风力发电机组变桨异常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一种风力发电机组变桨异常的识别方法及装置，该方法包括：获取风力发电机组的变桨速度信号；根据变桨速度信号确定是否发生变桨异常，变桨异常包括变桨速度小齿异常或变桨速度尖峰异常，能够在风力发电机组发生变桨故障前处于变桨异常状态时，快速识别出该变桨异常状态，特别是识别出变桨速度小齿异常或变桨速度尖峰异常，进而能够及时对变桨异常状态进行处理，有效防止变桨电机等关键部件的损坏，并有效提高风力发电机组输出的有功功率。

Method and device for identifying abnormal pitch of wind turbine generator

The embodiment of the invention provides a wind turbine blade anomaly recognition method and device, the method comprises: a variable pitch wind turbine speed signal acquisition; according to determine whether the occurrence of abnormal signal variable pitch propeller speed and pitch abnormalities including the pitch or pitch speed speed small abnormal peak anomalies can occur in the wind turbine at variable propeller pitch before the failure of the abnormal state, quickly identify the pitch abnormal state, especially to identify the pitch or pitch speed speed small abnormal peak anomaly, and timely to pitch the abnormal state, effectively prevent damage to become key components of motor propeller, and effectively improve the the output of the active power of wind turbine.

【技术实现步骤摘要】
风力发电机组变桨异常的识别方法及装置
本专利技术实施例涉及风力发电
，尤其涉及一种风力发电机组变桨异常的识别方法及装置。
技术介绍
风力发电机组的变桨控制是根据风速来确定变桨速度，进而对桨叶的桨距角进行调整的过程。变桨控制的原理为：机舱上面的风速仪测量风速，把风速信息传送到塔底柜，塔底柜中的控制器对风速信息进行分析并计算出变桨速度需求值，并把变桨速度需求值传送到轮毂变桨系统的中心箱，中心箱将变桨速度需求值转送给3个轴箱，轴箱根据变桨速度需求值通过变桨驱动来调节桨叶的桨距角。通过变桨控制，一方面可以改变风力发电机组的转速和功率输出，另一方面还可以改变风力发电机组的受力。调整后的桨叶的桨距角在0度到90度之间。在桨叶位于做功位置时桨叶最大的面积几乎是朝着风向的，着风面积最大。当利用桨叶刹车时，桨叶的前端是朝着风向的，着风面积最小。目前风力发电机组的变桨控制中对变桨异常的判断是故障级别的，即当变桨出现明确的故障特征时执行故障停机，这种对变桨的处理方法无法从早期识别出异常状态，若风力发电机组长期运行在该状态下，会导致风力发电机组的输出的有功功率下降，并导致变桨电机等关键部件的损坏。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种风力发电机组变桨异常的识别方法及装置，解决了现有技术中的变桨处理方法无法从早期识别出异常状态，使风力发电机组长期运行在异常状态下导致风力发电机组输出的有功功率下降，变桨电机等关键部件的损坏的技术问题。第一方面，本专利技术实施例提供一种风力发电机组变桨异常的识别方法，包括：获取风力发电机组的变桨速度信号；根据所述变桨速度信号确定是否发生变桨异常，所述变桨异常包括变桨速度小齿异常或变桨速度尖峰异常。其中，变桨速度小齿异常为在所述变桨速度信号中存在连续的低幅值波动信号；变桨速度尖峰异常为在所述变桨速度信号中存在突发的高幅值信号。第二方面，本专利技术实施例提供一种风力发电机组变桨异常的识别装置，包括：变桨速度信号获取程序模块，用于获取风力发电机组的变桨速度信号；变桨异常识别程序模块，用于根据所述变桨速度信号确定是否发生变桨异常，所述变桨异常包括变桨速度小齿异常或变桨速度尖峰异常。第三方面，本专利技术实施例提供了一种计算机设备，包括处理器和存储计算机指令的存储器，所述计算机指令被处理器运行时，处理器执行如上所述方法。第四方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如上所述的方法。本专利技术实施例提供一种风力发电机组变桨异常的识别方法及装置，通过获取风力发电机组的变桨速度信号；根据变桨速度信号确定是否发生变桨异常，变桨异常包括变桨速度小齿异常或变桨速度尖峰异常，能够在风力发电机组发生变桨故障前处于变桨异常状态时，快速识别出该变桨异常状态，特别是识别出变桨速度小齿异常或变桨速度尖峰异常，进而能够及时对变桨异常状态进行处理，有效防止变桨电机等关键部件的损坏，并有效提高风力发电机组输出的有功功率。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术风力发电机组变桨异常的识别方法实施例一的流程图；图2为本专利技术实施例一中变桨正常状态下的变桨速度信号的示意图；图3为本专利技术实施例一中变桨异常状态下的变桨速度小齿信号的示意图；图4为本专利技术实施例一中变桨异常状态下的变桨速度尖峰信号的示意图；图5为本专利技术风力发电机组变桨异常的识别方法实施例二的流程图；图6为本专利技术风力发电机组变桨异常的识别装置实施例一的结构示意图；图7为本专利技术风力发电机组变桨异常的识别装置实施例二的结构示意图；图8为本专利技术计算机设备实施例一的结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。应当理解，本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。为了清楚起见，首先说明本专利技术使用的特定词或短语的定义。变桨速度小齿异常：在变桨速度小齿异常为在所述变桨速度信号中存在连续的低幅值波动信号，该波形表现为锯齿状。变桨速度尖峰异常：在变桨速度信号中存在突发的高幅值信号，该波形表现为尖峰状。本领域技术人员可以理解的是，这里的低幅值波动信号与高幅值信号均是相对于正常的变桨速度信号的幅值来说，其并不存在绝对的界限，本专利技术实施例中对此不作任何限定。图1为本专利技术风力发电机组变桨异常的识别方法实施例一的流程图，如图1所示，本实施例提供的风力发电机组变桨异常的识别方法的执行主体为风力发电机组变桨异常的识别装置，该风力发电机组变桨异常的识别装置可集成在风力发电机组的主控系统中，或者集成在与风力发电机组相连的外部平台上，则本实施例提供的风力发电机组变桨异常的识别方法包括以下几个步骤。步骤101，获取风力发电机组的变桨速度信号。其中，变桨速度信号为由塔底柜中的控制器对风速信息进行分析并计算出的变桨速度需求值信号。本实施例中，风力发电机组的变桨速度信号的获取方式可以为周期性采集的方法或者为从主控存储器中读取风力发电机组故障文件，从风力发电机组的故障文件中的故障记录参数中获取的方法，本实施例中对此不做限定。若风力发电机组的变桨速度信号的获取方式为通过周期性采集的方式获取的，则塔底柜中的控制器根据风速信息实时计算出变桨速度需求值，通过与塔底柜中的控制器进行通信，周期性地采集变桨速度信号。若变桨速度信号的获取方式为从风力发电机组的故障文件的故障记录参数中获取的，则该风力发电机组的故障文件为在风力发电机组发生故障时自动生成的，并存储于机组的主控存储器中。风力发电机组的故障每触发一次，就会有一个故障文件生成，该故障文件记录了风力发电机组每次故障前90s至故障后30s的主要运行参数，这些参数为风力发电机组的故障记录参数，其中包含变桨速度信号，获取最近一次发生故障之前的预设时间段内的变桨速度信号。发生故障之前的预设时间段可以为发生故障前的90s，采样周期可以与控制周期相同，为20ms，则获取的变桨速度信号为离散型信号，并且有4500个数据。图2为本专利技术实施例一中变桨正常状态下的变桨速度信号的示意图，图3为本专利技术实施例一中变桨异常状态下的变桨速度小齿信号的示意图，图4为本专利技术实施例一中本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种风力发电机组变桨异常的识别方法，其特征在于，包括：获取风力发电机组的变桨速度信号；根据所述变桨速度信号确定是否发生变桨异常，所述变桨异常包括变桨速度小齿异常或变桨速度尖峰异常；其中，变桨速度小齿异常为在所述变桨速度信号中存在连续的低幅值波动信号；变桨速度尖峰异常为在所述变桨速度信号中存在突发的高幅值信号。

【技术特征摘要】
1.一种风力发电机组变桨异常的识别方法，其特征在于，包括：获取风力发电机组的变桨速度信号；根据所述变桨速度信号确定是否发生变桨异常，所述变桨异常包括变桨速度小齿异常或变桨速度尖峰异常；其中，变桨速度小齿异常为在所述变桨速度信号中存在连续的低幅值波动信号；变桨速度尖峰异常为在所述变桨速度信号中存在突发的高幅值信号。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取风力发电机组的变桨速度信号，具体包括：读取风力发电机组故障记录参数；从所述故障记录参数中获取风力发电机组发生故障之前的预设时间段内的变桨速度信号。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述变桨异常包括变桨速度小齿异常；所述根据所述变桨速度信号确定是否发生变桨异常具体包括：计算变桨速度信号的周期分量；计算所述周期分量的差分的绝对值，并确定所述绝对值中大于第一小齿异常阈值的差分值的个数；若所述绝对值中大于第一小齿异常阈值的差分值的个数大于所述第二小齿异常阈值，则确定发生变桨速度小齿异常。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述计算变桨速度信号的周期分量，具体包括：采用以下算法中的任意一种：功率谱分析法、自相关函数分析法、方差分析法，计算所述变桨速度信号的周期分量。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述绝对值中大于第一变桨速度小齿异常阈值的差分值的个数之前，还包括：计算所述周期分量的差分的标准差；计算所述标准差和第一预设数值的乘积；将所述乘积和第二预设数值的最大值确定为第一小齿异常阈值。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述绝对值中大于第一小齿异常阈值的差分值的个数之后，还包括：计算所述变桨速度信号的采样时长；将所述采样时长和第三预设数值的乘积确定为第二小齿异常阈值。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述变桨异常包括变桨速度尖峰异常；所述根据所述变桨速度信号确定是否发生变桨异常具体包括：计算所述变桨速度信号的差分；若在所述变桨速度信号的差分中存在大于尖峰异常阈值的差分值，则确定发生变桨速度尖峰异常。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述计算所述变桨速度信号的差分之后，还包括：计算所述差分的标准差；将所述标准差和第四预设数值的乘积确定为尖峰异常阈值。9.根据权利要求7或8所述的方法，其特征在于，所述计算所述变桨速度信号的差分之前，还包括：排除存在识别干扰的非尖峰异常变桨速度信号。10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述排除存在识别干扰的非尖峰异常变桨速度信号，具体包括：若所述变桨速度信号的所有幅值均小于第一预设幅值，则对该变桨速度信号进行排除；或者，若所述变桨速度信号中存在相邻的两个变桨速度幅值，其中一个变桨速度幅值大于或等于第二预设幅值且另一个变桨速度幅值小于或等于第三预设幅值，则对该变桨速度信号进行排除；其中，第二预设幅值大于第三预设幅值。11.一种风力发电机组变桨异常的识别装置，其特征在于，包括：变桨速度信号获取程序模块，用于获取风力发电机组的变桨速度信号；变桨异常识别程序模块，用于根据所述变桨速度信号确定是否发生变桨异常，所述变桨异常包括变桨速度小齿异常或变桨速度尖峰异常；其中，变桨速度小齿异常为在所...

【专利技术属性】
技术研发人员：樊帅，周杰，
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