基于LabVIEW的离网型风力发电机风速功率特性研究

王雷+王存堂+谢方伟

摘要： 通过对离网型风力发电机实际运行状态及气象情况的监测，绘制了风速-功率散点图.利用最大似然估计法对风机输出功率曲线进行拟合，结果表明：七次多项式拟合结果最逼近实际工况；二次多项式拟合曲线精度稍差，但表达式简单明了，可快速预测风力发电机发电量.此外，通过对风力发电机发电量的实际值、理论功率曲线预测值以及利用最大似然估计法拟合得到的功率曲线的预测值的对比，结果表明：风力发电机生产厂商提供的曲线只能反映其稳态的风速-功率关系，用来预测风力发电机发电量还存在较大误差；利用最大似然估计法拟合得到的功率曲线预测的风力发电机发电量误差明显偏小.

关键词：风力发电机； 功率特性； 最大似然估计法

中图分类号： TK 82文献标志码： A

风力发电机的风速-功率曲线描述了风速与风力机输出功率之间的关系.根据风速-功率曲线，不仅能够判定风力发电机输出性能的优劣，而且可以检测风力发电机运行状况是否正常，及时发现潜在问题，因此风速-功率曲线在风电输出功率预测方面有着广泛的应用[1-3].

风速-功率曲线包括理论功率曲线和实测功率曲线.风力发电机生产厂商往往给出理论功率曲线，而理论功率曲线是在理想条件下测定的，没有考虑风的湍流特性和风机安装地的实际情况，不能准确地反映风速与功率间的实际对应关系.按照IEC61400标准，功率曲线应通过实测方式得到.本文对离网型风力发电机风速、输出功率进行了实际测量，运用数理统计方法对实测数据进行处理和分析，得到实测风速-功率拟合曲线，为功率的预测提供依据.

1实时监测系统软、硬件设计

1.1硬件设计

风力发电机监测系统的硬件主要由被监测风力发电机﹑风能控制器﹑蓄电池﹑加热器﹑逆变器﹑风速风向传感器﹑电压电流传感器﹑西门子PLC-200﹑上位机等构成[4-5].图1为风力发电监测原理图，图2为风力发电机主体测试现场.

1.2软件平台的设计

软件平台的设计主要是为了实现风力发电机现场气象数据和风力发电机输出功率的采集.该平台利用LabVIEW软件进行开发[6]，监测系统主界面如图3所示，监测系统程序如图4所示，每隔3 s对风速及风力发电机输出电流、电压数据进行一次采集.

2数据处理与分析

2.1风力发电机参数与当地风速分布情况

被监测风力发电机参数如表1所示，表2为江苏镇江市区各月平均风速表.

由图5、图6比较可知，实际运行的风力发电机并不是完全按照厂家给定的风速-功率理论曲线运行的，而是运行在一个很宽的区域内.考虑到实际天气情况及运行状况，由于各个时刻风力发

电机所处的风向﹑大气条件﹑风速变化情况等不同，即使风速相同，对应的功率也可能相差很大.因此，根据实测数据建立数学模型，对风力发电机的功率进行预测，可减小实验方法带来的一些误差，从而获得较为准确的实测风速-功率拟合曲线.

2.3实测风速功率拟合曲线

为了得到同一风速下的一系列功率数据，引入了最大似然估计法，对同一风速下的实测功率采用求数学期望的方法.当数据足够多、实验次数也足够多时，同一风速对应的各功率数据点可以认为服从正态分布.利用最大似然估计法可以很方便地计算出其期望值.例如，某一风速vi对应一系列功率值pij，pij即为风速vi对应的功率数据点pi的一系列样本，可采用最大似然估计法求得pij的期望值ui作为pi的估计值.具体计算过程为

似然函数

式中：i为风速分段点；Ni为第i个风速点对应的功率个数；pij为对应vi的第j个功率值.

求得风速-功率数据对（vi，ui）如表3所示，即可拟合得到风速-功率曲线.

本文对实测数据分别进行了二次、七次多项式拟合，所得曲线如图7所示.

2.4实测风速功率拟合曲线的准确性检验

为了验证利用实测风速-功率拟合曲线计算和预测风力发电机发电量的准确性，通过实验随机测得4 d的风力发电机发电量，然后根据气象数据计算出理论曲线日发电量和实测拟合曲线日发电量.通过对比分别计算出实测拟合曲线日发电量﹑理论曲线日发电量与风机实际日发电量的误差，结果表明：实测拟合曲线日发电量误差更小.表4给出了风力发电机日发电量对比结果.

从表4分析可知：实测拟合曲线计算的风力发电机发电量普遍低于风力发电机实际日发电量；理论曲线计算的风力发电机发电量普遍高于风力发电机实际日发电量.但是通过对比两者误差可以得出，实测拟合曲线与实际日发电量的误差明显小于理论曲线与实际日发电量的误差.

3结论

本文利用数理统计的最大似然估计法对实测风力发电机的风速-功率数据进行拟合，并以此为基础，对实测数据进行多次曲线拟合.结果表明：七次多项式曲线拟合结果最逼近建模数据点，是理想的实测功率拟合曲线.而二次多项式曲线拟合结果更便于实际计算与预测风力发电机的发电量，且较好地反映了动态过程中风力发电机风速与功率之间的关系.

参考文献：

[1]王瑜，黎灿兵，苏喆，等.风-光联合供能系统[J].河南电力，2008（3）：13-16.

[2]ELHADIDY M A，SHAAHID S M.Feasibility of hybrid（wind+solar） power systems for Dhahran，Saudi Arabia[J].Renewable Energy，1999，16（1-4）：970-976.

[3]LI C，GE X F，ZHENG Y，et al.Technoeconomic feasibility study of autonomous hybrid wind/PV/battery power system for a household in Urumqi，China[J].Energy，2013，55：263-272.

[4]陈树学，刘萱.LabVIEW宝典[M].北京：电子工业出版社，2011.

[5]张志英，赵萍，李银凤，等.风能与风力发电技术[M].北京：化学工业出版社，2010.

[6]WHALE J，MCHENRY M P，MALLA A.Scheduling and conducting power performance testing of a small wind turbine[J].Renewable Energy，2013，55：55-61.

[7]李远.基于风能资源特征的风电机组优化选型方法研究[D].北京：华北电力大学，2008.

[8]郎斌斌，穆钢，严干贵，等.联网风电机组风速-功率特性曲线的研究[J].电网技术，2008，32（12）：70-74.

摘要： 通过对离网型风力发电机实际运行状态及气象情况的监测，绘制了风速-功率散点图.利用最大似然估计法对风机输出功率曲线进行拟合，结果表明：七次多项式拟合结果最逼近实际工况；二次多项式拟合曲线精度稍差，但表达式简单明了，可快速预测风力发电机发电量.此外，通过对风力发电机发电量的实际值、理论功率曲线预测值以及利用最大似然估计法拟合得到的功率曲线的预测值的对比，结果表明：风力发电机生产厂商提供的曲线只能反映其稳态的风速-功率关系，用来预测风力发电机发电量还存在较大误差；利用最大似然估计法拟合得到的功率曲线预测的风力发电机发电量误差明显偏小.

关键词：风力发电机； 功率特性； 最大似然估计法

中图分类号： TK 82文献标志码： A

风力发电机的风速-功率曲线描述了风速与风力机输出功率之间的关系.根据风速-功率曲线，不仅能够判定风力发电机输出性能的优劣，而且可以检测风力发电机运行状况是否正常，及时发现潜在问题，因此风速-功率曲线在风电输出功率预测方面有着广泛的应用[1-3].

风速-功率曲线包括理论功率曲线和实测功率曲线.风力发电机生产厂商往往给出理论功率曲线，而理论功率曲线是在理想条件下测定的，没有考虑风的湍流特性和风机安装地的实际情况，不能准确地反映风速与功率间的实际对应关系.按照IEC61400标准，功率曲线应通过实测方式得到.本文对离网型风力发电机风速、输出功率进行了实际测量，运用数理统计方法对实测数据进行处理和分析，得到实测风速-功率拟合曲线，为功率的预测提供依据.

1实时监测系统软、硬件设计

1.1硬件设计

风力发电机监测系统的硬件主要由被监测风力发电机﹑风能控制器﹑蓄电池﹑加热器﹑逆变器﹑风速风向传感器﹑电压电流传感器﹑西门子PLC-200﹑上位机等构成[4-5].图1为风力发电监测原理图，图2为风力发电机主体测试现场.

1.2软件平台的设计

软件平台的设计主要是为了实现风力发电机现场气象数据和风力发电机输出功率的采集.该平台利用LabVIEW软件进行开发[6]，监测系统主界面如图3所示，监测系统程序如图4所示，每隔3 s对风速及风力发电机输出电流、电压数据进行一次采集.

2数据处理与分析

2.1风力发电机参数与当地风速分布情况

被监测风力发电机参数如表1所示，表2为江苏镇江市区各月平均风速表.

由图5、图6比较可知，实际运行的风力发电机并不是完全按照厂家给定的风速-功率理论曲线运行的，而是运行在一个很宽的区域内.考虑到实际天气情况及运行状况，由于各个时刻风力发

电机所处的风向﹑大气条件﹑风速变化情况等不同，即使风速相同，对应的功率也可能相差很大.因此，根据实测数据建立数学模型，对风力发电机的功率进行预测，可减小实验方法带来的一些误差，从而获得较为准确的实测风速-功率拟合曲线.

2.3实测风速功率拟合曲线

为了得到同一风速下的一系列功率数据，引入了最大似然估计法，对同一风速下的实测功率采用求数学期望的方法.当数据足够多、实验次数也足够多时，同一风速对应的各功率数据点可以认为服从正态分布.利用最大似然估计法可以很方便地计算出其期望值.例如，某一风速vi对应一系列功率值pij，pij即为风速vi对应的功率数据点pi的一系列样本，可采用最大似然估计法求得pij的期望值ui作为pi的估计值.具体计算过程为

似然函数

式中：i为风速分段点；Ni为第i个风速点对应的功率个数；pij为对应vi的第j个功率值.

求得风速-功率数据对（vi，ui）如表3所示，即可拟合得到风速-功率曲线.

本文对实测数据分别进行了二次、七次多项式拟合，所得曲线如图7所示.

2.4实测风速功率拟合曲线的准确性检验

为了验证利用实测风速-功率拟合曲线计算和预测风力发电机发电量的准确性，通过实验随机测得4 d的风力发电机发电量，然后根据气象数据计算出理论曲线日发电量和实测拟合曲线日发电量.通过对比分别计算出实测拟合曲线日发电量﹑理论曲线日发电量与风机实际日发电量的误差，结果表明：实测拟合曲线日发电量误差更小.表4给出了风力发电机日发电量对比结果.

从表4分析可知：实测拟合曲线计算的风力发电机发电量普遍低于风力发电机实际日发电量；理论曲线计算的风力发电机发电量普遍高于风力发电机实际日发电量.但是通过对比两者误差可以得出，实测拟合曲线与实际日发电量的误差明显小于理论曲线与实际日发电量的误差.

3结论

本文利用数理统计的最大似然估计法对实测风力发电机的风速-功率数据进行拟合，并以此为基础，对实测数据进行多次曲线拟合.结果表明：七次多项式曲线拟合结果最逼近建模数据点，是理想的实测功率拟合曲线.而二次多项式曲线拟合结果更便于实际计算与预测风力发电机的发电量，且较好地反映了动态过程中风力发电机风速与功率之间的关系.

参考文献：

[1]王瑜，黎灿兵，苏喆，等.风-光联合供能系统[J].河南电力，2008（3）：13-16.

[2]ELHADIDY M A，SHAAHID S M.Feasibility of hybrid（wind+solar） power systems for Dhahran，Saudi Arabia[J].Renewable Energy，1999，16（1-4）：970-976.

[3]LI C，GE X F，ZHENG Y，et al.Technoeconomic feasibility study of autonomous hybrid wind/PV/battery power system for a household in Urumqi，China[J].Energy，2013，55：263-272.

[4]陈树学，刘萱.LabVIEW宝典[M].北京：电子工业出版社，2011.

[5]张志英，赵萍，李银凤，等.风能与风力发电技术[M].北京：化学工业出版社，2010.

[6]WHALE J，MCHENRY M P，MALLA A.Scheduling and conducting power performance testing of a small wind turbine[J].Renewable Energy，2013，55：55-61.

[7]李远.基于风能资源特征的风电机组优化选型方法研究[D].北京：华北电力大学，2008.

[8]郎斌斌，穆钢，严干贵，等.联网风电机组风速-功率特性曲线的研究[J].电网技术，2008，32（12）：70-74.

摘要： 通过对离网型风力发电机实际运行状态及气象情况的监测，绘制了风速-功率散点图.利用最大似然估计法对风机输出功率曲线进行拟合，结果表明：七次多项式拟合结果最逼近实际工况；二次多项式拟合曲线精度稍差，但表达式简单明了，可快速预测风力发电机发电量.此外，通过对风力发电机发电量的实际值、理论功率曲线预测值以及利用最大似然估计法拟合得到的功率曲线的预测值的对比，结果表明：风力发电机生产厂商提供的曲线只能反映其稳态的风速-功率关系，用来预测风力发电机发电量还存在较大误差；利用最大似然估计法拟合得到的功率曲线预测的风力发电机发电量误差明显偏小.

关键词：风力发电机； 功率特性； 最大似然估计法

中图分类号： TK 82文献标志码： A

风力发电机的风速-功率曲线描述了风速与风力机输出功率之间的关系.根据风速-功率曲线，不仅能够判定风力发电机输出性能的优劣，而且可以检测风力发电机运行状况是否正常，及时发现潜在问题，因此风速-功率曲线在风电输出功率预测方面有着广泛的应用[1-3].

风速-功率曲线包括理论功率曲线和实测功率曲线.风力发电机生产厂商往往给出理论功率曲线，而理论功率曲线是在理想条件下测定的，没有考虑风的湍流特性和风机安装地的实际情况，不能准确地反映风速与功率间的实际对应关系.按照IEC61400标准，功率曲线应通过实测方式得到.本文对离网型风力发电机风速、输出功率进行了实际测量，运用数理统计方法对实测数据进行处理和分析，得到实测风速-功率拟合曲线，为功率的预测提供依据.

1实时监测系统软、硬件设计

1.1硬件设计

风力发电机监测系统的硬件主要由被监测风力发电机﹑风能控制器﹑蓄电池﹑加热器﹑逆变器﹑风速风向传感器﹑电压电流传感器﹑西门子PLC-200﹑上位机等构成[4-5].图1为风力发电监测原理图，图2为风力发电机主体测试现场.

1.2软件平台的设计

软件平台的设计主要是为了实现风力发电机现场气象数据和风力发电机输出功率的采集.该平台利用LabVIEW软件进行开发[6]，监测系统主界面如图3所示，监测系统程序如图4所示，每隔3 s对风速及风力发电机输出电流、电压数据进行一次采集.

2数据处理与分析

2.1风力发电机参数与当地风速分布情况

被监测风力发电机参数如表1所示，表2为江苏镇江市区各月平均风速表.

由图5、图6比较可知，实际运行的风力发电机并不是完全按照厂家给定的风速-功率理论曲线运行的，而是运行在一个很宽的区域内.考虑到实际天气情况及运行状况，由于各个时刻风力发

电机所处的风向﹑大气条件﹑风速变化情况等不同，即使风速相同，对应的功率也可能相差很大.因此，根据实测数据建立数学模型，对风力发电机的功率进行预测，可减小实验方法带来的一些误差，从而获得较为准确的实测风速-功率拟合曲线.

2.3实测风速功率拟合曲线

为了得到同一风速下的一系列功率数据，引入了最大似然估计法，对同一风速下的实测功率采用求数学期望的方法.当数据足够多、实验次数也足够多时，同一风速对应的各功率数据点可以认为服从正态分布.利用最大似然估计法可以很方便地计算出其期望值.例如，某一风速vi对应一系列功率值pij，pij即为风速vi对应的功率数据点pi的一系列样本，可采用最大似然估计法求得pij的期望值ui作为pi的估计值.具体计算过程为

似然函数

式中：i为风速分段点；Ni为第i个风速点对应的功率个数；pij为对应vi的第j个功率值.

求得风速-功率数据对（vi，ui）如表3所示，即可拟合得到风速-功率曲线.

本文对实测数据分别进行了二次、七次多项式拟合，所得曲线如图7所示.

2.4实测风速功率拟合曲线的准确性检验

为了验证利用实测风速-功率拟合曲线计算和预测风力发电机发电量的准确性，通过实验随机测得4 d的风力发电机发电量，然后根据气象数据计算出理论曲线日发电量和实测拟合曲线日发电量.通过对比分别计算出实测拟合曲线日发电量﹑理论曲线日发电量与风机实际日发电量的误差，结果表明：实测拟合曲线日发电量误差更小.表4给出了风力发电机日发电量对比结果.

从表4分析可知：实测拟合曲线计算的风力发电机发电量普遍低于风力发电机实际日发电量；理论曲线计算的风力发电机发电量普遍高于风力发电机实际日发电量.但是通过对比两者误差可以得出，实测拟合曲线与实际日发电量的误差明显小于理论曲线与实际日发电量的误差.

3结论

本文利用数理统计的最大似然估计法对实测风力发电机的风速-功率数据进行拟合，并以此为基础，对实测数据进行多次曲线拟合.结果表明：七次多项式曲线拟合结果最逼近建模数据点，是理想的实测功率拟合曲线.而二次多项式曲线拟合结果更便于实际计算与预测风力发电机的发电量，且较好地反映了动态过程中风力发电机风速与功率之间的关系.

参考文献：

[1]王瑜，黎灿兵，苏喆，等.风-光联合供能系统[J].河南电力，2008（3）：13-16.

[2]ELHADIDY M A，SHAAHID S M.Feasibility of hybrid（wind+solar） power systems for Dhahran，Saudi Arabia[J].Renewable Energy，1999，16（1-4）：970-976.

[3]LI C，GE X F，ZHENG Y，et al.Technoeconomic feasibility study of autonomous hybrid wind/PV/battery power system for a household in Urumqi，China[J].Energy，2013，55：263-272.

[4]陈树学，刘萱.LabVIEW宝典[M].北京：电子工业出版社，2011.

[5]张志英，赵萍，李银凤，等.风能与风力发电技术[M].北京：化学工业出版社，2010.

[6]WHALE J，MCHENRY M P，MALLA A.Scheduling and conducting power performance testing of a small wind turbine[J].Renewable Energy，2013，55：55-61.

[7]李远.基于风能资源特征的风电机组优化选型方法研究[D].北京：华北电力大学，2008.

[8]郎斌斌，穆钢，严干贵，等.联网风电机组风速-功率特性曲线的研究[J].电网技术，2008，32（12）：70-74.