[发明专利]用于协同控制风电场的风力涡轮机的方法和装置

权利要求书

1.一种用于协同控制风电场的风力涡轮机的方法，其中，所述风电场包括至少一对涡轮机，所述至少一对涡轮机沿着大致平行于当前风向的公共轴线对齐并且包括上游涡轮机（10）和下游涡轮机（20），所述方法包括以下步骤：

a）提供数据驱动模型，所述数据驱动模型利用机器学习方法来进行训练并且存储在数据库（51）中，所述数据驱动模型提供从所述一对涡轮机并行地获得的时间序列数据与和所对齐的时间序列数据相关的所述上游涡轮机和所述下游涡轮机（20）的当前功率产生的比率之间的相关性，所述时间序列数据在时间上对齐到相同的风前缘；

b）通过如下来确定用于控制所述上游涡轮机（10）和所述下游涡轮机（20）中的至少一个的决策参数：

-将所述上游涡轮机（10）的所述当前功率产生馈送给所述数据驱动模型，所述上游涡轮机（10）的所述当前功率产生返回预测值作为所述决策参数，所述预测值指示所述下游涡轮机（20）是否将受尾流影响，和/或

-将所述上游涡轮机（10）的当前功率产生的时间演变馈送给所述数据驱动模型，所述上游涡轮机（10）的当前功率产生的时间演变返回所述下游涡轮机（20）的未来功率产生的可能发展的预测作为决策参数；

c）基于所述决策参数，

-确定用于所述上游涡轮机（10）的控制参数，以便避免或减轻所述下游涡轮机（20）处的尾流效应；和/或

-确定用于所述下游涡轮机（20）的控制参数，以便减轻所述下游涡轮机（20）关于疲劳的预期负面影响。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，存储时间序列数据的所述步骤包括：存储关于以下信息中的至少一个：

-环境条件，

-涡轮机的内部状态，

-风场。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，将从所述一对涡轮机并行地获得的所述时间序列数据对齐的步骤包括：确定时间延迟，在所述时间延迟之后，尾流能够传播到所述下游涡轮机（20）。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，确定取决于尾流传播速度以及所述上游涡轮机（10）与所述下游涡轮机（20）之间的距离的恒定时滞，作为时间延迟。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述尾流传播速度近似为在所述上游涡轮机（10）和/或所述下游涡轮机（20）处确定的当前风速。

6.根据权利要求1或2所述的方法，其中，确定基于所述上游涡轮机（10）和/或所述下游涡轮机（20）的测量的风速而从物理模型计算得到的可变时滞，作为时间延迟。

7.根据权利要求1或2所述的方法，其中回归模型将被应用为机器学习方法以获得所述数据驱动模型。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述回归模型从所述数据库（51）检索从所述一对涡轮机针对当前状态和过去状态并行获得的所述时间序列数据作为输入，并且针对未来功率产生比率的目标获得进行训练，其中未来范围由所确定的时间延迟限定。

9.根据权利要求1或2所述的方法，其中在运行时间执行步骤b）和c）。

10.根据权利要求2所述的方法，其中，所述环境条件为风向、风速计风速、空气密度、环境温度。

11.根据权利要求2所述的方法，其中，所述涡轮机的内部状态为产生的功率、当前桨距角、机舱取向、机舱加速度、转子取向、发电机速度。

12.根据权利要求2所述的方法，其中，所述风场为当前风速、湍流的测量值。

13.根据权利要求7所述的方法，其中，所述回归模型为神经网络或高斯过程。