李 斌，張海超，白雪峰，侯英俊

(遼寧大唐國際新能源有限公司，遼寧 沈陽 110001)

大型風電場測風數(shù)據(jù)全生命周期的探討

李 斌，張海超，白雪峰，侯英俊

(遼寧大唐國際新能源有限公司，遼寧 沈陽 110001)

大型新能源公司測風塔基礎數(shù)據(jù)采集、處理、管理、分析、挖掘等方面存在不同程度的偏差，為此提出測風塔全生命周期管理，分析測風塔選址的合理性以及測風數(shù)術(shù)在風電場發(fā)電量提升、數(shù)據(jù)分析、二次規(guī)劃環(huán)節(jié)的重要性。通過對整個風電場測風塔數(shù)據(jù)周期全局掌控，進行前期測風、投產(chǎn)數(shù)據(jù)、產(chǎn)能后評估依據(jù)等各階段的大量基礎測風數(shù)據(jù)分析，從源頭把控風電項目設計偏差。通過探討風電場測風塔數(shù)據(jù)收集可行性，加強對項目的準確評估，為效益提升提供可靠數(shù)據(jù)支撐，將風電場測風塔全生命周期數(shù)據(jù)作為衡量產(chǎn)能依據(jù)，采用大量實時數(shù)據(jù)技術(shù)作為故障預警、設備診斷、運行優(yōu)化、標準化提升的基礎依據(jù)，將測風數(shù)據(jù)進行閉環(huán)式管理，為風電場設計建設各個環(huán)節(jié)提供精準的數(shù)據(jù)支持。

風電場；測風塔；數(shù)據(jù)挖掘；全生命周期

0 引言

隨著風力發(fā)電技術(shù)的不斷成熟，風電行業(yè)迅速發(fā)展，各大風電開發(fā)商開始關(guān)注和搶占風資源，已設立數(shù)以萬計的風電場測風塔，但通過測風塔實測值計算出的產(chǎn)能與運行值偏差加大[1-6]，造成極大資源浪費，其原因一方面是設備故障率和棄風限電，另一方面是初步設計的基礎數(shù)據(jù)問題造成。在項目開展之前的立塔測風階段，多數(shù)能源公司通常為減少項目投資，借用其他附近項目測風數(shù)據(jù)做可行性研究，而對項目具體設立幾座測風塔，設立在什么位置以及測風數(shù)據(jù)管理方面并沒有投入精力，設計、測量完全委托測風塔公司，后者往往不能從業(yè)主角度統(tǒng)籌考慮區(qū)域資源情況和風場二次規(guī)劃問題，且設備、數(shù)據(jù)的維護、收集、整理沒有專人監(jiān)管，往往造成數(shù)據(jù)完整度不足，實測數(shù)值偏差較大等問題。本文通過風電場測風、設計、投產(chǎn)數(shù)據(jù)對比依托，結(jié)合風能資源情況和歷年實測數(shù)據(jù)，分析風能評估差距，從源頭把控測風塔安裝選址，加強測風塔選址深度，同時強調(diào)風電場測風塔的生命周期性，應用大數(shù)據(jù)技術(shù)以充分掌握場區(qū)的地貌和風況特征為前提，建立風場模型確定每臺風機位置及風場陣列的排布方式以用于確認選取測風塔正確位置[7-9]。調(diào)研風電場的前期測風塔選址問題、預測電量偏差、實際發(fā)電能力等數(shù)據(jù)變化的原因，為各風電項目前期選址、二次規(guī)劃、優(yōu)化運行提供重要支持依據(jù)，確定風電場開發(fā)的意義和價值。

1 風電場測風數(shù)據(jù)全生命周期管理意義

風能作為非化石可再生能源，逐漸占據(jù)各大型能源公司的重要配比，而風能資源優(yōu)劣程度直接影響項目投資效益。對風電場測風數(shù)據(jù)全生命周期管理具有重要意義：

(1)大量精確的項目前期測風塔數(shù)據(jù)是對風電場投資建設前資源評定的前提。

(2)連續(xù)年測風數(shù)據(jù)的精準性分析是該區(qū)域風資源狀況評定，機型選取，載荷設計，投資收益，精化設計的理論依據(jù)。

(3)及時有效的實時測風塔數(shù)據(jù)修正是項目設計糾偏、經(jīng)濟效益計算的準確性的保障。

(4)投產(chǎn)項目測風數(shù)據(jù)的收集整理是檢驗各運行機組功率一直性、優(yōu)化機型、二次研發(fā)的基礎。

(5)投產(chǎn)項目風功率測風塔數(shù)據(jù)收集是分析場區(qū)預見性、規(guī)律性、周期性氣象特征的保障。

(6)提升微觀選址深度。

(7)前期測風數(shù)據(jù)、投運機組測風數(shù)據(jù)、風功率數(shù)據(jù)的連續(xù)年數(shù)據(jù)積累，作為測算風電場全生命周期經(jīng)濟效益分析、投資回報收益率、經(jīng)濟性評價、風電場后評估的基礎。

(8)全生命周期測風數(shù)據(jù)收集管理為各臺機組的運行狀態(tài)、發(fā)電能力、故障報警、技改等服務提供監(jiān)控、檢測、改造的理論依據(jù)。

科學高效的管理風電場全生命周期的測風數(shù)據(jù)，可靠保證測風塔測風生命周期活性，作為精準評估經(jīng)濟效益的理論依據(jù)，加強測風塔的后期維護以及投產(chǎn)后場區(qū)數(shù)據(jù)校驗均將有效提升項目產(chǎn)能。

2 測風數(shù)據(jù)全周期管理現(xiàn)狀及存在的問題

大型風電場測風數(shù)據(jù)全生命周期管理工作的數(shù)據(jù)量大，周期性長，測算比對復雜，專業(yè)技術(shù)業(yè)務要求高。全生命周期數(shù)據(jù)包括：項目立項前期該區(qū)域連續(xù)30年的長期氣象數(shù)據(jù)，如氣象站地理資料及設備參數(shù)、雷暴日、氣溫、氣壓值等。項目可行性研究期間的測風塔基礎數(shù)據(jù)，如測風塔地理信息、設備型號、各高層的風向、風速、風頻、氣溫、氣壓等。項目論證期間的區(qū)域中尺度數(shù)據(jù)(modern era retrospective-analysis, MERRA)，如格林威治平臺數(shù)據(jù)。項目建設期間的風功率預測數(shù)據(jù)，如短期預測數(shù)據(jù)、超短期預測數(shù)據(jù)、同塔不同層的實測數(shù)據(jù)。項目投產(chǎn)期的各個運行機組瞬時風況數(shù)據(jù)對應的機組運行狀態(tài)值。同時應注重測風期間設備的及時維護，服務平臺的定期檢測和修繕。前期連續(xù)年數(shù)據(jù)的整理、插補、糾偏、同層對比、異層校驗等。機組投運期間的各風機測風設備的逐時風速、風向、功率一致性等數(shù)據(jù)的后臺儲存。風功率測風塔數(shù)據(jù)的定期數(shù)據(jù)分析、存檔等。

部分大型風電企業(yè)測風數(shù)據(jù)在風電場機組生命周期內(nèi)并未達成閉環(huán)管理，而影響風電場后評估的數(shù)據(jù)多數(shù)出現(xiàn)在測風數(shù)據(jù)的收集與整理階段上，測風資源各環(huán)節(jié)管理無序、流程混亂、質(zhì)量控制缺失、技術(shù)水平不足、誤差偏高，實際投運測風塔暴露的主要有問題：(1)極端自然天氣造成的傷害和物理損耗，基礎承載力不夠造成倒塔。(2)運維記錄不全，統(tǒng)計分析誤差較大。(3)通訊信號干擾嚴重，地貌特征復雜，數(shù)據(jù)丟失量大。(4)測風設備損壞嚴重，慎重丟失。(5)大量數(shù)據(jù)人工整理，比對，分析，效率低下。(6)測風塔管理混亂，測風塔狀態(tài)監(jiān)控繁瑣。(7)通訊服務拖欠費用，造成部分測風塔正常運轉(zhuǎn)，但測風數(shù)據(jù)無法收集。(8)運行機組測風設備極端天氣冰凍，測風失真、風速分析后臺人為修正參數(shù)。(9)數(shù)據(jù)服務器硬盤損壞，歷史測風數(shù)據(jù)丟失。

風電場測風數(shù)據(jù)是否準確對項目建設效益產(chǎn)生直接影響，測風塔在項目前期測風過程中，存在各種自然或人為因素造成數(shù)據(jù)失真。數(shù)據(jù)傳輸故障造成部分傳感器數(shù)據(jù)出現(xiàn)缺失或異常，將導致后期數(shù)據(jù)質(zhì)量篩選、數(shù)據(jù)修正、數(shù)據(jù)插補、長期訂正等過程中會引入很大的不確定性，接近1%的風速不確定性，會帶來超過3%的發(fā)電量不確定性，而對于某些投資效益嚴控的大型風電企業(yè)，資本金回報收益率在8%～10%，由于測風數(shù)據(jù)造成的3%的發(fā)電量不確定度可能就決定著風電場是否盈利。

3 風電場測風數(shù)據(jù)全生命周期管理

3.1依靠中尺度數(shù)據(jù)擬合場區(qū)風況特征

通過專業(yè)的測風平臺可獲取相對精確的中尺度數(shù)據(jù)模擬值，例如場區(qū)附近長期氣象觀測站數(shù)據(jù)、格林威治平臺數(shù)據(jù)、中尺度數(shù)據(jù)。通過精細化的中尺度數(shù)值模擬測算，可有效提供目標區(qū)域資源分布圖及擬建設區(qū)域的虛擬風頻時間序列，由風速分布圖可以估算擬選場址內(nèi)風速水平和可開發(fā)區(qū)域面積及可開發(fā)容量，結(jié)合氣象數(shù)據(jù)進行流場模擬，繪制意向區(qū)域。某風電場測風塔中尺度數(shù)據(jù)的長期年際變化數(shù)據(jù)如表1。

表1 某風電場測風塔中尺度數(shù)據(jù)長期年際變化表Table 1 Long-term interannual variation of mesoscale data ofwind tower in a wind farm

由表1可得：該風電場擬選區(qū)域范圍內(nèi)近10年中尺度年平均風速為6.71 m/s；近20年中尺度年平均風速為6.75 m/s；近30年中尺度年平均風速為6.75 m/s。以中尺度數(shù)據(jù)模型對風電場進行長期連續(xù)年數(shù)據(jù)分析，結(jié)合該測風塔位置周邊氣象站長期測風資料推測該位置的長期年際風速變化特征，作為大風年、小風年判斷參考依據(jù)，有效進行代表年折減[10-13]。同時，采用資料同化技術(shù)將區(qū)域觀測數(shù)據(jù)與全球分析場數(shù)據(jù)用作模式初始測算，進行多層嵌套的降尺度計算，獲得計算區(qū)域高精度的四維氣象數(shù)據(jù)集，進行時間平均，獲得區(qū)域內(nèi)制定高度層的年平均風能資源水平分布數(shù)據(jù)。再收集相應地區(qū)位置及相應時間段內(nèi)的測風塔實測數(shù)據(jù)，以備后續(xù)對模擬方法的誤差分析、校正及評價。

結(jié)合實測結(jié)果和數(shù)值模擬計算進行誤差評價、校核和可用性分析。以數(shù)值模擬中采用的虛擬測風塔進行相關(guān)風資源指標和特征進行分析。針對立塔測風階段進行的精細化中尺度數(shù)值模擬，模擬范圍一般選定為擬選場址及周邊區(qū)域70～120 km，模擬分辨率為5 km，模擬時間段建議采用3年。

應用中尺度數(shù)據(jù)可以推算出擬選用的風機點位的理論風機和風向，若具備擬選主機的功率曲線，結(jié)合復雜地區(qū)三維地形數(shù)據(jù)，繪制出高分辨率風資源圖譜，并且與中尺度數(shù)據(jù)進行結(jié)合，得出區(qū)域規(guī)劃容量，統(tǒng)籌分析機組發(fā)電量情況。

3.2先布局再立塔，加強微觀選址深度

測風塔的選取應注重先風機選址，再測風塔選址的原則布置，測風塔位置的確認應像風機微觀選址深度一樣統(tǒng)籌規(guī)劃，不僅保障測風塔的代表性、數(shù)據(jù)準確性，還能有效掌握風場建設規(guī)模，機組布置情況，核算產(chǎn)能效益，并且統(tǒng)籌規(guī)劃可以保障測風塔的生命周期，促使測風塔收集連續(xù)年數(shù)據(jù)，為項目設計提供長期穩(wěn)定的數(shù)據(jù)支持。

在海拔較高、地形復雜的區(qū)域，應注重考慮測風塔所能代表的區(qū)域范圍，需要通過加密測風塔的方式減少代表性差的問題，在及其復雜的地貌特征區(qū)域，如果不能準確評估資源情況，除了風電場推算產(chǎn)能效益偏高之外，其他所有環(huán)節(jié)都潛藏著風險。海拔梯度比較大的場區(qū)，建議制定針對性方案，設置不同海拔等級的測風觀測點，如果海拔梯度變化較大，應將測風塔安裝在場區(qū)擬布置風機處的平均海拔高度位置，平坦地形下選用1～2個測風塔，且測風塔位置與風機布置位置相對集中，使測風范圍最大程度覆蓋擬建風機點位，有助于收集精準的低風速區(qū)域風況信息，作為低風速機型排布策略性優(yōu)化建議依據(jù)。

利用中尺度數(shù)據(jù)擬合場區(qū)內(nèi)資源特征，及風況條件，在區(qū)域內(nèi)部統(tǒng)籌布置27臺風電機組，計算各機組擬選輪轂高度處的相應數(shù)據(jù)，依據(jù)邊界條件和建設規(guī)劃在場區(qū)范圍內(nèi)布置27臺2 MW風力發(fā)電機組，并以此27臺風電機組處分別擬設立為27座測風塔。分別計算機組輪轂高度處的風況特征，結(jié)合測風塔覆蓋半徑和地貌特征，選取最具有代表性的測風塔位置。27座測風塔風況特征如表2。

微觀選址工作超前開展，借助于中尺度數(shù)據(jù)全面擬合區(qū)域風資源情況，將風電場設計階段提前謀劃。針對于中尺度擬合數(shù)據(jù)，初步擬選合理機型做代表性試算，機型的葉片長度盡量復核本區(qū)域風況特征。湍流、風切變數(shù)據(jù)應做以預度考慮，盡可能將復核布置風機的山脊全部布置風機，結(jié)合風資源軟件測試各機組產(chǎn)能情況及尾流影響。其中各機組尾流影響值不作為最終風機布置點位限制條件，只作為輪廓高度擬合風資源特征情況的參考依據(jù)。最后通過風資源測算程序推算出各個風機輪轂高度處的風況條件，選擇最具有代表性的位置確立將場區(qū)內(nèi)能夠布置風機的位置都設為擬立測風塔位置，結(jié)合場均海拔高度、場區(qū)中心位置、測風塔覆蓋半徑等條件統(tǒng)籌考慮。某風電場測風塔中尺度擬合資源布置如圖1，該風電場區(qū)域內(nèi)南區(qū)風資源較北區(qū)好，優(yōu)化設計時應著重布置在南區(qū)迎風山脊處，二次優(yōu)化時對南區(qū)布置風機的安全性能逐一校驗。

表2 某風電場擬立27座測風塔位置處風況條件Table 2 Wind conditions at 27 wind towers in a wind farm

圖1 某風電場測風塔中尺度數(shù)據(jù)擬合資源布置圖Fig.1 Resource arrangement of mesoscale data fitting for wind tower of a wind farm

通過數(shù)據(jù)對比分析可知：X1，X2號測風塔數(shù)據(jù)分別與場區(qū)南北2個半?yún)^(qū)資源特性相近，且覆蓋半徑能夠全局把控，且這2處布置風電機組后的發(fā)電能力較差，且對其他機組產(chǎn)生的尾流影響偏高，結(jié)合項目其他專題要件的制約條件分析，若其他25個位置可布置風電機組，則X1、X2處設置為測風塔較為合理。擬在這2處分別設立測風塔，并安裝獨立的測風裝置，實時收集數(shù)據(jù)作為后續(xù)項目建設的基礎依據(jù)，待收集完成連續(xù)年數(shù)據(jù)后與原擬立測風塔的中尺度擬合數(shù)據(jù)進行對比分析，并以實測數(shù)據(jù)作為產(chǎn)能計算的數(shù)據(jù)源。

通過實測數(shù)據(jù)分析與中尺度擬合數(shù)據(jù)相近，個別風況參數(shù)略有偏差。對于風機和測風塔的選定還需結(jié)合風電場建設的綜合因素，若某建設機位位置極佳，布置為全生命周期的測風塔會造成資源浪費；若風機之間的布置方案不合理，將測風塔位置工程建設期作為風機點位吊裝會造成整體產(chǎn)能下降。測風塔的選址與選定必須結(jié)合整個風電場總體規(guī)劃，深入應用微觀選址技術(shù)統(tǒng)籌設計，盡可能將測風塔布置在滿足所有機位都專題限制和工程建設條件下的風機最佳產(chǎn)能狀態(tài)下的備用風機點位處，且此處的風況條件能夠滿足場區(qū)代表性，為項目設計提升4%的產(chǎn)能，提高設計精度。

3.3數(shù)據(jù)儲備及機組健康狀況分析

測風塔的生命周期不僅體現(xiàn)在前期測風的工作期限中，測風塔在收集完成1～2年的完整連續(xù)年數(shù)據(jù)后，雖然完成部分測風資料收集，但未能及時維護修繕，無法保持長期工作的測風能力，在項目專題開展環(huán)節(jié)會因限制條件制約舍棄部分擬選風機點位，對于后期基建時不影響風機吊裝建設的測風塔應盡量保留，甚至在投產(chǎn)項目中仍應保持繼續(xù)測風功能，持續(xù)收集該場區(qū)資源數(shù)據(jù)，為后期大數(shù)據(jù)分析提供基礎性依據(jù)。將保留的測風塔數(shù)據(jù)與風功率測風塔數(shù)據(jù)作以實時對比，同時可供投產(chǎn)風機輪轂高度處的風速、風向儀設備收集數(shù)據(jù)進行對比參考。某風電場瞬時單機功率一致性統(tǒng)計數(shù)據(jù)如圖2。

圖2 某風電場瞬時單機功率一直性統(tǒng)計圖Fig.2 Statistical of single generation capacity of a wind farm for continuous minutes

具備條件的項目公司應建設完善的查詢統(tǒng)計、測風數(shù)據(jù)統(tǒng)計評估以及發(fā)電量測算管理平臺，建立實時數(shù)據(jù)庫，實時掌握測風塔布局和風資源的分布情況，實現(xiàn)測風塔數(shù)據(jù)后臺實時批量整理分析功能，便于項目立項決策，測風塔運行過程，要按照實時校、日收集、周對比、月匯總、年評估的方式監(jiān)管數(shù)據(jù)完整率和可靠性。數(shù)據(jù)源于風電機組運行中實時產(chǎn)生的大量運營數(shù)據(jù)、設備運行的監(jiān)測數(shù)據(jù)，提取有效的測風數(shù)據(jù)與機組功率數(shù)據(jù)，分析得到各項數(shù)據(jù)的正常閉合值和非正常運行閉合值，整合運行狀態(tài)的數(shù)據(jù)量化統(tǒng)一，實現(xiàn)風電機組運行狀態(tài)的精準監(jiān)測評估，同時借助于測風數(shù)據(jù)反映出的機組狀態(tài)精細化設備狀態(tài)分析，隨時獲取每臺風電機組的運行數(shù)據(jù)和歷史信息，根據(jù)風功率信息調(diào)整檢修計劃，開展風電機組的預測性維護和項目計劃性檢修。某風電場連續(xù)年單機功率一致性統(tǒng)計數(shù)據(jù)如表3。

表3 某風電場連續(xù)年單機功率一直性統(tǒng)計表Table 3 Statistical table of single generation capacity ofa wind farm for continuous years

通過對2012—2016年采集的機組后臺數(shù)據(jù)分析，以單年為統(tǒng)計單位，各風機發(fā)電能力較項目前期測風數(shù)據(jù)擬合、中尺度擬合數(shù)據(jù)發(fā)電能力排序相近。以5個連續(xù)年為統(tǒng)計單位，其中2015年為相對高風速年，將其各年對應的風資源數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為同一標況下機組功率輸出能力后進行對比，發(fā)現(xiàn)2012—2016年風機輸出能力逐年下降，且年發(fā)電量與設計值均成遞減趨勢，其中連續(xù)年中的1、2、3、4、6號風機在歷年的發(fā)電量均屬前列且運行穩(wěn)定，22、24號風機發(fā)電量較低。結(jié)合各風機輪轂高度處風資源數(shù)據(jù)對比，1、2、3、4、5、6、17號風機所處歷年資源情況最優(yōu)，19、22、23、24、25號風機所處資源情況較差。對比前期設計數(shù)據(jù)各個風機單機發(fā)電能力，并參考歷年限電、故障維護、停機、線路及站內(nèi)電氣設備故障情況分析1、2、3、4號風機的運行性能較高，其他風機運行穩(wěn)定性偏低，均與設計值存在較大差異，將各風機發(fā)電能力細化至每日每時該風速下該種機型對應的功率曲線輸出功率對比分析，機組可利用率成逐年下降趨勢，根據(jù)連續(xù)年測風數(shù)據(jù)歷史資料對項目開展投產(chǎn)后評估，針對故障率較高的機組建立設備健康檔案，同時制定相應檢修方案。

通過該項目的全生命周期測風數(shù)據(jù)管理，為項目降低約2%的風速不確定性，提升約3%的發(fā)電量測算精度，準確高效評估項目產(chǎn)能的經(jīng)濟效益，減少項目投資風險，同時在項目后評估中依據(jù)長期的測風數(shù)據(jù)及機組狀態(tài)值積累，為項目技改提升，風場深化改造提供有效可靠的技術(shù)支持，制定針對性檢修方案。

4 結(jié)論

大量測風數(shù)據(jù)收集的連續(xù)年程度和完整率成為風電場精細化設計的基礎，數(shù)據(jù)準確性決定前期微觀選址的深度，制約各機組的發(fā)電量能力，測風數(shù)據(jù)的積累由量變達成質(zhì)變的過程才能有效為項目后評估、機組可靠性運行提供可靠有效的技術(shù)支持。對于單一機組在額定風速區(qū)域轉(zhuǎn)換風能效率將成為制約產(chǎn)能的主要因素，在同系列不同適用風速的機型間普遍存在發(fā)電性能力差異，同時微觀選址過程中對風機點位資源的針對性設計同樣影響風電場高效產(chǎn)能周期。

測風數(shù)據(jù)的長期收集對保持風電場全生命周期的高效發(fā)電能力意義重大，對項目電量預測、數(shù)據(jù)分析、優(yōu)化技改、場區(qū)擴建、二次規(guī)劃等建設性方案均可提供有效數(shù)據(jù)支持，數(shù)據(jù)量化積累作為云計算基礎數(shù)據(jù)，風電場測風數(shù)據(jù)批量分析處理平臺的建設對于風電行業(yè)穩(wěn)定健康發(fā)展也具有重要意義，通過各大型新能源企業(yè)在投產(chǎn)運行項目中已積累大規(guī)模測風數(shù)據(jù)建立大數(shù)據(jù)庫中心，實現(xiàn)貫穿風電全生命周期整體發(fā)電量提升，為推動風電產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級提供有效數(shù)據(jù)支撐，提高風電場機組可利用率，提升產(chǎn)能效益。

[1] 曾杰， 曾胤， 曹成． 基于測風塔相互驗證降低風電場發(fā)電量評估偏差[J]． 人民長江, 2016, 47(1): 59-62, 78． ZENG Jie, ZENG Ying, CAO Cheng. Reducing calculation error of annual energy output of complex terrain wind farm by anemometer tower mutual verification[J]． Yangtze River, 2016, 47(1): 59-62, 78．

[2] 懷智博, 鄭祿, 帖軍． 風電場測風數(shù)據(jù)驗證與評估算法與應用[J]． 計算機與數(shù)據(jù)工程, 2017, 45(4): 624-628． HUAI Zhibo, ZHENG Lu, TIE Jun. Design and application of wind farm’s wind data validation and evaluation algorithm[J]． Computer & Digital Engineering, 2017, 45(4): 624-628．

[3] 劉志遠， 李良縣， 任臘春. 插補測風塔缺測數(shù)據(jù)的相關(guān)性計算方法討論[J]． 可再生能源, 2016, 34(9): 1342-1347． LIU Zhiyuan, Li Liangxian, Ren Lachun. Analysis of the interpolation method of missing wind data from anemometer tower[J]． Renewable Energy, 2016, 34(9): 1342-1347．

[4] 劉志遠， 彭秀芳． 風電場測風塔測風數(shù)據(jù)淺析[J]． 水利發(fā)電, 2015, 41(11): 110-113． LIU Zhiyuan, PENG Xiufang. Analyses on wind measuring data of meteorological observation tower[J]. Water Power, 2015, 41(11): 110-113．

[5] 韓二紅, 溫新龍, 王彬濱． 氣象再分析資料在復雜山地風電場測風塔數(shù)據(jù)的插補應用[J]． 江西科學, 2017, 35(2): 200-205． HAN Erhong, WEN Xinlong, WANG Binbin. The application of meteorological reanalysis data for wind tower data interpolation at complex mountain area wind farm[J]． Jiangxi Science, 2017, 35(2): 200-205．

[6] 彭懷午, 楊曉峰, 馮長青． 基于鄰近測風塔的長期風速估算[J]． 太陽能學報, 2012, 33(2): 230-235． PENG Huaiwu, YANG Xiaofeng, FENG Changqing. Long term wind speed evaluation based on neighboring meteorological masts[J]． Acta Energiae Solaris Sinica, 2012, 33(2): 230-235．

[7] 黎波, 任會來． 復雜地形測風塔選取方法討論[J]． 風力發(fā)電, 2015(6): 7-10． LI Bo, REN Huilai. Discuss the methods of met mast siting in complex terrain[J]. Wind Power, 2015(6): 7-10．

[8] 王蕊, 朱瑞兆． 復雜地形風電場測風塔代表性判定方法研究[J]． 風能, 2015(7): 66-69．

[9] 韓曉亮． 測風塔安裝位置對復雜地形風電場風資源評估的影響[J]． 內(nèi)蒙古電力技術(shù), 2017, 35(1): 8-10， 29． HAN Xiaoliang. Influence of wind tower installation location to wind resource assessment in complex terrain wind farm[J]． Inner Mongolia Electric Power, 2017, 35(1): 8-10， 29．

[10] 全利紅, 袁春紅, 王丙蘭． 應用印痕函數(shù)研究測風塔資料代表性[J]． 氣象學報, 2016, 74(3): 442-449． QUAN Lihong, YUAN Chunhong, WANG Binglan. Application of footprint function in characterizing the representation of wind tower data[J]． Acta Meteorologica Sinica, 2016, 74(3): 442-449．

[11] 張宇瓊． 論測風塔在風電場運行中的重要性[J]． 中國高新技術(shù)企業(yè), 2016(33): 113-116.

[12] 曾杰, 陳曉科． 考慮測風數(shù)據(jù)缺失的短期風電功率預測算法[J]． 可再生能源, 2017, 35(2): 298-303． ZENG Jie, CHEN Xiaoke. Short-term wind power prediction algorithm considering missing wind measurement data[J]．

Renewable Energy, 2017, 35(2): 298-303．

[13] 李斌, 張宇時. 低風速風電場資源開發(fā)的探討及應用[J]. 分布式能源, 2017, 2(2): 44-50. LI Bin, ZHANG Yushi. Research and application of low wind speed wind farm resource development[J]. Distributed Energy, 2017, 2(2): 44-50.

李 斌

(編輯 蔣毅恒)

FullLifeCycleofWindDatainLargeScaleWindFarm

LI Bin, ZHANG Haichao, BAI Xuefeng, HOU Yingjun

(Liaoning Datang International Renewable Power Limited Company, Shenyang 110001, Liaoning Province, China)

There are different degrees of deviation in the basic data acquisition, processing, management, analysis, mining and other aspects of wind tower in large new energy company. Therefore, this paper proposes the full life cycle management for wind tower, fully analyzes the rationality of site selection of wind tower and the importance of wind test technology in generating capacity improvement of wind farm, data analysis and secondary planning. Through the overall control of the wind tower data cycle in wind farm, we analyze the large amount of basic wind data in each stage such as pre-test wind survey, production data, post-production evaluation basis, in order to control the design deviation of wind power project from source. Through the discussion of wind tower data collection feasibility in wind farm, we strengthen the accurate evaluation of the project, to provide reliable data support for the promotion of benefit. Taking the full life cycle data of wind tower in wind farm as a measure basis of capacity, we adopt a large number of real-time data technology as the basis data for fault warning, equipment diagnosis, operation optimization and standardization promotion, and implement the closed-loop management for wind data, which can provide accurate data support for all aspects of design and construction of wind farms.

wind farm; wind tower; data mining; full life cycle

TK 89

： A

： 2096-2185(2017)04-0040-07

10.16513/j.cnki.10-1427/tk.2017.04.007

2017-06-03

李 斌(1988—)，男，學士，工程師，研究方向為風電新能源開發(fā)，資源評估、微觀選址、風電場集控運行，大數(shù)據(jù)分析等， 347382203@qq.com；

張海超(1984—)，男，學士，工程師，研究方向為風電場管理，設備治理，經(jīng)濟性評價等；

白雪峰(1981—)，男，碩士，工程師，研究方向為新能源計劃營銷、發(fā)展規(guī)劃、數(shù)據(jù)統(tǒng)計、經(jīng)濟性評價等；

侯英俊(1985—)，男，大專，研究方向為新能源計劃營銷、發(fā)展規(guī)劃、數(shù)據(jù)統(tǒng)計、經(jīng)濟性評價等。