[发明专利]切出策略自适应调整的方法及装置

说明书

本公开提供了一种切出策略自适应调整的方法，所述方法包括：使用风速预测模型来预测每个机位点的风电机组的风资源参数；根据预测的风资源参数和空气密度使用载荷预测模型来预测风电机组的疲劳载荷和极限载荷；将预测的所述疲劳载荷和极限载荷与基准载荷进行比较；基于比较的结果来确定切出策略，其中，确定切出策略的步骤包括：确定切出风速和输出功率。本发明可以预测针对不同机位点的风电机组的风资源参数，并根据预测的风资源参数来动态地优化风电机组的切出策略以最大化利用风资源，进一步提升风电机组的使用效率。

技术领域

本发明涉及风力发电技术领域，更具体地讲，涉及一种用于自适应调整切出策略的方法及其装置。

背景技术

由于风电场大多处于山野中，风电机组的运行环境恶劣，从而对风电机组的检修维护费用高昂。为了保护风电机组，避免在强风条件下承受超设计值的风载荷，风电机组在检测到当前风速大于切出风速时，会顺桨刹车停机。其中，切出风速一般由风电机组厂家设计给定的固定数值，只要当前风速达到设定的切出风速，风电机组即执行停机处理。然而，风电机组的极限载荷并非只受切出风速的约束，还受空气密度、湍流强度等因素的约束。因此，在风电机组实际工作的环境中，当风速超过切出风速时，机组承受的极限载荷并不一定会超过设计阈值，如果此时对风电机组进行停机处理，则会损失一定的发电量。

在设计风电机组的切出风速的过程中，通常要综合考虑经济性和安全性，但由于现场风资源的不确定性和传统控制方法的限制，切出风速往往只能选择某个固定且相对保守的阈值，这样虽然能够保证风电机组的安全性，却没有考虑每台风电机组的机位点的风资源差异，无法将风电机组的经济性发挥到最优。

因此，需要一种动态优化风电机组的切出策略以最大化利用风资源，进一步提升风电机组的经济性。

发明内容

为了解决上述问题和/或缺点，并至少提供下面描述的优点，本公开提供了一种切出策略自适应调整的方法及装置。

本发明的一方面在于提供一种切出策略自适应调整的方法，所述方法包括使用风速预测模型来预测每个机位点的风电机组的风资源参数；根据预测的风资源参数和空气密度使用载荷预测模型来预测风电机组的疲劳载荷和极限载荷；将预测的所述疲劳载荷和极限载荷与基准载荷进行比较；基于比较的结果来确定切出策略，其中，确定切出策略的步骤包括：调整切出风速和输出功率。

使用风速预测模型来预测每个机位点的风电机组的风资源参数的步骤可以包括：通过应用神经网络算法根据测风塔测量的历史风资源参数来训练风速预测模型；使用由激光雷达测风设备实时测量的风速对训练出的风速预测模型进行实时校正。

使用载荷预测模型来预测风电机组的疲劳载荷和极限载荷载荷的步骤可以包括：对测风塔测量的历史风资源参数进行抽样；通过风电机组仿真系统将抽样出的风资源参数作为载荷计算的输入来进行仿真；通过使用仿真的结果根据非线性回归方法来建立载荷预测模型。

基于比较的结果来确定切出策略的步骤可以包括：如果预测的疲劳载荷和极限载荷分别与所述基准载荷的比值中的任意一个比值大于或等于1，则将针对原始切出风速和额定功率的切出策略确定为最终切出策略，否则调整切出风速和输出功率。

调整切出风速和输出功率的步骤可以包括：根据风速的概率密度分布来确定切出风速；执行将输出功率设置为额定功率的第一设置操作；将表示在当前切出风速下可能存在最终切出策略的标志设置为0；针对当前设置的切出风速和输出功率使用载荷预测模型来预测风电机组的疲劳载荷和极限载荷；如果针对当前设置的切出风速和输出功率预测出的疲劳载荷和极限载荷分别与所述基准载荷的比值均小于1，则将针对当前的切出风速和输出功率的切出策略确定为最终切出策略，否则重新调整切出策略。