一种风力发电机组偏航控制评价及优化方法与流程

本发明涉及一种风力发电机组偏航控制评价及优化方法。

背景技术：

偏航系统是风力发电机组重要组成部分，其目的是通过机舱旋转对风保证机组能够具有最大的风能吸收面积。偏航分被动控制和主控控制，当前大型机组主要采用后者，即通过安装在机舱上的风向标产生偏航误差信号计算出偏航执行机构的给定信号。自然界风向变化很快，而大型机组偏航速率通常在0.2-1deg/s，很难实时地无差别跟踪实际风向，因此当前主流方法采用滞环控制原理，即当对风偏差均值超过阈值后再启动偏航，另外偏航停止条件也是由实测对风偏差计算判断。

显然偏航系统控制策略与参数与机组地形和环境工况有密切关系，然而现场情况非常复杂，很难建立机理模型，因此大多风场机组只能忽略环境和地形对机组偏航的影响，只要机型相同则采用相同的偏航控制参数。如何根据机组实际情况，评价当前偏航控制效果，并以此支撑偏航控制实现个性化、定制化、智能化，是风电整机控制中重点研究的技术问题。

然而关于风力发电机组偏航控制效果通常是以提高机组风能吸收效率为衡量指标，从偏航次数、时间评价控制效果的文献很少。因此目前业内缺乏偏航控制自适应优化的研究成果。

技术实现要素：

为克服现有技术的上述缺点，本发明提出一种风力发电机组偏航控制评价及优化方法。

本发明对风力发电机组运行数据进行处理，生成描述风况特性及偏航动作的指标，结合偏航控制参数的专家调整过程建立案例，利用同种机型在不同风电场收集的海量案例，通过案例推理方法实现偏航控制评价及机组偏航参数调整，使得风力发电机组能够根据实际情况自动评价偏航控制效果及优化参数，实现偏航控制的个性化、定制化、智能化。

本发明包括以下步骤：

1、采集风场风力发电机组偏航状态、机组状态、偏航角及风速数据，并计算得到机组每次连续发电3小时的自动偏航次数和平均每次偏航时间、风速平均值、以及风向波动性指标。

其中风向波动性WDF的计算公式为：

其中，WDF为风向波动性指标，γ(k)表示180分钟时段内第k个点的1分钟偏航角均值，φ(k)表示180分钟时段第k个点的1分钟纽缆角度均值，N表示180分钟内采样点个数。

2、记录风力发电机组偏航控制参数，包括偏航角平均时间、小风策略时偏航启动角度、大风策略时偏航启动角度、偏航停偏角度、偏航大小风策略切换风速。

其中偏航角平均时间是计算偏航角平均值的时间窗长度，可以选择15秒、30秒、60秒、120秒，小风策略时偏航启动角度是指在偏航策略为小风偏航模式时用以判断是否启动偏航的角度，当偏航角平均值大于等于该角度时，则启动偏航。大风策略时偏航启动角度是指在偏航策略为大风偏航模式时，用以判断是否启动偏航的角度，当偏航角平均值大于等于该角度时，则启动偏航。偏航停偏角度是指用以判断是否停止偏航的角度，当机组偏航角平均值小于该角度时则停止偏航。偏航大小风策略切换风速是指用于判断偏航控制是大风策略还是小风策略的风速，当风速1分钟平均值持续大于该风速30秒，且当前偏航策略是小风策略时，则偏航策略切换至大风偏航策略模式，当风速1分钟平均值持续小于该风速30秒，且当前偏航策略是大风策略时，则偏航策略切换至小风偏航策略模式，否则保持原策略不变。

3、对步骤1-步骤2记录的数据以二维表形式存储，形成机器可读取的偏航案例库输入。二维表的每行数据代表一条偏航案例，记录了机组连续发电3小时的信息，每列代表一个信息量，包括这3小时内自动偏航次数和平均每次偏航时间、风速平均值、风向波动性及对应的偏航控制参数。一般要求案例数在200条-500条。

4、保存步骤3形成的偏航案例库输入。具有偏航控制参数调节经验的专家逐条对偏航案例进行评价打分，评分1分至10分分别表示偏航控制效果从差到好，评价打分考虑的因素包括偏航动作是否过于频繁，机组安装位置大风及小风时风向波动是否剧烈，平均每次偏航时间是否过短。对于评价分数大于等于6分的偏航案例，直接将评价分数和偏航控制参数作为该偏航案例输出。对于评价分数低于6分的案例，专家根据经验对该偏航案例的偏航控制参数进行调节，直到该风力发电机组生成新的大于6分偏航案例，该大于6分的偏航案例调整后的评价分数和偏航控制参数变化量作为原评价低于6分的偏航案例的输出。如此最终形成偏航案例库输出。

5、采集偏航控制待评价及优化的风力发电机组连续发电3小时的偏航状态、机组状态、偏航角、风速数据，并计算和记录这3小时内自动偏航次数和平均每次偏航时间、风速平均值、风向波动性指标，以及风力发电机组偏航控制参数，形成当前偏航案例输入。

6、利用案例推理机在偏航案例库中检索与步骤5生成的当前偏航案例输入最为相似的偏航案例。检索方法如下：当前偏航案例输入记作向量c，偏航案例库输入记作矩阵C，遍历计算向量c到矩阵C各行向量的距离，选取最小值对应的行号作为最相似偏航案例号。各行向量间的距离采用欧氏距离计算，公式为：

其中d_i表示当前偏航案例输入与偏航案例库第i个偏航案例输入之间的距离，c_j表示当前偏航案例输入第j个属性的值，C_ij表示偏航案例库中第i个偏航案例输入中第j个属性的值，L表示每条偏航案例输入的属性个数。

7、利用步骤6检索出的最相似偏航案例中的专家分数来评价当前机组偏航控制效果，若分数大于6分，则不需要调整当前偏航控制参数，完成风力发电机组的偏航控制评价及优化。否则复用最相似偏航案例中偏航控制参数变化量对当前机组偏航控制参数进行调节，并执行步骤8。

8、按照步骤5的方法继续生成新的偏航案例输入。并按照步骤6在偏航案例库中检索与新的偏航案例输入最相似的偏航案例，若最相似的偏航案例中专家评价分数大于6分，则将上一次偏航案例输入和最相似的偏航案例的输出存入偏航案例库，否则具有偏航控制参数调节经验的专家介入进行人工优化，直至专家对偏航效果打分超过6分，再将专家调整的偏航控制参数变化量以及分数作为案例输出，与原案例的输入一同存入偏航案例库，完成偏航案例库更新。当偏航案例库存的条数大于阈值时，则自动删除第一条偏航案例。该阈值根据机器运算速度选择，一般设为1000条。

附图说明

图1本发明方法流程示意图；

图2偏航控制评价及优化案例库形成示意图；

图3案例推理机运行机制示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步说明。

如图1所示，本发明风力发电机组偏航控制评价及优化方法实施例包括以下步骤：

步骤1，采集某风场33台某型号的风力发电机组偏航状态、机组状态、偏航角和风速数据，并计算得到机组每次连续发电3小时的自动偏航次数和平均每次偏航时间、风速平均值、以及风向波动性指标。

其中风向波动性WDF的计算公式为：

其中，WDF为风向波动性指标，γ(k)表示180分钟时段内第k个点的1分钟偏航角均值，φ(k)表示180分钟时段第k个点的1分钟纽缆角度均值，N表示180分钟内采样点个数。

步骤2，记录机组偏航控制参数，包括偏航角平均时间、小风策略时偏航启动角度、大风策略时偏航启动角度、偏航停偏角度、偏航大小风策略切换风速。

其中偏航角平均时间r₁是计算偏航角平均值的时间窗长度，可以选择15秒、30秒、60秒、120秒。小风策略时偏航启动角度r₂是指在偏航策略为小风偏航模式时用以判断是否启动偏航的角度，当偏航角平均值大于等于该角度时，则启动偏航。大风策略时偏航启动角度r₃是指在偏航策略为大风偏航模式时，用以判断是否启动偏航的角度，当偏航角平均值大于等于该角度时，则启动偏航。偏航停偏角度r₄是指用以判断是否停止偏航的角度，当机组偏航角平均值小于该角度时则停止偏航。偏航大小风策略切换风速r₅是用于判断偏航控制是大风策略还是小风策略的风速，当风速1分钟平均值持续大于该风速30秒，且当前偏航策略是小风策略时，则偏航策略切换至大风偏航策略模式，当风速1分钟平均值持续小于该风速30秒，且当前偏航策略是大风策略时，则偏航策略切换至小风偏航策略模式，否则保持原策略不变。

步骤3，对步骤1-步骤2记录的数据以二维表形式存储，形成机器可读取的偏航案例库输入。二维表的每行数据代表一条偏航案例，记录了机组连续发电3小时的信息，每列代表一个信息量，包括这3小时内自动偏航次数和平均每次偏航时间、风速平均值、风向波动性以及对应的偏航控制参数。得到该风场33台机组累计500条数据，形成该机型偏航案例库输入。

步骤4，如图2所示，具有偏航控制参数调节经验的专家逐条对偏航案例进行评价打分，1分至10分分别表示偏航控制效果从差到好，评价打分考虑的因素包括偏航动作是否过于频繁，机组安装位置大风及小风时风向波动是否剧烈，平均每次偏航时间是否过短。对于分数大于等于6分的偏航案例，则直接将评价分数和偏航控制参数作为该偏航案例输出。而对于分数低于6分的案例，专家根据经验对该偏航案例的偏航控制参数进行调节，直到该机组新生成的偏航案例大于6分，调整后的评价分数和偏航控制参数变化量作为原评价低于6分的偏航案例的输出。最终形成偏航案例库输出。

图中g为专家打分、q₁至q₅分别为偏航角平均时间、小风策略时偏航启动角度、大风策略时偏航启动角度、偏航停偏角度、偏航大小风策略切换风速5个偏航控制参数调整前后的变化量。r’₁至r’₅是调整后的对应参数。

假设现在需要对其它风场某台同型号风力发电机组进行偏航控制评价及参数优化。在步骤5中采集偏该机组连续发电3小时的偏航状态、机组状态、偏航角、风速数据，并计算和记录这3小时内自动偏航次数r₆和平均每次偏航时间r₇、风速平均值r₈、风向波动性指标r₉，以及风力发电机组偏航控制参数，形成当前偏航案例输入。

步骤6，利用案例推理机在偏航案例库中检索与步骤5生成的当前偏航案例输入最为相似的偏航案例。检索方法如下：当前偏航案例输入记作向量c，偏航案例库输入记作矩阵C，遍历计算向量c到矩阵C各行向量的距离，选取最小值对应的行号作为最相似偏航案例号。距离采用欧氏距离计算，公式为：

其中d_i表示当前偏航案例输入与偏航案例库第i个偏航案例输入之间的距离，c_j表示当前偏航案例输入第j个属性的值，C_ij表示偏航案例库中第i个偏航案例输入中第j个属性的值，L表示每条偏航案例输入的属性个数。

步骤7，利用步骤6检索出的最相似偏航案例中的专家分数来评价当前机组偏航控制效果。假设分数为8分，则不需要调整当前偏航控制参数，完成机组的偏航控制评价及优化。又假设分数为6分，则复用最相似偏航案例中偏航控制参数变化量对当前机组偏航控制参数进行调节，并执行步骤8。

步骤8，按照步骤5的方法继续生成新的偏航案例输入。并按照步骤6在偏航案例库中检索与新的偏航案例输入最相似的偏航案例，若最相似的偏航案例中专家分数大于6分，则将上一次偏航案例输入和最相似的偏航案例的输出存入偏航案例库，否则具有偏航控制参数调节经验的专家介入进行人工优化，直至专家对偏航效果打分超过6分，再将专家调整的偏航控制参数变化量以及分数作为案例输出，与原案例的输入一同存入偏航案例库，完成偏航案例库更新。当偏航案例库存的条数大于阈值时，则自动删除第一条偏航案例。该阈值根据机器运算速度选择，一般设为1000条。

图3所示为案例推理机运行机制，案例库的输入部分表达了历史问题求解的特征，而案例库的输出部分则是历史问题的求解。通过案例检索方法在案例库中找到与当前问题特征最为相似的案例，复用最相似案例的求解方法，以解决当前问题。并将当前问题成功解决的案例存入案例库，增强案例库解决问题的能力。

本发明将专家对于同种机型风力发电机组在不同地形、不同环境工况下的偏航效果评价及优化经验存储为计算机可识别的数据案例形式，然后在新机组需要偏航效果评价及优化时，计算机利用案例推理机检索之前类似案例并复用案例方法来自动完成偏航评价及优化工作，实现偏航控制个性化、定制化、智能化。