[发明专利]风电机组的对风偏差矫正方法、装置、设备及介质有效

专利信息
申请号: 201910069352.5 申请日: 2019-01-24
公开(公告)号: CN110094300B 公开(公告)日: 2020-04-21
发明(设计)人: 史光宇 申请(专利权)人: 上海电力学院
主分类号: F03D7/04 分类号: F03D7/04
代理公司: 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 代理人: 吴会英;刘芳
地址: 200090 上海市杨*** 国省代码: 上海;31
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 机组 偏差 矫正 方法 装置 设备 介质
【权利要求书】:

1.一种风电机组的对风偏差矫正方法,其特征在于,包括:

获取所述风电机组在预设时间段内的历史运行数据;

对所述历史运行数据进行网格化计算,以获得网格历史运行数据;

采用机器学习算法从所述网格历史运行数据中筛选出第一网格历史运行数据集;

根据所述第一网格历史运行数据集计算对风偏差角;

根据所述对风偏差角对所述风电机组的偏航控制进行矫正;

所述历史运行数据包括:记录时间以及对应的风速、功率和风向标数值、叶轮转速和桨距角;

所述对所述历史运行数据进行网格化计算,以获得网格历史运行数据,具体包括:

选取所述风速和所述风向标数值作为两个坐标,构成数据平面;

按照预设网格尺寸对所述数据平面划分网格;

获取每个网格内的每个风速和风向标数值对应的功率、叶轮转速和桨距角;

计算每个网格对应的功率平均值、叶轮转速平均值和桨距角平均值;

将每个网格对应的风向标数值平均值,风速范围,功率平均值、叶轮转速平均值和桨距角平均值确定为网格历史运行数据;

所述机器学习算法是LOF算法;

所述采用机器学习算法从所述网格历史运行数据中筛选出第一网格历史运行数据,具体包括:

将所述网格历史运行数据按照所述风速范围以预设等间距风速段进行分组;

对每一风速段中的网格历史运行数据中的功率平均值进行LOF计算,得到对应的LOF数值;

将每一风速段中LOF数值最小的第一预设个数的网格历史运行数据删除;

将每一风速段中保留下的功率平均值最大的网格历史运行数据组成第二网格历史运行数据集;

对所述第二网格历史运行数据集中的网格历史运行数据中的功率平均值再次进行LOF计算,得到对应的LOF数值;

将所述第二网格历史运行数据集中LOF数值最小的第二预设个数的网格历史运行数据删除,得到第一网格历史运行数据集。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取所述风电机组在预设时间段内的历史运行数据之前,还包括:

按照预设采样周期实时记录所述风电机组的运行数据,形成所述历史运行数据。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一网格历史运行数据集,计算对风偏差角,具体包括:

对所述第一网格历史运行数据集中各网格历史运行数据中的风向标数值平均值进行平均计算;

将计算出的第一风向标数值平均值作为对风偏差角。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述对风偏差角对所述风电机组的偏航控制进行矫正,具体包括:

检查所述风电机组中是否预留有对所述风电机组的偏航控制进行矫正的矫正参数;

若有,则将所述对风偏差角赋值所述矫正参数,根据赋值后的矫正参数对所述风电机组的偏航控制进行矫正。

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,还包括:

若没有,则根据所述对风偏差角对所述风电机组的风向标零位进行调整。

6.一种风电机组的对风偏差矫正装置,其特征在于,用于实现如权利要求1-5中任一项所述的风电机组的对风偏正矫正方法,所述风电机组的对风偏差矫正装置包括:

数据获取模块,用于获取所述风电机组在预设时间段内的历史运行数据;

网格化计算模块,用于对所述历史运行数据进行网格化计算,以获得网格历史运行数据;

数据筛选模块,用于采用机器学习算法从所述网格历史运行数据中筛选出第一网格历史运行数据集;

对风偏差角计算模块,用于根据所述第一网格历史运行数据集,计算对风偏差角;

偏航矫正模块,用于根据所述对风偏差角对所述风电机组的偏航控制进行矫正。

7.一种电子设备,其特征在于,包括:存储器,处理器以及计算机程序;

其中,所述计算机程序存储在所述存储器中,并被配置为由所述处理器执行以实现如权利要求1-5中任一项所述的方法。

8.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行以实现如权利要求1-5中任一项所述的方法。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于上海电力学院,未经上海电力学院许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910069352.5/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top