一种基于机器学习的等效风速计算方法技术

本发明专利技术公开了一种基于机器学习的等效风速计算方法，包括在风力机风轮平面选择若干风速测量点，根据多光束激光雷达的测量位置，在风力机风轮上选择离散点；根据风电机组的实测输出功率及功率模型反向获得等效风速；建立包含待定参数的等效风速模型，关联离散点风速数据与等效风速，并把实测数据划分为训练集和测试集；通过机器学习算法进行回归，以确定等效风速模型中的待定参数，利用测试集的数据对已获得的等效风速模型进行测试，通过测试的模型可在多场景下进行使用，尤其适用于复杂入流条件下的风力机等效风速计算，更准确地评估机组输出功率，为机组控制提供有效参考，增强机组的控制能力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及风力发电，具体为一种基于机器学习的等效风速计算方法。

技术介绍

1、在风电领域，风速是一个至关重要的物理量。对于正常运行的风力机而言，其控制系统与风速息息相关，风速的大小也决定了风力机输出功率的大小。

2、风速测量仪通常安装在机舱尾部，用于测量轮毂高度处的风速。早期，通常将轮毂高度处的风速视为风力机的入流风速，同时作为控制系统的参考依据。然而，存在以下问题：一方面，受风剪切效应，尾流效应等因素的影响，风力机的入流风况较为复杂，风轮不同位置处的风速存在较大的差异。另一方面，风力机目前逐渐向大型化发展，大容量的机组叶片长度达到80米及以上，风轮直径可达到160米左右，将轮毂高度处测得的风速作为风力机的入流风速不够有代表性。尤其在进行风电场尾流评估与发电量计算方法时，由于风力机尾流中心速度偏低，采用轮毂高度处风速，将严重低估机组的发电量，如图2所示。综上，需要对复杂的入流风速进行等效处理，将等效入流风速作为控制系统以及机组发电量计算的参考。

3、目前常用的等效风速计算方法为：将风轮在垂向上划分为多个部分，测量每个部分处的风速本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于机器学习的等效风速计算方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的等效风速计算方法，其特征在于：S1中，安装测风雷达的所述风力机，在部分情况下处于风剪切的自然来流中，在部分情况下完全或部分处于上游机组的尾流区域内，以确保测风雷达获得较为全面的风速数据，且除了安装设备测量数据，另能通过其他高精度的模拟仿真的方法进行获取数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的等效风速计算方法，其特征在于：S1中为确保测量点的分布均匀，要求激光雷达包括至少四光束，且光束之间的间隔角度是相同的；且为避免风轮旋转对入流风速造成影响，所述...

【技术特征摘要】

1.一种基于机器学习的等效风速计算方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的等效风速计算方法，其特征在于：s1中，安装测风雷达的所述风力机，在部分情况下处于风剪切的自然来流中，在部分情况下完全或部分处于上游机组的尾流区域内，以确保测风雷达获得较为全面的风速数据，且除了安装设备测量数据，另能通过其他高精度的模拟仿真的方法进行获取数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的等效风速计算方法，其特征在于：s1中为确保测量点的分布均匀，要求激光雷达包括至少四光束，且光束之间的间隔角度是相同的；且为避免风轮旋转对入流风速造成影响，所述激光雷达安装在风轮前方。

4.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的等效风速计算方法，其特征在于：s2中的数据处理包括缺失值、异常值的处理以及对数据进行标准化，且划分训练集和测试集的数据比例采用7:3。

5.根据权利要求4...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵振宙，刘一格，刘岩，苏纯浩，魏宏，罗乔，李世君，宋继烨，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：