逻辑路径中增加室外温度的判断，如果低于0℃则推荐为维护。综上，整体推荐逻辑可表示为图1所示。

图1 推荐逻辑示意图

4 智能控制模式与自动控制模式

智能控制模式与自动控制模式是相对于传统的手动控制模式提出的。特点如下。

（1）智能控制模式

在本模式下，经过智能辅助推荐形成的推荐结果呈现在操作员站HMI上，推荐结果的执行与否，或是执行非推荐的操作，需要操作员做出决定。

（2）自动控制模式

在智能控制模式的基础上，集控系统将过滤出推荐结果中的“启动”和“停机”两类指令，经校验后自动下发控制指令[6-7]。

（3）批量遥控

为方便操作员结合实际情况，最快地筛选需要控制的风机并下发控制命令，平台中实现了三级联动筛选及控制方式，即可按照场站、某一场站中的集电线路、独立风机进行选择及控制。在各场站、集电线路层支持独立控制是否投入自动控制模式，以满足一键多令的需求，为操作员提供便捷、安全的控制模式。

5 当前成果与后期展望

（1）当前成果

本文所描述的智能辅助推荐策略及控制模式，经过6个月的上线试运行，该集控中心已将12人三班倒改为了6人三班倒的值班模式，人员成本降低了50%。其他效能指标方面：智能辅助推荐结果符合预期率（准确率）达到99.99%；自动控制指令的准确性达到100%。

（2）后期展望

随着各省份新能源集控系统的陆续建设，在因素中还会涉及海拔[2]、湿度[3]等更多数据，这势必会在安全稳定运行方面带来巨大压力和新的挑战。前文已提到，本策略的实现依托于建设中的新能源区域集中控制系统，而新能源集控系统还会涉及光伏发电、潮汐发电等更多类型的需要控制的设备，故本文中的智能遥控推荐策略将会在更大的尺度上与光电、潮汐电的智能遥控推荐策略相结合，以适应更多省份的建设要求。