[發明專利]變槳系統的防閃斷控制方法、系統、設備及介質

有效

• 申請號: 202011075015.6
• 申請日: 2020-10-09
• 公開（公告）號: CN112112757B
• 公開（公告）日: 2022-09-06
• 發明（設計）人: 王張良;尋征軒;繆駿;曹廣啟
• 申請（專利權）人: 上海電氣風電集團股份有限公司
• 主分類號: F03D7/00
• 分類號: F03D7/00
• 代理公司: 上海弼興律師事務所 31283
• 代理人: 楊東明;張冉

1.一種變槳系統的防閃斷控制方法，其特征在于，所述防閃斷控制方法包括：

判斷所述變槳系統的當前通訊狀態是否正常，若否，則通過防閃斷模型獲取所述變槳系統的目標槳距角狀態設定值，根據所述目標槳距角狀態設定值控制所述變槳系統的運行；其中，所述防閃斷模型基于所述變槳系統的歷史槳距角狀態設定值輸出所述變槳系統的目標槳距角狀態設定值；所述防閃斷模型通過以下步驟獲得：

獲取若干第一周期前的若干周期下的風機運行狀態及對應的槳距角狀態設定值以作為若干第一訓練數據；

獲取若干所述第一周期下的風機運行狀態及對應的槳距角狀態設定值以作為若干第二訓練數據；

將若干所述第一訓練數據作為輸入，對應的第二訓練數據作為輸出，訓練機器學習模型以獲取所述防閃斷模型；

所述判斷所述變槳系統的當前通訊狀態是否正常的步驟后還包括：

若是，則接收當前漿距角狀態設定值及當前風機運行狀態；

判斷當前槳距角狀態設定值及當前風機運行狀態是否有效：若有效，則將存儲有效的數據，所述有效的數據作為后續通訊發生故障時所述防閃斷模型的輸入數據，所述有效的數據還作為訓練數據還作為進一步訓練所述防閃斷模型的數據；

判斷當前槳距角狀態設定值及當前風機運行狀態是否有效的步驟包括：

根據變槳最大速度在單位時間內變化率以及槳距角設定值的單位時間內變化率來設置預設的槳距角狀態設定值的第二預設范圍；

根據切入風速與切出風速設置風速范圍；

根據額定功率和允許的超發幅度設置風電機組額定功率的預設范圍；

根據風輪轉速乘以傳動鏈的變速比設置發電機轉速范圍；

當槳距角狀態設定值和風機運行狀態均位于對應的范圍內，判斷當前槳距角狀態設定值及當前風機運行狀態有效。

2.如權利要求1所述的變槳系統的防閃斷控制方法，其特征在于，所述第一訓練數據包括第一歷史數據及第一模擬數據中的至少一種，所述第二訓練數據包括第二歷史數據及第二模擬數據中的至少一種。

3.如權利要求2所述的變槳系統的防閃斷控制方法，其特征在于，當所述第一訓練數據包括所述第一歷史數據時，所述獲取若干第一周期前的若干周期下的風機運行狀態及對應的槳距角狀態設定值以作為若干第一訓練數據的步驟包括：

接收所述第一周期前的若干周期下的風機運行狀態及對應的槳距角狀態設定值；

當所述第一周期前的若干周期下的風機運行狀態位于預設風機運行狀態的第一預設范圍內，且所述第一周期前的若干周期下的槳距角狀態設定值位于預設槳距角設定值的第二預設范圍內時，將接收的所述風機運行狀態及對應的槳距角狀態設定值作為所述第一歷史數據；

當所述第二訓練數據包括所述第二歷史數據時，所述獲取若干所述第一周期下的風機運行狀態及對應的槳距角狀態設定值以作為若干第二訓練數據的步驟包括：

接收所述第一周期下的風機運行狀態及對應的槳距角狀態設定值；

當所述第一周期下的風機運行狀態位于所述預設風機運行狀態的第一預設范圍內，且所述第一周期下的槳距角狀態設定值位于所述預設槳距角設定值的第二預設范圍內時，將接收的所述風機運行狀態及對應的槳距角狀態設定值作為所述第二歷史數據。

4.如權利要求1-3任意一項所述的變槳系統的防閃斷控制方法，其特征在于，所述機器學習模型為神經網絡模型。

5.如權利要求4所述的變槳系統的防閃斷控制方法，其特征在于，所述神經網絡模型為基于小批量梯度下降算法的神經網絡模型。

6.如權利要求1所述的變槳系統的防閃斷控制方法，其特征在于，

所述判斷所述變槳系統的當前通訊狀態是否正常的步驟包括：

判斷所述當前風機運行狀態是否位于預設風機運行狀態的第一預設范圍內，及所述當前槳距角狀態設定值是否位于預設槳距角狀態設定值的第二預設范圍內：

當所述當前槳距角狀態設定值未位于預設槳距角狀態設定值的第二預設范圍內，或所述當前風機運行狀態未位于預設風機運行狀態的第一預設范圍內時，則確定判斷所述變槳系統的當前通訊狀態是否正常的結果為否。