CN101235799A - 用于优化风力涡轮机操作的方法 - Google Patents

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CN101235799A CNA2008100094605A CN200810009460A CN101235799A CN 101235799 A CN101235799 A CN 101235799A CN A2008100094605 A CNA2008100094605 A CN A2008100094605A CN 200810009460 A CN200810009460 A CN 200810009460A CN 101235799 A CN101235799 A CN 101235799A
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Abstract

提供优化风力涡轮机操作的方法，该方法包括步骤：(a)将所述风力涡轮机的至少一个控制参数调节至预先确定的初始值；(b)测量所述风力涡轮机的至少一个响应变量和指示风力涡轮机环境条件的至少一个进一步变量；(c)重复步骤(b)N次，其中N是预先确定的整数，其中所述至少一个控制参数在每次重复时变动；(d)确定该至少一个控制参数相对于该至少一个响应变量和指示环境条件的该至少一个进一步变量的测量关系；(e)从所述测量关系确定所述至少一个控制参数相对于所述响应变量的优化值；以及(f)将所述至少一个控制参数的设定值调节至所述优化值。

Description

用于优化风力涡轮机操作的方法
技术领域
本发明涉及控制工程领域，特别是涉及控制风力涡轮机的操作。此外，本发明涉及具有控制系统的风力涡轮机。
背景技术
风力涡轮机的性能取决于很多因素，其可以主要分成三个不同的类：环境条件、内在涡轮机属性和可控涡轮机属性。此外，这些因素很多是相互依赖的，但其之间的关系是不确定或未知的。由于只有可控涡轮机属性能够由涡轮机控制器主动地影响，例如叶片俯仰、转子速度、偏航角等，已经开发了理论涡轮机模型以预测用于不同环境条件、内在涡轮机属性和相应的控制器设定值的涡轮机响应和/或涡轮机性能。
然而，这种理论模型的基础是不确定的。例如，误差或隐藏损伤可能在制造过程中、在输运和安装期间或在传感器以及控制器设定点的校准中发生。另外，涡轮机的内在属性可能随着时间改变，例如由叶片表面的劣化，接合点的松开等。另外，使用理论模型关键需要关于像风力速度、风力方向、空气密度等真实环境条件的可靠信息。然而，由传感器测量的环境条件数据由于在涡轮机处(例如在滑流内)的传感器位置、传感器漂移、不完善的制造或其他原因可能具有系统误差。最后，理论模型基于几个假设，且也必须进行近似以提供模型的实践方案。因而，理论模型本身以及用于模型的输入数据从具体地点的具体涡轮机的真实条件偏离。结果，涡轮机控制不是最优的。
发明内容
鉴于上述缺陷，提供优化风力涡轮机操作的方法，该方法包括步骤：(a)将所述风力涡轮机的至少一个控制参数调节至预先确定的初始值；(b)测量所述风力涡轮机的至少一个响应变量和指示风力涡轮机环境条件的至少一个进一步变量；(c)重复步骤(b)N次，其中N是预先确定的整数，其中所述至少一个控制参数在每次重复时变动；(d)确定该至少一个控制参数相对于该至少一个响应变量和指示环境条件的该至少一个进一步变量之间的测量关系；(e)从所述测量关系确定所述至少一个控制参数相对于所述响应变量的优化值；以及(f)将所述至少一个控制参数的设定点调节至所述优化值。
上述方法基于风力涡轮机响应的测量值相对于用于具体环境条件的主动调节控制器设定值建立关系。因而，控制器对具有具体内在属性且在具体环境条件期间安装在具体地点处的具体涡轮机优化。因此，由计算、制造、安装以及操作的变化或误差引起的控制器设定值远离它们的最优值的偏差能够用上述方法校正。另外，由于上述方法建立测量信号和控制器设定值之间一致的关系，不再需要真实环境条件的知识。
本发明的进一步方面、优势和特征从从属权利要求、说明书和附图显而易见。
根据本发明的进一步实施例，提供获得用于风力涡轮机的优化控制器设定点的方法，该方法包括步骤：(a)定义所述风力涡轮机的性能变量的子空间；(b)定义所述风力涡轮机的环境条件变量的子空间；(c)定义所述风力涡轮机的控制变量的子空间；(d)确定所述控制变量子空间中的控制变量值序列；(e)根据所述序列调节控制变量且对所述序列中的控制变量的每个值，分别进行所述性能变量和所述环境条件变量值的至少一个短期测量；(f)计算所述测量性能变量值相对于预先确定的预期响应行为的残差；(g)从所述测量性能变量值的残差获得所述控制变量的优化值。
根据本发明的另一实施例，提供风力涡轮机，风力涡轮机包括测量风力涡轮机的响应变量的第一传感器；测量指示风力涡轮机环境条件的变量的第二传感器；以及控制风力涡轮机的控制参数的控制器，其中控制器适于主动调节控制参数，获得所述第一和第二传感器的测量值，且通过所述传感器数据的残差分析建立所述控制参数和所述响应变量之间的测量关系，控制器进一步适于从所述测量关系获得所述控制参数的优化控制器设定点。
附图说明
对本领域的普通技术人员来说的本发明的完整且能够实现的披露，包括其最佳模式，在说明书的剩余部分更特定地阐述，包括参考附图，其中：
图1显示根据本发明的实施例的风力涡轮机；
图2显示根据本发明的实施例的方法的流程图；
图3显示根据本发明的进一步的实施例的方法的流程图；
图4显示根据本发明的实施例的俯仰(pitch)和输出功率之间的测量关系简图；
图5显示根据本发明的又一实施例的方法的流程图；
图6显示解释根据图5中所示的方法的子空间的定义的简图。
具体实施方式
现在将进行本发明不同实施例的详细参考，其一个或更多示例在图中图示。每个示例通过本发明的解释的方式提供，且不意味着本发明的限制。例如，作为一个实施例的部分图示或描述的特征能够用于其他实施例或与其他实施例结合以产生又一进一步的实施例。本发明意欲包括这种修改和变型。
图1显示根据本发明的实施例的风力涡轮机。其中，风力涡轮机100包括塔架110，在塔架的顶部装配舱体120。转子毂130装配到舱体120的侧向端侧且转子叶片140固定到毂130。在风力涡轮机的操作期间，转子叶片130捕获风能且驱动毂130围绕大致水平的旋转轴线旋转。毂130的旋转传递到轴150上以驱动发电机160。因而，电能从风能产生且能够供应到公用电网。
风力涡轮机包括控制器200以控制涡轮机的操作。控制器200适于调节许多可控的涡轮机属性。例如，控制器200连接到俯仰驱动器145，从而转子叶片140的俯仰角能够由控制器200调节。另外，控制器200连接到发电机160，从而发电机160的电力参数由控制器200控制。本领域中普通技术人员应当理解的是，这些仅为能够由控制器200控制的许多控制变量的示例。由控制器200控制的典型的其他控制变量包括偏航角和转子速度。
另外，风力涡轮机包括传感器300以测量发电机160的功率输出，例如通过测量电压和/或电流。同样，风力涡轮机100包括风速计400，其适于测量作为环境条件变量的风力速度和可选地风力方向。风速计400包括数据接口405，其适于将风速计400的测量转化为适当的数据格式。由传感器300，400捕获的数据提供给控制器200，控制器利用测量数据用于涡轮机控制。本领域中普通技术人员应当理解的是，这些仅为能够由这些和/或附加的传感器测量的许多环境条件变量和涡轮机响应变量的示例。特定地，环境条件变量可以包括涡轮机地点、风力速度、风力方向、日期、时间、年、空气密度、温度、空气湍流、空气压力、以及降雨条件。另外，响应变量可以包括功率输出、机械载荷、空气动力学载荷、涡轮机振动、以及噪音排放。
控制器200适于实施根据本发明实施例的优化方法。能够在控制器200中实施的方法的不同实施例现在将在以下参考图2到6描述。
图2显示根据本发明的第一实施例的方法的流程图。其中，在步骤201中优化方法开始之后，在步骤202中，风力涡轮机的至少一个控制参数调节至预先确定的初始值。
接着，在步骤203中，测量风力涡轮机的至少一个响应变量和指示环境条件的至少一个进一步变量。在该上下文中，应当理解的是，控制参数可以包括叶片俯仰、偏航角、转子速度以及发电机控制参数的至少一个，响应变量可以包括功率输出、机械载荷、空气动力学载荷、涡轮机振动、噪音排放的至少一个，且环境条件变量可以包括涡轮机地点、风力速度、风力方向、日期、时间、年、空气密度、温度、空气湍流、空气压力、降雨的至少一个。典型地，测量作为短期测量执行，从而在测量期间风力涡轮机的环境条件是大致恒定的。具体地，典型的测量持续时间在1到10秒之间变动，更典型地在1和5秒之间或甚至仅为1秒。由于短期测量，环境条件中的变动对响应变量的影响能够被很大程度地排除。因此，主动调节的控制器参数和测量的响应变量之间的一致关系能够确定。当然，仍然需要测量环境条件以确认在测量期间它的变化能够被忽略。如图2中所示，作为可选特征，对于相同的控制参数设定值测量能够重复一次或更多次。因而，形成用于测量数据的统计分析的足够的数据库。例如，具体的控制器设定值能够维持大约5分钟的测量周期，而进行2秒持续时间的短时间测量。因而，在5分钟的测量周期内收集150个数据点。
在下一步骤204中，检查多久一次执行上述测量。典型地，预先确定要执行测量的控制参数的N个不同值，其中N是正整数。如果有小于预定的N个测量，在步骤205中，该至少一个控制参数变换到它的下一值且在步骤203中用新的控制器设定值，即对于控制参数的新的值执行测量。例如，测量可以对控制参数的12个不同值进行，从而在上述示例中在1个小时内收集1800个数据点，每个数据点代表给定控制器设定值的2秒测量。作为进一步可选特征，整个测量循环可以重复一次或更多次，即步骤202到205可以在步骤204中已经确定测量循环完成以后再次被执行。例如，在上述示例中可以预定5个完整的循环，从而在5小时测量内收集9000个数据点。因而，能够获得用于以下分析的足够的数据库。
接着，在步骤206中，确定该至少一个控制参数和该至少一个响应变量之间的测量关系。典型地，步骤206包括计算响应变量相对于预先确定的响应曲线或函数的残差。在当前方法首先应用于具体涡轮机时，预先确定的响应函数是已经实施在涡轮机控制器中的理论地和/或经验地预先确定的响应函数。然而，此后通过当前方法获得的测量关系能够用作预先确定的响应曲线。因而，能够校验所获得的关系或在涡轮机行为中的改变能够被检测。典型地，控制参数值、残差和环境条件数据被存储(bin)以获得不同变量之间的测量关系。由于控制参数和响应变量之间的关系从测量值确定，不再需要记录的数据代表真实的条件，仅只要他们保持如此一致的关系。因而，从测量关系获得的控制器参数的最优值是“真实的”最优值，尽管它在理论涡轮机模型中可能不是最优的。另外，当环境条件改变时，例如从夏天到冬天，或内在涡轮机属性改变时，例如转子叶片表面的劣化，通过所述实施例确定的“真实的”最优值可能随着时间的过去而变化。因此，通过根据实施例之一的方法确定的最优控制器设定值将总是相对于优化方法在其上执行的具体涡轮机的具体条件而优化。
最后，在步骤207中，该至少一个控制器参数的设定点设定为先前所确定的最优值。因而，由于控制器能够根据它的具体内在属性和环境条件控制涡轮机，风力涡轮机的操作被优化。
综上所述，根据本发明的实施例通过某些控制参数的受控变化来利用响应变量中的系统变差。这些受控变化的结果在短时间周期期间被测量，以排除外部因素的影响。分析短时间测量期间获取的测量数据揭示了控制参数和响应变量之间的测量关系。控制参数的设定点的最优值能够从测量关系获得，设定点对于具有具体涡轮机属性和具体环境条件的具体涡轮机是最优的。如果任何这些条件改变，从而它们位于一定界限之外，优化程序能够重复。同样，优化过程能以定期间隔预定，以检验控制器设定值仍是最优的。
另外，本领域中普通技术人员应当理解的是，所述方法能够采用以建立单个控制参数和单个响应变量之间的关系，而且能够采用以建立两个或更多控制参数和单个响应变量之间的关系。因而，控制参数之间的相互影响能够确定且理解。同样，不但可以相对于一个响应变量(例如功率输出)，而且可以同时相对于又一响应变量(例如机械载荷)优化涡轮机控制。同样，环境条件(例如温度、压力、降雨等)的改变能够在分析中考虑。
图3显示根据本发明的进一步的实施例的方法的流程图。其中，上述方法应用于特定的示例。优化的目的在于优化叶片俯仰控制器设定值，用于部分载荷条件中，即在低风力速度期间的最大功率输出(步骤301)。在第一步骤302中，优化程序在风力速度在7和12m/s之间变动的一天，即在具有足够环境条件的一天开始。接着，俯仰、功率和风力速度选定为相关数据且测量周期的持续时间设定为1秒(步骤303)。在以下步骤304中，所有三个叶片的叶片俯仰设定为参考俯仰减2度且收集功率和风力速度数据。该设定值维持3分钟，从而收集1秒测量的3×60＝180个数据点。然后，控制器增加俯仰0.4度且重复3分钟测量循环以获得新的俯仰值的另一180个数据点。这在俯仰增加0.4度的情况下再次重复，直到达到参考俯仰加2度的上端点。因而，在33分钟内收集了总共3×60×11＝1980个1秒测量数据点。完成之后，测量循环重复接下的六个小时左右。由于测量循环能够在几乎一个小时内完成两次，在一下午内收集总共3×60×11×12＝23760个1秒测量数据点。接着，数据通过计算测量功率值相对于预期功率值的残差而分析(步骤306)。由于该分析基于大量的短时间测量，结果很大程度上独立于实际风力速度。最后，获得叶片俯仰和功率输出在部分载荷的测量关系(步骤307)，以找到控制器设定点的最优俯仰值。该关系通过绘出所存储的功率残差相对于所存储的俯仰值而建立。该结果显示在图4中。其中，可以看出，旧的最优值，即在0度参考俯仰的实际控制器设定点是次优的。取而代之，在+0.8度处确定新的最优值。因此，控制器设定点增加+0.8度以在部分载荷条件获得更好的涡轮机性能。本领域中普通技术人员应当理解的是，上述方法只依赖于俯仰和输出功率之间的测量关系。因而，即使转子叶片的实际俯仰角偏离它的希望值，例如由于传感器故障，仍可以确定最优的控制器设定点值。因此，当前方法克服基于理论涡轮机模型的控制策略的缺陷。
图5显示根据本发明的又一实施例的方法的流程图。根据当前实施例的方法基于以下。风力涡轮机可以理解为以特定方式响应于特定输入的复杂系统。风力涡轮机的响应能够以不同的性能变量Pi描述，1≤i≤N，其可以包括功率输出、机械载荷、空气动力学载荷、涡轮机振动、或噪音排放。涡轮机性能通过涡轮机的环境条件Zj，1≤j≤M、控制参数Yk，1≤k≤L、以及内在属性Xs，1≤s≤Q支配，环境条件Zj可以包括涡轮机地点、风力速度、风力方向、日期、时间、年、空气密度、温度、空气湍流、空气压力以及降雨条件，控制参数Yk可以包括叶片俯仰、偏航角、转子速度、或发电机控制参数，内在属性Xs可以包括转子叶片的直径、发电机的极数量等。涡轮机性能/响应和输入变量之间的关系由以下对于Pi的方程表示，
P＝f(X，Y，Z)
或
Pi＝fi(X1，...，XQ，Y1，...，YL，Z1，...，ZM).
本领域中普通技术人员应当理解的是，仅控制参数Yk能够被主动控制，而Xs和Zj可以独立于涡轮机控制变动。因此，控制参数Yk必须确定为Xs和Zj的函数
Y＝f(X，Z)
或
Yk＝fk(X1，...，XQ，Z1，...，ZM)
典型地，一些性能变量比其他性能变量更关心，且同样，能够理论地或经验地显示，一些控制参数比其他控制参数更多地影响这些性能变量。
由于如上情况，根据当前实施例的方法首先定义待优化的关心的性能变量的子空间。这通过选择待同时优化的性能变量的子集Pi1，...，PiN完成(步骤502)。接着，在步骤503中通过选择环境条件变量子集Zj1，...，ZjM定义环境条件变量的子空间。最后，选择控制变量子集Yk1，...，YkL以定义性能变量Pi1，...，PiN将在其上优化的控制变量的子空间(步骤504)。定义这样的子空间的简单示例在图6中显示。其中，待优化的性能变量P是功率输出，选择用于优化的环境条件变量Z是风力速度，且待优化的控制参数Y是叶片俯仰。因此，图6中所示的示例类似于图3中所述的实施例。
接着，在步骤505中确定控制变量值的序列{(Yk1，...，YkL)1，....，(Yk1，...，YkL)R}，从而序列大致覆盖由控制变量Yk定义的子空间的关心的部分。例如，在图6中R设定为5，从而叶片俯仰的5个值的序列确定。这些序列的两个显示在图6中，其中第一序列(点)是关于部分载荷状况(较低的风力速度)，而第二序列(正方形)是关于全载荷状况(高的风力速度)。在下一步骤506中，涡轮机控制器根据预先确定的序列主动地调节控制变量Yk1，...，YkL且测量性能变量Pi1，...，PiN的值和环境条件变量Zj1，...，ZjM的值。典型地，测量作为1到10秒长度的短期测量执行，更典型地1到3秒长度，从而环境条件变量Zj1，...，ZjM在测量周期期间大致恒定。因而，对于根据预先确定的序列的任何控制器设定值收集测量数据。作为可选特征，测量可以根据希望的频率重复，以增加收集的数据点的数量。特定地，许多短期测量可以对序列内的控制变量(Yk1，...，YkL)r的相同值重复。例如，具体的控制器设定值(Yk1，...，YkL)r可以维持12分钟而重复性能变量Pi1，...，PiN和环境条件变量Zj1，...，ZjM的3秒测量。因而，在12分钟测量周期内，对具体控制器设定值(Yk1，...，YkL)r收集了240个数据点。在图6的示例中，五个控制器设定值的整个序列能够在一个小时内测量，从而收集1200个数据点，稍后的统计分析能够基于这些数据点。作为另一可选特征，整个序列的测量可以根据希望的频率和/或根据环境条件的允许重复。例如，1小时序列测量可以重复六次，从而在六个小时测量周期内收集7200个数据点。例如，如果在三小时测量之后风力速度增加到全载荷状况，序列可以在该点中断且在另一天当风力速度再次在部分载荷状况内时继续。
在下一步骤506中，对每个控制器设定值计算测量的性能变量相对于预期性能变量的残差
(Ri1，...，RiN)r＝(Pi1，...，PiN)r measured-(Pi1，...，PiN)r expected
在该情况下，已经对相同的控制器设定值(Yk1，...，YkL)r进行许多测量，残差(Ri1，...，RiN)r被存储以获得控制器设定值和涡轮机性能之间的测量关系。最后，控制器设定值(Yk1，...，YkL)r的最优值在步骤508中从测量关系确定。最优值能够用于调节控制器设定点，从而涡轮机操作优化。
尽管上述实施例已经关于仅一个控制参数(俯仰)、仅一个环境条件变量(风力速度)、以及仅一个性能变量(功率输出)解释，本领域中普通技术人员应当理解的是，所述优化方法的原理也可以应用于两个或更多控制参数相对于两个或更多性能变量以及/或考虑两个或更多环境条件变量的同时优化。在任何这些实施中，引入涡轮机控制参数的主动变化以测量涡轮机的响应，从而检测影响涡轮机性能的变量的实际相互依赖性。因而，控制器设定值和涡轮机性能之间的一致的关系建立，而不管所获取的传感器数据是否代表“真实”的条件。
根据本发明的更进一步的实施例，确定测量关系的上述构思甚至能够用于检测和校正传感器漂移或传感器信号中的突变，例如由于失效、磨损及撕坏或由于维护人员偶然压靠风向标。特定地，传感器漂移难于检测，由于它可能被误认为环境条件的渐变。然而，如果根据本发明实施例的优化方法定期地在具体涡轮机上执行，传感器漂移也导致控制器设定点中的漂移。因而，如果检测到两者之间的相关性，这是传感器漂移的强的指示器。因此，传感器漂移可以通过将适当的偏差或偏移应用到有缺陷的传感器信号而校正。类似地，传感器信号中的突变可以通过应用这样的偏差或偏移而校正。
该书面说明书使用示例以披露本发明，包括最佳模式，且也使得本领域中普通技术人员能够进行和使用本发明。尽管本发明已经以不同具体实施例形式描述，本领域中普通技术人员应当认识到，本发明能够以在权利要求书的精神和范围内的修改实践。尤其是，上述实施例的相互非专用特征可以彼此组合。本发明要求保护的范围由权利要求书限定，且可以包括对本领域中普通技术人员显而易见的其他示例。这样的其他示例意欲在权利要求书的范围内，如果它们具有未区别于权利要求书的字面语言的结构元件，或如果它们包括与权利要求书的字面语言没有实质性区别的等同结构元件。
零件列表
100风力涡轮机
110塔架
120舱体
130毂
140转子叶片
145俯仰驱动器
150轴
160发电机
200控制器
300传感器
400风速计
405接口

Claims (10)

1.一种优化风力涡轮机操作的方法，包括步骤：
(a)将所述风力涡轮机的至少一个控制参数调节至预先确定的初始值；
(b)测量所述风力涡轮机的至少一个响应变量和指示风力涡轮机环境条件的至少一个进一步变量；
(c)重复步骤(b)N次，其中N是预先确定的整数，其中所述至少一个控制参数在每次重复时变动；
(d)确定该至少一个控制参数相对于该至少一个响应变量和指示环境条件的该至少一个进一步变量之间的测量关系；
(e)从所述测量关系确定所述至少一个控制参数相对于所述响应变量的优化值；
(f)将所述至少一个控制参数的设定点调节至所述优化值。
2.根据权利要求1所述的方法，其中测量进行1到10秒。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中步骤(b)用所述至少一个控制参数的相同值重复至少一次。
4.根据前述权利要求的任何一项所述的方法，其中步骤(a)到(c)重复至少一次。
5.根据前述权利要求的任何一项所述的方法，其中两个或更多控制参数被主动地调节，以确定两个或更多控制参数的优化值。
6.根据前述权利要求的任何一项所述的方法，其中两个或更多响应变量被测量，以确定至少所述控制参数相对于两个或更多响应变量的优化值。
7.根据前述权利要求的任何一项所述的方法，其中确定测量关系的步骤(d)包括：
(d1)获取响应变量相对于预先确定的响应曲线的残差；
(d2)存储残差且存储控制参数值以获取测量关系。
8.根据前述权利要求的任何一项所述的方法，其中该至少一个控制参数从包括：叶片俯仰、偏航角、转子速度以及发电机控制参数的集合选择，和/或该至少一个响应变量从包括：功率输出、机械载荷、空气动力学载荷、涡轮机振动、噪音排放的集合选择，和/或该至少一个指示环境条件的变量从包括：涡轮机地点、风力速度、风力方向、日期、时间、年、空气密度、温度、空气湍流、空气压力、降雨的集合选择。
9.根据前述权利要求的任何一项所述的方法，其中传感器漂移通过检测在步骤(e)中获得的至少一个控制器设定点的漂移而检测。
10.一种风力涡轮机，包括：
测量风力涡轮机响应变量的第一传感器；
测量指示风力涡轮机环境条件的变量的第二传感器；
控制风力涡轮机的控制参数的控制器，其中控制器适于执行根据权利要求1到9的任何一项所述的方法。
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