一种机组叶片捕获风能的集能方法与流程

1.本发明涉及风力发电技术领域，特别涉及一种机组叶片捕获风能的集能方法。


背景技术：

2.目前，随着空气污染愈加严重，风能作为清洁的可再生能源是改善现状的方案之一，风速的随机变化会导致风电功率的明显波动，同时，机组叶片作为风电机组气动载荷的主要载体，又会直接影响风电机组的安全稳定运行，因此，对微电网中机组叶片载荷的控制十分重要，但是现有技术在实际使用时，风力过大或风向与叶片不适配时，会使得风电机组产生振动，长时间振动会导致风电机组损坏，且在该过程中对风电机组进行制动时又会导致风能捕获利用率降低。
3.因此，本发明提出一种机组叶片捕获风能的集能方法。


技术实现要素：

4.本发明提供一种机组叶片捕获风能的集能方法，通过获取当前机组叶片所处的当前地理位置以及采集当前地理位置的风向和风速，对采集的风向进行方向划分，来确定当前机组叶片在各划分方向处的来流风速集，根据当前机组叶片的振动频率与转速之间的第一函数关系建立构建振动动态模型以及根据转速与功率之间的第二函数关系构建功率动态模型，并利用振动动态模型和功率动态模型对当前机组叶片在各划分方向处的来流风速集进行分析，确定出最优风能捕获角度，根据最优风能捕获角度的目标来流风速，向当前机组叶片设置工作参数，并根据工作参数控制当前机组叶片进行集能，来解决背景技术中风力过大或风向与叶片不适配时，会使得风电机组产生振动，长时间振动会导致风电机组损坏，且在该过程中对风电机组进行制动时又会导致风能捕获利用率降低的问题。
5.本发明提出一种机组叶片捕获风能的集能方法，该方法包括：步骤1：获取当前机组叶片所处的当前地理位置，并实时采集当前地理位置的风向和风速；步骤2：对采集的风向进行方向划分，来确定当前机组叶片在各划分方向处的来流风速集；步骤3：根据所述当前机组叶片的振动频率与转速之间的第一函数关系建立构建振动动态模型以及根据转速与功率之间的第二函数关系，构建功率动态模型；步骤4：利用所述振动动态模型和功率动态模型对所述当前机组叶片在各划分方向处的来流风速集进行分析，确定出最优风能捕获角度；步骤5：根据所述最优风能捕获角度的目标来流风速，向所述当前机组叶片设置工作参数，并根据所述工作参数控制当前机组叶片进行集能。
6.优选的，获取当前机组叶片所处的当前地理位置，并实时采集当前地理位置的风向和风速，包括：利用经纬度确定当前机组叶片所处的当前地理位置，并用指南针确定当前地理位
置的各个朝向；将所述各个朝向标记在所述当前机组叶片所对应事先部署好的风向标的底座，获取所述当前地理位置的风向；获取传感器叶轮的转动信号，并将叶轮的转动信号转换为电信号；将所述电信号传递至处理器，确定风速。
7.优选的，对采集的风向进行方向划分，来确定当前机组叶片在各划分方向处的来流风速集，包括：获取指定时间段内的风向测量数据；基于所述风向测量数据获取完整采样周期内的来风方向，并将属于同个区间角度的来风方向进行整合；基于整合结果，确定所述同个区间角度下的不同划分角度的风速；将同划分角度下的所有风速进行整合，生成当前机组叶片在相应划分方向处的来流风速集。
8.优选的，根据所述当前机组叶片的振动频率与转速之间的第一函数关系建立构建振动动态模型以及根据转速与功率之间的第二函数关系，构建功率动态模型，包括：根据第一函数关系确定机组叶片的振动频率和转速之间的第一正比变化比例；基于所述第一正比变化比例构建振动动态模型；根据第二函数关系确定机组叶片的功率和转速之间的第二正比变化比例；基于所述第二正比变化比例构建功率动态模型。
9.优选的，利用所述振动动态模型和功率动态模型对所述当前机组叶片在各划分方向处的来流风速集进行分析，确定出最优风能捕获角度，包括：利用所述振动动态模型模拟出不同振动频率下的机组叶片转速集；根据当前机组叶片的叶片数量、叶片面积和结构参数生成机组叶片稳定性评估条件；基于所述机组叶片稳定性评估条件在机组叶片转速集中选择出多个符合条件的第一转速点；利用所述功率动态模型模拟出不同功耗下的机组叶片转速集；根据当前机组叶片的功耗相关参数生成机组叶片使用成本评估条件；基于所述机组叶片使用成本评估条件在机组叶片转速集中选择出多个符合条件的第二转速点；选择第一转速点和第二转速点中共同存在的多个第三转速点；从所述多个第三转速点中选取稳定性最高且成本最低的第四转速点；调用经验库确定第四转速点在各划分方向处的集能效率；选择最佳集能效率对应的方向作为最优风能捕获方向；确定最优风能捕获方向的坐标角度作为最优风能捕获角度。
10.优选的，根据所述最优风能捕获角度的目标来流风速，向所述当前机组叶片设置工作参数，并根据所述工作参数控制当前机组叶片进行集能，包括：根据所述最优风能捕获角度的目标来流风速确定当前机组叶片的最佳使用长度和最佳风力受阻面积；
根据所述最佳使用长度和最佳风力受阻面积，设置机组叶片的当下调节长度和当下叶片调节面积，控制当前机组叶片进行集能。
11.优选的，还包括：设置桨距角寻优条件，以寻优条件调整当前机组叶片的桨距角为目标桨距角；获取当前机组叶片的扫风面积及风电场空气密度；基于所述目标桨距角选取多个测量点；根据多个测量点的采样数据计算采样时间段内的平均风速以及采样时间段内机组叶片的平均功率；基于所述机组叶片的扫风面积、风电场空气密度、平均风速及平均功率，计算出目标桨距角下的风能利用率。
12.优选的，根据当前机组叶片的叶片数量、叶片面积和结构参数生成机组叶片稳定性评估条件，包括：确定当前机组叶片所处的当前地理位置的地貌类型；根据所述地貌类型以及当前地理地貌，构建当前地理位置的地貌模型；利用工程仿真软件基于地貌模型仿真出在当前地貌下的机组叶片稳定性判定指标集；确定在当前地貌下的机组叶片稳定性判定指标集中的每个判定指标分别与机组叶片的叶片数量、叶片面积和结构参数的关联权重因子；分别选择与机组叶片的叶片数量、叶片面积和结构参数各自的关联权重因子都大于等于预设阈值的多个目标判定指标作为关联判定指标；根据机组叶片的叶片数量、叶片面积和结构参数各自的关联判定指标构建机组叶片的地貌稳定性预测模型；确定机组叶片的采能与叶片数量、叶片面积和结构参数之间的能量转化函数，根据能量转化函数确定叶片数量、叶片面积和结构参数各自的稳定性限制因子；将叶片数量、叶片面积和结构参数各自的稳定性限制因子导入到机组叶片的地貌稳定性预测模型的模型节点中，以及将当前机组叶片的叶片数量、叶片面积和结构参数输入到机组叶片的地貌稳定性预测模型中，确定叶片数量、叶片面积和结构参数各自的当前稳定性限制因子；根据叶片数量、叶片面积和结构参数各自的当前稳定性限制因子生成机组叶片稳定性评估条件。
13.本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
14.下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
15.附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：图1为本发明实施例中一种机组叶片捕获风能的集能方法的流程图；
图2为本发明实施例中一种机组叶片捕获风能的集能方法的另一流程图。
具体实施方式
16.以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
17.实施例1：本发明提供一种机组叶片捕获风能的集能方法，如图1所示，该方法包括：步骤1：获取当前机组叶片所处的当前地理位置，并实时采集当前地理位置的风向和风速；步骤2：对采集的风向进行方向划分，来确定当前机组叶片在各划分方向处的来流风速集；步骤3：根据所述当前机组叶片的振动频率与转速之间的第一函数关系建立构建振动动态模型以及根据转速与功率之间的第二函数关系，构建功率动态模型；步骤4：利用所述振动动态模型和功率动态模型对所述当前机组叶片在各划分方向处的来流风速集进行分析，确定出最优风能捕获角度；步骤5：根据所述最优风能捕获角度的目标来流风速，向所述当前机组叶片设置工作参数，并根据所述工作参数控制当前机组叶片进行集能。
18.该实施例中，当前地理位置是指机组叶片所处的地理位置，有可能是在高山上，也有可能是在平地地面上。
19.该实施例中，风向是指采样时间时风的方向，比如东南方或者是西北风。
20.该实施例中，风速是指单位时间内空气沿水平方向流动的距离，可以用距离
÷
时间=风速，单位一般用m/s或km/h来表示。
21.该实施例中，方向划分是指来自相同方向但角度不同的风划分到一类，比如东南风划分为a集，获取a集中相同方向但角度不同的所有东南风的风速，西北风划分为b集，获取b集中相同方向但角度不同的所有西北风的风速。
22.其中，a集中相同方向但角度不同的所有东南风的风速，比如第一风是从东南方向中东偏南30度方向刮来的，第二风是从东南方向中东偏南35度方向刮来的，b集中相同方向但角度不同的所有西北风的风速就可以归整为来流风速集。
23.该实施例中，振动频率是指机组叶片在工作状态下每秒钟内振动的次数，单位是赫兹。
24.该实施例中，转速是指机组叶片在做圆周运动时，单位时间内沿圆周绕圆心转过的圈数。
25.该实施例中，振动动态模型是模拟机组叶片振动频率和转速的模型，通过仿真模型可以观察出振动频率和转速之间存在的正相关关系。
26.该实施例中，功率动态模型是模拟机组叶片功率和转速的模型，通过仿真模型可以观察出振动频率和转速之间存在的正相关关系。
27.该实施例中，最优风能捕获角度是指成本最低且稳定性最高的角度，比如是东南方向中东偏南30度。
28.该实施例中，工作参数是机组叶片的叶片数量的多少、叶片面积的大小。
29.若风速越大，则将机组叶片的叶片数量调少，同时将叶片的叶片面积调小。
30.上述技术方案的有益效果是：通过获取当前机组叶片的地理位置的风向和风速，并将风向进行划分获取来流风速集，根据机组叶片的振动频率与转速构建振动动态模型以及转速与功率构建功率动态模型，获取最优风能捕能角度，可以解决风向与叶片不适配或者风速过大时，导致风能捕能效率低下的问题。
31.实施例2：本发明提供一种机组叶片捕获风能的集能方法，如图2所示，获取当前机组叶片所处的当前地理位置，并实时采集当前地理位置的风向和风速，包括：s01：利用经纬度确定当前机组叶片所处的当前地理位置，并用指南针确定当前地理位置的各个朝向；s02：将所述各个朝向标记在所述当前机组叶片所对应事先部署好的风向标的底座，获取所述当前地理位置的风向；s03：获取传感器叶轮的转动信号，并将叶轮的转动信号转换为电信号；s04：将所述电信号传递至处理器，确定风速。
32.该实施例中，经纬度是指一种利用三度空间的球面来定义地球上的空间的球面坐标系统，比如当前机组叶片所处位置的东经为39度5，北纬为110度。
33.该实施例中，当前地理位置是指机组叶片所处的地理位置，有可能是在高山上，也有可能是在平地地面上。
34.该实施例中，各个朝向是指以机组叶片为中心，利用指南针确定当前地理位置的的东、南、西、北。
35.该实施例中，风向是指采样时间内风的方向，比如东南方或者是西北风。
36.上述技术方案的有益效果是：通过确定当前机组叶片所处位置的各个朝向，并获取当前地理位置的风向，获取传感器叶轮的转动信号，可以准确的确定风速，为后续确定最优风能捕获角度奠定了基础。
37.实施例3：本发明提供一种机组叶片捕获风能的集能方法，对采集的风向进行方向划分，来确定当前机组叶片在各划分方向处的来流风速集，包括：获取指定时间段内的风向测量数据；基于所述风向测量数据获取完整采样周期内的来风方向，并将属于同个区间角度的来风方向进行整合；基于整合结果，确定所述同个区间角度下的不同划分角度的风速；将同划分角度下的所有风速进行整合，生成当前机组叶片在相应划分方向处的来流风速集。
38.该实施例中，指定时间段内可以是上午9点-12点。
39.该实施例中，完整采用周期是预先设定好的，比如是采集的30分钟内的来风方向，则，比如9：10-9：40视为一个完整采样周期，9：00-9：10则视为非完整采样周期。
40.该实施例中，风向测量数据是测量风向的数据，同一个区间分为多个角度，获取多个角度的多个来风方向，比如区间为从北到南0-90度中，0-10度为一个来风方向，11-20度为一个来风方向，将这些同个角度区间但来风方向不同的数据进行整合。
41.其中，将同划分角度下的所有风速进行整合是指将同划分角度下的所有风速去掉最大风速和最小风速，该实施例中，来流风速集是指方向划分是指来自相同方向但角度不同的风划分到一类，比如东南风划分为a集，获取a集中相同方向但角度不同的所有东南风的风速，西北风划分为b集，获取b集中相同方向但角度不同的所有西北风的风速。
42.其中，a集中相同方向但角度不同的所有东南风的风速，比如第一风是从东南方向中东偏南30度方向刮来的，第二风是从东南方向中东偏南35度方向刮来的，b集中相同方向但角度不同的所有西北风的风速就可以归整为来流风速集。
43.上述技术方案的有益效果是：通过将属于同个区间角度的来风方向进行整合，确定同个区间角度下不同划分角度的风速并进行整合，生成来流风速集，方便对划分方向处的风速进行获取，可以更快的确定出最优风能捕获角度。
44.实施例4：本发明提供一种机组叶片捕获风能的集能方法，根据所述当前机组叶片的振动频率与转速之间的第一函数关系建立构建振动动态模型以及根据转速与功率之间的第二函数关系，构建功率动态模型，包括：根据第一函数关系确定机组叶片的振动频率和转速之间的第一正比变化比例；基于所述第一正比变化比例构建振动动态模型；根据第二函数关系确定机组叶片的功率和转速之间的第二正比变化比例；基于所述第二正比变化比例构建功率动态模型。
45.该实施例中，第一函数关系是指转速随着振动频率的快慢而发生变化，振动频率越快，机组叶片的转速越快。
46.该实施例中，第二函数关系是指转速随着功率的大小而发生变化，功率越大，机组叶片的转速越快。
47.其中，第一函数关系与第二函数关系都是正相关关系。
48.上述技术方案的有益效果是：通过转速随着振动频率的快慢而发生变化的关系，确定机组叶片的振动频率和转速之间存在的第一正比比例，以及转速随着功率的大小而发生变化的关系，确定机组叶片的功率和转速之间存在的第二正比比例，构建振动动态模型和功率动态模型，可以更方便的观察频率和转速、功率和转速之间的变化关系。
49.实施例5：本发明提供一种机组叶片捕获风能的集能方法，利用所述振动动态模型和功率动态模型对所述当前机组叶片在各划分方向处的来流风速集进行分析，确定出最优风能捕获角度，包括：利用所述振动动态模型模拟出不同振动频率下的机组叶片转速集；根据当前机组叶片的叶片数量、叶片面积和结构参数生成机组叶片稳定性评估条件；基于所述机组叶片稳定性评估条件在机组叶片转速集中选择出多个符合条件的第一转速点；利用所述功率动态模型模拟出不同功耗下的机组叶片转速集；根据当前机组叶片的功耗相关参数生成机组叶片使用成本评估条件；
基于所述机组叶片使用成本评估条件在机组叶片转速集中选择出多个符合条件的第二转速点；选择第一转速点和第二转速点中共同存在的多个第三转速点；从所述多个第三转速点中选取稳定性最高且成本最低的第四转速点；调用经验库确定第四转速点在各划分方向处的集能效率；选择最佳集能效率对应的方向作为最优风能捕获方向；确定最优风能捕获方向的坐标角度作为最优风能捕获角度。
50.该实施例中，机组叶片稳定性评估条件是保证机组叶片稳定性中高时，叶片数量和叶片面积最大上限，比如叶片数量最大上限为3，叶片面积最大上限为50平方米。
51.该实施例中，使用成本评估条件是指保证机组叶片的采能性能在中上时的功耗成本。
52.该实施例中，机组叶片转速集是振动动态模型模拟比如是振动频率在20赫兹时，叶片的转速为5圈/秒，振动频率在30赫兹时，叶片的转速为10圈/秒，将这些不同转动频率下的转速进行整合。
53.该实施例中，结构参数是指机组叶片所处的高度、叶片的长度和宽度。
54.该实施例中，第一转速点是指符合稳定性的转速，比如是5圈/秒、10圈/秒、12圈/秒、15圈/秒，符合条件是指稳定性条件，设置在最佳稳定性下的叶片数量、叶片面积。
55.该实施例中，功耗相关参数是指机组叶片转动过程中的电压以及会消耗的电能，根据这些参数生成使用成本评估条件，比如电压在300v以下且消耗的电能100kw/h的机组叶片的转速集中的转速点才符合条件。
56.该实施例中，经验库是指记录了转速和集能效率关系的映射关系数据库。
57.该实施例中，第二转速点是指符合使用成本低的转速点，比如是5圈/秒、10圈/秒、11圈/秒、15圈/秒。
58.该实施例中，第三转速点是指5圈/秒、10圈/秒、15圈/秒。
59.该实施例中，第四转速点是指在第一转速点5圈/秒、10圈/秒、15圈/秒。中选取稳定性最高的点，在第二转速点5圈/秒、10圈/秒、15圈/秒中选取成本最低的点，比如是10圈/秒。
60.该实施例中，集能效率是指在预设时间内捕获风能的快慢，用百分比表示，其中，预设时间为1小时。
61.该实施例中，最优风能捕获角度比如是东南风向中东偏南50度方向。
62.上述技术方案的有益效果是：通过机组叶片的相关参数和功耗参数，获取稳定性最高且成本最低的转速点，确定最优风能捕获角度，可以使风能捕获效率达到最高，避免叶片面积过大或不适配时使风能捕获效率过低。
63.实施例6：本发明提供一种机组叶片捕获风能的集能方法，根据所述最优风能捕获角度的目标来流风速，向所述当前机组叶片设置工作参数，并根据所述工作参数控制当前机组叶片进行集能，包括：根据所述最优风能捕获角度的目标来流风速确定当前机组叶片的最佳使用长度和最佳风力受阻面积；
根据所述最佳使用长度和最佳风力受阻面积，设置机组叶片的当下调节长度和当下叶片调节面积，控制当前机组叶片进行集能。
64.该实施例中，机组叶片最佳使用长度和最佳风力受阻面积都是保证捕获风能效率最高的情况下的数据，比如机组叶片的最佳使用长度是5米，机组叶片的最佳风力受阻面积是50平方米可以使风能捕获效率最高。
65.上述技术方案的有益效果是：通过确定机组叶片在最优风能捕获角度下的最佳使用长度和最佳风力受阻面积，并根据最佳使用长度和最佳风力受阻面积调剂当前叶片长度和面积，可以大大提高集能效率。
66.实施例7：本发明提供一种机组叶片捕获风能的集能方法，还包括：设置桨距角寻优条件，以寻优条件调整当前机组叶片的桨距角为目标桨距角；获取当前机组叶片的扫风面积及风电场空气密度；基于所述目标桨距角选取多个测量点；根据多个测量点的采样数据计算采样时间段内的平均风速以及采样时间段内机组叶片的平均功率；基于所述机组叶片的扫风面积、风电场空气密度、平均风速及平均功率，计算出目标桨距角下的风能利用率。
67.该实施例中，在风力发电机组中，如果把三个桨叶所在的平面作为一个参考面，那么任何一个叶片与该参考面的夹角就是叶片桨距角。
68.该实施例中，寻优条件是指寻优范围，比如是正东0度到东偏南50度。
69.该实施例中，平均风速为：；其中，表示为平均风速，表示为测量点风速，m表示为多个测量点的测量点总数。
70.平均功率为：；其中，表示为平均功率，表示为测量点功率，表示为多个测量点的测量点总数。
71.风能利用率为：；其中，表示为平均功率，表示为风电场空气密度，表示为平均风速，表示为机组叶片的扫风面积，表示为平均功率。
72.上述技术方案的有益效果是：通过设置桨距角寻优条件，并求出在目标桨距角下的风能利用率，以便获取到不同桨距角下的风能利用率，可以快速的确定桨距角为多少时
风能利用率最高，准确的调整机组叶片的桨距角。
73.实施例8：本发明提供一种机组叶片捕获风能的集能方法，根据当前机组叶片的叶片数量、叶片面积和结构参数生成机组叶片稳定性评估条件，包括：确定当前机组叶片所处的当前地理位置的地貌类型；根据所述地貌类型以及当前地理地貌，构建当前地理位置的地貌模型；利用工程仿真软件基于地貌模型仿真出在当前地貌下的机组叶片稳定性判定指标集；确定在当前地貌下的机组叶片稳定性判定指标集中的每个判定指标分别与机组叶片的叶片数量、叶片面积和结构参数的关联权重因子；分别选择与机组叶片的叶片数量、叶片面积和结构参数各自的关联权重因子都大于等于预设阈值的多个目标判定指标作为关联判定指标；根据机组叶片的叶片数量、叶片面积和结构参数各自的关联判定指标构建机组叶片的地貌稳定性预测模型；确定机组叶片的采能与叶片数量、叶片面积和结构参数之间的能量转化函数，根据能量转化函数确定叶片数量、叶片面积和结构参数各自的稳定性限制因子；将叶片数量、叶片面积和结构参数各自的稳定性限制因子导入到机组叶片的地貌稳定性预测模型的模型节点中，以及将当前机组叶片的叶片数量、叶片面积和结构参数输入到机组叶片的地貌稳定性预测模型中，确定叶片数量、叶片面积和结构参数各自的当前稳定性限制因子；根据叶片数量、叶片面积和结构参数各自的当前稳定性限制因子生成机组叶片稳定性评估条件。
74.该实施例中，确定叶片数量、叶片面积和结构参数各自的当前稳定性限制因子，包括：基于地貌稳定性预测模型，分析叶片数量、叶片面积和结构参数各自的稳定性限制因子，并建立稳定性限制对照表；获取当前机组叶片的叶片数量、叶片面积和结构参数，并与稳定性限制对照表进行对比分析，判断当前机组叶片的叶片数量的第一对照个数、当前机组叶片的叶片面积的第二对照个数以及当前机组叶片的结构参数的第三对照个数；当第一对照个数、第二对照个数以及第三对照个数都为0时，则锁定叶片数量最接近的第一数值、锁定叶片面积最接近的第二数值以及锁定结构参数最接近的第三数值；分别计算基于不同数值的稳定性限制因子：
；其中，表示当前机组叶片的叶片数量；表示第一数值；表示基于映射对照表所锁定的与和处于同对照范围的数值；s1表示针对当前机组叶片的叶片数量的稳定性限制因子；表示当前机组叶片的叶片面积；表示第二数值；表示基于映射对照表所锁定的与和处于同对照范围的数值；表示当前机组叶片的结构参数；表示第三数值；表示基于映射对照表所锁定的与和处于同对照范围的数值；s2表示针对当前机组叶片的叶片面积的稳定性限制因子；s3表示针对当前机组叶片的结构参数的稳定性限制因子；表示当时，与匹配的稳定性限制因子；表示当时，与匹配的稳定性限制因子；表示当时，与匹配的稳定性限制因子；表示当时，与匹配的稳定性限制因子；表示当时，与匹配的稳定性限制因子；表示当时，与匹配的稳定性限制因子；表示当时，与对照右侧值一致的稳定性限制因子；表示当时，与对照左侧值一致的稳定性限制因子；表示当时，与对照右侧值一致的稳定性限制因子；表示当时，与对照左侧值一致的稳定性限制因子；表示当时，与对照右侧值一致的稳定性限制因子；表示当时，与对照左侧值一致的稳定性限制因子；max表示最大值符号；min表示最小值符号；该实施例中，稳定性限制对照表包含多组叶片数量、叶片面积以及结构参数在内，作为一个参考对照标准。
75.该实施例中，当时，此时，所对照得到的范围：，此时
的，是位于之间的，由于g1与不一致，且g1也与不一致，也就间接表明没有完全一致的稳定性限制因子，所以，就需要借助公式，来计算相应的稳定性限制因子。
76.该实施例中，地貌类型有可能是平原，也有可能是山丘。
77.该实施例中，地貌模型是仿真实际地貌，将实时地貌按等比例缩小的的模型。
78.该实施例中，机组叶片稳定性判定指标集是指用来判定机组叶片是否稳定的指标的集合，比如机组叶片的长度为5米，宽度从中心位置往外越来越细，不能小于2米，不能大于5米。
79.该实施例中，预设阈值可以是0.8。
80.该实施例中，稳定性评估条件比如是叶片数量过多或者是叶片面积过大，会导致重量失衡，进而会限制机组叶片的稳定性，所以稳定性评估条件是保证重量不失衡的情况下，选择合适的叶片数量，比如是3个叶片。
81.该实施例中，关联权重因子是指每个判定指标分别受机组叶片的叶片数量、叶片面积和结构参数的变化的增减幅权重，比如转速稳定判定指标受机组叶片的叶片数量和结构参数的增减幅权重较小，受机组叶片的叶片面积的增减幅权重较大，比如，叶片面积过大，会导致风吹不动叶片，所以受叶片面积的影响大，而叶片数量过多，还是会转动，只是转动的转速小。
82.该实施例中，关联判定指标是指机组叶片的叶片数量、叶片面积和结构参数各自对于机组叶片稳定性的关联参考判定指标。
83.该实施例中，能量转化函数是指机组叶片的采能与叶片数量、叶片面积和结构参数各自在变化时的采集能量转化率变化函数，叶片数量过多、叶片面积过大时，会使集能效率过低，导致能量转化率变低。
84.该实施例中，稳定性限制因子是指会使叶片数量、叶片面积受到影响的因素，比如是叶片数量超过某个阈值就会稳定性降低，叶片面积超过某个阈值面积稳定性也会降低，比如叶片数量超过3，会使叶片摩擦增大，导致机组叶片的稳定性降低，叶片面积若超过50平方米，会使叶片受风面积过大，导致叶片失去稳定性。
85.该实施例中，稳定性评估条件：{数量限制因子、面积限制因子、参数限制因子}。
86.该实施例中，确定在当前地貌下的机组叶片稳定性判定指标集中的每个判定指标分别与机组叶片的叶片数量、叶片面积和结构参数的关联权重因子，具体 包括：建立当前地貌与判定指标的第一关联函数g1(d1，p1)，其中，d1表示当前地貌，p1表示判定指标；基于函数映射数据库，映射得到基于所述第一关联函数g1(d1，p1)的标准叶片数量范围、标准叶片面积范围以及每个结果参数的标准范围；将所述标准叶片数量范围与第一权重赋值表进行比较，设置关于叶片数量的关联权重因子；将所述标准叶片面积范围与第二权重赋值表进行比较，设置关于叶片面积的关联权重因子；将所述每个结构参数的标准范围分别与匹配的第三权重赋值表进行比较，获取得
到针对每个结构参数的第一因子；对所有对因子进行计算，得到关于结构参数的关联权重因子；；其中，表示第i个第一因子；表示第i个第一因子所对应结构参数的参数占比；表示所有第一因子中的最大因子；表示关于结构参数的关联权重因子。
87.该实施例中，函数映射数据库是包含不同的关联函数以及与关联函数所匹配的数量、面积以及参数范围，所以，可以直接获取得到每个判定指标所对应的比较范围。
88.该实施例中，第一权重赋值表、第二权重赋值表以及第三权重赋值表，都是预先设定好的，主要是为了与相关范围进行比较，来确定相应判定指标所对应情况下的权重因子。
89.上述技术方案的有益效果是：通过构建当前地貌模型，仿真吃醋机组叶片的叶片稳定性指标集并且确定每个判定指标与叶片数量和叶片面积的关联权重因子，构建机组叶片的地貌稳定性预测模型，确定稳定性限制因子，生成机组叶片稳定性评估条件，可以快速确定机组叶片是否稳定，及时对机组叶片进行调整，提高集能效率。
90.显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

技术特征：
1.一种机组叶片捕获风能的集能方法，其特征在于，该方法包括：步骤1：获取当前机组叶片所处的当前地理位置，并实时采集当前地理位置的风向和风速；步骤2：对采集的风向进行方向划分，来确定当前机组叶片在各划分方向处的来流风速集；步骤3：根据所述当前机组叶片的振动频率与转速之间的第一函数关系建立构建振动动态模型以及根据转速与功率之间的第二函数关系，构建功率动态模型；步骤4：利用所述振动动态模型和功率动态模型对所述当前机组叶片在各划分方向处的来流风速集进行分析，确定出最优风能捕获角度；步骤5：根据所述最优风能捕获角度的目标来流风速，向所述当前机组叶片设置工作参数，并根据所述工作参数控制当前机组叶片进行集能。2.根据权利要求1所述的机组叶片捕获风能的集能方法，其特征在于，获取当前机组叶片所处的当前地理位置，并实时采集当前地理位置的风向和风速，包括：利用经纬度确定当前机组叶片所处的当前地理位置，并用指南针确定当前地理位置的各个朝向；将所述各个朝向标记在所述当前机组叶片所对应事先部署好的风向标的底座，获取所述当前地理位置的风向；获取传感器叶轮的转动信号，并将叶轮的转动信号转换为电信号；将所述电信号传递至处理器，确定风速。3.根据权利要求1所述的机组叶片捕获风能的集能方法，其特征在于，对采集的风向进行方向划分，来确定当前机组叶片在各划分方向处的来流风速集，包括：获取指定时间段内的风向测量数据；基于所述风向测量数据获取完整采样周期内的来风方向，并将属于同个区间角度的来风方向进行整合；基于整合结果，确定所述同个区间角度下的不同划分角度的风速；将同划分角度下的所有风速进行整合，生成当前机组叶片在相应划分方向处的来流风速集。4.根据权利要求1所述的机组叶片捕获风能的集能方法，其特征在于，根据所述当前机组叶片的振动频率与转速之间的第一函数关系建立构建振动动态模型以及根据转速与功率之间的第二函数关系，构建功率动态模型，包括：根据第一函数关系确定机组叶片的振动频率和转速之间的第一正比变化比例；基于所述第一正比变化比例构建振动动态模型；根据第二函数关系确定机组叶片的功率和转速之间的第二正比变化比例；基于所述第二正比变化比例构建功率动态模型。5.根据权利要求1所述的机组叶片捕获风能的集能方法，其特征在于，利用所述振动动态模型和功率动态模型对所述当前机组叶片在各划分方向处的来流风速集进行分析，确定出最优风能捕获角度，包括：利用所述振动动态模型模拟出不同振动频率下的机组叶片转速集；根据当前机组叶片的叶片数量、叶片面积和结构参数生成机组叶片稳定性评估条件；
基于所述机组叶片稳定性评估条件在机组叶片转速集中选择出多个符合条件的第一转速点；利用所述功率动态模型模拟出不同功耗下的机组叶片转速集；根据当前机组叶片的功耗相关参数生成机组叶片使用成本评估条件；基于所述机组叶片使用成本评估条件在机组叶片转速集中选择出多个符合条件的第二转速点；选择第一转速点和第二转速点中共同存在的多个第三转速点；从所述多个第三转速点中选取稳定性最高且成本最低的第四转速点；调用经验库确定第四转速点在各划分方向处的集能效率；选择最佳集能效率对应的方向作为最优风能捕获方向；确定最优风能捕获方向的坐标角度作为最优风能捕获角度。6.根据权利要求1所述的机组叶片捕获风能的集能方法，其特征在于，根据所述最优风能捕获角度的目标来流风速，向所述当前机组叶片设置工作参数，并根据所述工作参数控制当前机组叶片进行集能，包括：根据所述最优风能捕获角度的目标来流风速确定当前机组叶片的最佳使用长度和最佳风力受阻面积；根据所述最佳使用长度和最佳风力受阻面积，设置机组叶片的当下调节长度和当下叶片调节面积，控制当前机组叶片进行集能。7.根据权利要求6所述的机组叶片捕获风能的集能方法，其特征在于，还包括：设置桨距角寻优条件，以寻优条件调整当前机组叶片的桨距角为目标桨距角；获取当前机组叶片的扫风面积及风电场空气密度；基于所述目标桨距角选取多个测量点；根据多个测量点的采样数据计算采样时间段内的平均风速以及采样时间段内机组叶片的平均功率；基于所述机组叶片的扫风面积、风电场空气密度、平均风速及平均功率，计算出目标桨距角下的风能利用率。8.根据权利要求5所述的机组叶片捕获风能的集能方法，其特征在于，根据当前机组叶片的叶片数量、叶片面积和结构参数生成机组叶片稳定性评估条件，包括：确定当前机组叶片所处的当前地理位置的地貌类型；根据所述地貌类型以及当前地理地貌，构建当前地理位置的地貌模型；利用工程仿真软件基于地貌模型仿真出在当前地貌下的机组叶片稳定性判定指标集；确定在当前地貌下的机组叶片稳定性判定指标集中的每个判定指标分别与机组叶片的叶片数量、叶片面积和结构参数的关联权重因子；分别选择与机组叶片的叶片数量、叶片面积和结构参数各自的关联权重因子都大于等于预设阈值的多个目标判定指标作为关联判定指标；根据机组叶片的叶片数量、叶片面积和结构参数各自的关联判定指标构建机组叶片的地貌稳定性预测模型；确定机组叶片的采能与叶片数量、叶片面积和结构参数之间的能量转化函数，根据能量转化函数确定叶片数量、叶片面积和结构参数各自的稳定性限制因子；
将叶片数量、叶片面积和结构参数各自的稳定性限制因子导入到机组叶片的地貌稳定性预测模型的模型节点中，以及将当前机组叶片的叶片数量、叶片面积和结构参数输入到机组叶片的地貌稳定性预测模型中，确定叶片数量、叶片面积和结构参数各自的当前稳定性限制因子；根据叶片数量、叶片面积和结构参数各自的当前稳定性限制因子生成机组叶片稳定性评估条件。

技术总结
本发明提供了一种机组叶片捕获风能的集能方法，属于风力发电技术领域，其方法包括：通过获取机组叶片的当前地理位置并采集当前地理位置的风向和风速；对采集的风向进行方向划分，确定机组叶片在各划分方向处的来流风速集；根据机组叶片的振动频率与转速之间的关系构建振动动态模型以及根据转速与功率之间的关系构建功率动态模型；利用振动动态模型和功率动态模型对来流风速集分析获取最优风能捕获角度；根据最优风能捕获角度的目标来流风速，向机组叶片设置工作参数，并根据工作参数控制机组叶片来集能。解决风力过大或风向与叶片不适配时，使风电机组产生振动，长时间振动会使风电机组损坏，但对风电机组制动又会导致风能捕获利用率低的问题。风能捕获利用率低的问题。风能捕获利用率低的问题。


技术研发人员：宋杰 余小明 姚天龙 潘强 张亚平 杜洪杰 张海 杜海
受保护的技术使用者：华能新疆青河风力发电有限公司
技术研发日：2023.05.22
技术公布日：2023/6/26