数据驱动的风电机组偏航参数适应性优化

为了增强风电机组偏航系统自适应水平,提升风能利用率,提出一种基于K近邻聚类(KNN)算法风电机组偏航控制参数优化方法。为准确描述风向变化,建立改进Weibull概率分布建立风向评估模型,即以风向波动的幅值(A)和波动持续时间(T)作为风况的数据标签来描述风向。对比风电机组不同偏航参数下的运行数据确定聚类中心(已知风况下的最佳偏航参数),通过基于KNN算法的风电机组偏航控制参数优化模型,得到不同风况下风电机组最佳的偏航参数。通过对风电机组运行数据进行算例分析表明,该方法高风速时可提升风电机组发电效率,并在低风速时减少偏航启动次数。