风速风向预测方法及风力发电机组的偏航控制方法技术

一种风速风向预测方法，其包括：获取待分析地区的历史风速数据和历史风向数据；根据历史风速数据和历史风向数据对风矢量进行分解，得到的历史风矢量横坐标数据和历史风矢量纵坐标数据；利用ARMA模型来根据历史风矢量横坐标数据和历史风矢量纵坐标数据确定下一时刻的风矢量横坐标数据和风矢量纵坐标数据；根据下一时刻的风矢量横坐标数据和风矢量纵坐标数据分别确定下一时刻的风速数据和风向数据。与现有将风速和风向作为完全独立的参数来分别单独进行预测的方法不同，本方法将风速和风向视为一个矢量，其不仅能够同时对风速和风向进行预测，还能够提高风速以及风向预测结果的准确性以及精度。

Prediction method of wind speed and wind direction and yaw control method for wind turbines

A method for predicting wind speed and direction includes: acquiring historical wind speed data and historical wind direction data in the area to be analyzed; decomposing wind vector according to historical wind speed data and historical wind direction data, obtaining historical wind vector abscissa coordinate data and historical wind vector ordinate data; using ARMA model to calculate historical wind vector. The wind vector abscissa data and the historical wind vector ordinate data are used to determine the wind vector abscissa data and the wind vector ordinate data at the next moment. Different from the existing methods which regard wind speed and direction as independent parameters to predict separately, this method regards wind speed and direction as a vector. It can not only predict wind speed and direction simultaneously, but also improve the accuracy and accuracy of wind speed and direction prediction results.

【技术实现步骤摘要】
风速风向预测方法及风力发电机组的偏航控制方法
本专利技术涉及风力发电
，具体地说，涉及一种风速风向预测方法及风力发电机组的偏航控制方法。
技术介绍
当前，随着传统化石燃料的消耗殆尽和对能源需求的日益增大，人们越来越注重可再生的绿色清洁能源的开发和利用。风力发电作为绿色可再生能源的发电方式之一，受到各国工业和学术界的重视，风力发电技术日臻成熟，在可再生能源中成本相对较低，因此有着广阔的发展前景。偏航调节器是风力发电机组的对风调节装置，它使得风机的风轮轴线始终与风向一致，而调解器的控制精度对风力发电机组的发电性能具有显著的影响。现代大型风力发电机组是在偏航误差存在的前提下运行的。一方面，偏航误差的存在将导致风能获取量的降低，根据相关资料显示，偏航误差引起的年平均能量损失为2.7％，而当偏航误差为20°时，年损失量可达11％。另一方面，偏航误差的存在还会引起部件载荷的增加，这将导致偏航不稳从而引起发电机组震荡造成停机。随着现代风机叶片的逐渐增大，偏航调节器所带来的影响也逐渐凸显。相关资料显示偏航系统引起的故障率占12.5％，而由偏航故障所引起的故障停机时间占13.3％。因此，有必要对大型风力发电机组的主动偏航的控制装置和控制策略进行深入研究。
技术实现思路
为解决上述问题，本专利技术提供了一种风速风向预测方法，所述方法包括：步骤一、获取待分析地区的历史风速数据和历史风向数据；步骤二、根据所述历史风速数据和历史风向数据对风矢量进行分解，得到的历史风矢量横坐标数据和历史风矢量纵坐标数据；步骤三、利用ARMA模型来根据所述历史风矢量横坐标数据和历史风矢量纵坐标数据确定下一时刻的风矢量横坐标数据和风矢量纵坐标数据；步骤四、根据下一时刻的风矢量横坐标数据和风矢量纵坐标数据分别确定下一时刻的风速数据和风向数据。根据本专利技术的一个实施例，在所述步骤二中，根据如下表达式对风矢量进行分解：其中，和分别表示t时刻的风矢量横坐标数据和风矢量纵坐标数据，表示风速数据，表示t时刻的风向数据。根据本专利技术的一个实施例，所述步骤三包括：步骤a、对所述历史风矢量横坐标数据进行去趋势化处理，得到去趋势化风矢量横坐标数据；步骤b、根据所述去趋势化风矢量横坐标数据的自相关函数和偏自相关函数，确定拖尾截尾模式；步骤c、基于所述拖尾截尾模式，利用预设准则对所述ARMA模型进行定阶，确定自动回归阶数、滑动平均数阶数和差分阶数；步骤d、基于所述ARMA模型，利用所述自动回归阶数、滑动平均数阶数和差分阶数根据所述去趋势化风矢量横坐标数据计算下一时刻的风矢量横坐标数据。根据本专利技术的一个实施例，在所述步骤a中，对去趋势化风矢量横坐标数据进行平稳性检测，如果得到的去趋势化风矢量横坐标数据不是平稳的，则再次对该去趋势化风矢量横坐标数据进行差分并重新进行平稳性检测，直至得到的去趋势化风矢量横坐标数据是平稳的。根据本专利技术的一个实施例，在所述步骤b中，判断所述去趋势化风矢量横坐标数据的自相关函数在达到特定阶后是否能够保持为零，其中，如果能够，则判定所述去趋势化风矢量横坐标数据的自相关函数具有截尾性，否则判定所述去趋势化风矢量横坐标数据的自相关函数具有拖尾性；判断所述去趋势化风矢量横坐标数据的偏自相关函数在达到特定阶后是否能够保持为零，其中，如果能够，则判定所述去趋势化风矢量横坐标数据的偏自相关函数具有截尾性，否则判定所述去趋势化风矢量横坐标数据的偏自相关函数具有拖尾性。根据本专利技术的一个实施例，在所述步骤c中，利用AIC准则选取最小值来对所述ARMA模型进行定阶。根据本专利技术的一个实施例，利用ARMA模型来根据所述历史风矢量纵坐标数据确定下一时刻的风矢量纵坐标数据的方式与利用ARMA模型来根据所述历史风矢量横坐标数据确定下一时刻的风矢量横坐标数据的方式相同。根据本专利技术的一个实施例，在所述步骤四中，根据如下表达式确定下一时刻的风速数据：其中，表示t+1时刻的风速数据，和分别表示t+1时刻的风矢量横坐标数据和风矢量纵坐标数据。根据本专利技术的一个实施例，在所述步骤四中，根据如下表达式确定下一时刻的风向数据：其中，表示t+1时刻的风向数据，和分别表示t+1时刻的风矢量横坐标数据和风矢量纵坐标数据。本专利技术还提供了一种风力发电机组的偏航控制方法，所述偏航控制方法采用如上任一项所述的方法来根据历史风速数据和历史风向数据预测下一时刻的风速数据和风向数据。与现有将风速和风向作为完全独立的参数来分别单独进行预测的方法不同，本专利技术所提供的风速风向预测方法将风速和风向视为一个矢量，其不仅能够同时对风速和风向进行预测，还能够提高风速以及风向预测结果的准确性以及精度。本专利技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要的附图做简单的介绍：图1是带有主动偏航调节器的风力发电机组的结构示意图；图2是偏航系统驱动电机正转使得风力机机舱顺时针调向的示意图；图3是偏航系统驱动电机正转使得风力机机舱逆时针调向的示意图；图4是现有的偏航逻辑控制算法的实现流程示意图；图5～图7示出了南方某风电场的风速与风向之间的分布关系图；图8～图10是传统偏航控制策略下的实际运行结果示意图；图11是根据本专利技术一个实施例的风速独立预测方法的实现流程示意图；图12和图13根据本专利技术一个实施例的风速序列10s平均值的自相关函数和偏相关函数示意图；图14是根据本专利技术一个实施例的风速风向预测方法的实现流程示意图；图15示出了本专利技术一个实施例的原始风向以及不同时长下的平均风向的示意图；图16示出了本专利技术一个实施例的原始风速以及不同时长下的平均风速的示意图；图17和图18分别示出了本专利技术一个实施例的不同预测方法所得到的10s风向预测结果和风速预测结果示意图；图19和图20分别示出了本专利技术一个实施例的不同预测方法所得到的30s风向预测结果和风速预测结果示意图；图21和图22分别示出了本专利技术一个实施例的不同预测方法所得到的60s风向预测结果和风速预测结果示意图。具体实施方式以下将结合附图及实施例来详细说明本专利技术的实施方式，借此对本专利技术如何应用技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。需要说明的是，只要不构成冲突，本专利技术中的各个实施例以及各实施例中的各个特征可以相互结合，所形成的技术方案均在本专利技术的保护范围之内。同时，在以下说明中，出于解释的目的而阐述了许多具体细节，以提供对本专利技术实施例的彻底理解。然而，对本领域的技术人员来说显而易见的是，本专利技术可以不用这里的具体细节或者所描述的特定方式来实施。另外，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。当前偏航系统的控制主要集中在功率控制方面，如最大功率点追踪(maximumpowerpointtracking，简称为MPPT)控制。由于早期受到测量技术的限制，偏航控制多采用爬山法。但由于风机的MPP不仅与风向有关本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种风速风向预测方法，其特征在于，所述方法包括：步骤一、获取待分析地区的历史风速数据和历史风向数据；步骤二、根据所述历史风速数据和历史风向数据对风矢量进行分解，得到的历史风矢量横坐标数据和历史风矢量纵坐标数据；步骤三、利用ARMA模型来根据所述历史风矢量横坐标数据和历史风矢量纵坐标数据确定下一时刻的风矢量横坐标数据和风矢量纵坐标数据；步骤四、根据下一时刻的风矢量横坐标数据和风矢量纵坐标数据分别确定下一时刻的风速数据和风向数据。

【技术特征摘要】
1.一种风速风向预测方法，其特征在于，所述方法包括：步骤一、获取待分析地区的历史风速数据和历史风向数据；步骤二、根据所述历史风速数据和历史风向数据对风矢量进行分解，得到的历史风矢量横坐标数据和历史风矢量纵坐标数据；步骤三、利用ARMA模型来根据所述历史风矢量横坐标数据和历史风矢量纵坐标数据确定下一时刻的风矢量横坐标数据和风矢量纵坐标数据；步骤四、根据下一时刻的风矢量横坐标数据和风矢量纵坐标数据分别确定下一时刻的风速数据和风向数据。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤二中，根据如下表达式对风矢量进行分解：其中，和分别表示t时刻的风矢量横坐标数据和风矢量纵坐标数据，表示风速数据，表示t时刻的风向数据。3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步骤三包括：步骤a、对所述历史风矢量横坐标数据进行去趋势化处理，得到去趋势化风矢量横坐标数据；步骤b、根据所述去趋势化风矢量横坐标数据的自相关函数和偏自相关函数，确定拖尾截尾模式；步骤c、基于所述拖尾截尾模式，利用预设准则对所述ARMA模型进行定阶，确定自动回归阶数、滑动平均数阶数和差分阶数；步骤d、基于所述ARMA模型，利用所述自动回归阶数、滑动平均数阶数和差分阶数根据所述去趋势化风矢量横坐标数据计算下一时刻的风矢量横坐标数据。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述步骤a中，对去趋势化风矢量横坐标数据进行平稳性检测，如果得到的去趋势化风矢量横坐标数据不是平稳的，则再次对该去趋势化风矢量横坐标数据进行差分并重新进行平稳性检测，直至得到的去趋势化风矢量横坐标数据是平稳的。5.如权利要求3或4...

【专利技术属性】
技术研发人员：董密，李力，宋冬然，田小雨，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：湖南,43