[发明专利]一种风电机组载荷确定方法、装置、设备及可读存储介质

说明书

本发明公开了一种风电机组载荷确定方法，该方法包括：获取目标场址对应的风环境参数；将风环境参数输入至训练好的半监督高斯受限波尔兹曼机模型中进行载荷估算，获得目标机组载荷；其中，训练半监督高斯受限波尔兹曼机模型的过程，包括：获取有标签风电机组数据和无标签风电机组数据；其中，标签为机组载荷；利用有标签风电机组数据和无标签风电机组数据对半监督高斯受限玻尔兹曼机模型进行训练。本方法能够解决传统的风电场机组安全性复核过程中工作量大，响应慢的问题；针对已运行风电无法获知机组部件载荷损伤情况，也可对风电场机组载荷进行快速准确估算。本发明还公开了一种风电机组载荷确定装置、设备及可读存储介质，具有相应的技术效果。

技术领域

本发明涉及风力发电技术领域，特别是涉及一种风电机组载荷确定方法、装置、设备及可读存储介质。

背景技术

据统计导致机械零件破坏的原因80％以上为疲劳破坏，特别是大型复杂机械结构的疲劳问题更为突出。风电机组是具有高动态载荷的动力系统，所承受的载荷主要是随时间变化的动态随机载荷。即风电机组的结构件都会因此而产生动应力，从而引起疲劳损伤。根据行业标准要求，风电机组的设计寿命至少要20年，因此在设计时需要考虑机组的极限载荷和疲劳强度，以确保整机结构的安全可靠性。

目前，在风电机组设计行业被应用最为广泛的载荷计算方法，是借助仿真软件GHBladed/FAST等进行载荷计算，提取出极限载荷和疲劳载荷作为部件工程师的载荷输入，进行部件的强度校核。具体的，采用风电机组设计软件Bladed/FAST/Flex/HAWC2等进行计算，得到时序载荷，再通过数据统计得到极限载荷，通过雨流算法得到仿真时间内的载荷范围与对应个数的统计值，然后乘以风速威布尔分布的时间权重，得到20年载荷的马可夫矩阵，将累加次数等效值1e⁷得到的载荷范围作为等效载荷。可见，现有的机组载荷计算过程非常复杂耗时。

为了保证风电场风电机组的安全，在设计初期需要对风电机组进行定场址安全性复核工作，由于每个机位点的场址条件这是一个十分繁杂且耗时的过程，但是，随着市场规模的扩大，以及场址条件的复杂性，每年都要完成几千轮次的载荷计算工作，这是一个相对繁杂的过程，同时也无法满足市场投标的快速性要求。而且风电场运行以后，如果在每台机组上都加装载荷测量设备，又会带来成本的大幅上升。因此，运行状态的风电机组上并没有载荷测量设备，即机组的载荷损伤情况是无法获得的。

综上所述，如何快速准确的确定出风电机组的机组载荷等问题，是目前本领域技术人员急需解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种风电机组载荷确定方法、装置、设备及可读存储介质，可快速准确地确定出风电机组的机组载荷，有利于风电机组选址和实时监控。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：

一种风电机组载荷确定方法，包括：

获取目标场址对应的风环境参数；其中，所述风环境参数包括空气密度、湍流强度、风剪切、入流角和平均风速；

将所述风环境参数输入至训练好的半监督高斯受限波尔兹曼机模型中进行载荷估算，获得目标机组载荷；

其中，训练所述半监督高斯受限波尔兹曼机模型的过程，包括：

获取有标签风电机组数据和无标签风电机组数据；其中，所述标签为机组载荷；

利用所述有标签风电机组数据和所述无标签风电机组数据对所述半监督高斯受限玻尔兹曼机模型进行训练。

优选地，还包括：

在进行场址选择时，若所述目标机组载荷小于预设设计载荷，则确定所述目标场址安全。

优选地，还包括：