[發明專利]風力機集群預測群控方法

在審

• 申請號: 202010771054.3
• 申請日: 2020-08-04
• 公開（公告）號: CN111878308A
• 公開（公告）日: 2020-11-03
• 發明（設計）人: 楊澤源;沈昕;竺曉程;歐陽華;杜朝輝
• 申請（專利權）人: 上海交通大學;上海交大航空發動機科技有限公司
• 主分類號: F03D7/04
• 分類號: F03D7/04
• 代理公司: 上海交達專利事務所 31201
• 代理人: 王毓理;王錫麟

1.一種基于預測控制的風力機群控方法，其特征在于，根據風力機集群的個體三維參數化幾何模型以及集群內風力機的相對位置，進行風力機氣動性能的初步計算；通過激光測風雷達系統測得風力機集群上風向外側近場風速；通過測量風速信息，考慮塔架和集群內上游風力機尾跡對風況的影響，預測給定時間步長的集群內風輪掃掠面上的來流風速；通過位于云端的模型預測優化控制系統，根據風速預測模型以及時間步進風力機氣動預測模型確定對風力機集群的群控策略。

2.根據權利要求1所述的基于預測控制的風力機群控系統，其特征是，所述的個體三維參數化幾何模型包括單個風力機的葉片、機艙及塔架的幾何外形模型以及風力機氣動性能預測模型；

所述的風力機氣動性能預測模型包括：風力機掃掠面上風速風力機運行參數以及該風力機之前時刻的氣動性能獲得該風力機當前時刻的氣動性能；

所述的風速預測模型，通過LiDAR測風系統，獲得風力機集群上風向風輪前方給定距離h垂直平面上風速矢量信息考慮塔架對上游風況的影響計算當前LiDAR測量面上風速達到風輪掃掠面上的時間t以及對應的風速

3.根據權利要求2所述的基于預測控制的風力機群控系統，其特征是，所述的風力機運行參數包括轉速ω，各葉片槳距角風輪偏航角θ_yaw；

所述的氣動性能包括風力機各葉片上氣動力分布、近尾跡影響特征以及遠場尾跡特征。

4.根據權利要求1所述的基于預測控制的風力機群控系統，其特征是，所述的優化群控策略是指：通過云計算中心對各風力機運行數據進行分析，即以集群內各風力機轉速和各葉片槳距角為輸入變量，以提高風力機集群輸出功率，以及盡可能減小集群內各風力機部件載荷波動為控制目標，建立基于時間步進氣動性能預測模型的風力機集群預測控制方法。

5.根據權利要求1所述的基于預測控制的風力機群控系統，其特征是，所述的時間步進風力機氣動預測模型，根據計算流體力學理論，建立基于時間步進風力機氣動性能和自由尾跡預測模型，輸入對應風力機葉片幾何以及風力機運行參數，完成風力機氣動性能預測模型設定，結合上風向風力機尾跡特征對下風向風力機氣動特性的影響，基于該模型預測風力機葉面壓力分布及其尾跡的發展特征。

6.根據權利要求1所述的基于預測控制的風力機群控系統，其特征是，所述的風力機集群上風向外側近場風速，采用LiDAR激光雷達測風技術實時測量平行于個體風力機掃掠面前方不同距離平面上風速及風向，基于此計算各平面上平均風速湍流度風剪切系數

7.根據權利要求1所述的基于預測控制的風力機群控系統，其特征是，所述的風輪掃掠面上的來流風速，通過以下方式得到：基于勢流理論采用半無窮長偶極子模型建立風力機塔架對周圍塔影效應的物理模型；基于對平行于風力機掃掠面不同距離的風速數據獲得的風信息基本參數以及塔架塔影模型推算得到下一時間步風輪掃掠面上風速