[发明专利]一种非线性建模的风力发电机叶片固有频率工况补偿方法

说明书

本发明公开了一种基于非线性建模的风电叶片固有频率工况补偿方法，包括：1)再根据风力发电机SCADA的功率P大小将历史运行数据集划分为若干建模数据子集，然后将各建模数据子集分别划分为建模训练数据集及模型测试数据集；2)对各建模数据子集中的元素进行归一化处理；3)根据归一化后的建模训练数据集构建对应的观测记忆矩阵D，然后根据构建的观测记忆矩阵D及其对应的模型测试数据集X_test构建对应固有频率预测模型；4)将当前机组的工况参数代入对应的固有频率预测模型中，再将实测的当前固定频率与预测的当前固定频率作相减运算，最后利用固定频率偏差值进行叶片固有频率工况补偿。该方法能够准确实现风力发电机叶片固定频率的工况补偿。

技术领域

本发明属于风力发电机叶片固有频率工况补偿领域，涉及一种非线性建模的风电叶片固有频率工况补偿方法。

背景技术

目前我国风力发电产业处在高速发展期，风力发电机数量逐年增加。其中，风力发电机叶片是机组中关键部件，叶片结构健康对于机组安全运行至关重要。因此实现对风力发电机叶片状态的在线监测具有重要工程实用价值。叶片固有频率表征了叶片结构的特性，当叶片出现损伤比如裂纹，叶片的刚度将减小，导致叶片固有频率减小，因此目前基于叶片固有频率偏移监测叶片健康状态技术受到国内外学者的广泛关注，但是叶片固有频率受机组运行工况包括风速、转速、功率、桨距角、温度等的影响，因此即使在正常健康状态下，叶片固有频率也处于变化之中，所以无法直接利用实测的固有频率对叶片健康状态进行评估。因此需要解决叶片固有频率的工况补偿问题。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供了一种非线性建模的风电叶片固有频率工况补偿方法，该方法能够实现风力发电机叶片固有频率的工况补偿。

为达到上述目的，本发明所述的非线性建模的风电叶片固有频率工况补偿方法包括以下步骤：

1)选取风电机组正常运行时的历史运行数据集，根据风力发电机数据采集与监控系统SCADA的功率P大小将历史运行数据集划分为若干建模数据子集，然后将各建模数据子集分别划分为建模训练数据集及模型测试数据集；

2)对各建模数据子集中的元素进行归一化处理；

3)根据归一化后的建模训练数据集构建对应的观测记忆矩阵D，以构建固有频率预测模型，然后利用构建的观测记忆矩阵D及其对应的模型测试数据集X_test测试并验证固有频率预测模型，其中，一个建模数据子集对应一个固有频率预测模型；

4)获取当前风力发电机数据采集与监控系统SCADA的功率以及机组工况参数，根据当前风力发电机数据采集与监控系统SCADA的功率寻找对应的固有频率预测模型，然后将当前机组的工况参数代入对应的固有频率预测模型中，得预测的当前固定频率，再将实测的当前固定频率与预测的当前固定频率作相减运算，并将运算的结果作为固定频率偏差值，最后利用固定频率偏差值完成风力发电机叶片固有频率的工况补偿。

步骤1)的具体操作为：

选取风电机组正常运行时的历史运行数据集，所述历史运行数据集包括叶片固有频率、风速、功率、转速、桨距角及温度，当P≤0，机组处于停机状态，影响叶片固定频率的机组工况参数为风速及温度，则由叶片固有频率、风速及温度数据构建第一个建模数据子集；当P0或者PP_额定时，则机组运行在不变桨状态下，影响机组固定频率的工况参数为叶片固有频率、风速、温度及功率，则由叶片固有频率、风速、温度及功率数据构建第二个建模数据子集；当P＝P_额定时，机组运行在变桨状态下，影响叶片固定频率的工况参数为叶片固有频率、风速、温度及桨距角，则由叶片固有频率、风速、温度及桨距角构建第三个建模数据子集，然后将各建模数据子集分别划分为建模训练数据集及模型测试数据集。

将建模数据子集中65％的数据划分为建模训练数据集，将建模数据子集中35％的数据划分为模型测试数据集。