一种考虑风机转动惯量的风速折算出力的精确方法

1.本发明属于风电技术领域，具体涉及一种计及风机机械惯性的“风速
‑
出力”折算新方法。


背景技术：

2.包括风能在内的新能源技术发展，不仅是碳中和的基本技术，而且对于我国的能源安全具有基础性的积极意义。自然界里风能的随机性、波动性和不可控性，使得高精度、高可靠性风电功率预测成为现代电网安全经济运行必须的关键基础信息。在我国，自然界里风的预报误差，是风电功率预测的第一误差来源；功率曲线(从风速到风力发电机组输出功率的折算)误差往往是第二误差来源。功率曲线误差可以引起百分之几的风电功率预测误差。
3.水平轴风力发电机的功率曲线，是风速和风力发电机组输出功率(以下简称“出力”)之间的函数关系，往往用图形或表格表示。一般由一周以上连续时间的风机实际运行的高频采样数据，考虑空气密度、风切变等多种因素的影响后，处理成10min时间分辨率的“风速
‑
出力”函数关系。
4.目前的功率曲线，一般是将由多种因素引起的风速、出力的散点图，拟合成一条曲线，即“以线拟合带”。或者进一步加入可能的功率曲线变化的合理范围。散点图的分散性，大致可以分为人工和自然两类因素引起。如偏航角、桨距角的控制等人工因素，很难预先精确计及。由风机叶片的机械惯性等自然因素引起的分散性，反而可以表现出某种规律性。
5.功率曲线里的风速、出力，是一段时间内现场运行的一个可靠平均状态；但是，这个平均的风速、出力，并不利于及时反映实际运行中各种影响因素快速变化引起的偏差。所以，只采用一个风速数据点进行出力折算，无法有效考虑风速变化引起的出力变化。只有采用连续两点以上的风速数据点，才能反映风速变化率引起的出力偏移。
6.实际运行中风速快速变化，会由于风机叶片等的机械惯性，引起出力的时间延迟等。例如，我国杨茂等学者，发现了机械惯性引起的规律性变化：风速快速上升时，风机的实际出力往往比标准功率曲线折算出的出力小；反之亦然。已有考虑机械惯性的几项研究都提高了出力折算的准确性。总的来说，现有的考虑机械惯性的出力折算方法，通常都将历史数据进行离散性的近似分组处理，并采用各种先进的智能技术以得到更好的出力折算值。由于出力的历史数据受到多种因素的影响，因此仅依据历史数据，不利于更精细更可靠地依据叶片(叶轮)等的机械惯性来提高出力折算的准确性。


技术实现要素：

7.本发明的目的是提供一种准确率高、能够反映风速快速变化作用的从风速到出力的折算新方法。在转速和出力为正相关的情况下，依据刚体定轴转动定律建立叶片(叶轮)的转动方程，并采用高精度、高稳定性的梯形法进行求解，实现风速快速变化时的出力折算。技术方案如下：
8.一种考虑风机转动惯量的风速折算出力的精确方法，包括以下步骤：
9.(1)获取水平轴风机的历史数据，包括风速观测值v
a
、风向角观测值出力p、偏航角时间序列；读取未来的风速风向预报值：风速预报时间序列j＝1,2,
…
；
10.(2)风机的历史数据的预处理：对上述各种历史观测值进行有效性检验，数据修复预处理；
11.(3)采用功率曲线折算出未来的风机出力，得到从有效风速v
eq
到出力p的具体折算方法：其中，分别为出力p和有效风速v
eq
的10min平均值，将未来的风速代入即可得到由功率曲线折算出的未来出力；
12.(4)水平轴风机设计中，出力p和风轮转速n之间为分段的确定型函数关系，在风速到达额定风速之前，当风速在一定范围变化时，风轮转速增大则引起出力增大；考虑机械惯性的更精确的出力折算，根据刚体定轴转动定律，忽略阻尼，建立风轮机械运动的时域微分方程：其中，j是叶片等的等效机械转动惯量，为风轮转速n对时间t的导数，为瞬时有效风速v
eq
引起的动力转矩，t
p
为发电机出力折算的阻力转矩；
13.(5)梯形法来求解风轮机械运动的时域微分方程，梯形法求解的公式为其中，时间点i＝1,2,
…
；δt为变量的统计周期；系数a、b是实数常数，系数a、b随风速的变化二变化；
14.(6)对未来时间点j＝1,2,
…
，将有效风速的v
eq,j+1
、v
eq,j
，以及由功率曲线折算的出力p
pc,j
，代入该梯形法公式，得到出力的折算值p
j+1
；
15.(7)分别采用三次多项式拟合、最小二乘支持向量机lssvr、随机森林rf，以及深度学习里的长短期记忆网络lstm、深度信念网络dbn共计5种具体模型求解梯形法的公式，得到p
j+1
的5种单项折算结果，即p
cubic,j+1
、p
lssvr,j+1
、p
rf,j+1
、p
lstm,j+1
、p
dbn,j+1
；
16.(8)采用偏最小二乘回归，5种单项折算的出力结果p
cubic,j+1
、p
lssvr,j+1
、p
rf,j+1
、p
lstm,j+1
、p
dbn,j+1
，优化组合成一个最终采用的出力值p
j+1
。
17.步骤(2)的预处理可以包括对历史风速、风向时间序列进行3点平滑去噪、双正交小波去噪。
附图说明
18.图1是本发明依据刚体定轴转动定律将未来风速风向折算为风机出力的流程图；
19.图2是用于验证本发明效果的历史风速、风轮转速和风机出力；
20.图3为实例采用的水平轴风机的历史风速和出力散点图；
21.图4是功率曲线散点图及其拟合函数(10m/s以下)；
22.图5为实例风机的风轮转速与出力之间的确定性函数关系；
23.图6是功率曲线散点图及其拟合函数，(10r/min、0.15mw)、(18r/min、0.85mw)之间；
24.图7为实例中梯形法求解的三次多项式的回归次数a、b的具体变化；
25.图8是实例中风机的n和用出力拟合的效果；
26.图9是梯形法中三次多项式拟合折算的出力，和对应的出力历史值；
27.图10是梯形法中4种智能模型折算的出力，和对应的出力历史值；
28.图11是本发明的最终出力折算值。
具体实施方式
29.参见图1，本发明的采用精度高且稳定性好的梯形法来求解水平轴风机风速和风轮转速(发电机转速)之间刚体定轴转动定律方程，以实现风速精确折算为出力的方法，包括以下步骤：
30.(1)获取水平轴风机的历史数据，包括风速观测值v
a
、风向角观测值出力p、偏航角等时间序列。并读取未来的风速风向等预报值，如风速预报时间序列j＝1,2,
…
；
31.本实例采用我国季风区某风场的2018年1月前后冬季风时期连续21天的实测数据，采样间隔为10秒钟。实测数据包括风速、风向、出力、转速、偏航角、桨距角和气温等。
32.以及未来3天的风速、风向等预报值。
33.用于验证本发明效果的历史出力、风轮转速、风速参见图2。这是一段较为快速变化的风速。
34.(2)风机的历史数据的预处理。
35.对上述各种历史观测值进行有效性检验，数据修复等常见的预处理。如对历史风速、风向等时间序列进行3点平滑去噪、双正交小波去噪。
36.(3)采用功率曲线折算出未来的风机出力。参照我国标准gb/t 33225
‑
2016，并参考iec 61400
‑
12
‑
1(2017
‑
03)，得到从有效风速v
eq
到出力p的具体折算方法：这里分别为出力p和有效风速v
eq
的10min平均值。在不同的统计周期(历史风速、出力等时间序列的时间分辨率)下，功率曲线p＝f(v
eq
)与10min下的变化不明显。将未来的风速代入即可得到由功率曲线折算出的未来出力。
37.为方便，这里的没有进一步变换为出力的开立方关系。
38.本专利重点研究到达额定风速之前的出力折算，具体为0.15mw<p<0.85mw时的折算。
39.在本实例中，出力和有效风速的散点图请看图3。统计时间分别是10s和20s，以及10min(标准功率曲线的统计周期)。
40.本实例中，参照我国标准以及国际标准iec 61400
‑
12
‑
1建议得到的功率曲线请看图4。风速在2.5m/s到10m/s之间的拟合函数为
41.v
cutin
＝2.5m/s。这里的单位mw，的单位m/s。
42.图5为叶片(风轮)的转速与出力之间往往为分段函数关系。
43.图6是本实例选用的(10r/min、0.15mw)、(18r/min、0.85mw)之间的功率曲线细节。
44.在本实例中，以风机的额定功率1.6mw为基准值，在15min统计周期下，采用该标准功率曲线的出力折算误差的平均误差0.0000％，均方根误差1.5702％，折算误差绝对值的最大值2.4295％。可参见后面图10、图11。
45.(4)常见的水平轴风机设计中，出力p和风轮转速n之间为分段的确定型函数关系。在风速到达额定风速之前，当风速在一定范围变化时，风轮转速增大则引起出力增大。
46.如某些类型的风机，
[0047][0048]
这里a
k
，k＝1,2,3,4是常数。n的单位r/min。
[0049]
考虑机械惯性的更精确的出力折算，可以分为两种途径：
[0050]
1)将连续2点以上的未来有效风速v
eq,j+1
、v
eq,j
作为输入变量，输入到支持向量机、深度学习等智能模型，直接折算出未来的出力p
j+1
。尽管这是一类通用的方法，但当风速在分段函数特性转折点周围波动时，以及历史数据中的未能有效识别的不良数据等，会引起较为明显的误差。
[0051]
2)在转速和出力为正相关的情况下，借助刚体定轴转动定律，从v
eq,j+1
、v
eq,j
等折算出p
j+1
。尽管这样会受到某些情况的限制，但是这是一种机理性的方法。可以有效区分分段函数特性转折点，并抵抗不良数据历史数据(不明显依赖历史数据)的不利影响。
[0052]
根据刚体定轴转动定律，瞬时有效风速v
eq
引起的转矩发电机出力折算的转矩t
p
，和风轮转速n之间具有近似的关系：在转速和出力为正相关的情况下，
[0053][0054]
这里，j是风轮等的等效机械转动惯量，为风轮转速对时间t的导数，瞬时出力的折算转矩在不同的变量单位下，该公式的比例系数9.5会有不同的取值。
[0055]
在实际中，可以用下述方程很好地逼近上面的刚体定轴转动方程：
[0056][0057]
这里系数a、b是实数常数。与功率系数曲线c
p
类似，系数a、b随风速的变化有一定的变化。
[0058]
a、b可以从历史观测值中获取。将上述方程离散化，即可得
[0059]
[0060][0061]
对于符合发电机的分段特性的风速、出力和转速，采用连续多点观测值，即可回归出常数a、b。
[0062]
假设当前时刻为(i+1)，采用最近的连续s点历史观测值，回归常数a、b的具体输入数据格式如下：
[0063][0064][0065]
图7为本实例中回归常数a、b的变化情况。
[0066]
(5)之后，再采用精度高且稳定性好的梯形法来求解上面的微分方程。梯形法求解的公式为这里δt为出力等变量的统计周期；系数a、b是实数常数。一般地，记时间点i＝1,2,
…
。在由未来风速折算出力时，时间点记为j＝1,2,
…
。
[0067]
该迭代公式里有两个相互依存的未知量n
i+1
、p
i+1
。在水平轴风机设计时，它们之间设计成分段的显式函数关系。
[0068]
上式可以进一步变形为：
[0069][0070]
上式左侧实质上只有一个未知量p
i+1
，即由风速折算出的风机出力。公式右侧里的v
eq,i+1
、v
eq,i
是由风速预报值生成的有效风速，p
i
是由功率曲线折算出。
[0071]
与标准的功率曲线相比，上式的p
i+1
由v
eq,i+1
、v
eq,i
两个自变量引起，这就考虑了风速变化时风轮等机械惯性引起的出力偏移。
[0072]
显然，在风电功率预测要求的15min统计周期下，由上述梯形法求解的定轴刚体转动定律方程效果并不会好。这是因为选用δt＝15min作为微分方程求解的步长太长了。实际上，选用δt＝20s是比较合适的步长(各种历史数据的统计周期)。
[0073]
在根据有效风速折算出力p
i+1
时，先采用δt＝20s得到出力折算值，再将整个比较密集的时间序列采用δt＝15min进行二次统计，即可得到实际生产中需要的出力值，以及对应的各种出力折算误差值。
[0074]
(6)在实际应用中，对未来时刻j＝1,2,
…
，将由风速预报值计算出的有效
风速的v
eq,j+1
、v
eq,j
，以及由功率曲线计算出出力p
pc,j
，代入梯形法得到的公式，求出出力的折算值p
j+1
。
[0075]
在本专利中，采用5种具体模型求解梯形法公式。即三次多项式拟合、最小二乘支持向量机lssvr、随机森林rf，以及深度学习里的长短期记忆网络lstm、深度信念网络dbn等，得到p
j+1
的5种单项折算结果，即p
cubic,j+1
、p
lssvr,j+1
、p
rf,j+1
、p
lstm,j+1
、p
dbn,j+1
。
[0076]
第一：采用三次多项式拟合
[0077]
在风机设计时，发电机转速和出力之间通常有确定的显示函数关系。发电机转速和风轮转速n之间有确定的关系(通常由齿轮箱传动)。因此风轮转速n可以用出力p表示出。类似地，也可以用出力p表示出。本专利采用3次多项式拟合它们，即：
[0078]
n＝a3·
p3+a2·
p2+a1·
p+a0[0079][0080]
这里a
k
，b
k
，k＝1,2,3,4是常数。a
k
，b
k
可以从历史数据中拟合出，它们实质上是发电机的设计性能造成的分段显式函数；这些显式函数关系不随风速变化。因此，可以提前拟合出。
[0081]
图8是实例中风机的n和用出力拟合的效果。
[0082]
这样，在将未来有效风速的v
eq,j+1
、v
eq,j
，以及由功率曲线计算出出力p
pc,j
代入
[0083][0084]
折算出p
cubic,j+1
时，n
j+1
、n
j
可以用同一个拟合函数；也是一样的拟合函数。
[0085]
图9是本实例中梯形法中三次多项式拟合折算的出力，和对应的出力历史值。历史数据采用20s统计周期。
[0086]
以风机的额定功率1.6mw为基准值，在15min统计周期下，采用三次多项式拟合的出力折算误差的平均误差
‑
0.4551％，均方根误差1.4976％，折算误差绝对值的最大值2.6735％。
[0087]
第二：采用最小二乘支持向量机lssvr、随机森林rf，以及深度学习里的长短期记忆网络lstm、深度信念网络dbn求解p
j+1
的各个单项折算值时，先采用连续s个历史数据，以
[0088]
y1×
s
＝(p
j
‑
s+1
,
…
,p
j
‑1,p
j
)
[0089]
[0090]
方式训练出智能模型f，即y1×
s
＝f(x3×
s
)。
[0091]
之后将v
eq,j+1
、v
eq,j
，以及p
pc,j
代入模型f即可，即p
*,j+1
＝f(v
eq,j+1
,v
eq,j
,p
pc,j
)。这里用*表示上面的4种智能模型。
[0092]
图10是梯形法中4种智能模型折算的出力，和对应的出力历史值。
[0093]
这4种智能模型折算的误差见表1。
[0094]
表1实例中各种方法的出力折算误差(对额定功率的相对误差)
[0095][0096]
(7)采用偏最小二乘回归，将上面5种单项折算的出力结果p
cubic,j+1
、p
lssvr,j+1
、p
rf,j+1
、p
lstm,j+1
、p
dbn,j+1
，再优化组合成一个最终采用的出力值p
j+1
。
[0097]
图11是本实例的最终出力折算值。
[0098]
以风机的额定功率1.6mw为基准值，在15min统计周期下，采用误差plsr组合后的最终折算误差：平均误差
‑
0.4949％，均方根误差0.8584％，折算误差绝对值的最大值1.6138％。与标准的功率曲线方法相比，均方根误差降低了0.7118％，折算误差绝对值的最大值降低了0.8157％。