[发明专利]一种基于短期风向预测的风电机组智能偏航控制方法

权利要求书

1.一种基于短期风向预测的风电机组智能偏航控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)获取数据源

从风电场集控中心数据存储服务器获取机组运行数据，其中，采样的标签点数据包括风速、风向、气温、气压；

2)数据预处理及转换

对周期性风向数据进行处理，通过三角函数sin、cos转换得到对应的标量数据，并对全部标签点数据进行滑动平均以及重采样，形成新的采样数据序列集；

3)建立模型特征数据库

针对风向sin值、风向cos值分别设计两个预测模型，分别为SVR模型1和SVR模型2，然后对步骤2)生成的数据序列集进行数据重组，分别形成SVR模型1、2的特征数据库，具体如下：

对于SVR模型1，每一个单独的输入样本都包含20个风向的sin值及最近一次的风速、温度、气压值，输出样本为当前时刻的风向sin值作为预测值，经过数据集整理形成SVR模型1的特征数据库；

对于SVR模型2，每一个单独的输入样本都包含20个风向的cos值及最近一次的风速、温度、气压值，输出样本为当前时刻的风向cos值作为预测值，经过数据集整理形成SVR模型2的特征数据库；

最后，对两个SVR模型的特征数据库进行拆分，分别形成SVR模型1、2的训练集和测试集；

4)模型参数选择

确定两个预测模型的参数，以及核函数；

5)模型训练、保存

以两个模型的训练集分别对SVR模型1、2进行训练，并且保存模型；

6)SVR模型加载、数据预测

以两个模型的测试集分别对SVR模型1、2进行测试，并且生成每一个测试集输入样本对应的预测值；

7)生成风向角度值

根据预测风向的sin标量、cos标量进行逆运算，生成预测的风向角度值，并且规定其范围在0～360°；

8)偏航控制

将预测的风向角度值作为参考信号进行偏航控制。

2.根据权利要求1所述的一种基于短期风向预测的风电机组智能偏航控制方法，其特征在于：在步骤1)中，采样的数据来源于风电场集控中心数据存储服务器的历史数据库，数据采样间隔为1s。