藉由LiDAR传感器确定风向的方法技术

本发明专利技术涉及一种藉由LiDAR传感器(2)来确定风向的方法。该方法包括：藉由LiDAR传感器(2)执行测量；推导风速的纵向分量(u)和横向分量(v)的高斯分布；以及藉由球形容积近似方法和风速的纵向分量和横向分量的高斯分布来确定风向(θ)。

【技术实现步骤摘要】
藉由LiDAR传感器确定风向的方法
本专利技术涉及可再生能源领域，并且更具体地涉及具有风预测、涡轮机控制(定向、扭矩和速度调节)和/或诊断和/或监测目标的风力发电机、风的资源的测量。风力发电机使来自风的动能被转换成电能或机械能。对于风能转换，其由以下元件组成：-塔架，其使转子定位在足够的高度处以使其能够运动(对于水平轴线式风力发电机必需)，或者该转子定位在使得其能够由比在地面高度处更强且更频繁的风驱动的高度处。塔架通常容纳电气部件和电子部件(调制器、控制器、倍增器、发电机等)的一部分，-机舱，其安装在塔架的顶部处，容纳运行涡轮机所需的机械部件、气动部件以及一些电气部件和电子部件。机舱可以旋转从而将转子沿正确方向定向，-紧固到机舱的转子，包括若干叶片(一般为三个)以及风力发电机的毂。转子由风能驱动，并且转子由机械轴直接或间接地(经由齿轮箱和机械轴系统)连接到电机(发电机)或连接到将回收的能量转换成电能或任何类型的能量的任何其它类型的转换机。转子可能设有诸如可变角度叶片或空气动力制动器之类的控制系统，-传动装置，所述传动装置由通过传动装置(齿轮箱)连接的两根轴(转子的机械轴和转换机的机械轴)构成。自1990年代开始以来，人们对风力重新产生了兴趣，特别是在欧盟，在欧盟(风力)年增长率约为20％。这种增长归因于无碳排放发电的固有可能性。为了维持这种增长，仍然需要进一步提高风力发电机的能量产量。风力产量增加的前景需要开发有效的生产工具和先进的控制工具，从而改善机器性能。风力发电机设计为以最低的可能成本来产生功率。因此，它们通常建造为在大约15m/s的风速下达到它们的最大性能。不需要设计在较高的风速下使它们的产量最大化的风力发电机，这是不常见的。在风速高于15m/s的情况下，必然损失风中包含的额外能量的一部分，以避免对风力发电机的损坏。因此，所有的风力发电机都设计有功率调节系统。对于这种功率调节，已经为变速风力发电机设计了控制器。所述控制器的目的是使回收的电力最大化、使转子速度波动最小化、并使结构(叶片、塔架和平台)的疲劳和极端力矩最小化。
技术介绍
为了优化控制，重要的是知道风力发电机的转子处的风速。已经为此开发了各种技术。根据第一种方案，使用风速计使得能估计一个点处的风速，但是这种不精确的技术不能够测量整个风场或不能知道风速的三维分量或风向。根据第二种方案，可以使用LiDAR(光探测和测距，LightDetectionAndRanging)传感器。LiDAR是基于对返回到发射器的射束的属性的分析的远程感测或光学测量技术。该方法特别用于藉由脉冲激光来确定到物体的距离。与基于类似原理的雷达不同，LiDAR传感器使用可见光或红外光而不是无线电波。到物体或表面的距离通过测量脉冲和探测到反射信号之间的延迟来给出。在风力发电机的领域中，LiDAR传感器被宣布为对于大型风力发电机的适当运行是必要的，尤其是它们的尺寸和功率正在增加(目前对于离岸涡轮机为5兆瓦，不久将是12兆瓦)。该传感器使得能够进行远程风测量，首先使风力发电机被校准，使得它们能够送出最大功率(功率曲线优化)。对于该校准阶段，传感器可以定位在地面上并且垂直定向(断面仪)，这能够测量风速和风向，以及取决于海拔的风梯度。这种应用是特别关键的，因为它能够知道能量产生源。这对于风力发电机项目是重要的，因为它调节了项目的经济可行性。然而，这种方法可能是昂贵的，因为除了针对下面描述的应用场合而在风力发电机上提供的LiDAR传感器之外，该方法还需要固定地安装在地面上或水中并且垂直地定向的LiDAR传感器。第二种应用场合包括将该传感器设置在风力发电机的机舱上，从而在接近水平定向时测量涡轮机前方的风场。先验地，测量涡轮机前方的风场能够提前知道风力发电机在不久之后将遇到的湍流。然而，当前的风力发电机控制和监视技术不能够通过精确地估计转子处，即转子平面中的风速来考虑由LiDAR传感器所执行的测量。这种应用场合特别在专利申请FR-3-013,777(US-2015-145,253)中进行了描述。由于此LiDAR传感器最近才开发出来，因此仍然难以通过转换来自LiDAR传感器的原始数据来知道如何利用风场特征，诸如风速、风向、风切变、湍流、感应因子等。尤其是，确定风向对于控制和诊断风力发电机是重要的。这种风向确定要求可靠、稳健且实时。
技术实现思路
根据本专利技术方法的目的是以可靠且稳健的方式并且实时地确定风向。因此，本专利技术涉及一种藉由LiDAR传感器来确定风向的方法。该方法包括：藉由LiDAR传感器执行测量；由此推导风速的纵向分量和横向分量的高斯分布；以及藉由球形容积近似方法(sphericalcubatureapproximationmethod)和风速的纵向分量和横向分量的高斯分布来确定风向。球形容积近似法使得能实时确定风向，因为它是快速的：它不需要许多计算，并且它不涉及复杂计算，这与不适合实时估计问题的蒙特卡罗方法(MonteCarlomethod)不同本专利技术涉及藉由设置在风力发电机上的LiDAR传感器来确定风向的方法，其中执行以下步骤：a)藉由所述LiDAR传感器在所述风力发电机上游的至少一个测量平面中执行风测量，所述测量平面垂直于所述LiDAR传感器的测量方向，b)藉由所述测量来确定风速的纵向分量和横向分量的高斯分布，所述纵向分量对应于LiDAR传感器的测量方向，而所述横向分量对应于与LiDAR传感器的测量方向垂直的方向，以及c)通过球形容积近似方法、藉由风速的所述纵向分量和横向分量的所确定的高斯分布来实时确定所述风向。根据本专利技术一实施例，风速的所述纵分量向和横向分量的所述高斯分布藉由风场估计器来确定。有利地，所述方法还确定所述风向的标准偏差。根据一实施例，所述球形容积近似涉及根据风速的所述纵向分量和横向分量的所述高斯分布的五种随机实现。根据一方面，所述风向通过执行以下步骤藉由球形容积近似方法来确定：i)确定风速的所述纵向分量uj和横向分量vj的所述高斯分布的随机实现，其中，i的范围从-2到2，使得：其中，P(k)＝S∑ST,和是u和v的估计值，P(k)是所述高斯分布的协方差矩阵，S和Σ是从协方差矩阵P(k)的奇异值分解获得的矩阵，S1和S2是矩阵的列S，ii)对于每个随机实现j，藉由以下等式确定风向θj：以及iii)藉由以下等式确定风向其中，ωj是所述随机实现的权重。优选地，所述风向的标准偏差通过以下等式确定：有利地，所述权重ωj定义如下：本专利技术还涉及一种控制装备有LiDAR传感器的风力发电机的方法。该方法包括以下步骤：a)藉由根据上述特征之一的方法来确定风力发电机上游的所述风向，以及b)根据所述风力发电机上游的所述风向来控制所述风力发电机。此外，本专利技术涉及一种计算机程序产品，其包括代码指令，所述代码指令设计为当本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种藉由设置在风力发电机(1)上的LiDAR传感器(2)来确定风向的方法，其中，执行以下步骤：/na)藉由所述LiDAR传感器(2)在所述风力发电机上游的至少一个测量平面(PM)中执行风测量(MES)，所述测量平面(PM)垂直于所述LiDAR传感器(2)的测量方向(x)，/nb)藉由所述测量来确定风速的纵向分量(u)和横向分量(v)的高斯分布，所述纵向分量(u)对应于所述LiDAR传感器(2)的测量方向，而所述横向分量(v)对应于与所述LiDAR传感器(2)的测量方向垂直的方向(y)，以及/nc)通过球形容积近似方法(ACS)、藉由风速的所述纵向分量(u)和横向分量(v)的所述确定高斯分布实时确定所述风向(θ)。/n

【技术特征摘要】
20200210 FR 20012781.一种藉由设置在风力发电机(1)上的LiDAR传感器(2)来确定风向的方法，其中，执行以下步骤：
a)藉由所述LiDAR传感器(2)在所述风力发电机上游的至少一个测量平面(PM)中执行风测量(MES)，所述测量平面(PM)垂直于所述LiDAR传感器(2)的测量方向(x)，
b)藉由所述测量来确定风速的纵向分量(u)和横向分量(v)的高斯分布，所述纵向分量(u)对应于所述LiDAR传感器(2)的测量方向，而所述横向分量(v)对应于与所述LiDAR传感器(2)的测量方向垂直的方向(y)，以及
c)通过球形容积近似方法(ACS)、藉由风速的所述纵向分量(u)和横向分量(v)的所述确定高斯分布实时确定所述风向(θ)。


2.如权利要求1所述的确定风向的方法，其特征在于，风速的所述纵分量向(u)和横向分量(v)的所述高斯分布藉由风场估计器来确定。


3.如前述权利要求中任一项所述的确定风向的方法，其特征在于，所述方法还包括确定所述风向的标准偏差。


4.如前述权利要求中任一项所述的确定风向的方法，其特征在于，所述球形容积近似(ACS)涉及风速的所述纵向分量和横向分量的所述高斯分布的五个随机实现。


5.如前述权利要求中任一项所述的确定风向的方法，其特征在于，所述(θ)藉由所述球形容积近似方法通过执行下列步骤来确定：
i)确定风速的所述纵向分量uj和横向分量vj的所述高斯分布的随机实现，其中，i的范围从-2到2，使得：



其中，
P(k)＝SΣST...

【专利技术属性】
技术研发人员：F·吉列明，HN·恩古耶，
申请(专利权)人：IFP新能源公司，
类型：发明
国别省市：法国;FR