CN111310292B 一种风电机组载荷适应性快速评估方法和系统 （中国电力科学研究院有限公司）

(12)发明专利15号专利权人国家电网有限公司王瑞明王安庆贾海坤审查员顾瑜尉限公司11271专利代理师徐国文一种风电机组载荷适应性快速评估方法和系统本发明提供了一种风电机组载荷适应性快值带入预先建立的风电机组参数化载荷评估模立的风电机组参数化载荷评估模型，得到基于每种风参数的风电机组载荷设计21.一种风电机组载荷适应性快速评估方法，其特征基于预设的风参数，获取风电机组风参数数值；将所述风电机组风参数数值带入预先建立的风电机组参数化载荷评估模型，得到基于每种风参数的风电机组载荷设计仿真结果；基于所述风电机组载荷设计仿真结果，对风电机组现有设计的载荷适应性进行评估；所述风电机组参数化载荷评估模型包括：基于预设风参数的风电机组疲劳载荷与极限载荷基础数据库、疲劳载荷与极限载荷随参量变化的载荷贡献模型；所述风电机组参数化载荷评估模型的建立包括：根据风电机组设计软件模型，建立基于不同风参数的不同设计工况、不同风速条件下的风电机组疲劳载荷与极限载荷基础数据库；运用正定法则，基于所述风电机组疲劳载荷与极限载荷基础数据库，得到疲劳载荷与极限载荷随参量变化的载荷贡献模型；基于所述疲劳载荷与极限载荷随参量变化的载荷贡献模型，经正交分析得到风电机组参数化载荷评估模型；所述风电机组参数化载荷评估模型如下：其中，f(WindS,WindSH,WindD,PitchR,YawEr,Inflow)为风电机组参数化载荷评估模与极限载荷基础数据库，f。(WindSH)为基于风切变的风电机组疲劳与极限载荷基础数据速分布的风电机组疲劳与极限载荷基础数据库，f。(PitchR)为基于变桨速率的风电机组疲劳与极限载荷基础数据库，f。(YawEr)为基于偏航误差的风电机组疲劳与极限载荷基础数据库，f。(Inflow)为基于入流角度的风电机组疲劳与极限载荷基础数据库；f₁(WindS)为基于风速参量的风电机组疲劳与极限载荷贡献模型、f₂(WindSH)为基于风切变参量的风电机组疲劳与极限载荷贡献模型、f₃(Turb)为基于湍流强度参量的风电机组疲劳与极限载荷贡献模型、f₄(WindD)为基于风速分布参量的风电机组疲劳与极限载荷贡献模型、f₅(PitchR)为基于变桨速率参量的风电机组疲劳与极限载荷贡献模型、f₆(YawEr)为基于偏航误差参量的风电机组疲劳与极限载荷贡献模型、f₇(Inflow)为基于入流角度参量的风电机组疲劳与极限载荷贡献模型。32.根据权利要求1所述的一种风电机组载荷适应性快速评估方法，其特征在于，所述基于风速参量的风电机组疲劳与极限载荷贡献模型f₁(WindS)如下式：3.根据权利要求1所述的一种风电机组载荷适应性快速评估方法，其特征在于，所述基于风切变参量的风电机组疲劳与极限载荷贡献模型f₂(WindSH)如下式：44.根据权利要求1所述的一种风电机组载荷适应性快速评估方法，其特征在于，所述基于湍流强度参量的风电机组疲劳与极限载荷贡献模型f₃(Turb)如下式：55.根据权利要求1所述的一种风电机组载荷适应性快速评估方法，其特征在于，所述基于风速分布参量的风电机组疲劳与极限载荷贡献模型f₄(WindD)如下式：66.根据权利要求1所述的一种风电机组载荷适应性快速评估方法，其特征在于，所述基于变桨速率参量的风电机组疲劳与极限载荷贡献模型f₅(PitchR)如下式：77.根据权利要求1所述的一种风电机组载荷适应性快速评估方法，其特征在于，所述基于偏航误差参量的风电机组疲劳与极限载荷贡献模型f₆(YawEr)如下式：88.根据权利要求1所述的一种风电机组载荷适应性快速评估方法，其特征在于，所述基于入流角度参量的风电机组疲劳与极限载荷贡献模型f₇(Inflow)如下式：9载荷评估模块，将风电机组风参数带入风电机组参数化载所述评估模型建立模块包括：载荷基础数据库单元、载荷贡献模型单元和载荷评估模型单元；所述载荷基础数据库单元，用于根据风电机组设计软件模型，建立基于参量的不同设所述载荷贡献模型单元，用于基于风电机组疲劳载荷与极限载荷基础数据库，运用正所述载荷评估模型单元，用于基于疲劳载荷与极限载荷随参量变化的载荷贡献模型，得到风电机组参数化载荷评估模型；所述风电机组参数化载荷评估模型如下：其中，f(WindS,WindSH,WindD,PitchR,YawEr,Inflow)为风电机组参数化载荷评估模与极限载荷基础数据库，f。(WindSH)为基于风切变的风电机组疲劳与极限载荷基础数据速分布的风电机组疲劳与极限载荷基础数据库，f。(PitchR)为基于变桨速率的风电机组疲劳与极限载荷基础数据库，f。(YawEr)为基于偏航误差的风电机组疲劳与极限载荷基础数据库，f。(Inflow)为基于入流角度的风电机组疲劳与极限载荷基础数据库；f₁(WindS)为基于风速参量的风电机组疲劳与极限载荷贡献模型、f₂(WindSH)为基于风切变参量的风电机组疲劳与极限载荷贡献模型、f₃(Turb)为基于湍流强度参量的风电机组疲劳与极限载荷贡献模型、f₄(WindD)为基于风速分布参量的风电机组疲劳与极限载荷贡献模型、f₅(PitchR)为基于变桨速率参量的风电机组疲劳与极限载荷贡献模型、f₆(YawEr)为基于偏航误差参量的风电机组疲劳与极限载荷贡献模型、f₇(Inflow)为基于入流角度参量的风电机组疲劳与极限载荷贡献模型。10.如权利要求9所述的风电机组载荷适应性快速评估系统，其特征在于，所述载荷评所述计算单元，基于载荷评估模型，计算基于不同风参数的载荷仿真结果；所述评估单元，用于基于载荷仿真结果，对风电机组的载荷适应性进行评估。11一种风电机组载荷适应性快速评估方法和系统技术领域[0001]本发明涉及新能源领域，具体涉及一种风电机组载荷适应性快速评估方法。背景技术[0002]风力发电作为可再生能源开发中技术最成熟、最具有规模开发和商业化发展前景的发电方式之一，由于其在减轻环境污染、调整能源结构、解决偏远地区居民用电问题等方面的突出作用，越来越受到世界各国的重视并得到了广泛的开发和应用。近年来风力发电发展势头迅猛，风电装机每年翻番，风电机组运行结构安全逐渐成为风电机组制造商、业主及投资商关注的焦点。风电机组运行结构安全的评估依赖于针对风电机组各个主要结构部件的疲劳与极限载荷评价。[0003]随着风电机组装机容量的不断加大，风电场的地形地貌等情况也越来越复杂。同风速分布等)有很大差异，从而导致同一型号风电机组在同一风电场不同机位点处的表现也不尽相同。同一类型风电机组能否适应整个风电场不同机位点的载荷情况，需要进行深入的评估。在风电场前期规划建设期间以及风电机组招标阶段，风电机组制造商往往根据整个风电场的风参数计算得出极限的载荷情况，基于极限工况结果来校核风电机组的安全性与可靠性。但是，显然这种极限载荷的校核模式必然存在局限性。如何通过已有的基于某一种风参数的载荷仿真计算结果，快速准确的计算评估出风电场各个机位点位置处的实际载荷情况，进而评估风电机组各个部件的极限与疲劳载荷是有必要的，即评价风电机组设计载荷是否能够适应机位点处的相关参数。发明内容[0004]现有的风电机组载荷适应性评估需要针对特定环境参数进行载荷计算与校核，耗费时间成本、人力成本较大，效率比较低。本专利提出了一种基于输入参量的风电机组载荷适应性快速评估方法，对于快速评估同一风电机组在同一风电场不同机位点或者不同风电场的载荷适应性情况具有重要意义。[0005]本发明提供的技术方案是：[0008]将所述风电机组风参数数值带入预先建立的风电机组参数化载荷评估模型，得到基于每种风参数的风电机组载荷设计仿真结果；[0009]基于所述风电机组载荷设计仿真结果，对风电机组现有设计的载荷适应性进行评[0010]所述风电机组参数化载荷评估模型包括：基于预设风参数的风电机组疲劳载荷与极限载荷基础数据库、疲劳载荷与极限载荷随参量变化的载荷贡献模型；度。[0012]优选的，所述风电机组参数化载荷评估模型的建立包括：[0013]根据风电机组设计软件模型，建立基于不同风参数的不同设计工况、不同风速条件下的风电机组疲劳载荷与极限载荷基础数据库；[0014]运用正定法则，基于所述风电机组疲劳载荷与极限载荷基础数据库，得到疲劳载荷与极限载荷随参量变化的载荷贡献模型；[0015]基于所述疲劳载荷与极限载荷随参量变化的载荷贡献模型，经正交分析得到风电机组参数化载荷评估模型。[0016]进一步的，所述风电机组参数化载荷评估模型=f₁(WindS)+f₂(WindSH)+f₃(Turb)+f[0018]其中，f(WindS,WindSH,WindD,PitchR,YawEr,Inflow)为风电机组参数化载荷评估模型，f。(WT)为风电机组疲劳与极限载荷基础数据库，f。(WindS)为基于风速的风电机组疲劳与极限载荷基础数据库，f。(WindSH)为基于风切变的风电机组疲劳与极限载荷基础数风速分布的风电机组疲劳与极限载荷基础数据库，f。(PitchR)为基于变桨速率的风电机组疲劳与极限载荷基础数据库，f。(YawEr)为基于偏航误差的风电机组疲劳与极限载荷基础数据库，f。(Inflow)为基于入流角度的风电机组疲劳与极限载荷基础数据库；[0019]f₁(WindS)为基于风速参量的风电机组疲劳与极限载荷于风切变参量的风电机组疲劳与极限载荷贡献模型、f₃(Turb)为基于湍流强度参量的风电机组疲劳与极限载荷贡献模型、f₄(WindD)为基于风速分布参量的风电机组疲劳与极限载荷贡献模型、f₅(PitchR)为基于变桨速率参量的风电机组疲劳与极限载荷贡献模型、f₆(YawEr)为基于偏航误差参量的风电机组疲劳与极限载荷贡献模型、f₇(Inflow)为基于入流角度参量的风电机组疲劳与极限载荷贡献模型。[0020]进一步的，所述基于风速参量的风电机组疲劳与极限载荷贡献模型f₁(WindS)如CN111310292B说明书[0023]其中，α;βjYj、Qij、ijn;;0;为正定系数。如下式：[0026]其中，α;βjYj、Qij、Qijn;j、0;;为正定系数。[0027]进一步的，所述基于湍流强度参量的风电机组疲劳与极限载荷贡献模型f₃(Turb)如下式：[0030]进一步，所述基于风速分布参量的风电机组疲劳与极限载荷贡献模型f₄(WindD)[0033]其中，α;,βijYi、Øij、Qijn;j、0;;为正定系数。[0034]进一步，所述基于变桨速率参量的风电机组疲劳与极限载荷贡献模型f₅(PitchR)如下式：如下式：进一步，所述基于偏航误差参量的风电机组疲劳与极限载荷贡献模型f₆(YawEr)CN111310292B说明书8/15页[0042]进一步的，所述基于入流角度参量的风电机组疲劳与极限载荷贡献模型f₇[0045]一种风电机组载荷适应性快速评估系统，所述系统包括：[0046]评估模型建立模块和载荷评估模块；[0047]评估模型建立模块，基于风电机组风参数，建立风电机组参数化载荷评估模型；[0048]载荷评估模块，将风电机组风参数带入风电机组参数化载荷评估模型，得到风电机组设计载荷评估结果，并基于所述风电机组载荷设计仿真结果，对风电机组的载荷适应性进行评估。[0049]所述评估模型建立模块包括：载荷基础数据库单元、载荷贡献模型单元和载荷评估模型单元；[0050]所述载荷基础数据库单元，用于根据风电机组设计软件模型，建立基于参量的不同设计工况、不同风速条件下的风电机组疲劳载荷与极限载荷基础数据库；[0051]所述载荷贡献模型单元，用于基于风电机组疲劳载荷与极限载荷基础数据库，运用正定法则，得到疲劳载荷与极限载荷随参量变化的载荷贡献模型；[0052]所述载荷评估模型单元，用于基于疲劳载荷与极限载荷随参量变化的载荷贡献模型，得到风电机组参数化载荷评估模型。[0053]所述载荷评估模块包括：计算单元和评估单元；[0054]所述计算单元，基于载荷评估模型，计算基于不同风参数的载荷仿真结果；[0055]所述评估单元，用于基于载荷仿真结果，对风电机组的载荷适应性进行评估。[0057]本发明提供一种风电机组载荷适应性快速评估方法，基于预设的风参数，获取风电机组风参数数值；将所述风电机组风参数数值带入预先建立的风电机组参数化载荷评估模型，得到基于每种风参数的风电机组载荷设计仿真结果；基于所述风电机组载荷设计仿真结果，对风电机组现有设计的载荷适应性进行评估；所述风电机组参数化载荷评估模型包括：基于预设风参数的风电机组疲劳载荷与极限载荷基础数据库、疲劳载荷与极限载荷率、偏航误差、入流角度。本发明提供的技术方案给出了基于输入参量的风电机组载荷适应性快速评估方法，对于快速评估同一风电机组在同一风电场不同机位点或者不同风电场的载荷适应性情况具有重要意义。[0058]本发明提供的技术方案基于建立的模型，解决了风电机组载荷适应性评估难题，提高了载荷分析计算的效率，对于风电机组设计参数优化具有重要借鉴意义。[0059]本发明提供的技术方案基于载荷正交线性化模型，通过建立风电机组基础载荷数据库，结合参量变化情况下的数据库比较分析，建立各个参量对风电机组疲劳与极限载荷贡献模型，运用正则分析手段，建立了极限与疲劳载荷传递模型，进而实现不同输入参量情况下的风电机组疲劳与极限载荷快速精准输出，可以大幅提高风电机组载荷适应性评估效附图说明[0060]图1为本发明的一种风电机组载荷适应性快速评估方法实施流程图；[0061]图2为本发明实施例中风电机组载荷适应性快速评估流程图；[0062]图3为本发明的一种风电机组载荷适应性快速评估系统的结构示意图。具体实施方式[0063]为了更好地理解本发明，下面结合说明书附图和实例对本发明作进一步详细说明。显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。[0064]实施例1:[0065]本发明实施例提供的一种风电机组载荷适应性快速评估方法，其具体实施过程如[0066]S101:基于预设的风参数，获取风电机组风参数数值；[0067]S102:将所述风电机组风参数数值带入预先建立的风电机组参数化载荷评估模型，得到基于每种风参数的风电机组载荷设计仿真结果；[0068]S103:基于所述风电机组载荷设计仿真结果，对风电机组现有设计的载荷适应性进行评估。[0069]具体的，步骤S102,将所述风电机组风参数数值带入预先建立的风电机组参数化载荷评估模型，得到基于每种风参数的风电机组载荷设计仿真结果，包含如下内容：[0070]步骤S102-1,基于风电机组软件模型，计算得出不同设计工况、不同风速条件下的疲劳载荷与极限载荷结果数据库；并基于参量的变化，得出不同参量变化情况下的不同设计工况、不同风速条件下的疲劳载荷与极限载荷结果数据库f。(WindS),f。(WindSH),f。(Turb),f。(WindD),f₀(PitchR),f₀(YawEr),f。(I[0071]步骤S102-2,运用正定法则，建立疲劳载荷与极限载荷随参量变化的载荷贡献模型f₁(WindS),f₁(WindSH),f₁(Turb),f₁(WindD),f₁[0072]步骤S102-3,基于不同参数的载荷贡献模型，得出风电机组参数化载荷评估模型如下：i000000中n国xCN111310292B说明书12/15页f₃(Turb)=000a₃0000000α000000a₃0000000α000f₅(PitchR)=f₆(YawEr)=xf₇(Inflow)=ø1₇000000 0000中₃700 000000中n[0082]式中：[0083]f。(WindS):基于风速的风电机组疲劳与极限载荷基础数据库；[0084]f。(WindSH):基于风切变的风电机组疲劳与极限载荷基础数据库；[0085]f。(Turb):基于湍流强度的风电机组疲劳与极限载荷基础数据库；[0086]f。(WindD):基于风速分布的风电机组疲劳与极限载荷基础数据库；[0087]f。(PitchR):基于变桨速率的风电机组疲劳与极限载荷基础数据库；[0088]f。(YawEr):基于偏航误差的风电机组疲劳与极限载荷基础数据库；[0089]f。(Inflow):基于入流角度的风电机组疲劳与极限载荷基础数据库；[0090]f。(WT):风电机组疲劳与极限载荷基础数据库；[0091]f₁(WindS):基于风速参量的风电机组疲劳与极限载荷贡献模型；[0092]f₂(WindSH:基于风切变参量的风电机组疲劳与极限载荷贡献模型；[0093]f₃(Turb):基于湍流强度参量的风电机组疲劳与极限载荷贡献模型；[0094]f₄(WindD):基于风速分布参量的风电机组疲劳与极限载荷贡献模型；[0095]f₅(PitchR):基于变桨速率参量的风电机组疲劳与极限载荷贡献模型；[0096]f₆(YawEr):基于偏航误差参量的风电机组疲劳与极限载荷贡献模型；[0097]f₇(Inflow):基于入流角度参量的风电机组疲劳与极限载荷贡献模型。[0098]实施例2:[0099]基于同一发明构思，本发明还提供一种风电机组载荷适应性快速评估系统，如图3所示，所述系统包括：评估模型建立模块和载荷评估模块；[0100]评估模型建立模块，基于风电机组风参数，建立风电机组参数化载荷评估模型；[0101]载荷评估模块，将风电机组风参数带入风电机组参数化载荷评估模型，得到风电机组设计载荷评估结果，并基于所述风电机组载荷设计仿真结果，对风电机组的载荷适应性进行评估。[0102]所述评估模型建立模块包括：载荷基础数据库单元、载荷贡献模型单元和载荷评估模型单元；[0103]所述载荷基础数据库单元，用于根据风电机组设计软件模型，建立基于参量的不同设计工况、不同风速条件下的风电机组疲劳载荷与极限载荷基础数据库；[0104]所述载荷贡献模型单元，用于基于风电机组疲劳载荷与极限载荷基础数据库，运用正定法则，得到疲劳载荷与极限载荷随参量变化的载荷贡献模型；[0105]所述载荷评估模型单元，用于基于疲劳载荷与极限载荷随参量变化的载荷贡献模型，得到风电机组参数化载荷评估模型。[0106]