一种风力发电机的变桨系统调节方法与流程

本发明涉及风力发电机，具体而言，涉及一种风力发电机的变桨系统调节方法。

背景技术：

1、风力发电机的变桨系统主要用于调整叶片角度以适应不同的风速条件，从而最大化能量输出并保护发电机免受过度风压的损害。就目前而言，传统的变桨系统通常通过预设的控制策略对变桨系统进行调节，而这种控制策略通过依靠工作人员基于平均或预期的环境条件进行设计，然而，在实际运用中，风速和风向的实际变化通常比预期的要复杂和快速，容易导致预设的控制策略无法及时或准确地应对实际情况，从而影响发电效率和设备安全。基于此，针对上述问题，我们设计了一种风力发电机的变桨系统调节方法。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种风力发电机的变桨系统调节方法，其基于风力发电机的历史运行数据及环境数据建立lstm模型，不仅能够更精确的预测环境变化，提高控制的精确性，并且通过lstm模型预测风力发电机在不同环境条件下的最优叶片角度和旋翼转速，能够最大化能源捕获和转换效率，在提高了能源输出的同时，也有助于平衡电网的负载和需求。

2、本发明的实施例通过以下技术方案实现：

3、一种风力发电机的变桨系统调节方法，该方法的步骤包括：

4、获取风力发电机的运行数据及环境数据；

5、将风力发电机的运行数据及环境数据划分为历史数据及实时数据，其中，历史数据作为数据集输入至构建的lstm模型进行计算，完成lstm模型的训练；

6、实时数据作为求解集输入至完成训练的lstm模型进行计算，求解变桨系统最优旋翼转速及叶片角度，并根据变桨系统最优旋翼转速及叶片角度执行对应控制。

7、可选的，所述获取风力发电机的运行数据及环境数据后，还经过数据预处理，所述数据预处理的过程依次为：数据清洗、数据对齐及数据标准化；其中，所述数据清洗包括：缺失值处理、异常值检测及处理。

8、可选的，所述lstm模型由输入层、lstm层及输出层所组成，其中，所述lstm层包括：遗忘门、输入门、输出门及隐藏状态。

9、可选的，所述输入层的计算公式为：

10、x＝(x1,x2,...,xt)

11、其中，x为输入向量的集合，xt为输入向量在时间t的数据点。

12、可选的，所述遗忘门的计算公式为：

13、ft＝σ(wf·[ht-1,xt]+bf)

14、所述输入门的计算公式为：

15、it＝σ(wi·[ht-1,xt]+bi)

16、

17、所述输出门的计算公式为：

18、

19、所述隐藏状态的计算公式为：

20、ot＝σ(wo·[ht-1,xt]+bo)

21、ht＝ot*tanh(ct)

22、其中，xt为输入向量在时间t的数据点，ft为遗忘门，it为输入门，为候选记忆单元，ct为更新记忆单元，ot为输出门，ht为隐藏状态，σ为s igmoid激活函数，w为权重，b为偏置。

23、可选的，所述输出层的计算公式为：

24、

25、其中，为lstm模型预测的变桨系统最优叶片角度，为lstm模型预测的变桨系统最优旋翼转速，wy为输出层的权重，by为输出层的偏置。

26、可选的，所述lstm模型的训练过程为：

27、输入历史数据；

28、将历史数据划分为训练集及测试集；

29、将训练集输入至lstm模型中进行训练，得到预测的变桨系统最优旋翼转速及叶片角度，计算测试集与预测的变桨系统最优旋翼转速及叶片角度之间的损失值，迭代更新lstm模型的参数，直至完成训练。

30、可选的，所述计算测试集与预测的变桨系统最优旋翼转速及叶片角度之间的损失值，其计算公式为：

31、

32、其中，α、β为用于平衡旋翼转速及叶片角度重要性的权重参数，n为样本数量，yangle为实际的变桨系统最优叶片角度，yspeed为实际的变桨系统最优旋翼转速。

33、本发明实施例的技术方案至少具有如下优点和有益效果：

34、本发明实施例基于风力发电机的历史运行数据及环境数据建立lstm模型，不仅能够更精确的预测环境变化，提高控制的精确性，并且通过lstm模型预测风力发电机在不同环境条件下的最优叶片角度和旋翼转速，能够最大化能源捕获和转换效率，在提高了能源输出的同时，也有助于平衡电网的负载和需求。

技术特征：

1.一种风力发电机的变桨系统调节方法，其特征在于，该方法的步骤包括：

2.根据权利要求1所述的风力发电机的变桨系统调节方法，其特征在于，所述获取风力发电机的运行数据及环境数据后，还经过数据预处理，所述数据预处理的过程依次为：数据清洗、数据对齐及数据标准化；其中，所述数据清洗包括：缺失值处理、异常值检测及处理。

3.根据权利要求1所述的风力发电机的变桨系统调节方法，其特征在于，所述lstm模型由输入层、lstm层及输出层所组成，其中，所述lstm层包括：遗忘门、输入门、输出门及隐藏状态。

4.根据权利要求3所述的风力发电机的变桨系统调节方法，其特征在于，所述输入层的计算公式为：

5.根据权利要求4所述的风力发电机的变桨系统调节方法，其特征在于，所述遗忘门的计算公式为：

6.根据权利要求5所述的风力发电机的变桨系统调节方法，其特征在于，所述输出层的计算公式为：

7.根据权利要求6所述的风力发电机的变桨系统调节方法，其特征在于，所述lstm模型的训练过程为：

8.根据权利要求7所述的风力发电机的变桨系统调节方法，其特征在于，所述计算测试集与预测的变桨系统最优旋翼转速及叶片角度之间的损失值，其计算公式为：

技术总结
本发明涉及风力发电机技术领域，具体而言，涉及一种风力发电机的变桨系统调节方法，该方法的步骤包括：获取风力发电机的运行数据及环境数据；将风力发电机的运行数据及环境数据划分为历史数据及实时数据，其中，历史数据作为数据集输入至构建的LSTM模型进行计算，完成LSTM模型的训练；实时数据作为求解集输入至完成训练的LSTM模型进行计算，求解变桨系统最优旋翼转速及叶片角度，并根据变桨系统最优旋翼转速及叶片角度执行对应控制。

技术研发人员：付康建
受保护的技术使用者：华能定边新能源发电有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/8/15