一种不同温度下风速风向仪测量结果校正方法和系统与流程

本发明属于风速风向仪领域，涉及一种不同温度下风速风向仪测量结果校正方法和系统。

背景技术：

1、风速风向仪是专为各种大型机械设备研制开发的大型智能风速传感报警设备，其内部采用了先进的微处理器作为控制核心，外围采用了先进的数字通讯技术。系统稳定性高、抗干扰能力强，检测精度高，风杯采用特殊材料制成，机械强度高、抗风能力强，显示器机箱设计新颖独特，坚固耐用，安装使用方便。所有的电接口均符合国际标准。风速风向仪由风速风向监控仪表、风速传感器、风向传感器、连接线缆组成，安装便捷且免调试。风速风向仪具有技术先进，测量精度高，数据容量大，遥测距离远，人机界面友好，可靠性高的优点，广泛用于气象、海洋、环境、机场、港口、工农业及交通等领域。

2、准确可靠的风速风向仪数据对于风电机组的有效运行与最大化风能利用效率至关重要，然而环境中温度变化会影响风速风向仪测量数据的准确性。在风洞中模拟不同温度下的环境条件可实现风速风向仪更全面的校准，但需要确保风洞能够精确控制和维持所需的温度。传统基于反馈的风洞温度控制策略无法有效反映风洞内部的复杂动力学过程，致使风洞温度控制稳定性不高；同时风洞内部的热辐射会引起额外热源，导致风洞内温度分布变化，干扰测量结果。

技术实现思路

1、本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供一种不同温度下风速风向仪测量结果校正方法和系统，可有效消除不同风洞温度和热辐射对风速风向仪测量数据校正结果的影响。

2、为达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现：

3、一种不同温度下风速风向仪测量结果校正方法，包括以下过程：

4、s1，采集风洞的历史温度响应数据，根据历史温度响应数据建立温度-热辐射温度模型；

5、s2，根据温度-热辐射温度模型，构建模型预测控制算法；

6、s3，使用模型预测控制算法，调节风洞中加热或冷却设备的功率或操作状态，保证风洞内部温度在所需范围内稳定；

7、s4，采集实时温度数据，并将热辐射补偿至实时温度数据中；

8、s5，建立补偿后的温度对风速和风向影响的多元回归模型，将原始的风速风向测量值输入多元回归模型中，得到校正后的风速和风向。

9、优选的，s1中，温度-热辐射温度模型为：

10、d(c*t)/dt＝p-σ*a*ε*(t_e^4-t^4)

11、其中，a是风洞的表面积，σ是stefan-roltzmann常数，ε是风洞的发射率，t_e是环境的绝对温度，t是风洞内部的绝对温度，p表示加热器的功率，r表示环境的热辐射，c是风洞的热容量。

12、优选的，s1中，构建模型预测控制算法的过程是将温度-热辐射温度模型转化为离散时间状态空间模型。

13、优选的，s2中，构建模型预测控制算法后，对其进行迭代优化，具体过程为：

14、设定优化目标：优化目标是最小化预测期内的代价函数，使用二次代价函数进行优化；

15、设定约束：约束包括系统动力学，加热器功率的最大最小值，以及风洞温度的最大最小值；

16、使用二次规划求解优化问题：将优化目标问题转化为二次规划问题，并使用内点法求解，使得二次代价函数j最小，得到最优的控制输入，应用最优的控制输入至风洞系统，并将系统状态更新；

17、状态预测与回馈：预测下一时刻的状态，并将其用作下一步优化问题的初始状态，同时，基于当前状态和控制输入，更新风洞系统状态；

18、迭代优化过程：重复上述过程，直到达到预定的迭代次数n，求出最优控制作用。

19、优选的，s4中，热辐射补偿的过程为：

20、获取风洞内的热辐射特性数据；

21、基于收集的热辐射特性数据和温度数据，计算出对测量结果的热辐射影响；

22、将实时温度数据与热辐射特性进行关联，建立热辐射校正模型；

23、采用热辐射校正模型对实时温度测量数据进行热辐射校正。

24、优选的，s5中，补偿后的温度对风速和风向影响的多元回归模的建立过程为：设置多组验证温度条件，包括低温、常温和高温；对于每个设定的温度，基于s3使用模型预测控制算法，使用风洞的加热或制冷设备调节风洞内的温度，使风洞内的温度稳定在预设的温度值；记录补偿后的温度、风速风向仪数据，根据记录的数据建立补偿后的温度对风速和风向影响的多元回归模。

25、优选的，s5中，补偿后的温度对风速和风向影响的多元回归模为：

26、风速校准模型：

27、风向校准模型：

28、其中，vm为风速，dm为风向，为补偿后的温度，a0、a1、a2、a3为风速校准模型的参数；b0、b1、b2、b3为风向校准模型的参数，均通过最小二乘方计算得到。

29、一种不同温度下风速风向仪测量结果校正系统，包括：

30、温度模型建立模块，用于采集风洞的温度响应数据，根据历史温度响应数据建立温度-热辐射温度模型；

31、mpc算法建立模块，用于根据温度-热辐射温度模型，构建模型预测控制算法；

32、温度控制模块，用于使用模型预测控制算法，调节风洞中加热或冷却设备的功率或操作状态，保证风洞内部温度在所需范围内稳定；

33、热辐射补偿模块，用于采集实时温度数据，并将热辐射补偿至实时温度数据中；

34、风速和风向校正模块，用于建立补偿后的温度对风速和风向影响的多元回归模型，将原始的风速风向测量值输入多元回归模型中，得到校正后的风速和风向。

35、一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述不同温度下风速风向仪测量结果校正方法的步骤。

36、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述不同温度下风速风向仪测量结果校正方法的步骤。

37、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

38、本发明通过设计高精度温度控制系统和热辐射补偿技术的结合，实现了综合考虑温度变化对测量结果的影响。高精度温度控制系统可为风洞实验室提供稳定的温度环境，稳定风洞内部温度在所需范围内稳定，并减小温度变化对风速风向仪测量结果的影响；热辐射补偿则可根据实时温度测量数据，校正受热辐射影响的测量结果。通过二者结合的技术方案，本发明可有效消除不同风洞温度和热辐射对风速风向仪测量数据校正结果的影响，有助于风速风向仪准确测量，使风机能够更精确地调整风轮的角度和转速，从而优化风能发电系统的运行，最大限度地提高发电效率和风能利用率，为风电领域的研究、规划和运营管理提供了重要的支持和决策依据，并满足不同应用领域对精确测量的需求。

技术特征：

1.一种不同温度下风速风向仪测量结果校正方法，其特征在于，包括以下过程：

2.根据权利要求1所述的不同温度下风速风向仪测量结果校正方法，其特征在于，s1中，温度-热辐射温度模型为：

3.根据权利要求1所述的不同温度下风速风向仪测量结果校正方法，其特征在于，s1中，构建模型预测控制算法的过程是将温度-热辐射温度模型转化为离散时间状态空间模型。

4.根据权利要求1所述的不同温度下风速风向仪测量结果校正方法，其特征在于，s2中，构建模型预测控制算法后，对其进行迭代优化，具体过程为：

5.根据权利要求1所述的不同温度下风速风向仪测量结果校正方法，其特征在于，s4中，热辐射补偿的过程为：

6.根据权利要求1所述的不同温度下风速风向仪测量结果校正方法，其特征在于，s5中，补偿后的温度对风速和风向影响的多元回归模的建立过程为：设置多组验证温度条件，包括低温、常温和高温；对于每个设定的温度，基于s3使用模型预测控制算法，使用风洞的加热或制冷设备调节风洞内的温度，使风洞内的温度稳定在预设的温度值；记录补偿后的温度、风速风向仪数据，根据记录的数据建立补偿后的温度对风速和风向影响的多元回归模。

7.根据权利要求1所述的不同温度下风速风向仪测量结果校正方法，其特征在于，s5中，补偿后的温度对风速和风向影响的多元回归模为：

8.一种不同温度下风速风向仪测量结果校正系统，其特征在于，包括：

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任意一项所述不同温度下风速风向仪测量结果校正方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任意一项所述不同温度下风速风向仪测量结果校正方法的步骤。

技术总结
本发明公开了一种不同温度下风速风向仪测量结果校正方法和系统，S1，采集风洞的历史温度响应数据，根据历史温度响应数据建立温度‑热辐射温度模型；S2，根据温度‑热辐射温度模型，构建模型预测控制算法；S3，使用模型预测控制算法，调节风洞中加热或冷却设备的功率或操作状态，保证风洞内部温度在所需范围内稳定；S4，采集实时温度数据，并将热辐射补偿至实时温度数据中；S5，建立补偿后的温度对风速和风向影响的多元回归模型，将原始的风速风向测量值输入多元回归模型中，得到校正后的风速和风向。可有效消除不同风洞温度和热辐射对风速风向仪测量数据校正结果的影响。

技术研发人员：李芊,沙德生,张鑫赟,刘兴伟,张庆,周利鹏,刘潇波,刘勇,吴国民,宋庆龙,安留明,宋佳琛,姜文鑫
受保护的技术使用者：华能陈巴尔虎旗风力发电有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15