[發明專利]一種風力發電機功率曲線的獲取方法及裝置

有效

• 申請號: 201711059506.X
• 申請日: 2017-11-01
• 公開（公告）號: CN109751195B
• 公開（公告）日: 2020-05-15
• 發明（設計）人: 唐娟;劉瑾;劉楠;楊東海;張波;李素紅;劉杰;李建立;魏立;廖雪松
• 申請（專利權）人: 中國船舶重工集團海裝風電股份有限公司
• 主分類號: F03D17/00
• 分類號: F03D17/00
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 羅滿

本申請公開了一種風力發電機功率曲線的獲取方法，包括獲取風力發電機運行時的觀測數據；觀測數據包括風速的觀測數據和輸出功率的觀測數據；將觀測數據代入到預先建立的風力發電機模型的狀態空間方程中；對狀態空間方程進行一階線性化；對線性化后的狀態空間方程進行Kalman濾波，生成觀測數據的去噪數據，以便根據去噪數據生成功率曲線。本申請以實際觀測數據為依據，在以風力發電機機理模型建立的狀態空間方程的基礎上，采用Kalman濾波對觀測數據進行最優估計，可有效提高精度和可靠性。本申請還公開了一種風力發電機功率曲線的獲取裝置，同樣具有上述有益效果。

技術領域

本申請涉及風力發電技術領域，特別涉及一種風力發電機功率曲線的獲取方法及裝置。

背景技術

隨著近些年風力發電技術的快速發展和進步，風力發電已經在我國電力系統中發揮著重要作用。風力發電機功率曲線是風力發電機的重要特性，它描述了風力發電機的輸出功率與風速之間的關系，是評估風力發電機組性能和發電能力的一項重要指標。

現有技術中，風力發電機組功率曲線的獲取方式一般分為兩大類。其中一種是依靠數理統計方法，通過對測量得到的風力發電機組運行時的觀測數據進行數據擬合等方式，得到功率曲線。然而，由于實際的觀測數據中包含有大量的故障數據，包括高風速零功率的故障點和風速誤差過大的湍流點，因此，依靠數理統計方法得到的功率曲線誤差較大；并且，一些常見的擬合函數并不完全適用于風力發電機。

另一種方法則是依據風力發電機的工作原理得到的機理模型：其中，ρ為空氣密度，A為風力發電機風輪的掃略面積， V為風輪處的風速，Cp為風能利用系數。然而，在實際應用中，參數空氣密度會隨著溫度、氣壓等環境因素變化；風能利用率會因葉尖速比、槳距角的不同而變化；實際測量位置處的風速大小和角度也與風輪處的風速不同。因此，這些因素都會造成較大的誤差。

由此可見，采用何種高精度、高可靠性的風力發電機功率曲線獲取方法及裝置，是本領域技術人員亟待解決的技術問題。

發明內容

本申請的目的在于提供一種高精度、高可靠性的風力發電機功率曲線的獲取方法及裝置。

為解決上述技術問題，本申請提供一種風力發電機功率曲線的獲取方法，包括：

獲取風力發電機運行時的觀測數據；所述觀測數據包括風速的觀測數據和輸出功率的觀測數據；

將所述觀測數據代入到預先建立的風力發電機模型的狀態空間方程中；

對所述狀態空間方程進行一階線性化；

對線性化后的所述狀態空間方程進行Kalman濾波，生成所述觀測數據的去噪數據，以便根據所述去噪數據生成所述功率曲線。

可選地，所述獲取風力發電機運行時的觀測數據包括：

采集預設時長時間段內所述風力發電機運行時的觀測數據。

可選地，還包括：

在所述生成所述觀測數據的去噪數據之后，將所述去噪數據進行存儲。

可選地，在所述獲取風力發電機運行時的觀測數據之后、所述將所述觀測數據代入到預先建立的風力發電機模型的狀態空間方程中之前，還包括：

對所述觀測數據進行篩選預處理。

可選地，所述對所述觀測數據進行篩選預處理包括：

將所述觀測數據劃分成多個風速比恩；

計算各個所述風速比恩的平均風速；

將各個所述風速比恩中與對應的平均風速的誤差超過預設誤差閾值的觀測數據濾除。

可選地，所述對所述觀測數據進行篩選預處理還包括：