[发明专利]风力发电机组仿真模型的生成方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种风力发电机组仿真模型的生成方法，其特征在于，所述风力发电机组包括：包含风轮的气动系统、传动系统和发电机系统；所述方法包括：

对所述风力发电机组的多个历史运行数据进行聚类，得到预设数量的目标数据集；所述目标数据集中的各个所述历史运行数据包含的风速位于该目标数据集对应的风速范围内；不同目标数据集对应的风速范围不同；所有所述目标数据集共同构成的风速范围是连续的；

针对所述气动系统的初始仿真模型，分别使用每个所述目标数据集对所述初始仿真模型进行模型训练，拟合所述初始仿真模型中的模型参数，得到每个所述目标数据集各自对应的气动分段仿真模型；

针对任意两个相邻的风速范围，基于相邻的两个风速范围对应的两个所述目标数据集，计算超平面不等式中的超平面系数；每两个相邻的风速范围对应的两个所述气动分段仿真模型对应一个超平面系数；由所述超平面系数构建的超平面不等式用于从两个相邻的风速范围对应的两个所述气动分段仿真模型中选择出一个气动分段仿真模型使用；

基于所述历史运行数据，构建所述传动系统和所述发电机系统的传动发电仿真模型；

针对每个所述风速范围，将该风速范围对应的所述气动分段仿真模型与所述传动发电仿真模型进行拼接，得到该风速范围对应的风力发电机组仿真模型。

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述历史运行数据还包括：风轮转速、发电机转速、桨距角和风轮气动转矩；所述对所述风力发电机组的多个历史运行数据进行聚类，得到预设数量的目标数据集，包括：

基于有限差分回归向量的计算公式，确定每个所述历史运行数据对应的有限差分回归向量，以及基于所述有限差分回归向量和所述风轮气动转矩确定所述历史运行数据对应的数据点；所述有限差分回归向量的计算公式为：

x(t)＝[y^T(t-1)y^T(t-2)...y^T(t-n_a)u^T(t-1)u^T(t-2)...u^T(t-n_b)]

其中，t表示所述历史运行数据的生成时刻；x(t)为t时刻对应的有限差分回归向量；y表示所述风轮气动转矩；u表示所述风速、所述风轮转速、所述发电机转速和所述桨距角；n_a表示所述风速、所述风轮转速、所述发电机转速和所述桨距角的第一延迟阶次；n_b表示所述风轮气动转矩的第二延迟阶次；

根据任意两个所述数据点之间的欧几里得距离，对多个所述历史运行数据进行划分，得到多个初始数据集；

采用最小二乘法计算每个所述初始数据集的参数向量；

确定每个所述初始数据集中的每个所述历史运行数据各自对应的所述有限差分回归向量的均值；

针对每个所述初始数据集，根据该初始数据集对应的所述均值和所述参数向量，生成该初始数据集对应的特征向量；

计算每个所述特征向量的经验协方差矩阵，以及分别计算用于表示各个所述初始数据集的离散度的离散度矩阵；

根据所述特征向量对应的所述经验协方差矩阵和所述离散度矩阵，确定该特征向量的置信度；

使用K均值聚类算法，基于每个所述特征向量对应的所述置信度、所述离散度矩阵和所述经验协方差矩阵，对多个所述特征向量进行聚类，以根据所述特征向量的聚类结果确定所述历史运行数据的聚类结果，得到预设数量的目标数据集。

3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述风力发电机组为双风轮风力发电机组，所述气动系统包括第一风轮和第二风轮；所述气动分段仿真模型为：

其中，i表示第i个气动分段仿真模型，y(t)表示t时刻对应的历史运行数据中的风轮气动转矩，y₁(t)表示所述第一风轮的风轮气动转矩，y₂(t)表示所述第二风轮的风轮气动转矩，μ_1,i表示第i个气动分段仿真模型的第一风轮的风轮气动转矩对应的模型参数，μ_2,i表示第i个气动分段仿真模型的第二风轮的风轮气动转矩对应的模型参数，x(t)表示t时刻对应的历史运行数据对应的有限差分回归向量。