【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及风电控制，尤其涉及一种风电机组功率控制方法及系统。
技术介绍
1、在传统的风电机组功率控制技术中，面临着几个主要的技术难题，首先，现有的风速监测系统往往无法实时准确地捕捉和反映风速变化，导致风电机组无法及时调整运行状态以适应环境变化，这种延迟响应对风电机组的能量转换效率和稳定性构成了显著影响。
2、其次，许多现有系统在电网负载管理方面缺乏灵活性和自适应性，它们无法有效地根据风电机组的实时功率输出来动态调整电网负载，从而无法最大化风能的利用率，同时保持电网的稳定。
3、此外，环境参数对风电机组的运行影响巨大，但现有技术往往忽视了对环境条件（如温度、湿度和气压等）的全面监测和分析，这限制了风电机组在不同环境条件下的运行效率和安全性。
4、还有一个关键问题是，现有的风电机组维护策略多依赖于定期检查或故障后修复，而不是基于数据驱动的预测性维护，这种方法可能导致不必要的停机和维护成本的增加。
5、最后，现有的能量管理和优化控制系统未能充分利用收集的数据来综合优化风电机组的整体性能，缺乏有效的数据整合和智能化决策支持系统，使得风电机组不能在最优状态下运行。
技术实现思路
1、基于上述目的，本专利技术提供了一种风电机组功率控制方法及系统。
2、一种风电机组功率控制系统，包括风速监测模块、转速调节模块、自适应负载管理模块、环境感知模块、预测分析模块、能量管理模块以及优化控制模块；其中，
3、风速监测模块：用于实时
4、转速调节模块：根据风速监测模块提供的风速数据，动态调整风电机组的叶片转速；
5、自适应负载管理模块：分析从转速调节模块获取的数据，并据此调整电网的负载分配；
6、环境感知模块：收集和分析环境参数，为系统提供额外的环境信息，用于优化风电机组的运行条件；
7、预测分析模块：利用历史数据和实时监测数据，对风电机组的维护需求进行预测，以进行预防性维护，减少故障和停机时间；
8、能量管理模块：管理风电机组产生的能量与储能设备之间的能量流动，确保能量的高效储存和调度；
9、优化控制模块：基于各模块的数据，使用预设算法对整个系统进行优化，以便于监控和管理系统性能。
10、进一步的，所述风速监测模块包括风速感应单元、数据采集单元、信号处理单元、数据存储单元以及通信接口单元；其中，
11、风速感应单元：采用热膜风速传感器，该传感器利用流过传感器表面的风改变传感器表面的温度来检测风速，所述热膜风速传感器能测量0.1米/秒至60米/秒的风速范围；
12、数据采集单元：包括模数转换器，用于将风速感应单元的模拟信号转换为数字信号；
13、信号处理单元：集成有数字信号处理器，用于接收数据采集单元的数字信号，并通过算法对信号进行滤波、放大和转换，确保信号的准确性和稳定性；
14、数据存储单元：包括一个内置的非易失性存储器，用于存储经过信号处理单元处理的风速数据，以便于历史数据分析和备份；
15、通信接口单元：配备标准的通信接口，用于将处理后的风速数据传输至系统的各个模块。
16、进一步的，所述转速调节模块包括数据接收单元、转速计算单元、执行器控制单元以及实时监控单元；其中，
17、数据接收单元：用于接收来自风速监测模块的风速数据；
18、转速计算单元：包括一个微处理器，用于根据接收到的风速数据计算理想的叶片转速，所述转速计算公式如下：，其中，是叶片转速，是风速，和是根据风电机组设计优化得出的常数；
19、执行器控制单元：接收转速计算单元的输出，并据此控制风电机组叶片的俯仰角度；
20、实时监控单元：监控叶片的实际转速，并与理想转速进行比较，当存在偏差时，将向微处理器发送反馈信号，以便进行调整。
21、进一步的，所述自适应负载管理模块包括数据分析单元、负载预测单元以及负载调整单元；其中，
22、数据分析单元：用于接收来自转速调节模块的数据，包括实时叶片转速和预期功率输出；
23、负载预测单元：根据数据分析单元提供的信息，使用预设的算法来预测未来的电网负载需求，具体预测算法表示为：，其中，是预测的负载需求，是预期功率输出，和是根据电网历史数据调整得出的参数；
24、负载调整单元：基于负载预测单元的输出，调整电网的负载分配，所述负载分配策略根据以下分级制度进行：
25、a.低级负载：当低于阈值时，优先供应关键基础设施；
26、b.中级负载：当在和之间时，均衡供应所有区域和服务；
27、c.高级负载：当高于时，启动附加能源资源；
28、实时反馈单元：持续监测电网的实际负载情况，并与预测负载进行比较，及时将反馈信息发送至负载调整单元进行负载调整。
29、进一步的，所述环境感知模块包括环境数据采集单元、数据处理单元、运行条件优化单元、环境适应反馈单元以及预测性维护触发单元；其中，
30、环境数据采集单元：配备用于实时监测温度、湿度、气压、风向和风力的参数的传感器，该传感器提供实时的数据；
31、数据处理单元：接收环境数据，并运用算法进行分析，具体采用的算法为时间序列分析，用于识别环境参数的模式和趋势，该算法公式表示为：
32、，其中，是预测的下一个时间点的环境参数值，和分别是当前和前一个时间点的实际观测值，是平滑参数；
33、运行条件优化单元：根据数据处理单元的输出调整风电机组的运行参数，具体的，调整叶片角度的公式为：，其中，是叶片角度，是当前风速，是最优风速，是调整系数；
34、环境适应反馈单元：持续监控风电机组与环境条件的匹配度，当检测到效率下降或安全风险时，使用决策树算法来判断是否需要调整，判断公式为：
35、，其中，是是否需要调整的决策，和分别是效率下降和安全风险指标；
36、预测性维护触发单元：使用历史和实时环境数据预测维护需求，采用回归分析预测设备磨损，具体预测公式为：，其中，是预测的维护需求，是环境参数，是参数的系数。
37、进一步的，所述预测分析模块具体包括历史数据存储单元、实时数据采集单元、数据分析单元、预测性维护决策单元；其中，
38、历史数据存储单元：用于收集和存储风电机组的历史运行数据，包括转速、功率输出、环境条件，该数据将以时间序列的形式存储，以便于后续分析；
39、实时数据采集单元：实时监测风电机组的运行状态，具体收集转速、功率、温度的性能参数；
40、数据分析单元：结合历史数据和实时数据，使用机器学习算法进行维护需求的预测，该算法公式表示为：，其中，是下一时间点的预测维护需求，是历史和实时数据点，是基于机器学习训练的预测模型；
41、预测性维本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种风电机组功率控制系统，其特征在于，包括风速监测模块、转速调节模块、自适应负载管理模块、环境感知模块、预测分析模块、能量管理模块以及优化控制模块；其中，
2.根据权利要求1所述的一种风电机组功率控制系统，其特征在于，所述风速监测模块包括风速感应单元、数据采集单元、信号处理单元、数据存储单元以及通信接口单元；其中，
3.根据权利要求2所述的一种风电机组功率控制系统，其特征在于，所述转速调节模块包括数据接收单元、转速计算单元、执行器控制单元以及实时监控单元；其中，
4.根据权利要求3所述的一种风电机组功率控制系统，其特征在于，所述自适应负载管理模块包括数据分析单元、负载预测单元以及负载调整单元；其中，
5.根据权利要求4所述的一种风电机组功率控制系统，其特征在于，所述环境感知模块包括环境数据采集单元、数据处理单元、运行条件优化单元、环境适应反馈单元以及预测性维护触发单元；其中，
6.根据权利要求5所述的一种风电机组功率控制系统，其特征在于，所述预测分析模块具体包括历史数据存储单元、实时数据采集单元、数据分析单元、预测性
7.根据权利要求6所述的一种风电机组功率控制系统，其特征在于，所述能量管理模块包括能量监测单元、储能控制单元、能量调度单元、能量效率分析单元以及应急响应单元；其中，
8.根据权利要求7所述的一种风电机组功率控制系统，其特征在于，所述优化控制模块包括数据整合单元、性能分析单元、优化决策单元以及实时调整单元；其中，
9.一种风电机组功率控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种风电机组功率控制系统，其特征在于，包括风速监测模块、转速调节模块、自适应负载管理模块、环境感知模块、预测分析模块、能量管理模块以及优化控制模块；其中，
2.根据权利要求1所述的一种风电机组功率控制系统，其特征在于，所述风速监测模块包括风速感应单元、数据采集单元、信号处理单元、数据存储单元以及通信接口单元；其中，
3.根据权利要求2所述的一种风电机组功率控制系统，其特征在于，所述转速调节模块包括数据接收单元、转速计算单元、执行器控制单元以及实时监控单元；其中，
4.根据权利要求3所述的一种风电机组功率控制系统，其特征在于，所述自适应负载管理模块包括数据分析单元、负载预测单元以及负载调整单元；其中，
5.根据权利要求4所述的一种风电机组功率控制系统，其...
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