专利名称：基于模式识别技术的风力发电功率曲线优化方法
技术领域：
本发明属于风力发电技术领域，涉及基于模式识别技术的风力发电机组功率曲线优化方法。
背景技术：
风能是目前最具有经济价值的可再生能源，根据中国国家发改委能源研究所发布《中国风电发展路线图2050》，中国风电未来40年的发展目标:到2020年、2030年和2050年，风电装机容量将分别达到2亿、4亿和10亿千瓦，到2050年，风电将满足17%的国内电力需求。目前，风力发电机组已经成为风能利用的主要设备，风力发电成本仍然明显高于传统的火电、水电发电成本。风电场年发电量、并网电价、寿命周期、建设费用和运营维护成本直接决定着风能利用的经济效益，而对于已建成的风电场，提高容量系数是直接提高发电量提高风电经济效益的关键环节之一。在不同风资源条件下，由于风频分布的不同、空气密度不同以及湍流强度不同即使同种型号的风力发电机组年发电量也有可能存在较大的差异。在许多风资源区域，风资源呈现季节性、季风性等变化规律，在一年的不同时间段内风速频率分布可能有较明显的变化。在风电场内由于各台风力发电机组的地理位置不同，同时风机之间受到相互影响导致各台风力发电机组所在点的风资源条件往往也不相同。风力发电机组由于控制工作点的不同，在不同风速下风能利用率也不同，对于确定的风资源和确定的风力发电机组存在最优控制方案，通过最优控制方案控制风力发电机组功率曲线与风资源条件最优匹配使风力发电机组理论年发电量最大。目前已经投入使用的风力发电机组，往往在同一风电场内所有风力发电机组的功率曲线完全一致，同时在风力发电机组寿命周期内往往一直采用初始设置的功率曲线。
发明内容
本发明提出一种基于模式识别技术的风力发电机组功率曲线优化方法。本发明的技术方案是基于模式识别技术的风力发电机组功率曲线优化方法，该方法包括以下步骤:
步骤1:对风力发电机组预存多条适合不同典型风资源条件的功率曲线；
步骤2:获取风力发电机组工作模式识别信息；
步骤3:确定风力发电机组工作模式；
步骤4:基于模式识别结果确定风力发电机组功率曲线。步骤I中，风资源条件主要指风频 分布模型，通常可以用威布尔来进行描述，其计算公式可以表述为:
权利要求
1.基于模式识别技术的风力发电机组功率曲线优化方法，其特征是包括以下步骤: 步骤1:对风力发电机组预存多条适合不同典型风资源条件的功率曲线； 步骤2:获取风力发电机组工作模式识别信息； 步骤3:确定风力发电机组工作模式； 步骤4:基于模式识别结果确定风力发电机组功率曲线。
2.根据权利要求1所述基于模式识别技术的风力发电机组功率曲线优化方法，其特征是步骤3中，确定风力发电机组工作模式可以采用根据工作日期确定，该方法主要针对风资源变化季节性或季风性周期变化规律较强的风资源区域，可以根据具体日期结合农历节气进行风机工作模式识别。
3.根据权利要求1所述基于模式识别技术的风力发电机组功率曲线优化方法，其特征是确定风力发电机组工作模式可以通过系统辨识的方法实现，该方法通过动态辨识当前区域风频模型，选取与辨识模型最接近的工作模态作为风力发电机工作模态。
4.根据权利要求1所述基于模式识别技术的风力发电机组功率曲线优化方法，其特征是风频分布模型辨识数据来源于当前时刻以前
5.根据权利要求1所述基于模式识别技术的风力发电机组功率曲线优化方法，其特征是风频模型辨识采用根据风速的累积频率进行估计，首先将辨识风速数据按照风速出现范围划分为
6.根据权利要求1所述基于模式识别技术的风力发电机组功率曲线优化方法，其特征是风力发电机组工作模态确定可以采用通过计算各条预存功率曲线的容量系数，选取容量系数最大的功率曲线对应的模态作为风力发电机组工作模态，容量系数可以按照下式计算:
7.根据权利要求1所述基于模式识别技术的风力发电机组功率曲线优化方法，其特征是本发明方法即可以适用于针对风电场每台风力发电机组进行基于模式识别技术的功率曲线优化，也可以适用于针对风`电场基于模式识别技术的风力发电机组统一功率曲线优化。
全文摘要
本发明公开一种基于模式识别技术的风力发电机组功率曲线优化方法。本发明提出的风力发电机组功率曲线优化优化方法分为4个步骤，最终通过确定最优工作模式动态选取最优功率曲线。本发明主要解决针对具有典型气候周期变化特征的风资源区域，风频分布往往会随着时间周期变化，通过动态模式识别技术确定当前工作模态，基于当前工作模态选择最优功率曲线有效的提升了风力发电机组的动态容量系数。
文档编号F03D9/00GK103225588SQ201210021630
公开日2013年7月31日 申请日期2012年1月31日 优先权日2012年1月31日
发明者贾利民, 雷涛, 刘展 申请人:北京能高自动化技术股份有限公司