风力发电机组的识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种风力发电机组的识别方法及装置。该风力发电机组的识别方法包括：录制调试运维终端周边的声音，生成声音数据；同步采集局域网内各风力发电机组的与声源相关的运行状态量的运行数据；将所述声音数据和各风力发电机组的所述运行状态量的运行数据进行比对，识别出所述调试运维终端当前控制的风力发电机组。本发明专利技术提供的风力发电机组的识别方法及装置，基于声音数据，能够自动识别出调试运维终端当前控制的风力发电机组，不依赖于人工操作环节，因此不容易出错，降低了风力发电机的运行维护的工作难度和风险。

Identification Method and Device of Wind Turbine Generator

The embodiment of the invention provides a method and device for identifying a wind turbine. The identification method of the wind turbine includes recording and debugging the sound around the operation and maintenance terminal, generating sound data, synchronously collecting the operation data of each wind turbine in LAN related to the sound source, and comparing the sound data with the operation data of each wind turbine to identify the current control of the debugging operation and maintenance terminal. The wind turbine is manufactured. The identification method and device of the wind turbine provided by the invention can automatically identify the wind turbine currently controlled by the debugging operation and maintenance terminal based on sound data, which does not depend on the manual operation link, so it is not easy to make mistakes and reduces the difficulty and risk of the operation and maintenance of the wind turbine.

【技术实现步骤摘要】
风力发电机组的识别方法及装置
本专利技术实施例涉及风力发电机组
，尤其涉及一种风力发电机组的识别方法及装置。
技术介绍
如图1所示，在风电场中，为便于监控，通常所有的风力发电机组会接入同一个局域网中，同时会在每一台风力发电机组的电控柜中提供局域网的接入口。出于现场工作需要，调试和运维人员会使用这个接入口接入调试运维终端，来控制当前对应的风力发电机组。现有技术中，由于局域网的对等特性，调试和运维人员通常无法直观的从设备清单中了解当前控制的是哪一台风力发电机组，因此调试和运维人员通常需要记住当前风力发电机组的编号或者IP地址，来辅助自己定位，即确定当前控制的是哪一台风力发电机组。但专利技术人在实现本专利技术的过程中，发现现有技术至少存在如下缺陷：这种方法依赖于人工操作环节，容易出错，因此风力发电机组的运行维护的工作难度和风险较高。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种风力发电机组的识别方法及装置，以较为准确的识别出当前控制的是哪一台风力发电机组，降低了风力发电机的运行维护的工作难度和风险。为达到上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一方面，本专利技术提供一种风力发电机组的识别方法，包括：录制调试运维终端周边的声音，生成声音数据；同步采集局域网内各风力发电机组的与声源相关的运行状态量的运行数据；将所述声音数据和各风力发电机组的所述运行状态量的运行数据进行比对，识别出所述调试运维终端当前控制的风力发电机组。另一方面，本专利技术还提供一种风力发电机组的识别装置，包括：录制模块，用于录制调试运维终端周边的声音，生成声音数据；采集模块，用于同步采集局域网内各风力发电机组的与声源相关的运行状态量的运行数据；识别模块，用于将所述声音数据和各风力发电机组的所述运行状态量的运行数据进行比对，识别出所述调试运维终端当前控制的风力发电机组。本专利技术提供的风力发电机组的识别方法及装置，基于声音数据，能够自动识别出调试运维终端当前控制的风力发电机组，不依赖于人工操作环节，因此不容易出错，降低了风力发电机的运行维护的工作难度和风险。上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本专利技术的具体实施方式。附图说明通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本专利技术的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：图1为风电场监控局域网的结构示意图；图2为本专利技术提供的风力发电机组的识别方法一个实施例的流程示意图；图3为本专利技术提供的风力发电机组的识别方法又一个实施例的流程示意图；图4为图3所示的风力发电机组的识别方法的原理示意图；图5为本专利技术提供的风力发电机组的识别装置一个实施例的结构示意图。具体实施方式下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。下面结合附图对本专利技术实施例风力发电机组的识别方法及装置进行详细描述。实施例一图2为本专利技术提供的风力发电机组的识别方法一个实施例的流程示意图。本专利技术实施例的风力发电机组的识别方法具体可应用于接入风电场监控局域网中的调试运维终端中。如图2所示，本专利技术实施例的风力发电机组的识别方法具体可包括：S201，录制调试运维终端周边的声音，生成声音数据。具体的，录制调试运维终端周边的声音，录制时间可以为设定时长(例如十分钟)，得到声音数据。S202，同步采集局域网内各风力发电机组的与声源相关的运行状态量的运行数据。具体的，在录制声音的同时，采集与设定时长(例如十分钟)相等时长的，风电场监控局域网内各风力发电机组的与声源相关的运行状态量的运行数据。其中，运行状态量具体可包括但不限于以下状态量中的任意一种或多种的组合：机组转速、机组输出功率、桨距角、风速、变流器三相电压、变流器三相电流、塔顶振动、变流器冷却器转速和变流器冷却器温度等。S203，将声音数据和各风力发电机组的运行状态量的运行数据进行比对，识别出调试运维终端当前控制的风力发电机组。具体的，将步骤S201录制得到的声音数据，和步骤S202采集到的各风力发电机组的与声源相关的运行状态量的运行数据，进行比对，将匹配度最高的风力发电机组确定为调试运维终端当前控制的风力发电机组。本专利技术实施例的风力发电机组的识别方法，基于声音数据，能够自动识别出调试运维终端当前控制的风力发电机组，不依赖于人工操作环节，因此不容易出错，降低了风力发电机的运行维护的工作难度和风险。实施例二图3为本专利技术提供的风力发电机组的识别方法又一个实施例的流程示意图。本专利技术实施例的风力发电机组的识别方法具体可应用于接入风电场监控局域网中的调试运维终端中，为图2所示实施例的风力发电机组的识别方法的一种具体实施例方式。如图3所示，本专利技术实施例的风力发电机组的识别方法具体可包括：S301，录制调试运维终端周边的声音，生成声音数据。具体的，步骤S301与实施例一中的步骤S201相同，此处不再赘述。实施例一中的步骤S202具体可包括以下步骤S302-S304。S302，同步采集局域网内各风力发电机组的运行工况信息。具体的，在录制声音的同时，采集与设定时长(例如十分钟)相等时长的，局域网内各风力发电机组的运行工况信息。其中，运行工况信息具体可包括但不限于以下信息中的任意一种或多种的组合：启动信息、停机信息、限功率运行信息和偏航信息等。S303，根据运行工况信息确定需要采集的运行状态量。具体的，根据步骤S302采集的各风力发电机组的运行工况信息，确定需要采集哪些运行状态量的运行数据。S304，采集各风力发电机组的需要采集的运行状态量的运行数据。具体的，根据S303确定的需要采集运行数据的运行状态量，采集各风力发电机组的与需要采集的运行状态量对应的运行数据。实施例一中的步骤S203具体可包括以下步骤S305-S309。S305，对声音数据进行带通滤波处理，提取与多个设定声音频段分别对应的多个参考音频数据，设定声音频段与运行状态量一一对应。具体的，如图4所示，对步骤S301录制生成的声音数据进行带通滤波成分分解处理，得到与多个设定声音频段分别对应的多个参考音频数据。其中，参考音频数据具体可包括但不限于以下数据中的任意一种或多种的组合：叶轮扫掠的低频风剪切塔架的声音数据、机组偏航发出的刹车片的声音数据和塔架摇曳时特定频率的声音等。其中，设定声音频段与运行状态量一一对应，如下表1所示。表1设定声音频段与运行状态量之间的对应关系状态量设定声音频段(kHz)机组转速10～15机组输出功率22～30桨距角25～30变流器三相电压1～15S306，提取参考音频数据中的声强数据。具体的，如图4所示，提取步骤S305得到的每个参考音频数据中的声强(即增益)数据。此处需要说明的是，也可以提取步骤S305得到的每个参考音频数据中的频谱数据、小波谱数据等代替声强(即增益)数据，但具体计算步骤和方法可能有所不同。S本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种风力发电机组的识别方法，其特征在于，包括：录制调试运维终端周边的声音，生成声音数据；同步采集局域网内各风力发电机组的与声源相关的运行状态量的运行数据；将所述声音数据和各风力发电机组的所述运行状态量的运行数据进行比对，识别出所述调试运维终端当前控制的风力发电机组。

【技术特征摘要】
1.一种风力发电机组的识别方法，其特征在于，包括：录制调试运维终端周边的声音，生成声音数据；同步采集局域网内各风力发电机组的与声源相关的运行状态量的运行数据；将所述声音数据和各风力发电机组的所述运行状态量的运行数据进行比对，识别出所述调试运维终端当前控制的风力发电机组。2.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述同步采集局域网内各风力发电机组的与声源相关的运行状态量的运行数据，包括：同步采集局域网内各风力发电机组的运行工况信息；根据所述运行工况信息确定需要采集的运行状态量；采集各风力发电机组的所述需要采集的运行状态量的运行数据。3.根据权利要求2所述的识别方法，其特征在于，所述将所述声音数据和各风力发电机组的所述运行状态量的运行数据进行比对，识别出所述调试运维终端当前控制的风力发电机组，包括：对所述声音数据进行带通滤波处理，提取与多个设定声音频段分别对应的多个参考音频数据，所述设定声音频段与所述运行状态量一一对应；提取所述参考音频数据中的声强数据；根据所述设定声音频段对各风力发电机组的所述运行状态量的运行数据进行处理，得到各风力发电机组的所述运行状态量的变化趋势数据；将与相同运行状态量分别对应的声强数据和各风力发电机组的所述运行状态量的变化趋势数据，进行比对，将匹配度最高的风力发电机组作为该运行状态量对应的候选风力发电机组；根据各运行状态量对应的候选风力发电机组，确定所述调试运维终端当前控制的风力发电机组。4.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述运行状态量包括以下状态量中的任意一种或多种的组合：机组转速、机组输出功率、桨距角、风速、变流器三相电压、变流器三相电流、塔顶振动、变流器冷却器转速和变流器冷却器温度。5.根据权利要求2所述的识别方法，其特征在于，所述运行工况信息包括以下信息中的任意一种或多种的组合：启动信息、停机信息、限功率运行信息和偏航信息。6.根据权利要求3所述的识别方法，其特征在于，所述参考音频数据包括以下数据中的任意一种或多种的组合：叶轮扫掠的低频风剪切塔架的声音数据、机组偏航发出的刹车...

【专利技术属性】
技术研发人员：贺海涛，
申请(专利权)人：北京金风科创风电设备有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11