本公開屬于風力發(fā)電,尤其涉及一種風力機的控制方法與系統(tǒng)。
背景技術(shù):
1、風力發(fā)電機是一種通過葉片將風能轉(zhuǎn)化為動能并進行發(fā)電的能源設備。我國風能資源豐富,對于缺少水或者燃料等資源或者偏辟的地區(qū),風力發(fā)電是理想的電能來源。
2、但是由于風力水平往往并不穩(wěn)定,風力發(fā)電機很難總是保持在理想的工作狀態(tài)下,從而對風力發(fā)電的效率和葉片的負載情況及壽命造成影響。此外,對于風電場中的風機而言,由于風力機風能捕獲特性的非線性,下游機組遭到尾流影響產(chǎn)生的功率損失卻可能使得風電場總的發(fā)電功率并不是最大值。風機尾流與風機的運行狀態(tài)息息相關(guān),通過調(diào)節(jié)機組運行參數(shù)和運行狀態(tài)可以改變尾流強度和方向,從而降低下游機組的尾流損失,來提升風電場的總體功率,盡可能提升風電場效益。
3、因而,近年來,如何通過尾流控制來提升整個風電場的發(fā)電量成為了風力發(fā)電領域研究的重要問題之一。
4、公開號為cn114169614a的專利公開了一種基于風力機尾流模型優(yōu)化的風電場優(yōu)化調(diào)度方法及系統(tǒng),屬于風電場尾流計算技術(shù)領域。將scada數(shù)據(jù)用于解析尾流模型的修正工作,并結(jié)合智能優(yōu)化算法,以最小化風電場功率計算誤差為目標,對模型關(guān)鍵參數(shù)進行優(yōu)化,使得此技術(shù)提出的尾流優(yōu)化方法可以充分考慮風電場的實際情況,來定制化模型的參數(shù)。采用此方法進行尾流模型的優(yōu)化后,可以大幅提升模型在實際風電場中的計算精度,從而更加準確地對風電場中的尾流效應進行建模,能夠顯著提高風電場的功率預測精度以及尾流控制策略的可靠性,進而基于優(yōu)化后的尾流模型,通過尾流優(yōu)化控制等方式提高風電場的整體發(fā)電效率和整體發(fā)電量。
5、公開號為cn115807734a的專利公開了一種基于尾流跟蹤的海上風電場場級協(xié)同控制策略,包括機艙式激光雷達測風系統(tǒng)、尾流跟蹤模塊、優(yōu)化器和場級控制器。首先利用機艙式激光雷達測風系統(tǒng)測得原始風信息,通過尾流跟蹤模塊進行風場反演完成環(huán)境輸入風的參數(shù)評估和尾流特征參數(shù)辨識;基于海上風電場氣動-液壓-伺服-彈性動力學仿真模型,通過智能優(yōu)化算法求解不同環(huán)境工況下的最優(yōu)尾流中心位置,建立多維智能決策數(shù)據(jù)庫lut和優(yōu)化器;利用場級協(xié)同pi控制器實現(xiàn)尾流重定向和智能化控制。
6、然而,現(xiàn)有的尾流控制技術(shù)多是基于反饋控制,對于具有隨機性的自然風信號而言具有一定滯后,不利于達到最優(yōu)的控制效果。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、為解決上述問題,本公開提供了一種風力機的控制方法與系統(tǒng),采用光纖光柵葉片載荷監(jiān)控風況并預測上游風力機對下游產(chǎn)生的尾跡效應從而進行預測控制,能夠達到理想控制效果。
2、以下為本發(fā)明技術(shù)內(nèi)容:
3、一種風力機的控制方法,包括:
4、利用光纖光柵傳感器獲取風力機上的整個葉片的應變數(shù)據(jù);
5、根據(jù)整個葉片的應變數(shù)據(jù),獲取形變后的葉片幾何外形;
6、根據(jù)葉片幾何外形、氣動特征、風力機scada數(shù)據(jù)、風場中風力機的空間位置反演出風力機的入流速度;
7、根據(jù)風力機的入流速度預測風場中的流場分布數(shù)據(jù);
8、根據(jù)流場分布數(shù)據(jù)對風場中的風力機進行控制,使得風場的整體發(fā)電量最大。
9、進一步地,
10、所述利用光纖光柵傳感器獲取風力機上的整個葉片的應變數(shù)據(jù),包括:
11、選擇葉片根部、中部和尖部安裝光纖光柵傳感器;
12、根據(jù)光纖光柵傳感器的測量結(jié)果,收集風力機上的整個葉片的應變數(shù)據(jù)。
13、進一步地,
14、所述反演出風力機的入流速度,包括:
15、建立并求解如下優(yōu)化反問題以反演出風力機的入流速度vrotor:
16、
17、其中,faero為氣動模型預測的風力機載荷;fscada為風力機scada數(shù)據(jù);vcut-in和vcut-out分別為風力機切入和切出風速。
18、進一步地,
19、所述優(yōu)化反問題的求解包括:
20、在風機運行風速段內(nèi)建立風速與載荷的關(guān)系曲線,通過曲線的分段線性擬合實現(xiàn)所述優(yōu)化反問題的線性化求解。
21、進一步地,
22、所述通過曲線的分段線性擬合實現(xiàn)問題的線性化求解包括:
23、確定風機運行風速段,明確風機正常運行時的風速范圍,
24、在風機運行過程中,實時采集風速和對應的載荷數(shù)據(jù),
25、根據(jù)采集到的數(shù)據(jù),繪制風速與載荷的關(guān)系曲線,建立風速與載荷之間的關(guān)系;
26、將風速與載荷的關(guān)系曲線分成若干段,對每一段風速與載荷的關(guān)系曲線進行線性擬合;
27、通過分段線性擬合,將非線性的風速與載荷的關(guān)系近似表示為多個線性段的組合,實現(xiàn)所述優(yōu)化反問題的線性化求解。
28、進一步地,
29、所述根據(jù)整個葉片的應變數(shù)據(jù),獲取形變后的葉片幾何外形;包括:
30、確定葉片上各個位置的應變大小和方向;
31、基于葉片的幾何外形,確定各個關(guān)鍵點的坐標;
32、根據(jù)材料特性和應變數(shù)據(jù),使用相應的力學公式計算出葉片各部位的形變程度;
33、根據(jù)計算得到的形變程度,對各個關(guān)鍵點的坐標進行調(diào)整;
34、通過連接調(diào)整后的關(guān)鍵點,構(gòu)建出形變后的葉片幾何外形。
35、進一步地,
36、所述風場中的流場分布中,風場中的速度分布計算式為:
37、
38、其中,ct為風輪推力系數(shù);k為尾流膨脹系數(shù);r為風輪半徑;arotor為風輪均一化誘導因子;e為自然底數(shù);p為尾流膨脹修正指數(shù),vrotor為風力機的入流速度。
39、進一步地,
40、對于所述風場中的速度分布計算式:
41、在尾流預測過程中采用指數(shù)函數(shù)模擬尾流的非線性膨脹,將尾流膨脹修正指數(shù)p基于風場檢測數(shù)據(jù)通過最小二乘法進行修正。
42、進一步地,
43、所述根據(jù)流場分布數(shù)據(jù)對風場中的風力機進行控制,使得風場的整體發(fā)電量最大,包括:
44、通過控制風場中各臺風力機的偏航角度使得風場中所有風力機使得風場中所有風力機功率最大化;
45、其控制目標函數(shù)為:
46、
47、式中,t為時間,t為總時間;n為風力機編號;n為風場中總風力機臺數(shù);θyaw為風力機偏航角度,為風力機n在t時刻的功率,
48、
49、ρ為空氣密度,a為掃風面積,v為風場中的速度,cp為效率功率系數(shù)。
50、一種風力機的控制系統(tǒng),其特征在于,包括:
51、測量模塊,用于利用光纖光柵傳感器獲取風力機上的整個葉片的應變數(shù)據(jù);
52、幾何外形構(gòu)建模塊,用于根據(jù)整個葉片的應變數(shù)據(jù),獲取形變后的葉片幾何外形;
53、入流速度計算模塊,用于根據(jù)葉片幾何外形、氣動特征、風力機scada數(shù)據(jù)、風場中風力機的空間位置反演出風力機的入流速度;
54、流場分布計算模塊,用于根據(jù)風力機的入流速度預測風場中的流場分布數(shù)據(jù);
55、控制模塊,用于根據(jù)流場分布數(shù)據(jù)對風場中的風力機進行控制,使得風場的整體發(fā)電量最大。
56、與現(xiàn)有技術(shù)相比,本公開具有如下優(yōu)點:
57、本發(fā)明通過利用光纖光柵傳感器獲取風力機上整個葉片的應變數(shù)據(jù),以此為基礎獲取形變后的葉片幾何外形,同時結(jié)合葉片的氣動特征、風力機scada數(shù)據(jù)以及風場中風力機的空間位置,能夠反演出風力機的入流速度;之后根據(jù)入流速度預測風場中的流場分布數(shù)據(jù),最終根據(jù)流場分布數(shù)據(jù)對風場中的風力機進行控制,使得風場的整體發(fā)電量最大。
58、在這個過程中,光纖光柵傳感器能夠?qū)崟r、精確地感知葉片的應變情況,從而及時反映風況的變化;通過對葉片幾何外形的準確獲取以及綜合多方面的數(shù)據(jù)進行分析,能夠更全面、準確地了解風場的實時狀態(tài),提前預測風場中氣流的未來狀態(tài)。可以更加及時、有效地調(diào)整風力機的運行狀態(tài),使其更好地應對自然風信號的隨機性,從而達到最優(yōu)的控制效果,解決了現(xiàn)有尾流控制技術(shù)中因反饋控制滯后而導致的發(fā)電量不理想的問題。
59、本公開的其它特征和優(yōu)點將在隨后的說明書中闡述,并且,部分地從說明書中變得顯而易見,或者通過實施本公開而了解。本公開的目的和其他優(yōu)點可通過在說明書、權(quán)利要求書以及附圖中所指出的結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)和獲得。