本發(fā)明公開(kāi)涉及多風(fēng)機(jī)控制，具體地，涉及一種多風(fēng)機(jī)運(yùn)行系統(tǒng)、自適應(yīng)控制方法及裝置。

背景技術(shù)：

1、多風(fēng)機(jī)運(yùn)行系統(tǒng)在風(fēng)力發(fā)電廠、通風(fēng)空調(diào)系統(tǒng)、工業(yè)通風(fēng)等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用，多風(fēng)機(jī)系統(tǒng)在實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中面臨諸多挑戰(zhàn)。風(fēng)機(jī)所處運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜多變，風(fēng)速、風(fēng)向、負(fù)載等因素不斷變化，致使風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)不穩(wěn)定。傳統(tǒng)控制方法難以精確建模，且無(wú)法實(shí)時(shí)調(diào)整控制策略，難以滿足高效、穩(wěn)定運(yùn)行的需求。同時(shí)，測(cè)量噪聲與系統(tǒng)噪聲對(duì)風(fēng)機(jī)狀態(tài)估計(jì)和控制精度影響顯著，降低了系統(tǒng)的可靠性與性能。

2、因此，本領(lǐng)域人員亟需尋找一種新的技術(shù)方案來(lái)解決上述的問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為克服相關(guān)技術(shù)中存在的問(wèn)題，本發(fā)明公開(kāi)提供一種多風(fēng)機(jī)運(yùn)行系統(tǒng)、自適應(yīng)控制方法及裝置。

2、根據(jù)本發(fā)明公開(kāi)實(shí)施例的第一方面，提供一種多風(fēng)機(jī)運(yùn)行系統(tǒng)的自適應(yīng)控制方法，應(yīng)用于多風(fēng)機(jī)運(yùn)行系統(tǒng)，所述方法包括：

3、在所述多風(fēng)機(jī)運(yùn)行系統(tǒng)的運(yùn)行過(guò)程中，通過(guò)傳感器組件實(shí)時(shí)采集每個(gè)風(fēng)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)；

4、若所述運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)波動(dòng)幅度大于第一預(yù)設(shè)閾值，對(duì)所述運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行卡爾曼濾波處理，獲取所述風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的第一預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；

5、若所述第一預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)波動(dòng)幅度大于第二預(yù)設(shè)閾值，將所述第一預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練好的徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，根據(jù)所述徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出獲取所述風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的第二預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；

6、將所述第二預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)發(fā)送至pid控制器，通過(guò)粒子群算法調(diào)整所述pid控制器參數(shù)，獲取風(fēng)機(jī)運(yùn)行過(guò)程中的目標(biāo)轉(zhuǎn)速，以對(duì)所述多風(fēng)機(jī)運(yùn)行系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行自適應(yīng)控制。

7、可選的，所述將所述第一預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練好的徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，根據(jù)所述徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出獲取所述風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的第二預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，包括：

8、根據(jù)所述第一預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)中風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)變量的數(shù)量確定輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)n；

9、根據(jù)通用公式確定隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)m，

10、所述通用公式為：

11、其中，m為隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)，n為輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)，l為輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)，a為1-10之間的常數(shù)；

12、根據(jù)所述輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)n、隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)m和輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)l，將所述第一預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練好的徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，獲取所述徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)模型輸出的第二預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。

13、可選的，所述方法還包括：

14、若所述運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)波動(dòng)幅度小于或等于第一預(yù)設(shè)閾值，將所述運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)發(fā)送至pid控制器；

15、通過(guò)粒子群算法調(diào)整所述pid控制器參數(shù)，獲取風(fēng)機(jī)運(yùn)行過(guò)程中的目標(biāo)轉(zhuǎn)速，以對(duì)所述多風(fēng)機(jī)運(yùn)行系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行自適應(yīng)控制。

16、可選的，所述方法還包括：

17、若所述第一預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)波動(dòng)幅度小于或等于第二預(yù)設(shè)閾值，將所述第一預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)發(fā)送至pid控制器；

18、通過(guò)粒子群算法調(diào)整所述pid控制器參數(shù)，獲取風(fēng)機(jī)運(yùn)行過(guò)程中的目標(biāo)轉(zhuǎn)速，以對(duì)所述多風(fēng)機(jī)運(yùn)行系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行自適應(yīng)控制。

19、可選的，所述傳感器組件包括：風(fēng)速傳感器、轉(zhuǎn)速傳感器和功率傳感器，所述在所述多風(fēng)機(jī)運(yùn)行系統(tǒng)的運(yùn)行過(guò)程中，通過(guò)傳感器組件實(shí)時(shí)采集每個(gè)風(fēng)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，包括：

20、通過(guò)安裝在風(fēng)機(jī)上游的風(fēng)速傳感器采集風(fēng)機(jī)運(yùn)行過(guò)程中的風(fēng)速數(shù)據(jù)；

21、通過(guò)安裝在風(fēng)機(jī)主軸或電機(jī)主軸上的轉(zhuǎn)速傳感器采集風(fēng)機(jī)運(yùn)行過(guò)程中的轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)；

22、通過(guò)安裝在電機(jī)輸出端的功率傳感器采集風(fēng)機(jī)運(yùn)行過(guò)程中的輸出功率數(shù)據(jù)。

23、可選的，所述徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練過(guò)程，包括：

24、獲取所述多風(fēng)機(jī)運(yùn)行系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)；

25、對(duì)所述歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗處理，獲取去除異常值和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)之后的歷史數(shù)據(jù)；

26、通過(guò)歸一化公式將所述歷史數(shù)據(jù)映射到[0-1]區(qū)間，獲取歸一化數(shù)據(jù)，

27、所述歸一化公式為

28、其中，xnew為歸一化數(shù)據(jù)，x為歷史數(shù)據(jù)，xmax為歷史數(shù)據(jù)中的最大值，xmin為歷史數(shù)據(jù)中的最小值；

29、將處理后的歸一化數(shù)據(jù)按照預(yù)設(shè)比例劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，用于所述徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練、模型選擇和性能評(píng)估。

30、可選的，所述方法還包括：判斷所述運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)波動(dòng)幅度是否大于第一預(yù)設(shè)閾值，以及，判斷所述第一預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)波動(dòng)幅度是否大于第二預(yù)設(shè)閾值；

31、所述判斷所述運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)波動(dòng)幅度是否大于第一預(yù)設(shè)閾值，包括：

32、對(duì)采集到的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，獲取所述運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差或方差，判斷所述標(biāo)準(zhǔn)差或方差是否大于第一預(yù)設(shè)閾值；

33、所述判斷所述第一預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)波動(dòng)幅度是否大于第二預(yù)設(shè)閾值，包括：

34、對(duì)所述第一預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，獲取所述第一預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差或方差，判斷所述標(biāo)準(zhǔn)差或方差是否大于第二預(yù)設(shè)閾值。

35、根據(jù)本發(fā)明公開(kāi)實(shí)施例的第二方面，提供一種多風(fēng)機(jī)運(yùn)行系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：由若干個(gè)風(fēng)機(jī)組成的風(fēng)機(jī)陣列、傳感器組件、電機(jī)和主控器；

36、所述傳感器組件包括：風(fēng)速傳感器、轉(zhuǎn)速傳感器和功率傳感器，所述風(fēng)速傳感器安裝在風(fēng)機(jī)上游，所述轉(zhuǎn)速傳感器安裝在風(fēng)機(jī)主軸或電機(jī)主軸上，所述功率傳感器安裝在電機(jī)輸出端；

37、所述主控器分別與所述風(fēng)機(jī)陣列、傳感器組件和電機(jī)電連接，用于：

38、在所述多風(fēng)機(jī)運(yùn)行系統(tǒng)的運(yùn)行過(guò)程中，獲取由傳感器組件實(shí)時(shí)采集到的每個(gè)風(fēng)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)；

39、若所述運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)波動(dòng)幅度大于第一預(yù)設(shè)閾值，對(duì)所述運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行卡爾曼濾波處理，獲取所述風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的第一預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；

40、若所述第一預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)波動(dòng)幅度大于第二預(yù)設(shè)閾值，將所述第一預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練好的徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，根據(jù)所述徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出獲取所述風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的第二預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；

41、將所述第二預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)發(fā)送至pid控制器，通過(guò)粒子群算法調(diào)整所述pid控制器參數(shù)，獲取風(fēng)機(jī)運(yùn)行過(guò)程中的目標(biāo)轉(zhuǎn)速，以對(duì)所述多風(fēng)機(jī)運(yùn)行系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行自適應(yīng)控制。

42、根據(jù)本發(fā)明公開(kāi)實(shí)施例的第三方面，提供一種多風(fēng)機(jī)運(yùn)行系統(tǒng)的自適應(yīng)控制裝置，應(yīng)用于多風(fēng)機(jī)運(yùn)行系統(tǒng)，所述裝置包括：

43、傳感器模塊，用于在所述多風(fēng)機(jī)運(yùn)行系統(tǒng)的運(yùn)行過(guò)程中，通過(guò)傳感器組件實(shí)時(shí)采集每個(gè)風(fēng)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)；

44、自適應(yīng)ukf模塊，與所述傳感器模塊相連，若所述運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)波動(dòng)幅度大于第一預(yù)設(shè)閾值，對(duì)所述運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行卡爾曼濾波處理，獲取所述風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的第一預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；

45、rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊，與所述自適應(yīng)ukf模塊相連，若所述第一預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)波動(dòng)幅度大于第二預(yù)設(shè)閾值，將所述第一預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練好的徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，根據(jù)所述徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出獲取所述風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的第二預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；

46、pso-pid控制模塊，與所述rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊相連，將所述第二預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)發(fā)送至pid控制器，通過(guò)粒子群算法調(diào)整所述pid控制器參數(shù)，獲取風(fēng)機(jī)運(yùn)行過(guò)程中的目標(biāo)轉(zhuǎn)速，以對(duì)所述多風(fēng)機(jī)運(yùn)行系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行自適應(yīng)控制。

47、可選的，所述傳感器組件包括：風(fēng)速傳感器、轉(zhuǎn)速傳感器和功率傳感器，所述傳感器模塊，包括：

48、風(fēng)速傳感器單元，用于通過(guò)安裝在風(fēng)機(jī)上游的風(fēng)速傳感器采集風(fēng)機(jī)運(yùn)行過(guò)程中的風(fēng)速數(shù)據(jù)；

49、轉(zhuǎn)速傳感器單元，與所述風(fēng)速傳感器單元相連，用于通過(guò)安裝在風(fēng)機(jī)主軸或電機(jī)主軸上的轉(zhuǎn)速傳感器采集風(fēng)機(jī)運(yùn)行過(guò)程中的轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)；

50、功率傳感器單元，與所述轉(zhuǎn)速傳感器單元相連，用于通過(guò)安裝在電機(jī)輸出端的功率傳感器采集風(fēng)機(jī)運(yùn)行過(guò)程中的輸出功率數(shù)據(jù)。

51、綜上所述，通過(guò)本發(fā)明公開(kāi)實(shí)施例中的一種多風(fēng)機(jī)運(yùn)行系統(tǒng)、自適應(yīng)控制方法及裝置，能夠帶來(lái)以下有益效果：

52、1)通過(guò)ukf算法和傳感器數(shù)據(jù)，有效降低外部噪聲干擾，濾除測(cè)量噪聲，為系統(tǒng)提供準(zhǔn)確狀態(tài)信息，增強(qiáng)對(duì)風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的感知能力，不同噪聲水平下都能準(zhǔn)確了解風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)，以便及時(shí)做出響應(yīng)；而在數(shù)據(jù)噪聲較小時(shí)，可跳過(guò)卡爾曼濾波處理的過(guò)程直接使用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行pid參數(shù)調(diào)整，避免不必要的計(jì)算，提高系統(tǒng)效率；

53、2)結(jié)合rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型準(zhǔn)確狀態(tài)輸出，精確捕捉系統(tǒng)非線性特性，通過(guò)大量歷史數(shù)據(jù)離線訓(xùn)練以及在線優(yōu)化，提升模型適應(yīng)性與預(yù)測(cè)精度，有效應(yīng)對(duì)復(fù)雜的系統(tǒng)動(dòng)態(tài)變化，為控制決策提供高精度未來(lái)狀態(tài)預(yù)測(cè)。當(dāng)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)變化較小時(shí)，可跳過(guò)rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接進(jìn)行pid參數(shù)調(diào)整，簡(jiǎn)化系統(tǒng)流程，進(jìn)一步優(yōu)化系統(tǒng)資源利用；

54、3)pso-pid控制器依據(jù)不同來(lái)源數(shù)據(jù)(原始傳感器數(shù)據(jù)、ukf估計(jì)值或rbf預(yù)測(cè)值)智能調(diào)整控制策略，在穩(wěn)定情況下，以傳感器數(shù)據(jù)為主進(jìn)行控制；在動(dòng)態(tài)變化時(shí)，根據(jù)動(dòng)態(tài)性合理加權(quán)融合不同來(lái)源數(shù)據(jù)，依據(jù)rbf預(yù)測(cè)結(jié)果(僅在系統(tǒng)動(dòng)態(tài)變化大時(shí))或其他數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整pid參數(shù)，快速響應(yīng)環(huán)境變化，提高控制精度和系統(tǒng)魯棒性；

55、4)自適應(yīng)ukf模塊、rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊和pso-pid控制模塊相互協(xié)作，減少了冗余處理。在復(fù)雜工況下，系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)多風(fēng)機(jī)高效、穩(wěn)定自適應(yīng)控制，提升風(fēng)能利用或通風(fēng)系統(tǒng)效率，降低能耗，延長(zhǎng)風(fēng)機(jī)壽命，增強(qiáng)系統(tǒng)可靠性和經(jīng)濟(jì)性。

56、本發(fā)明公開(kāi)的其他特征和優(yōu)點(diǎn)將在隨后的具體實(shí)施方式部分予以詳細(xì)說(shuō)明。