[发明专利]基于SCADA数据的风电机组偏航控制参数优化方法

权利要求书

1.一种基于SCADA数据的风电机组偏航控制参数优化方法，其特征在于，所述方法步骤为：

步骤1：确定参数寻优区间；

(1)根据机组SCADA中风速数据划分风速区间；

(2)确定优化的偏航控制参数，即偏航偏差阈值和延迟时间的寻优范围；

步骤2：对SCADA数据进行预处理；

(1)剔除转速低于并网转速的数据值和异常值；

所述异常值为机械失灵、外界冲击、电磁干扰这些测量条件意外改变或测量者工作失误产生的错误读数或记录；

(2)计算原始SCADA数据中机组总发电量W与偏航比Y_Ratio；

步骤3：生成初始种群；

步骤4：计算适应度函数；

(1)选取风电机组总发电量为优化目标函数，偏航比为约束项；

(2)利用预处理后的机组SCADA数据计算得到种群个体的优化目标函数值和约束值；

(3)采用惩罚函数法计算种群每一个体的适应度函数值；

步骤5：在适应度函数值基础上计算每一个体被选择的概率P_si；采用赌轮盘法进行选择，得到父代用于繁殖下一代种群；

步骤6：利用交叉算子和变异算子，由初始种群P(t)生成新种群P(t+1)，并令迭代次数t＝t+1；

步骤7：若迭代次数未超过最大遗传代数，则返回步骤4；否则终止运算，输出最优偏航偏差阈值和延迟时间；

步骤8：优化效果的对比与检验；

通过数据更新重新计算优化后发电量和偏航比并与优化前进行对比，如果采用新的偏航控制参数以后能够在满足偏航比的条件下，风电机组的总发电量有所提高，则对目标机组进行偏航控制参数的修改并投入实际运行；考取参数优化后机组实际SCADA运行数据进行优化前后的对比与检验。

2.根据权利要求1所述的一种基于SCADA数据的风电机组偏航控制参数优化方法，其特征在于，所述步骤1的具体过程为

(1)基于SCADA数据画出风速概率分布曲线，识别曲线峰值对应的风速V_m；

(2)以风速V_m和额定风速V_e为节点，将机组的正常运行范围划分成3个区间，分别为第一区间、第二区间和第三区间，其中第一区间的风速范围是[0,V_m]，第二区间的风速范围是[V_m,V_e]，第三区间的风速范围是[V_e,25]；

(3)分别画出第一、三区间的偏航误差概率密度曲线，按95％置信度求出相应置信区间，然后根据控制目的的不同确定三个风速区间偏航偏差阈值取值范围；

(4)依据风资源自身特性，确定延迟时间优化范围；偏航偏差阈值和延迟时间具体优化范围为：

第一区间新的偏航偏差阈值范围为[θ_L,θ1_max]，θ_L为机组原低风速段偏航偏差阈值；θ1_max为第一区间偏航误差概率密度95％置信区间上限值，在第二区间应取相对原始偏航偏差阈值较小的偏航偏差阈值，因而令第二区间偏航偏差阈值范围为[θ₀,θ_H]，其中θ₀为偏航停止误差，θ_H为原高风速段偏航偏差阈值；按求取第一区间偏航偏差阈值范围的方法求得第三区间偏航偏差阈值范围[θ_H,θ3_max]；θ3_max为第三区间偏航误差概率密度95％置信区间上限值，令第一区间延迟时间取值范围为[T_L,T_max]，其中T_L为机组原低风速段延迟时间，T_max为延迟时间阈值范围上限值，在此范围内寻优降低偏航次数，也不会明显降低发电量；而第二区间的延迟时间应小于原参数，令其取值范围为[T_min,T_H]，其中T_H为原高风速段延迟时间，T_min为延迟时间阈值范围下限值，应用在此范围内求取的较小延迟时间值来提高第二区间对风精度，从而提高发电量；而当风速达到额定风速以后，增大原高风速段的延迟时间来降低偏航控制的精度从而减轻变桨负担，降低偏航时间，考虑到高风速时机组所受侧向载荷的限制，令[T_H,T_max]为第三区间新的延迟时间取值范围。