一种恒频变速小水电发电系统的最大功率跟踪方法与流程

本发明涉及水力发电，尤其是指一种恒频变速小水电发电系统的最大功率跟踪方法。

背景技术：

1、在近年来，随着可再生能源技术的快速发展，小水电发电系统逐渐成为了能源领域的一个重要组成部分。然而，大多数小水电发电系统采用的最大功率跟踪方法往往难以根据不同水流量情况对水轮机的最大功率点进行有效跟踪。在水流量较大时，水轮机处于过载状态，导致机械磨损加剧、运行效率降低，甚至引发设备故障；而在水流量较小时，水轮机难以充分利用水能资源，导致发电效率低下，造成资源浪费。

2、在中国专利公开号为cn104216383a，公开日为2014年12月17日，名称为一种小水电站机组运行效率优化方法的专利中，公开了一种小水电站机组运行效率优化方法，包括：获取小水电站历史运行数据，形成每台小水电机组不同工况下的效率特性曲线；获取水电站总发电流量、当前工作水头、各机组出力的上下限等数据，建立以小水电站运行效率最大的目标函数，确定约束条件；采用标准粒子群算法对目标函数进行优化求解，结合约束条件，求出每台机组最优的发电流量、小水电站机组最大出力，以及小水电站最大运行效率；该方法虽然能实现小水电站最大功率输出，但不足之处在于，缺乏根据不同水流量情况对水轮机的最大功率点进行有效跟踪，导致小水电发电系统的运行效率低下。

技术实现思路

1、本发明的目的是针对现有的小水电最大功率跟踪方法由于缺乏根据不同水流量情况对水轮机的最大功率点进行有效跟踪，导致小水电发电系统的运行效率低下的问题，提供了一种恒频变速小水电发电系统的最大功率跟踪方法，通过小水电发电系统的运行情况以及恒频变速整流发电需求信息构建的恒频变速小水电发电系统，再充分考虑水轮机在不同水流量下最大功率点对应的水轮机转速构建目标最大功率点跟踪控制模型，并通过目标最大功率点跟踪控制模型对水轮机进行跟踪分析确定对应的自动调节控制策略，从而能够根据自动调节控制策略控制水轮机实时调整至最大功率点进行作业，极大地提高了小水电发电系统的发电效率，减少了能源消耗，显著提高了小水电发电系统的运行效率。

2、本发明的目的是通过下述技术方案予以实现：

3、一种恒频变速小水电发电系统的最大功率跟踪方法，包括以下步骤：

4、s1、根据小水电发电系统的运行情况以及恒频变速整流发电需求信息构建恒频变速小水电发电系统；

5、s2、基于恒频变速小水电发电系统获取水轮机在不同水流量下最大功率点对应的水轮机转速，基于所述水轮机转速构建目标最大功率点跟踪控制模型；

6、s3、基于目标最大功率点跟踪控制模型对水轮机进行跟踪分析，根据分析结果确定对应的自动调节控制策略，并根据自动调节控制策略控制水轮机在最大功率点进行作业。

7、在本方案中，通过小水电发电系统的运行情况以及恒频变速整流发电需求信息构建的恒频变速小水电发电系统，再充分考虑水轮机在不同水流量下最大功率点对应的水轮机转速构建目标最大功率点跟踪控制模型，并通过目标最大功率点跟踪控制模型对水轮机进行跟踪分析确定对应的自动调节控制策略，从而能够根据自动调节控制策略控制水轮机实时调整至最大功率点进行作业，极大地提高了小水电发电系统的发电效率，减少了能源消耗，显著提高了小水电发电系统的运行效率。

8、进一步地，所述s1包括：

9、所述s1包括：

10、s11、对小水电发电系统的运行情况进行分析，根据分析结果得到小水电发电系统的关键运行因素；

11、s12、基于关键运行因素以及恒频变速整流发电需求信息，确定小水电发电系统的改造目标信息；

12、s13、根据改造目标信息确定恒频变速整流发电改造方案，根据恒频变速整流发电改造方案对小水电发电系统进行改造与集成调试，得到恒频变速小水电发电系统。

13、在本方案中，通过对小水电发电系统的运行情况进行分析，可以深入了解小水电发电系统的工作状态，进一步确定关键运行因素，有助于对小水电发电系统进行优化调整，提高发电效率和稳定性；基于关键运行因素和发电需求信息，确定小水电发电系统的改造目标，通过恒频变速整流发电改造方案的实施，提高小水电发电系统的灵活性和稳定性。

14、进一步地，所述s2包括：

15、s21、基于恒频变速小水电发电系统结合数据采集设备实时采集水轮机在不同水流量下的转速和输出功率；

16、s22、基于所述转速和输出功率构建初始最大功率点跟踪控制模型；

17、s23、基于反馈调节机制对初始最大功率点跟踪控制模型进行处理，得到目标最大功率点跟踪控制模型。

18、在本方案中，通过数据采集设备实时采集水轮机在不同水流量下的转速和输出功率，能够反映水轮机在实际运行中的真实状态；基于实时采集的转速和输出功率数据，构建初始最大功率点跟踪控制模型，能够初步确定水轮机在不同水流量下最大功率点对应的转速；通过引入反馈调节机制对初始最大功率点跟踪控制模型进行处理，得到更加精确和可靠的目标最大功率点跟踪控制模型，反馈调节机制能够根据实际运行中的偏差对模型进行实时调整和优化，确保目标最大功率点跟踪控制模型始终与实际运行状态保持一致，减少误差和偏差，提高小水电发电系统运行的稳定性和可靠性。

19、进一步地，所述s22包括：

20、s221、根据数据融合算法以及特征映射方法对所述转速和输出功率进行处理，得到水轮机综合特征信息；

21、s222、基于水轮机综合特征信息设定最大功率点的动态阈值范围以及与动态阈值范围适配的最大功率点数据集合，基于所述最大功率点数据集合构建初始最大功率点跟踪控制模型。

22、在本方案中，通过数据融合算法和特征映射方法，能够有效去除数据中的噪声和误差，提高数据的准确性和可靠性，得到的水轮机综合特征信息能够更全面地反映水轮机的运行状态和性能；通过设定动态阈值范围，能够自适应地调整最大功率点的设定，以适应不同条件下的运行需求，基于最大功率点数据集合构建的初始最大功率点跟踪控制模型能够更准确地指导水轮机的调整，确保其在运行过程中始终达到最大功率点。

23、进一步地，所述s23包括：

24、s231、根据水轮机的运行特性和最大功率点跟踪需求信息确定反馈信号并对其进行处理，得到关键反馈信号，基于关键反馈信号构建反馈调节机制；

25、s232、根据反馈调节机制对初始最大功率点跟踪控制模型进行优化，得到目标最大功率点跟踪控制模型；其中，所述反馈调节机制用于根据关键反馈信号动态调整初始最大功率点跟踪控制模型的参数信息和输出信息。

26、在本方案中，通过实时采集和处理反馈信号，能够及时发现水轮机运行状态的变化，能够准确反映水轮机与最大功率点之间的差距，使得反馈调节机制能够精准地调整控制策略；通过反馈调节机制的优化，能够更好地适应水轮机实际运行状态的变化，优化后的目标最大功率点跟踪控制模型能够更精确地控制水轮机的运行，使其始终保持在最大功率点工作，从而提高发电效率。

27、进一步地，所述s3包括：

28、s31、基于目标最大功率点跟踪控制模型和水轮机运行状态识别算法对水轮机的运行状态进行跟踪分析，得到跟踪分析结果；

29、s32、基于跟踪分析结果确定水轮机在最大功率点运行时适配的水轮机运行参数集合；

30、s33、根据多因素综合分析方法对所述水轮机运行参数集合进行分析，确定对应的自动调节控制策略；

31、s34、根据自动调节控制策略对水轮机的运行参数进行实时调节，得到调节控制信号，并根据调节控制信号控制水轮机在最大功率点进行作业。

32、在本方案中，通过目标最大功率点跟踪控制模型和水轮机运行状态识别算法的结合，能够实现对水轮机运行状态的精确跟踪，实时跟踪分析能够及时发现水轮机运行状态的异常变化；通过对跟踪分析结果的深入处理，能够确定出与最大功率点运行相匹配的最优参数集合，从而提高水轮机的发电效率和稳定性；多因素综合分析方法能够全面考虑影响水轮机运行的各种因素，确保制定的自动调节控制策略更加符合实际情况，通过对多种因素的综合分析，可以制定出更加灵活和有效的调节策略，以应对各种突发情况和变化；通过调节控制信号的控制，可以确保水轮机始终运行在最大功率点，从而实现高效稳定的发电。

33、进一步地，所述s31包括：

34、s311、根据水轮机的运行特点和历史数据，预设不同的水轮机运行状态模式；

35、s312、利用机器学习算法提取各水轮机运行状态模式的特征信息集，基于特征信息集构建水轮机运行状态识别算法；

36、s313、将目标最大功率点跟踪控制模型与水轮机运行状态识别算法进行集成，得到水轮机运行状态跟踪分析模型；

37、s314、根据水轮机运行状态跟踪分析模型对水轮机的实时运行数据进行跟踪分析，得到跟踪分析结果。

38、在本方案中，通过根据水轮机的运行特点和历史数据，预设不同的水轮机运行状态模式，能够更为全面地覆盖水轮机在实际运行中可能遇到的各种情况；通过机器学习算法能够自动从大量数据中提取出关键特征，避免了人为选择的主观性和不准确性；通过水轮机运行状态跟踪分析模型能够根据实时状态信息调整控制策略，实现更精准的控制；通过根据水轮机运行状态跟踪分析模型对水轮机的实时运行数据进行跟踪分析，能够及时发现水轮机运行状态的异常或偏离，为及时调整提供依据，有助于进一步提升水轮机的运行性能和发电效率。

39、进一步地，所述根据水轮机运行状态跟踪分析模型对水轮机的实时运行数据进行跟踪分析，包括：

40、对水轮机的实时运行数据进行评估，当水轮机处于异常模式状态或偏离最大功率点时，则自动触发预警机制。

41、在本方案中，通过对水轮机的实时运行数据进行评估，跟踪分析模型能够及时发现水轮机的异常模式状态，预警机制的引入使得水轮机发电系统能够在问题出现初期就得到处理，当水轮机偏离最大功率点时，预警机制能够及时发出信号，提醒操作人员或自动控制系统进行调整，通过迅速将水轮机调整回最大功率点附近的工作状态，可以确保水轮机始终处于高效运行状态，从而优化能源利用效率，提高发电量。

42、进一步地，所述s33包括：

43、s331、根据多因素综合分析方法对水轮机运行参数集合进行分析，确定各水轮机运行参数的影响度；

44、s332、对每个水轮机运行参数的影响度进行分析，当水轮机运行参数的影响度等于或大于预设运行参数的影响度阈值时，则确定为最优运行参数，并根据最优运行参数构建最优水轮机运行参数集合；

45、s333、根据最优水轮机运行参数集合确定对应的自动调节控制策略。

46、在本方案中，通过多因素综合分析方法，可以更全面地考虑影响水轮机运行性能的多个因素，能够综合评估各个因素对不同运行参数的影响程度，确保分析的准确性和全面性；通过设定影响度阈值，能够筛选出对水轮机运行性能具有显著影响的参数，从而构建出最优水轮机运行参数集合，有助于提高水轮机的运行效率，基于最优运行参数集合制定的自动调节控制策略，能够实现对水轮机运行的精准控制，通过实时调节参数，确保水轮机始终运行在最优状态，自动调节控制策略能够快速响应环境变化和设备状态变化，及时调整运行参数，保持水轮机的稳定运行。

47、进一步地，所述s34包括：

48、s341、根据自动调节控制策略对水轮机的控制参数进行初步调节，得到水轮机初步调节控制参数；

49、s342、基于水轮机初步调节控制参数确定自动调节优化算法，基于自动调节优化算法对水轮机初步调节控制参数进行优化计算，得到水轮机优化调节控制参数；

50、s343、对水轮机优化调节控制参数进行编码，得到调节控制信号，并根据调节控制信号控制水轮机在最大功率点进行作业。

51、在本方案中，自动调节控制策略允许水轮机根据实际运行状态实时调整其控制参数，从而确保在各种工作条件下都能达到最佳性能，能够显著提高水轮机的运行效率和稳定性；自动调节优化算法能够不断学习和适应水轮机的运行环境和条件，能够找到最优的控制参数，确保水轮机始终处于最佳工作状态；将优化后的控制参数编码为调节控制信号，能够实现对水轮机的精确控制，可以确保水轮机准确地运行在最大功率点，从而最大限度地发挥其发电能力，通过精确的调节控制信号，可以保持水轮机的稳定运行，减少因参数波动或误操作导致的运行不稳定情况。

52、本发明的有益效果是：通过小水电发电系统的运行情况以及恒频变速整流发电需求信息构建的恒频变速小水电发电系统，再充分考虑水轮机在不同水流量下最大功率点对应的水轮机转速构建目标最大功率点跟踪控制模型，并通过目标最大功率点跟踪控制模型对水轮机进行跟踪分析确定对应的自动调节控制策略，从而能够根据自动调节控制策略控制水轮机实时调整至最大功率点进行作业，极大地提高了小水电发电系统的发电效率，减少了能源消耗，显著提高了小水电发电系统的运行效率。通过目标最大功率点跟踪控制模型和水轮机运行状态识别算法的结合，能够实现对水轮机运行状态的精确跟踪，实时跟踪分析能够及时发现水轮机运行状态的异常变化；通过对跟踪分析结果的深入处理，能够确定出与最大功率点运行相匹配的最优参数集合，从而提高水轮机的发电效率和稳定性；多因素综合分析方法能够全面考虑影响水轮机运行的各种因素，确保制定的自动调节控制策略更加符合实际情况，通过对多种因素的综合分析，可以制定出更加灵活和有效的调节策略，以应对各种突发情况和变化；通过调节控制信号的控制，可以确保水轮机始终运行在最大功率点，从而实现高效稳定的发电。