[发明专利]一种改善风力发电机组净空状态的智能控制系统

说明书

本发明公开了一种改善风力发电机组净空状态的智能控制系统，包括数据采集模块、净空测量模块和数据处理模块；当风力发电机组运行时，净空测量模块通过激光器测距监测叶片和塔架的实际净空状态，数据处理模块运用神经网络算法对数据采集模块采集的运行数据和净空测量模块采集的实际净空值进行学习和调整，预测未来风资源变化以及调整风力发电机组的控制策略，并下发定桨距角指令，从而改变风力发电机组运行时的净空状态；本发明能够根据数据处理模块获取的变桨角度进行激光测距角度调整，并通过实际净空值调整神经网络算法，保证下发定桨距角指令准确，改变风力发电机组运行时的净空状态，节约整机成本，提高了整机的经济性。

技术领域

本发明涉及风力发电机组控制的技术领域，尤其是指一种改善风力发电机组净空状态的智能控制系统。

背景技术

叶片是风力发电机组的核心部件，在风力发电机组经济性成本中占比很高，且叶片的重量与成本正相关，因此叶片轻量化设计是控制当前风力发电机组成本的重要途径之一。但由于叶片轻量化后刚度会降低，变形量增加，增大了叶片扫塔的风险，而净空则作为标定叶轮在旋转过程中叶尖和塔筒表面距离的关键指标，因此净空的控制成为轻量化叶片设计的关键制约因素。

目前，解决净空的主要方案有基于叶根的载荷对三叶片实施独立变桨控制，从而提升净空，主要存在以下几点不足：需要在叶根设置应变片测量叶根弯矩，带来较高的设备成本、调试周期长，带来了较高的时间成本；或是采用图像捕捉装置进行净空距离测量，但通过对图像进行分析从而得出距离的方法计算量大，且需要图像有较高的清晰度，且抗干扰能力差，对测量设备的要求较高。

为解决上述方法的缺点，有人提出采用激光测距仪进行净空距离测量，通过在机舱尾部或上面向斜下方发射激光束，通过检测回波来测量叶片距离，利用激光测距仪进行净空距离测量，机舱安装可解决偏航的问题，相对于图像捕获的方法，有设备计算量小，抗干扰能力强，适合户外作业等优点，但通过激光测距仪测量值，倾斜测量时能量不集中，同时叶片材料对其回波不强，导致检测概率低、距离测量精度差、提前变桨，对机组运行有较大的影响，不仅会损失较多的发电量，更会陷入频繁停机的不良运行状态，对机组的机械结构带来极为不良的影响。

发明内容

本发明目的在于为解决现有技术中的不足，提供了一种改善风力发电机组净空状态的智能控制系统，针对风力发电机组的运行数据应用神经网络算法配置激光测距，能够有效地解决上述目前技术存在的问题，为更多用户提供便利。

为实现上述目的，本发明所提供的技术方案为：一种改善风力发电机组净空状态的智能控制系统，包括：

数据采集模块，用于采集风力发电机组的运行数据，并将风力发电机组的运行数据传输给数据处理模块；

净空测量模块，通过激光测距监测实际风力发电机组的净空状态，获取实际净空值，并将实际净空值传输给数据处理模块；

数据处理模块，根据风力发电机组的运行数据和实际净空值调整风力发电机组的控制策略，下发定桨距角指令到风力发电机组的变桨系统中，使风力发电机组运行时的净空状态改变。

进一步，所述数据处理模块包括数据处理模组和数据控制模组，其中：

所述数据处理模组负责运用神经网络算法对风力发电机组的运行数据进行学习，并通过实际净空状态信息调整神经网络算法，预测未来风资源变化以及调整风力发电机组的控制策略；

所述数据控制模组负责下发定桨距角指令，改变风力发电机组运行时的净空状态。

进一步，所述神经网络算法采用双向长短期记忆神经网络算法，其包括输入门、输出门、遗忘门、tanh函数和反向运算，其中：

所述输入门将前一时刻的状态值与当前时刻的输入值输入激活函数，得到一个重要度值来决定信息的更新情况；