[发明专利]风电机组的对风偏差矫正方法、装置、设备及介质

说明书

本申请提供了一种风电机组的对风偏差矫正方法、装置、设备及介质，通过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。本方案中，完成了对风电机组历史运行数据的自动筛选，实现了无需人工干预即可从原始数据中准确计算得到对风偏差角，从而实现了整个对风偏差的自动矫正，节约了大量的人力物力，并且矫正结果非常准确，提高了风电机组的发电效率。

技术领域

本申请涉及风力发电技术领域，尤其涉及一种风电机组的对风偏差矫正方法、装置、设备及介质。

背景技术

我国风能资源丰富发展潜力巨大，通过在山区、沿海等风场地区大规模建立风力发电机基地，可以充分利用风能能源，创造巨大的经济价值。风力发电机的风轮吸收风能旋转，进而带动相连接的发电机旋转发电。风力发电机组的偏航系统可以跟踪风向的变化，驱动风机机舱围绕塔顶旋转，使风轮的扫掠面与风向保持垂直。

现有风电机组的偏航系统设定对风偏差为零度的目标，从而在理论上达到风能最大能量的吸收。然而由于风向标的初始安装误差，位于机舱尾部导致测量结果受叶轮、机舱的影响，维护不当以及测量和信号链路等因素的影响，大型风电机组在运行过程中会产生不同程度的对风偏差。

对风偏差会带来机组出力性能的损失，从而会影响风电机组的发电量，带来经济效益的损失。为了矫正对风偏差，目前的方法都需要人工校正，或者安装激光雷达测量整个机组的对风情况来进行评估，需要投入很大的人力物力，成本较高，并且矫正结果并不准确。

发明内容

本申请实施例提供一种风电机组的对风偏差矫正方法、装置、设备及介质，解决了现有技术中的风电机组的对风偏差矫正方法需要投入很大的人力物力，成本较高，并且矫正结果并不准确的技术问题。

本申请实施例第一方面提供一种风电机组的对风偏差矫正方法，包括：

获取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。

进一步地，如上所述的方法，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。

进一步地，如上所述的方法，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。

进一步地，如上所述的方法，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。

进一步地，如上所述的方法，所述机器学习算法是LOF算法；