【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及风电，特别涉及风电机组塔架的载荷预测方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、塔架是风力发电机组的主要承载部件，将风轮和机舱支撑到需要的高度，其载荷安全性和结构稳定性对整个系统来说尤其重要，一旦发生事故将对整个系统造成毁灭性破坏及巨大的经济损失，风电产业深度发展，风电装机量不断提升，塔架载荷安全性面临巨大挑战。风电机组运行场址的复杂性，外部多源环境载荷的不确定性，叠加机组内部多重运行工况变化，使得塔架载荷水平和剩余寿命成为未知之数，难以支撑塔架载荷设计闭环、塔架降载、发电量提升和机组后期延寿。因此，风电机组塔架的载荷预测具有重大意义。
2、综上可见，如何提高风电机组塔架的载荷预测的准确度是本领域有待解决的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种风电机组塔架的载荷预测方法、装置、设备及介质，能够提高风电机组塔架的载荷预测的准确度。其具体方案如下：
2、第一方面，本申请公开了一种风电机组塔架的载荷预测方法，包括：
3、获取待测风电机组塔架的当前风电机组塔顶倾角和当前塔顶加速度；
4、将所述当前风电机组塔顶倾角和所述当前塔顶加速度输入至目标线性回归模型，以得到所述目标线性回归模型输出的当前塔架力矩；
5、利用所述当前塔架力矩预测出所述待测风电机组塔架的当前载荷。
6、可选的，所述获取待测风电机组塔架的当前风电机组塔顶倾角和当前塔顶加速度之前，还包括：
7、构建以风电机组
8、采集训练数据，并设置状态参数；其中，所述状态参数包括切入风速、切出风速以及工况；
9、基于所述状态参数，并利用所述训练数据对所述初始线性回归模型进行训练，以得到目标线性回归模型。
10、可选的，所述风电机组塔顶倾角包括倾覆角和俯仰角，所述塔顶加速度包括塔顶前后方向的加速度和塔顶左右方向的加速度，所述塔架力矩包括倾覆力矩和俯仰力矩。
11、可选的，所述利用所述训练数据对所述初始线性回归模型进行训练，以得到目标线性回归模型，包括：
12、利用所述训练数据获取当前线性回归模型的均方误差，并判断所述当前线性回归模型的均方误差是否小于预设阈值；
13、若所述当前线性回归模型的均方误差小于所述预设阈值，则将所述当前线性回归模型的模型系数确定为目标系数，以得到目标线性回归模型。
14、可选的，所述利用所述当前塔架力矩预测出所述待测风电机组塔架的当前载荷之后，还包括：
15、利用所述当前载荷和对应的塔架横截面数据计算出应力时序；其中，所述塔架横截面数据包括塔架横截面半径和截面惯性矩；
16、对所述应力时序开展雨流计数，以得到等效应力幅值，并从所述待测风电机组塔架的应力与寿命曲线表查找出与所述等效应力幅值对应的累积疲劳损伤，基于所述累积疲劳损伤获取所述待测风电机组塔架的剩余寿命。
17、可选的，所述风电机组塔架的载荷预测方法，还包括：
18、判断所述当前塔架力矩是否大于预设阈值；
19、若所述当前塔架力矩大于所述预设阈值，则触发预警线程，并控制所述待测风电机组塔架的控制器进行顺桨操作。
20、可选的，所述控制所述待测风电机组塔架的控制器进行顺桨操作之后，包括：
21、在预设时间段内对所述当前载荷进行频谱分析，以得到特征频率，并判断所述特征频率是否在预设频率段内；
22、若所述特征频率在所述预设频率段内，则控制所述待测风电机组塔架的控制器调整所述待测风电机组塔架的风轮转频。
23、第二方面，本申请公开了一种风电机组塔架的载荷预测装置，包括：
24、当前数据获取模块，用于获取待测风电机组塔架的当前风电机组塔顶倾角和当前塔顶加速度；
25、塔架力矩输出模块，用于将所述当前风电机组塔顶倾角和所述当前塔顶加速度输入至目标线性回归模型，以得到所述目标线性回归模型输出的当前塔架力矩；
26、当前载荷预测模块，用于利用所述当前塔架力矩预测出所述待测风电机组塔架的当前载荷。
27、第三方面，本申请公开了一种电子设备，包括：
28、存储器，用于保存计算机程序；
29、处理器，用于执行所述计算机程序，以实现前述公开的风电机组塔架的载荷预测方法的步骤。
30、第四方面，本申请公开了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器执行时实现前述公开的风电机组塔架的载荷预测方法的步骤。
31、本申请有益效果为：本申请获取待测风电机组塔架的当前风电机组塔顶倾角和当前塔顶加速度；将所述当前风电机组塔顶倾角和所述当前塔顶加速度输入至目标线性回归模型，以得到所述目标线性回归模型输出的当前塔架力矩；利用所述当前塔架力矩预测出所述待测风电机组塔架的当前载荷。由此可见，风电机组塔顶倾角可以反映塔架载荷低频信息和大小量级，塔顶加速度可以反映塔架载荷高频信息，因此目标线性回归模型利用当前风电机组塔顶倾角和当前塔顶加速度能够输出更加准确的当前塔架力矩，进而根据当前塔架力矩预测出的当前载荷也更加可靠，即能够提高风电机组塔架的载荷预测的准确度。
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1.一种风电机组塔架的载荷预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的风电机组塔架的载荷预测方法，其特征在于，所述获取待测风电机组塔架的当前风电机组塔顶倾角和当前塔顶加速度之前，还包括：
3.根据权利要求2所述的风电机组塔架的载荷预测方法，其特征在于，所述风电机组塔顶倾角包括倾覆角和俯仰角，所述塔顶加速度包括塔顶前后方向的加速度和塔顶左右方向的加速度，所述塔架力矩包括倾覆力矩和俯仰力矩。
4.根据权利要求2所述的风电机组塔架的载荷预测方法，其特征在于，所述利用所述训练数据对所述初始线性回归模型进行训练，以得到目标线性回归模型，包括：
5.根据权利要求1至4任一项所述的风电机组塔架的载荷预测方法，其特征在于，所述利用所述当前塔架力矩预测出所述待测风电机组塔架的当前载荷之后，还包括：
6.根据权利要求1所述的风电机组塔架的载荷预测方法，其特征在于，还包括：
7.根据权利要求6所述的风电机组塔架的载荷预测方法，其特征在于，所述控制所述待测风电机组塔架的控制器进行顺桨操作之后，包括：
8.一种风
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的风电机组塔架的载荷预测方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种风电机组塔架的载荷预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的风电机组塔架的载荷预测方法，其特征在于，所述获取待测风电机组塔架的当前风电机组塔顶倾角和当前塔顶加速度之前，还包括：
3.根据权利要求2所述的风电机组塔架的载荷预测方法，其特征在于，所述风电机组塔顶倾角包括倾覆角和俯仰角，所述塔顶加速度包括塔顶前后方向的加速度和塔顶左右方向的加速度，所述塔架力矩包括倾覆力矩和俯仰力矩。
4.根据权利要求2所述的风电机组塔架的载荷预测方法，其特征在于，所述利用所述训练数据对所述初始线性回归模型进行训练，以得到目标线性回归模型，包括：
5.根据权利要求1至4任一项所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：牟哲岳，陈前，王瑞良，章培成，徐伊丽，刘为，
申请(专利权)人：运达能源科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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