基于偏航预测的风机场群控制方法及系统与流程

本发明涉及人工智能，具体涉及基于偏航预测的风机场群控制方法及系统。

背景技术：

1、风能是一种清洁、可再生的能源，风力发电是近年来备受关注的一种新能源发电方式。然而，风向的不稳定性对风电机组的发电效率和运行稳定性造成了很大的影响。常见的，利用历史风向数据，通过统计方法建立风向预测模型，依据风向预测模型对每个风电机组进行独立控制，不考虑其他机组的状态和行为，对风能资源的利用不够充分，且容易产生机组间的冲突和相互干扰。

2、现有技术中存在通常只关注单个机组的状态和行为，忽略了机组间的相互影响，导致控制效果不佳的技术问题。

技术实现思路

1、本申请通过提供了基于偏航预测的风机场群控制方法及系统，解决了通常只关注单个机组的状态和行为，忽略了机组间的相互影响，导致控制效果不佳的技术问题，达到了充分考虑机组间的相互影响，能够制定更加合理的控制策略，优化整个风机场群的运行效果，从而提高风电机组的发电效率和运行稳定性的技术效果。

2、鉴于上述问题，本申请提供了基于偏航预测的风机场群控制方法及系统。

3、第一方面，本申请提供了基于偏航预测的风机场群控制方法，其中，所述方法包括：实时监测目标风机场群中的每台机组，获取各个机组的风机控制参数，所述风机控制参数包括变桨控制参数、发电机参数；获取所述目标风机场群的机组分布信息，所述机组分布信息包括各个机组空间位置、风机相对距离、风场地理地形特征；获取历史环境监测数据，所述历史环境监测数据对应的环境特征指标包括温度指标、湿度指标、风速指标、风向指标、气压指标；通过所述机组分布信息与所述历史环境监测数据，评估风向变化对各个机组的影响程度，得到分布式影响系数；基于历史风机控制参数、所述历史环境监测数据，构建风机场控制模型，所述风机场控制模型的模型调整参数包括分布式影响系数；采集实时环境监测参数，与各个机组的风机控制参数进行映射组合并输入风机场控制模型进行偏航预测，获取自适应偏航控制参数并发送至所述目标风机场群的群控中心。

4、第二方面，本申请提供了基于偏航预测的风机场群控制系统，其中，所述系统包括：控制参数监测单元，用于实时监测目标风机场群中的每台机组，获取各个机组的风机控制参数，所述风机控制参数包括变桨控制参数、发电机参数；机组分布信息获取单元，用于获取所述目标风机场群的机组分布信息，所述机组分布信息包括各个机组空间位置、风机相对距离、风场地理地形特征；环境监测数据获取单元，用于获取历史环境监测数据，所述历史环境监测数据对应的环境特征指标包括温度指标、湿度指标、风速指标、风向指标、气压指标；影响程度评估单元，用于通过所述机组分布信息与所述历史环境监测数据，评估风向变化对各个机组的影响程度，得到分布式影响系数；控制模型构建单元，用于基于历史风机控制参数、所述历史环境监测数据，构建风机场控制模型，所述风机场控制模型的模型调整参数包括分布式影响系数；偏航预测单元，用于采集实时环境监测参数，与各个机组的风机控制参数进行映射组合并输入风机场控制模型进行偏航预测，获取自适应偏航控制参数并发送至所述目标风机场群的群控中心。

5、本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

6、由于采用了实时监测风机场群中每台风机的参数和地理信息，结合历史环境数据，评估风向对机组的影响程度；构建控制模型，通过实时环境参数进行偏航预测，获取自适应控制参数并发送至群控中心。达到了充分考虑机组间的相互影响，能够制定更加合理的控制策略，优化整个风机场群的运行效果，从而提高风电机组的发电效率和运行稳定性的技术效果。

技术特征：

1.基于偏航预测的风机场群控制方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的基于偏航预测的风机场群控制方法，其特征在于，通过所述机组分布信息与所述历史环境监测数据，评估风向变化对各个机组的影响程度，得到分布式影响系数，所述方法包括：

3.如权利要求2所述的基于偏航预测的风机场群控制方法，其特征在于，所述尾流效应指标包括尾流速度衰减因子、尾流恢复距离、尾流湍流强度、风向依赖性系数，所述方法包括：

4.如权利要求1所述的基于偏航预测的风机场群控制方法，其特征在于，采集实时环境监测参数，与各个机组的风机控制参数进行映射组合并输入风机场控制模型进行偏航预测，获取自适应偏航控制参数，所述方法包括：

5.如权利要求4所述的基于偏航预测的风机场群控制方法，其特征在于，所述方法包括：

6.如权利要求4所述的基于偏航预测的风机场群控制方法，其特征在于，发送至所述目标风机场群的群控中心，所述方法包括：

7.基于偏航预测的风机场群控制系统，其特征在于，所述系统包括：

8.如权利要求7所述的系统，其特征在于，所述系统包括：

技术总结本发明提供了基于偏航预测的风机场群控制方法及系统，涉及人工智能技术领域，包括：实时监测风机场群中每台风机的参数和地理信息，结合历史环境数据，评估风向对机组的影响程度；构建控制模型，通过实时环境参数进行偏航预测，获取自适应控制参数并发送至群控中心。解决了通常只关注单个机组的状态和行为，忽略了机组间的相互影响，导致控制效果不佳的技术问题，达到了充分考虑机组间的相互影响，能够制定更加合理的控制策略，优化整个风机场群的运行效果，从而提高风电机组的发电效率和运行稳定性的技术效果。技术研发人员：徐志轩,郭鹏,吴雨晴,张舒翔,程学文,帅超,曹庆才,郭旭峰受保护的技术使用者：大唐可再生能源试验研究院有限公司技术研发日：技术公布日：2024/6/18