激光雷达-Armax模型预测风机轮毂风速方法

"基于激光雷达-Armax的风机轮毂处有效风速预测，通过粒子群优化算法改进的Armax模型提高风速预测的实时性和准确性。" 在风能行业中，准确预测风电机组轮毂处的有效风速是至关重要的，因为这直接影响到风力发电的效率和风电系统的稳定性。然而，由于轮毂高度的特殊性，直接测量风速面临很大的困难。传统的风速估计方法，如基于涡度探头或机械风速仪的测量，往往存在明显的滞后性，无法提供及时的风场信息。 激光雷达（Light Detection and Ranging, LiDAR）技术为解决这一问题提供了新的可能。激光雷达能够远距离测量风速，通过发射激光束并分析其回波信号，可以获取空间中的风速分布。然而，泰勒冻结湍流假设简化了风场的动态特性，导致从雷达测量点到轮毂处的风场结构变化被忽视，从而影响了风速预测的精度。 针对以上问题，该研究提出了一个基于自回归移动平均与外源输入（Auto-Regressive Moving Average with eXogenous inputs, ARMAX）模型的方法。ARMAX模型是一种统计建模工具，能够考虑时间序列数据的线性和非线性关系，以及外部输入的影响。在这个场景下，外部输入可能是激光雷达测得的风速数据。为了优化模型参数，研究采用了粒子群优化算法。这种算法模拟群体智能，寻找最优解，但原始的粒子群算法可能会陷入局部最优，因此，研究人员对惯性权重进行了改进，以增强全局搜索能力，避免早熟收敛。 在风电系统控制中，实时性和快速响应至关重要。通过建立的ARMAX模型，可以提前一步预测轮毂处的有效风速，满足控制系统的需求。研究使用Fast和Matlab/Simulink软件进行联合仿真，选取平均风速7 m/s、湍流强度为A类级别的典型风况。仿真实验结果显示，提出的方法在实时性和准确性上均优于传统风速估计方法，验证了其优越性能。 总结来说，这篇论文介绍了一种结合激光雷达和改进的ARMAX模型的新方法，用于预测风电机组轮毂处的有效风速，旨在提高风能转换的效率和风电场的运营可靠性。该方法不仅克服了传统风速测量的局限性，还通过优化算法提高了预测精度，对于风能领域的研究和实践具有积极意义。