CN107577647A - 一种风速采集装置及其机舱传递函数的标定方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种风速采集装置，包括，机舱、轮毂、第一风速仪、第二风速仪，第一风速仪和第二风速仪分别位于扫风面两侧；第一风速仪用于测量机舱风速，第二风速仪用于测量上游风速；第一风速仪、第二风速仪分别与数据采集装置连接，数据采集装置用于采集和存储机舱风速和上游风速。本发明还公开了基于上述风速采集装置的机舱传递函数的标定方法，包括如下步骤：S1、通过第一风速仪、第二风速仪分别采集机舱风速和上游风速，并将所采集的数据传输至数据采集装置；S2、根据上游风速V上游和机舱风速V机舱来确定上下游的机舱传递函数V上游=f(V机舱)。本发明能够解决通过现有技术获得的机舱传递函数误差较大的问题。
Description
技术领域
本发明涉及一种风力发电机，特别是涉及一种风力发电机风速采集装置及其机舱传递函数的标定方法。
背景技术
对于风力发电机（以下简称风机）而言，风速的大小对于风机优劣的评估至关重要，目前IEC对风机评估有着极其严苛的标准，但是由于其条件过于严苛，绝大部分风场都难以满足其条件，IEC又提出了机舱传递函数，将位于安装于机舱顶部的风速仪测量到的风速（后文称为机舱风速）修正为风机前方来风方向的自由流风速（后文简称为上游风速），但是会带来不可忽略的误差。
而申请人的在先申请，如专利名为一种风力发电机风速仪的安装方法及其安装结构”、“一种风力发电机风速仪安装方法及其自平衡式安装结构”中具有对前置风速仪（风速仪安装在风机前方）的记载。
而申请人在本案中想设计出一种在风机两侧设置风速仪以分别检测机舱风速和上游风速，并通过机舱风速和上游风速作为基础参数来拟合机舱传递函数，以降低只通过上游风速来拟合传递机舱函数所造成的误差。
发明内容
有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是提供一种风速采集装置，其能够采集到风力发电机上游风速和机舱风速。
本发明还公开了一种基于上述风速采集装置的机舱传递函数的标定方法，其通过同时利用机舱风速和上游风速拟合机舱传递函数以降低现有技术中机舱传递函数误差较大的缺陷。
为实现上述目的，本发明提供了一种风速采集装置，包括，机舱、轮毂、第一风速仪、第二风速仪，所述的第一风速仪和第二风速仪分别位于扫风面两侧；
所述的第一风速仪用于测量机舱风速，所述的第二风速仪用于测量上游风速；
所述的第一风速仪、第二风速仪分别与数据采集装置连接，所述的数据采集装置用于采集和存储机舱风速和上游风速。
一种基于上述风速采集装置的机舱传递函数的标定方法，包括如下步骤：
S1、通过第一风速仪、第二风速仪分别采集机舱风速和上游风速，并将所采集的数据传输至数据采集装置；
S2、根据上游风速V上游和机舱风速V机舱来确定上下游的机舱传递函数V上游=f(V机舱)。
作为本发明的进一步改进，S2中是根据同一时间采集的V上游和V机舱来确定机舱传递函数。
作为本发明的进一步改进，作为本发明的进一步改进，在S2中可线性回归的方式来拟合机舱传递函数。
作为本发明的进一步改进，将V机舱作为X数据，将V上游作为Y数据导入线性回归工具，再选择合适的拟合函数进行拟合后获即可获得机舱传递函数。
作为本发明的进一步改进，所述的拟合函数为三次多项式。
作为本发明的进一步改进，在S2中采用神经网络算法来获得机舱传递函数。
作为本发明的进一步改进，所述的神经网络算法包括如下内容：采集一定样本数的V机舱和在同一时间与之相对应的V上游进行训练，建立神经网络模型，并使用此模型作为机舱传递函数。
本发明的有益效果是：传统意义上的机舱传递函数，依据机舱风速，当前风机功率等信息根据贝兹理论进行数学建模、拟合，然而由于风力发电机的桨角，内部齿轮箱和变频器的损耗，空气密度（受温度，湿度影响较大）都会影响风机的功率，因此本发明通过前置风速仪直接测得上游风速，根据上游风速和机舱风速来拟合机舱传递函数，避免了由于风机内部机械因素和空气外部环境因素带来的误差。
附图说明
图1是本发明风力发电机风速采集装置具体实施方式的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明：
参见图1，一种风速采集装置，包括，机舱300、轮毂200、第一风速仪110、第二风速仪120，所述的第一风速仪110和第二风速仪120分别位于扫风面400（叶片转动的圆周面）两侧；
所述的第一风速仪110用于测量机舱风速，所述的第二风速仪120用于测量上游风速；
所述的第一风速仪110、第二风速仪120分别与数据采集装置连接，所述的数据采集装置用于接收机舱风速和上游风速的数据并进行存储。所述的数据采集装置可以是存储数据用的磁盘或硬盘等。
一种基于上述风速采集装置的机舱传递函数的标定方法，包括如下步骤：
S1、通过第一风速仪、第二风速仪分别采集机舱风速和上游风速，并将所采集的数据传输至数据采集装置或其它外部存储设备；
S2、根据上游风速V上游和机舱风速V机舱来确定上下游的机舱传递函数V上游=f(V机舱)。
进一步地，在S2中可采用线性回归的方式来拟合机舱传递函数，例如将V机舱作为X数据，将V上游作为Y数据导入任意线性回归工具（如matlab的Curve Fitting Tool），选择合适的拟合函数进行拟合即可。优选地，根据贝兹理论，可以使用三次多项式作为拟合函数。
进一步地，在S2中可以采用神经网络算法来获得机舱传递函数，具体如下：采集一定样本数的V机舱和在同一时间与之相对应的V上游进行训练，建立神经网络模型，并使用此模型作为机舱传递函数。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。
Claims (8)
1.一种风速采集装置，包括，机舱、轮毂、第一风速仪、第二风速仪，其特征是:所述的第一风速仪和第二风速仪分别位于扫风面两侧；
所述的第一风速仪用于测量机舱风速，所述的第二风速仪用于测量上游风速；
所述的第一风速仪、第二风速仪分别与数据采集装置连接，所述的数据采集装置用于采集和存储机舱风速和上游风速。
2.一种基于权利要求1所述风速采集装置的机舱传递函数标定方法，其特征是：包括如下步骤：
S1、通过第一风速仪、第二风速仪分别采集机舱风速和上游风速，并将所采集的数据传输至数据采集装置；
S2、根据上游风速V上游和机舱风速V机舱来确定上下游的机舱传递函数V上游=f(V机舱)。
3.如权利要求2所述的机舱传递函数的标定方法，其特征是：S2中是根据同一时间采集的V上游和V机舱来确定机舱传递函数。
4.如权利要求2所述的机舱传递函数的标定方法，其特征是：在S2中可线性回归的方式来拟合机舱传递函数。
5.如权利要求4所述的机舱传递函数的标定方法，其特征是：将V机舱作为X数据，将V上游作为Y数据导入线性回归工具，再选择合适的拟合函数进行拟合后获即可获得机舱传递函数。
6.如权利要求5所述的机舱传递函数的标定方法，其特征是：所述的拟合函数为三次多项式。
7.如权利要求2所述的机舱传递函数的标定方法，其特征是：在S2中采用神经网络算法来获得机舱传递函数。
8.如权利要求7所述的机舱传递函数的标定方法，其特征是：所述的神经网络算法，包括如下内容：采集一定样本数的V机舱和在同一时间与之相对应的V上游进行训练，建立神经网络模型，并使用此模型作为机舱传递函数。
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