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CN113309663B - 用于风力发电机组的控制方法及控制装置 - Google Patents

用于风力发电机组的控制方法及控制装置 Download PDF

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CN113309663B
CN113309663B CN202110249704.2A CN202110249704A CN113309663B CN 113309663 B CN113309663 B CN 113309663B CN 202110249704 A CN202110249704 A CN 202110249704A CN 113309663 B CN113309663 B CN 113309663B
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卞凤娇
杨优生
刘磊
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Jinfeng Technology Co ltd
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Xinjiang Goldwind Science and Technology Co Ltd
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Abstract

本发明提供用于风力发电机组的控制方法及控制装置。所述控制方法包括：获取风力发电机组的来流风信息；根据获取的来流风信息，确定风力发电机组周围是否存在具有复杂风况的扇区；响应于风力发电机组周围存在具有复杂风况的扇区，根据所述复杂风况对风力发电机组进行前馈降载控制。所述装置包括：风况预测单元，被配置为：获取风力发电机组的来流风信息；扇区识别单元，被配置为：根据获取的来流风信息，确定风力发电机组周围是否存在具有复杂风况的扇区；降载控制单元，被配置为：响应于风力发电机组周围存在具有复杂风况的扇区，根据所述复杂风况对风力发电机组进行前馈降载控制。

Description

用于风力发电机组的控制方法及控制装置
技术领域
本申请涉及风力发电技术领域，尤其涉及一种用于风力发电机组的控制方法及控制装置。
背景技术
随着对风能资源富集、地形地域开阔的优质风区的不断开发，人们开始将风电场部署在复杂地形的山地区域。然而，这些区域地形起伏大、变化多，风能资源分布不均匀，且气候条件比较复杂、植被繁多，风况变化多端，使得风力发电机组的应用环境变得格外复杂。在实际应用中，因复杂地形而导致的复杂风况往往超出了在设计时针对风力发电机组所考虑的标准和极限范围，这给风力发电机组的强度、寿命以及发电性能带来很大的危害。
在相关技术中，针对这些复杂风况提供的机组控制策略的适应性欠佳，机组故障多发，难以在保证机组安全的前提下实现精细化的能量优化管理和发电量最优。
发明内容
本发明的目的在于提供用于风力发电机组的控制方法及控制装置。
根据本发明的一方面，提供一种用于风力发电机组的控制方法，所述控制方法包括：获取所述风力发电机组的来流风信息；根据获取的来流风信息，确定所述风力发电机组周围是否存在具有复杂风况的扇区；响应于所述风力发电机组周围存在具有复杂风况的扇区，根据所述复杂风况对所述风力发电机组进行前馈降载控制。
优选地，所述获取所述风力发电机组的来流风信息，包括：通过激光雷达测风系统探测所述风力发电机组周围的前方风况信息；从探测的前方风况信息中导出所述风力发电机组的来流风信息。
优选地，所述确定所述风力发电机组周围是否存在具有复杂风况的扇区，包括：确定所述风力发电机组因来流风而承受的载荷是否超过设定阈值；响应于所述载荷超过设定阈值，确定所述风力发电机组在承受所述载荷时的来流风的风况特征的值是否超过特征阈值；响应于所述风况特征的值超过特征阈值，将来流风的风况识别为复杂风况；根据复杂风况的入流方向，确定所述风力发电机组周围是否存在具有复杂风况的扇区。
优选地，所述风况特征包括以下特征中的至少一者：来流风在持续时间段内的湍流强度；来流风在持续时间段内的风速变化速度；来流风在持续时间段内的风向扭转角度；来流风在持续时间段内的风剪切因子；来流风在持续时间段内的风向变化速度；以及来流风在持续时间段内的风向波动幅度。
优选地，在来流风的多个风况特征超过相应特征阈值的情况下，所述将来流风的风况识别为复杂风况，包括：确定所述多个风况特征中的每个风况特征与所述载荷之间的相关系数；将所述多个风况特征中的相关系数大于预定阈值的风况特征识别为复杂风况。
优选地，所述控制方法还包括：选择所述风力发电机组在承受所述载荷中的最大值时的来流风的风况特征的值作为所述风力发电机组在承受所述载荷时的来流风的风况特征的值。
优选地，所述根据所述复杂风况对所述风力发电机组进行前馈降载控制，包括：确定风况降载模型中是否存在与所述复杂风况匹配的复杂风况的响应参数，其中，所述风况降载模型包括针对各个复杂风况的响应参数而设置的最优降载控制策略；响应于风况降载模型中存在与所述复杂风况匹配的复杂风况的响应参数，从风况降载模型中获取针对所匹配的复杂风况的响应参数而设置的最优降载控制策略；根据获取的最优降载控制策略，对所述风力发电机组进行前馈降载控制。
优选地，所述根据所述复杂风况对所述风力发电机组进行前馈降载控制，还包括：响应于风况降载模型中不存在与所述复杂风况匹配的复杂风况的响应参数，限制所述风力发电机组的输出功率上限。
优选地，所述控制方法还包括：将限制所述风力发电机组的输出功率上限而进行的前馈降载控制作为针对所述复杂风况的响应参数而设置的最优降载控制策略记录到所述风况降载模型中。
优选地，所述降载控制包括以下操作中的至少一者：增大所述风力发电机组的桨距角度；增大所述风力发电机组的变桨速度；减小所述风力发电机组的发电机转速；以及减小所述风力发电机组的发电机扭矩。
根据本发明的另一方面，提供一种用于风力发电机组的控制装置，所述控制装置包括：风况预测单元，被配置为：获取所述风力发电机组的来流风信息；扇区识别单元，被配置为：根据获取的来流风信息，确定所述风力发电机组周围是否存在具有复杂风况的扇区；降载控制单元，被配置为：响应于所述风力发电机组周围存在具有复杂风况的扇区，根据所述复杂风况对所述风力发电机组进行前馈降载控制。
优选地，所述风况预测单元包括：雷达探测单元，被配置为：通过激光雷达测风系统探测所述风力发电机组周围的前方风况信息；风况获取单元，被配置为：从探测的前方风况信息中导出所述风力发电机组的来流风信息。
优选地，所述扇区识别单元包括：载荷确定单元，被配置为：确定所述风力发电机组因来流风而承受的载荷是否超过设定阈值；特征确定单元，被配置为：响应于所述载荷超过设定阈值，确定所述风力发电机组在承受所述载荷时的来流风的风况特征的值是否超过特征阈值；风况识别单元，被配置为：响应于所述风况特征的值超过特征阈值，将来流风的风况识别为复杂风况；扇区识别单元，被配置为：根据复杂风况的入流方向，确定所述风力发电机组周围是否存在具有复杂风况的扇区。
优选地，所述风况特征包括以下特征中的至少一者：来流风在持续时间段内的湍流强度；来流风在持续时间段内的风速变化速度；来流风在持续时间段内的风向扭转角度；来流风在持续时间段内的风剪切因子；来流风在持续时间段内的风向变化速度；以及来流风在持续时间段内的风向波动幅度。
优选地，在来流风的多个风况特征超过相应特征阈值的情况下，所述风况识别单元还被配置为：确定所述多个风况特征中的每个风况特征与所述载荷之间的相关系数；将所述多个风况特征中的相关系数大于预定阈值的风况特征识别为复杂风况。
优选地，所述控制装置还包括：风况选择单元，被配置为：选择所述风力发电机组在承受所述载荷中的最大值时的来流风的风况特征的值作为所述风力发电机组在承受所述载荷时的来流风的风况特征的值。
优选地，所述降载控制单元包括：风况匹配单元，被配置为：确定风况降载模型中是否存在与所述复杂风况匹配的复杂风况的响应参数，其中，所述风况降载模型包括针对各个复杂风况的响应参数而设置的最优降载控制策略；降载获取单元，被配置为：响应于风况降载模型中存在与所述复杂风况匹配的复杂风况的响应参数，从风况降载模型中获取针对所匹配的复杂风况的响应参数而设置的最优降载控制策略；第一控制单元，被配置为：根据获取的最优降载控制策略，对所述风力发电机组进行前馈降载控制。
优选地，所述降载控制单元还包括：第二控制单元，被配置为：响应于风况降载模型中不存在与所述复杂风况匹配的复杂风况的响应参数，限制所述风力发电机组的输出功率上限。
优选地，所述控制装置还包括：降载记录单元，被配置为：将限制所述风力发电机组的输出功率上限而进行的前馈降载控制作为针对所述复杂风况的响应参数而设置的最优降载控制策略记录到所述风况降载模型中。
优选地，所述降载控制包括以下操作中的至少一者：增大所述风力发电机组的桨距角度；增大所述风力发电机组的变桨速度；减小所述风力发电机组的发电机转速；以及减小所述风力发电机组的发电机扭矩。
根据本发明的另一方面，提供一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，当所述计算机程序在被处理器执行时，实现如前面所述的用于风力发电机组的控制方法。
根据本发明的另一方面，提供一种计算机设备，所述计算机设备包括：处理器；存储器，存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如前面所述的用于风力发电机组的控制方法。
根据本发明的示例性实施例的用于风力发电机组的控制方法及控制装置能够在不增加新投入(诸如，额外的硬件设备)的前提下使得风力发电机组能够针对各种复杂风况进行自适应降载，从而有效地降低因各种复杂风况而引起的机组载荷，提高机组的安全性以及对自然环境的适应能力。
附图说明
通过下面结合附图进行的描述，本发明的上述目的和特点将会变得更加清楚，其中：
图1示出了根据本发明的示例性实施例的用于风力发电机组的基于扇区的风况分布的示意图；
图2示出了根据本发明的示例性实施例的用于风力发电机组的激光雷达测风系统的示意图；
图3示出了根据本发明的示例性实施例的用于风力发电机组的控制方法的流程图；
图4示出了根据本发明的示例性实施例的来流风在持续时间段内的风速变化速度的示意图；
图5示出了根据本发明的示例性实施例的来流风在持续时间段内的风剪切因子的示意图；
图6示出了根据本发明的示例性实施例的用于风力发电机组的控制装置的结构框图；以及
图7示出了根据本发明的示例性实施例的用于风力发电机组的系统架构的示意图。
具体实施方式
本发明的构思在于：风力发电机组在捕获风能的同时会承受因各种复杂风况(诸如，湍流强度过大、风速突变、风向突变等)而引起的载荷，由于因不同的复杂风况而引起的载荷也是不同的，因此，可在复杂风况还未到达风力发电机组之前，针对不同的复杂风况对运行中的风力发电机组执行不同的前馈降载策略，以确保风力发电机组在复杂地形区域中也能安全稳定运行，并在最大程度上保证机组的整体发电量。
下面，将参照附图来详细说明本发明的实施例。
图1示出了根据本发明的示例性实施例的用于风力发电机组的基于扇区的风况分布的示意图100。
参照图1，可以看出，当风力发电机组运行在复杂地形条件下，风力发电机组的各个扇区的地形存在很大的差异，导致风力发电机组的各个扇区中的风况差异也很大，其中颜色最深的扇区为具有复杂风况的扇区。针对具有复杂风况的扇区，应采取相应且有效的降载控制策略，以确保风力发电机组能够在复杂风况下安全、稳定地运行，并在最大程度上保证各个机组的整体发电量，同时降低现场维护成本并增加项目整体投资收益率的效果。
图2示出了根据本发明的示例性实施例的用于风力发电机组的激光雷达测风系统的示意图200。
参照图2，根据本发明的示例性实施例的用于风力发电机组的激光雷达测风系统201可设置在风力发电机组的机舱顶部，通过激光雷达测风系统可精准地测量风力发电机组周围前方的来流风信息，包括，但不限于，风速、风向、湍流等信息。在此基础上，可使用特征风况识别算法来提前捕获复杂风况，以使风力发电机组做出积极响应，从而有效地降低各种复杂风况对机组的负面影响，进一步提高机组的安全性和稳定性。
图3示出了根据本发明的示例性实施例的用于风力发电机组的控制方法的流程图300。
参照图3，图3所示的控制方法可包括如下步骤：
在步骤310，可获取风力发电机组的来流风信息。
在一个示例中，可通过激光雷达测风系统(如图2所示)探测风力发电机组周围的前方风况信息，并从探测的前方风况信息中导出风力发电机组的来流风信息，该来流风信息可包括，但不限于，风速风向、风速状态等各种风参信息。以这种方式，可在来流风还未吹到风力发电机组的叶轮之前，预判出风力发电机组在所有方向上的来流风信息，以便为后续前馈降载控制提供精准、可靠的数据依据。
应当理解，尽管上面描述了通过激光雷达测风系统获取来流风信息的示例，但是该示例仅仅是示例性的，本发明并不限于此，例如，也可从气象预报或其他遥感测风设备中获取来流风信息。
在步骤320，可根据获取的来流风信息确定风力发电机组周围是否存在具有复杂风况的扇区。
在一个示例中，可确定风力发电机组因来流风而承受的载荷是否超过设定阈值，响应于所述载荷超过设定阈值而确定风力发电机组在承受所述载荷时的来流风的风况特征的值是否超过特征阈值，响应于风况特征的值超过特征阈值而将来流风的风况识别为复杂风况，根据复杂风况的入流方向确定风力发电机组周围是否存在具有复杂风况的扇区。作为可行的实施方式，可选择风力发电机组在承受载荷中的最大值时的来流风的风况特征的值作为来流风的风况特征的值。例如，当使用风力发电机组的机舱加速度或相关位置载荷来表征风力发电机组因来流风而承受的载荷时，可选择机舱加速度或相关位置载荷的包络的顶点时刻所对应的风况特征的值作为来流风的风况特征的值。然而，本发明并不限于此，例如，还可选择风力发电机组在承受载荷中的均值时刻所对应的风况特征的值作为来流风的风况特征的值。
这里，风况特征可包括，但不限于，以下特征中的一者或其组合：来流风在持续时间段内的湍流强度，来流风在持续时间段内的风速变化速度，来流风在持续时间段内的风向扭转角度，来流风在持续时间段内的风剪切因子，来流风在持续时间段内的风向变化速度以及来流风在持续时间段内的风向波动幅度。
应当理解，以上风况特征仅仅是示例性的，本发明并不限于此，根据需要，也可使用其他风况特征，例如，背风等。
另外，在该示例中，在来流风的多个风况特征超过相应特征阈值的情况下，可确定多个风况特征中的每个风况特征与所述载荷之间的相关系数(即，每个风况特征对所述载荷的影响权重)，并且将多个风况特征中的相关系数大于预定阈值的风况特征识别为复杂风况(即，将多个风况特征中的相关系数较大的若干风况特征识别为复杂风况)。此外，也可将多个风况特征中的相关系数最大的风况特征识别为复杂风况。对此，本发明没有限制。
风力发电机组在这些复杂风况下容易地发生各种故障，诸如，机舱加速度增大、机组过速、叶片扫塔等问题。
在识别出复杂风况之后，可将风力发电机组沿周围360°方向上拆分成若干扇区(如图1所示)，然后基于复杂风况的入流方向确定风力发电机组周围是否存在具有复杂风况的扇区。
下面，将参照图4和图5来具体地描述上述复杂风况中的一部分。
图4示出了根据本发明的示例性实施例的来流风在持续时间段内的风速变化速度的示意图400。
参照图4，来流风在持续时间段t0-t1到t0内的风速变化速度(即，风速突变的变化量)可由图4中所示的持续时间段t0-t1到t0内的风速的最小值与最大值之间的积分面积401来表征。当该积分面积401超过阈值时，可将图4所示的风速突变视为复杂风况。
图5示出了根据本发明的示例性实施例的来流风在持续时间段内的风剪切因子的示意图500。
参照图5，来流风在持续时间段t0-t1到t0内的风剪切因子可由图5中所示的持续时间段t0-t1到t0内的两条不同高度风速拟合轮廓线之间的积分面积501(即，风剪切突变的变化量)来表征。当该积分面积501超过阈值(或为负值)时，可将图5所示的风剪切突变视为复杂风况。
尽管未在图中示出，但是来流风在持续时间段内的湍流强度可由持续时间段内的风速标准差与风速均值的比值(即，湍流强度突变的变化量)来表征。当该比值超过阈值时，可将该湍流强度突变视为复杂风况。
尽管未在图中示出，但是来流风在持续时间段内的风向扭转角度可由持续时间段内的风向时序的最大值与最小值之间的极值差或标准差(即，风向突变的变化量)来表征。当该极值差或标准差超过阈值时，可将该风向突变视为复杂风况。
再次返回图3，在步骤330，可响应于风力发电机组周围存在具有复杂风况的扇区而根据复杂风况对风力发电机组进行前馈降载控制。
这里，前馈降载控制可包括，但不限于，以下操作中的一者或其组合：增大风力发电机组的桨距角度，增大风力发电机组的变桨速度，减小风力发电机组的发电机转速以及减小风力发电机组的发电机扭矩。这些降载控制操作可有效降低因上述复杂风况而增大的机组载荷。
应当理解，以上前馈降载操作方式仅仅是示例性的，本发明并不限于此，根据需要，也可采用其他前馈降载操作方式。
在一个示例中，可确定风况降载模型中是否存在与复杂风况匹配的复杂风况的响应参数(例如，但不限于，桨距角度、变桨速度、发电机转速和发电机扭矩等控制参数)，其中，风况降载模型包括针对各个复杂风况的响应参数而设置的最优降载控制策略；响应于风况降载模型中存在与复杂风况匹配的复杂风况的响应参数而从风况降载模型中获取针对所匹配的复杂风况的响应参数而设置的最优降载控制策略；并且根据获取的最优降载控制策略对风力发电机组进行前馈降载控制。作为可行的实施方式，风况降载模型中所包括的针对各个复杂风况的响应参数而设置的最优降载控制策略可根据历史降载操作数据来定义，也可通过采用神经网络训练的方式对风力发电机组的历史降载操作数据以及每次降载操作数据进行训练来获得。采用神经网络训练的方式构建的风况降载模型能够使得对风力发电机组的降载控制更精准、更智能，从而有效地减少因各种复杂风况(甚至极端风况)而引起的机组故障和停机，降低由此而产生的发电量损失，提高风力发电机组对自然环境(特别是，复杂地形)的适应性。
在该示例中，可采用增强型的动态模糊神经网络模型，其实施过程如下：
步骤Ⅰ，可确认模糊集，模糊集的概念是在一般集合的基础上推广而来的，也是由一些元素组成，只是这些元素是由模糊语言来描述的，可使用三个模糊语言值来描述风况复杂度：低、一般、高，例如，如果分别使用字母将其表示为NS、ZO和PS，则模糊集合可表示为T＝{NS,ZO,PS}。
步骤Ⅱ，可确认隶属函数(例如，高斯型隶属函数)，隶属函数是为了衡量某确切量隶属某一模糊语言值的隶属程度。隶属函数的输出值可在区间[0,1]之间，通过隶属函数可使得不确定的程度转化成数学表达式。
步骤Ⅲ，可确认模糊规则。这里可采用TSK模型，其输出是一个确切量并且是由系统的所有输入(例如，雷达风向、雷达风速、湍流强度、风剪切、风扭转、桨距角、X方向加速度和Y方向加速度等信息)的线性组合而得到的，其系数等价于不同的权重系数。
步骤Ⅳ，可采用椭圆基的动态模糊神经网络，具体地，可通过预测控制信号与实际信号的系统偏差和高斯可容纳边界的映射范围来判别模糊规则的增减，通过椭圆基来进行归一化处理，并且通过使得系统偏差达到最小的最小二乘法来对模糊规则进行修剪。
步骤Ⅴ，可输出最优降载控制函数，这里，最优降载控制的参数(函数)为复杂风况下前馈变桨速率。
应当理解，以上所采用的增强型的动态模糊神经网络模型仅仅是示例性的，本发明并不限于此，根据需要，也可采用其他增强型神经网络模型或其他不同类型的神经网络模型。
另外，在该示例中，还可响应于风况降载模型中不存在与复杂风况匹配的复杂风况的响应参数而限制风力发电机组的输出功率上限。该功率上限可通过参数来限定，也可设置为根据不同风速修正的功率。作为可行的实施方式，可控制风力发电机组基于该输出功率上限而执行前面所描述的前馈降载控制操作，例如，但不限于，增大风力发电机组的桨距角度等。
另外，在该示例中，还可将限制风力发电机组的输出功率上限而进行的前馈降载控制(也称为限功率操作)作为针对复杂风况的响应参数而设置的最优降载控制策略记录到风况降载模型中。例如，可将限制风力发电机组的输出功率上限而进行的前馈降载控制前后时序数据作为复杂风况学习最优降载控制策略的一个样本，对累计的样本通过神经网络训练学习，并将其与复杂风况匹配的响应参数一起记录到风况降载模型中。这样可为风力发电机组或其他风力发电机组在未来运行过程中遇到相同或相似的复杂风况而提供相应的最优降载控制策略。作为可行的实施方式，可将最优降载控制参数标志位的初始状态默输出为False(即，风力发电机组尚未获取最优降载控制的参数)，并将限功率操作执行之前的复杂风况的响应参数输出到风况降载模型中进行训练，然后将风况降载模型按照一定规则划分为测试集和验证集以选择多层级神经网络进行训练，并对隐藏层信息进行归一化处理以消除不同信息维度间尺度不同的问题。对于不同的信息可采用不同的权重值，最终以预测控制信号与实际信号之间的偏差作为优化目标。通过训练可获取最优降载控制的参数，此时可将最优降载控制参数标志位输出为True以结束训练。
图6示出了根据本发明的示例性实施例的用于风力发电机组的控制装置的结构框图600。
参照图6，根据本发明的示例性实施例的用于风力发电机组的控制装置可包括风况预测单元610、扇区识别单元620和降载控制单元630，其中，风况预测单元610可被配置为获取风力发电机组的来流风信息；扇区识别单元620可被配置为根据获取的来流风信息确定风力发电机组周围是否存在具有复杂风况的扇区；降载控制单元630可被配置为响应于风力发电机组周围存在具有复杂风况的扇区而根据所述复杂风况对风力发电机组进行前馈降载控制。
在图6所示的控制装置中，风况预测单元610可包括雷达探测单元和风况获取单元(均未示出)，其中，雷达探测单元可被配置为通过激光雷达测风系统探测风力发电机组周围的前方风况信息；风况获取单元可被配置为从探测的前方风况信息中导出风力发电机组的来流风信息。
在图6所示的控制装置中，扇区识别单元620可包括载荷确定单元、特征确定单元、风况识别单元和扇区识别单元(均未示出)，其中，载荷确定单元可被配置为确定风力发电机组因来流风而承受的载荷是否超过设定阈值；特征确定单元可被配置为响应于所述载荷超过设定阈值而确定风力发电机组在承受所述载荷时的来流风的风况特征的值是否超过特征阈值；风况识别单元可被配置为响应于风况特征的值超过特征阈值而将来流风的风况识别为复杂风况；扇区识别单元可被配置为根据复杂风况的入流方向确定风力发电机组周围是否存在具有复杂风况的扇区。
在图6所示的控制装置中，风况特征可包括，但不限于，以下特征中的至少一者：来流风在持续时间段内的湍流强度，来流风在持续时间段内的风速变化速度，来流风在持续时间段内的风向扭转角度，来流风在持续时间段内的风剪切因子，来流风在持续时间段内的风向变化速度以及来流风在持续时间段内的风向波动幅度。相应地，在来流风的多个风况特征超过相应特征阈值的情况下，风况识别单元还可被配置为确定多个风况特征中的每个风况特征与所述载荷之间的相关系数(即，每个风况特征对所述载荷的影响权重)，并且将多个风况特征中的相关系数大于预定阈值的风况特征识别为复杂风况。
在图6所示的控制装置中，还可包括风况选择单元(未示出)，风况选择单元可被配置为选择风力发电机组在承受载荷中的最大值时的来流风的风况特征的值作为风力发电机组在承受载荷时的来流风的风况特征的值。
在图6所示的控制装置中，降载控制单元630可包括风况匹配单元、降载获取单元和第一控制单元(均未示出)，其中，风况匹配单元可被配置为确定风况降载模型中是否存在与复杂风况匹配的复杂风况的响应参数，其中，风况降载模型包括针对风力发电机组的各个复杂风况的响应参数而设置的最优降载控制策略；降载获取单元可被配置为响应于风况降载模型中存在与复杂风况匹配的复杂风况的响应参数而从风况降载模型中获取针对所匹配的复杂风况的响应参数而设置的最优降载控制策略；第一控制单元可被配置为根据获取的最优降载控制策略对风力发电机组进行前馈降载控制。
在图6所示的控制装置中，降载控制单元630还可包括第二控制单元(未示出)，第二控制单元可被配置为响应于风况降载模型中不存在与复杂风况匹配的复杂风况的响应参数而限制风力发电机组的输出功率上限。
在图6所示的控制装置中，还可包括降载记录单元(未示出)，降载记录单元可被配置为将限制风力发电机组的输出功率上限而进行的前馈降载控制作为针对复杂风况的响应参数而设置的最优降载控制策略记录到风况降载模型。
在图6所示的控制装置中，前馈降载控制可包括，但不限于，以下操作：增大风力发电机组的桨距角度，增大风力发电机组的变桨速度，减小风力发电机组的发电机转速以及减小风力发电机组的发电机扭矩。
图7根据本发明的示例性实施例的用于风力发电机组的系统架构的示意图700。
参照图7，根据本发明的示例性实施例的用于风力发电机组的系统架构可包括图6所示的控制装置710、风力发电机组720和风力发电机组控制器730(诸如，但不限于，风力发电机组中的主控PLC系统或变桨控制系统等)。根据本发明的示例性实施例的用于风力发电机组的控制方法可作为算法运行在控制装置710的计算单元中，并且该控制装置710可包括，但不限于，图6所示的风况预测单元610、扇区识别单元620和降载控制单元630。
在图7所示的系统架构中，控制装置710可从设置在风力发电机组的机舱顶部的激光雷达测风系统(如图2所示)获取其所感测到的风力发电机组的来流风信息A，然后根据来流风信息A确定风力发电机组周围是否存在具有复杂风况的扇区，并且响应于风力发电机组周围存在具有复杂风况的扇区而根据该复杂风况对风力发电机组进行前馈降载控制。
应当理解，尽管图7示出了根据本发明的示例性实施例的用于风力发电机组的系统架构，但是本发明并不限于此，例如，控制装置710还可被设置在风力发电机组控制器730与风力发电机组720之间。另外，控制装置710除了可被集成在单独的控制器中之外，还可被集成在风力发电机组控制器730中或风电场中的用于调度风力发电机组的后台控制器或其他可连接至风力发电机组控制器730或风力发电机组720的控制设备中。对此，本发明没有限制。
根据本发明的示例性实施例的用于风力发电机组的控制方法及控制装置能够在不增加新投入(诸如，额外的硬件设备)的前提下使得风力发电机组能够针对各种复杂风况进行自适应降载，从而有效地降低因各种复杂风况而引起的机组载荷，提高机组的安全性以及对自然环境的适应能力。
根据本发明的示例性实施例还可提供一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质存储有当被处理器执行时使得处理器执行根据本发明的用于风力发电机组的控制方法的计算机程序。该计算机可读记录介质是可存储由计算机系统读出的数据的任意数据存储装置。计算机可读记录介质的示例包括：只读存储器、随机存取存储器、只读光盘、磁带、软盘、光数据存储装置和载波(诸如经有线或无线传输路径通过互联网的数据传输)。
根据本发明的示例性实施例还可提供一种计算机设备。该计算机设备包括处理器和存储器。存储器用于存储计算机程序。所述计算机程序被处理器执行使得处理器执行根据本发明的用于风力发电机组的控制方法的计算机程序。
尽管已参照优选实施例表示和描述了本申请，但本领域技术人员应该理解，在不脱离由权利要求限定的本申请的精神和范围的情况下，可以对这些实施例进行各种修改和变换。

Claims (22)

1.一种用于风力发电机组的控制方法，其特征在于，所述控制方法包括：
获取所述风力发电机组的来流风信息；
根据获取的来流风信息，基于所述风力发电机组因来流风而承受的载荷确定所述风力发电机组周围是否存在具有复杂风况的扇区；
响应于所述风力发电机组周围存在具有复杂风况的扇区，根据所述复杂风况对所述风力发电机组进行前馈降载控制。
2.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述获取所述风力发电机组的来流风信息，包括：
通过激光雷达测风系统探测所述风力发电机组周围的前方风况信息；
从探测的前方风况信息中导出所述风力发电机组的来流风信息。
3.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述确定所述风力发电机组周围是否存在具有复杂风况的扇区，包括：
确定所述风力发电机组因来流风而承受的载荷是否超过设定阈值；
响应于所述载荷超过设定阈值，确定所述风力发电机组在承受所述载荷时的来流风的风况特征的值是否超过特征阈值；
响应于所述风况特征的值超过特征阈值，将来流风的风况识别为复杂风况；
根据复杂风况的入流方向，确定所述风力发电机组周围是否存在具有复杂风况的扇区。
4.根据权利要求3所述的控制方法，其特征在于，所述风况特征包括以下特征中的至少一者：
来流风在持续时间段内的湍流强度；
来流风在持续时间段内的风速变化速度；
来流风在持续时间段内的风向扭转角度；
来流风在持续时间段内的风剪切因子；
来流风在持续时间段内的风向变化速度；以及
来流风在持续时间段内的风向波动幅度。
5.根据权利要求4所述的控制方法，其特征在于，在来流风的多个风况特征超过相应特征阈值的情况下，所述将来流风的风况识别为复杂风况，包括：
确定所述多个风况特征中的每个风况特征与所述载荷之间的相关系数；
将所述多个风况特征中的相关系数大于预定阈值的风况特征识别为复杂风况。
6.根据权利要求3所述的控制方法，其特征在于，所述控制方法还包括：
选择所述风力发电机组在承受所述载荷中的最大值时的来流风的风况特征的值作为所述风力发电机组在承受所述载荷时的来流风的风况特征的值。
7.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述根据所述复杂风况对所述风力发电机组进行前馈降载控制，包括：
确定风况降载模型中是否存在与所述复杂风况匹配的复杂风况的响应参数，其中，所述风况降载模型包括针对各个复杂风况的响应参数而设置的最优降载控制策略；
响应于风况降载模型中存在与所述复杂风况匹配的复杂风况的响应参数，从风况降载模型中获取针对所匹配的复杂风况的响应参数而设置的最优降载控制策略；
根据获取的最优降载控制策略，对所述风力发电机组进行前馈降载控制。
8.根据权利要求4所述的控制方法，其特征在于，所述根据所述复杂风况对所述风力发电机组进行前馈降载控制，还包括：
响应于风况降载模型中不存在与所述复杂风况匹配的复杂风况的响应参数，限制所述风力发电机组的输出功率上限。
9.根据权利要求8所述的控制方法，其特征在于，所述控制方法还包括：
将限制所述风力发电机组的输出功率上限而进行的前馈降载控制作为针对所述复杂风况的响应参数而设置的最优降载控制策略记录到所述风况降载模型中。
10.根据权利要求1至9中任意一项所述的控制方法，其特征在于，所述降载控制包括以下操作中的至少一者：
增大所述风力发电机组的桨距角度；
增大所述风力发电机组的变桨速度；
减小所述风力发电机组的发电机转速；以及
减小所述风力发电机组的发电机扭矩。
11.一种用于风力发电机组的控制装置，其特征在于，所述控制装置包括：
风况预测单元，被配置为：获取所述风力发电机组的来流风信息；
扇区识别单元，被配置为：根据获取的来流风信息，基于所述风力发电机组因来流风而承受的载荷确定所述风力发电机组周围是否存在具有复杂风况的扇区；
降载控制单元，被配置为：响应于所述风力发电机组周围存在具有复杂风况的扇区，根据所述复杂风况对所述风力发电机组进行前馈降载控制。
12.根据权利要求11所述的控制装置，其特征在于，所述风况预测单元包括：
雷达探测单元，被配置为：通过激光雷达测风系统探测所述风力发电机组周围的前方风况信息；
风况获取单元，被配置为：从探测的前方风况信息中导出所述风力发电机组的来流风信息。
13.根据权利要求11所述的控制装置，其特征在于，所述扇区识别单元包括：
载荷确定单元，被配置为：确定所述风力发电机组因来流风而承受的载荷是否超过设定阈值；
特征确定单元，被配置为：响应于所述载荷超过设定阈值，确定所述风力发电机组在承受所述载荷时的来流风的风况特征的值是否超过特征阈值；
风况识别单元，被配置为：响应于所述风况特征的值超过特征阈值，将来流风的风况识别为复杂风况；
扇区识别单元，被配置为：根据复杂风况的入流方向，确定所述风力发电机组周围是否存在具有复杂风况的扇区。
14.根据权利要求13所述的控制装置，其特征在于，所述风况特征包括以下特征中的至少一者：
来流风在持续时间段内的湍流强度；
来流风在持续时间段内的风速变化速度；
来流风在持续时间段内的风向扭转角度；
来流风在持续时间段内的风剪切因子；
来流风在持续时间段内的风向变化速度；以及
来流风在持续时间段内的风向波动幅度。
15.根据权利要求14所述的控制装置，其特征在于，在来流风的多个风况特征超过相应特征阈值的情况下，所述风况识别单元还被配置为：
确定所述多个风况特征中的每个风况特征与所述载荷之间的相关系数；
将所述多个风况特征中的相关系数大于预定阈值的风况特征识别为复杂风况。
16.根据权利要求13所述的控制装置，其特征在于，所述控制装置还包括：
风况选择单元，被配置为：选择所述风力发电机组在承受所述载荷中的最大值时的来流风的风况特征的值作为所述风力发电机组在承受所述载荷时的来流风的风况特征的值。
17.根据权利要求11所述的控制装置，其特征在于，所述降载控制单元包括：
风况匹配单元，被配置为：确定风况降载模型中是否存在与所述复杂风况匹配的复杂风况的响应参数，其中，所述风况降载模型包括针对各个复杂风况的响应参数而设置的最优降载控制策略；
降载获取单元，被配置为：响应于风况降载模型中存在与所述复杂风况匹配的复杂风况的响应参数，从风况降载模型中获取针对所匹配的复杂风况的响应参数而设置的最优降载控制策略；
第一控制单元，被配置为：根据获取的最优降载控制策略，对所述风力发电机组进行前馈降载控制。
18.根据权利要求14所述的控制装置，其特征在于，所述降载控制单元还包括：
第二控制单元，被配置为：响应于风况降载模型中不存在与所述复杂风况匹配的复杂风况的响应参数，限制所述风力发电机组的输出功率上限。
19.根据权利要求18所述的控制装置，其特征在于，所述控制装置还包括：
降载记录单元，被配置为：将限制所述风力发电机组的输出功率上限而进行的前馈降载控制作为针对所述复杂风况的响应参数而设置的最优降载控制策略记录到所述风况降载模型中。
20.根据权利要求11至19中任意一项所述的控制装置，其特征在于，所述降载控制包括以下操作中的至少一者：
增大所述风力发电机组的桨距角度；
增大所述风力发电机组的变桨速度；
减小所述风力发电机组的发电机转速；以及
减小所述风力发电机组的发电机扭矩。
21.一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，其中，当所述计算机程序被处理器执行时，实现权利要求1至10中任意一项所述的用于风力发电机组的控制方法。
22.一种计算装置，包括：
处理器；
存储器，存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现权利要求1至10中任意一项所述的用于风力发电机组的控制方法。
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