CN104564534A - 一种风力发电场的风况监测方法 - Google Patents

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CN104564534A CN201410536124.1A CN201410536124A CN104564534A CN 104564534 A CN104564534 A CN 104564534A CN 201410536124 A CN201410536124 A CN 201410536124A CN 104564534 A CN104564534 A CN 104564534A
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李杨宇
徐尼云
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Wuhu Yangyu Electrical Technology Development Co Ltd
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    • F05—INDEXING SCHEMES RELATING TO ENGINES OR PUMPS IN VARIOUS SUBCLASSES OF CLASSES F01-F04
    • F05B—INDEXING SCHEME RELATING TO WIND, SPRING, WEIGHT, INERTIA OR LIKE MOTORS, TO MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS COVERED BY SUBCLASSES F03B, F03D AND F03G
    • F05B2260/00—Function
    • F05B2260/84—Modelling or simulation

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Abstract

本发明涉及一种风力发电场的风况监测方法，属于风力发电领域，该方法步骤包括：步骤一、测量风力发电场的各点风况参数，包括风和风向参数，并对测量参数进行标准化处理；步骤二、建立网络模型，网络模型公式为： ，式中E表示网络模型的目标函数，x,v,w表示待测参数，l0与d0分别为等式与不等式约束的个数；步骤三、测量数据输入到网络模型，进行数据校正。本发明提供的方法，能够对风力发电场测量的风况参数进行监测，检测出测量数据中的不良值，并根据已测量数据进行校正，本发明中建立使用的网络模型结合了过程机理的约束方程，具有很好的鲁棒性，解决了现有技术中风力发电中的风况多变引起的电网不稳定问题。

Description

一种风力发电场的风况监测方法
技术领域
本发明涉及风力发电领域，具体涉及一种风力发电场的风况监测方法。
背景技术
风力发电场利用风来发电，因此风的状态对其产生很大影响。从风力发电机中产生的电能受到易变化的风力的影响，因此不能始终维持一定水准，从而与现有发电机相比质量不是很好。为了维持高质量的电能，电力网的发电机应具有充分的储备力，以便能够修正风力发电机的输出的增加/减少量。但是，风力发电场的输出根据风况变化的变化率很大，因此为了稳定地运转电力网就需要大量的储备力，从而会增加整体电力网的发电费用。
随着我国风电并网容量快速增大，风速波动使得风力机组功率不稳定，给电力调度、风力机组维修带来了困难。为了整体电网的稳定性，风况的监测非常重要，但是由于我国地形、地貌比较复杂，风况更是多变不稳定，所以增大了风况的监测难度。
发明内容
为了克服现有技术中风力发电中的风况多变引起的电网不稳定问题，本发明提供一种风力发电场的风况监测方法。
本发明的技术方案是：一种风力发电场的风况监测方法，该方法步骤包括：
步骤一、测量风力发电场的各点风况参数，包括风和风向参数，并对测量参数进行标准化处理；
步骤二、建立网络模型，网络模型公式为（5）： ，式中E表示网络模型的目标函数，x,v,w表示待测参数，l0与d0分别为等式与不等式约束的个数；
步骤三、测量数据输入到网络模型，进行数据校正。
所述步骤一中测量参数进行标准化处理，公式（1）为：，式中为原始测量数据集中元素值；为测量变量取值的上、下限；；为测量数据的相对变化率，即为公式（2）：。
所述步骤二中建立网络模型的步骤为：
A.建立系统平衡约束关系方程，约束方程公式（3）为：，式中x,v,w表示待测参数，l0与d0分别为等式与不等式约束的个数；
B.建立校正模型的目标函数：对于含有n个变量参数的m组训练样本数据经标准化处理后得到目标数据集｛tpk｝，l≤p≤m，l≤k≤n，校正模型的目标训练函数公式（4）为：，式中x,v,w表示待测参数，zpk为函数输出值，｛tpk｝表示对于含有n个待测量变量参数的m组训练样本数据经标准化处理后得到的目标数据集，l≤p≤m，l≤k≤n；
C.结合步骤A和步骤B建立网络模型，对测量参数进行数据校正。
所述步骤二中建立网络模型后，模型还要用数据进行训练，训练数据为历史测量数据。
本发明有如下积极效果：本发明提供的一种风力发电场的风况监测方法，能够对风力发电场测量的风况参数进行监测，检测出测量数据中的不良值，并根据已测量数据进行校正，本发明中建立使用的网络模型结合了过程机理的约束方程，具有很好的鲁棒性，和数据校正的准确性、可靠性。
附图说明
图1 是本发明中风力发电场的风况监测方法的工作流程图；
图2 是本发明中网络模型的工作流程图；
图3 是本发明中网络模型的结构示意图。
具体实施方式
下面对照附图，通过对实施例的描述，本发明的具体实施方式如所涉及的各构件的形状、构造、各部分之间的相互位置及连接关系、各部分的作用及工作原理、制造工艺及操作使用方法等，作进一步详细的说明，以帮助本领域技术人员对本发明的发明构思、技术方案有更完整、准确和深入的理解。
一种风力发电场的风况监测方法，如图1所示，该方法步骤包括：
步骤一、测量风力发电场的各点风况参数，包括风和风向参数，并对测量参数进行标准化处理。
考虑到不同测点所对应的物理量及其变化幅度与取值范围可能有较大的差别，需要进行标准化处理，从而将原始测量数据映射到[-1，+1]区间，即：
式中为原始测量数据集中元素值；为测量变量取值的上、下限；；为测量数据的相对变化率，即：
步骤二、建立网络模型，网络模型公式为：
式中E表示网络模型的目标函数，x,v,w表示待测参数，l0与d0分别为等式与不等式约束的个数。
网络模型的建立步骤如图2所示：
A.建立系统平衡约束关系方程，约束方程公式为：
式中x,v,w表示待测参数，l0与d0分别为等式与不等式约束的个数。
B.建立网络模型的目标函数：网络的结构示意图如图3所示，对于含有n个变量参数的m组训练样本数据经标准化处理后得到目标数据集｛tpk｝，l≤p≤m，l≤k≤n，校正2网络模型的目标训练函数公式为：
式中x,v,w表示待测参数，zpk为函数输出值，｛tpk｝表示对于含有n个待测量变量参数的m组训练样本数据经标准化处理后得到的目标数据集，l≤p≤m，l≤k≤n；
C.结合步骤A和步骤B建立网络模型：
建立网络模型后，模型还要用数据进行训练，训练数据为历史测量数据对测量参数进行数据校正，本网络模型具有较高的学习效率，能够成功的进行机器训练，投入到工作实际中。
步骤三、测量数据输入到网络模型，进行数据校正。
通过基于机理特性和网络目标函数的混合建模方法，能够有效的检测出测量数据中的不良值，具有很好的鲁棒性，在多测点同时发生故障时，也能保证数据校正的准确性和可靠性。监测结果同时会显示在出来，方便电场工作人员查看，方便维修人员快速检查。
上面结合附图对本发明进行了示例性描述，显然本发明具体实现并不受上述方式的限制，只要采用了本发明的方法构思和技术方案进行的各种非实质性的改进，或未经改进将本发明的构思和技术方案直接应用于其它场合的，均在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种风力发电场的风况监测方法，其特征在于，该方法步骤包括：
步骤一、测量风力发电场的各点风况参数，包括风和风向参数，并对测量参数进行标准化处理；
步骤二、建立网络模型，网络模型公式为（5）： ，式中E表示网络模型的目标函数，x,v,w表示待测参数，l0与d0分别为等式与不等式约束的个数；
步骤三、测量数据输入到网络模型，进行测量数据校正，根据测量数据输出监测值。
2.根据权利要求1所述的风力发电场的风况监测方法，其特征在于，所述步骤一中测量参数进行标准化处理，公式（1）：，式中为原始测量数据集中元素值；为测量变量取值的上、下限；；测量数据的相对变化率，即为公式（2）：。
3.根据权利要求1所述的风力发电场的风况监测方法，其特征在于，所述步骤二中建立网络模型的步骤为：
A.建立系统平衡约束关系方程，约束方程公式（3）为：，式中x,v,w表示待测参数，l0与d0分别为等式与不等式约束的个数；
B.建立网络模型的目标函数：对于含有n个变量参数的m组训练样本数据经标准化处理后得到目标数据集｛tpk｝，l≤p≤m，l≤k≤n，网络模型的目标训练函数公式（4）为：，式中x,v,w表示待测参数，zpk为函数输出值，｛tpk｝表示对于含有n个待测量变量参数的m组训练样本数据经标准化处理后得到的目标数据集，l≤p≤m，l≤k≤n；
C.结合步骤A和步骤B建立网络模型，对测量参数进行数据校正。
4.根据权利要求1所述的风力发电场的风况监测方法，其特征在于，所述步骤二中建立网络模型后，模型还要用数据进行训练，训练数据为历史测量数据。
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