用于协同控制风电场的风力涡轮机的方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种用于协同控制风电场的风力涡轮机（10、20）的方法，其中，风电场包括至少一对涡轮机（10、20），所述至少一对涡轮机沿着大致平行于当前风向的公共轴线对齐并且包括上游涡轮机（10）和下游涡轮机（20）。该方法包括以下步骤：a）提供数据驱动模型，所述数据驱动模型利用机器学习方法进行训练并且存储在数据库（51）中，所述数据驱动模型提供从所述一对涡轮机（10、20）并行地获得的时间序列数据与和所对齐的时间序列数据相关的所述上游涡轮机和所述下游涡轮机（20）的当前功率产出的比率之间的相关性，所述时间序列数据在时间上对齐到相同的风前缘；b）通过将所述上游涡轮机（10）的当前功率产生和/或所述上游涡轮机（10）的当前功率产生的时间演进馈送到所述数据驱动模型来确定用于控制所述上游涡轮机（10）和所述下游涡轮机（20）中的至少一个的决策参数，所述上游涡轮机的当前功率产生返回指示所述下游涡轮机（20）是否将受尾流影响的预测值，所述上游涡轮机的当前功率产生的时间演进返回所述下游涡轮机（20）的未来功率产生的可能发展的预测；c）基于所述决策参数，确定用于所述上游涡轮机（10）和/或所述下游涡轮机（20）的控制参数。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于协同控制风电场的风力涡轮机的方法和装置
本专利技术涉及用于协同控制风电场的风力涡轮机的方法和装置。
技术介绍
风电场是在同一位置的一组风力涡轮机，通常包括分布在较大区域上的数十到数百个涡轮机。在这种风电厂中，用于功率产生的风连续地穿过多个涡轮机。沿着大致平行于当前风向的公共轴线对齐的一对涡轮机包括上游涡轮机和下游涡轮机，到达的风前缘首先穿过上游涡轮机，相同的风前缘其次穿过下游涡轮机。风电场的风力涡轮机之间的距离使得相互干扰最小化，然而这不能完全避免。在上游涡轮机中提取功率的动作降低了风速并在涡轮机后面引入了湍流。在上游涡轮机后面的改变的风场的锥形区域被称为其尾流。这种尾流可能足够显著以影响下游涡轮机，这降低了其功率产生并且由于湍流引起的机械负载增加而负面地影响其寿命。由上游涡轮机引起的尾流的实际形状高度取决于进入的风场成分的复杂随机性质，以及涡轮机本身的空气动力学特性及其当前操作状态。因此，预测上游涡轮机和下游涡轮机之间的尾流传播及其对上游涡轮机和下游涡轮机的性能的影响是困难的任务。通常，对于给定的风力条件，单独的风力涡轮机最大化其自身的功率产生，而不考虑其它风力涡轮机的状况。在这种贪婪控制策略下，由上游风力涡轮机形成的尾流影响下游风力涡轮机的功率产生，该尾流导致尾流内的风速降低和湍流强度增加。为了增加总体风电场功率产生，已经提出了协同风力涡轮机控制方法来协调控制动作，该控制动作减轻风力涡轮机之间的尾流干扰，并且因此可以增加总体风电场功率产生。认识到风力涡轮机之间的相互作用可能对总体功率产生有影响，已经提出了协同控制方法以通过操纵尾流干扰模式来使风电场的总能量产出最大化。存在通过优化分析风电场功率函数来找到最优控制动作的协同控制方法，该分析风电场功率函数在数学上将风力涡轮机的控制输入与风电场的总功率产生相关联。分析风电场功率函数通常基于简化的尾流模型来构造，例如Jensen尾流模型。这种简化的尾流模型不能准确地反映风电场现场或风力涡轮机模型的条件。为了克服简化的风电场功率函数的限制，高保真度计算流体动力学（CFD）模拟可以用于构造参数化的风电场功率函数。然后，使用构建的风电场功率函数来导出风力涡轮机的最佳偏航偏移角。然而，CFD模型本身需要表示环境条件和风力涡轮机条件的大量参数的规范。为了避免使用风电场功率函数，已经提出了数据驱动的优化方法，诸如J.Park,K.H.Law在2016年的第165期《应用能源》上的第151-165页所发表的文献“用于最大化总功率产生的数据驱动的协同风电场控制”（J.Park,K.H.Law"Adatadriven,cooperativewindfarmcontroltomaximizethetotalpowerproduction",AppliedEnergy165（2016）,p.151–165）中的方法。然而，即使在该文献中描述的方法也依赖于物理模型以用于验证所描述的方法。所有方法都意味着大的计算成本。为了使这些计算可行，必须例如通过仅考虑稳态解或忽略尾流区的表面相互作用来简化关于物理系统的假设。由于这种简化，以及大多数现有模型仅提供与时间无关的解的事实，不可能使用模型来导出能够对尾流效应动态地作出反应的涡轮机控制器的短期调整。此外，当前的方法假定尾流在上游涡轮机后面为锥形形状。然而，由于该信息的静态特性，上游涡轮机和下游涡轮机当前都不对尾流动态地作出反应。在T.Knudsen等人在2008年7月6日至11日在韩国首尔举办的国际自动控制联合会第17届世界大会的论文集上并发表于2012年7月1日的第45卷第16期上第1677-1682页上的文献“两个风力涡轮机之间的动态尾流的数据驱动建模”（T.Knudsenetal.:"DataDrivenModellingoftheDynamicWakeBetweenTwoWindTurbines",PROCEEDINGSOFTHE17THWORLDCONGRESSTHEINTERNATIONALFEDERATIONOFAUTOMATICCONTROL;SEOUL,KOREA;July6-11,2008.,vol.45,no.16,1July2012,pages1677-1682）中，公开了在考虑了尾流必须随着从上游涡轮机到下游涡轮机的流动行进从而导致时间延迟的情况下对公知的Jensen尾流模型的动态扩展的数据驱动建模。该模型的目的是根据来自上风涡轮机的测量值来预测下风涡轮机处的相关风速。所考虑的相关风速是在应用于整个转子时给出类似的行为的所谓有效风速而不是转子区域中的一个点中的风速。EP2940296A1公开了一种用于优化风电场的操作的方法。风电场控制子系统使用风电场级别的预测尾流模型来调整风力涡轮机的控制设置，以便根据变化的环境条件来最大化风电场级别的功率输出。在一个实施例中，风电场控制子系统使用对应于参考集的分离值上的回归模型来确定用于尾流参数的不同组合的设定（set-wise）历史尾流模型。回归模型采用机器学习来确定在每个参考集中的一个或多个选定的尾流参数的值与在上游风力涡轮机和下游风力涡轮机处的方向上的盛行风速之间的统计关系。具体地，风电场控制子系统使用下游风力涡轮机处的风速与上游涡轮机处的风速之间的关系来使回归模型在对应于每个参考集的分离值上进行拟合。在这种关系中，考虑了上游风力涡轮机和下游风力涡轮机之间的相对距离等。该关系用于限定传递函数，该传递函数允许将设定尾流相互作用预测为下游风力涡轮机处的风速与上游风力涡轮机处的风速的比率。回归模型根据两个涡轮机之间的相对距离估计所述比率。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种用于协同控制风电场的风力涡轮机的方法和装置，其使得能够对涡轮机控制器进行短期调整以能够对尾流效应动态地做出反应。这些目的通过根据权利要求1的特征的方法和根据权利要求11的特征的装置来实现。在从属权利要求中阐述优选实施例。根据第一方面，提出了一种用于协同控制风电场的风力涡轮机的方法。风电场包括至少一对涡轮机，所述至少一对涡轮机沿着大致平行于当前风向的公共轴线对齐并且包括上游涡轮机和下游涡轮机。该方法包括提供数据驱动模型的步骤，该数据驱动模型利用机器学习方法进行训练并且存储在数据库中，该数据驱动模型提供在并行地从该对涡轮机获得的时间序列数据与上游涡轮机和下游涡轮机的当前功率产生的比率（与对齐的时间序列数据相关）之间的相关性，该时间序列数据在时间上对齐到相同的风前缘。该方法包括通过如下来确定用于控制上游涡轮机和下游涡轮机中的至少一个的决策参数的步骤：将上游涡轮机的当前功率产生馈送给数据驱动模型，上游涡轮机的当前功率产生返回指示下游涡轮机是否将受尾流影响的预测值作为决策参数，和/或将上游涡轮机的当前功率产生的时间演变馈送给数据驱动模型，上游涡轮机的当前功率产生的时间演变返回下游涡轮机的未来功率产生的可能发展的预测作为决策参数。该方法还包括如下步骤：基于决策参数来确定用于上游涡轮机的控制参数，以便避免或减轻下游涡轮机处的尾流效应，和/或基于决策参数本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于协同控制风电场的风力涡轮机（10、20）的方法，其中，所述风电场包括至少一对涡轮机（10、20），所述至少一对涡轮机沿着大致平行于当前风向的公共轴线对齐并且包括上游涡轮机（10）和下游涡轮机（20），所述方法包括以下步骤：/na）提供数据驱动模型，所述数据驱动模型利用机器学习方法来进行训练并且存储在数据库（51）中，所述数据驱动模型提供从所述一对涡轮机（10、20）并行地获得的时间序列数据与和所对齐的时间序列数据相关的所述上游涡轮机和所述下游涡轮机（20）的当前功率产生的比率之间的相关性，所述时间序列数据在时间上对齐到相同的风前缘；/nb）通过如下来确定用于控制所述上游涡轮机（10）和所述下游涡轮机（20）中的至少一个的决策参数：/n-将所述上游涡轮机（10）的所述当前功率产生馈送给所述数据驱动模型，所述上游涡轮机（10）的所述当前功率产生返回预测值作为所述决策参数，所述预测值指示所述下游涡轮机（20）是否将受尾流影响，和/或/n-将所述上游涡轮机（10）的当前功率产生的时间演变馈送给所述数据驱动模型，所述上游涡轮机（10）的当前功率产生的时间演变返回所述下游涡轮机（20）的未来功率产生的可能发展的预测作为决策参数；/nc）基于所述决策参数，/n-确定用于所述上游涡轮机（10）的控制参数，以便避免或减轻所述下游涡轮机（20）处的尾流效应；和/或/n-确定用于所述下游涡轮机（20）的控制参数，以便减轻所述下游涡轮机（20）关于疲劳的预期负面影响。/n...

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20180125 EP 18153414.01.一种用于协同控制风电场的风力涡轮机（10、20）的方法，其中，所述风电场包括至少一对涡轮机（10、20），所述至少一对涡轮机沿着大致平行于当前风向的公共轴线对齐并且包括上游涡轮机（10）和下游涡轮机（20），所述方法包括以下步骤：
a）提供数据驱动模型，所述数据驱动模型利用机器学习方法来进行训练并且存储在数据库（51）中，所述数据驱动模型提供从所述一对涡轮机（10、20）并行地获得的时间序列数据与和所对齐的时间序列数据相关的所述上游涡轮机和所述下游涡轮机（20）的当前功率产生的比率之间的相关性，所述时间序列数据在时间上对齐到相同的风前缘；
b）通过如下来确定用于控制所述上游涡轮机（10）和所述下游涡轮机（20）中的至少一个的决策参数：
-将所述上游涡轮机（10）的所述当前功率产生馈送给所述数据驱动模型，所述上游涡轮机（10）的所述当前功率产生返回预测值作为所述决策参数，所述预测值指示所述下游涡轮机（20）是否将受尾流影响，和/或
-将所述上游涡轮机（10）的当前功率产生的时间演变馈送给所述数据驱动模型，所述上游涡轮机（10）的当前功率产生的时间演变返回所述下游涡轮机（20）的未来功率产生的可能发展的预测作为决策参数；
c）基于所述决策参数，
-确定用于所述上游涡轮机（10）的控制参数，以便避免或减轻所述下游涡轮机（20）处的尾流效应；和/或
-确定用于所述下游涡轮机（20）的控制参数，以便减轻所述下游涡轮机（20）关于疲劳的预期负面影响。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，存储时间序列数据的所述步骤包括：存储以下信息中的至少一个，所述信息是关于：
-环境条件，特别是风向、风速计风速、空气密度、环境温度，
-涡轮机（10、20）的内部状态，特别是产生的功率、当前桨距角、机舱取向、机舱加速度、转子取向、发电机速度，
-风场，特别是当前风速、湍流的测量值。


3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，将从所述一对涡轮机（10、20）并行地获得的所述时间序列数据对齐的步骤包括：确定时间延迟，在所述时间延迟之后，尾流可能传播到所述下游涡轮机（20）。


4.根据权利要求3所述的方法，其中，确定取决于尾流传播速度以及所述上游涡轮机（10）与所述下游涡轮机（20）之间的距离的恒定时滞，作为时间延迟。


5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述尾流传播速度由在所述上游涡轮机（10）和/或所述下游涡轮机（2...

【专利技术属性】
技术研发人员：M·凯泽，S·乌德卢夫特，M·C·韦伯，P·埃格达尔，P·B·埃内福尔德森，A·亨特舍尔，C·奥特，V·施特青格，
申请(专利权)人：西门子歌美飒可再生能源公司，
类型：发明
国别省市：丹麦;DK