(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210792688.6 (22)申请日 2022.07.05 (71)申请人 山西中盛达能源投资有限公司 地址 035200 山西省吕梁市岚县岚城镇 坪 上村以南209国道以东 申请人 国家电投集团山西新能源 有限公司 (72)发明人 程怀亮　韩林山　郭东杰　申戬林　 侯勇　李晓阳　吕文彦　王晓丽　 王剑　邵吉　程滨　 (74)专利代理 机构 太原智慧管家知识产权代理 事务所 (特殊普通合伙) 14114 专利代理师 马俊平 (51)Int.Cl. G06F 30/17(2020.01)G06F 30/20(2020.01) G06F 17/16(2006.01) G06F 113/06(2020.01) (54)发明名称 基于SCADA秒级数据和状态空间的风电机组 桨距环建模方法 (57)摘要 本发明涉及风力发电技术领域， 公开了基于 SCADA秒级数据和状态空间的风电机组桨距环建 模方法， 本发 明采用数据建模的方法而非复杂的 机理建模， 与以往建模的方法相比更准确。 除了 桨距角， 本发明将风速也作为系统的输入， 对桨 距环进行了系统辨识， 使辨识的桨距环成为多输 入单输出系统， 通过辨识不同风况下系统的传递 函数， 得到风速与辨识模型参数之间的关系， 能 够使系统的线性特性变为非线 性， 模型能够反映 不同风况下的系统的动态特性， 解决了现有非线 性系统辨识方法都是在特定风况下， 将风电简化 为单输入单输出系统进行分析， 忽略了风速波动 对系统动态特性影 响的问题； 解决了现有基于神 经网络辨识方法辨识的模型误差 较大的问题。 权利要求书2页 说明书6页 附图3页 CN 115203841 A 2022.10.18 CN 115203841 A 1.基于SCADA秒级数据和状态空间的风电机组桨距环建模方法， 其特征在于， 包括以下 步骤： 采集风电场中一 台风电机组实际运行的SCADA数据， 从SCADA数据中选取风速、 桨距角、 转速秒级数据； 以1min为时间段， 求取风速的均值， 基于此不同平均风速下， 选取机舱气象站风速、 桨 距角作为模型的输入， 选取轮毂转速作为模型的输出， 通过Matlab中System   Identification工具箱进行系统辨识， 得到多个不同时间段下多组A、 B、 C、 D、 K， 具体的模型 状态空间表达式如下： 式中， X表示系统状态矩阵， x1、 x2、 x3、 x4表示系统的状态变量， 表示状态变量 的微分矩阵， U表示系统的输入， E表示系统的随机 扰动矩阵， Y表示系统的输出， Y＝ ωr， A表示状态变量系数矩阵， B表示输入矩阵， C表示输出矩阵， D表示直接传输矩阵， K表示 扰动输入矩阵， ωr表示叶轮转速， β 表示叶片角度， v表示机舱气象站风速； 为了满足模型能够适应更大的风速范围而不是特定风况， 采用对多种风况进行模型辨 识， 得到不同风况下的系统模型， 通过分析系统各个参数在不同风速下的变化规律， 能够将 原来的线性参数矩阵变为与风速相关的非线性矩阵， 进而实现模型对更大风速范围的适 应， 提升数据建模的准确性， 系统的参数矩阵下式所示： C＝(c11(v) c12(v) c13(v) c14(v))           (4) 权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115203841 A 2上式中， a11(v)…a44(v)表示系统状态变量与状态变量微分之 间的系数， b11(v)…b44(v) 表示系统输入变量与状态变量微分之间的系数， c11(v)…c14(v)表示输入变量与输出变量 之间的系数， k11(v)…k41(v)表示随机扰动与状态变量 微分之间的系数； 选取1min平均风速为Vmin‑Vmax的范围， 风速每增加ΔV， 采用公式(1)的状态空间表达形 式对系统进行一次辨识， 得到一组系统的参数矩阵， 共得到(Vmax‑Vmin)/ΔV+1组， 通过查表 的方法得到在特定风速下公式(2) ‑(5)矩阵中各个参数对应的数值； 为了避免辨识出来的模型出现振荡的情况， 在特定风况下 都有对应的初始状态 变量X0， X0的值也需要随着风速的变化而变化； 权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115203841 A 3