[发明专利]一种风电机组数字孪生仿真方法及系统

说明书

本发明公开了一种风电机组数字孪生仿真方法及系统，方法包括：1)获取实物风电机组的多维度数据源，具体包括风电场测试数据、测风数据、风电机组状态监测数据和风电机组主控数据；2)根据实物风电机组的多维度数据源，提取风电机组动力学特征参数；3)将所述多维度数据源和风电机组动力学特征参数输入至预先构建的风电机组数字孪生仿真模型中，对风电机组数字孪生仿真模型进行实时修正；4)基于风电机组数字孪生仿真模型进行仿真分析，得到仿真运行结果，基于仿真运行结果对风电机组进行监测、诊断、预测或优化。本发明能够实现风电机组的实时动态监测和智能化运维，对降低风电场运维成本、提升机组发电量和寿命具有显著意义。

技术领域

本发明主要涉及风力发电机技术领域，具体涉及一种风电机组数字孪生仿真方法及系统。

背景技术

随着风电技术的迅猛发展，风电装机容量急剧增加，随之而来的风电运维压力也与日俱增，风电机组故障发现不及时、定位不准确、维护不到位等问题直接影响到风电场的经济效益。为了保证风电机组安全、高效、可靠的运行，急需一种更为高效的实时动态监测和智能化运维的方式。

目前现有的技术方案多是针对风电机组关键部件和系统建立物理模型，根据离线数据源复现机组的运行状态，实现机组的故障诊断；或者通过传感器实时监测机组的运行状态来实现机组的状态监测。以上技术大多数是针对风电机组特定部件和系统开发，多用于机组部件设计和静态性能分析，往往不具备实时运行能力；即使可以捕获机组动态性能，但由于基于传感器的监测系统是一种滞后控制系统，面对于突发的极端荷载，很有可能在控制系统给出指令前，机组便已遭受到破坏与损伤。

发明内容

本发明要解决的技术问题就在于：针对现有技术存在的技术问题，本发明提供一种对机组进行精准监测、诊断、预测或优化的风电机组数字孪生仿真方法及系统。

为解决上述技术问题，本发明提出的技术方案为：

一种风电机组数字孪生仿真方法，包括步骤：

1)获取实物风电机组的多维度数据源；多维度数据源包括风电场测试数据、测风数据、风电机组状态监测数据、风电机组主控数据中的一种或多种；

2)根据实物风电机组的多维度数据源，提取风电机组动力学特征参数；

3)将所述多维度数据源和风电机组动力学特征参数输入至预先构建的风电机组数字孪生仿真模型中，对风电机组数字孪生仿真模型进行实时修正；

4)基于风电机组数字孪生仿真模型进行仿真分析，得到仿真运行结果，基于仿真运行结果对风电机组进行监测、诊断、预测或优化。

优选地，在步骤3)中，风电机组数字孪生仿真模型的构建过程如下：

3.1)从风电机组的关键部件机理建模出发，构建风电机组子系统与多系统集成动力学模型，最终建立风电机组初始机理模型；

3.2)基于步骤2)中提取的机组动力学特征参数，对风电机组初始机理模型进行实时修正，得到风电机组数字孪生仿真模型；

3.3)基于风电机组数字孪生仿真模型，对机组运行状态进行实时仿真，输出机组的时域仿真结果；

3.4)将机组的时域仿真结果与步骤1)中的多维度数据源进行对比分析，将根据对比分析结果迭代修正风电机组数字孪生仿真模型。

优选地，所述风电机组数字孪生仿真模型包括风电机组仿真模型、机理模型、控制模型和数据驱动模型。

优选地，在步骤1)中，风电场测试数据包括叶片载荷、主轴载荷、塔筒载荷和功率；测风数据包含风速、风向、大气压和温度；风电机组状态监测数据包括风轮振动信号、传动链振动信号、塔筒振动信号、油液温度和噪声；风电机组主控数据包括风轮转速、变桨参数、发电机转速和变流器参数。