[发明专利]一种风电场流场耦合特性评估与智能分群方法及系统

权利要求书

1.一种风电场流场耦合特性评估与智能分群方法，其特征在于，所述方法包括：

获取风电场的历史运行数据；所述历史运行数据包括环境测量数据、机组结构运行参数以及状态标志位数据；所述环境测量数据包括风速测量数据、风向测量数据；所述机组结构运行参数包括机组的偏航角、叶尖速比、叶根弯矩；所述状态标志位数据包括叶片动作角度参数、齿轮箱速度参数、偏航动作角度参数以及解缆情况参数；

对所述历史运行数据进行数据清洗，生成清洗后目标数据；

根据所述风向测量数据确定主要入流风向；

根据所述主要入流风向及所述机组结构运行参数确定风轮面实时有效风速；

根据所述风轮面实时有效风速进行尾流影响评估，生成尾流影响评估结果；

根据所述风向测量数据进行流场耦合特性评估，生成流场耦合特性评估结果；

所述根据所述风向测量数据进行流场耦合特性评估，生成流场耦合特性评估结果，具体包括：

根据所述风电场各台机组的所述风向测量数据，确定所述风电场的整场入流风向；

根据所述整场入流风向建立风场坐标系；

将所述风电场内所有机组的地理坐标变换为所述风场坐标系下的位置坐标；

根据所述风场坐标系下的位置坐标确定首排机组作为领头机组；

根据所述领头机组及所述整场入流风向确定所述领头机组的下游机组；

根据所述下游机组的风轮面实时有效风速以及其左、右两个扇形区域的扇面局部有效风速的偏差生成所述风电场的有向拓扑图；

根据固定风向下前排机组的风轮面实时有效风速及后排机组的风轮面实时有效风速计算固定风向下的前、后排机组间的流场耦合系数；

根据所述流场耦合系数及所述有向拓扑图确定尾流影响的边界阈值作为流场耦合系数阈值；

根据所述尾流影响评估结果及所述流场耦合特性评估结果对所述风电场中的机组进行聚类分群，生成聚类分群结果。

2.根据权利要求1所述的风电场流场耦合特性评估与智能分群方法，其特征在于，所述对所述历史运行数据进行数据清洗，生成清洗后目标数据，具体包括：

将所述环境测量数据以及所述机组结构运行参数中的无效数据和错误数据进行剔除；

将所述风速测量数据中风速在切入风速以下和切出风速以上的数据点进行剔除；

根据所述状态标志位数据将异常工作工况所对应的数据点进行剔除，生成清洗后目标数据。

3.根据权利要求2所述的风电场流场耦合特性评估与智能分群方法，其特征在于，所述根据所述风向测量数据确定主要入流风向，具体包括：

根据长时间范围内统计的所述风向测量数据生成风向玫瑰图；

根据所述风向玫瑰图筛选出所述主要入流风向；

根据所述风电场内机组的空间分布状态对全年的入流风向进行风向区间划分，将360°的入流风向划为多个风向区间。

4.根据权利要求3所述的风电场流场耦合特性评估与智能分群方法，其特征在于，所述根据所述主要入流风向及所述机组结构运行参数确定风轮面实时有效风速，具体包括：

提取所述机组结构运行参数的叶根弯矩数据中风向处于所述主要入流风向范围内的数据点作为实时尾流软测量的目标数据对象；

根据所述目标数据对象，采用公式确定锥系数所述锥系数由机组所处的运行工况的叶尖速比λ_RE、叶片桨距角β和风轮面压力有效值q_RE共同确定；其中B为风电机组叶片的数量，m_i是叶片i的叶根弯矩，ψ_i为叶片i的转子盘的方位角；ρ为空气密度，A为风轮面区域的面积，R为叶片长度，V_RE表示风轮面有效入流风速值；

根据所述锥系数采用公式确定t时刻风轮面有效入流风速值V_RE(t)作为风轮面实时有效风速；其中表示t时刻叶片载荷传感器的实时测量值；为t时刻的锥系数，t时刻的锥系数由t时刻机组所处的运行工况的叶尖速比λ_RE(t)、叶片桨距角β(t)和风轮面压力有效值的均值共同确定。