【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及风机控制，具体而言，涉及一种风力发电机空气过滤系统及控制方法。
技术介绍
1、近年来，随着国家能源政策调整，我国风力发电规模逐年增长，已在整体能源布局中占据着重要地位。其中，风力发电是利用风能转化为电能的一种可再生能源技朮。通过风力发电机将风能转化为机械能，再经过发电机转化为电能。风力发电具有环保、可再生、稳定等优点，因此在全球范围内得到了广泛的应用。风力发电具有很高的环境友好性，不会产生二氧化碳等温室气体，对环境污染很小。同时，风力发电资源广泛分布，可以在全球范围内进行开发利用。然而，风力发电也存在一些问题，比如对鸟类的影响、对景观的影响等，需要在建设和使用过程中进行合理的规划和管理。
2、在风机运行的过程中，风力发电机组的叶片在运转时会吸入大量空气，因此需要空气过滤系统来防止灰尘、杂质等进入叶片内部，影响其运转效率和寿命。同时，发电机内部也需要空气过滤系统来保持清洁，防止灰尘和杂质进入导致故障和损坏。
3、但目前的过滤系统一般常开或者根据发电机内部空气污染指数来控制过滤系统的开启或者关闭，但是常开可能会造成能源的浪费，根据污染指数控制开闭可能会影响到当时的发电功率，导致输出功率不稳定，所以亟需一种更加合理地控制过滤系统开闭的方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种风力发电机空气过滤系统及控制方法，来解决现有技术中的上述问题。
2、本专利技术的实施例通过以下技术方案实现：
3、第一方面，本专利技术提供了一种
4、获取约束参数，所述约束参数包括风机发电功率、发电机内部空气指数和当前风速；
5、并对约束参数进行参数优化，得到更准确的约束参数；
6、通过约束参数构建空气过滤系统的运行模型，并根据运行模型的结果控制空气过滤系统的开启和关闭；
7、判断空气过滤系统是否开启，若空气过滤系统开启，则获取空气过滤系统的换气速率，并与空气过滤系统的当前功率所额定的换气速率进行比对；
8、判断实时获取的空气过滤系统的换气速率是否与当前功率所额定的换气速率是否一致，则不一致则发送维护信号至远程端。
9、在本专利技术的一实施例中，所述并对约束参数进行参数优化包括；
10、获取风机发电功率、发电机内部空气指数和当前风速，构建样本数据集，并设置所需优化参数的类型和阈值，设置目标函数；
11、设置寻优的最大迭代次数和起始样本点数；
12、对数据集的风机发电功率、发电机内部空气指数和当前风速参数进行优化；
13、将寻优结束后获得的最佳可行解作为最优参数设置。
14、在本专利技术的一实施例中，所述对数据集的风机发电功率、发电机内部空气指数和当前风速参数进行优化包括；
15、通过dbscan算法对样本数据集特征划分数据簇类别，剔除部分异常数据簇；
16、建立约束参数的基准指数，使用四分位算法识别少部分堆积型异常数据与离群数据特征不明显的异常点，并再次剔除异常数据。
17、在本专利技术的一实施例中，所述通过dbscan算法对样本数据集特征划分数据簇类别包括；
18、预先确定参数领域半径与最小数据点集合个数；
19、以样本数据中人一个从未访问的点开始，如果在这个邻域半径范围内分布的其它数据点个数大于或等于集合个数则标记为正常数据，如小于集合个数，则标记为异常数据；
20、返回上一步，代入新的数据点进行计算，直到所有数据计算完毕；
21、剔除异常数据集，将数据保留。
22、在本专利技术的一实施例中，所述使用四分位算法识别少部分堆积型异常数据与离群数据特征不明显的异常点包括；
23、在样本数据集中，统计样本数据集中的个数为n，并按照大小从下到大排列；
24、当(n+1)/3可以整除时，如下式：
25、
26、式中，q1为第0.25(n+1)位的数据数值，q2为第0.5(n+1)位的数据数值，q3为第0.75(n+1)位的数据数值；
27、当(n+1)/3不能整除时，且n＝3k，(k＝1，2，3，…)时，如下式：
28、
29、式中，q1为第0.25n数据数值的0.75倍与第(0.25n+1)位数据数值的0.25倍之和；q2为第0.5n位数据数值与第(0.5n+1)位数据数值平均值；q3为第0.75n位数据数值的0.25倍与第(0.75n+1)位数据数值的0.75倍之和：
30、当(n+1)/3不能整除时，且n＝3k+1，(k＝1，2，3，…)时；
31、
32、式中，q1为第(0.25n-0.5)数据数值的0.25倍与第(0.25n+0.5)位数据数值的0.25倍之和；q2为第0.5n位数据数值与第(0.5n+1)位数据数值平均值；q3为第(0.75n+0.5)位数据数值的0.75倍与第(0.75n+1.5)位数据数值的0.25倍之和；
33、剔除异常值，设置上边缘限值，如式；
34、llow＝q1-1.5(q3-q1)
35、设置上边缘限值，如式；
36、lhigh＝q3+1.5(q3-q1)
37、将数据位置处于llow～lhigh范围之外的数据视为异常数据，将其剔除，保留下的数据则为正常数据。
38、在本专利技术的一实施例中，所述通过约束参数构建空气过滤系统的运行模型包括；
39、获取经过优化后的风机发电功率、发电机内部空气指数和当前风速数值，并设置风机发电功率阈值、空气指数阈值和风速阈值；
40、建立计算模型：
41、
42、式中，f为判断指数，w1为当前风机发电功率，w1为风机发电功率阈值，t1当前发电机内部空气指数，t2为发电机内部空气指数阈值，v1为当前风速，v2为风速阈值；
43、若f为正数，则打开开启空气过滤系统，相反则关闭空气过滤系统。
44、第二方面，本专利技术提供了一种风力发电机空气过滤系统，包括；
45、参数获取模块，被配置为获取约束参数，所述约束参数包括风机发电功率、发电机内部空气指数和当前风速；并对约束参数进行参数优化，得到更准确的约束参数；
46、模型建立模块，被配置为通过约束参数构建空气过滤系统的运行模型，并根据运行模型的结果控制空气过滤系统的开启和关闭；
47、控制模块，被配置为判断空气过滤系统是否开启，若空气过滤系统开启，则获取空气过滤系统的换气速率，并与空气过滤系统的当前功率所额定的换气速率进行比对；判断实时获取的空气过滤系统的换气速率是否与当前功率所额定的换气速率是否一致，则不一致则发送维护信号至远程端；
48、主控模块，所述主控模块用于与所述参数获取模块、模型建立模块和控制模块连接，用于上述的一种风力发电机本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种风力发电机空气过滤系统控制方法，其特征在于，包括；
2.根据权利要求1所述的一种风力发电机空气过滤系统控制方法，其特征在于，所述并对约束参数进行参数优化包括；
3.根据权利要求2所述的一种风力发电机空气过滤系统控制方法，其特征在于，所述对数据集的风机发电功率、发电机内部空气指数和当前风速参数进行优化包括；
4.根据权利要求3所述的一种风力发电机空气过滤系统控制方法，其特征在于，所述通过DBSCAN算法对样本数据集特征划分数据簇类别包括；
5.根据权利要求3所述的一种风力发电机空气过滤系统控制方法，其特征在于，所述使用四分位算法识别少部分堆积型异常数据与离群数据特征不明显的异常点包括；
6.根据权利要求3所述的一种风力发电机空气过滤系统控制方法，其特征在于，所述通过约束参数构建空气过滤系统的运行模型包括；
7.一种风力发电机空气过滤系统，其特征在于，包括；
8.根据权利要求7所述的一种风力发电机空气过滤系统控制方法，其特征在于，还包括通选模块，用于将维护信号至发送远程端。
9.一
...【技术特征摘要】
1.一种风力发电机空气过滤系统控制方法，其特征在于，包括；
2.根据权利要求1所述的一种风力发电机空气过滤系统控制方法，其特征在于，所述并对约束参数进行参数优化包括；
3.根据权利要求2所述的一种风力发电机空气过滤系统控制方法，其特征在于，所述对数据集的风机发电功率、发电机内部空气指数和当前风速参数进行优化包括；
4.根据权利要求3所述的一种风力发电机空气过滤系统控制方法，其特征在于，所述通过dbscan算法对样本数据集特征划分数据簇类别包括；
5.根据权利要求3所述的一种风力发电机空气过滤系统控制方法，其特征在于，所述使用四分位...
【专利技术属性】
技术研发人员：岳晨光，刘阳，樊晓斌，张泽梁，李欣霖，裴凯旋，
申请(专利权)人：华能新能源股份有限公司山西分公司，
类型：发明
国别省市：
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