摘要
同一设计的风力涡轮机在长期运行过程中会表现出不同的热力学和机械性能差异，因此需要通过主动功率分配来考虑每台涡轮机的实际运行状态。本研究提出了一种基于监控控制和数据采集（SCADA）的方法，用于确定老化风力涡轮机的运行功率上限。通过建立与当前运行条件相匹配的关键热力学变量的正常行为模型，结合使用马氏距离和适当的时间窗口处理标准化残差值，构建出特定于涡轮机的健康指数，从而减少极端数据对评估结果的影响。短期状态预测用于评估不同的功率水平。在统计、温度和机械约束条件下分别确定最大可行功率值，其最小值即为健康约束下的功率上限。将该上限与可用功率及现场运行限制相结合后，作为涡轮机级别的不等式约束输入到风电场的功率分配系统中。研究使用了30台额定为1.5兆瓦的涡轮机的实际运行数据，来评估典型运行事件和整个风电场的整体性能。结果显示，在相似的风况下，不同涡轮机的运行参数存在差异；在评估样本中，健康受限的运行组的非发电时间较短，且能量产出（按风速频率标准化后）较高，但组间差异在统计上仍存在不确定性。
