【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于风力发电，尤其涉及一种风力发电机组的单机控制方法和系统。
技术介绍
1、当前，现有风力发电机组的故障监测往往依据实现设置的监控阈值，根据阈值法进行判断，导致故障监测的滞后性，而且在故障工况下直接停机导致发电量损失。为此，在综合分析风力发电机组的运行基础上，如何有效实现风力发电机组的故障预判，并能在故障工况下尽量减少发电量损失，实现风力发电机组稳定性过渡，成为亟待解决的问题。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本专利技术提出一种风力发电机组的单机控制方法的技术方案，以解决上述技术问题。
2、本专利技术第一方面公开了一种风力发电机组的单机控制方法，所述方法包括：
3、步骤s1：根据风力发电机组的历史过程参数与状态类型之间的对应关系，训练得到风力发电机组的故障预测模型；所述过程参数为预定的与风力发电机组故障相关的运行参数；所述状态类型包括复位解除类故障类型、非复位解除类故障类型、非故障类型；
4、步骤s2：根据风力发电机组当前控制周期的过程参数，利用所述风力发电机组的故障预测模型确定风力发电机组当前控制周期的状态类型；
5、步骤s3：在所述风力发电机组当前控制周期的状态类型为复位解除类故障类型时，将所述风力发电机组历史复位后的过程参数直接刷新风力发电机组当前控制周期的过程参数，控制所述风力发电机组继续运行。
6、根据本专利技术第一方面的方法，所述将所述风力发电机组历史复位后的过程参数直接刷新风力发电机组当前控制
7、将所述风力发电机组当前控制周期的过程参数与所述风力发电机组的历史过程参数做相似性比对，确认相似度最高的历史过程参数作为第一目标过程参数；
8、根据风力发电机组的历史过程参数与第一时间戳的对应关系，确定根据所述第一目标过程参数对应的第一目标时间戳；
9、根据存储的每次复位时的第二时间戳确定在所述第一目标时间戳之后最近的一个第二时间戳作为第二目标时间戳；
10、将在所述第二目标时间戳之后最近的一个第一时间戳作为第三目标时间戳；
11、将所述风力发电机组在第三目标时间戳时的过程参数直接刷新风力发电机组当前控制周期的过程参数。
12、根据本专利技术第一方面的方法，还包括：在所述风力发电机组当前控制周期的状态类型为非复位解除类故障类型时，生成告警信息，并控制所述风力发电机组停机。
13、根据本专利技术第一方面的方法，所述历史过程参数包括风力发电机组大部件的温度信息、风力发电机组的转速信息、风力发电机组的桨距角信息、以及风力发电机组所处的环境信息。
14、本专利技术第二方面公开了一种风力发电机组的单机控制系统，所述系统包括：
15、故障预测装置，用于根据风力发电机组的历史过程参数与状态类型之间的对应关系，训练得到风力发电机组的故障预测模型；所述过程参数为预定的与风力发电机组故障相关的运行参数；所述状态类型包括复位解除类故障类型、非复位解除类故障类型、非故障类型；根据风力发电机组当前控制周期的过程参数，利用所述风力发电机组的故障预测模型确定风力发电机组当前控制周期的状态类型；
16、运行控制装置，用于在所述风力发电机组当前控制周期的状态类型为复位解除类故障类型时，将所述风力发电机组历史复位后的过程参数直接刷新风力发电机组当前控制周期的过程参数，控制所述风力发电机组继续运行。
17、根据本专利技术第二方面的系统，所述运行控制装置具体包括：
18、相似性分析模块，用于将所述风力发电机组当前控制周期的过程参数与所述风力发电机组的历史过程参数做相似性比对，确认相似度最高的历史过程参数作为第一目标过程参数；
19、时间戳确定模块，用于根据风力发电机组的历史过程参数与第一时间戳的对应关系，
20、确定根据所述第一目标过程参数对应的第一目标时间戳；根据存储的每次复位时的第二时间戳确定在所述第一目标时间戳之后最近的一个第二时间戳作为第二目标时间戳；将在所述第二目标时间戳之后最近的一个第一时间戳作为第三目标时间戳；
21、刷新控制模块，用于将所述风力发电机组在第三目标时间戳时的过程参数直接刷新风力发电机组当前控制周期的过程参数。
22、根据本专利技术第二方面的系统，所述运行控制装置还包括：
23、停机控制模块，用于在所述风力发电机组当前控制周期的状态类型为非复位解除类故障类型时，生成告警信息，并控制所述风力发电机组停机。
24、根据本专利技术第二方面的系统，所述历史过程参数包括风力发电机组大部件的温度信息、风力发电机组的转速信息、风力发电机组的桨距角信息、以及风力发电机组所处的环境信息。
25、根据本专利技术第二方面的系统，所述故障预测模型为基于遗传算法训练得到的模型。
26、综上，本专利技术的风力发电机组的单机控制方法及系统，通过根据风力发电机组当前控制周期的过程参数，利用所述风力发电机组的故障预测模型确定风力发电机组当前控制周期的状态类型，在所述风力发电机组当前控制周期的状态类型为复位解除类故障类型时，将所述风力发电机组历史复位后的过程参数直接刷新风力发电机组当前控制周期的过程参数，控制所述风力发电机组继续运行，能实现对风力发电机组的故障预判，并确定该故障为复位解除类故障类型时，直接利用历史过程数据刷新当前过程数据，在解决故障工况的同时，减少发电量损失，实现机组的平稳运行。
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1.一种风力发电机组的单机控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的风力发电机组的单机控制方法，其特征在于，所述将所述风力发电机组历史复位后的过程参数直接刷新风力发电机组当前控制周期的过程参数，控制所述风力发电机组继续运行的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的风力发电机组的单机控制方法，其特征在于，还包括：
4.根据权利要求3所述的风力发电机组的单机控制方法，其特征在于，所述历史过程参数包括风力发电机组大部件的温度信息、风力发电机组的转速信息、风力发电机组的桨距角信息、以及风力发电机组所处的环境信息。
5.根据权利要求4所述的风力发电机组的单机控制方法，其特征在于，所述故障预测模型为基于遗传算法训练得到的模型。
6.一种风力发电机组的单机控制系统，其特征在于，包括：故障预测装置，用于根据风力发电机组的历史过程参数与状态类型之间的对应关系，训练得到风力发电机组的故障预测模型；所述过程参数为预定的与风力发电机组故障相关的运行参数；所述状态类型包括复位解除类故障类型、非复位解除类故障类型、非故障类型；根据风力发电机
7.根据权利要求6所述的风力发电机组的单机控制系统，其特征在于，所述运行控制装置具体包括：
8.根据权利要求7所述的风力发电机组的单机控制系统，其特征在于，所述运行控制装置还包括：
9.根据权利要求8所述的风力发电机组的单机控制系统，其特征在于，所述历史过程参数包括风力发电机组大部件的温度信息、风力发电机组的转速信息、风力发电机组的桨距角信息、以及风力发电机组所处的环境信息。
10.根据权利要求9所述的风力发电机组的单机控制系统，其特征在于，所述故障预测模型为基于遗传算法训练得到的模型。
...【技术特征摘要】
1.一种风力发电机组的单机控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的风力发电机组的单机控制方法，其特征在于，所述将所述风力发电机组历史复位后的过程参数直接刷新风力发电机组当前控制周期的过程参数，控制所述风力发电机组继续运行的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的风力发电机组的单机控制方法，其特征在于，还包括：
4.根据权利要求3所述的风力发电机组的单机控制方法，其特征在于，所述历史过程参数包括风力发电机组大部件的温度信息、风力发电机组的转速信息、风力发电机组的桨距角信息、以及风力发电机组所处的环境信息。
5.根据权利要求4所述的风力发电机组的单机控制方法，其特征在于，所述故障预测模型为基于遗传算法训练得到的模型。
6.一种风力发电机组的单机控制系统，其特征在于，包括：故障预测装置，用于根据风力发电机组的历史过程参数与状态类型之间的对应关系...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱峰，罗雄飞，刘勇，侯少敏，吕远，
申请(专利权)人：国能龙源电气有限公司，
类型：发明
国别省市：
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