【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及风电，具体地涉及一种基于随动网格特征扇区识别的扇区管理方法及一种基于随动网格的风险运行扇区识别的扇区管理系统。
技术介绍
1、风电作为一种清洁、可再生能源，近年来在全球范围内得到了广泛应用。然而，风电机组运行过程中面临的最大挑战之一是风资源的高度不确定性。风资源的变化性、湍流强度的波动性，以及气候条件的多变性，都会影响风电机组的运行安全性和发电效率。传统的风电机组设计通常基于过去的风资源预测数据，但这些数据往往无法准确覆盖机组未来20年的运行环境，导致机组运行过程中存在潜在的风险。
2、现有的风电机组风险管理方案多依赖于规则扇区的划分，即通过将整个风场划分为几个固定的扇区，并根据每个扇区的平均风速或湍流分布情况进行管理。然而，这种方法存在显著的不足。首先，湍流强度的分布经常跨越多个扇区，导致某些高风险区域无法被有效识别和处理。其次，这些方案通常只依赖于风资源的输入数据，忽略了风电机组自身的运行响应，如关键部件的振动加速度等。此外，现有方案的分扇区管理策略过于静态，无法动态适应机组运行期间风资源的长期变化和机组健康状态的波动，造成了运行效率的降低和潜在的安全隐患。
3、因此，现有方案在风资源管理、机组响应监测以及分扇区管理策略的灵活性上都存在不足，亟需一种更精准、动态的风电机组高风险运行区域识别和管理方法，以提高机组的运行安全性和发电效率。
技术实现思路
1、本专利技术实施方式的目的是提供一种基于随动网格的面向多评价指标的高风险运行扇区识别的扇区
2、为了实现上述目的，本专利技术第一方面提供一种基于随动网格的风险运行扇区识别的扇区管理方法，所述方法包括：采集目标机组预划定历史周期内的风资源信息和对应的机组响应数据，并将所述风资源数据处理为多个风资源数据点；基于风资源信息和机组响应数据，进行目标机组的扇区识别，并对识别扇区执行边界拟合；将各风资源数据点划分到对应的边界拟合后的扇区内，获得对应边界拟合后的各扇区的目标机组的载荷评估结果；基于各扇区的目标机组的载荷评估结果，制定各扇区的管理方案，并基于当前风资源状态匹配执行对应的管理方案。
3、可选的，所述风资源信息包括风速信息和湍流强度信息；所述机组响应数据包括各预设关键部件的振动加速度和各预设关键部件的损伤状态信息。
4、可选的，若当前时刻处于距初始时刻开始的第一个预划定历史周期内，则当前风资源信息和对应的机组响应数据的数据集为空集；若当前时刻不处于距初始时刻开始的第一个预划定历史周期内，则当前风资源信息和对应的机组响应数据的数据集为上一预划定历史周期内的采集数据。
5、可选的，所述将所述风资源数据处理为多个风资源数据点，包括：基于600s的时间窗口执行所述风资源数据分割，每一个时间窗口内对应的风资源数据作为一个风资源数据点。
6、可选的，所述基于风资源信息和机组响应数据，进行目标机组的扇区识别，并对识别扇区执行边界拟合，包括：对风资源信息和机组响应数据分别执行特征提取，并基于提取特征生成风资源信息的特征云图和机组响应数据的特征云图；基于目标机组的预设全局阈值，分别对风资源信息的特征云图和机组响应数据的特征云图执行二值化处理，基于二值化处理结果将各白色区域作为候选扇区，获得风资源信息对应的候选扇区和机组响应数据对应的候选扇区；基于预设数量内的曲线对各候选扇区执行边界拟合，获得各候选扇区的边界信息。
7、可选的，在对识别扇区执行边界拟合之后，所述方法还包括：基于风资源信息对应的候选扇区的边界信息和机组响应数据对应的候选扇区的边界信息，判断二者是否存在交叉区域；若存在，则判断交叉区域的设定优先级，基于设定优先级选择该区域的扇区类型，并基于设定结果基于直线划分原则执行风资源信息对应的候选扇区和机组响应数据对应的候选扇区分割，以获得边界封闭的各识别扇区。
8、可选的，将各风资源数据点划分到对应的边界拟合后的扇区内，获得对应边界拟合后的各扇区的目标机组的载荷评估结果，包括：确定各风资源数据点所属的扇区，基于所属关系将各风资源数据点划分到对应的扇区内；基于各扇区内的数据点，分别计算对应扇区内的极限载荷和疲劳载荷，将计算结果作为对应扇区的目标机组的载荷评估结果；其中，所述分别计算对应扇区内的极限载荷和疲劳载荷包括：将对应扇区所有数据点对应的载荷包络值作为极限载荷，将基于各数据点单独计算的疲劳载荷逐点累积计算损伤作为扇区疲劳载荷衡量指标；若风资源网格点不存在匹配关系，则执行三次插值算法，获得对应时刻的极限载荷和疲劳载荷。
9、可选的，基于各扇区的载荷评估结果，制定各扇区的管理方案，包括：若载荷评估结果中的极限载荷大于目标机组的设计极限承载，制定停机管理方案或者限转速管理方案开启分扇区管理策略；反之，若载荷评估结果中的极限载荷不大于目标机组的设计极限承载，则基于载荷评估结果中的疲劳载荷进行未来总累计损伤确定；若未来总累计损伤大于目标机组的剩余损伤，则触发分扇区管理方案；执行所述分扇区管理方案，为各扇区分配对应的管理方案。
10、可选的，所述执行所述分扇区管理方案，为各扇区分配对应的管理方案，包括：基于未来总累计损伤确定对应各扇区的管理方案；其中，每个扇区的管理策略具有相互独立性；以发电量损失最小为寻优目标，基于当前风资源状态匹配对应的未来总累计损伤执行寻优，获得当前风资源状态最优的管理方案；其中，所述管理方案包括：正常发电方案、限功率运行方案和停机方案中的任意一种或多种。
11、可选的，所述方法还包括：基于载荷评估结果中的疲劳载荷分别预测各预设关键部件的剩余寿命；基于各预设关键部件的剩余寿命，分别确定各预设关键部件的离群值；若离群值大于预设离群值阈值，则在确定扇区管理方案时忽略该预设关键部件的剩余寿命影响，并基于该预设关键部件输出提示替换信息。
12、本专利技术第二方面提供一种基于随动网格的风险运行扇区识别的扇区管理系统，所述系统包括：采集单元，用于采集目标机组预划定历史周期内的风资源信息和对应的机组响应数据，并将所述风资源数据处理为多个风资源数据点；处理单元，用于基于风资源信息和机组响应数据，进行目标机组的扇区识别，并对识别扇区执行边界拟合；评估单元，用于将各风资源数据点划分到对应的边界拟合后的扇区内，获得对应边界拟合后的各扇区的目标机组的载荷评估结果；执行单元，用于基于各扇区的目标机组的载荷评估结果，制定各扇区的管理方案，并基于当前风资源状态匹配执行对应的管理方案。
13、另一方面，本专利技术提供一种计算机可读储存介质，该计算机可读存储介质上储存有指令，其在计算机上运行时使得计算机执行上述的基于随动网格的风险运行扇区识别的扇区管理方法。
14、通过上述技术方案，本专利技术方案通过采集目标机组在历史周期内的风资源信息及机组响应数据，并将风资源数据处理为多个数据点，从而实现更加精准的扇区识别。基于这些数据点，能够有效识别出机组运本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于随动网格的风险运行扇区识别的扇区管理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述风资源信息包括风速信息和湍流强度信息；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若当前时刻处于距初始时刻开始的第一个预划定历史周期内，则当前风资源信息和对应的机组响应数据的数据集为空集；
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述风资源数据处理为多个风资源数据点，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于风资源信息和机组响应数据，进行目标机组的扇区识别，并对识别扇区执行边界拟合，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在对识别扇区执行边界拟合之后，所述方法还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将各风资源数据点划分到对应的边界拟合后的扇区内，获得对应边界拟合后各扇区的目标机组的载荷评估结果，包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于各扇区的载荷评估结果，制定各扇区的管理方案，包括：
9.根据权利要求8所
10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
11.一种基于随动网格的风险运行扇区识别的扇区管理系统，其特征在于，所述系统包括：
12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质上储存有指令，其在计算机上运行时使得计算机执行权利要求1-10中任一项权利要求所述的基于随动网格的风险运行扇区识别的扇区管理方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于随动网格的风险运行扇区识别的扇区管理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述风资源信息包括风速信息和湍流强度信息；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若当前时刻处于距初始时刻开始的第一个预划定历史周期内，则当前风资源信息和对应的机组响应数据的数据集为空集；
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述风资源数据处理为多个风资源数据点，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于风资源信息和机组响应数据，进行目标机组的扇区识别，并对识别扇区执行边界拟合，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在对识别扇区执行边界拟合之后，所述方法还包括：
7.根据权利要求1所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：史久畅，刘嘉琳，张林中，韩新月，任政，
申请(专利权)人：国电联合动力技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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