CN111765052A - 风力发电机组的风速修正方法、装置、系统及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了风力发电机组的风速修正方法、装置、系统及存储介质，获取风力发电机组当前时段的整机利用效率值，基于整机利用效率阈值，判断整机利用效率值是否异常；若整机利用效率值异常，则获取风力发电机组当前时段的发电功率，判断风力发电机组的发电功率是否正常；若发电功率正常，则通过风力发电机组当前时段的发电功率计算得到风力发电机组的测风系统的第一理论风速，将第一理论风速、其它风力发电机组的当前时段的风速之间的当前风速关系与风力发电机组及其它风力发电机组历史时段的风速之间的历史风速关系拟合，确定修正风速。本申请实施例能够提升风力发电机组风速值的准确性，便于风力发电机组基于修正后的风速值进行相应的控制操作。
Description
技术领域
本申请涉及风力发电机组的控制技术领域，具体而言，本申请涉及一种风力发电机组的风速修正方法、装置、系统及存储介质。
背景技术
现有技术中风力发电机组测风系统受尾流等因素的影响，无法非常准确的测量出实际风速，因而一般需要通过一定的系数对测风系统的测量数据进行修正，然而受不同地域条件、风电场地形地貌以及风力发电机组不同机型等因素的影响，很难准确的给出确定的测风系统修正系数。机组实际呈现给业主的功率曲线一般是通过SCADA(SupervisoryControl And Data Acquisition)系统根据风机风力发电机组测风系统以及发电功率实时显现当前机组的功率曲线，由于对测风系统的风速修正不准确，从而导致呈现给业主的功率曲线不准确，进而引发一些不必要的合同纠纷。
如何提升风力发电机组测风系统数据的准确性，成为亟待解决的问题。
发明内容
本申请针对现有方式的缺点，提出一种风力发电机组的风速修正方法、装置、系统及存储介质，用以解决现有技术中风力发电机组的测风系统数据不准确的技术问题。
第一方面，本申请实施例提供了风力发电机组的风速修正方法，其中，获取风力发电机组当前时段的整机利用效率值，基于预先设定的整机利用效率阈值，判断整机利用效率值是否异常；若整机利用效率值异常，则获取风力发电机组当前时段的发电功率，基于风力发电机组与其它风力发电机组的发电功率的差异，判断风力发电机组的发电功率是否正常；若发电功率正常，则通过风力发电机组当前时段的发电功率计算得到风力发电机组的测风系统的第一理论风速，将第一理论风速、其它风力发电机组的当前时段的风速之间的当前风速关系与风力发电机组及其它风力发电机组历史时段的风速之间的历史风速关系拟合，确定修正风速。
第二方面，本申请实施例提供了一种风力发电机组的风速修正装置，其中包括，第一判断单元，用于获取风力发电机组当前时段的整机利用效率值，基于预先设定的整机利用效率阈值，判断整机利用效率值是否异常；第二判断单元，用于若整机利用效率值异常，则获取风力发电机组当前时段的发电功率，基于风力发电机组与其它风力发电机组的发电功率的差异，判断风力发电机组的发电功率是否正常；修正单元，用于若发电功率正常，则通过风力发电机组当前时段的发电功率计算得到风力发电机组的测风系统的第一理论风速，将第一理论风速、其它风力发电机组的当前时段的风速之间的当前风速关系与风力发电机组及其它风力发电机组历史时段的风速之间的历史风速关系拟合，确定修正风速。
第三方面，本申请实施例提供了一种风力发电机组的风速修正系统，包括第二方面提供的风力发电机组的风速修正装置，以及SCADA系统；多个风力发电机组的风速修正装置与SCADA系统通过区块链技术互相通信连接，形成区块链网络。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本申请实施例第一方面提供的风力发电机组的风速修正方法。
本申请实施例提供的技术方案，至少具有如下有益效果：
本申请实施例根据风力发电机组的整机利用效率值的异常判断，进而判定其发电功率正常的情况下，通过发电功率反推得到测风系统的理论风速后，将理论风速和风力发电机组区块链历史时段的风速关系拟合，确定修正风速，由此提升风力发电机组测风系统数据的准确性，便于风力发电机组基于修正后的风速值进行相应的控制操作。
本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为本申请实施例中风力发电机组的风速修正方法的流程图；
图2为本申请另一实施例中风力发电机组的风速修正方法的流程图；
图3为本申请实施例中风力发电机组的风速修正系统示意图；
图4为本申请实施例中风力发电机组的风速修正装置示意图。
具体实施方式
下面详细描述本申请，本申请实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的部件或具有相同或类似功能的部件。此外，如果已知技术的详细描述对于示出的本申请的特征是不必要的，则将其省略。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本申请，而不能解释为对本申请的限制。
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本申请所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本申请的说明书中使用的措辞“包括”是指存在特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。下面结合图1-图4对本申请各实施例进行介绍。
实施例一
本申请实施例提供了风力发电机组的风速修正方法，具体方法如图1所示，包括：
S101，获取风力发电机组当前时段的整机利用效率值，基于预先设定的整机利用效率阈值，判断整机利用效率值是否异常。
其中，在步骤S101中，获取风力发电机组当前时段的整机利用效率Cp值，与预先设置的整机利用效率Cp阈值进行比较，若当前整机利用效率Cp值高于预设的整机利用效率Cp阈值，则判断当前时段的整机利用效率Cp值异常。一般的，整机利用效率Cp值最大理论值为0.593，在现有技术水平下实际整机利用效率Cp值最大值为0.49。
S102，若整机利用效率值异常，则获取风力发电机组当前时段的发电功率，基于风力发电机组与其它风力发电机组的发电功率的差异，判断风力发电机组的发电功率是否正常。
在步骤S102中，若整机利用效率值异常，获取风力发电机组当前时段的发电功率，基于风力发电机组与其它风力发电机组的发电功率的差异，判断风力发电机组的发电功率是否正常。通过对比分析当前时段不同风力发电机组的发电功率的大小差异来判断，若差异超过一定的阈值时则判定该风力发电机组发电状态异常，该阈值可以通过风力发电机组同一区块链网络的共享数据进行统计分析确定。
在一个可选的实时方式，基于风力发电机组与其它风力发电机组的发电功率的差异，可以采用风力发电机组同一区块链网络来进行比对，确定差异，统一区块链网络为若干个风力发电机组基于区块链技术互相通信连接的网络，每个风力发电机组为一个区块链节点，存储同一区块链网络中的所有风力发电机组的运行数据。
具体地，区块链的通用机制例如公钥/私钥机制、数据签名等保证交互双方的可信性、交易的可信性；区块链采用通用的共识机制来保证数据的一致性和不可篡改性。将同一风电场或某特定区域内的风力发电机组组成一个同一区块链网络，其区块链网络示意图如图3所示：其中每台风力发电机组都是一个区块链节点，处于中央的区块链节点作为不同风力发电机组之间信息交互的实际物理通讯中心点，同时该节点与其他风力发电机组节点具有同样的网络功能。
同一区块链网络中的风电场或某特定区域内的风力发电机组都将需要的关键机组运行数据，运行数据包括发电功率、风速、风向、桨距角以及偏航角度和/或类似参数或它们的组合信息。更确切地说，在一个实施例中，运行数据包括发电功率和风速，保存在同一区块链网络内所有节点，每个节点进行接收并按照同样的格式进行存储，形成机组运行状态的数据库；每个单元基于区块链上的同样信息，进行自身机组运行状态的分析与控制，及时发现并诊断异常情况。
S103，若发电功率正常，则通过风力发电机组当前时段的发电功率计算得到风力发电机组的测风系统的第一理论风速，将第一理论风速、其它风力发电机组的当前时段的风速之间的当前风速关系与风力发电机组及其它风力发电机组历史时段的风速之间的历史风速关系拟合，确定修正风速。
在步骤S103中，若发电功率正常，通过以下公式对当前时段的发电功率计算反推得到风力发电机组的测风系统的第一理论风速：
其中P：发电功率，ρ:空气密度，V:测风系统理论风速，A:叶轮的扫风面积，CP：整机利用率，η：传动链效率。
将第一理论风速、处于同一区块链网络的其它风力发电机组的当前时段的风速之间的当前风速关系与风力发电机组及处于同一区块链网络的其它风力发电机组历史时段的风速之间的历史风速关系拟合，这里认为第一理论风速处于当前的风速关系与其它风力发电机组历史时段的风速之间的历史风速关系基本相同，令第一理论风速为修正风速，基于修正风速重新绘制当前时段的功率曲线。
在一个可选的实时方式，将第一理论风速、处于同一区块链网络的其它风力发电机组的当前时段的风速之间的当前风速关系与风力发电机组及处于同一区块链网络的其它风力发电机组历史时段的风速之间的历史风速关系拟合计算，得到第一拟合差值。
例如，同一区块链网络有三台风力发电机组，将当前时段计算得到该风力发电机组的第一理论风速与其余两台风力发电机组的风速拟合，V理1、V1和V2之间算出当前风速关系，再提取同一区块链网络的风力发电机组历史时段的风速之间的历史风速V历1’、V1’、V2’，推算出历史时段风速之间的历史风速关系，将两者风速关系拟合计算得出第一拟合差值AⅠ，风速关系的计算方法可以采取多种方法，比如采用最小二乘法等方法将所有数据关系整合。
预先设定拟合阈值为A，如果AⅠ>A，第一拟合差值大于拟合阈值，则通过风力发电机组下一刻当前时段的发电功率计算得到风力发电机组的测风系统的第二理论风速；将第二理论风速、处于同一区块链网络的其它风力发电机组的当前时段的风速之间的当前风速关系与风力发电机组及处于同一区块链网络的其它风力发电机组历史时段的风速之间的历史风速关系拟合计算，得到第二拟合差值。
例如，同一区块链网络有三台风力发电机组，将下一刻当前时段计算得到该风力发电机组的第二理论风速与其余两台风力发电机组的风速拟合，V理2、V3和V4之间算出当前风速关系，再提取同一区块链网络的风力发电机组历史时段的风速V历2’、V3’、V4’，推算出历史时段风速之间的历史风速关系，将两者风速关系拟合计算得出第一拟合差值AⅡ，直至第二拟合差值小于预设拟合阈值AⅡ<A，将对应的第二理论风速作为修正风速；若第一拟合差值小于或者等于预设拟合阈值，将对应的第一理论风速作为修正风速。
在一个可选的实施方式，存储的运行数据还包括拟合信息，拟合信息包括风力发电机组的第一理论风速V理1、第一拟合差值AⅠ，和/或，第二理论风速V理2、第二拟合差值AⅡ。
具体地，上述风力发电机组的风速修正方法可以在风力发电机组的控制器中完成，同样可以在SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition)即数据采集与监视控制系统中运行。当然也可以部分方法在风力发电机组的控制器中完成，部分方法在SCADA数据采集与监视控制系统中运行。风力发电机组预先设置在特定的时间间隔下启动风速修正，例如每间隔12小时或24小时。
在一个可选的实施方式，若整机利用效率Cp值正常，当判断当前时段的发电功率正常，终止对当前时段的风力发电机组的功率曲线绘制。相应的，若整机利用效率Cp值正常，可以认为当前时段的功率曲线正常，不需要对测风系统的测量得到的风速进行修正。
如图2所示，在一个可选的实施方式，在整机利用效率Cp值异常的状况下，如果风力发电机组的发电功率异常，则发出告警信号，提示运维人员对风力发电机组相关的控制参数、控制策略进行检查，或者采取其它进一步的手段进行故障排查。
在一个可选的实时方式，在确定修正风速的步骤之后，基于修正风速重新绘制当前时段的功率曲线。确定的修正风速除了可以用来重新绘制当前时段的功率曲线，还可以用于该风电机组的其它需要准确风速值的计算单元中，这里不限定修正风速的具体其它用途。
在一个可选的实施方式，基于修正风速重新绘制当前时段的功率曲线的步骤之后，累加风力发电机组的功率曲线绘制次数；若预定的时间段的功率曲线绘制次数超过预设的修正次数阈值，则在预定的时间段不再进行风力发电机组的功率曲线绘制操作。
其中，在预定的时间段内对功率曲线的校正次数有一定的限制，以防止在异常情况下出现不断循环运行程序，造成风力发电机组的控制器或者SCADA服务器占用过多资源而影响其运行，导致风力发电机组的控制器或者SCADA服务器死机现象。
图1-图3所示实施例，至少可以实现如下有益效果：
根据风力发电机组的整机利用效率值的异常判断，进而判定其发电功率正常的情况下，通过发电功率计算得到测风系统的第一理论风速后，结合第一理论风速和其它风力发电机组的当前时段的风速之间的当前风速关系与风力发电机组及其它风力发电机组历史时段的风速之间的历史风速关系拟合，确定修正风速，由此保证风力发电机组测风系统数据修正准确，避免由于系统数据暂时的误差带来风速显示的不准确，并且能够及时诊断风力发电机组发电异常。基于修正风速重新绘制当前时段的功率曲线，能够保证功率曲线绘制的准确性。
实施例二
基于同一发明构思，如图4所示，本申请实施例提供了一种风力发电机组的风速修正装置，图1至图3所示实施例的解释可以应用于本实施例，如图4所示，该风力发电机组的风速修正装置包括：
第一判断单元401，用于获取风力发电机组当前时段的整机利用效率值，基于预先设定的整机利用效率阈值，判断整机利用效率值是否异常；
第二判断单元402，用于若整机利用效率值异常，则获取风力发电机组当前时段的发电功率，基于风力发电机组与其它风力发电机组的发电功率的差异，判断风力发电机组的发电功率是否正常；
修正单元403，用于若发电功率正常，则通过风力发电机组当前时段的发电功率计算得到风力发电机组的测风系统的第一理论风速，将第一理论风速、其它风力发电机组的当前时段的风速之间的当前风速关系与风力发电机组及其它风力发电机组历史时段的风速之间的历史风速关系拟合，确定修正风速。
其中，第二判断模块402中的运行数据包含风力发电机组的发电功率和风速。
在一个可选的实施方式，修正单元403具体包括：
修正模块4031，用于基于同一区块链网络的风力发电机组与其它风力发电机组的发电功率进行比对，确定差异。同一区块链网络包括基于区块链技术互相通信连接的风力发电机组与其它风力发电机组；处于同一区块链网络的每个风力发电机组存储同一区块链网络的所有风力发电机组的运行数据。
拟合模块4032，用于将第一理论风速、处于同一区块链网络的其它风力发电机组的当前时段的风速之间的当前风速关系与风力发电机组及其它风力发电机组历史时段的风速之间的历史风速关系拟合计算，得到第一拟合差值。
比较模块4033，用于若第一拟合差值超过预设拟合阈值，则通过风力发电机组下一时段的发电功率计算得到风力发电机组的测风系统的第二理论风速；将第二理论风速、其它风力发电机组的当前时段的风速之间的当前风速关系与风力发电机组及其它风力发电机组历史时段的风速之间的历史风速关系拟合计算，得到第二拟合差值，直至第二拟合差值小于预设拟合阈值，将对应的第二理论风速作为修正风速；若第一拟合差值小于或者等于预设拟合阈值，将对应的第一理论风速作为修正风速。
在一个可选的实施方式，风力发电机组的风速修正装置还包括：
绘制模块404，用于基于修正风速重新绘制当前时段的功率曲线。
在一个可选的实施方式，风力发电机组的风速修正装置还包括：
终止模块405，用于判断整机利用效率值是否异常之后，若整机利用效率值正常，则终止操作；
告警模块406，用于判断发电功率是否正常之后，若风力发电机组的发电功率异常，则发出告警信号。
在一个可选的实施方式，风力发电机组的风速修正装置还包括：
控制模块407，用于累加风力发电机组的功率曲线绘制次数；若预定的时间段的功率曲线绘制次数超过预设的修正次数阈值，则在预定的时间段不再进行风力发电机组的功率曲线绘制操作。
在一个可选的实施方式，风力发电机组的风速修正装置集成设置在风力发电机组的控制器中。
风力发电机组的风速修正装置中的具体处理过程与风力发电机组的风速修正方法基本一致，该装置可以实施上述方法的任一步骤，其具体实现参见方法实施例，在此不再赘述。
图4所示的实施例，至少可以实现如下有益效果：
根据风力发电机组的第一判断单元401进行整机利用效率值的异常判断，第二判断单元402判定其发电功率正常的情况下，修正单元403通过发电功率计算得到测风系统的第一理论风速后，将第一理论风速和处于同一区块链网络的其它风力发电机组的当前时段的风速之间的当前风速关系与风力发电机组及处于同一区块链网络的其它风力发电机组历史时段的风速之间的历史风速关系拟合得到修正风速，基于修正风速重新绘制当前时段的功率曲线，由此保证风力发电机组测风系统数据修正准确，同时功率曲线显示正常并且能够及时诊断风力发电机组发电异常。
实施例三
基于同一发明构思，本申请实施例提供了一种风力发电机组的风速修正系统，包括实施例二中的风力发电机组的风速修正装置，以及SCADA系统；多个风力发电机组的风速修正装置与SCADA系统通过区块链技术互相通信连接，形成区块链网络。
基于同一发明构思，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本申请前述实施例所提供的风力发电机组的风速修正方法。
计算机可读介质包括但不限于任何类型的盘(包括软盘、硬盘、光盘、CD-ROM、和磁光盘)、ROM、RAM、EPROM(Erasable Programmable Read-Only Memory，可擦写可编程只读存储器)、EEPROM、闪存、磁性卡片或光线卡片。也就是，可读介质包括由系统(例如，计算机)以能够读的形式存储或传输信息的任何介质。
本申请实施例提供的计算机可读存储介质，与前述实施例具有相同的发明构思及相同的有益效果，在此不再赘述。
本技术领域技术人员可以理解，本申请中已经讨论过的各种操作、方法、流程中的步骤、措施、方案可以被交替、更改、组合或删除。进一步地，具有本申请中已经讨论过的各种操作、方法、流程中的其他步骤、措施、方案也可以被交替、更改、重排、分解、组合或删除。进一步地，现有技术中的具有与本申请中公开的各种操作、方法、流程中的步骤、措施、方案也可以被交替、更改、重排、分解、组合或删除。
应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
以上仅是本申请的部分实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。
Claims (15)
1.一种风力发电机组的风速修正方法，其特征在于，所述方法包括：
获取风力发电机组当前时段的整机利用效率值，基于预先设定的整机利用效率阈值，判断所述整机利用效率值是否异常；
若所述整机利用效率值异常，则获取风力发电机组当前时段的发电功率，基于所述风力发电机组与其它风力发电机组的发电功率的差异，判断所述风力发电机组的发电功率是否正常；
若所述发电功率正常，则通过所述风力发电机组当前时段的发电功率计算得到所述风力发电机组的测风系统的第一理论风速，将所述第一理论风速、其它风力发电机组的当前时段的风速之间的当前风速关系与所述风力发电机组及其它风力发电机组历史时段的风速之间的历史风速关系拟合，确定修正风速。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述风力发电机组与其它风力发电机组的发电功率的差异通过如下步骤确定：
基于同一区块链网络的所述风力发电机组与其它风力发电机组的发电功率进行比对，确定所述差异；所述同一区块链网络包括基于区块链技术互相通信连接的所述风力发电机组与所述其它风力发电机组；所述同一区块链网络的每个风力发电机组存储同一区块链网络的所有风力发电机组的运行数据。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述将所述第一理论风速、其它风力发电机组的当前时段的风速之间的当前风速关系与所述风力发电机组及其它风力发电机组历史时段的风速关系拟合，确定修正风速，包括：
将所述第一理论风速、和其它风力发电机组的当前时段的风速之间的当前风速关系，与所述风力发电机组及其它风力发电机组的历史时段的风速之间的历史风速关系拟合计算，得到第一拟合差值；
若所述第一拟合差值超过预设拟合阈值，则通过所述风力发电机组下一时段的发电功率计算得到所述风力发电机组的测风系统的第二理论风速；将所述第二理论风速、其它风力发电机组的当前时段的风速之间的当前风速关系与所述风力发电机组及其它风力发电机组的历史时段的风速之间的历史风速关系拟合计算，得到第二拟合差值，直至第二拟合差值小于所述预设拟合阈值，将对应的第二理论风速作为所述修正风速；
若所述第一拟合差值小于或者等于所述预设拟合阈值，将对应的第一理论风速作为所述修正风速。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法在确定修正风速的步骤之后，还包括：
基于所述修正风速重新绘制当前时段的功率曲线。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法在基于所述修正风速重新绘制当前时段的功率曲线的步骤之后，还包括：
累加风力发电机组的功率曲线绘制次数；
若预定的时间段的功率曲线绘制次数超过预设的修正次数阈值，则在所述预定的时间段不再执行所述基于所述修正风速重新绘制当前时段的功率曲线的操作。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
所述获取风力发电机组当前时段的整机利用效率值，基于预先设定的整机利用效率阈值，判断所述整机利用效率值是否异常之后，还包括：
若所述整机利用效率值正常，则终止操作；或者/并且，
所述若所述整机利用效率值异常，则获取风力发电机组当前时段的发电功率，基于所述风力发电机组与其它风力发电机组的发电功率的差异，判断所述发电功率是否正常之后，还包括：
若风力发电机组的所述发电功率异常，则发出告警信号；或者/并且，
所述运行数据包含风力发电机组的发电功率和风速。
7.一种风力发电机组的风速修正装置，其特征在于，所述装置包括：
第一判断单元，用于获取风力发电机组当前时段的整机利用效率值，基于预先设定的整机利用效率阈值，判断所述整机利用效率值是否异常；
第二判断单元，用于若所述整机利用效率值异常，则获取风力发电机组当前时段的发电功率，基于所述风力发电机组与其它风力发电机组的发电功率的差异，判断所述风力发电机组的发电功率是否正常；
修正单元，用于若所述发电功率正常，则通过所述风力发电机组当前时段的发电功率计算得到所述风力发电机组的测风系统的第一理论风速，将所述第一理论风速、其它风力发电机组的当前时段的风速之间的当前风速关系与所述风力发电机组及其它风力发电机组历史时段的风速之间的历史风速关系拟合，确定修正风速。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述修正单元包括：
修正模块，用于基于同一区块链网络的所述风力发电机组与其它风力发电机组的发电功率进行比对，确定所述差异；所述同一区块链网络包括基于区块链技术互相通信连接的所述风力发电机组与所述其它风力发电机组；所述同一区块链网络的每个风力发电机组存储同一区块链网络的所有风力发电机组的运行数据。
9.根据权利要求7或8所述的装置，其特征在于，所述修正单元包括：
拟合模块，用于将所述第一理论风速、和其它风力发电机组的当前时段的风速之间的当前风速关系，与所述风力发电机组及其它风力发电机组历史时段的风速之间的历史风速关系拟合计算，得到第一拟合差值；
比较模块，用于若所述第一拟合差值超过预设拟合阈值，则通过所述风力发电机组下一时段的发电功率计算得到所述风力发电机组的测风系统的第二理论风速；将所述第二理论风速、其它风力发电机组的当前时段的风速之间的当前风速关系与所述风力发电机组及其它风力发电机组历史时段的风速之间的历史风速关系拟合计算，得到第二拟合差值，直至第二拟合差值小于所述预设拟合阈值，将对应的第二理论风速作为所述修正风速；若所述第一拟合差值小于或者等于所述预设拟合阈值，将对应的第一理论风速作为所述修正风速。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
绘制模块，用于基于所述修正风速重新绘制当前时段的功率曲线。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
控制模块，用于累加风力发电机组的功率曲线绘制次数；若预定的时间段的功率曲线绘制次数超过预设的修正次数阈值，则在所述预定的时间段控制所述绘制模块不再执行所述基于所述修正风速重新绘制当前时段的功率曲线的操作。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
终止模块，用于判断所述整机利用效率值是否异常之后，若所述整机利用效率值正常，则终止操作；或者/并且，
告警模块，用于判断所述发电功率是否正常之后，若风力发电机组的所述发电功率异常，则发出告警信号。
13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述装置集成设置在所述风力发电机组的控制器中。
14.一种风力发电机组的风速修正系统，其特征在于，所述系统包括：多个如权利要求7-13任一项所述装置；以及
SCADA系统；
所述多个风力发电机组的风速修正装置与所述SCADA系统通过区块链技术互相通信连接，形成区块链网络。
15.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法。
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114910980A (zh) * | 2022-06-08 | 2022-08-16 | 中国气象局上海台风研究所(上海市气象科学研究所) | 基于主观路径强度预报和参数化风场模型的热带气旋大风风圈预报方法 |
| CN114924094A (zh) * | 2022-05-19 | 2022-08-19 | 上海中广核工程科技有限公司 | 一种风速状态判断方法、系统、设备及存储介质 |
| WO2024179163A1 (zh) * | 2023-02-28 | 2024-09-06 | 北京金风科创风电设备有限公司 | 风力发电机组的控制方法、装置、系统和存储介质 |
Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101915219A (zh) * | 2010-09-03 | 2010-12-15 | 天津大学 | 一种基于自适应理论的风力发电机最大风能捕获控制方法 |
| CN102269124A (zh) * | 2011-06-30 | 2011-12-07 | 内蒙古电力勘测设计院 | 超短期风电场发电功率预测系统 |
| WO2012115313A1 (ko) * | 2011-02-21 | 2012-08-30 | 삼성중공업 주식회사 | 풍력발전기의 나셀 풍속 보정 시스템 및 그 방법 |
| CN103348135A (zh) * | 2011-02-08 | 2013-10-09 | 乌本产权有限公司 | 用于确定损失能量的方法 |
| US20160025070A1 (en) * | 2014-07-28 | 2016-01-28 | State Grid Corporation Of China | Method for calculating theoretical power of a wind farm based on extrapolation of anemometer tower data |
| CN105484939A (zh) * | 2015-12-16 | 2016-04-13 | 大连尚能科技发展有限公司 | 一种风速风向仪的角度测量误差曲线的替代学习方法 |
| CN105986960A (zh) * | 2015-02-15 | 2016-10-05 | 上海电气风电设备有限公司 | 一种用于风力发电机控制系统的风速估算方法 |
| CN108167133A (zh) * | 2017-12-20 | 2018-06-15 | 北京金风慧能技术有限公司 | 风速误差模型的训练方法、装置及风力发电机组 |
| US20180340515A1 (en) * | 2017-05-25 | 2018-11-29 | Hitachi, Ltd. | Adaptive power generation management |
| US20180363632A1 (en) * | 2017-06-14 | 2018-12-20 | General Electric Company | Offset Toggle Method for Wind Turbine Operation |
| CN109356800A (zh) * | 2018-12-12 | 2019-02-19 | 国电联合动力技术有限公司 | 低风速风电机组机舱风速修正函数的获得方法及其装置 |
| US20190323482A1 (en) * | 2018-02-19 | 2019-10-24 | Senvion Gmbh | Method and system for determining an alignment correction function |
-
2019
- 2019-04-01 CN CN201910257318.0A patent/CN111765052B/zh active Active
Patent Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101915219A (zh) * | 2010-09-03 | 2010-12-15 | 天津大学 | 一种基于自适应理论的风力发电机最大风能捕获控制方法 |
| CN103348135A (zh) * | 2011-02-08 | 2013-10-09 | 乌本产权有限公司 | 用于确定损失能量的方法 |
| WO2012115313A1 (ko) * | 2011-02-21 | 2012-08-30 | 삼성중공업 주식회사 | 풍력발전기의 나셀 풍속 보정 시스템 및 그 방법 |
| CN102269124A (zh) * | 2011-06-30 | 2011-12-07 | 内蒙古电力勘测设计院 | 超短期风电场发电功率预测系统 |
| US20160025070A1 (en) * | 2014-07-28 | 2016-01-28 | State Grid Corporation Of China | Method for calculating theoretical power of a wind farm based on extrapolation of anemometer tower data |
| CN105986960A (zh) * | 2015-02-15 | 2016-10-05 | 上海电气风电设备有限公司 | 一种用于风力发电机控制系统的风速估算方法 |
| CN105484939A (zh) * | 2015-12-16 | 2016-04-13 | 大连尚能科技发展有限公司 | 一种风速风向仪的角度测量误差曲线的替代学习方法 |
| US20180340515A1 (en) * | 2017-05-25 | 2018-11-29 | Hitachi, Ltd. | Adaptive power generation management |
| US20180363632A1 (en) * | 2017-06-14 | 2018-12-20 | General Electric Company | Offset Toggle Method for Wind Turbine Operation |
| CN108167133A (zh) * | 2017-12-20 | 2018-06-15 | 北京金风慧能技术有限公司 | 风速误差模型的训练方法、装置及风力发电机组 |
| US20190323482A1 (en) * | 2018-02-19 | 2019-10-24 | Senvion Gmbh | Method and system for determining an alignment correction function |
| CN109356800A (zh) * | 2018-12-12 | 2019-02-19 | 国电联合动力技术有限公司 | 低风速风电机组机舱风速修正函数的获得方法及其装置 |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114924094A (zh) * | 2022-05-19 | 2022-08-19 | 上海中广核工程科技有限公司 | 一种风速状态判断方法、系统、设备及存储介质 |
| CN114910980A (zh) * | 2022-06-08 | 2022-08-16 | 中国气象局上海台风研究所(上海市气象科学研究所) | 基于主观路径强度预报和参数化风场模型的热带气旋大风风圈预报方法 |
| WO2024179163A1 (zh) * | 2023-02-28 | 2024-09-06 | 北京金风科创风电设备有限公司 | 风力发电机组的控制方法、装置、系统和存储介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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