风力发电机组的偏航偏差获取方法及系统技术方案

本申请涉及一种风力发电机组的偏航偏差获取方法及系统，属于机器学习技术的领域，风力发电机组的偏航偏差获取方法包括，得到包含多组额定风速以上工况数据的寻优数据集；得到风含功率；将每组额定风速以上工况数据分入对应的对风偏差区间内；得到功率均值拟合函数；确定最优对风偏差区间[x1,x2]，并得到偏航偏差值Yawmiss；风力发电机组的偏航偏差获取系统包括寻优数据集获取模块、风含功率获取模块、对风偏差区间划分模块、功率均值拟合函数获取模块和偏航偏差获取模块。与相关技术相比，本申请具有改善测量得到的偏航偏差结果有误差的问题的效果。误差的问题的效果。误差的问题的效果。

【技术实现步骤摘要】
风力发电机组的偏航偏差获取方法及系统


[0001]本申请涉及机器学习技术的领域，尤其是涉及一种风力发电机组的偏航偏差获取方法及系统。

技术介绍

[0002]风力发电机组包括风轮、发电机、风向标等组件，风轮中含叶片、轮毂、加固件等组件，风力发电机组有叶片受风力旋转发电、发电机机头转动等功能。风力发电机组初始安装时，由于安装误差、风向标位于机舱尾部、测量结果受叶轮、机舱、维护不当、测量和信号链路等因素的影响，大型风力发电机组在运行过程中会出现不同程度的对风偏差。对风偏差会带来机组出力性能的损失，从而会影响风力发电机组的发电量，带来经济损失。
[0003]为了矫正对风偏差，可通过人工校正或安装激光雷达测量对整个机组的对风情况进行评估，但都需要投入很大的人力物力，成本较高。近年来，多种基于运行数据的偏航偏差计算方法被提出，这些计算方法基于对不同风速区间、不同偏航角度的功率进行统计对比，综合各个风速区间，找到功率关于偏航位置的最高点，即认为该位置是最优对风角度。
[0004]针对上述中的相关技术，专利技术人认为以上方法中，没有考虑风速测量会受多种因素的影响，在有些风力发电机组的型号下，风速测量受叶轮影响，在不同对风角度下会产生偏移。当风速测量产生偏移，风速区间划分就会失真，从而使功率在不同对风角度下的最高点也会失真，导致测量得到的偏航偏差结果有误差。

技术实现思路

[0005]为了改善测量得到的偏航偏差结果有误差的问题，本申请提供一种风力发电机组的偏航偏差获取方法及系统。
[0006]第一方面，本申请提供一种风力发电机组的偏航偏差获取方法，采用如下的技术方案：
[0007]一种风力发电机组的偏航偏差获取方法，所述获取方法包括，
[0008]基于风力发电机组的多组历史工况数据，结合归一化方法和自动聚类方法，得到包含多组额定风速以上工况数据的寻优数据集，每组所述历史工况数据包括但不限于同一时刻风力发电机组的偏航对风角度、风向、功率、变桨位置、转速和机组状态；
[0009]根据寻优数据集，得到多个变桨位置，并根据变桨位置得到风速V，并根据风速V，得到风含功率P
wind
，
[0010][0011]其中，ρ是空气密度，V是风速，S是叶轮扫风面积；
[0012]对正常发电区间角进行划分，得到多个对风偏差区间，以每组额定风速以上工况数据的偏航对风角度为分区间标准，将每组额定风速以上工况数据分入对应的对风偏差区间内；
[0013]基于风含功率P
wind
，得到各个对风偏差区间的等效功率均值，对所有等效功率均值进行拟合，得到功率均值拟合函数；以及，
[0014]对功率均值拟合函数连续求导得到连续求导结果，结合最优功率位置确定规则和连续求导结果，确定最优对风偏差区间[x1，x2]，并得到偏航偏差值Yawmiss，
[0015]Yawmiss＝(x1+x2)/2
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(2)，
[0016]其中，x1表示最优对风偏差区间的区间角起始值，x2表示最优对风偏差区间的区间角结束值。
[0017]通过采用上述技术方案，通过无监督学习方法，从历史工况数据中提取包含多组额定风速以上工况数据的寻优数据集，并通过风含功率计算公式得到寻优数据集的多个风含功率，同时通过寻优数据集中的偏航对风角度，将寻优数据集中的每组额定风速以上工况数据分入对应的对风偏差区间内，然后对基于风含功率得到每个对风偏差区间的等效功率均值进行拟合，得到功率均值拟合函数，并对功率均值拟合函数连续求导和最优功率位置确定，得到最优对风偏差，以得到偏航偏差，无需划分风速区间，也不需要对风速大小进行判断，在一定程度上规避了风速测量因素的影响，有助于改善测量得到的偏航偏差结果有误差的问题。
[0018]可选的，所述提取寻优数据集的具体方法包括，
[0019]获取风力发电机组的多组历史工况数据，每组所述历史工况数据包括但不限于风力发电机组的偏航对风角度、风向、功率、变桨位置、转速和机组状态；
[0020]采用归一化函数Fone对每组历史工况数据进行处理，得到数据集One；
[0021]采用高斯混合模型对数据集One进行自动聚类计算，将数据集One分成多个新数据集；以及，
[0022]根据多个新数据集，结合提取方法，得到寻优数据集。
[0023]通过采用上述技术方案，采用归一化函数Fone对每组历史工况数据进行简化计算得到数据集One，再通过高斯混合模型量化数据集One，并进行自动聚类计算这种无监督机器学习方法分成多个新数据集，再结合提取方法，得到寻优数据集，全过程自动完成，能够快速地获取寻优数据集，有助于改善测量得到的偏航偏差结果有误差的问题。
[0024]可选的，所述提取方法包括，
[0025]采用额定以上指数计算方法，得到每个新数据集中每个数据元素的额定以上指数；
[0026]基于每个数据元素的额定以上指数，得到每个新数据集的指数均值；以及，
[0027]比较各个新数据集的指数均值，指数均值最大的为寻优数据集。
[0028]通过采用上述技术方案，借助额定以上指数计算方法，快速得到每个新数据集中每个数据元素的额定以上指数，并基于额定以上指数得到每个新数据集的指数均值，最后得到指数均值最大的寻优数据集，便于快速获取寻优数据。
[0029]可选的，所述得到最优对风偏差区间[x1,x2]的具体方法包括，
[0030]对功率均值拟合函数连续求导；
[0031]根据连续求导结果和最优功率位置确定规则，得到功率均值拟合函数的最优功率；以及，
[0032]根据最优功率所在的对风偏差区间，得到最优对风偏差区间[x1,x2]。
[0033]通过采用上述技术方案，对功率均值拟合函数进行连续求导后，得到多个极值点，再采用最优功率位置确定规则能够确定功率均值拟合函数的最优功率，从而能够得到最优功率所在的最优对风偏差区间。
[0034]可选的，所述最优功率位置确定规则包括，所述连续求导结果的多个极值点中，离零值最近的极值为最优功率。
[0035]通过采用上述技术方案，零值点是功率均值拟合函数的递增或递减的转折点，因此通过离零值最近的点即为最优功率点。
[0036]可选的，所述最优功率位置确定规则还包括，所述连续求导结果的多个极值点中，零值两边的极值各取中值，各个中值中绝对值最小的为最优功率。
[0037]通过采用上述技术方案，零值点是功率均值拟合函数的递增或递减的转折点，因此各个中值中绝对值最小的点为最优功率点。
[0038]第二方面，本申请提供一种风力发电机组的偏航偏差获取系统，采用如下的技术方案：
[0039]一种风力发电机组的偏航偏差获取系统，所述系统包括，
[0040]寻优数据集获取模块，用于基于风力发电机组的多组历史工况数据，结合归一化方法和自动聚类方法，得到包含多组额定风速以上工况数据的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种风力发电机组的偏航偏差获取方法，其特征在于：所述获取方法包括，基于风力发电机组的多组历史工况数据，结合归一化方法和自动聚类方法，得到包含多组额定风速以上工况数据的寻优数据集，每组所述历史工况数据包括但不限于同一时刻风力发电机组的偏航对风角度、风向、功率、变桨位置、转速和机组状态；根据寻优数据集，得到多个变桨位置，并根据变桨位置得到风速V，并根据风速V，得到风含功率P
wind
,其中，ρ是空气密度，V是风速，S是叶轮扫风面积；对正常发电区间角进行划分，得到多个对风偏差区间，以每组额定风速以上工况数据的偏航对风角度为分区间标准，将每组额定风速以上工况数据分入对应的对风偏差区间内；基于风含功率P
wind
，得到各个对风偏差区间的等效功率均值，对所有等效功率均值进行拟合，得到功率均值拟合函数；以及，对功率均值拟合函数连续求导得到连续求导结果，结合最优功率位置确定规则和连续求导结果，确定最优对风偏差区间[x1,x2]，并得到偏航偏差值Yawmiss，Yawmiss＝(x1+x2)/2
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(2)，其中，x1表示最优对风偏差区间的区间角起始值，x2表示最优对风偏差区间的区间角结束值。2.根据权利要求1所述的一种风力发电机组的偏航偏差获取方法，其特征在于：所述提取寻优数据集的具体方法包括，获取风力发电机组的多组历史工况数据，每组所述历史工况数据包括但不限于风力发电机组的偏航对风角度、风向、功率、变桨位置、转速和机组状态；采用归一化函数Fone对每组历史工况数据进行处理，得到数据集One；采用高斯混合模型对数据集One进行自动聚类计算，将数据集One分成多个新数据集；以及，根据多个新数据集，结合提取方法，得到寻优数据集。3.根据权利要求2所述的一种风力发电机组的偏航偏差获取方法，其特征在于：所述提取方法包括，采用额定以上指数计算方法，得到每个新数据集中每个数据元素的额定以上指数；基于每个数据元素的额定以上指数，得到每个新数据集的指数均值；以及，比较各个新数据集的指数均值，指数均值最大的为寻优数据集。4.根据权利要求1所述的一种风力发电机组的偏航偏差获取方法，其特征在于：所述得到最优对风偏差区间[x1,x2]的具体方法包括，对功率均值拟合函数连续求导；根据连续求导结果和最优功率位置确...

【专利技术属性】
技术研发人员：董礼，张雪松，苏宝定，
申请(专利权)人：中广核太阳能开发有限公司，
类型：发明
国别省市：