考虑主轴疲劳损伤的海上风电场多周期参考功率调度：一种贪婪算法研究

本文提出一种结合实时疲劳感知与秒级调度的海上风电场参考功率分配优化框架。通过多元回归预测主轴扭矩，融合动静态三点雨流计数（Rain-flow Counting）评估疲劳损伤，并设计贪婪分配算法优化调度方案。实验表明，该方法在100台风机100秒仿真中疲劳损伤降低93.14%，计算时间仅292.36毫秒，显著降低运维成本（O&M Costs），为风机关键部件延寿提供新思路。

　　

Highlight

本研究聚焦海上风电场多周期参考功率调度，以主轴疲劳损伤最小化为目标，提出一种实时疲劳感知的秒级调度框架。通过多元线性回归（MLR）预测主轴扭矩，动态-静态混合三点雨流计数法实时评估累积损伤，并设计贪婪算法快速求解功率分配方案。实验证明，该方法在精度和效率上均显著优于传统策略，为风机关键部件延寿及运维成本（O&M Costs）降低提供了创新解决方案。

Real-time cumulative fatigue damage calculation

本节详细介绍基于扭矩数据实时计算主轴累积疲劳损伤的方法。创新性地结合静态与动态三点雨流计数（Rain-flow Counting），动态跟踪应力幅值S(t)、平均应力幅值S?(t)和循环次数n_F(t)，并定期通过静态计数校准累积结果，确保实时性与准确性兼顾。

Multivariable linear regression prediction of main shaft torque

针对经验公式误差大问题，采用机器学习方法构建多元线性回归（MLR）模型，以风速v_it、低速轴转速ω_r^it、高速轴转速ω_g^it、桨距角β^it及下一时刻输出功率P_out^it+1为特征，预测主轴扭矩。测试集上R2达0.98，平均偏差仅1.24%，显著优于经验公式（偏差6.9%）。

Mathematical models

建立以最小化累积疲劳损伤为目标的优化模型，约束包括总功率匹配调度要求（∑_i∈IP_ref^it = P_t）及单机功率限值（P_min^it ≤ P_ref^it ≤ P_max^it）。将非线性模型转化为线性整数规划，并设计贪婪算法实现秒级求解（100台风机1秒内完成）。

Summary

本文提出一种集成实时疲劳损伤计算的风电场参考功率调度方法，通过多元回归预测扭矩、动静态雨流计数评估损伤、贪婪算法优化分配，显著降低主轴疲劳损伤（较基线减少93.14%），满足秒级调度实时性要求，为风机关键部件延寿及运维成本控制提供了有效解决方案。