[發明專利]一種基于數字孿生的虛實交互風電場風力監測系統及應用

在審

• 申請號: 202110987657.1
• 申請日: 2021-08-26
• 公開（公告）號: CN113780375A
• 公開（公告）日: 2021-12-10
• 發明（設計）人: 沈小軍
• 申請（專利權）人: 同濟大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06F17/18;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 上海科盛知識產權代理有限公司 31225
• 代理人: 丁云

1.一種基于數字孿生的虛實交互風電場風力監測系統，其特征在于，該系統包括：

實體傳感器陣列：用于實時采集風電場中各個風電機組的風力數據；

虛擬傳感器陣列：與實體傳感器陣列中的實體傳感器一一匹配對應；

交互平臺：用于將實體傳感器與虛擬傳感器進行關聯映射，包括對實體傳感器的風力數據的異常診斷、對虛擬傳感器的虛擬風速的預測和整定。

2.根據權利要求1所述的基于數字孿生的虛實交互風電場風速監測系統，其特征在于，所述的交互平臺包括：

故障互診群落劃分模塊：用于將實體傳感器陣列中的實體傳感器劃分為多個故障互診群落；

異常狀態診斷模塊：設置多個，一個異常狀態診斷模塊對應一個故障互診群落，在各個故障互診群落內基于各個實體傳感器的測量數據進行異常狀態診斷，確定發生異常的實體傳感器；

風速預測和整定模塊：設置多個，一個風速預測和整定模塊對應一個故障互診群落，對于未發生異常的實體傳感器，將實體傳感器的測量風速直接關聯至虛擬傳感器，對于發生異常的實體傳感器，建立虛擬傳感器的風速預測和整定模型進行虛擬風速的預測和整定。

3.根據權利要求2所述的基于數字孿生的虛實交互風電場風速監測系統，其特征在于，所述的故障互診群落劃分模塊基于實體傳感器對應機組的機組偏航數據對機組風速空間相關性進行篩選，篩選風速空間相關性較高的多臺機組作為關聯機組并劃分至一個故障互診群落，進而將對應實體傳感器劃分至一個故障互診群落。

4.根據權利要求2所述的基于數字孿生的虛實交互風電場風速監測系統，其特征在于，所述的異常狀態診斷模塊包括：

風速異常時段確定單元：基于故障互診群落中實體傳感器的風速時序流確定存在風速異常數據的時間區間；

異常傳感器定位單元：在存在風速異常數據的時間區間內對基于風速相關性交叉對比定位發生異常的實體傳感器。

5.根據權利要求4所述的基于數字孿生的虛實交互風電場風速監測系統，其特征在于，所述的風速異常時段確定單元確定存在風速異常數據的時間區間的方式包括：

獲取各采樣時刻點故障互診群落內各實體傳感器測量的風速方差；

將風速方差作為確定異常的變點指標，基于分位算法確定變點方差閾值；

將風速方差大于變點方差閾值的時間區間確定為存在風速異常數據的時間區間。

6.根據權利要求4所述的基于數字孿生的虛實交互風電場風速監測系統，其特征在于，所述的異常傳感器定位單元定位發生異常的實體傳感器的方式包括：

滾動計算任意兩個實體傳感器測量的風速的相關性，選取相關性系數小于設定閾值的實體傳感器，將出現次數最多的實體傳感器確定為發生異常。

7.根據權利要求2所述的基于數字孿生的虛實交互風電場風速監測系統，其特征在于，所述的風速預測和整定模型包括依次級聯的風速預測模型以及風速整定模型，所述的風速預測模型基于故障互診群落內與異常實體傳感器風速相關性最優的上風向實體傳感器的測量風速對異常實體傳感器的風速進行預測，所述的風速整定模型基于異常實體傳感器的測量風速對預測風速進行整定確定最終的虛擬風速。

8.根據權利要求7所述的基于數字孿生的虛實交互風電場風速監測系統，其特征在于，所述的風速預測模型包括雙向長短期記憶神經網絡模型。

9.根據權利要求7所述的基于數字孿生的虛實交互風電場風速監測系統，其特征在于，所述的風速整定模型的數學表達式為：

其中，v_t^vir表示t時刻的整定風速，v_t^map表示t時刻的預測風速，v_t表示t時刻預測的異常實體傳感器的實測風速，ξ_MAPE表示風速預測模型的MAPE誤差，n表示預測時間序列中的時刻總數。

10.一種如權利要求1～9任意一項所述的基于數字孿生的虛實交互風電場風速監測系統的應用，其特征在于，所述的基于數字孿生的虛實交互風電場風速監測系統用于風速監控并控制風電機組運行，當實體傳感器陣列中的實體傳感器發生異常時，采用虛擬傳感器陣列中與異常實體傳感器對應的虛擬傳感器的虛擬風速控制風電機組運行，當異常實體傳感器恢復正常后，采用實體傳感器的測量風速控制風電機組運行。