[01488488]基于无线传感器网络的新能源基地测风塔实时监测系统

①课题来源与背景 在国家开发新能源的政策指导下,甘肃省敏锐抓住了我国新时期能源战略的大好时机,依靠自身的资源优势,在新能源方面走在了全国的前列,率先规划建设了我国第一个千万千瓦级风电基地。甘肃风光电超常规发展,近十年风电增长239倍,近五年光电增长296倍,风光电装机总容量国内第一、世界第六。目前酒泉新能源基地风光电装机容量已达1950万千瓦,占全省总装机容量41.2%,预计到2020年将达到风电2000万千瓦,光电1300万千瓦,实现甘肃新能源“陆上三峡”宏伟蓝图。 目前,全球能源供应紧张,风力发电已经成为解决世界能源短缺的重要途径之一。随着大规模风电集中并网发电,风电所特有的波动性、随机性对于电力系统的影响也逐步显现。尤其是酒泉风电基地的电力电量几乎全部需要送到1000 km 以外的兰州负荷中心,是世界上集中并网规模最大、输出距离最远的风电基地。仅2011年,酒泉风电基地就发生脱网事故一百多次,累计脱网风电机组超过4000台。弱电网、远距离、大规模送出、波动的风电特性,加上大规模风电集中并网对甘肃电力系统安全稳定产生了巨大的影响。由于风能的这种间歇性、随机性与波动性特点,其对电网造成的不利影响成为当前确认的制约风电发展的瓶颈。 课题于2016年8月经甘肃省科技厅批准立项科技支撑计划项目,与甘肃省国网电力公司风电技术中心合作,以酒泉风电基地为研究对象,开展了基于无限传感器网络的新能源基地测风塔实时监测系统研究,执行期至2018年12月验收完成。 ②研究目的与意义 风电波动性、随机性与环境因素有极大的关联性,风电功率受风速、风向、地理、气象等多方面因素的影响,对风电的准确预测预报是国内外公认应对大规模风电功率波动最有效的方法。目前国内外相关研究在数值天气预报应用、从实际数据出发,定量分析风速、风向、气温、气压、风机参数等各影响因素对预测模型精度的影响机理、预测模型建立与算法研究方面进行了有益的探索和研究。而以上研究的关键基础是翔实准确的现场第一手数据,准确可靠的环境气象要素监测与可靠传输对新能源基地风电准确预测预报起着至关重要的作用。 由于风力发电机一般工作于恶劣的环境下,地广人稀,无人值守,网络布线和设备维护极为困难。无线传感器网络（WSN）是新一代的传感器网络,具有点多、面广、易于部署、成本低廉的特点,把WSN应用到大规模风电基地环境监测,可以全面有效采集被检测环境区域数据,并使各测量节点协作感知,全面准确反映基地环境现状,进而实现风电准确预测预报,为新能源基地的数据采集和监控提供一个经济有效的解决方案。 ③主要论点与论据 课题重点研究无线传感器网络在风电基地环境监测系统中的应用。系统运用Zigbee无线网络技术组成星状和网状网络,以基地测风塔为汇聚节点,构建基于无线传感器网络的新能源（风电、光伏发电）基地测风塔实时监测系统,实现基地风速、风向、温湿度、光强等环境要素的准确监测与实时传输,为新能源基地安全稳定运行提供可靠技术保障。 本课题设计了基于Zigbee和GPRS的测风塔气象数据采集系统;开展了基于风电场的无线传感器网络的信道传播特性与模型研究;研究了数据融合技术在新能源基地环境监测中的应用,通过面向风电数据的WSN 压缩感知数据重构研究,建立了与风电预测相适应的数据融合模型以提高数据的质量和传输效率;进行了风速风能预测预报相关理论、方法研究,建立了PCA-FOA-Elman神经网络预测模型,以提高预测算法的有效性。 ④创建与创新 本课题将无线传感器网络技术运用于新能源发电领域,为新能源基地安全稳定运行提供可靠技术保障;课题运用数据融合技术和网络拓扑控制技术实现了高质量的数据采集和可靠传输。 ⑤社会经济效益,存在的问题 运用新一代传感器网络解决新能源领域环境监测难题,具有成本低,易于部署,稳定可靠的巨大优势,为新能源基地安全稳定运行提供可靠技术保障,具有巨大的经济和社会效益。 由于无线传感器网络所具有的特点和优势,项目的实施不会对环境造成破坏。本项目产品成果可以直接应用于规模化光伏发电基地。 本课题所研究的技术在广度、深度及普遍适应性方面还需要进一步完善,由于资金和现场因素,尚未形成示范基地、产品中试线、生产线,在今后的研究中需要进一步深入。 ⑥历年获奖情况 课题2018年12月通过省科技厅组织的专家验收,尚未申请科技成果奖励。