CN111779627A - 适用于海上风电场的含抗台风模式的叶轮控制系统 - Google Patents

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CN111779627A CN202010590468.6A CN202010590468A CN111779627A CN 111779627 A CN111779627 A CN 111779627A CN 202010590468 A CN202010590468 A CN 202010590468A CN 111779627 A CN111779627 A CN 111779627A
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Abstract

本发明公开了一种适用于海上风电场的含抗台风模式的叶轮控制系统,包括至少一台风力发电机组和中央总控制平台,风力发电机组包括子控制器、塔架、叶片、轮毂和机舱,机舱中上安装有风速和风向传感器,塔架和叶片上均安装有压力传感器,子控制器内置于塔架或机舱中,中央总控制平台和各子控制器连接,子控制器和对应的传感器连接。本发明结合气象信息与风力发电机组的实测信息进行海上风电场风速和风向变化模拟且以叶片和塔架压力总和最小为目标调整叶片和轮毂为最佳停止姿态,减少预测计算量,降低设备性能要求,提高预测结果的精准度,提高风力发电机组的安全性和使用寿命,减少经济损失。

Description

适用于海上风电场的含抗台风模式的叶轮控制系统
技术领域
本发明属于风电技术领域,具体涉及一种适用于海上风电场的含抗台风模式的叶轮控制系统。
背景技术
与陆上风电场相比,海上风电场的优点主要在于不占用土地资源、基本不受地形地貌影响、风速更高、风力发电机组单机容量更大、年利用小时数更高。但是,海上风电场建设的技术难度大,建设成本高。
中国东南沿海虽然风力资源丰富,但也是台风活动最频繁的地区。如果不采取有效的防范措施,台风将给风力发电机组带来毁灭性破坏,造成巨大损失。为抵御台风及延长风力发电机组的寿命,目前采用的防范措施主要包括加强各部件的承载能力和采用含抗台风模式的控制系统。
因超过设计载荷极限而引发的风力发电机组失效故障包括叶片损坏及塔架倾倒。由叶片和轮毂组成的叶轮是风力发电机组捕获风能的关键部件。叶轮的姿态包括叶片的姿态和轮毂的姿态,它不但直接关系着叶片的实际载荷,而且还间接影响着塔架的实际载荷。因此,如果抗台风模式下风力发电机组的叶轮能处于最佳的停止姿态,那么就有可能保证整个台风期间风力发电机组的叶片和塔架实际载荷都小于甚至远低于其设计极限值,从而提高风力发电机组的安全性。
目前,抗台风模式下风力发电机组大多采用顺桨停机的叶轮控制策略,缺乏结合台风预测信息且以整个台风期间叶片和塔架实际总载荷最小为目标的叶轮控制优化方案,难以应付台风过境时海上风电场风速和风向都时变的复杂情况。
发明内容
本发明的目的在于针对现有抗台风模式下风力发电机组缺乏结合台风预测信息,难以应付台风过境时海上风电场风速和风向都时变的复杂情况产生的破坏问题,提出一种适用于海上风电场的含抗台风模式的叶轮控制系统,可减少预测计算量,提高预测结果的精准度和效率,从而提高风力发电机组的安全性及使用寿命,减少经济损失。
为实现上述目的,本发明所采取的技术方案为:
本发明提出的一种适用于海上风电场的含抗台风模式的叶轮控制系统,包括至少一台风力发电机组,还包括中央总控制平台,风力发电机组包括子控制器、塔架、叶片、轮毂和机舱,机舱上安装有风速和风向传感器,塔架和叶片上均安装有压力传感器,子控制器内置于塔架或机舱中,中央总控制平台和各子控制器连接,子控制器与风速和风向传感器、压力传感器连接,其中:
中央总控制平台,用于接收气象信息和子控制器上传的实测风速和风向数据并向子控制器下达指令,执行如下操作:
1)当接收到台风预警信息后,向各子控制器下达进入抗台风模式第一阶段指令,根据气象信息及风力发电机组的实测风速和风向数据模拟出预测风速和风向数据并将预测风速和风向数据下达至对应的子控制器;
2)当风力发电机组的实测风速不断增加且大于第一风速参考值时,向对应的子控制器下达进入抗台风模式第二阶段指令;
3)当接收到台风预警解除信息后,向各子控制器下达进入抗台风模式第三阶段指令;
子控制器,用于上传实测风速和风向数据至中央总控制平台,并接收中央总控制平台下达的指令及预测风速和风向数据,执行如下操作:
1)在接收进入抗台风模式第一阶段指令后,根据叶片压力模型和塔架压力模型,以中央总控制平台的预测风速和风向数据为已知参量,以第一夹角和第二夹角为变化参量,通过扫描变化参量的方式估算叶片压力和塔架压力并获得估算叶片压力和塔架压力的总和,以估算叶片压力和塔架压力的总和最小为目标优选出最佳第一夹角和最佳第二夹角;
2)在接收进入抗台风模式第二阶段指令后,根据实测风速和风向数据对最佳第一夹角和最佳第二夹角进行修正,并在误差允许范围内偏航角始终保持为0°的情况下控制风力发电机组根据修正后的最佳第一夹角和最佳第二夹角调整到位后停机脱网;
3)在接收进入抗台风模式第三阶段指令后,启动各风力发电机组至完成并网。
其中,偏航角为叶轮扫掠面轴线与实测风向在水平面上投影的夹角,第一夹角为桨距角,桨距角为叶片顶端翼型弦线与叶轮扫掠面的夹角,第二夹角为地面垂直线与叶片纵向轴线夹角。
优选地,根据实测风速和风向数据对最佳第一夹角和最佳第二夹角进行修正,包括:
1)对比风力发电机组实测风速和风向数据与预测风速和风向数据;
2)判断实测风速是否大于预测风速且超出误差允许范围,若是则采用最差情况的历史数据修正最佳第一夹角和最佳第二夹角。
优选地,最差情况的历史数据为各台风力发电机组遭遇历史最强台风时对应的历史最佳第一夹角和历史最佳第二夹角。
优选地,中央总控制平台向对应的子控制器下达进入抗台风模式第二阶段指令后,还包括:
当风力发电机组实测风速不断下降且小于第二风速参考值时,向子控制器下达修正停止姿态指令与预测风速和风向数据;
子控制器在收到修正停止姿态指令与预测风速和风向数据后,执行如下操作:
1)以保持当前轮毂停止姿态不变为前提,再次优选出最佳第一夹角;
2)判断再次优选出的最佳第一夹角与当前第一夹角的偏差是否超出允许范围,若是则调整当前第一夹角至再次优选出的最佳第一夹角。
优选地,中央总控制平台向对应的子控制器下达进入抗台风模式第二阶段指令后,还包括:
当风力发电机组实测风速不断下降且小于第二风速参考值时,向子控制器下达修正停止姿态指令与预测风速和风向数据;
子控制器在收到修正停止姿态指令与预测风速和风向数据后,执行如下操作:
1)再次优选出最佳第一夹角和最佳第二夹角;
2)判断再次优选出的最佳第一夹角与当前第一夹角或最佳第二夹角与当前第二夹角的偏差是否超出允许范围,若是则同时调整当前第一夹角和当前第二夹角分别至再次优选出的最佳第一夹角和最佳第二夹角。
优选地,中央总控制平台采用有限元和神经网络组合算法建立预测模型并模拟出预测风速和风向数据。
优选地,叶片压力模型和塔架压力模型,建立方法包括:根据实测风速和风向数据、实测叶片压力和塔架压力数据以及对应的第一夹角和第二夹角数据,采用曲线拟合算法进行拟合得到。
优选地,估算叶片压力和塔架压力时,对应的风力发电机组停机且偏航角为0°。
优选地,获得估算叶片压力和塔架压力的总和,采用时间累计的加权总和公式计算,公式如下:
Figure BDA0002555291700000041
其中,
Figure BDA0002555291700000042
为估算叶片压力Noj’在时间段t1+(m-1)×Δt至t1+m×Δt里的平均值,
Figure BDA0002555291700000043
为估算塔架压力Ntj’在时间段t1+(m-1)×Δt至t1+m×Δt里的平均值,m为整数且取值范围为1至
Figure BDA0002555291700000044
t1为台风过境时的开始时间,t2为台风过境时的结束时间,Δt为取平均值的时间窗口,a和b为加权系数,当塔架优先级高于叶片时,取b>a>0。
与现有技术相比,本发明的有益效果为:采用宏观气象信息与风力发电机组的实测微观风力信息结合共同用于预测和模拟台风过境海上风电场时的复杂风速和风向变化过程,减少预测计算量,同时提高响应速度和预测结果的精准度,降低设备性能要求;采用台风信息预测和修正且以叶片和塔架压力总和最小为目标调整叶片和轮毂最佳停止姿态可增强风力发电机组抵御台风的能力,减少台风事件中叶片损坏和塔架倾倒的事故,延长风力发电机组的使用寿命,提高台风频繁地区海上风电场的安全性,并降低经济损失。
附图说明
图1为本发明的结构框图;
图2为本发明的风力发电机组的叶轮示意图;
图3为本发明的海上风电场台风过境时的有限元分割示意图。
附图标记说明:1、中央总控制平台;2、风力发电机组;3、气象台;21、子控制器;22、塔架;23、叶片;24、轮毂;25、机舱;26、叶轮扫掠面。
具体实施方式
以下结合实施例和附图对本发明作进一步详细描述:
实施例1:
如图1-3所示,一种适用于海上风电场的含抗台风模式的叶轮控制系统,包括至少一台风力发电机组2,还包括中央总控制平台1,风力发电机组2包括子控制器21、塔架22、叶片23、轮毂24和机舱25,机舱25上安装有风速和风向传感器,塔架22和叶片23上均安装有压力传感器,子控制器21内置于塔架22或机舱25中,中央总控制平台1和各子控制器21连接,子控制器21与风速和风向传感器、压力传感器连接。
其中,风速和风向传感器用于实时测量风速vj和风向dj数据、压力传感器用于实时测量叶片压力Noj和塔架压力Ntj数据。中央总控制平台1与n台风力发电机组2的子控制器21连接,子控制器21可内置于风力发电机组2的塔架22中,或内置于机舱25中,即第j个子控制器21位于第j台风力发电机组2的内部,j取值范围为1至n的整数。风速和风向传感器可以安装在机舱25上,如机舱25顶部外侧的尾端处。考虑到成本和压力检测的灵敏度和精度,压力传感器可以是带式压力传感器,分别安装在塔架22的底部和叶片23的根部,还可采用其它类型的压力传感器或紧贴于叶片23和塔架22其它薄弱位置的设置。
中央总控制平台1,用于接收气象信息和子控制器21上传的实测风速和风向数据并向子控制器21下达指令,执行如下操作:
1)当接收到台风预警信息后,向各子控制器21下达进入抗台风模式第一阶段指令,根据气象信息及风力发电机组2的实测风速和风向数据模拟出预测风速和风向数据并将预测风速和风向数据下达至对应的子控制器21。
其中,气象信息可由气象台3提供给中央总控制平台1,包括所属海域的当前台风预警信息和台风预警解除信息,还包括当前台风的强度、中心位置、半径和路径信息。
中央总控制平台1为决策层,当其接收到台风预警信息后,叶轮控制系统从常规模式进入抗台风模式,中央总控制平台1向n个子控制器21下达进入抗台风模式第一阶段指令(台风过境前,持续时间从t0至t1),根据当前台风的强度、中心位置、半径和路径信息及第j台风力发电机组2的实测风速vj和风向dj数据模拟出当前台风过境时第j台风力发电机组2的风速和风向变化过程,获得预测风速vj’和风向dj’时变信息,并将预测风速vj’和风向dj’时变信息下达至对应的第j个子控制器21。
在本实施例中,中央总控制平台1采用有限元和神经网络组合算法建立预测模型并模拟出预测风速和风向数据。
需要说明的是,本申请还可以采用其他神经网络来模拟出预测风速和风向数据,例如采用单纯的神经网络来进行模拟,这里不再赘述。
其中,中央总控制平台1采用有限元及神经网络的组合算法,选取所属海域的台风历史数据以及当前台风的实测数据作为学习样本,以当前台风的强度、中心位置、半径和路径信息以及实测风速和风向数据,先对过境海上风电场时的台风进行有限元分割,再实施神经网络算法建立台风预测模型,模拟出当前台风过境时第j台风力发电机组2的风速和风向变化过程。
2)当风力发电机组2的实测风速不断增加且大于第一风速参考值时,向对应的子控制器21下达进入抗台风模式第二阶段指令。
其中,当第j台风力发电机组2的实测风速vj不断增加且大于抗台风模式第一阶段预设的第一风速参考值vref1时,抗台风模式第一阶段结束,中央总控制平台1向第j个子控制器21下达进入抗台风模式第二阶段指令即风力发电机组2停机指令(台风过境时,持续时间从t1至t2)。
3)当接收到台风预警解除信息后,向各子控制器21下达进入抗台风模式第三阶段指令。
其中,中央总控制平台1当接收到台风预警解除信息后,抗台风模式第二阶段结束,中央总控制平台1向各子控制器21下达进入抗台风模式第三阶段指令(台风过境后,持续时间从t2至t3)。
子控制器21,用于上传实测风速和风向数据至中央总控制平台1,并接收中央总控制平台1下达的指令以及预测风速和风向数据,执行如下操作:
1)在接收进入抗台风模式第一阶段指令后,根据叶片压力模型和塔架压力模型,以中央总控制平台1的预测风速和风向数据为已知参量,以第一夹角和第二夹角为变化参量,通过扫描变化参量的方式估算叶片压力和塔架压力并获得估算叶片压力和塔架压力的总和,以估算叶片压力和塔架压力的总和最小为目标优选出最佳第一夹角和最佳第二夹角;
其中,子控制器21为执行层,在接收进入抗台风模式第一阶段指令后,以预测风速vj’和风向dj’时变信息为已知参量,以第一夹角αj和第二夹角βj为变化参量,估算第j台风力发电机组2的叶片压力Noj’和塔架压力Ntj’时变信息,然后在满足估算叶片压力Noj’和塔架压力Ntj’均小于设定的安全压力值的条件下以估算叶片压力Noj’和塔架压力Ntj’总和Nsj'最小为目标优选出叶片23和轮毂24的最佳停止姿态以及对应的最佳第一夹角αj_opt和最佳第二夹角βj_opt,设定的安全压力值小于或等于设计极限值。若估算叶片压力Noj’或塔架压力Ntj’大于设定的安全压力值,则说明当前台风的强度即将或已超出风力发电机组2的设计极限值,需要其他的加固措施。
在本实施例中,叶片压力模型和塔架压力模型,建立方法包括:根据实测风速和风向数据、实测叶片压力和塔架压力数据以及对应的第一夹角和第二夹角数据,采用曲线拟合算法进行拟合得到。
其中,子控制器21采用多项式或插值法的曲线拟合算法,建模时采用的数据包括实测风速vj和风向dj、实测叶片压力Noj和塔架压力Ntj以及对应的第一夹角αj和第二夹角βj,模型的系数确定则采用递推最小二乘法。实测风速和风向数据分别来自于风力发电机组2的风速传感器和风向传感器,实测叶片压力和塔架压力数据分别来自于叶片压力传感器和塔架压力传感器。
在本实施例中,估算叶片压力和塔架压力时,基于对应的风力发电机组2停机且偏航角为0°的假设进行估算。
在本实施例中,获得估算叶片压力和塔架压力的总和,采用时间累计的加权总和公式计算,公式如下:
Figure BDA0002555291700000081
其中,
Figure BDA0002555291700000082
为估算叶片压力Noj’在时间段t1+(m-1)×Δt至t1+m×Δt里的平均值,
Figure BDA0002555291700000083
为估算塔架压力Ntj’在时间段t1+(m-1)×Δt至t1+m×Δt里的平均值,m为整数且取值范围为1至
Figure BDA0002555291700000084
t1为台风过境时的开始时间,t2为台风过境时的结束时间,Δt为取平均值的时间窗口,a和b为加权系数,当塔架22优先级高于叶片23时,取b>a>0。
需要说明的是,一般来说塔架22的优先级高于叶片23的优先级,因为在台风中,保护塔架更为重要。
其中,采用遍历算法或粒子群算法作为优化算法对第一夹角αj和第二夹角βj进行扫描,求出估算叶片压力和塔架压力的总和Nsj'最小时对应的最佳第一夹角αj_opt和最佳第二夹角βj_opt。
其中,偏航角为叶轮扫掠面轴线与实测风向在水平面上投影的夹角;第一夹角αj为桨距角,桨距角为叶片顶端翼型弦线与叶轮扫掠面的夹角,用于控制叶片23姿态;第二夹角βj为地面垂直线与叶片纵向轴线夹角,用于控制轮毂24姿态。
2)在接收进入抗台风模式第二阶段指令后,根据实测风速和风向数据对最佳第一夹角和最佳第二夹角进行修正,并在误差允许范围内偏航角始终保持为0°的情况下控制风力发电机组2根据修正后的最佳第一夹角和最佳第二夹角调整到位后停机脱网;
其中,子控制器21在接收进入抗台风模式第二阶段指令后,根据第j台风力发电机组2的实测风速vj和风向dj数据先修正叶片23和轮毂24最佳停止姿态对应的最佳第一夹角αj_opt和最佳第二夹角βj_opt,并在误差允许范围内偏航角始终保持为0°的情况下,按照最佳第一夹角αj_opt和最佳第二夹角βj_opt控制第j台风力发电机组2停机脱网,使得第j台风力发电机组2停机时第一夹角αj等于最佳第一夹角αj_opt以及第二夹角βj等于最佳第二夹角βj_opt。
其中,根据第j台风力发电机组2的实测风速vj和风向dj数据对最佳第一夹角和最佳第二夹角进行修正,包括:
1)对比风力发电机组2的实测风速和风向数据与预测风速和风向数据;
2)判断实测风速是否大于预测风速且超出误差允许范围,若是则采用最差情况的历史数据修正最佳第一夹角和最佳第二夹角。
其中,最差情况的历史数据为各台风力发电机组2遭遇历史最强台风时对应的历史最佳第一夹角和历史最佳第二夹角。
其中,进入抗台风模式第二阶段后,第j个子控制器21将第j台风力发电机组2的实测风速vj和风向dj数据与预测风速vj’和风向dj’时变信息进行对比,若实测风速vj大于预测风速vj’且超出误差允许范围,则直接采用最差情况的历史数据修正最佳第一夹角αj_opt和最佳第二夹角βj_opt,否则,保持最佳第一夹角αj_opt和最佳第二夹角βj_opt不变。最差情况的历史数据是第j台风力发电机组2遭遇历史最强台风时对应的历史最佳第一夹角αj_opt’和历史最佳第二夹角βj_opt’。可解决因前期预测误差过大带来的叶片和轮毂最佳停止姿态偏差问题,最大程度抵御当前台风,减少破坏。
需要说明的是,根据第j台风力发电机组2的实测风速vj和风向dj数据对最佳第一夹角αj_opt和最佳第二夹角βj_opt进行修正,还可以采用其他方法,例如当实测风速vj大于预测风速vj’且超出误差范围时,用差值vj-vj’与vj’相加的方法修正整个台风过程的预测风速数据;当实测风向dj与预测风向dj’的矢量差超出误差范围时,用矢量差dj-dj’与dj’相加的方法修正整个台风过程的预测风向数据;用修正后的整个台风过程的预测风速和风向vj’和风向dj’数据,重新优选最佳第一夹角αj_opt和最佳第二夹角βj_opt。
本实施例中,中央总控制平台1向对应的子控制器21下达进入抗台风模式第二阶段指令后,还包括:
当风力发电机组2的实测风速不断下降且小于第二风速参考值时,向子控制器21下达修正停止姿态指令与预测风速和风向数据;
子控制器21在收到修正停止姿态指令与预测风速和风向数据后,执行如下操作:
1)以保持当前轮毂24停止姿态不变为前提,再次优选出最佳第一夹角;
2)判断再次优选出的最佳第一夹角与当前第一夹角的偏差是否超出允许范围,若是则调整当前第一夹角至再次优选出的最佳第一夹角。
其中,进入抗台风模式第二阶段后,当第j台风力发电机组2的实测风速vj不断下降且小于预设的第二风速参考值vref2以及备用电源剩余电力充足时,中央总控制平台1下达修正停止姿态指令和预测风速vj’和风向dj’时变信息;第j个子控制器21收到修正停止姿态指令和预测风速vj’和风向dj’时变信息后,以保持当前轮毂24停止姿态不变为前提根据预测风速vj’和风向dj’时变信息再次估算当前台风过境时在第j台风力发电机组2停机且偏航角为0°的情况下第j台风力发电机组2的叶片压力Noj’与塔架压力Ntj’变化过程,再次获得估算叶片压力Noj’和塔架压力Ntj’时变信息,在满足保持当前轮毂24停止姿态不变且估算叶片压力Noj’和塔架压力Ntj’均小于设定的安全压力值的条件下以估算叶片压力Noj’和塔架压力Ntj’总和Nsj'最小为目标再次优选出叶片的最佳停止姿态以及对应的最佳第一夹角αj_opt,若再次优选出的最佳第一夹角αj_opt与当前第一夹角αj的偏差超出允许范围,则调整当前第一夹角αj至再次优选出的最佳第一夹角αj_opt,否则,保持当前第一夹角αj不变。再次优选最佳第一夹角αj_opt的过程可参照抗台风模式第一阶段的优选过程。利用台风风速变化呈M型的特点,通过修正及再次优选的方法来减小因前期预测误差带来的叶片最佳停止姿态的偏差。
备用电源可以采用柴油发电机组或储能电池组或超级电容组,用于对叶轮控制系统供电。
3)在接收进入抗台风模式第三阶段指令后,启动各风力发电机组2至完成并网。
其中,子控制器21在接收进入抗台风模式第三阶段指令后,启动第j台风力发电机组2直至完成并网。当n台风力发电机组2全部并网后,抗台风模式第三阶段结束,叶轮控制系统进入常规模式。当叶轮控制系统进入常规模式后,第j个子控制器21在误差允许范围内偏航角始终保持为0°的情况下或按额定功率或跟踪最大功率调整第一夹角αj使风力发电机组2捕获风能发电并通过电网完成电能输送。
关于实施例1的进一步说明,风力发电机组2可采用SWT-4.0-130海上风电机组,可取vref1=30m/s、vref2=10m/s、a=b=1,带式压力传感器(型号为HDA4745-A-016-000)以紧贴的方式安装于叶片23根部和塔架22底部四周,Noj为叶片23的受力总和,Ntj为塔架22底部的受力总和。如图3所示,S箭头所示为台风行进方向,O’为台风中心,ABCDEFGH箭头所示为台风旋转方向,当过境海上风电场的台风呈现出M型特征时(如台风中心行进路线穿越海上风电场),将经历完整的抗台风模式第一、第二和第三阶段。当过境海上风电场的台风呈现出非M型特征时(如台风中心行进路线偏离海上风电场),则不会进入抗台风模式第二阶段的修正停止姿态的子阶段。
需要说明的是,风力发电机组2的机舱25中设有桨距角执行机构和轮毂姿态执行机构,桨距角执行机构和轮毂姿态执行机构为风力发电机组2的现有结构,这里不再赘述。本实施例中子控制器21根据生成的角度,控制桨距角执行机构和轮毂姿态执行机构动作,实现风力发电机组2的停机和启动。
实施例2:
如图1-3所示,与实施例1基本相同,区别在于:中央总控制平台1向对应的子控制器21下达进入抗台风模式第二阶段指令后,还包括:
当风力发电机组2的实测风速不断下降且小于第二风速参考值时,向子控制器21下达修正停止姿态指令与预测风速和风向数据;
子控制器21在收到修正停止姿态指令与预测风速和风向数据后,执行如下操作:
1)再次优选出最佳第一夹角和最佳第二夹角;
2)判断再次优选出的最佳第一夹角与当前第一夹角或最佳第二夹角与当前第二夹角的偏差是否超出允许范围,若是则同时调整当前第一夹角和当前第二夹角分别至再次优选出的最佳第一夹角和最佳第二夹角。
其中,进入抗台风模式第二阶段后,当第j台风力发电机组2的实测风速vj不断下降且小于预设的第二风速参考值vref2以及备用电源剩余电力充足时,中央总控制平台1下达修正停止姿态指令和预测风速vj’和风向dj’时变信息;第j个子控制器21收到修正停止姿态指令和预测风速vj’和风向dj’时变信息后,根据预测风速vj’和风向dj’时变信息再次估算当前台风过境时在停机且偏航角为0°的情况下第j台风力发电机组2的叶片压力Noj’和塔架压力Ntj’变化过程,再次获得估算叶片压力Noj’和塔架压力Ntj’时变信息,在满足估算叶片压力Noj’和塔架压力Ntj’均小于设定的安全压力值的条件下以估算叶片压力Noj’和塔架压力Ntj’总和Nsj'最小为目标再次优选出叶片和轮毂24的最佳停止姿态以及对应的最佳第一夹角αj_opt和最佳第二夹角βj_opt,若再次优选出的最佳第一夹角αj_opt与当前第一夹角αj的偏差超出允许范围或再次优选出的最佳第二夹角βj_opt与当前第二夹角βj的偏差超出允许范围,则调整当前第一夹角αj至再次优选出的最佳第一夹角αj_opt,同时调整当前第二夹角βj至再次优选出的最佳第二夹角βj_opt,否则,保持当前第一夹角αj和当前第二夹角βj不变。再次优选最佳第一夹角αj_opt和最佳第二夹角βj_opt的过程参照抗台风模式第一阶段的优选过程。利用台风风速变化呈M型的特点,通过修正及再次优选的方法来减小因前期预测误差带来的叶片和轮毂最佳停止姿态的偏差,减少台风产生的破坏。
上述实施例中的常规技术为本领域技术人员所知晓的现有技术,故在此不再详细赘述。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其进行限制,在不背离本发明精神及其实质的情况下,熟悉本领域的技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形,但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (9)

1.一种适用于海上风电场的含抗台风模式的叶轮控制系统,包括至少一台风力发电机组(2),其特征在于:所述适用于海上风电场的含抗台风模式的叶轮控制系统还包括中央总控制平台(1),所述风力发电机组(2)包括子控制器(21)、塔架(22)、叶片(23)、轮毂(24)和机舱(25),所述机舱(25)上安装有风速和风向传感器,所述塔架(22)和叶片(23)上均安装有压力传感器,所述子控制器(21)内置于所述塔架(22)或机舱(25)中,所述中央总控制平台(1)和各所述子控制器(21)连接,所述子控制器(21)与所述风速和风向传感器、压力传感器连接,其中:
所述中央总控制平台(1),用于接收气象信息和所述子控制器(21)上传的实测风速和风向数据并向所述子控制器(21)下达指令,执行如下操作:
1)当接收到台风预警信息后,向各所述子控制器(21)下达进入抗台风模式第一阶段指令,根据气象信息及所述风力发电机组(2)的实测风速和风向数据模拟出预测风速和风向数据并将预测风速和风向数据下达至对应的所述子控制器(21);
2)当所述风力发电机组(2)的实测风速不断增加且大于第一风速参考值时,向对应的所述子控制器(21)下达进入抗台风模式第二阶段指令;
3)当接收到台风预警解除信息后,向各所述子控制器(21)下达进入抗台风模式第三阶段指令;
所述子控制器(21),用于上传实测风速和风向数据至所述中央总控制平台(1),并接收中央总控制平台(1)下达的指令及预测风速和风向数据,执行如下操作:
1)在接收进入抗台风模式第一阶段指令后,根据叶片压力模型和塔架压力模型,以所述中央总控制平台(1)的预测风速和风向数据为已知参量,以第一夹角和第二夹角为变化参量,通过扫描变化参量的方式估算叶片压力和塔架压力并获得所述估算叶片压力和塔架压力的总和,以所述估算叶片压力和塔架压力的总和最小为目标优选出最佳第一夹角和最佳第二夹角;
2)在接收进入抗台风模式第二阶段指令后,根据实测风速和风向数据对所述最佳第一夹角和最佳第二夹角进行修正,并在误差允许范围内偏航角始终保持为0°的情况下控制所述风力发电机组(2)根据修正后的最佳第一夹角和最佳第二夹角调整到位后停机脱网;
3)在接收进入抗台风模式第三阶段指令后,启动各所述风力发电机组(2)至完成并网;
其中,所述偏航角为叶轮扫掠面轴线与实测风向在水平面上投影的夹角,所述第一夹角为桨距角,所述桨距角为叶片顶端翼型弦线与叶轮扫掠面的夹角,所述第二夹角为地面垂直线与叶片纵向轴线夹角。
2.如权利要求1所述的适用于海上风电场的含抗台风模式的叶轮控制系统,其特征在于:所述根据实测风速和风向数据对所述最佳第一夹角和最佳第二夹角进行修正,包括:
对比所述风力发电机组(2)实测风速和风向数据与预测风速和风向数据;
判断实测风速是否大于预测风速且超出误差允许范围,若是则采用最差情况的历史数据修正最佳第一夹角和最佳第二夹角。
3.如权利要求2所述的适用于海上风电场的含抗台风模式的叶轮控制系统,其特征在于:
所述最差情况的历史数据为各台所述风力发电机组(2)遭遇历史最强台风时对应的历史最佳第一夹角和历史最佳第二夹角。
4.如权利要求1所述的适用于海上风电场的含抗台风模式的叶轮控制系统,其特征在于:所述中央总控制平台(1)向对应的所述子控制器(21)下达进入抗台风模式第二阶段指令后,还包括:
当所述风力发电机组(2)实测风速不断下降且小于第二风速参考值时,向所述子控制器(21)下达修正停止姿态指令与预测风速和风向数据;
所述子控制器(21)在收到修正停止姿态指令与预测风速和风向数据后,执行如下操作:
1)以保持当前所述轮毂(24)停止姿态不变为前提,再次优选出最佳第一夹角;
2)判断再次优选出的最佳第一夹角与当前第一夹角的偏差是否超出允许范围,若是则调整当前第一夹角至再次优选出的最佳第一夹角。
5.如权利要求1所述的适用于海上风电场的含抗台风模式的叶轮控制系统,其特征在于:所述中央总控制平台(1)向对应的所述子控制器(21)下达进入抗台风模式第二阶段指令后,还包括:
当所述风力发电机组(2)实测风速不断下降且小于第二风速参考值时,向所述子控制器(21)下达修正停止姿态指令与预测风速和风向数据;
所述子控制器(21)在收到修正停止姿态指令与预测风速和风向数据后,执行如下操作:
1)再次优选出最佳第一夹角和最佳第二夹角;
2)判断再次优选出的最佳第一夹角与当前第一夹角或最佳第二夹角与当前第二夹角的偏差是否超出允许范围,若是则同时调整当前第一夹角和当前第二夹角分别至再次优选出的最佳第一夹角和最佳第二夹角。
6.如权利要求1所述的适用于海上风电场的含抗台风模式的叶轮控制系统,其特征在于:所述中央总控制平台(1)采用有限元和神经网络组合算法建立预测模型并模拟出预测风速和风向数据。
7.如权利要求1所述的适用于海上风电场的含抗台风模式的叶轮控制系统,其特征在于:所述叶片压力模型和塔架压力模型,建立方法包括:
根据实测风速和风向数据、实测叶片压力和塔架压力数据以及对应的第一夹角和第二夹角数据,采用曲线拟合算法进行拟合得到。
8.如权利要求1所述的适用于海上风电场的含抗台风模式的叶轮控制系统,其特征在于:所述估算叶片压力和塔架压力时,对应的所述风力发电机组(2)停机且偏航角为0°。
9.如权利要求1所述的适用于海上风电场的含抗台风模式的叶轮控制系统,其特征在于:所述获得所述估算叶片压力和塔架压力的总和,采用时间累计的加权总和公式计算,公式如下:
Figure FDA0002555291690000031
其中,
Figure FDA0002555291690000041
为估算叶片压力Noj’在时间段t1+(m-1)×Δt至t1+m×Δt里的平均值,
Figure FDA0002555291690000042
为估算塔架压力Ntj’在时间段t1+(m-1)×Δt至t1+m×Δt里的平均值,m为整数且取值范围为1至
Figure FDA0002555291690000043
t1为台风过境时的开始时间,t2为台风过境时的结束时间,Δt为取平均值的时间窗口,a和b为加权系数,当塔架(22)优先级高于叶片(23)时,取b>a>0。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113236490A (zh) * 2021-05-21 2021-08-10 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 一种基于储能风电机组极限载荷控制方法、介质和设备

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