CN112701724B - 风机控制系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种风机控制系统，包括控制装置，控制装置包括中央处理器及神经网络处理器；中央处理器执行实时任务，用于采集并处理风机设备的实时数据，将处理后的实时数据发送至神经网络处理器；神经网络处理器执行非实时任务，用于对历史数据进行分析以产生辅助数据，并发送辅助数据至中央处理器；中央处理器用于根据所述辅助数据和所述实时数据产生目标数据，并将目标数据作用于风机设备。本发明中，通过风机设备与风机控制系统的交互过程可以克服各个子系统功能相互独立，数据整合困难的缺陷，仅需在原有的控制装置中进行新功能的写入，改变了原有硬件架构，使新功能的增加变得简单，由于代码和程序运行在同一个控制装置中，降低了硬件成本且加强了安全性和实时性。

Description

风机控制系统
技术领域
本发明涉及工业控制领域，特别涉及一种风机控制系统。
背景技术
目前在风机的控制领域中，风机系统通常置有多套硬件系统，在风机系统中每增加一个新的功能，则需要在原有的硬件系统上增加新的数据采集系统及控制器等硬件系统，每个系统均需通过常规通讯协议与风机主控系统进行通讯，增大了风机主控系统的负担，且各个系统的功能相对独立，后期数据整合困难和新增功能复杂。
发明内容
本发明要解决的技术问题是为了克服现有技术中在风机控制系统中各个子系统相对独立，新增功能难度大、各个子系统数据整合困难的缺陷，提供一种使用同一硬件平台、数据整合简单、新增功能难度小的风机控制系统。
本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题：
本实施例提供了一种风机控制系统，包括控制装置，所述控制装置包括中央处理器及神经网络处理器；
所述中央处理器执行实时任务，用于采集并处理风机设备的实时数据，所述中央处理器还用于将当前时刻处理后的实时数据发送至所述神经网络处理器；
所述神经网络处理器执行非实时任务，用于对历史数据进行分析以产生辅助数据，并发送所述辅助数据至所述中央处理器，其中所述历史数据为当前时刻之前的多个时刻所接收的来自所述中央处理器的多个处理后的所述实时数据；
所述中央处理器还用于根据所述辅助数据和所述实时数据产生目标数据，并将所述目标数据作用于所述风机设备上以控制所述风机设备运行。
较佳地，所述风机控制系统还包括云端平台，所述神经网络处理器还用于发送分析后的数据至所述云端平台；
所述云端平台用于对分析后的数据进行辅助运算以产生所述辅助数据，所述云端平台还用于发送所述辅助数据至所述神经网络处理器。
较佳地，所述风机设备包括发电机及变流器，所述发电机与所述变流器连接，所述变流器与电网连接；所述目标数据包括PWM(脉宽调制)功率控制信号，所述PWM功率控制信号用于控制所述电网的实时功率。
较佳地，所述中央处理器用于采集所述发电机的第一实时输出电流、所述变流器的第二实时输出电流以及所述电网的实时功率；
所述神经网络处理器用于根据所述电网的历史功率计算出所述电网的参考功率；
所述中央处理器用于根据所述第一实时输出电流、第二实时输出电流，以及所述电网的参考功率与所述电网的实时功率之差获取所述PWM功率控制信号。
较佳地，所述变流器包括机侧变流器及网侧变流器，所述机侧变流器与所述网侧变流器连接，所述发电机与所述机侧变流器连接，所述网侧变流器与所述电网连接；
所述第二实时输出电流为所述网侧变流器的输出电流；
所述中央处理器还用于采集所述机侧变流器的实时输出电压；
所述神经网络处理器还用于根据所述机侧变流器的历史输出电压计算所述机侧变流器的参考输出电压；
所述中央处理器用于根据所述第一实时输出电流、第二实时输出电流、所述电网的参考功率与所述电网的实时功率之差，以及所述电网的参考输出电压及所述实时输出电压之差获取所述PWM功率控制信号。
较佳地，所述电网的参考功率包括有功参考功率及无功参考功率，所述电网的实时功率包括有功实时功率及无功实时功率；
所述神经网络处理器用于根据所述电网的历史有功功率计算出所述电网的参考有功功率，根据所述电网的历史无功功率计算出所述电网的参考无功功率；
所述中央处理器用于根据所述第一实时输出电流、第二实时输出电流、所述电网的有功参考功率与所述电网的有功实时功率之差、所述电网的无功参考功率与所述电网的无功实时功率之差，以及所述参考输出电压及所述实时输出电压之差获取所述PWM功率控制信号。
较佳地，所述风机设备包括叶片，所述目标数据包括叶片的桨距角。
较佳地，所述中央处理器用于采集所述电网的实时功率及所述叶片的实时转速；
所述神经网络处理器用于根据所述电网的历史功率计算出所述电网的参考功率，以及根据所述风机设备的历史转速计算所述风机设备的参考转速；
所述中央处理器还用于根据所述风机设备的参考转速及所述风机设备的实时转速之差，及所述电网的参考功率及所述电网的实时功率之差获取所述叶片的桨距角。
较佳地，所述电网的参考功率包括有功参考功率及无功参考功率，所述电网的实时功率包括有功实时功率及无功实时功率；
所述神经网络处理器用于根据所述电网的历史有功功率计算出所述电网的参考有功功率，根据所述电网的历史无功功率计算出所述电网的参考无功功率；
所述中央处理器还用于根据所述风机设备的参考转速及所述风机设备的实时转速之差、所述电网的参考有功功率及所述电网的实时有功功率之差及所述电网的参考无功功率及所述电网的实时无功功率之差获取所述叶片的桨距角。
较佳地，所述中央处理器及神经网络处理器通过底层总线进行通讯。
本发明的积极进步效果在于：本发明中，设置了统一的用于硬件控制的控制装置，并在控制装置中具体设置了用于执行实时任务的中央处理器及用于执行非实时任务的神经网络处理器，通过中央处理器可以对风机设备进行实时数据采集及处理，通过神经网络处理器可以对处理后的数据进一步分析以产生辅助数据，并将辅助数据回传给中央处理器，中央处理器则可以利用辅助数据及实时数据产生目标数据来控制风机设备运行，以给电网供电，本发明中，通过中央处理器及神经网络处理器的交互过程可以克服现有技术中各个子系统功能相互独立，数据整合困难的缺陷，且本发明中，当需要增加新功能时，无需额外增加硬件设备，仅需在原有的控制装置中进行新功能的写入，本发明改变了原有风机控制系统的硬件架构，使风机控制系统中新功能的增加无需额外增加硬件设备，使新功能的增加变得简单，由于所有的代码和程序运行在同一个控制装置中，大大降低了硬件成本并且加强了安全性和实时性。
附图说明
图1为本发明实施例1的风机控制系统的模块示意图。
图2为本发明实施例2的风机控制系统的模块示意图。
图3为本发明实施例3的风机设备的模块示意图。
图4为本发明实施例4的风机控制系统在具体场景下的控制原理示意图。
具体实施方式
下面通过实施例的方式进一步说明本发明，但并不因此将本发明限制在所述的实施例范围之中。
实施例1
本实施例提供了一种风机控制系统，包括如图1所示的控制装置20，控制装置20包括中央处理器201及神经网络处理器202。
中央处理器201主要用于执行实时任务，实时任务包括采集并处理风机设备10的实时数据，实时任务还包括将当前时刻处理后的实时数据发送至神经网络处理器202，其中，风机设备10主要用于向电网供电。
具体的，中央处理器201可以对风机设备10的实时状态进行感知，对感知的数据进行实时采集、进行实时数据管理对风机设备10实时控制、对风机设备10进行实时的故障处理、报警等。
神经网络处理器202接受来自中央处理器201中的风机数据，可以基于数字孪生用于对历史数据进行分析以产生辅助数据，并发送辅助数据至中央处理器201，其中历史数据为当前时刻之前的多个时刻所接收的来自中央处理器201的多个处理后的实时数据。
具体的，神经网络处理器202可以对中央处理器201当前时刻之前采集的大量数据进行数据分析应用、人工智能算法应用、数字孪生应用、多元数据管理、远程数据管理等服务以产生辅助数据。
其中，中央处理器201和神经网络处理器202之间可以进行实时的通讯，本实施例优选通过底层总线的方式进行通讯，以增强中央处理器201和神经网络处理器202通讯的安全性及稳定性。中央处理器201采集的数据可以传输至神经网络处理器202，神经网络处理器202所进行的应用分析结果，即辅助数据，可以安全可靠地传输给中央处理器201。
中央处理器201还用于根据神经网络处理器202产生的辅助数据和来自风机设备10的实时数据产生目标数据，并将目标数据作用于风机设备10上以控制风机设备10运行。
本实施例中，设置了统一的用于硬件控制的控制装置20，并在控制装置20中具体设置了用于实时任务的中央处理器201及用于执行非实时任务的神经网络处理器202，通过中央处理器201可以对风机设备10进行实时数据采集及处理，通过神经网络处理器202可以对处理后的数据进一步分析以产生辅助数据，并将辅助数据回传给中央处理器201，中央处理器201则可以利用辅助数据及实时数据产生目标数据来控制风机设备10运行，以给电网供电。本实施例中，通过中央处理器201及神经网络处理器202的交互过程可以克服现有技术中各个子系统功能相互独立，数据整合困难的缺陷，且本实施例中，当需要增加新功能时，无需额外增加硬件设备，仅需在原有的控制装置20中进行新功能的写入，本实施例中，改变了原有风机控制系统的硬件架构，使风机控制系统中新功能的增加无需额外增加硬件设备，使新功能的增加变得简单，由于所有的代码和程序运行在同一个控制装置中，大大降低了硬件成本并且加强了安全性和实时性。
实施例2
本实施例提供了一种风机控制系统，本实施例基于实施例1，如图2所示，本实施例中的风机控制系统还包括云端平台30，神经网络处理器202还用于发送分析后的数据至云端平台30，神经网络处理器202与云端平台30无缝连接，云端平台30用于对分析后的数据进行辅助运算以产生辅助数据，具体的，云端平台30的主要功能包括APP(应用程序)设计与部署，云端平台30具备海量资源，其可以进行复杂运算，根据运算结果生成辅助数据，并通过安全通讯将辅助数据传递给神经网络处理器202。
本实施例中，通过与神经网络处理器202相连的云端平台30可以进行一系列复杂的运算，还可以和其他的系统、网络进行数据交互，一方面，提高了本地风机控制系统的运行效率，另一方面，也提高了整体风机控制系统的功能性。
本实施例中，云端产生的辅助数据与神经网络处理器202产生的辅助数据进行叠加用于回传给中央处理器201以产生目标数据。
实施例3
本实施例提供了一种风机控制系统，本实施例基于实施例1或实施例2，本实施例中，风机设备10包括发电机及变流器，发电机与变流器连接，变流器与电网连接。
图3示出了一种具体实施方式中的风机设备10的结构示意图，包括叶片、传动系统、发电机、机侧变流器、网侧变流器、滤波器及变压器，其中叶片在风力的作用下发生转动，从而将风能传给叶片，叶片经过传动系统、发电机、机侧变流器、网侧变流器、滤波器及变压器后将电能输出至电网。
本实施例中，目标数据包括PWM功率控制信号，PWM功率控制信号用于控制电网的实时功率，本实施例中央处理器201可以具体包括发电机控制模块PID，用于通过PWM功率控制信号控制电网的实时功率。
其中，发电机控制模块PID用于采集发电机的第一实时输出电流、机侧变流器的实时输出电压、网侧变流器的第二实时输出电流以及电网的实时功率，具体的，电网的实时功率可以包括有功实时功率及无功实时功率。
神经网络处理器202用于根据电网的历史功率计算出电网的参考功率，如可以根据计算电网在历史的正常运行时的功率的平均值作为参考功率，也可以通过现有的其他的算法来综合历史功率计算参考功率、根据机侧变流器的历史输出电压计算机侧变流器的参考输出电压、以及根据电网的历史功率计算出电网的参考功率，具体的，当电网的实时功率包括有功实时功率及无功实时功率时，神经网络处理器202用于根据电网的历史有功功率计算出电网的参考有功功率，根据电网的历史无功功率计算出电网的参考无功功率，应当理解神经网络处理器202计算参考有功功率、参考无功功率、参考输出电压的方法都可以参考现有的算法，本实施例并不限制其计算方式。
发电机控制模块PID用于根据第一实时输出电流、第二实时输出电流、电网的有功参考功率与电网的有功实时功率之差、电网的无功参考功率与电网的无功实时功率之差，以及参考输出电压及实时输出电压之差获取PWM功率控制信号。其中，PWM功率控制信号与第一实时输出电流、第二实时输出电流、电网的有功参考功率与电网的有功实时功率之差、电网的无功参考功率与电网的无功实时功率之差，以及参考输出电压及实时输出电压之差均呈正相关。具体的，可以根据中央处理器中设置的PID(一种控制器)变流器计算出PWM功率控制信号。
本实施例中，可以根据中央处理器201采集的实时的电流、电压及功率结合神经网络处理器202根据历史数据分析得到的电压及功率从而可以计算出用于输入至电网的PWM功率控制信号，从而可以实现对输入至电网的实时功率的稳定的控制。
实施例4
本实施例提供了一种风机控制系统，本实施例基于实施例1、实施例2或实施例3，本实施例中的风机设备10的结构可以参考实施例3。
本实施例中的目标数据包括叶片的桨距角。
中央处理器201用于采集电网的实时功率及叶片的实时转速，具体的，电网的实时功率包括有功实时功率及无功实时功率。
神经网络处理器202用于根据电网的历史功率计算出电网的参考功率，具体的，神经网络处理器202用于根据电网的历史有功功率计算出电网的参考有功功率，根据电网的历史无功功率计算出电网的参考无功功率。中央处理器201还用于根据叶片的实时转速，及电网的参考功率及电网的实时功率之差获取叶片的桨距角。
中央处理器201还用于根据风机设备的参考转速及风机设备的实时转速之差、电网的参考有功功率及电网的实时有功功率之差及电网的参考无功功率及电网的实时无功功率之差获取叶片的桨距角。具体的，可以通过中央处理器中设置的PID变流器计算出叶片的桨距角。
其中，叶片的桨距角与风机设备的参考转速及风机设备的实时转速之差呈负相关、与电网的参考有功功率及电网的实时有功功率之差及电网的参考无功功率及电网的实时无功功率之差获取叶片的桨距角呈正相关。
图4示出了在一种具体场景下本实施例中的风机控制系统的控制原理的示意图，中央处理器201具体可以包括风机控制模块PID，用于控制叶片的桨距角(即图中所示的叶片角度θ)。
具体的，神经网络处理器(图中未示出)根据电网的历史有功功率计算出电网的参考有功功率Pgrid参考值，并将其传输至风机控制模块PID，风机控制模块PID根据实时采集的电网产生的实时有功功率Pgrid及参考有功功率Pgrid参考值可以计算出二者的差值，并且根据实时采集的电网输出的实时无功功率Qgrid及风机设备实时的转速Ω可以计算出叶片的目标桨距角，从而可以通过变桨系统调整叶片当前的桨距角，并进一步通过传动系统、发电机、变流器、滤波器、变压器输出供电网使用的电能。
应当理解，上述场景仅作为对本实施例原理的说明，不应当成为对本实施例的限制，如风机控制模块PID还可以根据实时采集的电网产生的实时无功功率Qgrid及神经网络处理器计算出的参考无功功率Qgrid参考值计算出二者的差值，并根据该差值结合Pgrid参考值与Pgrid的差值以及Ω计算叶片的目标桨距角，又如，风机控制模块PID还可以根据实时采集的风机设备实时的转速Ω及神经网络处理器计算出的风机设备的参考转速计算出二者的差值，并结合Pgrid参考值与Pgrid的差值以及Qgrid参考值与Qgrid的差值计算叶片的目标桨距角。本实施例中，可以根据中央处理器201采集的实时的叶片的转速、电网的功率结合神经网络处理器202根据历史数据分析得到的参考转速及参考功率，从而可以实现对叶片的桨距角的稳定的控制。
虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这仅是举例说明，本发明的保护范围是由所附权利要求书限定的。本领域的技术人员在不背离本发明的原理和实质的前提下，可以对这些实施方式做出多种变更或修改，但这些变更和修改均落入本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种风机控制系统，其特征在于，包括控制装置，所述控制装置包括中央处理器及神经网络处理器；
所述中央处理器执行实时任务，用于采集并处理风机设备的实时数据，所述中央处理器还用于将当前时刻处理后的实时数据发送至所述神经网络处理器；
所述神经网络处理器执行非实时任务，用于对历史数据进行分析以产生辅助数据，并发送所述辅助数据至所述中央处理器，其中所述历史数据为当前时刻之前的多个时刻所接收的来自所述中央处理器的多个处理后的所述实时数据；
所述中央处理器还用于根据所述辅助数据和所述实时数据产生目标数据，并将所述目标数据作用于所述风机设备上以控制所述风机设备运行；
所述风机设备包括发电机及变流器，所述发电机与所述变流器连接，所述变流器与电网连接；所述目标数据包括PWM功率控制信号，所述PWM功率控制信号用于控制所述电网的实时功率；
所述中央处理器用于采集所述发电机的第一实时输出电流、所述变流器的第二实时输出电流以及所述电网的实时功率；
所述神经网络处理器用于根据所述电网的历史功率计算出所述电网的参考功率；
所述中央处理器用于根据所述第一实时输出电流、第二实时输出电流，以及所述电网的参考功率与所述电网的实时功率之差获取所述PWM功率控制信号。
2.如权利要求1所述的风机控制系统，其特征在于，所述风机控制系统还包括云端平台，所述神经网络处理器还用于发送分析后的数据至所述云端平台；
所述云端平台用于对分析后的数据进行辅助运算以产生所述辅助数据，所述云端平台还用于发送所述辅助数据至所述神经网络处理器。
3.如权利要求1所述的风机控制系统，其特征在于，所述变流器包括机侧变流器及网侧变流器，所述机侧变流器与所述网侧变流器连接，所述发电机与所述机侧变流器连接，所述网侧变流器与所述电网连接；
所述第二实时输出电流为所述网侧变流器的输出电流；
所述中央处理器还用于采集所述机侧变流器的实时输出电压；
所述神经网络处理器还用于根据所述机侧变流器的历史输出电压计算所述机侧变流器的参考输出电压；
所述中央处理器用于根据所述第一实时输出电流、第二实时输出电流、所述电网的参考功率与所述电网的实时功率之差，以及所述电网的参考输出电压及所述实时输出电压之差获取所述PWM功率控制信号。
4.如权利要求3所述的风机控制系统，其特征在于，所述电网的参考功率包括有功参考功率及无功参考功率，所述电网的实时功率包括有功实时功率及无功实时功率；
所述神经网络处理器用于根据所述电网的历史有功功率计算出所述电网的参考有功功率，根据所述电网的历史无功功率计算出所述电网的参考无功功率；
所述中央处理器用于根据所述第一实时输出电流、第二实时输出电流、所述电网的有功参考功率与所述电网的有功实时功率之差、所述电网的无功参考功率与所述电网的无功实时功率之差，以及所述参考输出电压及所述实时输出电压之差获取所述PWM功率控制信号。
5.如权利要求1或2所述的风机控制系统，其特征在于，所述风机设备包括叶片，所述目标数据包括叶片的桨距角。
6.如权利要求5所述的风机控制系统，其特征在于，所述中央处理器用于采集电网的实时功率及所述风机设备的实时转速；
所述神经网络处理器用于根据所述电网的历史功率计算出所述电网的参考功率，以及根据所述风机设备的历史转速计算所述风机设备的参考转速；
所述中央处理器还用于根据所述风机设备的参考转速及所述风机设备的实时转速之差，及所述电网的参考功率及所述电网的实时功率之差获取所述叶片的桨距角。
7.如权利要求6所述的风机控制系统，其特征在于，所述电网的参考功率包括有功参考功率及无功参考功率，所述电网的实时功率包括有功实时功率及无功实时功率；
所述神经网络处理器用于根据所述电网的历史有功功率计算出所述电网的参考有功功率，根据所述电网的历史无功功率计算出所述电网的参考无功功率；
所述中央处理器还用于根据所述风机设备的参考转速及所述风机设备的实时转速之差、所述电网的参考有功功率及所述电网的实时有功功率之差及所述电网的参考无功功率及所述电网的实时无功功率之差获取所述叶片的桨距角。
8.如权利要求1所述的风机控制系统，其特征在于，所述中央处理器及神经网络处理器通过底层总线进行通讯。
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