基于风能分布捕获最大风能的方法和系统技术方案

本发明专利技术公开一种基于风能分布捕获最大风能的方法和系统。根据本发明专利技术，在设定时间段内多次测量风电机组的风速与风向；基于多次测量的风速与风向，构建风电机组的风能分布数据；基于风电机组的风能分布数据，判断最大风能捕获角度；以及基于所述最大风能捕获角度，指导风电机组进行偏航控制。本发明专利技术通过实时获取风速和风向二者的数值，能够有效实时地展现风电机组的风况，通过捕获最大风能方向，提升风能到电能的最大转换，提升风电机组的发电量。通过积累历史运行数据，对后续风机运行的最大风能的方向进行预测，可提前采取偏航，实现实时跟踪，减小未能捕获最大风能对风电机组造成的高载荷，减少风电机组可能出现的故障。

Method and system for capturing maximum wind energy based on wind energy distribution

The invention discloses a method and a system for capturing maximum wind energy based on wind energy distribution. According to the invention, the wind speed and direction setting time of repeated measurements of wind turbine and wind; multiple measurement based on wind distribution data to build wind turbines; wind energy distribution data of wind turbine based on the judgment of the maximum wind power capture angle; and the maximum wind energy capture based on angle, yaw control guidance wind turbine. The present invention obtains numerical wind speed and direction of the two through real-time, effectively to display real-time wind turbine, the maximum wind energy capture of wind direction, the maximum conversion to enhance the power, improve power generation of wind turbine. Through the accumulation of historical data, the maximum wind fan running in the direction of the subsequent prediction can be taken in advance of yaw, realize real-time tracking, reduce the high load failed to capture the maximum wind energy of wind turbine caused by wind turbine, reduce the fault may occur.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及风力发电
，特别涉及一种基于风能分布捕获最大风能的方法和系统。
技术介绍
风力发电机组将风能转换成机械能，然后将机械能转换成电能。在能量之间的转换率相同的情况下，风力发电机组捕获风能的大小，直接影响电能的大小。目前，风力发电机组的偏航控制策略，主要依靠风向标采集到的风向，通过计算设定时间段内角度偏差以及持续时间作为参数，控制或者触发偏航。因此，出现了单纯考虑风向角度偏差作为输入量，造成偏航角度误差，偏航控制策略输出偏航角度出现偏差。因此，该方法不仅没有捕获最大风能，实现发电量的最大化，而且，长期处于该模式运行的风电机组，易出现疲劳和高载荷，缩短风机寿命。同时，未能对数据进行进一步的挖掘，不能给机组后续运行时间提出指导。因此，需要一种方法和系统来有效地提高风电机组实现最大风能的捕获和偏航控制策略的指导。
技术实现思路
考虑到以上的问题，本专利技术通过风速和风向的测量值，计算不同风速和风向在风电机组的各方位或者角度上的风能分布情况，利用PCA(主要成分分析)对样本快速降维，加速计算速度，通过数据分析和挖掘，有效地提高风电机组实现最大风能的捕获和偏航控制策略的指导。本专利技术通过测量风速和风向，输入后续步骤进行实时计算，减小单纯依靠风向标测量风向单一变量造成误差，对风电机组风能的分布进行实时展现，对设定时间段内采集到的风速和风向在各方向上的风能值进行计算，利用PCA方法降维，快速计算出最大风能方向，并将其输入主控程序参数，保证风电机组实时捕获最大风能，提升发电量和降载。另一方面，通过采集数据的积累，实现对最大风能的方向预测。本专利技术的目标之一在于，利用风速和风向二者的测量值相结合，计算每台风电机组风能的分布状况，清晰并且有效地反映出能量场中的分布情况，对最大风能捕获有明确的指导。本专利技术的另一目标在于，通过PCA方法对样本数据进行降维处理，保证后续控制策略的实时性和算法的快速性，缩短计算时间。通过PCA将风能分布数据映射到另一维度，计算贡献率。本专利技术的又一目标在于，通过采集数据和贡献率数据积累，进行数据拟合，对最大风能方向进行预测，对风机的运行和偏航实现指导。根据本专利技术的第一方面，提供了一种基于风能分布捕获最大风能的方法，包括：在设定时间段内多次测量风电机组的风速与风向；基于多次测量的风速与风向，构建风电机组的风能分布数据；基于风电机组的风能分布数据，判断最大风能捕获角度；以及基于所述最大风能捕获角度，指导风电机组进行偏航控制。优选地，所述的基于风电机组的风能分布数据，判断最大风能捕获角度包括：利用主要成分分析方法将风能分布数据降维；以及基于降维后的风能分布数据，判断最大风能捕获角度。优选地，所述的利用主要成分分析方法将风能分布数据降维包括：分解风能分布数据的成分；选择风能分布数据的最主要的多个成分来构建降维的风能分布数据。根据第一实施方式，选择使得贡献率在第一阈值以上的最主要的多个成分来构建降维的风能分布数据，其中，所述贡献率反映风能分布数据的特征量对最大风能的影响程度。根据第二实施方式，选择预定数量的最主要的多个成分来构建降维的风能分布数据。根据第三实施方式，所述的基于所述最大风能捕获角度，指导风电机组进行偏航控制包括：计算风电机组当前所处角度与判断出的最大风能捕获角度之间的角度差；以及如果所述角度差大于0，则基于所述最大风能捕获角度进行偏航控制。根据第四实施方式，所述的基于所述最大风能捕获角度，指导风电机组进行偏航控制包括：记录在不同设定时间段内的最大风能捕获角度；对所记录的在不同设定时间段内的最大风能捕获角度进行数据拟合；根据数据拟合结果，对下一设定时间段内的最大风能捕获角度进行预测；计算预测的最大风能捕获角度与实际的最大风能捕获角度之差；如果预测角度与实际角度之差小于第二阈值，则利用该预测角度来提前指导风电机组下一设定时间段内的偏航控制策略；以及如果预测角度与实际角度之差不小于第二阈值，则使用该差值来优化上述的数据拟合算法。根据本专利技术的第二方面，提供一种基于风能分布捕获最大风能的系统，包括：风电机组，用于将风能转换成机械能，然后将机械能转换成电能；风速与风向测量装置，用于在设定时间段内多次测量风电机组的风速与风向；最大风能捕获角度判断装置，用于基于所述风速与风向测量装置多次测量的风速与风向，构建风电机组的风能分布数据，然后基于风电机组的风能分布数据，判断最大风能捕获角度；以及偏航控制装置，用于基于由所述最大风能捕获角度判断装置判断出的最大风能捕获角度，指导所述风电机组进行偏航控制。优选地，所述风电机组和所述风速与风向测量装置处于相同坐标系。优选地，所述风速与风向测量装置包括风速仪和风向标。所述风速仪和风向标包括超声波风速仪或激光雷达测风仪。优选地，所述的最大风能捕获角度判断装置进一步被配置用于：利用主要成分分析方法将风能分布数据降维；以及基于降维后的风能分布数据，判断最大风能捕获角度。优选地，所述的最大风能捕获角度判断装置进一步被配置用于：分解风能分布数据的成分；选择风能分布数据的最主要的多个成分来构建降维的风能分布数据。根据第一实施方式，选择使得贡献率在第一阈值以上的最主要的多个成分来构建降维的风能分布数据，其中，所述贡献率反映风能分布数据的特征量对最大风能的影响程度。根据第二实施方式，选择预定数量的最主要的多个成分来构建降维的风能分布数据。根据第三实施方式，所述的偏航控制装置进一步被配置用于：计算所述风电机组当前所处角度与判断出的最大风能捕获角度之间的角度差；以及如果所述角度差大于0，则基于所述最大风能捕获角度对所述风电机组进行偏航控制。根据第四实施方式，所述的偏航控制装置进一步被配置为：记录在不同设定时间段内的最大风能捕获角度；对所记录的在不同设定时间段内的最大风能捕获角度进行数据拟合；根据数据拟合结果，对下一设定时间段内的最大风能捕获角度进行预测；计算预测的最大风能捕获角度与实际的最大风能捕获角度之差；如果预测角度与实际角度之差小于第二阈值，则利用该预测角度来提前指导风电机组下一设定时间段内的偏航控制策略；以及如果预测角度与实际角度之差不小于第二阈值，则使用该差值来优化上述的数据拟合算法。一方面，本专利技术通过实时获取风速和风向二者的数值，能够有效实时地展现风电机组的风况，通过捕获最大风能方向本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于风能分布捕获最大风能的方法，其特征在于，包括：在设定时间段内多次测量风电机组的风速与风向；基于多次测量的风速与风向，构建风电机组的风能分布数据；基于风电机组的风能分布数据，判断最大风能捕获角度；以及基于所述最大风能捕获角度，指导风电机组进行偏航控制。

【技术特征摘要】
1.一种基于风能分布捕获最大风能的方法，其特征在于，包括：
在设定时间段内多次测量风电机组的风速与风向；
基于多次测量的风速与风向，构建风电机组的风能分布数据；
基于风电机组的风能分布数据，判断最大风能捕获角度；以及
基于所述最大风能捕获角度，指导风电机组进行偏航控制。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，其中，所述的基于风电机
组的风能分布数据，判断最大风能捕获角度包括：
利用主要成分分析方法将风能分布数据降维；以及
基于降维后的风能分布数据，判断最大风能捕获角度。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，其中，所述的利用主要成
分分析方法将风能分布数据降维包括：
分解风能分布数据的成分；
选择风能分布数据的最主要的多个成分来构建降维的风能分布数据。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，其中，所述的选择风能分
布数据的最主要的多个成分来构建降维的风能分布数据包括：
选择使得贡献率在第一阈值以上的最主要的多个成分来构建降维的风
能分布数据，其中，所述贡献率反映风能分布数据的特征量对最大风能的影
响程度。
5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，其中，所述的选择风能分
布数据的最主要的多个成分来构建降维的风能分布数据包括：
选择预定数量的最主要的多个成分来构建降维的风能分布数据。
6.如权利要求1-4中任意一项所述的方法，其特征在于，其中，所述
的基于所述最大风能捕获角度，指导风电机组进行偏航控制包括：
计算风电机组当前所处角度与所述最大风能捕获角度之间的角度差；以
及
如果所述角度差大于0，则基于所述最大风能捕获角度进行偏航控制。
7.如权利要求1-3、5中任意一项所述的方法，其特征在于，其中，所
述的基于所述最大风能捕获角度，指导风电机组进行偏航控制包括：
记录在不同设定时间段内的最大风能捕获角度；
对所记录的在不同设定时间段内的最大风能捕获角度进行数据拟合；
根据数据拟合结果，对下一设定时间段内的最大风能捕获角度进行预测；
计算预测的最大风能捕获角度与实际的最大风能捕获角度之差；
如果预测角度与实际角度之差小于第二阈值，则利用该预测角度来提前
指导风电机组下一设定时间段内的偏航控制策略；以及
如果预测角度与实际角度之差不小于第二阈值，则使用该差值来优化上
述的数据拟合算法。
8.一种基于风能分布捕获最大风能的系统，其特征在于，包括：
风电机组，用于将风能转换成机械能，然后将机械能转换成电能；
风速与风向测量装置，用于在设定时间段内多次测量风电机组的风速与
风向；
最大风能捕获角度判断装置，用于基于所述风速...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜永强，彭进，唐新安，
申请(专利权)人：北京金风科创风电设备有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11