CN113818997B - 一种基于大数据分析的风电机组风向自动校正方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于大数据分析的风电机组风向自动校正方法，所述方法包括：步骤一：数据积累单元采集运行数据组，并将所述运行数据组存储在存储单元内；步骤二：机器分析单元对存储单元内的所述运行数据组进行分析，得出预调风向区间和风向偏移量，并将风向偏移量叠加到主控偏航控制逻辑中，以便进行校正。本发明提供的方法无需新增风向标等硬件设备，仅基于机组运行数据，并通过机组实时运行数据分析的方式计算风向偏移量，保证机组发电效益的同时尽量避免不必要的频繁对风偏航，有效降低机组的载荷冲击，延长机组使用寿命。

Description

一种基于大数据分析的风电机组风向自动校正方法
技术领域
本发明属于风电机组校正领域，特别涉及一种基于大数据分析的风电机组风向自动校正方法。
背景技术
风力发电作为一种可再生能源技术，驱动着传统电力系统的变革与创新，起到了优化能源结构，实现可持续发展的重大作用。然而风能具有随机性和波动性，并且风向标通常位于风轮后的机舱上，来自转子的旋转和湍流会影响从风向标读取读数并且给出导致偏航误差有偏差的风向测量值，从而引起偏航对风不准。这种对风误差会导致机组发电效率下降，以及频繁对风偏航导致的偏航轴承磨损以及风力发电机组机械载荷过大等问题。
因此，提供一种误差小的风电机组风向自动校正方法是本领域亟待解决的问题。
发明内容
针对上述问题，本发明提供一种基于大数据分析的风电机组风向自动校正方法。
一种基于大数据分析的风电机组风向自动校正方法，所述方法包括：
步骤一；数据积累单元采集运行数据组，并将所述运行数据组存储在存储单元内；
步骤二：机器分析单元对存储单元内的所述运行数据组进行分析，得出预调风向区间和风向偏移量，并将风向偏移量叠加到主控偏航控制逻辑中，以便进行校正。
所述采集运行数据组包括：
初始清零；
采集实时运行数据组，计算每30s内实时运行数据组的平均值，获取平均运行数据组；
并根据判断条件，对所述实时运行数据组和所述平均运行数据组进行判断；
得到符合条件的所述运行数据组。
所述实时运行数据组包括：风速、风向、实际桨角、实际有功和桨距角；
所述平均运行数据组包括：平均风速、平均风向、平均实际桨角、平均实际有功数据和平均桨距角；
所述运行数据组包括平均风速、平均风向、平均实际桨角、平均实际有功数据。
所述判断条件为：
3≤平均风速≤15m/s；
-20°＜平均风向＜20°；
平均实际有功数据≥0.6*当前风速下依据功率曲线差得的功率值；
30s内实时实际有功最大值≤6°，且平均桨距角≤4°。
所述对存储单元内的所述运行数据组进行分析包括：
对所述运行数据组进行分仓，对分仓后的数据组进行排序，对排序后的数据进行处理，得到每一子仓实际有功平均值，比较每一子仓实际有功平均值大小，得到预调风向区间，并根据预调风向区间所在子仓计算风向偏移量。
所述对所述运行数据组进行分仓包括：
依据平均风速对运行数据组进行风速分仓：
对[3，15](单位：m/s)区间内的风速以0.2m/s为间隔分为60个风速仓，风速仓的区间为：
[0.2a+2.8，0.2a+3](a＝1，2，3，...，60)；
每一风速仓依据平均风向对数据进行风向分仓：
每一风速仓根据平均风向分为3个子仓，分别为A仓、B仓、C仓，其中，每一子仓中的存储单元数量为100；
当-3°≤风向≤3°时，为A仓；
当3°＜风向＜20°时，为B仓；
当-20°＜风向＜-3°时，为C仓；
所述对分仓后的数据组进行排序包括：
每一子仓根据所述运行数据组中的平均实际有功的大小，对100条所述运行数据组中的平均风速、平均风向、平均实际有功从小到大进行排列，得到有效运行数据组；
所述对排序后的数据进行处理包括：
剔除5条最小和5条最大的所述平均实际有功对应的所述有效运行数据组，保留余下的90条所述有效运行数据组；
计算余下的90条所述有效运行数据组的实际有功数据平均值，得到每一子仓实际有功数据平均值；
所述比较每一子仓实际有功平均值大小为：
比较每一所述子仓实际有功数据平均值，所述子仓实际有功数据平均值最大的子仓为对应风速仓的预调风向区间。
所述根据预调风向区间计算出风向偏移量包括：
当预调风向区间在A区间时：
不计算风向偏移量，不进行风向自校正；
当预调风向区间在B区和C区时：
计算B仓或C仓中的90条所述有效运行数据组的风向数据平均值，并将风向数据平均值作为对应风向仓的风向偏移量；
将[3，15](单位：m/s)风速区间分成4个大风速区间：[3，6]、(6，9)、[9，12)、[12，15]；
分别计算每一大风速区间的风向平均值，并将每一大风速区间的风向平均值作为对应风速段的风向偏移量。
所述将风向偏移量叠加到主控偏航控制逻辑中，以便进行校正为：所述主控偏航控制逻辑将风向偏移量用于偏航控制，并重复步骤一、步骤二，进行再次修正，直至最佳风向区间收敛到A区间。
一种基于大数据分析的风电机组风向自动校正设备，所述设备包括数据积累单元和机器分析单元；其中，
数据积累单元，用于采集运行数据组，并将所述运行数据组存储在存储单元内；
机器分析单元，用于对存储单元内的所述运行数据组进行分析，得出预调风向区间和风向偏移量，并将风向偏移量叠加到主控偏航控制逻辑中，以便进行校正。
所述设备还包括主控偏航控制逻辑；其中，
所述主控偏航控制逻辑，用于将风向偏移量用于偏航控制，并重复上述过程进行再次修正，直至最佳风向区间收敛到A区间。
本发明提供的方法无需新增风向标等硬件设备，仅基于机组运行数据，并通过机组实时运行数据分析的方式计算风向偏移量，保证机组发电效益的同时尽量避免不必要的频繁对风偏航，有效降低机组的载荷冲击，延长机组使用寿命。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所指出的结构来实现和获得。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1示出了根据本发明基于大数据分析的风电机组风向自动校正的方法流程图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地说明，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供一种基于大数据分析的风电机组风向自动校正方法，用于解决采用传统的一些数据分析方法进行偏航校正会引起机组频繁对风偏航，导致机组载荷上升以及部件磨损加速等问题，影响风电机组运行使用寿命，以及更换精度更高的风向标，不但增加了技术成本，且误差也难以完全消除的问题。
图1示出了根据本发明基于大数据分析的风电机组风向自动校正的方法流程图，参见图1，所述方法包括：
步骤一：数据积累单元采集运行数据组，并将所述运行数据组存储在存储单元内。
具体的，所述采集运行数据组包括：
数据积累单元在采集实时运行数据组前进行初始清零，初始清零后，采集实时运行数据组。具体的，所述实时运行数据组包括：实时风速、实时风向、实时实际桨角、实时实际有功和实时桨距角。所述实时运行数据组中的数据具有一一对应的特性，即每个被采集的实时风速都有一个实时风向、实时实际桨角、实时实际有功、实时桨距角与其一一对应。
为避免因实时风速突变导致的数据波动，计算每30s内实时运行数据组的平均值，获取平均运行数据组。具体的，所述平均运行数据组包括：平均风速、平均风向、平均实际桨角、平均实际有功数据和平均桨距角。
根据判断条件，对所述实时运行数据组和所述平均运行数据组进行判断；
进一步地，所述判断条件为：
3≤平均风速≤15m/s；
-20°＜平均风向＜20°；
平均实际有功数据≥0.6*当前风速下依据功率曲线差得的功率值；
30s内实时实际有功最大值≤6°，且平均桨距角≤4°。
当所述实时运行数据组和所述平均运行数据组满足条件时，即得到符合条件的所述运行数据组，将所述运行数据组存储在存储单元内。具体的存入存储单元内的所述运行数据组包括平均风速、平均风向、平均实际桨角和平均实际有功数据。
步骤二：机器分析单元对存储单元内的所述运行数据组进行分析，得出预调风向区间和风向偏移量，并将风向偏移量叠加到主控偏航控制逻辑中，以便进行校正。
具体的，所述对存储单元内的所述运行数据组进行分析包括：对所述运行数据组进行分仓，对分仓后的数据组进行排序，对排序后的数据进行处理，得到每一子仓实际有功平均值，比较每一子仓实际有功平均值大小，得到预调风向区间，并根据预调风向区间所在子仓计算风向偏移量。
进一步地，所述对所述运行数据组进行分仓包括：
依据平均风速对所述运行数据组进行风速分仓：
即对[3，15](单位：m/s)区间内的风速以0.2m/s为间隔分为60个风速仓，风速仓的区间为：
[0.2a+2.8，0.2a+3](a＝1，2，3，...，60)；示例性的，当平均风速＝5.1m/s时，代表的风速区间为[5，5.2]。
每一风速仓再依据平均风向对所述运行数据组进行风向分仓：
每一风速仓根据平均风向分出3个子仓，分别为A仓、B仓、C仓，其中，每一子仓中的存储单元数量为100。
当-3°≤风向≤3°时，为A仓；
当3°＜风向＜20°时，为B仓；
当-20°＜风向＜-3°时，为C仓。
所述对分仓后的数据组进行排序包括：每一子仓根据所述运行数据组中的平均实际有功的大小，对100条所述运行数据组中的平均风速、平均风向、平均实际有功从小到大进行排列，得到有效运行数据组。具体的，所述有效运行数据组包括：平均风速、平均风向、平均实际有功。每一子仓采用冒泡法将存储单元内的所述运行数据组按照“队列”的方式存储。
示例性的，在每个风速仓内，机器分析单元对100条所述运行数据组中的平均风速、平均风向、平均实际有功从小到大进行排列，得到有效运行数据组。表1、表2给出了数据排序前和排序后的示例；
表格1：数据排序前位置信息
排序前位置 1 2 3 4
实际有功数据(kW) 1000 1200 900 1100
风向数据(度) 5 358 6 356
风速数据(m/s) 7.5 7.8 7.3 7.6
表格2：数据排列后位置信息
排序前位置 1 2 3 4
实际有功数据(kW) 900 1000 1100 1200
风向数据(度) 6 5 356 358
风速数据(m/s) 7.3 7.5 7.6 7.8
所述对排序后的数据进行处理包括：
剔除5条最小和5条最大的所述平均实际有功对应的所述有效运行数据组，保留余下的90条所述有效运行数据组；
计算余下的90条所述有效运行数据组的实际有功平均值，得到每一子仓实际有功平均值；
所述比较每一子仓实际有功平均值大小为：
比较每一所述子仓实际有功数据平均值，所述子仓实际有功数据平均值最大的子仓为对应风速仓的预调风向区间。
所述根据预调风向区间所在子仓计算风向偏移量包括：
当预调风向区间为A区间时：
不计算风向偏移量，不进行风向自校正；
当预调风向区间为B区和C区时：
计算B仓或C仓中的90条所述有效运行数据组的风向数据平均值，并将风向数据平均值作为对应风向仓的风向偏移量；为避免风电机组频繁地进行对风偏航动作，将[3，15](单位：m/s)风速区间分成4个大风速区间：[3，6]、(6，9)、[9，12)、[12，15]；分别计算每一大风速区间的风向平均值，并将每个大风速区间的风向平均值作为对应风速段的风向偏移量。如此可保证计算风向偏移的同时尽量避免频繁的不必要的对风偏航，有效降低频繁偏航给机组带来的载荷冲击。
所述将风向偏移量叠加到主控偏航控制逻辑中，以便进行校正为：所述主控偏航控制逻辑将风向偏移量用于偏航控制，并重复步骤一、步骤二，进行再次修正，直至最佳风向区间收敛到A区间。
本发明提供的方法无需新增风向标等硬件设备，仅基于机组运行数据，并通过机组实时运行数据分析的方式计算风向偏移量，保证机组发电效益的同时尽量避免不必要的频繁对风偏航，有效降低机组的载荷冲击，延长机组使用寿命。
本发明基于上述一种基于大数据分析的风电机组风向自动校正方法，还介绍了一种基于大数据分析的风电机组风向自动校正设备，包括数据积累单元和机器分析单元；其中，
数据积累单元，用于采集运行数据组，并将所述运行数据组存储在存储单元内；
所述采集运行数据组包括：
初始清零；采集实时运行数据组，计算每30s内实时运行数据组的平均值，获取平均运行数据组；并根据判断条件，对所述实时运行数据组和所述平均运行数据组进行判断；得到符合条件的所述运行数据组；
所述实时运行数据组包括：风速、风向、实际桨角、实际有功和桨距角；
所述平均运行数据组包括：平均风速、平均风向、平均实际桨角、平均实际有功数据和平均桨距角；
所述运行数据组包括平均风速、平均风向、平均实际桨角、平均实际有功数据；
所述判断条件为：
3≤平均风速≤15m/s；
-20°＜平均风向＜20°；
平均实际有功数据≥0.6*当前风速下依据功率曲线差得的功率值；
30s内实时实际有功最大值≤6°，且平均桨距角≤4°；
机器分析单元，用于对存储单元内的所述运行数据组进行分析，得出预调风向区间和风向偏移量，并将风向偏移量叠加到主控偏航控制逻辑中，以便进行校正；
所述对存储单元内的所述运行数据组进行分析包括：
对所述运行数据组进行分仓，对分仓后的数据组进行排序，对排序后的数据进行处理，得到每一子仓实际有功平均值，比较每一子仓实际有功平均值大小，得到预调风向区间，并根据预调风向区间所在子仓计算风向偏移量；
所述对所述运行数据组进行分仓包括：
依据平均风速对运行数据组进行风速分仓：
对[3，15](单位：m/s)区间内的风速以0.2m/s为间隔分为60个风速仓，风速仓的区间为：
[0.2a+2.8，0.2a+3](a＝1，2，3，...，60)；
每一风速仓依据平均风向对数据进行风向分仓：
每一风速仓根据平均风向分为3个子仓，分别为A仓、B仓、C仓，其中，每一子仓中的存储单元数量为100；
当-3°≤风向≤3°时，为A仓；
当3°＜风向＜20°时，为B仓；
当-20°＜风向＜-3°时，为C仓；
所述对分仓后的数据组进行排序包括：
每一子仓根据所述运行数据组中的平均实际有功的大小，对100条所述运行数据组中的平均风速、平均风向、平均实际有功从小到大进行排列，得到有效运行数据组；
所述对排序后的数据进行处理包括：
剔除5条最小和5条最大的所述平均实际有功对应的所述有效运行数据组，保留余下的90条所述有效运行数据组；
计算余下的90条所述有效运行数据组的实际有功数据平均值，得到每一子仓实际有功数据平均值；
所述比较每一子仓实际有功平均值大小为：
比较每一所述子仓实际有功数据平均值，所述子仓实际有功数据平均值最大的子仓为对应风速仓的预调风向区间；
所述根据预调风向区间所在子仓计算风向偏移量包括：
当预调风向区间为A区间时：
不计算风向偏移量，不进行风向自校正；
当预调风向区间为B区和C区时：
计算B仓或C仓中的90条所述有效运行数据组的风向数据平均值，并将风向数据平均值作为对应风向仓的风向偏移量；
将[3，15](单位：m/s)风速区间分成4个大风速区间：[3，6]、(6，9)、[9，12)、[12，15]；
分别计算每一大风速区间的风向平均值，并将每一大风速区间的风向平均值作为对应风速段的风向偏移量；
所述主控偏航控制逻辑，用于将风向偏移量用于偏航控制，并重复步骤一、步骤二，进行再次修正，直至最佳风向区间收敛到A区间。
尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (9)

1.一种基于大数据分析的风电机组风向自动校正方法，其特征在于，所述方法包括：
步骤一：数据积累单元采集运行数据组，并将所述运行数据组存储在存储单元内；
步骤二：机器分析单元对存储单元内的所述运行数据组进行分析，得出预调风向区间和风向偏移量，并将风向偏移量叠加到主控偏航控制逻辑中，以便进行校正；
所述对存储单元内的所述运行数据组进行分析包括：
对所述运行数据组进行分仓，对分仓后的数据组进行排序，对排序后的数据进行处理，得到每一子仓实际有功平均值，比较每一子仓实际有功平均值大小，得到预调风向区间，并根据预调风向区间所在子仓计算风向偏移量；其中，对所述运行数据组进行分仓，包括：
将预设风速区间内的风速运行数据组分隔为若干个风速仓；
依据平均风向将每个风速仓内的运行数据组分隔为若干个风向仓；
所述对分仓后的数据组进行排序包括：
每一子仓根据所述运行数据组中的平均实际有功的大小，对预设数量的若干条所述运行数据组中的平均风速、平均风向、平均实际有功从小到大进行排列，得到有效运行数据组；
所述比较每一子仓实际有功平均值大小为：
比较每一所述子仓实际有功数据平均值，所述子仓实际有功数据平均值最大的子仓为对应风速仓的预调风向区间。
2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的风电机组风向自动校正方法，其特征在于，所述采集运行数据组包括：
初始清零；
采集实时运行数据组，计算每30s内实时运行数据组的平均值，获取平均运行数据组；
并根据判断条件，对所述实时运行数据组和所述平均运行数据组进行判断；
得到符合条件的所述运行数据组。
3.根据权利要求2所述的基于大数据分析的风电机组风向自动校正方法，其特征在于，
所述实时运行数据组包括：风速、风向、实际桨角、实际有功和桨距角；
所述平均运行数据组包括：平均风速、平均风向、平均实际桨角、平均实际有功数据和平均桨距角；
所述运行数据组包括平均风速、平均风向、平均实际桨角、平均实际有功数据。
4.根据权利要求2所述的基于大数据分析的风电机组风向自动校正方法，其特征在于，所述判断条件为：
3≤平均风速≤15m/s；
-20°＜平均风向＜20°；
平均实际有功数据≥0.6*当前风速下依据功率曲线差得的功率值；
30s内实时实际有功最大值≤6°，且平均桨距角≤4°。
5.根据权利要求1所述的基于大数据分析的风电机组风向自动校正方法，其特征在于，
所述对所述运行数据组进行分仓包括：
依据平均风速对运行数据组进行风速分仓：
对[3，15](单位：m/s)区间内的风速以0.2m/s为间隔分为60个风速仓，风速仓的区间为：
[0.2a+2.8，0.2a+3](a＝1，2，3，...，60)；
每一风速仓依据平均风向对数据进行风向分仓：
每一风速仓根据平均风向分为3个子仓，分别为A仓、B仓、C仓，其中，每一子仓中的存储单元数量为100；
当-3°≤风向≤3°时，为A仓；
当3°＜风向＜20°时，为B仓；
当-20°＜风向＜-3°时，为C仓；
所述对分仓后的数据组进行排序包括：
每一子仓根据所述运行数据组中的平均实际有功的大小，对100条所述运行数据组中的平均风速、平均风向、平均实际有功从小到大进行排列，得到有效运行数据组；
所述对排序后的数据进行处理包括：
剔除5条最小和5条最大的所述平均实际有功对应的所述有效运行数据组，保留余下的90条所述有效运行数据组；
计算余下的90条所述有效运行数据组的实际有功数据平均值，得到每一子仓实际有功数据平均值；
所述比较每一子仓实际有功平均值大小为：
比较每一所述子仓实际有功数据平均值，所述子仓实际有功数据平均值最大的子仓为对应风速仓的预调风向区间。
6.根据权利要求1所述的基于大数据分析的风电机组风向自动校正方法，其特征在于，所述根据预调风向区间所在子仓计算风向偏移量包括：
当预调风向区间在A区间时：不计算风向偏移量，不进行风向自校正；
当预调风向区间在B区和C区时：
计算B仓或C仓中的90条所述有效运行数据组的风向数据平均值，并将风向数据平均值作为对应风向仓的风向偏移量；
将[3，15](单位：m/s)风速区间分成4个大风速区间：[3，6]、(6，9)、[9，12)、[12，15]；
分别计算每一大风速区间的风向平均值，并将每一大风速区间的风向平均值作为对应风速段的风向偏移量。
7.根据权利要求1所述的基于大数据分析的风电机组风向自动校正方法，其特征在于，所述将风向偏移量叠加到主控偏航控制逻辑中，以便进行校正为：所述主控偏航控制逻辑将风向偏移量用于偏航控制，并重复步骤一、步骤二，进行再次修正，直至最佳风向区间收敛到A区间。
8.一种基于大数据分析的风电机组风向自动校正设备，其特征在于，所述设备包括数据积累单元和机器分析单元；其中，
数据积累单元，用于采集运行数据组，并将所述运行数据组存储在存储单元内；
机器分析单元，用于对存储单元内的所述运行数据组进行分析，得出预调风向区间和风向偏移量，并将风向偏移量叠加到主控偏航控制逻辑中，以便进行校正。
9.根据权利要求8所述的基于大数据分析的风电机组风向自动校正设备，其特征在于，所述设备还包括主控偏航控制逻辑；其中，
所述主控偏航控制逻辑，用于将风向偏移量用于偏航控制，并重复上述过程进行再次修正，直至最佳风向区间收敛到A区间。
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