本公開涉及風力發(fā)電機控制，尤其涉及一種基于多目標耦合強化的風電功率優(yōu)化控制方統(tǒng)及方法。

背景技術：

1、風力發(fā)電是一種將風能轉化為電能的技術，其核心設備是風力發(fā)電機組。發(fā)電機組主要由風輪、傳動系統(tǒng)、發(fā)電機、塔架和控制系統(tǒng)組成。風輪由多片葉片構成，通過空氣動力學設計，葉片在風力作用下旋轉，將風的動能轉化為旋轉的機械能。傳動系統(tǒng)通常包括一個增速器，將葉片的低速旋轉提升至適合發(fā)電機發(fā)電的高速。發(fā)電機通過電磁感應原理，將機械能轉化為電能?？刂葡到y(tǒng)則負責監(jiān)控風速、風向和發(fā)電機的運行狀態(tài)，確保風力發(fā)電機組在不同風況下高效、安全地運行。隨著技術的進步，變槳距控制、雙饋感應發(fā)電機和直驅永磁同步發(fā)電機等新技術不斷被應用，使得風力發(fā)電的效率和可靠性顯著提高，能夠更好地適應不同的風能資源條件。

2、目前的風力發(fā)電機普遍采用單目標控制策略，通常是以最大化輸出功率或最小化載荷為主要控制目標。在最大化輸出功率的控制策略中，控制系統(tǒng)通過調整葉片的角度(變槳距控制)或發(fā)電機轉速，使風力發(fā)電機在不同風速條件下都能輸出最大功率。而在最小化載荷的控制策略中，重點是減少風力發(fā)電機組在運行過程中的機械應力，從而延長設備壽命。

3、單目標控制的主要缺點在于其局限性和單一性。當控制系統(tǒng)專注于一個目標時，往往會忽略其他重要因素。例如，在追求最大化功率輸出時，可能會導致機組承受更大的機械載荷，增加設備磨損和故障風險；反之，在過度關注減少載荷的情況下，可能無法充分利用可用的風能資源，導致發(fā)電效率下降。

4、綜上所述，如何對風機進行多目標控制，在設備磨損與發(fā)電效率之前自動調節(jié)是函待解決的問題。

技術實現思路

1、有鑒于此，本公開實施例提供了一種基于多目標耦合強化的風電功率優(yōu)化控制系統(tǒng)及方法，實現對風機進行多目標控制。

2、第一方面，本公開實施例提供了一種基于多目標耦合強化的風電功率優(yōu)化控制方法，采用如下技術方案：

3、一種基于多目標耦合強化的風電功率優(yōu)化控制系統(tǒng)，包括：

4、風機狀態(tài)生成模塊，用于根據當前時刻的風速、風向、風機設定參數，并使用狀態(tài)估計器來獲得風機的當前預估狀態(tài)；

5、風機預測模塊，基于當前的預估狀態(tài)和風速預測模型，預測預設時間的風速、風機響應和風機功率輸出；

6、控制參數生成模塊，在預測時域內，使用優(yōu)化算法尋找最優(yōu)的控制參數輸入以最小化目標函數，同時滿足所有的目標約束條件；

7、控制參數發(fā)送模塊，將控制參數生成模塊生成的控制參數發(fā)送至風機控制器，以使得風機控制器根據所述控制參數施加到風機上。

8、作為可選的實施方式，所述目標函數j具體表示為：

9、

10、其中，θ表示槳距角，tg表示電磁扭矩，w1、w2、w3表示權重系數，

11、pout(t)表示風機輸出功率，cwear(t)表示風機磨損成本，cmaint(t)表示風機維護成本。

12、作為可選的實施方式，風機磨損成本cwear(t)通過以下公式確定：

13、

14、其中，creplace表示設備更換成本，l為預期壽命，d(t)表示在時間t的磨損度。

15、作為可選的實施方式，時間t的磨損度d(t)通過以下方法確定：

16、獲取時間t的風機運行參數和氣象參數；

17、將時間t的風機運行參數和氣象參數輸入磨損度預測模型，得到時間t的磨損度d(t)。

18、作為可選的實施方式，風機維護成本cmaint(t)通過以下方式確定：

19、

20、其中，pi表示在時間t內第i種故障發(fā)生的概率，ci表示修復第i種故障的成本，n表示所有可能的故障數量。

21、作為可選的實施方式，還包括：權重調節(jié)模塊，使用強化學習算法調整權重值。

22、作為可選的實施方式，所述優(yōu)化算法為梯度下降法，設定目標函數值變化量、梯度的范數、最大迭代次數以及參數更新變化量作為收斂條件。

23、第二方面，本公開實施例的還提供了一種基于多目標耦合強化的風電功率優(yōu)化控制方法，基于上述的基于多目標耦合強化的風電功率優(yōu)化控制系統(tǒng)，包括：

24、利用風機狀態(tài)生成模塊，根據當前時刻的風速、風向、風機設定參數，并使用狀態(tài)估計器來獲得風機的當前預估狀態(tài)；

25、利用風機預測模塊，基于當前的預估狀態(tài)和風速預測模型，預測預設時間的風速、風機響應和風機功率輸出；

26、利用控制參數生成模塊，在預測時域內，使用優(yōu)化算法尋找最優(yōu)的控制參數輸入以最小化目標函數，同時滿足所有的目標約束條件；

27、利用控制參數發(fā)送模塊，將控制參數生成模塊生成的控制參數發(fā)送至風機控制器，以使得風機控制器根據所述控制參數施加到風機上。

28、作為可選的實施方式，還包括：利用權重調節(jié)模塊使用強化學習算法調整權重值。

29、作為可選的實施方式，所述優(yōu)化算法為梯度下降法，設定目標函數值變化量、梯度的范數、最大迭代次數以及參數更新變化量作為收斂條件。

30、綜上所述，本公開提供的基于多目標耦合強化的風電功率優(yōu)化控制系統(tǒng)的技術效果在于：

31、本公開實施例提供的基于多目標耦合強化的風電功率優(yōu)化控制系統(tǒng)能夠有效兼顧風電場的多重優(yōu)化目標，通過實時預測與策略學習的結合，在最大化風電場功率輸出的同時，盡量減少設備的磨損并降低運行維護成本，從而提高風電場的整體運行效益和可靠性。

32、另一方面，權重調節(jié)模塊通過強化學習算法動態(tài)調整系統(tǒng)中的權重，能夠實現多目標的自動優(yōu)化。在實際應用中實現對復雜多目標系統(tǒng)的有效控制。通過應用本系統(tǒng)能夠適應環(huán)境的變化，自動調整權重來滿足不同的需求，提高整體系統(tǒng)的運行效率和效果。

33、上述說明僅是本公開技術方案的概述，為了能更清楚了解本公開的技術手段，而可依照說明書的內容予以實施，并且為讓本公開的上述和其他目的、特征和優(yōu)點能夠更明顯易懂，以下特舉較佳實施例，并配合附圖，詳細說明如下。

技術特征：

1.一種基于多目標耦合強化的風電功率優(yōu)化控制系統(tǒng)，其特征在于，包括：

2.根據權利要求1所述的基于多目標耦合強化的風電功率優(yōu)化控制系統(tǒng)，其特征在于，所述目標函數j具體表示為：

3.根據權利要求2所述的基于多目標耦合強化的風電功率優(yōu)化控制系統(tǒng)，其特征在于，風機磨損成本cwear(t)通過以下公式確定：

4.根據權利要求3所述的基于多目標耦合強化的風電功率優(yōu)化控制系統(tǒng)，其特征在于，時間t的磨損度d(t)通過以下方法確定：

5.根據權利要求4所述的基于多目標耦合強化的風電功率優(yōu)化控制系統(tǒng)，其特征在于，風機維護成本cmaint(t)通過以下方式確定：

6.根據權利要求5所述的基于多目標耦合強化的風電功率優(yōu)化控制系統(tǒng)，其特征在于，還包括：權重調節(jié)模塊，使用強化學習算法調整權重值。

7.根據權利要求6所述的基于多目標耦合強化的風電功率優(yōu)化控制系統(tǒng)，其特征在于，所述優(yōu)化算法為梯度下降法，設定目標函數值變化量、梯度的范數、最大迭代次數以及參數更新變化量作為收斂條件。

8.一種基于多目標耦合強化的風電功率優(yōu)化控制方法，基于如權利要求1所述的基于多目標耦合強化的風電功率優(yōu)化控制系統(tǒng)，其特征在于，包括：

9.根據權利要求8所述的基于多目標耦合強化的風電功率優(yōu)化控制方法，其特征在于，還包括：利用權重調節(jié)模塊使用強化學習算法調整權重值。

10.根據權利要求8所述的基于多目標耦合強化的風電功率優(yōu)化控制方法，其特征在于，所述優(yōu)化算法為梯度下降法，設定目標函數值變化量、梯度的范數、最大迭代次數以及參數更新變化量作為收斂條件。

技術總結
本公開實施例公開了一種基于多目標耦合強化的風電功率優(yōu)化控制系統(tǒng)及方法，涉及風力發(fā)電機控制技術領域，系統(tǒng)包括：風機狀態(tài)生成模塊，用于根據當前時刻的風速、風向、風機設定參數，并使用狀態(tài)估計器來獲得風機的當前預估狀態(tài)；風機預測模塊，基于當前的預估狀態(tài)和風速預測模型，預測預設時間的風速、風機響應和風機功率輸出；控制參數生成模塊，在預測時域內，使用優(yōu)化算法尋找最優(yōu)的控制參數輸入以最小化目標函數；控制參數發(fā)送模塊，將控制參數生成模塊生成的控制參數發(fā)送至風機控制器。本系統(tǒng)能夠兼顧風電場的多重優(yōu)化目標，在最大化風電場功率輸出的同時，盡量減少設備的磨損并降低運行維護成本，從而提高風電場的整體運行效益和可靠性。

技術研發(fā)人員：周子冠,王秦,劉柱,黃超,李緒明
受保護的技術使用者：北京國網電力技術股份有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2024/12/10