CN114251222B - 风力发电机组的风能捕获方法及装置 - Google Patents
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Abstract
提供一种风力发电机组的风能捕获方法及装置。该风力发电机组的风能捕获方法包括：测量风力发电机组的叶轮的当前转速；确定当前转速下捕获风能的最优扭矩；并且将风力发电机组的叶轮的扭矩设置为确定的最优扭矩，以考虑叶片变形对发电量的影响来动态调整转速‑扭矩关系，从而提升风力发电机组的发电量。
Description
技术领域
本公开涉及风力发电技术领域。更具体地，本公开涉及一种风力发电机组的风能捕获方法及装置。
背景技术
随着风电市场竞争日趋白热化，最大化利用风力发电机的性能，追求最佳出力，成为各大风电厂家的技术核心竞争力。
目前的风力发电机多为变桨、变速风机，通过变速可以达到追逐最大风能的目的。传统的控制方式在追踪最大风能MPPT段，忽略了叶片动态变形，针对刚度较大的短叶片来讲，简化了控制方式，操作简单。但随着叶轮直径的不断增加，叶片呈现长柔性体，在风力发电机组运行的时候，会产生很大的变形，从而导致传统的控制方式已经不能跟踪叶片的变化而产生最大出力。
发明内容
本公开的示例性实施例在于提供一种风力发电机组的风能捕获方法及装置，以通过考虑叶片变形对发电量的影响来动态调整转速-扭矩关系，从而提升风力发电机组的发电量。
根据本公开的示例性实施例，提供一种风力发电机组的风能捕获方法，包括：测量风力发电机组的叶轮的当前转速；确定当前转速下捕获风能的最优扭矩；并且将风力发电机组的叶轮的扭矩设置为确定的最优扭矩。
可选地，确定当前转速下捕获风能的最优扭矩的步骤可包括：计算叶轮的转速下风力发电机组的叶片的尖速比和风能吸收效率；并且基于叶片的尖速比和风能吸收效率计算捕获风能的最优扭矩。
可选地，计算叶轮的转速下风力发电机组的叶片的尖速比和风能吸收效率的步骤可包括：计算在叶轮的转速下的风力发电机组的叶片的半径；并且基于叶片的半径计算风力发电机组的叶片的尖速比，并计算风能吸收效率。
可选地，计算风能吸收效率的步骤可包括：获取叶片的桨距角；并且根据叶片的尖速比和叶片的桨距角计算风力发电机组的叶片的风能吸收效率。
可选地，所述风力发电机组的风能捕获方法还可包括：分别获取将风力发电机组的叶轮的扭矩设置为确定的最优扭矩之前的第一轴功率和获取将风力发电机组的叶轮的扭矩设置为确定的最优扭矩之后的第二轴功率；并且基于第一轴功率和第二轴功率计算确定的最优扭矩对风力发电机组的发电量的提升量。
可选地，基于第一轴功率和第二轴功率计算确定的最优扭矩对风力发电机组的发电量的提升量的步骤可包括：测量当前风速；按照风速对第一轴功率和第二轴功率进行分仓得到每个风速仓下的第一轴功率和第二轴功率；计算每个风速仓下的第一轴功率的平均值和第二轴功率的平均值；并且基于每个风速仓下的第一轴功率的平均值和第二轴功率的平均值，计算风力发电机组在每个风速仓下的发电量的平均提升量。
根据本公开的示例性实施例，提供一种风力发电机组的风能捕获装置，包括：转速测量单元，被配置为测量风力发电机组的叶轮的当前转速；扭矩确定单元，被配置为确定当前转速下捕获风能的最优扭矩；和扭矩设置单元，被配置为将风力发电机组的叶轮的扭矩设置为确定的最优扭矩。
可选地，扭矩确定单元可被配置为：计算叶轮的转速下风力发电机组的叶片的尖速比和风能吸收效率；并且基于叶片的尖速比和风能吸收效率计算捕获风能的最优扭矩。
可选地，扭矩确定单元可被配置为：计算在叶轮的转速下的风力发电机组的叶片的半径；并且基于叶片的半径计算风力发电机组的叶片的尖速比，并计算风能吸收效率。
可选地，扭矩确定单元可被配置为：获取叶片的桨距角；并且根据叶片的尖速比和叶片的桨距角计算风力发电机组的叶片的风能吸收效率。
可选地，所述装置还可包括提升量计算单元，被配置为：分别获取将风力发电机组的叶轮的扭矩设置为确定的最优扭矩之前的第一轴功率和获取将风力发电机组的叶轮的扭矩设置为确定的最优扭矩之后的第二轴功率；并且基于第一轴功率和第二轴功率计算确定的最优扭矩对风力发电机组的发电量的提升量。
可选地，提升量计算单元可被配置为：测量当前风速；按照风速对第一轴功率和第二轴功率进行分仓得到每个风速仓下的第一轴功率和第二轴功率；计算每个风速仓下的第一轴功率的平均值和第二轴功率的平均值；并且基于每个风速仓下的第一轴功率的平均值和第二轴功率的平均值，计算风力发电机组在每个风速仓下的发电量的平均提升量。
根据本公开的示例性实施例，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现根据本公开的示例性实施例的风力发电机组的风能捕获方法。
根据本公开的示例性实施例，提供一种计算装置，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，实现根据本公开的示例性实施例的风力发电机组的风能捕获方法。
根据本公开的示例性实施例的风力发电机组的风能捕获方法及装置，通过测量风力发电机组的叶轮的当前转速；确定当前转速下捕获风能的最优扭矩；并且将风力发电机组的叶轮的扭矩设置为确定的最优扭矩，以考虑叶片变形对发电量的影响来动态调整转速-扭矩关系，从而提升风力发电机组的发电量。
将在接下来的描述中部分阐述本公开总体构思另外的方面和/或优点，还有一部分通过描述将是清楚的，或者可以经过本公开总体构思的实施而得知。
附图说明
通过下面结合示例性地示出实施例的附图进行的描述，本公开的示例性实施例的上述和其他目的和特点将会变得更加清楚，其中：
图1示出叶素受力分析的示意图；
图2示出在定常风下转速和相关变量的关系；
图3示出不同湍流风速下转速和相关变量的关系；
图4示出转速-扭矩关系曲线；
图5示出根据本公开的示例性实施例的风力发电机组的风能捕获方法的流程图；
图6示出根据本公开的示例性实施例的风力发电机组的风能捕获装置的框图；和
图7示出根据本公开的示例性实施例的计算装置的示意图。
具体实施方式
现将详细参照本公开的示例性实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中，相同的标号始终指的是相同的部件。以下将通过参照附图来说明所述实施例，以便解释本公开。
在本公开中，首先分析发电量的影响因素，然后通过分析叶片变形对发电量的影响、风能吸收效率Cp、动态kλ对发电量的影响，得出在最大功率跟踪MPPT段影响风力发电机组出力的因素，并提出通过动态调整转速-扭矩关系，提升发电量的方法。
下面首先结合图1来分析发电量的影响因素。风能作用在叶片上，风机把风能转化成电能。叶片可以看成有一个个叶素组成的，沿展向方向每个叶素的弦长、半径均不相同，每个叶素能产生的功率也不相同。根据叶素动量理论，加载到叶片的功率为每个叶素上的功率之和。
公式(1)中，δQ表示每个叶素的功率，c表示叶素弦长，r表示叶素距离叶根的距离/叶素半径，Φ表示入流角，ρ表示空气密度，U∞表示风速，Ω表示叶轮/发电机的转速(在本公开中，叶轮/发电机的转速也被表示为ω)，B表示叶片的数量，W表示叶片的相对合速度，a和a'分别表示切向气流诱导因子和轴向气流诱导因子。
根据公式(1)，在特定转速Ω下，每个叶素的功率δQ和叶素弦长c、叶素半径r和入流角Φ相关。
对不同叶素进行分析，在平直的叶片基础上，叶片轮廓外形是根据很多个不同尺寸的叶素面光滑过渡而成，其主要变化尺寸为弦长及扭角两个尺寸。
在不同半径ri上叶素面对应的局部尖速比λi不同：
在公式(2)中，Vwind表示流场中空气来流速度m/s。
由于局部尖速比与风能吸收效率Cp直接相关，为了保证最高的叶片整体效率，在叶片不同半径ri处的叶素截面形状各有不同，在叶片设计时，经过了复杂的弦长修正迭代过程。
图1示出叶素受力分析的示意图。如图1中所示，在叶素截面上，入流角φi主要受到叶素对应线速度和来流风速的影响。
入流角φ在数值上等于桨距角β与攻角α相加，并且叶片各处的入流角φi随着半径的减小而增大，为了保证叶片各处攻角不会超过失速攻角，则需要对应减小当地桨距角βi′，而扭角γi即为原始桨距角(叶片未变形时的桨距角)β与当地桨距角(叶片变形后的桨距角)βi′的差。
以上结合图1结合分析了发电量的影响因素，下面将结合图2和图3具体分析叶片变形对发电量的影响。叶片是具有柔性的细长体，在风轮的转动过程中，叶片受到气动载荷、惯性载荷和重力载荷作用，会产生变形，其主要分为挥舞方向、摆振方向和扭转方向，叶片变形对输出功率会产生影响。
本公开以某机型叶片为例，分析叶片变形对发电量的影响，并进行了现场测试验证。为了简化理论分析，选取8.8m/s定常风速下进行仿真分析，根据IEC设计规范，在叶根坐标系下，风速不同，叶片各方向的变形、入流角和攻角也不同。
由于受到重力载荷、塔影效应等影响，水平轴风机即使在定常风下，每个叶片的方位角不同，相关的信号也是周期性波动的，呈现正弦型。
图2示出了在定常风下转速和相关变量的关系。在图2中，X方向表示叶片挥舞，Y方向表示叶片摆阵，Z方向表示叶片扭转。
风力发电机组在湍流风下，受到叶片的非线性弯扭耦合的影响，表现更为复杂。图3示出了不同湍流风速下转速和相关变量的关系。如图3所示，转速越高变形越大，入流角和攻角也在变化，呈现非线性。
根据叶素的受力分析，
攻角α由公式(5)给出：α＝φ-β (5)
结合叶素的受力分析，尖速比λ和入流角呈余弦关系。由于入流角在不同的风速下表现不同，则即尖速比λ在不同的风速下也在变化。
下面将结合图4分析风能吸收效率Cp。根据贝兹理论，风机的功率可以按如下公式计算：
这里，R表示叶轮的半径，Cp表示风能吸收效率，V表示风速，β表示叶片的桨距角，λ表示叶片的尖速比，λm表示中间变量。在特定风速下，风机的功率仅和叶片的桨距角β、叶片的尖速比λ相关。风能转成机械能公式：P＝τ×ω (9)
图4示出了转速-扭矩关系曲线。如图4所示，在等风速线上，不同的转速对应不同的扭矩，其等风速线上的点与坐标轴围成的面积即为该转速下的功率，其面积的最大值，既为该风速下最大的功率。把各风速下对应的最大功率连接成线，即得到转速-扭矩的控制曲线(BGJ线)，专业内称此线为追踪最大风能(MaximumPowerPoint Tracking，简称MPPT)段，此线为在不同风速下，为了追踪最大风能，转速和扭矩的关系曲线的表达式为：
τ＝kλ×ω2 (10)
这里，G表示传动比，R表示叶轮的半径，ω表示叶轮的转速，τ表示叶片的扭矩，Cp表示风能吸收效率、λ表示叶片的尖速比，kλ表示转速和扭矩的关系系数。
基于公式(11)可知，kλ和风能吸收效率Cp、叶片的尖速比λ有关。
通过以上分析可得：
1)在额定转速前，追踪最大风能MPPT段，风速和转速ω的关系是一一对应的；
2)在MPPT段，扭矩是转速的函数，kλ是风能吸收效率Cp和叶片的尖速比λ的函数；
3)受叶片变形的影响，叶片的尖速比λ在时间上是不断变化的，kλ在时间上也是不断变化的。
因此，针对长叶片来讲，较大的变形导致kλ不是固定数值，需要根据转速ω的不同动态的调整，以便得到更大的出力。
在低风速，风力发电机组没有达到满发功率之前，叶片的桨距角β保持最小桨距角以便吸收最大风能。当超过满发风速后，风力发电机组的功率不再受叶片和其他部件性能的影响，风力发电机组的输出功率恒定，通过改变叶片桨距角β的大小，以卸掉气动载荷保持风力发电机组处于满发功率状态。
下面将结合表1和表2分析动态kλ对发电量的影响。在小功率风机叶片设计时，由于叶片长度较短，刚性较大，变形可以忽略，为了简化控制策略，kλ选择固定的数据进行控制。但随着叶片长度的增加，叶片的变形越来越不可忽略，如果继续按照传统的控制方式，会带来较大的发电量损失。
为了验证转速和kλ的关系，并考虑叶片动态变形情，在本公开中，风力发电机组的转速运行范围可以为例如但不限于5-11rpm，得到对应的Cp、λ、轴功率数值，并根据公式(11)计算出kλ数值，如表1所示。
表1不同转速下kλ的变化
| 转速 | 最优尖速比 | Cpmax | kλ | 轴功率(KW) |
| 5 | 10.3 | 0.485 | 1433839 | 206 |
| 6 | 10.4 | 0.484 | 1389764 | 345 |
| 7 | 10.4 | 0.482 | 1383935 | 545 |
| 8 | 10.5 | 0.479 | 1336321 | 786 |
| 9 | 10.6 | 0.475 | 1288816 | 1079 |
| 10 | 10.7 | 0.471 | 1241732 | 1426 |
| 11 | 10.9 | 0.466 | 1163016 | 1778 |
通过数据可以看出，随着转速的增加，最优尖速比增加，对应的Cp在下降，kλ也在下降。由此可以看出，为了在不同转速下追踪最大的Cp，需要给定不同的kλ数值。如果按照恒定的kλ数值，则无法得到对应转速的最大Cp，从而带来发电量损失。
为了对比恒定和动态kλ对发电量的影响，在本公开中假设叶片为刚性叶片不变形，计算对应的kλ，与根据表1，设叶片为柔性体，根据Ω-kλ关系，分别仿真功率曲线，并根据不同的平均风速按照威布尔分布的风频，计算发电量，转化为等效小时数的对比结果如表2所示。
表2不同风速下，发电量对比
| 年平均风速(m/s) | 刚性叶片(h) | 柔性叶片(h) | 发电量提升 |
| 5 | 2267 | 2289 | 0.95％ |
| 5.5 | 2729 | 2751 | 0.79％ |
| 6 | 3166 | 3188 | 0.68％ |
| 6.5 | 3568 | 3589 | 0.60％ |
| 7 | 3927 | 3948 | 0.55％ |
结果显示，考虑叶片变形，采用动态Ω-kλ查表的方法进行控制，发电量在不同风速下均有提升。特别是针对低风速市场，例如，风速为5m/s时发电量提升0.95％，带来很大的经济价值。
此外，由表2可得出，在低风速工况下发电量提升量比例更高，在另一示例性实施例中，根据不同风速下最优扭矩对风力发电机组的发电量的提升量，结合历史风速数据预测年发电量提升量。
通过上述分析可以得出，叶片的变形导致各转速下的Cp-λ不同，为了最大化出力，需要根据转速动态调整kλ。但kλ受空气密度的变化而变化，而空气密度又随着温度、气压等的变化实时变化。
这里，ρ表示空气密度(t/m3)；P表示气压(hPa)；t表示气温(℃)；e表示水汽压(hPa)。
下面将结合表3来分析静态kλ和动态kλ对风力发电机组的功率的影响。测试现场的风力发电机组的温度受白昼、季节的变化而实时在变。为了简化对比验证，避免温度等的变化引起空气密度变化而受到干扰，现场测试时，把kλ分为两组并分别标记为kλ1组和kλ2组，每组间隔1小时轮回切换方案。其中kλ1组为根据叶片静态计算的数值，kλ2组为表1对应的Ω-kλ数值。
在实际现场运行环境下，整机的损耗受外部环境、风力发电机组的温度和功率变化也在实时变化。比如发电机的效率在温度升高时会降低，但通过散热系统可以降低温度从而效率得到一定的提升，导致发电机的效率处于实时动态变化过程中。
为了简化外部环境因素和风力发电机组自身损耗带来的不确定性，采用轴功率进行评估，即不包含风力发电机组的自身损耗。
以2019年12月1日至12月31日在某现场实施的测试为例进行说明，根据测试项目的可研信息，风资源A＝5.9，K＝2.0。该测试项目共计运行一个月，得到一个月的结果数据。可以通过例如但不限于以下统计方法对着一个月的结果数据进行统计：通过状态字分类筛选两组采样数据，数据中保留正常发电状态数据，剔除启停机、故障等无效数据，对每组数据中连续10min做平均，得到有效数据点。将有效数据点根据风速进行分仓处理，得到不同风速仓内的平均功率，如表3所示。
表3现场测试功率统计
测试数据表明，在4.5m/s风速以上，平均功率均有不同程度的提升。根据此功率曲线，结合现场风频计算等效的年发电量，kλ1组年发电小时为3139h，kλ2组年发电小时为3159h。即考虑叶片动态变形的影响，采用动态Ω-kλ控制，在此风电场实际发电量提升0.64％，符合理论预期。此外，表3还示出风速仓2.5至风速仓6.5的仓有效点数相比其他风速仓较多(即，在风速仓2.5至风速仓6.5，数据的有效性更高)，从而使得风速仓2.5至风速仓6.5的数据准确性较高。
本公开从对发电量的影响因素出发，通过分析叶片动态变形在变转速控制MPPT段的影响可知，可采取动态转速-kλ控制来提升风力发电机组的出力，以达到追踪最大风能的目的。经过分析和测试验证，得到如下结论：
1)叶片弦长和扭角变形对发电量有很大的影响。
2)不同转速下Cp-λ不同，转速越大，Cp越低。
3)考虑叶片动态变形，采用动态转速-kλ控制，发电量可提升0.5％-1％。
基于上述分析，本公开提出了以下动态给定转速-kλ的控制方法，该方法可在不改变风力发电机组设计的前提下，在MPPT段追踪最大风能，最大化风力发电机组的出力。该方法有利于挖潜风力发电机组的发电性能。
图5示出根据本公开的示例性实施例的风力发电机组的风能捕获方法的流程图。图5中的风力发电机组的风能捕获方法适合于低风速阶段，尤其适合于风力发电机组没有达到满发功率之前的低风速阶段。
参照图5，在步骤S501，测量风力发电机组的叶轮的当前转速。
具体来说，由于可捕获到最大风能的最优扭矩与叶轮的转速有关，因此，在本公开中，首先测量叶轮的当前转速。叶轮的当前转速可以为例如但不限于表1中的5-11rpm。
在步骤S502，确定当前转速下捕获风能的最优扭矩。
在本公开的示例性实施例中，在确定当前转速下捕获风能的最优扭矩时，可首先计算叶轮的转速下风力发电机组的叶片的尖速比λ(例如，表1中的最优尖速比)和风能吸收效率Cp(例如，表1中的Cpmax)，然后基于叶片的尖速比λ和风能吸收效率Cp计算捕获风能的最优扭矩，从而提高计算捕获风能的最优扭矩的准确性。
在本公开的示例性实施例中，在计算叶轮的转速下风力发电机组的叶片的尖速比λ和风能吸收效率Cp时，可首先计算在叶轮的转速下的风力发电机组的叶片的半径，然后基于叶片的半径计算风力发电机组的叶片的尖速比λ，并计算风能吸收效率Cp，从而提高计算捕获风能的最优扭矩的准确性。可使用例如但不限于公式(2)来计算风力发电机组的叶片的尖速比λ，可使用例如但不限于公式(7)来计算风能吸收效率Cp。
具体来说，受叶片变形的影响，叶片的尖速比λ在时间上是不断变化的，kλ在时间上也是不断变化的。因此，针对长叶片来讲，较大的变形导致kλ不是固定数值，需要根据转速ω的不同动态的调整，从而得到更大的出力。
在本公开的示例性实施例中，在计算风能吸收效率Cp时，可首先获取叶片的桨距角β，然后根据叶片的尖速比λ和叶片的桨距角β计算风力发电机组的叶片的风能吸收效率Cp，从而提高风能吸收效率Cp的准确性。可使用例如但不限于公式(7)来计算风能吸收效率Cp。
具体来说，在得到风能吸收效率Cp和叶片的尖速比λ并且已知传动比G和叶轮的半径R的情况下，可使用例如但不限于公式(10)和(11)来计算最优扭矩。
在步骤S503，将风力发电机组的叶轮的扭矩设置为确定的最优扭矩。
在本公开的示例性实施例中，还可首先分别获取将风力发电机组的叶轮的扭矩设置为确定的最优扭矩之前的第一轴功率和获取将风力发电机组的叶轮的扭矩设置为确定的最优扭矩之后的第二轴功率，然后基于第一轴功率和第二轴功率计算确定的最优扭矩对风力发电机组的发电量的提升量，从而得到确定的最优扭矩对风力发电机组的发电量的影响。这里，发电量的提升量可如表2所示。
在本公开的示例性实施例中，在基于第一轴功率和第二轴功率计算确定的最优扭矩对风力发电机组的发电量的提升量时，可首先测量当前风速，按照风速对第一轴功率和第二轴功率进行分仓得到每个风速仓下的第一轴功率和第二轴功率，计算每个风速仓下的第一轴功率的平均值和第二轴功率的平均值，然后基于每个风速仓下的第一轴功率的平均值和第二轴功率的平均值，计算风力发电机组在每个风速仓下的发电量的平均提升量，从而得到确定的最优扭矩对风力发电机组在每个风速仓下的发电量的影响。这里，按照风速的分仓可如表3所示。
以上已经结合图1至图5对根据本公开的示例性实施例的风力发电机组的风能捕获方法进行了描述。在下文中，将参照图6对根据本公开的示例性实施例的风力发电机组的风能捕获装置及其单元进行描述。
图6示出根据本公开的示例性实施例的风力发电机组的风能捕获装置的框图。
参照图6，风力发电机组的风能捕获装置6包括转速测量单元61、扭矩确定单元62和扭矩设置单元63。
转速测量单元61被配置为测量风力发电机组的叶轮的当前转速。
扭矩确定单元62被配置为确定当前转速下捕获风能的最优扭矩。
在本公开的示例性实施例中，扭矩确定单元62可被配置为：计算叶轮的转速下风力发电机组的叶片的尖速比λ和风能吸收效率Cp；并且基于叶片的尖速比λ和风能吸收效率计算捕获风能Cp的最优扭矩。
在本公开的示例性实施例中，扭矩确定单元62可被配置为：计算在叶轮的转速下的风力发电机组的叶片的半径；并且基于叶片的半径计算风力发电机组的叶片的尖速比λ，并计算风能吸收效率Cp。
在本公开的示例性实施例中，扭矩确定单元62可被配置为：获取叶片的桨距角β；并且根据叶片的尖速比λ和叶片的桨距角β计算风力发电机组的叶片的风能吸收效率Cp。
扭矩设置单元63被配置为将风力发电机组的叶轮的扭矩设置为确定的最优扭矩。
在本公开的示例性实施例中，风力发电机组的风能捕获装置还可包括提升量计算单元(未示出)，被配置为：分别获取将风力发电机组的叶轮的扭矩设置为确定的最优扭矩之前的第一轴功率和获取将风力发电机组的叶轮的扭矩设置为确定的最优扭矩之后的第二轴功率；并且基于第一轴功率和第二轴功率计算确定的最优扭矩对风力发电机组的发电量的提升量。
在本公开的示例性实施例中，提升量计算单元可被配置为：测量当前风速；按照风速对第一轴功率和第二轴功率进行分仓得到每个风速仓下的第一轴功率和第二轴功率；计算每个风速仓下的第一轴功率的平均值和第二轴功率的平均值；并且基于每个风速仓下的第一轴功率的平均值和第二轴功率的平均值，计算风力发电机组在每个风速仓下的发电量的平均提升量。
此外，根据本公开的示例性实施例，还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被执行时，实现根据本公开的示例性实施例的风力发电机组的风能捕获方法。
在本公开的示例性实施例中，所述计算机可读存储介质可承载有一个或者多个程序，当所述计算机程序被执行时可实现以下步骤：测量风力发电机组的叶轮的当前转速；确定当前转速下捕获风能的最优扭矩；并且将风力发电机组的叶轮的扭矩设置为确定的最优扭矩。
计算机可读存储介质例如可以是，但不限于，电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储计算机程序的有形介质，该计算机程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。计算机可读存储介质上包含的计算机程序可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质可以包含在任意装置中；也可以单独存在，而未装配入该装置中。
以上已经结合图6对根据本公开的示例性实施例的风力发电机组的风能捕获装置进行了描述。接下来，结合图7对根据本公开的示例性实施例的计算装置进行描述。
图7示出根据本公开的示例性实施例的计算装置的示意图。
参照图7，根据本公开的示例性实施例的计算装置7，包括存储器71和处理器72，所述存储器71上存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器72执行时，实现根据本公开的示例性实施例的风力发电机组的风能捕获方法。
在本公开的示例性实施例中，当所述计算机程序被处理器72执行时，可实现以下步骤：测量风力发电机组的叶轮的当前转速；确定当前转速下捕获风能的最优扭矩；并且将风力发电机组的叶轮的扭矩设置为确定的最优扭矩。
图7示出的计算装置仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
以上已参照图1至图7描述了根据本公开的示例性实施例的风力发电机组的风能捕获方法及装置。然而，应该理解的是：图6中所示的风力发电机组的风能捕获装置及其单元可分别被配置为执行特定功能的软件、硬件、固件或上述项的任意组合，图7中所示的计算装置并不限于包括以上示出的组件，而是可根据需要增加或删除一些组件，并且以上组件也可被组合。
根据本公开的示例性实施例的风力发电机组的风能捕获方法及装置，通过测量风力发电机组的叶轮的当前转速；确定当前转速下捕获风能的最优扭矩；并且将风力发电机组的叶轮的扭矩设置为确定的最优扭矩，以考虑叶片变形对发电量的影响来动态调整转速-扭矩关系，从而提升风力发电机组的发电量。
尽管已经参照其示例性实施例具体显示和描述了本公开，但是本领域的技术人员应该理解，在不脱离权利要求所限定的本公开的精神和范围的情况下，可以对其进行形式和细节上的各种改变。
Claims (10)
1.一种风力发电机组的风能捕获方法，包括：
测量风力发电机组的叶轮的当前转速；
确定当前转速下捕获风能的最优扭矩；并且
将风力发电机组的叶轮的扭矩设置为确定的最优扭矩，
其中，确定当前转速下捕获风能的最优扭矩的步骤包括：
计算叶轮的转速下风力发电机组的叶片的尖速比和风能吸收效率；并且
基于叶片的尖速比和风能吸收效率计算捕获风能的最优扭矩，
其中，计算叶轮的转速下风力发电机组的叶片的尖速比和风能吸收效率的步骤包括：
计算在叶轮的转速下的风力发电机组的叶片的半径；并且
基于叶片的半径计算风力发电机组的叶片的尖速比，并计算风能吸收效率。
2.根据权利要求1所述的风能捕获方法，其中，计算风能吸收效率的步骤包括：
获取叶片的桨距角；并且
根据叶片的尖速比和叶片的桨距角计算风力发电机组的叶片的风能吸收效率。
3.根据权利要求1或2中任一项所述的风能捕获方法，还包括：
分别获取将风力发电机组的叶轮的扭矩设置为确定的最优扭矩之前的第一轴功率和获取将风力发电机组的叶轮的扭矩设置为确定的最优扭矩之后的第二轴功率；并且
基于第一轴功率和第二轴功率计算确定的最优扭矩对风力发电机组的发电量的提升量。
4.根据权利要求3所述的风能捕获方法，其中，基于第一轴功率和第二轴功率计算确定的最优扭矩对风力发电机组的发电量的提升量的步骤包括：
测量当前风速；
按照风速对第一轴功率和第二轴功率进行分仓得到每个风速仓下的第一轴功率和第二轴功率；
计算每个风速仓下的第一轴功率的平均值和第二轴功率的平均值；并且
基于每个风速仓下的第一轴功率的平均值和第二轴功率的平均值，计算风力发电机组在每个风速仓下的发电量的平均提升量。
5.一种风力发电机组的风能捕获装置，包括：
转速测量单元，被配置为测量风力发电机组的叶轮的当前转速；
扭矩确定单元，被配置为确定当前转速下捕获风能的最优扭矩；和
扭矩设置单元，被配置为将风力发电机组的叶轮的扭矩设置为确定的最优扭矩，
其中，扭矩确定单元被配置为：
计算叶轮的转速下风力发电机组的叶片的尖速比和风能吸收效率；并且
基于叶片的尖速比和风能吸收效率计算捕获风能的最优扭矩，
其中，扭矩确定单元被配置为：
计算在叶轮的转速下的风力发电机组的叶片的半径；并且
基于叶片的半径计算风力发电机组的叶片的尖速比，并计算风能吸收效率。
6.根据权利要求5所述的装置，其中，扭矩确定单元被配置为：
获取叶片的桨距角；并且
根据叶片的尖速比和叶片的桨距角计算风力发电机组的叶片的风能吸收效率。
7.根据权利要求5或6中任一项所述的装置，还包括提升量计算单元，被配置为：
分别获取将风力发电机组的叶轮的扭矩设置为确定的最优扭矩之前的第一轴功率和获取将风力发电机组的叶轮的扭矩设置为确定的最优扭矩之后的第二轴功率；并且
基于第一轴功率和第二轴功率计算确定的最优扭矩对风力发电机组的发电量的提升量。
8.根据权利要求7所述的装置，其中，提升量计算单元被配置为：
测量当前风速；
按照风速对第一轴功率和第二轴功率进行分仓得到每个风速仓下的第一轴功率和第二轴功率；
计算每个风速仓下的第一轴功率的平均值和第二轴功率的平均值；并且
基于每个风速仓下的第一轴功率的平均值和第二轴功率的平均值，计算风力发电机组在每个风速仓下的发电量的平均提升量。
9.一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4中任一项所述的风力发电机组的风能捕获方法。
10.一种计算装置，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4中任一项所述的风力发电机组的风能捕获方法。
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Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101520027A (zh) * | 2008-02-29 | 2009-09-02 | 通用电气公司 | 用于风力涡轮机的可变叶尖速比跟踪控制 |
| CN103244350A (zh) * | 2013-05-02 | 2013-08-14 | 国电南瑞科技股份有限公司 | 一种风力发电机组最佳叶尖速比跟踪控制方法 |
| CN103603771A (zh) * | 2013-11-12 | 2014-02-26 | 北车风电有限公司 | 一种风力发电机组最佳风能捕获方法 |
| CN104879273A (zh) * | 2015-06-12 | 2015-09-02 | 浙江运达风电股份有限公司 | 一种提高风力发电机组风能捕获的控制方法 |
| CN108488035A (zh) * | 2018-03-20 | 2018-09-04 | 内蒙古工业大学 | 永磁直驱风力发电机组失速和变桨混合控制方法 |
| CN108757306A (zh) * | 2018-05-21 | 2018-11-06 | 三重能有限公司 | 一种风力发电机控制方法、装置以及风力发电机 |
| CN110259639A (zh) * | 2019-06-19 | 2019-09-20 | 合肥为民电源有限公司 | 最大功率曲线获取方法及装置和最大功率跟踪方法及装置 |
| CN111412107A (zh) * | 2019-11-13 | 2020-07-14 | 浙江运达风电股份有限公司 | 一种提高高海拔风电机组发电量的方法 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP2253838A1 (en) * | 2009-05-18 | 2010-11-24 | Lm Glasfiber A/S | A method of operating a wind turbine |
| EP2584193A1 (en) * | 2011-10-20 | 2013-04-24 | Siemens Aktiengesellschaft | Wind turbine with air density correction of pitch angle |
-
2020
- 2020-09-22 CN CN202010999815.0A patent/CN114251222B/zh active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101520027A (zh) * | 2008-02-29 | 2009-09-02 | 通用电气公司 | 用于风力涡轮机的可变叶尖速比跟踪控制 |
| CN103244350A (zh) * | 2013-05-02 | 2013-08-14 | 国电南瑞科技股份有限公司 | 一种风力发电机组最佳叶尖速比跟踪控制方法 |
| CN103603771A (zh) * | 2013-11-12 | 2014-02-26 | 北车风电有限公司 | 一种风力发电机组最佳风能捕获方法 |
| CN104879273A (zh) * | 2015-06-12 | 2015-09-02 | 浙江运达风电股份有限公司 | 一种提高风力发电机组风能捕获的控制方法 |
| CN108488035A (zh) * | 2018-03-20 | 2018-09-04 | 内蒙古工业大学 | 永磁直驱风力发电机组失速和变桨混合控制方法 |
| CN108757306A (zh) * | 2018-05-21 | 2018-11-06 | 三重能有限公司 | 一种风力发电机控制方法、装置以及风力发电机 |
| CN110259639A (zh) * | 2019-06-19 | 2019-09-20 | 合肥为民电源有限公司 | 最大功率曲线获取方法及装置和最大功率跟踪方法及装置 |
| CN111412107A (zh) * | 2019-11-13 | 2020-07-14 | 浙江运达风电股份有限公司 | 一种提高高海拔风电机组发电量的方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 变速恒频风力发电机组最大能量捕获策略研究;艾青;;湖北民族学院学报(自然科学版)(第02期) * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
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