【技术实现步骤摘要】
本申请涉及风电机组控制，具体而言，涉及一种风电机组的多模型控制方法、存储介质及电子设备。
技术介绍
1、风力发电在新能源发电中占据重要地位，装机量逐年上升，为碳达峰、碳中和目标的实现做出了巨大贡献。但风力发电场往往位置偏僻，环境恶劣，导致其运维成本较高，因此亟需结合运行数据，设计风电机组的优化控制算法。
技术实现思路
1、本申请实施例的目的在于提供一种风电机组的多模型控制方法、存储介质及电子设备，用以降低风电机组的运维成本。
2、第一方面，本申请提供了一种风电机组的多模型控制方法，方法包括响应接收到的功率调度指令，确定目标风电机组的工作状态；当目标风电机组的工作状态为正常运行时，将目标风电机组的第一运行数据输入至多模型控制器，使多模型控制器基于当前风速值与额定风速值之间的大小，选择出目标子控制器，以基于目标子控制器输出的第二运行数据控制目标风电机组；当目标风电机组的工作状态为限功率运行时，将目标风电机组的第一运行数据输入至多模型控制器，使多模型控制器基于当前发动机转速值与额定发动机转速值之间的大小，选择出目标子控制器，以基于目标子控制器输出的第二运行数据控制目标风电机组。
3、优选的，通过以下方式确定目标发电机组的工作状态：比较功率调度指令所指示的需求功率值与目标风电机组的最大功率值：当需求功率值大于等于最大发电功率值时，则目标发电机组为正常运行；当需求功率值小于最大发电功率值时，则目标发电机组为限功率运行。
4、优选的，模型控制器包括多模型转矩
5、优选的，若当前风速值大于等于额定风速值，将第一运行数据分别输入至多模型转矩子控制器和多模型变桨子控制器，以获取多模型转矩子控制器输出的预测电磁转矩幅值、以及多模型变桨子控制器输出的预测桨距角度值；根据预测电磁转矩幅值，确定出对应的发电机转速值，以控制目标发电机组的发电机运行；以及基于预测桨距角度值，控制目标发电机组风机叶片与风轮平面之间的夹角。
6、优选的，通过以下方式获取目标风电机组的第一运行数据：基于目标风电机组的结构与全工况工作状态，构建目标风电机组对应的有限差分域混合半机理数字孪生模型，以获取有限差分域混合半机理数字孪生模型输出的第一运行数据；其中，有限差分域混合半机理数字孪生模型包括多个与风电机组的工作状态对应的子模型；以及针对每个子模型，构建对应的多模型控制器。
7、优选的，通过以下方式确定目标风电机组的最大功率值pmax：
8、
9、其中，ρ为空气密度，r为风轮半径，v为当前风速值，为最大风能利用系数。
10、优选的，多模型转矩子控制器包括第一转矩预测子模型，第一转矩预测子模型的目标函数和约束条件包括：
11、
12、其中，q1、q2、q3为权重系数，ωr(ref)为发电机转子转速值，为发电机转子加速度，te为电磁转矩幅值，p为需求功率值。
13、优选的，多模型变桨子控制器包括第一变桨预测子模型，第一变桨预测子模型的目标函数和约束条件包括：
14、
15、其中，q1、q2、q3为权重系数，ωg为发电机转速值，β为桨距角度值，δβ为变桨速度值。
16、第二方面，本申请还提供一种风电机组的多模型控制装置，装置包括：
17、响应模块，用于响应接收到的功率调度指令，确定目标风电机组的工作状态；
18、第一控制模块，用于当目标风电机组的工作状态为正常运行时，将目标风电机组的第一运行数据输入至多模型控制器，使多模型控制器基于当前风速值与额定风速值之间的大小，选择出目标子控制器，以基于目标子控制器输出的第二运行数据控制目标风电机组；
19、第二控制模块，用于当目标风电机组的工作状态为限功率运行时，将目标风电机组的第一运行数据输入至多模型控制器，使多模型控制器基于预设风轮转子转速值与额定风轮转子转速值之间的大小，选择出目标子控制器，以基于目标子控制器输出的第二运行数据控制目标风电机组。
20、第三方面，本申请还提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，存储器存储有处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，处理器与存储器之间通过总线通信，处理器执行机器可读指令，以执行如前述的风电机组的多模型控制方法的步骤。
21、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器运行时执行如前述的风电机组的多模型控制方法的步骤。
22、本申请提供的一种风电机组的多模型控制方法、存储介质及电子设备，其中，方法包括响应接收到的功率调度指令，确定目标风电机组的工作状态；当目标风电机组的工作状态为正常运行时，将目标风电机组的第一运行数据输入至多模型控制器，使多模型控制器基于当前风速值与额定风速值之间的大小，选择出目标子控制器，以基于目标子控制器输出的第二运行数据控制目标风电机组；当目标风电机组的工作状态为限功率运行时，将目标风电机组的第一运行数据输入至多模型控制器，使多模型控制器基于预设风轮转子转速值与额定风轮转子转速值之间的大小，选择出目标子控制器，以基于目标子控制器输出的第二运行数据控制目标风电机组，这样，通过对风电机组的优化控制，在满足发电需求的情况下，降低了发电机组的运维成本。
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1.一种风电机组的多模型控制方法，其特征在于，方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过以下方式确定目标发电机组的工作状态：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多模型控制器包括多模型转矩子控制器和多模型变桨子控制器，若当前风速值小于额定风速值，
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，若当前风速值大于等于额定风速值，
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过以下方式获取目标风电机组的第一运行数据：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过以下方式确定目标风电机组的最大功率值Pmax：
7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，多模型转矩子控制器包括第一转矩预测子模型，所述第一转矩预测子模型的目标函数和约束条件包括：
8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，多模型变桨子控制器包括第一变桨预测子模型，所述第一变桨预测子模型的目标函数和约束条件包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至8任一所述的风电机组的多模型控制方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种风电机组的多模型控制方法，其特征在于，方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过以下方式确定目标发电机组的工作状态：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多模型控制器包括多模型转矩子控制器和多模型变桨子控制器，若当前风速值小于额定风速值，
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，若当前风速值大于等于额定风速值，
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过以下方式获取目标风电机组的第一运行数据：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过以下方式确定目标风电机组的最大功率值pmax：
7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，多模型转矩子控制器包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡阳，李梓豪，王蔚然，房方，刘吉臻，杨政厚，韩健，周峰，
申请(专利权)人：华北电力大学，
类型：发明
国别省市：
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