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【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于风力发电,具体涉及一种振动环境下风速风向仪校准方法及系统。
技术介绍
1、风速风向仪所测得的风速风向是风电机组发电效率和稳定性的关键参数之一。随着风电机组不断朝着叶片尺寸更长、单机功率更大的方向发展,对风速风向数据的准确度要求越来越高。这些数据被用于调整叶片角度和叶轮对风方向,使风机朝向最有利的风向,以最大程度地利用风能,提高发电效率。
2、然而,风速风向仪长期在较为恶劣的环境因素下运行,如灰尘和油滴的积聚、长期旋转导致零部件磨损严重及连接松动、低温结冰等,可能导致测量误差增加,造成测量结果的失准甚至失效,从而严重影响了机组的发电效率。其中,振动因素是导致风速风向仪失准失效的较为常见原因。
3、在早期投运的风机中,风速风向仪主要采用机械式与超声波式,随着运行年数的增加,其测量结果逐渐失准。虽然更换新的风速风向仪可以显著提高测量结果的准确性,但成本较高;传统的静态校准方法需要复杂的仪器和设备,增加了校准过程的成本和复杂性,缺乏自动化和实时性,导致校准效率较低,不适应大规模仪器校准的需求。
技术实现思路
1、为了解决上述现有技术中存在的缺陷,本专利技术的目的在于提供一种振动环境下风速风向仪校准方法及系统,引入振动监测和自动化校准,以实现在真实振动环境下对风速风向仪进行高精度、高效率的校准,提高校准的可靠性;确保风电机组风速风向数据的准确度,优化风电场的发电效率和稳定性,提高风电运维的安全性。
2、本专利技术是通过以下技术方案来实现:
...【技术保护点】
1.一种振动环境下风速风向仪校准方法,其特征在于,包括:
2.如权利要求1所述的振动环境下风速风向仪校准方法,其特征在于,S1中,新装风速风向仪传感器(3)与原风速风向仪传感器(2)的型号相同。
3.如权利要求1所述的振动环境下风速风向仪校准方法,其特征在于,S1中,所述预处理包括对采集的风速风向值进行数据清洗和异常值去除。
4.如权利要求1所述的振动环境下风速风向仪校准方法,其特征在于,S2中,水平方向的振动数据包括横摇幅度和横摇频率;垂直方向的振动数据纵摇幅度和纵摇频率。
5.如权利要求4所述的振动环境下风速风向仪校准方法,其特征在于,S3中,风速风向测量值到风速风向基准值在不同振动频率和振幅下的校准关系表示为:
6.如权利要求5所述的振动环境下风速风向仪校准方法,其特征在于,若风速风向校准前后满足多项式拟合关系,则风速风向校准关系表示为:
7.如权利要求6所述的振动环境下风速风向仪校准方法,其特征在于,建立风速风向测量值到风速风向基准值在不同振动频率和振幅下的校准关系模型具体为:基于BP神经网络建立输入
8.如权利要求7所述的振动环境下风速风向仪校准方法,其特征在于,训练集中的数据占比为80%,测试集中的数据占比为20%。
9.如权利要求7所述的振动环境下风速风向仪校准方法,其特征在于,所述校准关系模型建立后,对所述校准关系模型的参数进行优化,具体为:通过调节BP神经网络的可调参数隐含层节点个数与神经元个数,不断训练和测试建立的风速风向校准关系模型,逐步提高模型的预测精度,其中BP神经网络的主要可调参数包括隐含层节点个数与神经元个数,神经元个数可以采用循环遍历的方法依次选取10、15、20……,隐含层节点个数满足如下公式:
10.一种振动环境下风速风向仪校准系统,其特征在于,包括新装风速风向仪传感器(3)、水平方向振动传感器(4)、垂直方向振动传感器(5)、风速风向测量值预处理模块、校准关系模型建立模块和在线校准模块;新装风速风向仪传感器(3)设在风电机舱(1)顶部原风速风向仪传感器(2)所在区域,水平方向振动传感器(4)设在原风速风向仪传感器(2)所在区域的水平方向上,垂直方向振动传感器(5)设在原风速风向仪传感器(2)所在区域的垂直方向上;
...【技术特征摘要】
1.一种振动环境下风速风向仪校准方法,其特征在于,包括:
2.如权利要求1所述的振动环境下风速风向仪校准方法,其特征在于,s1中,新装风速风向仪传感器(3)与原风速风向仪传感器(2)的型号相同。
3.如权利要求1所述的振动环境下风速风向仪校准方法,其特征在于,s1中,所述预处理包括对采集的风速风向值进行数据清洗和异常值去除。
4.如权利要求1所述的振动环境下风速风向仪校准方法,其特征在于,s2中,水平方向的振动数据包括横摇幅度和横摇频率;垂直方向的振动数据纵摇幅度和纵摇频率。
5.如权利要求4所述的振动环境下风速风向仪校准方法,其特征在于,s3中,风速风向测量值到风速风向基准值在不同振动频率和振幅下的校准关系表示为:
6.如权利要求5所述的振动环境下风速风向仪校准方法,其特征在于,若风速风向校准前后满足多项式拟合关系,则风速风向校准关系表示为:
7.如权利要求6所述的振动环境下风速风向仪校准方法,其特征在于,建立风速风向测量值到风速风向基准值在不同振动频率和振幅下的校准关系模型具体为:基于bp神经网络建立输入数据与目标输出之间的映射关系模型,输入数据为风速风向测量值、纵摇幅度、纵摇频率、横摇幅度和横摇频率,目标输出为风速风向基准值;将s1得到的风速风向测量值和风速风向值基...
【专利技术属性】
技术研发人员:安留明,刘兴伟,沙德生,李德永,张庆,周利鹏,李芊,刘勇,刘潇波,石永利,张鑫赟,杜喜明,马斌,
申请(专利权)人:华能陈巴尔虎旗风力发电有限公司,
类型:发明
国别省市:
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