[发明专利]一种基于ELM的变速风电机组最大风能捕获方法

权利要求书

1.一种基于ELM的最大风能捕获方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

(1)获取机组某段时间内的有效风速信息，记为V，V是ELM训练目标集，获取对应时间段内的与有效风速信息相关的机组输出数据，并去除获取到的机组输出数据中的相关性，得到去除相关性后的数据；

(2)对步骤(1)获得的去除相关性后的数据进行归一化处理，得到ELM的训练特征集X中的列分量，构造ELM的训练特征集，训练特征集X和训练目标集V共同构成ELM的训练集；

(3)构造包括输入层、隐含层和输出层的ELM的结构，并使用步骤(2)中的训练集确定ELM的参数，训练得到ELM模型；

(4)在线使用时，将去除相关性后的机组输出数据做归一化处理，输入到步骤(3)训练好的ELM模型中，计算得到有效风速估计值；

(5)根据步骤(4)得到的有效风速估计值，得到机组风轮的最优风轮转速估计值，进而计算得到风轮转速跟踪误差e：

其中，ω_r是风轮转速，是最优风轮转速估计值，为有效风速估计值，λ_opt是机组最佳叶尖速比，R是风轮半径；进一步地，求取风轮转速跟踪误差的动态特性为：

其中是未知项，该未知项将使用后续的最大风能捕获控制器进行补偿；假设F₀是未知项F的导数的上界，F₀是已知的，T_a是气动转矩，K_t是等效阻尼，T_g是电磁转矩；

(6)根据步骤(5)获得跟踪误差e，得到最大风能捕获控制器的表达式如下：

其中c和b是常值控制参数，取为：b＝1.1F₀，sign(·)是符号函数。

2.根据权利要求1所述的基于ELM的最大风能捕获方法，其特征在于，所述步骤(1)中，机组某段时间内的有效风速信息通过激光雷达测风装置获得，同时使用SCADA系统记录对应时间段内的与有效风速信息相关的机组输出数据X'＝[x'(i,j)],i＝1,...,l,j＝1,...,8，其中x'(i,j)是SCADA系统的一次采样输出，其表达式为：

x'(i,:)＝[ω_r,ω_g,T_em,P_e,a_fa,v_fa,x_fa,R_a]

其中，ω_r是风轮转速，ω_g是发电机转速，T_em是电磁转矩，P_e是发电功率，a_fa是塔架前后加速度，v_fa是塔架前后速度，x_fa是塔架前后位移，R_a是风轮角位移。

3.根据权利要求2所述的基于ELM的最大风能捕获方法，其特征在于，所述步骤(1)中，采用PCA算法去除获取到的机组输出数据中的相关性，具体步骤包括：对机组输出数据进行去中心化处理，即X'的每一列数据均减去各自的均值；计算协方差矩阵；计算协方差矩阵的特征值和特征向量；将特征向量按照特征值从大到小按列排序，并取前4列组成矩阵P；将数据X'投影到矩阵P中，得到去除相关性后的数据X”＝[x”(i,:)]。

4.根据权利要求3所述的基于ELM的最大风能捕获方法，其特征在于，所述步骤(2)中，归一化处理的具体操作为：

其中，x”(:,j)表示X”中的列分量，μ(j)和σ(j)分别是x”(:,j)的均值和标准差，x(:,j)组成ELM的训练特征集X中的列分量。