本發(fā)明涉及風(fēng)力發(fā)電，具體而言，涉及一種基于環(huán)境數(shù)據(jù)的風(fēng)機(jī)自適應(yīng)變槳控制方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、風(fēng)力發(fā)電作為一種清潔、可再生的能源形式，近年來在全球范圍內(nèi)得到了廣泛的關(guān)注和應(yīng)用。風(fēng)機(jī)作為風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的核心設(shè)備，其運(yùn)行效率和穩(wěn)定性直接關(guān)系到整個風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)效益和環(huán)境效益。然而，風(fēng)機(jī)在運(yùn)行過程中，會受到多種環(huán)境因素的影響，如風(fēng)速、風(fēng)向、溫度、濕度等，這些因素的變化會直接影響風(fēng)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)和發(fā)電效率。

2、傳統(tǒng)的風(fēng)機(jī)控制方法大多采用固定的控制策略，即根據(jù)預(yù)設(shè)的參數(shù)對風(fēng)機(jī)進(jìn)行調(diào)控。然而，這種方法在面對復(fù)雜多變的環(huán)境條件時，往往無法實(shí)現(xiàn)對風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的精確控制，導(dǎo)致風(fēng)機(jī)運(yùn)行效率低下，甚至可能引發(fā)故障。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于環(huán)境數(shù)據(jù)的風(fēng)機(jī)自適應(yīng)變槳控制方法及系統(tǒng)，旨在解決現(xiàn)有風(fēng)機(jī)控制方法在復(fù)雜多變的環(huán)境條件下無法實(shí)現(xiàn)對風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的精確控制，導(dǎo)致風(fēng)機(jī)運(yùn)行效率低下，甚至可能引發(fā)故障的問題。

2、本發(fā)明的通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：

3、一種基于環(huán)境數(shù)據(jù)的風(fēng)機(jī)自適應(yīng)變槳控制方法，包括步驟：

4、獲取風(fēng)機(jī)周邊預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的實(shí)時環(huán)境數(shù)據(jù)，并對實(shí)時環(huán)境參數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理數(shù)據(jù)集；

5、通過數(shù)據(jù)分析算法對預(yù)處理數(shù)據(jù)集中風(fēng)場環(huán)境的特征和變換趨勢進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，得到環(huán)境分析結(jié)果，并獲取風(fēng)機(jī)當(dāng)前的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)；

6、根據(jù)環(huán)境分析結(jié)果和風(fēng)機(jī)當(dāng)前的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法動態(tài)生成風(fēng)機(jī)葉片的變槳控制策略；

7、將風(fēng)機(jī)葉片的變槳控制策略轉(zhuǎn)化為具體的控制指令，根據(jù)控制指令執(zhí)行風(fēng)機(jī)葉片的變槳操作。

8、可選地，所述獲取風(fēng)機(jī)周邊預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的實(shí)時環(huán)境數(shù)據(jù)，并對實(shí)時環(huán)境參數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理數(shù)據(jù)集的具體過程：

9、通過安裝在風(fēng)機(jī)周邊預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的第一數(shù)據(jù)采集模塊實(shí)時采集環(huán)境數(shù)據(jù)；

10、對采集的實(shí)時環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除異常值和噪聲數(shù)據(jù)；

11、對清洗后的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換至統(tǒng)一的量綱和范圍；

12、將標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)按照時間序列進(jìn)行組織，形成預(yù)處理數(shù)據(jù)集。

13、可選地，所述通過數(shù)據(jù)分析算法對預(yù)處理數(shù)據(jù)集中風(fēng)場環(huán)境的特征和變換趨勢進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，得到環(huán)境分析結(jié)果的具體過程為：

14、采用統(tǒng)計分析方法識別預(yù)處理數(shù)據(jù)集中關(guān)鍵環(huán)境參數(shù)的統(tǒng)計特征；

15、利用時間序列分析技術(shù)檢測關(guān)鍵環(huán)境參數(shù)隨時間的演變模式，識別周期性變化、季節(jié)性波動以及突發(fā)異常事件；

16、基于機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型構(gòu)建環(huán)境分析預(yù)測模型，獲取與預(yù)處理數(shù)據(jù)集對應(yīng)的歷史數(shù)據(jù)集，并利用歷史數(shù)據(jù)集對環(huán)境分析預(yù)測模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的環(huán)境分析預(yù)測模型；

17、將預(yù)處理數(shù)據(jù)集輸入訓(xùn)練好的環(huán)境分析預(yù)測模型，得到環(huán)境分析結(jié)果。

18、可選地，采用支持向量機(jī)作為環(huán)境分析預(yù)測模型的基礎(chǔ)模型；設(shè)預(yù)處理數(shù)據(jù)集為x＝{x1,x2,…,xn}，其中，xi表示第i個樣本的環(huán)境數(shù)據(jù)特征向量，且xi∈rd，d為特征維度；

19、設(shè)對應(yīng)的環(huán)境分析結(jié)果(或稱為目標(biāo)變量)為y＝{y1,y2,…,yn}，其中yi表示第i個樣本對應(yīng)的環(huán)境分析結(jié)果；環(huán)境分析預(yù)測模型的表達(dá)式如下式(1)所示：

20、

21、其中，w表示權(quán)重向量；b表示偏置項；ξi表示第i個樣本的松弛變量；n表示樣本總數(shù)；c表示一個正則化參數(shù)，用于平衡模型的復(fù)雜度和訓(xùn)練誤差；環(huán)境分析預(yù)測模型的約束條件如下式(2)所示：

22、

23、式(2)表示每個樣本點(diǎn)(xi,yi)到超平面w·xi+b＝0的距離至少為1-ξi。

24、可選地，通過核函數(shù)，將環(huán)境分析預(yù)測模型的輸入數(shù)據(jù)映射到高維特征空間，如下式(3)所示：

25、

26、其中，αi和αj表示拉格朗日乘子，用于確定對應(yīng)樣本點(diǎn)對最終超平面的貢獻(xiàn)；yi和yj表示樣本點(diǎn)的環(huán)境分析結(jié)果；k(xi,xj)表示核函數(shù)；

27、優(yōu)化后的環(huán)境分析預(yù)測模型的約束條件如下式(4)所示：

28、

29、在高維特征空間中找到一個線性可分的超平面，得到環(huán)境分析預(yù)測模型的優(yōu)化模型。

30、可選地，所述獲取風(fēng)機(jī)當(dāng)前的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)的具體過程為：

31、通過安裝在風(fēng)機(jī)上的第二數(shù)據(jù)采集模塊實(shí)時采集風(fēng)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)；

32、對采集到的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行校驗(yàn)，對校驗(yàn)后的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行格式化處理；

33、將格式化后的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)整合，得到風(fēng)機(jī)當(dāng)前的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)集。

34、可選地，所述根據(jù)環(huán)境分析結(jié)果和風(fēng)機(jī)當(dāng)前的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法動態(tài)生成風(fēng)機(jī)葉片的變槳控制策略的具體過程為：

35、將環(huán)境分析結(jié)果與風(fēng)機(jī)當(dāng)前的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，形成當(dāng)前綜合數(shù)據(jù)集；

36、從當(dāng)前綜合數(shù)據(jù)集中提取出對風(fēng)機(jī)葉片變槳控制具有重要影響的關(guān)鍵特征；

37、基于關(guān)鍵特征，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建變槳控制策略生成模型，并對變槳控制策略生成模型進(jìn)行訓(xùn)練；

38、將當(dāng)前綜合數(shù)據(jù)集輸入訓(xùn)練好的變槳控制策略生成模型，動態(tài)生成適用于當(dāng)前環(huán)境條件和風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的風(fēng)機(jī)葉片變槳控制策略。

39、可選地，在變槳控制策略生成模型構(gòu)建過程中，獲取與當(dāng)前綜合數(shù)據(jù)集對應(yīng)的歷史綜合數(shù)據(jù)集；利用歷史綜合數(shù)據(jù)集對變槳控制策略生成模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，直到變槳控制策略生成模型達(dá)到預(yù)設(shè)的準(zhǔn)確性或性能標(biāo)準(zhǔn)。

40、可選地，所述將風(fēng)機(jī)葉片的變槳控制策略轉(zhuǎn)化為具體的控制指令，根據(jù)控制指令執(zhí)行風(fēng)機(jī)葉片的變槳操作的具體過程為：

41、將動態(tài)生成的風(fēng)機(jī)葉片變槳控制策略進(jìn)行解析，提取出具體的控制參數(shù)；

42、根據(jù)提取的控制參數(shù)，結(jié)合風(fēng)機(jī)的控制系統(tǒng)架構(gòu)和控制協(xié)議，將控制參數(shù)轉(zhuǎn)化為與變槳執(zhí)行機(jī)構(gòu)相對應(yīng)的具體控制指令；

43、將具體控制指令發(fā)送至風(fēng)機(jī)的變槳執(zhí)行機(jī)構(gòu)，驅(qū)動風(fēng)機(jī)葉片按照具體控制指令進(jìn)行變槳操作，對風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整和優(yōu)化。

44、基于同一發(fā)明構(gòu)思，本發(fā)明還提供一種基于環(huán)境數(shù)據(jù)的風(fēng)機(jī)自適應(yīng)變槳控制系統(tǒng)，用于實(shí)現(xiàn)所述的基于環(huán)境數(shù)據(jù)的風(fēng)機(jī)自適應(yīng)變槳控制方法，包括：

45、數(shù)據(jù)采集模塊，包括第一數(shù)據(jù)采集模塊和第二數(shù)據(jù)采集模塊，第一數(shù)據(jù)采集模塊安裝在風(fēng)機(jī)周邊預(yù)設(shè)范圍內(nèi)，第二數(shù)據(jù)采集模塊安裝在風(fēng)機(jī)上；其中，所述第一數(shù)據(jù)采集模塊用于實(shí)時采集環(huán)境數(shù)據(jù)；所述第二數(shù)據(jù)采集模塊用于實(shí)時采集風(fēng)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)；

46、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，用于對實(shí)時環(huán)境數(shù)據(jù)和運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理數(shù)據(jù)集和當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)集；

47、數(shù)據(jù)分析模塊，用于對預(yù)處理數(shù)據(jù)集中的風(fēng)場環(huán)境特征和變換趨勢進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，得到環(huán)境分析結(jié)果；

48、控制策略生成模塊，用于根據(jù)環(huán)境分析結(jié)果和當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法動態(tài)生成風(fēng)機(jī)葉片的變槳控制策略；

49、控制指令執(zhí)行模塊，用于將風(fēng)機(jī)葉片的變槳控制策略轉(zhuǎn)化為具體的控制指令，并根據(jù)控制指令執(zhí)行風(fēng)機(jī)葉片的變槳操作。

50、本發(fā)明的技術(shù)方案至少具有如下優(yōu)點(diǎn)和有益效果：

51、提高風(fēng)機(jī)運(yùn)行效率：通過實(shí)時獲取并分析風(fēng)機(jī)周邊的環(huán)境數(shù)據(jù)，能夠精準(zhǔn)地把握風(fēng)場環(huán)境的特征和變換趨勢，從而動態(tài)調(diào)整風(fēng)機(jī)葉片的變槳控制策略，使得風(fēng)機(jī)能夠更充分地利用風(fēng)能，避免在不利環(huán)境條件下低效運(yùn)行，顯著提升風(fēng)機(jī)的整體運(yùn)行效率。

52、增強(qiáng)風(fēng)機(jī)穩(wěn)定性：通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法動態(tài)生成控制策略，能夠?qū)崟r響應(yīng)環(huán)境變化，有效避免風(fēng)機(jī)因環(huán)境突變而引發(fā)的故障或不穩(wěn)定現(xiàn)象，增強(qiáng)風(fēng)機(jī)的穩(wěn)定性和可靠性。

53、優(yōu)化能源利用：通過精確控制風(fēng)機(jī)葉片的變槳角度，使得風(fēng)機(jī)在不同風(fēng)速、風(fēng)向等條件下都能保持最佳的運(yùn)行狀態(tài)，從而最大化地利用風(fēng)能資源，不僅有助于提升風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)效益，還符合當(dāng)前全球范圍內(nèi)對清潔能源和可持續(xù)發(fā)展的迫切需求。

54、降低運(yùn)維成本：能夠?qū)崿F(xiàn)對風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的精確控制，減少了因故障或低效運(yùn)行而導(dǎo)致的停機(jī)時間和維修成本；同時，通過實(shí)時數(shù)據(jù)分析，還可以提前預(yù)警潛在故障，為運(yùn)維人員提供及時準(zhǔn)確的維護(hù)指導(dǎo)，進(jìn)一步降低運(yùn)維成本。