一种基于降阶分解处理的风力发电机仿真加速方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于降阶分解处理的风力发电机仿真加速方法和系统，属于风力发电机仿真数据处理技术领域。现有方案，没有公开如何解决风力发电机仿真过程中计算消耗巨大的问题，本发明专利技术的一种基于降阶分解处理的风力发电机仿真加速方法，对初始数据矩阵进行奇异值分解，截取若干能量占比较大的奇异值，并根据截取奇异值的数量，得到降阶秩；然后根据降阶秩，得到能够把复杂的流动过程分解为低秩的时空特征量；再根据时空特征量，生成降阶预测矩阵，并根据降阶预测矩阵，获得待计算时间步的预测流场数据，实现风力发电机的仿真加速，能够有效降低计算维数、减少计算量，因而能有效解决风力发电机仿真过程中计算消耗巨大的问题。题。题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于降阶分解处理的风力发电机仿真加速方法和系统


[0001]本专利技术涉及一种基于降阶分解处理的风力发电机仿真加速方法和系统，属于风力发电机仿真数据处理


技术介绍

[0002]中国专利（公布号CN114997078A）公开了一种风力发电机流场仿真测试方法及装置，该方案包括：基于风力发电机三维流场模型，对风力发电机进行当前时刻的瞬态流体动力学仿真，获取风力发电机和三维流场模型当前时刻的仿真数据；基于仿真数据和风力发电机的控制策略，获取风力发电机下一时刻的仿真控制参数；基于仿真控制参数，更新三维流场模型中公转区的参考坐标系转速和三维流场模型中自转区的网格节点转速。上述方案提供的风力发电机流场仿真测试方法及装置，能在风力发电机运行状态下，对风轮变速和叶片变桨过程进行非稳态地计算流体动力学分析，仿真考虑了风力发电机的变速变桨动作，获取的瞬态流场计算结果与实际情况更接近，能获取更准确的仿真测试结果。
[0003]但上述方案，没有公开如何解决风力发电机仿真过程中计算消耗巨大的问题，目前三维数值仿真过程中的数据量一般较大，导致其仿真计算本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于降阶分解处理的风力发电机仿真加速方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步，对风力发电机进行全阶流体力学模拟计算，得到某一时间步全阶的初始流场数据；第二步，对初始流场数据进行处理，构建初始数据矩阵；第三步，对初始数据矩阵进行奇异值分解，得到若干奇异值，并根据奇异值的能量占比，确定降阶秩；第四步，根据降阶秩，对初始数据矩阵进行动态模态降阶分解，得到用于表征流场流动过程的时空特征量；第五步，根据时空特征量，生成降阶预测矩阵，并根据降阶预测矩阵，获得待计算时间步的预测流场数据；第六步，根据预测流场数据，对风力发电机进行仿真计算，实现风力发电机的仿真加速。2.如权利要求1所述的一种基于降阶分解处理的风力发电机仿真加速方法，其特征在于，所述第一步中，对风力发电机进行全阶流体力学模拟计算的方法如下：步骤11，构建关于风力发电机的几何模型；步骤12，在几何模型的基础上，设置气象条件以及风力发电机的工作条件，得到计算网格；步骤13，根据计算流体力学，对计算网格进行全阶流场计算，获得包括多个时间步的初始流场数据。3.如权利要求2所述的一种基于降阶分解处理的风力发电机仿真加速方法，其特征在于，气象条件包括风速和风向；工作条件为风力发电机转速；初始流场数据包括每个计算网格上的物理量；所述物理量至少包括速度或/和压强或/和温度。4.如权利要求3所述的一种基于降阶分解处理的风力发电机仿真加速方法，其特征在于，所述第二步中，构建初始数据矩阵的方法如下：步骤21，获取每个计算网格上的物理量；步骤22，将取出的物理量按要求存入到一数字矩阵中，形成初始数据矩阵；初始数据矩阵的第一列为第1个时间步的物理量，其最后一列为第N
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1个时间步的物理量；初始数据矩阵的第i行表示第i个计算网格上的物理量随时间变化的过程信息，其第j列代表第j个时间步的物理量。5.如权利要求1所述的一种基于降阶分解处理的风力发电机仿真加速方法，其特征在于，所述第三步中，对初始数据矩阵进行奇异值分解的方法如下：
步骤31，对初始数据矩阵进行奇异值分解操作，得到奇异值矩阵；步骤32，在奇异值矩阵的对角线上设置由大到小排列的奇异值；步骤33，获取每个奇异值对初始数据矩阵的能量贡献度；步骤32，从大到小逐个累积能量贡献度，得到能量贡献和，当能量贡献和大于能量阈值时，统计参与累积的能量贡献度个数，并将能量贡献度个数作为降阶秩。6.如权利要求1所述的一种基于降阶分解处理的风力发电机仿真加速方法，其特征在于，所述第四步，对初始数据矩阵进行动态模态降阶分解的方法如下：步骤41，根据初始数据矩阵，构...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘杰，闵皆昇，周璐，吴健明，王轲，
申请(专利权)人：浙江远算科技有限公司，
类型：发明
国别省市：