一种风电机组的偏航控制方法、系统及电子设备技术方案

本发明专利技术涉及一种风电机组的偏航控制方法、系统及电子设备，所述方法首先将激光雷达安装在风电机组上一段时间，获得足够的历史测量数据，进而开发基于数据驱动的机器学习方法，获得激光雷达风向估计模型，然后可以将激光雷达拆除或迁移到其他风电机组上，利用激光雷达风向估计模型取代激光雷达在校准偏航偏差方面的作用以提高风电机组控制过程中的流入风测量的精度，并且大幅降低成本。并且大幅降低成本。并且大幅降低成本。

【技术实现步骤摘要】
一种风电机组的偏航控制方法、系统及电子设备


[0001]本专利技术涉及风电机组控制
，特别是涉及一种风电机组的偏航控制方法、系统及电子设备。

技术介绍

[0002]偏航控制系统作为风力发电机组中典型控制器，它在风能转换过程中起到了至关重要的作用，其中较为关键的作用就是驱动偏航电机工作保证风轮面正对自然入流风风向。理想情况下，风向标测量入流风方向并将方向信息数据化传递至控制模块，然而实际情况中，机械结构总会由于外部原因出现结构性偏差。相关研究结果显示，即使是一个小幅值的偏差也会对机组输出功率造成功率下降(每4
°
下降约1.13％)。
[0003]风向标对风存在偏差是由多种原因造成的，主要分为静态误差与动态误差。偏航静态误差产生的原因很多，如风向标在安装使用的过程中人为操作不当、机械磨损、环境恶劣等，该误差与偏航控制参数
‑
偏航偏差阈值相互影响，是造成机组叶轮长时间对风失准的主要原因。偏航动态误差主要是是由于风向标安装于叶轮的后方，叶轮旋转会带动叶轮附近上下游的空气旋转，形成风轮面尾流以及环绕叶片根部的扰流，或是偏航控制器阈值导致，动态误差会随风况变化而变化。
[0004]随着遥感测风技术的不断发展，激光雷达测风成为当前一种比较成熟的测风技术，可以精确测量风轮前多个来流风数据，其测量范围大约10～400m，测量精度高达0.1m/s，风向精确度达到0.5
°
。机舱激光雷达可用于校准偏航偏差或驱动风电机组的实时偏航动作，从而提高发电效率已成为普遍共识。利用激光雷达的优点是流入风测量的精度会大大提高，缺点是成本仍然很高。
[0005]如何提高风电机组控制过程中的流入风测量的精度，并降低成本成为一个亟待解决的技术问题。

技术实现思路

[0006]有鉴于此，本专利技术提供了一种风电机组的偏航控制方法、系统及电子设备，以提高风电机组控制过程中的流入风测量的精度，并降低成本。
[0007]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
[0008]一种风电机组的偏航控制方法，所述方法包括如下步骤：
[0009]获取风电机组的每类第一特征的历史记录数据，及每类第二特征的历史测量数据；第一特征的种类包括风电机组的SCADA系统(Supervisory Control And Data Acquisition，数据采集与监视控制系统)中记录的第一风速、第一风向、第二风向、机舱位置、机舱外环境温度、转子转速、叶片桨距角、有功功率、功率设定值和风电机组的状态标志位；第二特征的种类包括安装在风电机组上的激光雷达测量的第二风速、第三风向、激光雷达的状态标志位；该第一风向、第二风向分别为采用传统的主备两个风向标获取的数据。
[0010]将所述历史记录数据和所述历史测量数据按照时间进行一一对应，形成数据合
集。
[0011]基于所述数据合集，确定对每类第二特征的影响较大的预设个数的第一特征，构建每类第二特征的重要特征集合。
[0012]对于每类所述第二特征，以所述第二特征的重要特征集合中的每类第一特征的历史记录数据为输入，以所述第二特征的历史测量数据为输出，基于XGBoost算法，构建所述第二特征的激光雷达风向估计模型。
[0013]分别将每类所述第二特征的重要特征集合中的每类所述第一特征的当前记录数据一一对应的输入每类所述第二特征的激光雷达风向估计模型，获取每类所述第二特征的预测数据，并根据每类所述第二特征的预测数据，对风电机组进行偏航控制。
[0014]可选的，所述基于所述数据合集，确定对激光雷达的每类第二特征的影响较大的预设个数的第一特征，构建每类第二特征的重要特征集合，具体包括：
[0015]基于所述数据合集，利用如下公式计算第k类第二特征与每类第一特征的皮尔森相关系数；k＝1,2,...,K，K表示第二特征的数量；
[0016][0017]其中，r
jk
表示第k类第二特征与第j类第一特征的皮尔森相关系数，x
ij
表示第j类第一特征的第i个历史记录数据，x
ik
表示第k类第二特征的第i个历史测量数据，表示第j类第一特征的所有历史记录数据的平均值，表示第k类第二特征的所有历史测量数据的平均值，n表示数据合集中历史记录数据或历史测量数据的数量；
[0018]按照第k类第二特征与每类第一特征的皮尔森相关系数从大到小的顺序对第一特征进行排序，选取排序后的前预设个数的第一特征，组成第k类第二特征的重要特征集合。
[0019]可选的，所述激光雷达风向估计模型为：
[0020][0021]其中，T为回归树的数量，为第k类第二特征的预测数据，f
t
(x
k
)为第t次迭代得到的回归树，x
k
为第k类第二特征的重要特征集合中的每类第一特征的记录数据，F为回归树的集合。
[0022]可选的，构建第二特征的激光雷达风向估计模型时采用的目标函数为：
[0023][0024]其中，obj
(t)
为第t次迭代的目标函数值，表示误差函数，y
k
表示数据合集中的第k类第二特征的历史测量数据，为基于第t次迭代的激光雷达风向估计模型获得的第k类第二特征的预测数据；ω(f
t
(x
k
))表示正则项函数，f
t
(x
k
)为第t次迭代得到的回归树。
[0025]可选的，所述误差函数为：
[0026][0027]可选的，所述误差函数为：
[0028][0029]可选的，所述正则项函数为：
[0030][0031]其中，M表示的第t次迭代得到的回归树中叶子的数量，γ是每个叶子的复杂度，λ是衡量惩罚的参数，w
m
是第m个叶子上的分数向量。
[0032]可选的，所述基于所述数据合集，确定对每类第二特征的影响较大的预设个数的第一特征，构建每类第二特征的重要特征集合，之前还包括：
[0033]对所述数据合集进行故障点排出和数据清洗。
[0034]一种风电机组的偏航控制系统，所述系统应用于上述的方法，所述系统包括：
[0035]数据获取模块，用于获取风电机组的每类第一特征的历史记录数据，及每类第二特征的历史测量数据；第一特征的种类包括风电机组的SCADA系统中记录的第一风速、第一风向、第二风向、机舱位置、机舱外环境温度、转子转速、叶片桨距角、有功功率、功率设定值和风电机组的状态标志位；第二特征的种类包括安装在风电机组上的激光雷达测量的第二风速、第三风向、激光雷达的状态标志位；
[0036]数据对应模块，用于将所述历史记录数据和所述历史测量数据按照时间进行一一对应，形成数据合集；
[0037]基于所述数据合集，确定对每类第二特征的影响较大的预设个数的第一特征，构建每类第二特征的重要特征集合；
[0038]激光雷本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种风电机组的偏航控制方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：获取风电机组的每类第一特征的历史记录数据，及每类第二特征的历史测量数据；第一特征的种类包括风电机组的SCADA系统中记录的第一风速、第一风向、第二风向、机舱位置、机舱外环境温度、转子转速、叶片桨距角、有功功率、功率设定值和风电机组的状态标志位；第二特征的种类包括安装在风电机组上的激光雷达测量的第二风速、第三风向、激光雷达的状态标志位；将所述历史记录数据和所述历史测量数据按照时间进行一一对应，形成数据合集；基于所述数据合集，确定对每类第二特征的影响较大的预设个数的第一特征，构建每类第二特征的重要特征集合；对于每类所述第二特征，以所述第二特征的重要特征集合中的每类第一特征的历史记录数据为输入，以所述第二特征的历史测量数据为输出，基于XGBoost算法，构建所述第二特征的激光雷达风向估计模型；分别将每类所述第二特征的重要特征集合中的每类所述第一特征的当前记录数据一一对应的输入每类所述第二特征的激光雷达风向估计模型，获取每类所述第二特征的预测数据，并根据每类所述第二特征的预测数据，对风电机组进行偏航控制。2.根据权利要求1所述的风电机组的偏航控制方法，其特征在于，所述基于所述数据合集，确定对激光雷达的每类第二特征的影响较大的预设个数的第一特征，构建每类第二特征的重要特征集合，具体包括：基于所述数据合集，利用如下公式计算第k类第二特征与每类第一特征的皮尔森相关系数；k＝1,2,...,K，K表示第二特征的数量；其中，r
jk
表示第k类第二特征与第j类第一特征的皮尔森相关系数，x
ij
表示第j类第一特征的第i个历史记录数据，x
ik
表示第k类第二特征的第i个历史测量数据，表示第j类第一特征的所有历史记录数据的平均值，表示第k类第二特征的所有历史测量数据的平均值，n表示数据合集中历史记录数据或历史测量数据的数量；按照第k类第二特征与每类第一特征的皮尔森相关系数从大到小的顺序对第一特征进行排序；选取排序后的前预设个数的第一特征，组成第k类第二特征的重要特征集合。3.根据权利要求1所述的风电机组的偏航控制方法，其特征在于，所述激光雷达风向估计模型为：其中，T为回归树的数量，为第k类第二特征的预测数据，f
t
(x
k
)为第t次迭代得到的回归树，x
k
为第k类第二特征的重要特征集合中的每类第一特征的记录数据，F为回归树的集合。4.根据权利要求1所述的风电机组的偏航控制方法，其特征在于，构建第二特征的激光
雷达风向估计模型时采用的目标函数为：其中，obj
(t...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈佩，刘永文，张善刚，林忠伟，胡峰，陈晨，谢镇，党琳，
申请(专利权)人：国家能源山东新能源有限公司，
类型：发明
国别省市：