The invention discloses a diagnosis method and system for unbalanced wind turbines of wind turbines. The method includes: S1. Obtaining state data of multiple wind turbines in time series; the state data include wind speed, power generation and cabin sloshing acceleration; S2. Dividing the wind speed and power generation into separate intervals, calculating the cabin sloshing acceleration in the said region. The outlier characteristics of the data values of each wind turbine are analyzed, and the corresponding data values with outlier characteristics are judged to be fault units. It has the advantages of simpler deployment, more robust diagnosis effect and less vulnerable to short-term abnormal signal during unit operation.
【技术实现步骤摘要】
一种风力发电机组风轮不平衡的诊断方法及系统
本专利技术涉及风力发电机组故障诊断
，尤其涉及一种风力发电机组风轮不平衡的诊断方法及系统。
技术介绍
风力发电机组常年运行过程中，由于受到空气动力和恶劣环境的影响，可能出现各种故障，风力发电机组的状态监测和故障诊断已经成为必不可少的环节。绝大多数的叶片故障如破损、覆冰、雷击、叶片安装误差等故障都表现为风轮的质量不平衡或气动不平衡，不平衡的风轮旋转将给风力发电机组的各部件带来更高的疲劳载荷，引发结构的过早损伤，严重情况下甚至可能诱发倒塔等恶性事故。风轮的质量不平衡故障是由于叶片加工制造不够精确、叶片结冰和叶片疲劳损伤等造成；风轮的气动不平衡由于风剪切、翼型改变、叶片安装角错误或变桨执行机构误动作等造成。如能准确检测机组运行期间的风轮不平衡故障，可以及时识别出各种叶片故障，进而在很大程度上防止故障扩散避免造成更大损失。近些年业内研究机构和公司相继开发了一些风电叶片监控设备，主要采用视频，应变片，声音等方式进行检测，也有风机生产厂家在生产叶片的时候预埋光纤传感器，以获得叶片的运行状态信息。但目前的绝大多数检测手段不但价格...
【技术保护点】
1.一种风力发电机组风轮不平衡的诊断方法，其特征在于，包括：S1. 获取多台风力发电机组的按时间序列的状态数据；所述状态数据包括风速、发电功率、机舱晃动加速度；S2. 对所述风速和发电功率离散化为独立的区间，计算所述机舱晃动加速度在所述区间的数据值；S3. 对各台风力发电机组的所述数据值进行离群特征分析，判断具备离群特征的数据值对应的风力发电机组为故障机组。
【技术特征摘要】
1.一种风力发电机组风轮不平衡的诊断方法，其特征在于，包括：S1.获取多台风力发电机组的按时间序列的状态数据；所述状态数据包括风速、发电功率、机舱晃动加速度；S2.对所述风速和发电功率离散化为独立的区间，计算所述机舱晃动加速度在所述区间的数据值；S3.对各台风力发电机组的所述数据值进行离群特征分析，判断具备离群特征的数据值对应的风力发电机组为故障机组。2.根据权利要求1所述的风力发电机组风轮不平衡的诊断方法，其特征在于：所述机舱晃动加速度包括机舱前后方向晃动加速度、机舱左右方向晃动加速度。3.根据权利要求2所述的风力发电机组风轮不平衡的诊断方法，其特征在于：所述按时间序列的状态数据优选为大于一天的数据；进一步的优选为大于一天，小于三个月的数据。4.根据权利要求3所述的风力发电机组风轮不平衡的诊断方法，其特征在于：所述按时间序列的状态数据可以为全部状态数据中具有预设时间段内的数据；所述按时间序列的状态数据可以为全部状态数据中预设工况下的数据；所述按时间序列的状态数据为满足预设数据采样率采样的数据。5.根据权利要求4所述的风力发电机组风轮不平衡的诊断方法，其特征在于：所述预设工况是由至少一个预定的工况参数所确定的工况，所述预定的工况参数包括：主控制器状态、发电功率、风轮转速、发电机转速；所述预设数据采样率优选为大于0.1赫兹。6.根据权利要求5所述的风力发电机组风轮不平衡的诊断方法，其特征在于：在步骤S1中，还包括对所述风速和发电功率的数据进行平滑处理，以消除风力发电机组运行过程中固有的高频波动；所述平滑处理方法包括滑动窗口平均的平滑算法；优选地，平滑处理方法为降时间尺度平均聚合处理算法。7.根据权利要求6所述的风力发电机组风轮不平衡的诊断方法，其特征在于：步骤S1中，还包括对所述机舱晃动加速度进行时域变换；优选地，所述时域变换方法包括：降尺度计算秒级粒度的机舱晃动加速度的每分钟的有效值或标准差。8.根据权利要求7所述的风力发电机组风轮不平衡的诊断方法，其特征在于：步骤S1中所述平滑处理后的风速和发电功率和所述时域变换后的机舱晃动加速度的时间戳对齐。9.根据权利要求8所述的风力发电机组风轮不平衡的诊断方法，其特征在于：步骤S2中所述离散化采用等距分箱算法；所述机舱晃动加速度在所述区间的数据值优选为区间内的平均值。10.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩德海，陈亚楠，闫慧丽，何志强，胡婵娟，高首聪，王靛，
申请(专利权)人：中车株洲电力机车研究所有限公司，
类型：发明
国别省市：湖南,43
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