用于风电机组电能质量监测与改善的嵌入式系统和方法技术方案

本发明专利技术涉及一种用于风电机组电能质量监测与改善的嵌入式系统，包括主控模块、信号采集模块、频率检测模块、功率控制模块、通信模块、上位机、存储模块和风速传感器，信号采集模块、频率检测模块和功率控制模块的一端分别与既有风电机组相连，另一端分别与主控模块相连，存储模块和风速传感器分别与主控模块相连，主控模块通过通信模块与上位机进行通信。本发明专利技术还涉及一种用于风电机组电能质量监测与改善的方法，该方法内嵌在上述嵌入式系统中，用于实现对风电机组的电能质量监测与改善。与现有技术相比，本发明专利技术具有可靠性高、实时性好、实现电能质量监测的可视化、实用性强等优点。

【技术实现步骤摘要】
用于风电机组电能质量监测与改善的嵌入式系统和方法
本专利技术涉及风力发电
，尤其是涉及一种用于风电机组电能质量监测与改善的嵌入式系统和方法。
技术介绍
风能作为一种清洁能源，有着十分广阔的应用前景，但由于风能的稳定性极差，速度与方向变化快速且随机，如何有效地检测风速不稳定所带来的电压闪变、功率不稳定、谐波污染等电能质量问题，以及如何快速准确地控制风电系统对电能质量调节改善，是研究风电要解决的首要问题，因此近年来对风力发电机组电能质量监测的研究十分热门，如利用PLC技术、传感器技术、单片机技术等。利用现有技术，如16位单片机等，对风力发电机电能质量的监测与改善及可视化进行设计，存在数据运算与分析能力有限，系统的安全性和实时性不高的缺点。随着现代电力设备数据量计算包括实时性要求的不断提高，这些数据处理器件在计算上已经无法适应电力要求，无法保证风电机组电能质量监测的可靠性，导致电能系统整体数据处理效果较差，影响数据分析和最终的监测效果，而且无法有效地对电能质量进行调节改善，以至于造成对电网的影响和波动，造成难以估量的损失，现有技术中对风电机组电能质量的研究也在不断进行，例如中国专利CN110865259A中公开了一种风电场电能质量评估方法和装置，该专利中的方法和装置虽然实现了对电能质量的评估，但无法对电能质量进行调节改善。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种可靠性高、实现电能质量监测的可视化、实用性强、实时性好的用于风电机组电能质量监测与改善的嵌入式系统和方法。本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：一种用于风电机组电能质量监测与改善的嵌入式系统，该系统与既有风电机组相连，所述的嵌入式系统包括：主控模块、信号采集模块、频率检测模块、功率控制模块、通信模块、上位机、存储模块和风速传感器；所述的信号采集模块、频率检测模块和功率控制模块的一端分别与既有风电机组相连，另一端分别与主控模块相连；所述的存储模块和风速传感器分别与主控模块相连；所述的主控模块通过通信模块与上位机进行通信。优选地，所述的主控模块为FPGA芯片。优选地，所述的信号采集模块包括电压传感器、电流传感器、信号调理电路和电压电流采样电路；所述的电压传感器和电流传感器的一端分别与既有风电机组相连，另一端分别与信号调理电路的输入端相连；所述的信号调理电路的输出端与电压电流采样电路的输入端相连；所述的电压电流采样电路的输出端与主控模块相连。优选地，所述的频率检测模块包括依次相连的隔离变压器、滤波整形电路、施密特触发器、双D触发器和反相器；所述的隔离变压器的一次侧与既有风电机组相连；所述的反相器的输出端与主控模块相连。优选地，所述的功率控制模块包括依次相连的网侧与转子侧PWM变换器、SVPWM逆变器控制单元和IGBT驱动单元，FPGA主控单元；所述的网侧与转子侧PWM变换器的输入端分别与既有电网和既有风电机组的发电机相连；所述的IGBT驱动单元的输出端与主控模块相连。一种用于上述嵌入式系统的用于风电机组电能质量监测与改善的方法，包括：步骤1：根据主控模块上传的风速与风向样本，采用风速预测子方法获取预测风速；步骤2：获取既有风电机组转子与定子侧的电压与电流信号，同时通过频率检测模块获取频率；步骤3：采用谐波畸变分析子方法和暂态扰动量监测子方法，分析当前时刻既有风电机组输出的电能质量；步骤4：获取既有风电机组发电机转子的转速数据；步骤5：计算当前既有风电机组中发电机的功率；步骤6：判断发电机当前功率是否满足负载需求，若是，则执行步骤8，否则，执行步骤7；步骤7：使用功率控制子方法进行功率控制，然后执行步骤8；步骤8：获取风速预测数据；步骤9：判断是否需要调整机组的吸收功率，若是，则调整机组的吸收功率，然后执行步骤10，否则，直接执行步骤10；步骤10：结束本轮计算，重新获取当前时刻的风速数据，判断风速与上一时刻风速预测数据差值是否大于预设误差，若是，则返回步骤1，然后进行下一轮计算，否则，返回步骤2，进行下一轮计算。优选地，所述的风速预测子方法包括：步骤1-1：获取信号采集模块采集的既有风电机组发电机定子侧输出端电压与电流以及转子侧的电压与电流信号，同时获取风速传感器采集的风速样本数据；步骤1-2：对数据进行归一化处理，获得样本训练集；所述的归一化处理具体为：其中，vi为风速样本数据原始值；vmax和vmin分别为风速样本数据中的最大值和最小值；vi'为风速归一化后的输出值；步骤1-3：初始化改进PSO算法；步骤1-4：计算初始适应度，所述的适应度的计算方法为：其中，N为样本容量；vi*为风速预测值；步骤1-5：进行迭代寻优，更新粒子速度和位置，具体方法为：其中，d＝1,2,3,…,D；i＝1,2,3,…,N；k为当前迭代次数；vid为当前速度；c1和c2为加速因子，且c1和c2均大于零；r1和r2为随机函数，取值范围均为[0,1]；和分别为D维上的第i个粒子进行k+1次迭代的位置和速度；z为收缩因子；φ为总加速因子；gen为总迭代次数；K为收缩系数；步骤1-6：计算适应度，更新个体及全局最适应度和最优解；步骤1-7：判断适应度是否满足要求或迭代次数是否达到最大迭代次数，若是，则执行步骤1-8，否则，返回步骤1-5；步骤1-8：使用全局最优解作为最小二乘支持向量机LSSVM的参数，训练LSSVM，获得风速预测数据。优选地，所述的谐波畸变分析子方法包括：步骤2-1：使用FIR滤波器对转子与定子侧的电压与电流信号进行去噪处理；步骤2-2：按位倒序方式输入数据，使用加窗FFT方法获得的数据按自然顺序输出；步骤2-3：计算谐波总畸变率，计算方法为：其中，Un为第n次谐波电压的有效值；In为第n次谐波电流的有效值；THDu为电压总谐波畸变率；THDi为电流总谐波畸变率；U1为基波电压有效值；I1为基波电流有效值；步骤2-4：判断谐波总畸变率是否超过预设值，若是，则将既有风电机组切出电网，否则，结束本轮循环。优选地，所述的暂态扰动量监测子方法包括：步骤3-1：判断步骤2获得的转子与定子侧的电压与电流信号是否超过预设值，若是，则将风机切出电网，结束本轮循环，否则，执行步骤3-2；步骤3-2：使用FIR滤波器对定子侧的电压与电流信号数据进行去噪处理；步骤3-3：采用希尔伯特-黄变换检测算法HHT分析步骤3-2获得的数据，HHT算法包括EMD和Hilbert谱分析方法两部分，首先利用EMD方法将给定信号分解为若干固有模态函数IMF，然后对每一个IMF进行Hilbert变换，求取特征参数，得到相应原始信号的Hilbert谱，具体步骤为：将经验模态分本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于风电机组电能质量监测与改善的嵌入式系统，该系统与既有风电机组(1)相连，其特征在于，所述的嵌入式系统包括：主控模块(2)、信号采集模块(3)、频率检测模块(4)、功率控制模块(5)、通信模块(6)、上位机(7)、存储模块(8)和风速传感器(9)；所述的信号采集模块(3)、频率检测模块(4)和功率控制模块(5)的一端分别与既有风电机组(1)相连，另一端分别与主控模块(2)相连；所述的存储模块(8)和风速传感器(9)分别与主控模块(2)相连；所述的主控模块(2)通过通信模块(6)与上位机(7)进行通信。/n

【技术特征摘要】
1.一种用于风电机组电能质量监测与改善的嵌入式系统，该系统与既有风电机组(1)相连，其特征在于，所述的嵌入式系统包括：主控模块(2)、信号采集模块(3)、频率检测模块(4)、功率控制模块(5)、通信模块(6)、上位机(7)、存储模块(8)和风速传感器(9)；所述的信号采集模块(3)、频率检测模块(4)和功率控制模块(5)的一端分别与既有风电机组(1)相连，另一端分别与主控模块(2)相连；所述的存储模块(8)和风速传感器(9)分别与主控模块(2)相连；所述的主控模块(2)通过通信模块(6)与上位机(7)进行通信。


2.根据权利要求1所述的一种用于风电机组电能质量监测与改善的嵌入式系统，其特征在于，所述的主控模块(2)为FPGA芯片。


3.根据权利要求1所述的一种用于风电机组电能质量监测与改善的嵌入式系统，其特征在于，所述的信号采集模块(3)包括电压传感器(301)、电流传感器(302)、信号调理电路(303)和电压电流采样电路(304)；所述的电压传感器(301)和电流传感器(302)的一端分别与既有风电机组(1)相连，另一端分别与信号调理电路(303)的输入端相连；所述的信号调理电路(303)的输出端与电压电流采样电路(304)的输入端相连；所述的电压电流采样电路(304)的输出端与主控模块(2)相连。


4.根据权利要求1所述的一种用于风电机组电能质量监测与改善的嵌入式系统，其特征在于，所述的频率检测模块(4)包括依次相连的隔离变压器(401)、滤波整形电路(402)、施密特触发器(403)、双D触发器(404)和反相器(405)；所述的隔离变压器的一次侧与既有风电机组(1)相连；所述的反相器(405)的输出端与主控模块(2)相连。


5.根据权利要求1所述的一种用于风电机组电能质量监测与改善的嵌入式系统，其特征在于，所述的功率控制模块(5)包括依次相连的网侧与转子侧PWM变换器(501)、SVPWM逆变器控制单元(502)和IGBT驱动单元(503)；所述的网侧与转子侧PWM变换器(501)的输入端分别与既有电网和既有风电机组(1)的发电机相连；所述的IGBT驱动单元(503)的输出端与主控模块(2)相连。


6.一种用于如权利要求1所述嵌入式系统的用于风电机组电能质量监测与改善的方法，其特征在于，包括：
步骤1：根据主控模块(2)上传的风速与风向样本，采用风速预测子方法获取预测风速；
步骤2：获取既有风电机组(1)转子与定子侧的电压与电流信号，同时通过频率检测模块(4)获取频率；
步骤3：采用谐波畸变分析子方法和暂态扰动量监测子方法，分析当前时刻既有风电机组(1)输出的电能质量；
步骤4：获取既有风电机组(1)发电机转子的转速数据；
步骤5：计算当前既有风电机组(1)中发电机的功率；
步骤6：判断发电机当前功率是否满足负载需求，若是，则执行步骤8，否则，执行步骤7；
步骤7：使用功率控制子方法进行功率控制，然后执行步骤8；
步骤8：获取风速预测数据；
步骤9：判断是否需要调整机组的吸收功率，若是，则调整机组的吸收功率，然后执行步骤10，否则，直接执行步骤10；
步骤10：结束本轮计算，重新获取当前时刻的风速数据，判断风速与上一时刻风速预测数据差值是否大于预设误差，若是，则返回步骤1，然后进行下一轮计算，否则，返回步骤2，进行下一轮计算。


7.根据权利要求6所述的一种用于风电机组电能质量监测与改善的方法，其特征在于，所述的风速预测子方法包括：
步骤1-1：获取信号采集模块(3)采集的既有风电机组(1)发电机定子侧输出端电压与电流以及转子侧的电压与电流信号，同时获取风速传感器(9)采集的风速样本数据；
步骤1-2：对数据进行归一化处理，获得样本训练集；
所述的归一化处理具体为：



其中，vi为风速样本数据原始值；vmax和vmin分别为风速样本数据中的最大值和最小值；vi'为风速归一化后的输出值；
步骤1-3：初始化改进PSO算法；
步骤1-4：计算初始适应度，所述的适应度的计算方法为：



其中，N为样本容量；vi*为风速预测值；
步骤1-5：进行迭代寻优，更新粒子速度和位置，具体方法为：









其中，d＝1,2,3,…,D；i＝1,2,3,…,N；k为当前迭代次数；vid为当前速度；c1和c2为加速因子，且c1和c2均大于零；r1和r2为随机函数，取值范围均为[0,1]；和分别为D维上的第i个粒子进行k+1次迭代的位置和速度；z为收缩因子；φ为总加速因子；gen为总迭代次数；K为...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨明，张永明，
申请(专利权)人：上海电机学院，
类型：发明
国别省市：上海;31