CN111472931A - 风力发电机及其控制方法和装置、计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种风力发电机及其控制方法和装置、计算机可读存储介质，所述方法包括：获取风力发电机的运行数据；根据所述运行数据和所述风力发电机的预设模型，确定所述风力发电机的推力；当所述推力大于第一推力阈值时，根据第二推力阈值、所述运行数据和所述预设模型，确定桨距角阈值；控制所述风力发电机的实时桨距角大于所述桨距角阈值；其中，所述第二推力阈值小于或等于所述第一推力阈值的大小。本申请能够确保风力发电机的安全运行与传统的推力控制策略相比，能够提高推力的控制精度以及减小发电量损失。同时，仅在推力大于第一推力阈值进行推力控制，能够减小计算量。

Description

风力发电机及其控制方法和装置、计算机可读存储介质

技术领域

本申请涉及风力发电机领域，尤其涉及一种风力发电机及其控制方法和装置、计算机可读存储介质。

背景技术

风力发电机在运行过程中，额定风速附近推力最大，过大的推力会引起塔筒载荷超限，通过控制策略降低推力对风力发电机的安全运行十分重要。

目前大多数降低推力策略采取间接控制方式。

比如，根据轮毂测得风速大小进行查表确定变桨角度，再通过变桨系统变桨以减少推力。该方法依赖风速测量准确性，每台风力发电机上的风速仪只是测量轮毂中心处的风速，而不是整个风轮面的风速，而且其大小会受到风轮转动的影响，测量准确性不高。

又比如，根据测得功率大小进行查表确定变桨角度，再通过变桨系统变桨以减少推力。此方法会对风机发电量造成较大损失；同时，间接控制方式对推力大小控制准确性不高。

此外，两种间接控制方式不能反映风机推力变化情况，推力控制的准确性不高。

发明内容

本申请提供一种风力发电机及其控制方法和装置、计算机可读存储介质。

第一方面，本申请实施例提供一种风力发电机控制方法，所述方法包括：

获取风力发电机的运行数据；

根据所述运行数据和所述风力发电机的预设模型，确定所述风力发电机的推力；

当所述推力大于第一推力阈值时，根据第二推力阈值、所述运行数据和所述预设模型，确定桨距角阈值；

控制所述风力发电机的实时桨距角大于所述桨距角阈值；

其中，所述第二推力阈值小于或等于所述第一推力阈值的大小。

可选地，所述第一推力阈值为所述风力发电机可承受的最大极限推力。

可选地，所述运行数据包括所述风力发电机的输出功率、转速和桨距角中的至少一个。

可选地，所述预设模型包括所述风力发电机的功率模型和推力模型；

所述根据所述运行数据和所述风力发电机的预设模型，确定所述风力发电机的推力，包括：

根据所述输出功率、所述转速、所述桨距角和所述功率模型，确定风轮面的等效风速；

根据所述等效风速、所述转速、所述桨距角和所述推力模型，确定所述风力发电机的推力。

可选地，所述预设模型包括所述风力发电机的功率模型和推力模型；

所述根据第二推力阈值、所述运行数据和所述预设模型，确定桨距角阈值，包括：

根据所述输出功率、所述转速、所述桨距角和所述功率模型，确定风轮面的等效风速；

根据第二推力阈值、所述等效风速、所述转速和所述推力模型，确定桨距角阈值。

第二方面，本申请实施例提供一种风力发电机控制装置，所述装置包括：

数据获取模块，用于获取风力发电机的运行数据；

计算模块，用于根据所述运行数据和所述风力发电机的预设模型，确定所述风力发电机的推力；并用于在所述推力大于第一推力阈值时，根据第二推力阈值、所述运行数据和所述预设模型，确定桨距角阈值；

执行模块，用于控制所述风力发电机的实时桨距角大于所述桨距角阈值；

其中，所述第二推力阈值小于或等于所述第一推力阈值的大小。

可选地，所述第一推力阈值为所述风力发电机可承受的最大极限推力。

可选地，所述运行数据包括所述风力发电机的输出功率、转速和桨距角中的至少一个。

可选地，所述预设模型包括所述风力发电机的功率模型和推力模型；

所述计算模块在根据所述运行数据和所述风力发电机的预设模型，确定所述风力发电机的推力时，具体用于：

根据所述输出功率、所述转速、所述桨距角和所述功率模型，确定风轮面的等效风速；

根据所述等效风速、所述转速、所述桨距角和所述推力模型，确定所述风力发电机的推力。

可选地，所述预设模型包括所述风力发电机的功率模型和推力模型；

所述计算模块在在根据第二推力阈值、所述运行数据和所述预设模型，确定桨距角阈值时，具体用于：

根据所述输出功率、所述转速、所述桨距角和所述功率模型，确定风轮面的等效风速；

根据第二推力阈值、所述等效风速、所述转速和所述推力模型，确定桨距角阈值。

第三方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现第一方面任一项所述的风力发电机控制方法。

第四方面，本申请实施例提供一种风力发电机控制装置，包括一个或多个处理器，用于实现第一方面任一项所述的风力发电机控制方法。

第五方面，本申请实施例提供一种风力发电机，包括：

检测模块；

变桨系统；和

第四方面所述的风力发电机控制装置，所述风力发电机控制装置的处理器与所述检测模块、所述变桨系统分别电连接；

其中，所述检测模块用于检测风力发电机的运行数据，并将所述运行数据传输给所述处理器；

所述处理器将桨距角阈值发送给所述变桨系统，以通过所述变桨系统控制风力发电机的实时桨距角大于所述桨距角阈值。

根据本申请实施例提供的技术方案，基于风力发电机的运行数据，确定风力发电机的推力，实现了对风力发电机的推力的实时监测，在风力发电机的推力大于第一推力阈值时，基于小于或等于第一推力阈值的第二推力阈值、风力发电机的运行数据和预设模型，确定桨距角阈值，再控制风力发电机的实时桨距角大于桨距角阈值，从而减少推力，确保风力发电机的安全运行；与传统的推力控制策略相比，能够提高推力控制精度以及减小电量损失；同时，仅在推力大于第一推力阈值进行推力控制，能够减小计算量。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。

图1是本申请一示例性实施例示出的一种风力发电机控制方法的方法流程示意图；

图2是本申请一示例性实施例示出的一种根据运行数据和预设模型，确定风力发电机的推力的实现过程示意图；

图3是本申请一示例性实施例示出的一种根据第二推力阈值、运行数据和预设模型，确定桨距角阈值的实现过程示意图；

图4是本申请一示例性实施例示出的一种风力发电机控制装置的结构框图；

图5是本申请另一示例性实施例示出的一种风力发电机控制装置的结构框图；

图6是本申请另一示例性实施例示出的一种风力发电机的结构示意图。

附图标记：

110：数据获取模块；120：计算模块；130：执行模块；

10：风力发电机控制装置；11：处理器；20：检测模块；30：变桨系统。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本申请可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本申请范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。

下面结合附图，对本申请的风力发电机及其控制方法和装置、计算机可读存储介质进行详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施方式中的特征可以相互组合。

图1是本申请一示例性实施例示出的一种风力发电机控制方法的方法流程示意图；请参见图1，所述风力发电机控制方法可以包括步骤S101～S104。

其中，在S101中，获取风力发电机的运行数据。

运行数据可以包括风力发电机的输出功率、转速和桨距角中的至少一个，示例地，在某些实施例中，运行数据为风力发电机的输出功率或转速或桨距角；在某些实施例中，运行数据包括风力发电机的输出功率和转速，或者风力发电机的输出功率和桨距角，或者风力发电机的转速和桨距角；在某些实施例中，运行数据包括风力发电机的输出功率、转速和桨距角，基于多种运行数据确定风力发电机的推力准确度更高。其中，输出功率为根据风力发电机的电压和电流确定，风力发电机的电压和电流可以通过风力发电机上的电压/电流检测模块检测获得；转速可以通过风力发电机上的转速传感器检测获得，转速传感器可以采用转速编码器，也可以采用其他类型的转速传感器；桨距角可以通过风力发电机上的角度传感器检测获得，角度传感器可以采用角度编码器，也可以采用其他类型的角度传感器。应当理解地，运行数据也可以包括风力发电机的其他运行数据。

在S102中，根据运行数据和风力发电机的预设模型，确定风力发电机的推力。

预设模型可以通过诸如观测器和/或函数模型等形式体现。

在一示例性的实施例中，预设模型包括风力发电机的功率模型和推力模型。其中，功率模型可以通过观测器或函数模型体现，推力模型也可以通过观测器或函数模型体现。

图2是本申请一示例性实施例示出的一种根据运行数据和预设模型，确定风力发电机的推力的实现过程示意图；请参见图2，根据运行数据和预设模型，确定风力发电机的推力的一种实现过程可以包括步骤S201～S202。

S201、根据输出功率、转速、桨距角和功率模型，确定风轮面的等效风速；

示例地，功率模型通过观测器体现，该观测器为基于风轮面的等效风速、风力发电机的转速、桨距角和风力发电机的功率系数(即Cp系数)作为输入，风力发电机的输出功率作为输出建立的风力发电机的功率模型。本实施例中，根据输出功率、转速、桨距角和Cp系数，反向推导确定出风轮面的等效风速。

应当理解地，功率模型也可以通过功率计算公式体现或其他功率模型体现，功率计算公式可以为现有功率计算公式。示例地，功率计算公式如下：

公式(1)中，P为输出功率；

Cp为功率系数，Cp为Ve、w和θ的函数，Cp可以预先仿真确定；

Ve为等效风速；

w为转速，即风轮转速；

θ为桨距角；

ρ为空气密度；

A为风轮面积。

S202、根据等效风速、转速、桨距角和推力模型，确定风力发电机的推力。

示例地，推力模型通过观测器体现，该观测器为基于风轮面的等效风速、风力发电机的转速、桨距角和风力发电机的推力系数(即Ct系数)作为输入，风力发电机的推力作为输出建立的风力发电机的推力模型。本实施例中，根据风轮面的等效风速、风力发电机的转速、桨距角和Ct系数，正向推导确定出风力发电机的推力。

应当理解地，推力模型也可以通过推力计算公式体现或其他推力模型体现，推力计算公式可以为现有推力计算公式。示例地，推力计算公式如下：

公式(2)中，Ft为推力；

Ct为推力系数，Ct为Ve、w和θ的函数，Ct可以预先仿真确定；

Ve为等效风速；

w为转速，即风轮转速；

θ为桨距角；

ρ为空气密度；

A为风轮面积。

在S103中，判断推力是否大于第一推力阈值。

若推力大于第一推力阈值，则进入S104；若推力小于或等于第一推力阈值，则返回S101。

在S104中，当推力大于第一推力阈值时，根据第二推力阈值、运行数据和预设模型，确定桨距角阈值，其中，第二推力阈值小于或等于第一推力阈值的大小。

本申请实施例的第一推力阈值与风力发电机可承受的最大极限推力相关，第一推力阈值可以为风力发电机可承受的最大极限推力；当然，第一推力阈值也可以稍小于风力发电机可承受的最大极限推力。

第二推力阈值与风力发电机可承受的最大极限推力也相关，在某些实施例中，第二推力阈值与第一推力阈值大小相等，示例地，第一推力阈值为风力发电机可承受的最大极限推力，此时，第一推力阈值和第二推力阈值均为风力发电机可承受的最大极限推力，如此设计，可以从经济效益的角度，以较小的发电量损失来达到减少由于推力过大导致的风力发电机损坏的风险的目的。

在某些实施例中，第二推力阈值小于第一推力阈值的大小，同样能够达到减少由于推力过大导致的风力发电机损坏的风险的目的。

图3是本申请一示例性实施例示出的一种根据第二推力阈值、运行数据和预设模型，确定桨距角阈值的实现过程示意图；请参见图3，根据第二推力阈值、运行数据和预设模型，确定桨距角阈值的实现过程可以包括步骤S301～S302。

S301、根据输出功率、转速、桨距角和功率模型，确定风轮面的等效风速；

其中，S301的具体实现过程与S201相同，此处不再赘述。

S302、根据第二推力阈值、等效风速、转速和推力模型，确定桨距角阈值。

示例地，推力模型通过观测器体现，本实施例中，根据第二推力阈值、风轮面的等效风速、风力发电机的转速和Ct系数，反向推导确定出风力发电机的桨距角阈值。

在S105中，控制风力发电机的实时桨距角大于桨距角阈值。

示例地，将风力发电机的桨距角最小值设置为桨距角阈值，当风力发电机的实时桨距角小于桨距角最小值时，将实时桨距角设置成大于桨距角最小值，确保风力发电机的实时推力不超过第一推力阈值；当风力发电机的实时桨距角大于或等于桨距角最小值时，保持实时桨距角不变即可。

风力发电机包括变桨系统，S105在具体实现时，将桨距角阈值发送给变桨系统，通过变桨系统控制风力发电机的实时桨距角大于桨距角阈值。

本申请实施例的风力发电机控制方法，基于风力发电机的运行数据，确定风力发电机的推力，实现了对风力发电机的推力的实时监测，在风力发电机的推力大于第一推力阈值时，基于小于或等于第一推力阈值的第二推力阈值、风力发电机的运行数据和预设模型，确定桨距角阈值，再控制风力发电机的实时桨距角大于桨距角阈值，从而减少推力，确保风力发电机的安全运行；与传统的推力控制策略相比，能够提高推力控制精度以及减小电量损失；同时，仅在推力大于第一推力阈值进行推力控制，能够减小计算量。

与前述种风力发电机控制方法的实施例相对应，本申请还提供了种风力发电机控制装置的实施例。

图4是本申请一示例性实施例示出的一种风力发电机控制装置的结构框图；请参见图4，所述风力发电机控制装置可以包括数据获取模块110、计算模块120和执行模块130。

其中，数据获取模块110，用于获取风力发电机的运行数据。

计算模块120，用于根据运行数据和风力发电机的预设模型，确定风力发电机的推力；并用于在推力大于第一推力阈值时，根据第二推力阈值、运行数据和预设模型，确定桨距角阈值。其中，第二推力阈值小于或等于第一推力阈值的大小。

执行模块130，用于控制风力发电机的实时桨距角大于桨距角阈值。

在一示例性的实施例中，第一推力阈值为风力发电机可承受的最大极限推力。

在一示例性的实施例中，运行数据包括风力发电机的输出功率、转速和桨距角中的至少一个。

在一示例性的实施例中，预设模型包括风力发电机的功率模型和推力模型；计算模块120在根据运行数据和预设模型，确定风力发电机的推力时，具体用于：根据输出功率、转速、桨距角和功率模型，确定风轮面的等效风速；根据等效风速、转速、桨距角和推力模型，确定风力发电机的推力。

在一示例性的实施例中，预设模型包括风力发电机的功率模型和推力模型；计算模块120在在根据第二推力阈值、运行数据和预设模型，确定桨距角阈值时，具体用于：根据输出功率、转速、桨距角和功率模型，确定风轮面的等效风速；根据第二推力阈值、等效风速、转速和推力模型，确定桨距角阈值。

上述装置中各个单元的功能和作用的实现过程具体详见上述方法中对应步骤的实现过程，在此不再赘述。

对于装置实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本申请方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

图5是本申请另一示例性实施例示出的一种风力发电机控制装置的结构框图；本申请的风力发电机控制装置10的实施例可以应用在风力发电机上。装置实施例可以通过软件实现，也可以通过硬件或者软硬件结合的方式实现。以软件实现为例，作为一个逻辑意义上的装置，是通过其所在风力发电机的处理器11将非易失性存储器中对应的计算机程序指令读取到内存中运行形成的。从硬件层面而言，如图5所示，为本申请风力发电机控制装置10所在风力发电机的一种硬件结构图，除了图5所示的处理器11、内存、网络接口、以及非易失性存储器之外，实施例中装置所在的风力发电机通常根据该风力发电机的实际功能，还可以包括其他硬件，对此不再赘述。

请参见图5，本申请实施例的风力发电机控制装置10可以一个或多个处理器11，该处理器11用于实现第一方面任一项的风力发电机控制方法。

所述处理器11可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器11也可以是任何常规的处理器等。

请参见图6，本申请实施例提供一种风力发电机，该风力发电机可以包括检测模块20、变桨系统30和图5所示实施例的风力发电机控制装置10，风力发电机控制装置10的处理器11与检测模块20、变桨系统30分别电连接。

其中，检测模块20用于检测风力发电机的运行数据，并将运行数据传输给处理器11。示例地，运行数据包括风力发电机的输出功率、转速和桨距角中的至少一个，检测模块20包括电压/电流检测模块、转速传感器和角度传感器中的至少一个。例如，运行数据包括风力发电机的输出功率、转速和桨距角，检测模块20包括电压/电流检测模块、转速传感器和角度传感器，对应检测风力发电机的输出功率、转速和桨距角。当然，检测模块20也可以包括其他，从而检测获得风力发电机的其他运行数据。

处理器11将桨距角阈值发送给变桨系统30，以通过变桨系统30控制风力发电机的实时桨距角大于桨距角阈值。示例地，变桨系统30将风力发电机的桨距角最小值设置为桨距角阈值，当风力发电机的实时桨距角小于桨距角最小值时，变桨系统30将实时桨距角设置成大于桨距角最小值，确保风力发电机的实时推力不超过第一推力阈值；当风力发电机的实时桨距角大于或等于桨距角最小值时，变桨系统30保持实时桨距角不变即可。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器11执行时实现第一方面任一项的风力发电机控制方法。

所述计算机可读存储介质可以是前述任一实施例所述的风力发电机的内部存储单元，例如硬盘或内存。所述计算机可读存储介质也可以是风力发电机的外部存储设备，例如所述设备上配备的插接式硬盘、智能存储卡(Smart Media Card，SMC)、SD卡、闪存卡(Flash Card)等。进一步的，所述计算机可读存储介质还可以既包括风力发电机的内部存储单元也包括外部存储设备。所述计算机可读存储介质用于存储所述计算机程序以及所述风力发电机所需的其他程序和数据，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

以上所述仅为本申请的较佳实施例而已，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请保护的范围之内。

Claims (13)

1.一种风力发电机控制方法，其特征在于，所述方法包括：

获取风力发电机的运行数据；

根据所述运行数据和所述风力发电机的预设模型，确定所述风力发电机的推力；

当所述推力大于第一推力阈值时，根据第二推力阈值、所述运行数据和所述预设模型，确定桨距角阈值；

控制所述风力发电机的实时桨距角大于所述桨距角阈值；

其中，所述第二推力阈值小于或等于所述第一推力阈值的大小。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一推力阈值为所述风力发电机可承受的最大极限推力。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运行数据包括所述风力发电机的输出功率、转速和桨距角中的至少一个。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设模型包括所述风力发电机的功率模型和推力模型；

所述根据所述运行数据和所述风力发电机的预设模型，确定所述风力发电机的推力，包括：

根据所述输出功率、所述转速、所述桨距角和所述功率模型，确定风轮面的等效风速；

根据所述等效风速、所述转速、所述桨距角和所述推力模型，确定所述风力发电机的推力。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设模型包括所述风力发电机的功率模型和推力模型；

所述根据第二推力阈值、所述运行数据和所述预设模型，确定桨距角阈值，包括：

根据所述输出功率、所述转速、所述桨距角和所述功率模型，确定风轮面的等效风速；

根据第二推力阈值、所述等效风速、所述转速和所述推力模型，确定桨距角阈值。

6.一种风力发电机控制装置，其特征在于，所述装置包括：

数据获取模块，用于获取风力发电机的运行数据；

计算模块，用于根据所述运行数据和所述风力发电机的预设模型，确定所述风力发电机的推力；并用于在所述推力大于第一推力阈值时，根据第二推力阈值、所述运行数据和所述预设模型，确定桨距角阈值；

执行模块，用于控制所述风力发电机的实时桨距角大于所述桨距角阈值；

其中，所述第二推力阈值小于或等于所述第一推力阈值的大小。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一推力阈值为所述风力发电机可承受的最大极限推力。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述运行数据包括所述风力发电机的输出功率、转速和桨距角中的至少一个。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述预设模型包括所述风力发电机的功率模型和推力模型；

所述计算模块在根据所述运行数据和所述风力发电机的预设模型，确定所述风力发电机的推力时，具体用于：

根据所述输出功率、所述转速、所述桨距角和所述功率模型，确定风轮面的等效风速；

根据所述等效风速、所述转速、所述桨距角和所述推力模型，确定所述风力发电机的推力。

10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述预设模型包括所述风力发电机的功率模型和推力模型；

所述计算模块在在根据第二推力阈值、所述运行数据和所述预设模型，确定桨距角阈值时，具体用于：

根据所述输出功率、所述转速、所述桨距角和所述功率模型，确定风轮面的等效风速；

根据第二推力阈值、所述等效风速、所述转速和所述推力模型，确定桨距角阈值。

11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1至5任一项所述的风力发电机控制方法。

12.一种风力发电机控制装置，其特征在于，包括一个或多个处理器，用于实现如权利要求1-5中任一项所述的风力发电机控制方法。

13.一种风力发电机，其特征在于，包括：

检测模块；

变桨系统；和

权利要求12所述的风力发电机控制装置，所述风力发电机控制装置的处理器与所述检测模块、所述变桨系统分别电连接；

其中，所述检测模块用于检测风力发电机的运行数据，并将所述运行数据传输给所述处理器；

所述处理器将桨距角阈值发送给所述变桨系统，以通过所述变桨系统控制风力发电机的实时桨距角大于所述桨距角阈值。

Images