一种大型风力发电机组安全保护方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种大型风力发电机组安全保护方法，属于风力发电机组的技术领域，该方法包括以下步骤：(A)实时获取风力发电机组的叶根扭矩相关数据文件；(B)对获取的叶根扭矩相关数据文件进行数据建模；(C)通过算法模型实时计算风力发电机组的叶轮转速数据；(D)根据叶轮转速数据，判断叶轮转速是否超速；(E)若判断叶轮转速处在超速运行状态，则立即发出相应的收桨停机信号，对风力发电机组进行实时安全保护，以达到对风力发电机组安全进行实时保护的目的。

A safety protection method and system for large wind turbine

【技术实现步骤摘要】
一种大型风力发电机组安全保护方法及系统
本专利技术属于风力发电机组的
，具体而言，涉及一种大型风力发电机组安全保护方法及系统。
技术介绍
风能是太阳能的一种转换形式，取之不尽、用之不竭，在将风能转换为电能的过程中，不会产生任何有害气体和废料，不污染环境，因而风能的利用受到世界各国政府的广泛重视。风力发电机组发电量的多少与其运行时间直接相关，因而保证风电机组的正常运行对于提升风电经济效益起着至关重要的作用。但因风场多变的风速或者风力发电机组自身故障，将导致风力发电机组叶轮转速发生突变。若不能及时获得风力发电机组叶轮转速数据，对风力发电机组进行处理的话，将会造成十分严重的后果。为了保障风力发电机组的安全运行，需要获取实时风力发电机组的叶轮转速数据，对风力发电机组安全进行实时保护。但是，就实时风力发电机组的叶轮转速数据获取而言，目前普遍采用在风力发电机组安装接近开关的方法。而当接近开关发生故障时，对实时风力发电机组的叶轮转速数据无法获取，进而无法对风力发电机组安全进行实时保护，因此给风力发电机组的运行带来很大的安全隐患。随着风电行业的快速发展，如何保证风力发电机组安全运行已成为目前严峻的问题。因此，冗余一种获取实时风力发电机组叶轮转速数据，对大型风力发电机组进行安全保护的方法就显得十分必要。
技术实现思路
鉴于此，为了解决现有技术存在的上述问题，本专利技术的目的在于提供一种大型风力发电机组安全保护方法及系统以达到对风力发电机组安全进行实时保护的目的。本专利技术所采用的技术方案为：一种大型风力发电机组安全保护方法，该方法包括以下步骤：(A)实时获取风力发电机组的叶根扭矩相关数据文件；(B)对获取的叶根扭矩相关数据文件进行数据建模；(C)通过算法模型实时计算风力发电机组的叶轮转速数据；(D)根据叶轮转速数据，判断叶轮转速是否超速；(E)若判断叶轮转速处在超速运行状态，则立即发出相应的收桨停机信号，对风力发电机组进行实时安全保护。进一步地，所述步骤(B)中的数据建模包括数据分析和数值计算。进一步地，所述数据分析包括：对实时获取的风力发电机组的叶根扭矩相关数据文件进行数据分析，并生成数据分析结果；所述数值计算包括：根据数据分析结果，通过数值计算方法，得到风力发电机组实时的叶轮转速数据。进一步地，所述数据分析通过机器学习算法，对步骤(A)中风力发电机组的多个叶根扭矩相关数据文件分别进行数据分析，并得到相对应的数据分析结果。进一步地，所述数值计算通过相应的数值计算方法，对数据分析结果进行计算，得到相对应的实时风力发电机组的叶轮转速数据。进一步地，所述步骤(D)包括：根据所述叶轮转速数据，并通过规则抽象法对叶轮转速是否超过最大安全阈值转速进行判断。进一步地，该方法还包括在步骤(E)之后的步骤(F)，根据实时的叶轮转速数据，通过规则抽象法对传感器实时叶轮转速数据值进行校正。进一步地，所述规则抽象法为专家经验法或机器学习算法。一种大型风力发电机组安全保护系统，包括信号采集装置、数据存储与管理装置、数据处理装置、超速判断装置、风力发电机组主控装置和故障诊断模块；所述信号采集装置用于在风力发电机组运行过程中实时获取叶根扭矩相关数据文件；所述数据存储与管理装置对当前实时获取的叶根扭矩相关数据文件进行数据存储与管理；所述数据处理装置对当前采集的叶根扭矩相关数据文件进行数据分析，得到相对应的实时风力发电机组的叶轮转速数据；所述超速判断装置用于对叶轮转速数据进行判断，判断是否超过最大安全阈值转速；所述风力发电机组主控装置用于在判断存在叶轮转速超速的情况下，将超速信号变为收桨停机信号，并向风场中控室发出叶轮转速超速报警信号；所述故障诊断模块获取收桨停机信号，执行收桨停机动作，对风力发电机组进行安全保护。进一步地，所述数据处理装置中内置有机器学习算法和数值分析算法；所述超速判断装置中内置有专家经验法或机器学习算法。本专利技术的有益效果为：1.采用本专利技术所提供的大型风力发电机组安全保护方法，通过实时获取风力发电机组的叶根扭矩相关数据文件，不仅可以得到风力发电机组实时的叶轮转速数据，以对实时叶轮转速数据进行分析处理，在叶轮超速运行时收桨停机，实现对风电发电机组的实时安全保护，从而保障了大型风力发电机组安全运行。2.采用本专利技术所提供的大型风力发电机组安全保护方法，根据实时的叶轮转速数据，通过专家经验法或机器学习算法对传感器实时叶轮转速数据值进行校正。3.采用本专利技术所提供的大型风力发电机组安全保护系统，通过信号采集装置、数据存储与管理装置、数据处理装置、超速判断装置、风力发电机组主控装置和故障诊断模块的相互配合，对风力发电机组进行冗余保护并及时发出报警信号，保障风力发电机组安全的运行。附图说明图1是本专利技术所提供的大型风力发电机组安全保护方法的流程框图；图2是本专利技术所提供的大型风力发电机组安全保护系统的系统架构图。具体实施方式下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的模块或具有相同或类似功能的模块。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。相反，本申请的实施例包括落入所附加权利要求书的精神和内涵范围内的所有变化、修改和等同物。实施例1如图1所示，在本实施例中具体提供了一种大型风力发电机组安全保护方法，该方法包括以下步骤：(A)实时获取风力发电机组的叶根扭矩相关数据文件，具体的，从主控模块通过电流实时值进行计算以获取的风力发电机组的叶根扭矩相关数据；(B)对获取的叶根扭矩相关数据文件进行数据建模，数据建模包括数据分析和数值计算；其中，所述数据分析包括：对实时获取的风力发电机组的叶根扭矩相关数据文件进行数据分析，并生成数据分析结果；优选的，所述数据分析通过机器学习算法，对步骤(A)中风力发电机组实时获取的多个叶根扭矩相关数据文件分别进行数据分析，并得到相对应的数据分析结果；其中，机器学习算法首先通过实时获取的叶根扭矩相关数据文件作为输入，通过滤波算法得到合适的叶根扭矩波形数据，并配合实时获取的风速数据以回归算法对叶根扭矩波形数据进行进一步的修正，滤波修正后的叶根扭矩数据波形数据即数据分析结果；所述数值计算包括：根据数据分析结果，通过数值计算方法，得到风力发电机组实时的叶轮转速数据；在本实施例中，数值计算通过相应的数值计算方法，对数据分析结果进行计算，得到相对应的实时风力发电机组的叶轮转速数据。其中，数值计算方法以叶根扭矩数据波形数据作为输入，以风力发电机组实时的叶轮转速数据作为输出，进而后续对风力发电机组的叶轮转速是否超速进行判断。(C)通过算法模型实时计算风力发电机组的叶轮转速数据，算法模型根据步骤(B)中数据建模获取；(D)根据叶轮转速数据本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种大型风力发电机组安全保护方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：/n(A)实时获取风力发电机组的叶根扭矩相关数据文件；/n(B)对获取的叶根扭矩相关数据文件进行数据建模；/n(C)通过算法模型实时计算风力发电机组的叶轮转速数据；/n(D)根据叶轮转速数据，判断叶轮转速是否超速；/n(E)若判断叶轮转速处在超速运行状态，则立即发出相应的收桨停机信号，对风力发电机组进行实时安全保护。/n

【技术特征摘要】
1.一种大型风力发电机组安全保护方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
(A)实时获取风力发电机组的叶根扭矩相关数据文件；
(B)对获取的叶根扭矩相关数据文件进行数据建模；
(C)通过算法模型实时计算风力发电机组的叶轮转速数据；
(D)根据叶轮转速数据，判断叶轮转速是否超速；
(E)若判断叶轮转速处在超速运行状态，则立即发出相应的收桨停机信号，对风力发电机组进行实时安全保护。


2.根据权利要求1所述的大型风力发电机组安全保护方法，其特征在于，所述步骤(B)中的数据建模包括数据分析和数值计算。


3.根据权利要求2所述的大型风力发电机组安全保护方法，其特征在于，所述数据分析包括：对实时获取的风力发电机组的叶根扭矩相关数据文件进行数据分析，并生成数据分析结果；
所述数值计算包括：根据数据分析结果，通过数值计算方法，得到风力发电机组实时的叶轮转速数据。


4.根据权利要求3所述的大型风力发电机组安全保护方法，其特征在于，所述数据分析通过机器学习算法，对步骤(A)中风力发电机组的多个叶根扭矩相关数据文件分别进行数据分析，并得到相对应的数据分析结果。


5.根据权利要求3所述的大型风力发电机组安全保护方法，其特征在于，所述数值计算通过相应的数值计算方法，对数据分析结果进行计算，得到相对应的实时风力发电机组的叶轮转速数据。


6.根据权利要求1所述的大型风力发电机组安全保护方法，其特征在于，所述步骤(D)包括：根据所述叶轮...

【专利技术属性】
技术研发人员：张坤，曾一鸣，宁琨，郭自强，王清照，杨鹤立，李玉霞，廖如霞，贾君实，苏坤林，
申请(专利权)人：东方电气风电有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51