CN111794909A - 面向扇区调控的风电场级偏航动态优化方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及风电场控制技术领域，具体涉及一种面向扇区调控的风电场级偏航动态优化方法，包括：获取针对每一台风电机组的现场监控数据；获取用于表示各个风电机组的部件载荷情况的载荷数据；针对预先划分的若干个扇区，结合所述现场监控数据和所述载荷数据，逐个扇区地判断各个风电机组在对应扇区是否受到其他风电机组的尾流影响；以及针对受尾流影响的风电机组进行偏航优化控制，以使对应风电机组在其偏航电机的控制下达到机组功率与载荷的最优。本发明还涉及一种面向扇区调控的风电场级偏航动态优化系统。本发明针对受到尾流影响的风电机组制定新的偏航控制策略，以保证风电机组在受到尾流影响时依然能捕获更多的风能，同时减少载荷的增长。

Description

面向扇区调控的风电场级偏航动态优化方法和系统
技术领域
本发明涉及风电场控制技术领域，具体地涉及一种面向扇区调控的风电场级偏航动态优化方法和系统。
背景技术
作为风电场经济效益的重要影响因素，风电机组尾流效应易引起尾流区风速降低、湍流度增加，导致下游风电机组功率损失、疲劳载荷增加，造成风电机组振动、机械损伤等后果。前排机组的偏航动作可对其尾流产生一定影响，理论上可通过扇区管理实现机组偏航角度管理，以此改变吹向后排机组的风在空间和速度上的分布，实现一定程度的尾流改善。
偏航系统，又称对风装置，是风力发电机机舱的一部分，其作用在于当风速矢量的方向变化时，能够快速平稳地对准风向，以便风轮获得最大的风能。中小型风电机组可用舵轮作为对风装置，其工作原理大致如下：当风向变化时，位于风轮后面的两舵轮(其旋转平面与风轮旋转平面相垂直)旋转，并通过一套齿轮传动系统使风轮偏转，当风轮重新对准风向后，舵轮停止转动，对风过程结束。大中型风电机组一般采用电动的偏航系统来调整风轮并使其对准风向。偏航系统一般包括感应风向的风向标、偏航电机、偏航行星齿轮减速器、偏航制动器(偏航阻尼或偏航卡钳)、回转体大齿轮等。偏航的动态过程是否及时，对风速度是否迅速，在很大程度上会影响风电机组的风能俘获效率，进而影响发电量。
现有风电机组的偏航控制策略虽然能够做到及时对风，捕获更多的风能，但是忽略了风电场尾流效应对风电机组偏航的影响。风电场中前后排机组之间可能会存在尾流效应，这使得在同一时间下两台机组捕获的风在风速和风向上会产生较大的差别，其发电功率也会有明显的不同，因此需要对受到尾流影响的风电机组制定新的偏航控制策略，以保证风电机组在受到尾流影响的情况下依然能捕获更多的风能。
发明内容
本发明实施例的目的是对受到尾流影响的风电机组制定新的偏航控制策略。
为了实现上述目的，本发明实施例提供一种面向扇区调控的风电场级偏航动态优化方法，包括：获取针对每一台风电机组的现场监控数据；获取用于表示各个风电机组的部件载荷情况的载荷数据；针对预先划分的若干个扇区，结合所述现场监控数据和所述载荷数据，逐个扇区地判断各个风电机组在对应扇区是否受到其他风电机组的尾流影响；以及针对受尾流影响的风电机组进行偏航优化控制，以使对应风电机组在其偏航电机的控制下达到机组功率与载荷的最优。
优选的，所述获取针对每一台风电机组的现场监控数据包括：从与对应风电场关联的SCADA数据库中获取针对每一台风电机组的所述现场监控数据。
优选的，在所述获取针对每一台风电机组的现场监控数据之后，该面向扇区调控的风电场级偏航动态优化方法还包括对所述现场监控数据进行以下预处理：删除所述现场监控数据中的无效数据，所述无效数据包括空数据和错误数据；删除所述现场监控数据中在切入风速以下和/或额定风速以上采集的数据；删除所述现场监控数据中对应于极端环境的环境数据；以及删除不符合设定标准的异常数据。
优选的，所述获取用于表示各个风电机组的部件载荷情况的载荷数据包括：确定针对设定位置的待测载荷数据；确定所述待测载荷数据的测量条件；以及在所述测量条件下，通过载荷传感器获取所述设定位置的所述待测载荷数据。
优选的，所述逐个扇区地判断各个风电机组在对应扇区是否受到其他风电机组的尾流影响包括：在各个风电机组的入流风速和风向相同的条件下，结合所述现场监控数据中关于各个风电机组的运行功率的数据，确定每台风电机组在对应扇区的所述运行功率；以及若任意一台风电机组的所述运行功率低于同一扇区中另一台风电机组的所述运行功率，且两者的所述运行功率差值高于设定的阀值，则判定该风电机组受尾流影响。
优选的，所述针对受尾流影响的风电机组进行偏航优化控制包括：确定与所述风电机组偏航电机的启动相关的偏航误差角度阈值和延迟时间，以使对应风电机组达到机组功率与载荷的最优，其中所述偏航误差角度阈值是风电机组机舱的当前角度与当前风向角度的偏差的最大值，所述延迟时间是所述风电机组机舱的偏航误差角度超过所述偏航误差角度阈值所经历的时间。
优选的，所述确定与所述风电机组偏航电机的启动相关的偏航误差角度阈值和延迟时间，以使对应风电机组达到机组功率与载荷的最优包括：确定包括基于预设偏航控制策略获取的发电量和等效疲劳载荷两者的基准值，其中所述发电量用于反映所述机组功率并基于风电机组的功率-时间曲线确定，且所述等效疲劳载荷用于反映所述载荷并基于所述风电机组的载荷-时间曲线确定，且所述预设偏航控制策略包括对所述偏航误差角度阈值和所述延迟时间的确定；以及基于不同的所述预设偏航控制策略获取的发电量和等效疲劳载荷相对于所述基准值的增长率，确定最优的所述预设偏航控制策略及其确定的所述偏航误差角度阈值和所述延迟时间，其中所述最优的所述预设偏航控制策略使得所述发电量的提高及所述等效疲劳载荷的增加达到适应于帕累托优化理论的相对最优。
优选的，在所述载荷数据是风电机组叶根部的叶根弯矩时，该面向扇区调控的风电场级偏航动态优化方法还包括根据所述载荷数据得到载荷-时间曲线，其包括：根据预设的时间间隔获取风电机组三个叶片根部对应的三组所述叶根弯矩，同时获取三个叶片设定位置的三组温度值；以及筛选出同一时间的三组所述叶根弯矩及三组所述温度值，以得到载荷-时间曲线。
本发明还提供一种面向扇区调控的风电场级偏航动态优化系统，包括：现场监控数据模块，用于存储风电场每台风电机机组的现场监控数据；载荷检测模块，用于获取用于表示各个风电机组的部件载荷情况的载荷数据；尾流判断模块，连接所述现场监控数据模块和所述载荷检测模块，用于针对预先划分的若干个扇区，结合所述现场监控数据和所述载荷数据，逐个扇区地判断各个风电机组在对应扇区是否受到其他风电机组的尾流影响；以及偏航优化模块，连接所述现场监控数据模块、所述载荷检测模块和所述扇区划分模块，用于针对受尾流影响的风电机组，对所述风电机组的偏航电机进行偏航优化控制，以使对应风电机组在所述偏航电机的控制下达到机组功率与载荷的最优。
优选的，所述载荷检测模块是应变计，位于风电机组叶根部，且所述载荷数据是叶根弯矩。
通过上述技术方案，实现了对受到尾流影响的风电机组制定新的偏航控制策略，以保证风电机组在受到尾流影响的情况下依然能捕获更多的风能，同时减少风电机组载荷的增长。
本发明实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
附图是用来提供对本发明实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明实施例，但并不构成对本发明实施例的限制。在附图中：
图1是本发明实施例提供的面向扇区调控的风电场级偏航动态优化方法的流程示意图；
图2是本发明实施例提供的载荷数据测量的流程示意图；
图3是用于表示风电机组叶根弯矩的示意图；
图4是用于表示风电场扇区管理的示意图；
图5是本发明实施例一个示例的帕累托优化曲线；
图6是用于表示雨流计数法的示意图；
图7是本发明实施例提供的面向扇区调控的风电场级偏航动态优化系统的结构示意图；以及
图8是本发明实施例提供的一个示例流程图。
附图标记说明
201 现场监控数据模块 202 载荷检测模块
203 尾流判断模块 204 偏航优化模块
具体实施方式
以下结合附图对本发明实施例的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明实施例，并不用于限制本发明实施例。
图1是本发明实施例提供的面向扇区调控的风电场级偏航动态优化方法的流程示意图，其中风电场扇区管理是指对风电机组在某预先设定的时段、风向、风速区间上实施顺桨、停机等操作以保证风电机组的安全运行，而本发明实施例方法则是针对风电场扇区管理进一步进行偏航控制。举例而言，本发明实施例适用的场景可以为由多台水平轴风电机组构成的风电场。参考图1，本发明实施例的面向扇区调控的风电场级偏航动态优化方法可以包括以下步骤：
步骤S100：获取针对每一台风电机组的现场监控数据。
在此，获取针对每一台风电机组的现场监控数据，以分析每台风电机组的运行情况及与其运行有关的数据，作为偏航控制优化的基础。优选的，可从数据采集与监视控制系统(Supervisory Control And Data Acquisition，SCADA)数据库中获取针对每一台风电机组的所述现场监控数据，基于此，可在示例中将所述现场监控数据等同于SCADA数据。其中，从SCADA数据库中获取的现场监控数据主要包括以下三类数据：
1)环境测量数据，其通过记录风电场地理环境因素而获得，且包括：针对每台风电机组实时记录的风速、风向、大气压力等数据。
2)机组运行状况数据，其通过记录风电机组工作时各部件传感器的反馈数据而获得，且包括：每台风电机组的变频器有功功率、叶片桨距角位置值、风向标风向数据、机舱位置值等数据。
3)机组初始结构参数，其通过记录风电机组初始设定的架构参数而获得，且包括：每台风电机组的额定功率、额定转子转速、额定风速、风电机组切入/切出风速值、风向初始偏置值、机舱初始偏向位置、机组多个部件的状态标志等数据。
本发明优选实施例在步骤S100获取针对每一台风电机组的现场监控数据之后，还包括对所述现场监控数据进行如下的预处理：
步骤S110(图中未表示)：删除所述现场监控数据中的无效数据，所述无效数据包括空数据和错误数据。
步骤S120(图中未表示)：删除所述现场监控数据中在切入风速以下和/或额定风速以上采集的数据。
步骤S130(图中未表示)：删除所述现场监控数据中对应于极端环境的环境数据。
步骤S140(图中未表示)：删除不符合设定标准的异常数据。
针对步骤S110-S140，举例而言，以现场监控数据是上述从SCADA数据库获取的三类数据为例，分析机组运行状况数据、机组初始结构参数以及参考风电场IEC 61400-12标准，对风电机组异常运行数据及无效数据进行删除。
更为优选地，在该步骤S110-S140之前，可以先确定所需提取现场监控数据覆盖的时间范围以及数据的时间尺度，以限定数据预处理的范围。举例而言，基于风电场风资源具有一定的波动性与周期性，选取针对每台风电机组的现场监控数据优选的时间范围为1-2年，时间尺度为1分钟，据此可以得到每台风电机组1-2年内的现场监控数据且其中每条数据的时间间隔是1分钟。
步骤S200：获取用于表示各个风电机组的部件载荷情况的载荷数据。
参考图2，在优选的实施例中，该步骤S200可包括以下的步骤S210-步骤S230。
步骤S210：确定针对设定位置的待测载荷数据。
SCADA数据库中不包含风电机组各部件的载荷数据，因此可以通过测量获取风电机组载荷数据。风电机组偏航电机在偏航控制过程中，首先由于风电机组轮毂受风力影响，对整个叶片均有载荷作用，其次由于风电机组受到风力水平推力的影响，风电机组塔架顶端的载荷情况也会因为对风而产生较大偏差，从而可考虑的基础载荷数据(或指标)可以是多样的。但是，单一载荷指标更容易表示不同偏航控制对风电机组控制效果的差异，因此综合风电机组基础载荷数据的种类，本发明实施例优选采用叶根弯矩作为用于进行偏航控制指标的载荷数据。叶根弯矩是指使叶片扭转所需要的力矩。根据IEC 61400-13的规定，叶根平弯矩与叶根边弯矩分别为叶根弯矩在机舱水平和垂直两个方向上的分量。如图3所示，Mbt表示为叶根平弯矩，Mbe表示为叶根边弯矩。此处需要说明，叶根弯矩作为载荷数据是本发明的优选实施例，风电机组其他部位及其组合得到载荷数据都适用于本发明获取用于表示各个风电机组的部件载荷情况的载荷数据。还需说明的是，下述步骤S220-步骤S230均以叶根弯矩为例。
步骤S220：确定所述待测载荷数据的测量条件。
载荷数据测量的外部条件包括气象量，例如风速，湍流度和空气密度等，由于外部条件的随机性，针对特殊的气象量必须进行载荷数据重复测量，以减少统计上的不确定性。载荷数据测量的运行条件包括运行量，例如风电机组转速，偏航未对准，功率及叶片俯仰角等，运行条件取决于风电机组风力涡轮机的配置，并应针对每种特殊情况进行特殊规定。同时，在风电机组正常发电工况下测量载荷数据，优选为风电机组的风速介于切入风速与切出风速之间测量的载荷数据。
步骤S230，在所述测量条件下，通过载荷传感器获取所述设定位置的所述待测载荷数据。
载荷传感器是直接或间接测量相关系统或组件承受的载荷数据的设备，载荷传感器可包括应变计与扭矩管等。对于风电机组，无法在其主负载路径中放置称重传感器，因此本发明实施例优选应变计进行载荷测量，其完整的应变片桥设计为减小交叉灵敏度和温度影响提供了良好的环境。并且为了评估和校正温度对载荷数据测量的影响，需要在应变计位置附近测量表面温度。
为了测量风电机组总结构载荷情况，载荷传感器优选的安装位置，可参考的标准包括：单位负载水平下应变高；能提供应力和载荷之间的线性关系；处于应力均匀的区域，不受高应力、应变辐射等影响，避免局部应力升高或集中；有空间放置传感器；允许进行温度补偿。
下面以载荷传感器是应变计为例描述叶根弯矩的获取，将测量定义的坐标系定位为与叶片坐标系一致，当风电机组的叶片受到风力作用时，叶片根部内部的应力发生变化，应变计同步感受变形，变形通过前、后端座传递给振弦转变成振弦应力的变化，从而改变振弦的振动频率，电磁线圈激振振弦并测量其振动频率，频率信号经电缆传输至读数装置，即可测出叶片根部的应变量，即叶根弯矩。更进一步地，根据IEC 61400-13标准，为了方便处理，以及防雷和环保，将载荷传感器安装在风电机组叶片内表面上。理想情况下，应变计桥应垂直于叶片根部，以使交叉灵敏度最小化。且应变计的材料优选：由各向同性材料制成(例如，钢比复合材料更可取)，或由可以轻松固定或结合测量设备的材料制成。
步骤S300：针对预先划分的若干个扇区，结合所述现场监控数据和所述载荷数据，逐个扇区地判断各个风电机组在对应扇区是否受到其他风电机组的尾流影响。
现行的偏航控制策略只针对某一台风电机组本身结构及运行环境进行控制。但风电场中的风电机组往往存在前后分布的关系，同一排风电机组在相同时间内捕获的风能对应的风速、风向大致相同，然而后排风电机组在捕获风能时，有可能受到前排风电机组尾流的影响，其捕获的风能与前排风电机组有差异，此时采用与前排风电机组相同的偏航控制策略往往会对受尾流影响的风电机组的风动作的及时性与准确性造成影响。因此本发明实施例需要对风电机组是否受尾流影响进行判断，针对受尾流影响的风电机组进行偏航控制的优化。
优选的，在扇区管理下分析风电机组是否受到尾流影响。具体地，可以将风电机组偏航控制分为有尾流影响与无尾流影响两种场景，然而即使是受尾流影响的风电机组，也可能存在以下情况：当后排风电机组因偏航控制偏转一定角度后，后排风电机组不再受前排风电机组的尾流影响，此时后排风电机组对应的场景变换为不受尾流影响的场景，因此需要结合扇区管理分析风电机组是否受尾流影响。在扇区管理下优选的扇区划分，可以依据现役风电机组偏航控制启动条件多为8°进行，即当前风电机组与风向偏差角度为8°时，对该风电机组进行偏航控制，因此可将风电机组机舱可旋转区域以每8°为一个扇形区域划分为若干区域，例如图4所示，以风电机组机舱当前方向为0°，对该机舱对于当前方向可旋转-4°～4°为一个扇区，4°～12°为一个扇区，12°～20°为一个扇区。此处需要说明，以每8°为一个扇形区域划分是本发明实施例的一个示例，本发明对扇区划分不做任何限定。
本发明实施例可以逐个扇区地判断各个风电机组在对应扇区是否受到其他风电机组的尾流影响。在各个风电机组的入流风速和风向相同的条件下，结合所述现场监控数据中的关于各个风电机组的运行功率的数据，确定每台风电机组在对应扇区的所述运行功率；以及若任意一台风电机组的所述运行功率低于同一扇区中另一台风电机组的所述运行功率，且两者的所述运行功率差值高于设定的阀值，则判定该风电机组受尾流影响。以上述扇区划分为例，判断风电机组是否受尾流影响，根据SCADA数据库中获取各风电机组的机舱偏转角度、运行功率及风速、风向数据，逐个扇形区域对比在相同入流风速和风向条件下，各风电机组的运行功率差异情况，举例说明，若某台风电机组在某一扇形区域内的运行功率相较其他风电机组(尤其是地理位置处于正对该风向的前排位置，确定不会受尾流影响的风电机组)功率有明显下降(例如下降在10％～15％范围)，则判断该风电机组在此扇形区域内会受到尾流影响。对于各风电机组的运行功率差异情况可以用上述的功率下降百分比表示，也可以通过判断两台风电机组的差值是否高于设定的阀值，例如某台风电机组的功率是P1，与其在同一扇区相同入流风速和风向条件下的另一台风电机组的功率是P2，判断当两者的差值(P2-P1)是否高于设定的阀值(阀值例如是P)，当(P2-P1)>P时，功率为P1的风电机组会受到尾流影响。
本发明实施例还可以根据风电机组的载荷数据得到其是否受尾流影响，以载荷数据是叶根弯矩为例，当风电机组受到尾流影响时，其捕获风能明显下降，则叶片所受负载也会相应降低，此时其载荷数据比没有收尾流影响的风电机组的载荷数据低，因此载荷数据分析可作为风电机组是否受尾流影响的辅助手段，能更准确判断风电机组是否受到尾流影响。
步骤S400：针对受尾流影响的风电机组进行偏航优化控制，以使对应风电机组在其偏航电机的控制下达到机组功率与载荷的最优。
偏航控制的执行动作由风电机组的偏航电机完成，且偏航控制主要通过控制风电机组偏航电机的启停条件来实现。偏航电机停止条件往往要求风电机组机舱方向与当前风向的偏差角度足够小(例如小于0.8°)时开始控制偏航电机停止，且该过程的时间极短。因此针对受尾流影响的风电机组，控制其偏航电机的停止条件对风电机组的影响并不显著。
本发明优选的实施例，确定与所述风电机组偏航电机的启动相关的偏航误差角度阈值和延迟时间，以使对应风电机组达到机组功率与载荷的最优，其中所述偏航误差角度阈值是风电机组机舱的当前角度与当前风向角度的偏差的最大值，所述延迟时间是所述风电机组机舱的偏航误差角度超过所述偏航误差角度阈值所经历的时间。
风电机组偏航电机的启动主要由偏航误差角度阈值及延迟时间两项参数决定。以目前商用风电机组控制其偏航电机的启动条件为例，在低风速条件下，偏航误差角度阈值为8°，延迟时间为210s；高风速条件下，偏航误差角度阈值为8°，延迟时间为20s。以低风速条件为例，当风电机组机舱角度与当前风向偏差角度在210s时间范围内均超过8°时，控制启动风电机组的偏航电机，此时风电机组的机舱以一定转速进行对风以完成偏航控制。但目前的偏航控制没有考虑当风电机组受到尾流效应影响时，风速降低，原偏航控制不再适用于受尾流影响的风电机组的情况，因此应调整原风电机组偏航电机启动的偏航误差角度阈值及延迟时间，使风电机组的机舱尽快进行对风动作或将机舱角度尽快切换至偏航误差最小的不受尾流影响的区域内。
正常情况下，控制风电机组偏航电机启动的偏航误差角度阈值越小或延时时间越短，该风电机组捕获风能理论上越多，风电机的发电功率越大，但根据实验数据和风电机组现场监控数据的分析表明，在相同延迟时间下，控制风电机组偏航电机启动的偏航误差角度阈值较大的风电机组对应的发电功率可能比偏航误差角度阈值较小的风电机组对应的发电功率高，这是由于自然风的不确定性引起的。并且风电机组偏航电机启动的偏航误差角度阈值较小时，在相同时间尺度下偏航电机控制风电机组机舱的对风动作频繁，因此虽然风电机组的发电功率有所提升，但风电机组的部件载荷也会增加，且更为严重。因此本发明实施例中风电机组达到机组功率与载荷的最优是指受尾流影响的风电机组在提高发电功率的同时也不希望风电机组部件所承受的载荷数据过大。
优选的，所述确定与所述风电机组偏航电机的启动相关的偏航误差角度阈值和延迟时间，以使对应风电机组达到机组功率与载荷的最优包括的步骤如下：
步骤S401(图中未表示)：确定包括基于预设偏航控制策略获取的发电量和等效疲劳载荷两者的基准值，其中所述发电量用于反映所述机组功率并基于风电机组的功率-时间曲线确定，且所述等效疲劳载荷用于反映所述载荷并基于所述风电机组的载荷-时间曲线确定，且所述预设偏航控制策略包括对所述偏航误差角度阈值和所述延迟时间的确定。
通过步骤300可以得到相同时间、相同风速和风向下受尾流影响的若干风电机组，基于其对应的若干预设的偏航控制策略，可以通过现场监控数据和载荷数据获取各风电机组对应的功率-时间曲线和载荷-时间曲线，其中，预设的偏航控制策略包括对风电机组偏航电机启动的偏航误差角度阈值和延迟时间的确定。
通过各风电机组的功率-时间曲线可以得到各风电机组的发电量，通过各风电机组的载荷-时间曲线可以得到各风电机组的等效疲劳电荷，确定其中任意风电机组的发电量和等效疲劳电荷为基准值。例如选择发电量最低的风电机组的发电量和对应的等效疲劳电荷作为基准值。
步骤S402(图中未表示)：基于不同的所述预设偏航控制策略获取的发电量和等效疲劳载荷相对于所述基准值的增长率，确定最优的所述预设偏航控制策略及其确定的所述偏航误差角度阈值和所述延迟时间，其中所述最优的所述预设偏航控制策略使得所述发电量的提高及所述等效疲劳载荷的增加达到适应于帕累托优化理论的相对最优。
其中，帕累托优化理论是指资源分配的一种理想状态，假定固有的一群人和可分配的资源，从一种分配状态到另一种状态的变化中，在没有使任何人境况变坏的前提下，使得至少一个人变得更好。帕累托优化理论存在以下三个条件：
交换最优，指即使再交易，个人也不能从中得到更大的利益，此时对任意两个消费者，任意两种商品的边际替代率是相同的，且两个消费者的效用同时得到最大化；
生产最优，指这个经济体必须在自己的生产可能性边界上，此时对任意两个生产不同产品的生产者，需要投入的两种生产要素的边际技术替代率是相同的，且两个生产者的产量同时得到最大化；以及
产品混合最优，指经济体产出产品的组合必须反映消费者的偏好，此时任意两种商品之间的边际替代率必须与任何生产者在这两种商品之间的边际产品转换率相同。
举例说明，在相同时间和相同风速、风向下，得到受尾流影响的7组风电机，根据步骤S401，通过预设偏航控制策略可以得到各风电机组对应的发电量和等效疲劳载荷，并确定其中第1组为基准值，分别计算其余6组相对于第1组基准值的发电量和等效疲劳电荷的增长率。以基准值的发电量是X1和等效疲劳电荷是Y1为例，第2组的发电量是X2和等效疲劳电荷是Y2，那么第2组的发电量增长率是
Figure BDA0002552856450000141
以及等效疲劳电荷的增长率是
Figure BDA0002552856450000142
以此类推得到第3～第7组的发电量和等效疲劳电荷的增长率，据此绘制帕累托优化曲线。如图5所示，数字2～7表示第几组，条形表示发电量增长率，线段表示载荷增长率，其中，发电量增长率和载荷增长率可以转换成百分比数值在图中显示，通过绘制如图5的帕累托优化曲线，可知第2组风电机组的发电量增长率最大同时等效疲劳电荷增长率最小，因此第2组风电机组预设偏航控制策略是最优的偏航控制策略，其确定的偏航误差角度阈值和延迟时间为在相同时间和相同风速、风向下，受尾流影响的风电机组中，相对最优的控制风电机组偏航电机启动偏航误差角度阈值和延迟时间。在此说明，本发明实施例中发电量的提高及等效疲劳载荷的增加相对最优是指发电量提高较大同时等效疲劳载荷增加较小的情况，并不是指发电量提高最大同时等效疲劳载荷增加最小的情况。
据此在扇区管理下，根据每台风电机组的现场监控数据和载荷数据，得到受尾流影响的风电机组及优化后的控制风电机组偏航电机启动的偏航误差角度阈值和延迟时间，特别是针对整个风电场运行中存在的偏航误差较大的风电机组，根据优化后的偏航误差角度阈值和延迟时间对风电机组偏航电机进行偏航控制，达到风电机组功率和载荷最优。以此方法对整个风电场的风电机组进行优化偏航控制，进而提高风电场经济效益。
本发明实施例中优选的载荷数据是风电机组叶根部的叶根弯矩，且优选的根据所述载荷数据得到载荷-时间曲线包括：根据预设的时间间隔获取风电机组三个叶片根部对应的三组所述叶根弯矩，同时获取三个叶片设定位置的三组温度值；以及筛选出同一时间的三组所述叶根弯矩及三组所述温度值，以得到载荷-时间曲线。
举例说明，通过上述步骤S200可以获取风电机组叶根弯矩，且根据预设的时间间隔，例如是1s的时间间隔，获取风电机组三个叶片根部对应的叶根弯矩，同时获取三个叶片根部设定位置对应的温度值，筛选出同一时间的三组叶根弯矩，以表示该风电机组的载荷数据，以得到载荷-时间曲线。其中，根据选取的载荷传感器标准评估和校正温度对载荷数据测量的影响。
本发明实施例优选根据雨流计数法，将载荷-时间数据计算整理得出相应载荷谱，并计算等效疲劳载荷。雨流计数法又被称为“塔顶法”，在疲劳寿命计算中应用非常广泛。雨流计数法在计数时以一个完整的循环作为结构疲劳损伤的标志，假定大变程所引起的损伤不被小的滞回线截断所影响，将构成小滞回线的较小循环从整个应变的时间中取出，进而得到与变幅循环载荷作用下应力-应变一致的循环计数结果。雨流计数法的原理如图6所示，其计数规则有以下几步：
1)雨流计数法从图中的各个极值点(屋檐的尖点)与原点开始，依次沿相应的屋檐开始向下流动；
2)当雨滴从原点流到第一个峰值处时，在屋檐处竖直下滴，直到流到下面有一个比开始时的极大值更大的极大值(或比开始时的极小值更小的极小值)时停止。例如从图中的点2到点4；
3)当雨滴遇到来自上面屋檐处留下的雨时，就停止流动，构成一个循环，例如图中的循环2’；
4)根据雨滴流动的起点与终点画出每一个循环，将所有的循环依次提取出来记录其峰谷值，每一次雨流轨迹的水平长度即可作为该次循环的幅值。
更优选的，通过上述方法对风电机组的偏航控制优化后，风电机组开始运行，在运行过程中，重新记录现场监控数据和载荷数据，通过上述面向扇区调控的风电场级偏航动态优化方法可以进一步优化偏航控制。
图7是本发明实施例提供的面向扇区调控的风电场级偏航动态优化系统的结构示意图，如图7所述，所述面向扇区调控的风电场级偏航动态优化系统包括：现场监控数据模块701，用于存储风电场每台风电机机组的现场监控数据；载荷检测模块702，用于获取用于表示各个风电机组的部件载荷情况的载荷数据；尾流判断模块703，连接所述现场监控数据模块701和所述载荷检测模块702，用于针对预先划分的若干个扇区，结合所述现场监控数据和所述载荷数据，逐个扇区地判断各个风电机组在对应扇区是否受到其他风电机组的尾流影响；以及偏航优化模块704，连接所述现场监控数据模块701、所述载荷检测模块702和所述扇区划分模块703，用于针对受尾流影响的风电机组进行偏航优化控制，以使对应风电机组在其偏航电机的控制下达到机组功率与载荷的最优。在此说明，本发明实施例面向扇区调控的风电场级偏航动态优化系统与上述面向扇区调控的风电场级偏航动态优化方法的原理类似，此处不再赘述，具体请参考方法实施例。
优选的，所述载荷检测模块702是应变计，位于风电机组叶根部，所述风电机组的部件载荷情况的所述载荷数据是叶根弯矩。在此说明，关于应变计的选取、应变计的安装位置以及通过应变计获取叶根弯矩的方法等请参考本发明方法实施例步骤S200的内容，此处不再赘述。
以上，面向扇区调控的风电场级偏航动态优化系统实施例与方法实施例有相同的技术效果，同时在风电机组叶根部设定位置安装应变计获取载荷数据，能够准确的获取风电机组部件的载荷数据。
以图8为例，描述本发明实施例的面向扇区调控的风电场级偏航动态优化方法或系统的一个示例的工作流程。参考图8，该示例的工作流程可包括以下几个部分的步骤：
步骤S801，数据处理，包括：从SCADA数据库获取中针对每一台风电机组的现场监控数据，例如运行数据和环境数据等，并对这些数据进行处理。
步骤S802，获取载荷数据，包括：载荷测点安装，例如在风电机组叶根部安装应变计，并获取叶根弯矩；以叶根弯矩为载荷数据，得到载荷-时间曲线，通过该曲线得到相应载荷谱并计算得到等效疲劳电荷。
步骤S803，划分扇区，在扇区管理框架下将风电机组运行场景分为受尾流影响和不受尾流影响两种场景，并根据现场监控数据判断风电机组是否属于受尾流影响场景，还可以通过载荷数据辅助判断风电机组是否属于受尾流影响的场景。
步骤S804，通过步骤S803得到受尾流影响的风电机组1、风电机组2…风电机组n之后，结合帕累托优化理论，通过对风电机组偏航电机开启的偏航误差角度阈值和延迟时间两个参数优化调参实现偏航控制策略优化，以使受尾流影响的风电机组在提高发电量的同时降低等效疲劳电荷的增长。
步骤S805，策略优化后各风电机组投入运行，获取并存储新的现场监控数据和载荷数据，以使风电机组偏航控制更优。
需要说明，对于示例的具体实施过程可参考上述面向扇区调控的风电场级偏航动态优化方法和系统的实施例，在此不再赘述。
本发明实施例提供一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令使得机器执行上述的面向扇区调控的风电场级偏航动态优化方法。
同时本发明实施例还提供一种控制装置，所述控制装置包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序，以实现上述的面向扇区调控的风电场级偏航动态优化方法。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。
以上仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种面向扇区调控的风电场级偏航动态优化方法，其特征在于，所述面向扇区调控的风电场级偏航动态优化方法包括：
获取针对每一台风电机组的现场监控数据；
获取用于表示各个风电机组的部件载荷情况的载荷数据；
针对预先划分的若干个扇区，结合所述现场监控数据和所述载荷数据，逐个扇区地判断各个风电机组在对应扇区是否受到其他风电机组的尾流影响；以及
针对受尾流影响的风电机组进行偏航优化控制，以使对应风电机组在其偏航电机的控制下达到机组功率与载荷的最优。
2.根据权利要求1所述的面向扇区调控的风电场级偏航动态优化方法，其特征在于，所述获取针对每一台风电机组的现场监控数据包括：
从与对应风电场关联的SCADA数据库中获取针对每一台风电机组的所述现场监控数据。
3.根据权利要求1所述的面向扇区调控的风电场级偏航动态优化方法，其特征在于，在所述获取针对每一台风电机组的现场监控数据之后，该面向扇区调控的风电场级偏航动态优化方法还包括对所述现场监控数据进行以下预处理：
删除所述现场监控数据中的无效数据，所述无效数据包括空数据和错误数据；
删除所述现场监控数据中在切入风速以下和/或额定风速以上采集的数据；
删除所述现场监控数据中对应于极端环境的环境数据；以及
删除不符合设定标准的异常数据。
4.根据权利要求1所述的面向扇区调控的风电场级偏航动态优化方法，其特征在于，所述获取用于表示各个风电机组的部件载荷情况的载荷数据包括：
确定针对设定位置的待测载荷数据；
确定所述待测载荷数据的测量条件；以及
在所述测量条件下，通过载荷传感器获取所述设定位置的所述待测载荷数据。
5.根据权利要求1所述的面向扇区调控的风电场级偏航动态优化方法，其特征在于，所述逐个扇区地判断各个风电机组在对应扇区是否受到其他风电机组的尾流影响包括：
在各个风电机组的入流风速和风向相同的条件下，结合所述现场监控数据中关于各个风电机组的运行功率的数据，确定每台风电机组在对应扇区的所述运行功率；以及
若任意一台风电机组的所述运行功率低于同一扇区中另一台风电机组的所述运行功率，且两者的所述运行功率差值高于设定的阀值，则判定该风电机组受尾流影响。
6.根据权利要求1所述的面向扇区调控的风电场级偏航动态优化方法，其特征在于，所述针对受尾流影响的风电机组进行偏航优化控制包括：
确定与所述风电机组偏航电机的启动相关的偏航误差角度阈值和延迟时间，以使对应风电机组达到机组功率与载荷的最优，其中所述偏航误差角度阈值是风电机组机舱的当前角度与当前风向角度的偏差的最大值，所述延迟时间是所述风电机组机舱的偏航误差角度超过该偏航误差角度阈值所经历的时间。
7.根据权利要求6所述的面向扇区调控的风电场级偏航动态优化方法，其特征在于，所述确定与所述风电机组偏航电机的启动相关的偏航误差角度阈值和延迟时间，以使对应风电机组达到机组功率与载荷的最优包括：
确定包括基于预设偏航控制策略获取的发电量和等效疲劳载荷两者的基准值，其中所述发电量用于反映所述机组功率并基于风电机组的功率-时间曲线确定，且所述等效疲劳载荷用于反映所述载荷并基于风电机组的载荷-时间曲线确定，且所述预设偏航控制策略包括对所述偏航误差角度阈值和所述延迟时间的确定；以及
基于不同的所述预设偏航控制策略获取的发电量和等效疲劳载荷相对于所述基准值的增长率，确定最优的所述预设偏航控制策略及其确定的所述偏航误差角度阈值和所述延迟时间，其中最优的所述预设偏航控制策略使得所述发电量的提高及所述等效疲劳载荷的增加达到适应于帕累托优化理论的相对最优。
8.根据权利要求7所述的面向扇区调控的风电场级偏航动态优化方法，其特征在于，在所述载荷数据是风电机组叶根部的叶根弯矩时，该面向扇区调控的风电场级偏航动态优化方法还包括根据所述载荷数据得到载荷-时间曲线，其包括：
根据预设的时间间隔获取风电机组三个叶片根部对应的三组所述叶根弯矩，同时获取三个叶片设定位置的三组温度值；以及
筛选出同一时间的三组所述叶根弯矩及三组所述温度值，以得到载荷-时间曲线。
9.一种面向扇区调控的风电场级偏航动态优化系统，其特征在于，该面向扇区调控的风电场级偏航动态优化系统包括：
现场监控数据模块，用于存储风电场每台风电机机组的现场监控数据；
载荷检测模块，用于获取用于表示各个风电机组的部件载荷情况的载荷数据；
尾流判断模块，连接所述现场监控数据模块和所述载荷检测模块，用于针对预先划分的若干个扇区，结合所述现场监控数据和所述载荷数据，逐个扇区地判断各个风电机组在对应扇区是否受到其他风电机组的尾流影响；以及
偏航优化模块，连接所述现场监控数据模块、所述载荷检测模块和所述扇区划分模块，用于针对受尾流影响的风电机组，对所述风电机组的偏航电机进行偏航优化控制，以使对应风电机组在所述偏航电机的控制下达到机组功率与载荷的最优。
10.根据权利要求9所述的面向扇区调控的风电场级偏航动态优化系统，其特征在于，所述载荷检测模块是应变计，位于风电机组叶根部，且所述载荷数据是叶根弯矩。
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