【技术实现步骤摘要】
本申请涉及风力发电，尤其涉及一种风力发电机自适应频率响应控制方法及系统。
技术介绍
1、相关技术中，为风电场提供频率支撑的控制方法主要包括下垂控制、主动阻尼控制、变桨控制、虚拟惯性控制、自适应控制和分布式控制等。尽管这些方法实现了使风力发电机参与频率响应的基本目标，但都是从整个风电场的角度来考虑频率控制方法，即将风电场视为一台聚合的风力发电机，作为一个整体被控对象来设计调频控制策略。而忽略了风电场中各个的风力发电机之间客观存在的风速差异。
技术实现思路
1、本申请提供了一种风力发电机自适应频率响应控制方法、系统、电子设备及存储介质。可以根据实际情况对不同风速差异的各个风力发电机进行独立的自适应频率响应控制，增大风力发电机的发电效率并延长其寿命。
2、第一方面，本申请实施例提供一种风力发电机自适应频率响应控制方法，包括：获取风电场内多个风力发电机在多个时间点的多个风速值；其中，所述多个风力发电机包括待调节风力发电机；基于所述多个风速值计算所述多个风力发电机在所述多个时间点的多个功率裕度；基于所述多个功率裕度获取多个功率裕度特征向量；基于所述多个功率裕度特征向量，获取相似度拓扑全局功率裕度特征矩阵；基于所述相似度拓扑全局功率裕度特征矩阵，获取所述待调节风力发电机的第一分类特征向量；将所述第一分类特征向量输入至分类器，获得所述待调节风力发电机在当前时间点的下垂系数的概率值；所述分类器已经学习得到基于功率裕度中的特征信息，预测下垂系数的概率值的能力；基于所述下垂系数的概率值对所
3、在该技术方案中，可以基于包括待调节风力发电机在内的多个风力发电机在多个时间点的多个风速值，获取多个风力发电机在所述多个时间点的多个功率裕度，并对多个功率裕度进行处理获得待调节风力发电机在当前时间点的下垂系数的概率值，以基于下垂系数的概率值对待调节风力发电机进行频率响应控制，从而能够根据实际情况对不同风速差异的各个风力发电机进行独立的自适应频率响应控制，增大风力发电机的发电效率并延长其寿命。
4、在一种实现方式中，所述基于所述多个功率裕度获取多个功率裕度特征向量，包括：将所述多个功率裕度分别排列为多个功率裕度输入向量；将所述多个功率裕度输入向量输入至多尺度邻域特征提取器，获得多个功率裕度特征向量。
5、在一种可选地实现方式中，所述多尺度邻域特征提取器包括第一卷积层和第二卷积层，其中，所述将所述多个功率裕度输入向量输入至多尺度邻域特征提取器，获得多个功率裕度特征向量，包括：将所述多个功率裕度输入向量输入所述第一卷积层进行一维卷积编码，获取多个第一尺度功率裕度特征向量；其中，所述第一卷积层具有第一长度的第一一维卷积核；将所述多个功率裕度输入向量输入所述第二卷积层进行一维卷积编码，获取多个第二尺度功率裕度特征向量；其中，所述第二卷积层具有第二长度的第二一维卷积核；将所述多个第一尺度功率裕度特征向量和所述多个第二尺度功率裕度特征向量进行级联，获取所述多个功率裕度特征向量。
6、可选地，所述第一尺度功率裕度特征向量的获取公式为：
7、
8、其中，a为所述第一一维卷积核在x方向上的宽度，f(a)为所述第一一维卷积核的参数向量，g(x-a)为与所述第一一维卷积核函数运算的第一局部向量矩阵，w为所述第一一维卷积核的尺寸，x为所述功率裕度输入向量；所述第二尺度功率裕度特征向量的获取公式为：
9、
10、其中，b为所述第二一维卷积核在x方向上的宽度，f(b)为所述第二一维卷积核的参数向量，g(x-b)为与所述第二一维卷积核函数运算的第二局部向量矩阵，m为所述第二一维卷积核的尺寸，x为所述功率裕度输入向量。
11、在一种实现方式中，所述基于所述多个功率裕度特征向量，获取相似度拓扑全局功率裕度特征矩阵，包括：将所述多个功率裕度特征向量进行二维排列，获取全局功率裕度特征矩阵；计算所述多个功率裕度特征向量中每两个之间的相似度；将多个所述相似度进行二维排列，获得相似度矩阵；将所述相似度矩阵输入至特征提取器，获得相似度特征矩阵；将所述全局功率裕度特征矩阵和所述相似度特征矩阵输入至图神经网络，获取相似度拓扑全局功率裕度特征矩阵；其中，所述图神经网络已经学习得到基于全局功率裕度特征矩阵和相似度特征矩阵，生成相似度拓扑全局功率裕度特征矩阵的能力。
12、在一种可选地实现方式中，所述相似度的计算公式为：
13、
14、其中，vi和vj表示所述多个功率裕度特征向量中的任意两个，和表示所述vi和所述vj中各个位置的特征值，d(vi,vj)表示所述vi和所述vj之间的余弦距离。
15、在一种实现方式中，所述基于所述相似度拓扑全局功率裕度特征矩阵，获取所述待调节风力发电机的第一分类特征向量，包括：从所述相似度拓扑全局功率裕度特征矩阵中提取所述待调节风力发电机对应的行向量作为第二分类特征向量；将所述相似度拓扑全局功率裕度特征矩阵的所有行向量输入至预分类器，获得预分类概率值的全局均值；基于所述全局均值对所述第二分类特征向量进行特征分布校正，获取第一分类特征向量。
16、在一种可选地实现方式中，所述进行特征分布校正的公式为：
17、v′＝pp*cp-1⊙e-p*v
18、其中，v表示所述第二分类特征向量，p表示所述全局均值，⊙表示按位置点乘。
19、在一种实现方式中，所述下垂系数的概率值的获取公式为：
20、o＝softmax{(wn,bn):…:(w1,b1)|x}
21、其中，o为所述下垂系数的概率值，w1至wn为权重矩阵，b1至bn为偏置向量，x为所述第一分类特征向量。
22、第二方面，本申请实施例提供一种风力发电机自适应频率响应控制系统，包括：获取模块，用于获取风电场内多个风力发电机在多个时间点的多个风速值；其中，所述多个风力发电机包括待调节风力发电机；第一处理模块，用于基于所述多个风速值计算所述多个风力发电机在所述多个时间点的多个功率裕度；第二处理模块，用于基于所述多个功率裕度获取多个功率裕度特征向量；第三处理模块，用于基于所述多个功率裕度特征向量，获取相似度拓扑全局功率裕度特征矩阵；第四处理模块，用于基于所述相似度拓扑全局功率裕度特征矩阵，获取所述待调节风力发电机的第一分类特征向量；第五处理模块，用于将所述第一分类特征向量输入至分类器，获得所述待调节风力发电机在当前时间点的下垂系数的概率值；所述分类器已经学习得到基于功率裕度中的特征信息，预测下垂系数的概率值的能力；控制模块，用于基于所述下垂系数的概率值对所述待调节风力发电机进行频率响应控制。
23、在一种实现方式中，所述第二处理模块具体用于：将所述多个功率裕度分别排列为多个功率裕度输入向量；将所述多个功率裕度输入向量输入至多尺度邻域特征提取器，获得多个功率裕度特征向量。
24、在一种可选地实现方式中，所述多尺度邻域特征提取器本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种风力发电机自适应频率响应控制方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个功率裕度获取多个功率裕度特征向量，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多尺度邻域特征提取器包括第一卷积层和第二卷积层，其中，所述将所述多个功率裕度输入向量输入至多尺度邻域特征提取器，获得多个功率裕度特征向量，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一尺度功率裕度特征向量的获取公式为：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个功率裕度特征向量，获取相似度拓扑全局功率裕度特征矩阵，包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述相似度的计算公式为：
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述相似度拓扑全局功率裕度特征矩阵，获取所述待调节风力发电机的第一分类特征向量，包括：
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述进行特征分布校正的公式为：
9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述下垂系数的概率值的获取公式为
10.一种风力发电机自适应频率响应控制系统，其特征在于，包括：
11.一种电子设备，其特征在于，包括：
12.一种计算机可读存储介质，用于存储有指令，其特征在于，当所述指令被执行时，使如权利要求1至9中任一项所述的方法被实现。
...【技术特征摘要】
1.一种风力发电机自适应频率响应控制方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个功率裕度获取多个功率裕度特征向量，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多尺度邻域特征提取器包括第一卷积层和第二卷积层，其中，所述将所述多个功率裕度输入向量输入至多尺度邻域特征提取器，获得多个功率裕度特征向量，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一尺度功率裕度特征向量的获取公式为：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个功率裕度特征向量，获取相似度拓扑全局功率裕度特征矩阵，包括：
6.如权利要求5所...
【专利技术属性】
技术研发人员：王爽，杨政厚，马羽龙，陈志文，段选锋，伟特，张琪，
申请(专利权)人：北京华能新锐控制技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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