[发明专利]用于将风力涡轮机的控制器参数化和/或运行风力涡轮机的方法和系统

权利要求书

1.一种用于将第一风力涡轮机(10)的控制器(2)特别是多级地和/或自适应地参数化的方法，所述控制器根据输入变量(λ)设置风力涡轮机的受控变量(β)，其中，人工智能(30)基于利用该风力涡轮机的数学模型(10′)针对至少一个、特别是当前结冰状态的预测的风力涡轮机的功率曲线(P)、负载和/或流出量，针对风力涡轮机的至少一个结冰状态(ICE₀、ICE₁、ICE₂)来确定、特别是匹配所述控制器的参数的至少一个值；和/或人工智能(30)基于风力涡轮机的至少一个、特别是该确定的结冰状态以及基于该风力涡轮机和/或至少一个第二、特别是相同类型的风力涡轮机(50-52)的、为此特别是借助测量确定的功率、负载和/或流出量，针对风力涡轮机的至少一个结冰状态(ICE₀、ICE₁、ICE₂)来确定、特别是匹配所述控制器的参数的至少一个值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在最多5分钟的时间间隔内和/或借助至少一个特别是风力发电设备侧的风速计(15、15′)和/或至少一个特别是布置在转子叶片(13)处的传感器和/或基于风力涡轮机的所确定的功率和/或至少一个所确定的温度和/或湿度来确定所述结冰状态。

3.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述输入变量取决于所述风力涡轮机的风速(v)、转速和/或电气和/或机械功率(P)，和/或根据所述受控变量设置所述第一风力涡轮机的转子(13)的至少一个叶片的加热和/或设置角(β)、所述风力涡轮机的发电机(4)的制动力矩和/或转子的偏航控制。

4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，从所述控制器的大量可能的参数中选出所述参数，和/或人工智能预定了能设置的初值和/或所述参数的允许的值域，和/或人工智能确定了有关所述参数的不同的分量的功率敏感度、负载敏感度和/或流出量敏感度。

5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述人工智能借助机器学习、特别是增强学习确定所述参数值。

6.用于运行风力涡轮机(10)的方法，其中，借助按照前述权利要求中任一项所述的方法针对风力涡轮机的结冰状态加以参数化的控制器(2)，根据输入变量来设置风力涡轮机的受控变量，倘若确定了这个结冰状态的话。

7.按照前一个权利要求所述的方法，其特征在于，在最多5分钟的时间间隔内和/或借助至少一个特别是风力发电设备侧的风速计和/或至少一个特别是布置在转子叶片处的传感器和/或基于风力涡轮机的所确定的功率和/或至少一个所确定的温度和/或湿度确定所述结冰状态。

8.用于对第一风力涡轮机(10)的、根据输入变量(λ)设置风力涡轮机的受控变量(β)的控制器(2)加以参数化和/或用于运行风力涡轮机(10)的系统，该系统设置用于执行按照前述权利要求中任一项所述的方法和/或具有：

-人工智能(30)，其用来基于利用所述风力涡轮机的数学模型(10′)针对至少一个、特别是这个结冰状态所预测的风力涡轮机的功率、负载和/或流出量，针对风力涡轮机的至少一个结冰状态来确定、特别是匹配所述控制器的参数的至少一个值；

-人工智能(30)，其用来基于风力涡轮机的至少一个、特别是这个所确定的结冰状态和这个风力涡轮机和/或至少一个特别是相同类型的第二风力涡轮机(50-52)的借助测量为此所确定的功率、负载和/或流出量，针对风力涡轮机的至少一个结冰状态来确定、特别是匹配所述控制器的参数的至少一个值；和/或

-控制器(2)，所述控制器借助按照前述权利要求中任一项所述的方法被参数化。

9.用于执行按照前述权利要求中任一项所述的方法的、带有程序代码的计算机程序产品，所述程序代码储存在能被计算机读取的介质上。