风电机组齿轮箱油温异常分析方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种风电机组齿轮箱油温异常分析方法及装置。所述方法包括：提取检测数据中高叶轮转速段数据，分析齿轮箱油温信号连续上升片段中的温度变化特征；提取检测数据中低叶轮转速段数据，统计齿轮箱油温信号在各转速分段中的分布特征；将所述温度变化特征，以及所述分布特征与历史数据中齿轮箱正常运行时的油温变化和分布标准限值进行比对，判定检测数据中齿轮箱油温变化和分布是否异常。本发明专利技术提供的风电机组齿轮箱油温异常分析方法及装置能够实现有效提高齿轮箱油温异常检测和故障预警准确率的目的。

Analysis method and device of abnormal oil temperature in gearbox of wind turbine

【技术实现步骤摘要】
风电机组齿轮箱油温异常分析方法及装置
本专利技术涉及风力发电
，特别是涉及一种风电机组齿轮箱油温异常分析方法及装置。
技术介绍
齿轮箱作为兆瓦级双馈型风力发电机组的核心大部件之一，其可靠性对整机稳定运行起着至关重要的作用。随着现场机组运行年限的增加，由于冷却器散热能力减弱、温控阀失效、油品质量降低以及其它环境因素的变化会导致齿轮箱油温高故障愈发频繁，从而严重影响机组发电量和风电场经济效益。那么，如何在不增加额外专业测量和预警设备的前提下，通过对机组运行数据的监控，采用有针对性的数据分析算法准确识别齿轮箱油温异常变化特征并能够有效预警齿轮箱油温高故障就成了亟待解决的问题。目前业内常见的基于细分工况的风电机组齿轮箱油温异常分析方法思路主要是：使用机组历史运行数据，以对齿轮箱油温影响显著的因素(例如风速、有功功率、叶轮转速、发电机扭矩、环境温度等)为细分工况的依据，建立齿轮箱油温与某一个或多个影响因素的若干小分段(片段)之间的联合分布对应关系，确定不同工况下齿轮箱油温分布的正常与异常区分标准，用来监测现场机组齿轮箱油温变化情况，识别其异常特征并实现故障预警。该类算法在建立齿轮箱油温与影响因素之间的联合分布对应关系时往往需要做多维度的细化工况处理。比如针对某容量为1500kW的风电机组建立齿轮箱油温与有功功率、环境温度之间的联合分布对应关系。若考虑：齿轮箱油温从30℃变化到80℃，以每10℃划分一个片段；有功功率变化区间为0kW-1500kW，功率每100kW为一个区间；环境温度从-30℃到50℃变化，每10℃一个分段。此对应关系中就有5×15×8＝600个三维度的细化工况分仓。因而，为使每个分仓内都能得到较为准确的数据分布统计标准值(比如均值、标准差、方差等)，则需要大量该机型机组的历史运行数据，这就大大增加了算法模型定标和训练的难度。除此之外，该类算法只实现了数据多维度工况的细化，但并未考虑齿轮箱油温自身变化(比如齿轮箱油温升高和降低过程)以及机组控制策略变化(比如机组限功率状态)对细化工况仓内齿轮箱油温数据分布的影响，这都会对工况仓内齿轮箱油温分布标准值的精确度和预警策略的准确度有严重影响。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种风电机组齿轮箱油温异常分析方法及装置，能够实现有效提高齿轮箱油温异常检测和故障预警准确率的目的。为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种风电机组齿轮箱油温异常分析方法，所述方法包括：提取检测数据中高叶轮转速段数据，分析齿轮箱油温信号连续上升片段中的温度变化特征；提取检测数据中低叶轮转速段数据，统计齿轮箱油温信号在各转速分段中的分布特征；将所述温度变化特征，以及所述分布特征与历史数据中齿轮箱正常运行时的油温变化和分布标准限值进行比对，判定检测数据中齿轮箱油温变化和分布是否异常。在一些实施方式中，提取检测数据中高叶轮转速段数据，分析齿轮箱油温信号连续上升片段中的温度变化特征，包括：提取将叶轮转速数据确定为高叶轮转速段数据的转速划分值；根据检测数据的时间戳定义并划分齿轮箱油温连续变化的时序片段；从所述时序片段中识别出齿轮箱油温连续上升的时序片段；基于历史数据确定所述时序片段的齿轮箱温度连续变化阈值；确定所述时序片段的齿轮箱油温高故障限值。在一些实施方式中，所述齿轮箱温度连续变化阈值是根据大量机组历史运行数据中齿轮箱油温异常和正常的变化特征进行k-均值聚类分析，并考量不同容量机型的控制策略对齿轮箱油温限值的设定而确定。在一些实施方式中，根据待检测数据的时间戳定义并划分齿轮箱油温连续变化的时序片段，包括：在待检数据中计算相邻两行的时间戳差值和齿轮箱油温差值；挑出时间差值大于时间窗或齿轮箱油温差值的绝对值大于齿轮箱油温变化窗的位置作为待检数据连续片段的划分节点；根据数据时间起止点和节点划分出待检数据连续片段，并做好片段的标记。在一些实施方式中，从所述时序片段中识别出齿轮箱油温连续上升的时序片段，包括：识别时序片段中齿轮箱油温起止变化率大于等于0和齿轮箱油温极值变化率大于等于0同时满足；如果是，则可以近似定义所述时序片段为齿轮箱油温连续上升的片段并做好标记。在一些实施方式中，提取检测数据中低叶轮转速段数据，统计齿轮箱油温信号在各转速分段中的分布特征，包括：对各转速仓内的齿轮箱油温数据进行正态分布分析和四分位箱线图分析，统计出每个转速仓内齿轮箱油温数据的基本分布指标；根据大量机组历史运行数据中齿轮箱正常运行状态下的齿轮箱油温随叶轮转速分仓统计分析结果，确定出每个叶轮转速仓内齿轮箱油温数据正常分布标准限值。在一些实施方式中，提取检测数据中低叶轮转速段数据，统计齿轮箱油温信号在各转速分段中的分布特征，还包括：将分布标准限值与检测数据中每个转速仓内的齿轮箱油温分布限值进行比较，统计检测数据中齿轮箱油温上限值超过标准值的仓位个数总和。在一些实施方式中，将所述温度变化特征，以及所述分布特征与历史数据中齿轮箱正常运行时的油温变化和分布标准限值进行比对，判定检测数据中齿轮箱油温变化和分布是否异常，包括：异常模式检测结果中寄存着当前待检数据基本信息及第一异常模式和第二异常模式的检测结果，真表示存在异常，假表示正常；判断第一异常模式的检测结果是否为真，如果是，则直接触发预警；如果第一异常模式的检测结果为假，则接着判断第二异常模式的检测结果；如果未触发预警，则在模型运行日志中的对应位置存储预警结果为假；如果触发预警，则在模型运行日志中的对应位置存储预警结果为真。在一些实施方式中，还包括：根据叶轮的历史转速，对历史转速数据进行分仓。此外，本专利技术还提供了一种风电机组齿轮箱油温异常分析装置，所述装置包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现根据前文所述的风电机组齿轮箱油温异常分析方法。采用这样的设计后，本专利技术至少具有以下优点：本专利技术基于机组SCADA历史运行数据，以叶轮转速为细化工况的依据，同时区分高、低转速段的异常模式识别算法，分别检测齿轮箱油温信号连续上升片段中的温度异常变化和齿轮箱油温信号各转速仓的异常分布情况，以此实现有效提高齿轮箱油温异常检测和故障预警准确率的目的。附图说明上述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，以下结合附图与具体实施方式对本专利技术作进一步的详细说明。图1是本专利技术提供的风电机组齿轮箱油温异常分析方法的流程图；图2是本专利技术提供的风电机组齿轮箱油温异常识别及预警方法的流程总图；图3是本专利技术提供的风电机组齿轮箱油温异常检测算法的流程图；图4是本专利技术提供的风电机组齿轮箱油温异常预警策略的流程图；图5是本专利技术提供的风电机组齿轮箱油温异常分析装置的结构图。具体实施方式以下结合附图对本专利技术的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。图1示出了本专利技术提供的风电机组齿轮本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种风电机组齿轮箱油温异常分析方法，其特征在于，包括：/n提取检测数据中高叶轮转速段数据，分析齿轮箱油温信号连续上升片段中的温度变化特征；/n提取检测数据中低叶轮转速段数据，统计齿轮箱油温信号在各转速分段中的分布特征；/n将所述温度变化特征，以及所述分布特征与历史数据中齿轮箱正常运行时的油温变化和分布标准限值进行比对，判定检测数据中齿轮箱油温变化和分布是否异常。/n

【技术特征摘要】
1.一种风电机组齿轮箱油温异常分析方法，其特征在于，包括：
提取检测数据中高叶轮转速段数据，分析齿轮箱油温信号连续上升片段中的温度变化特征；
提取检测数据中低叶轮转速段数据，统计齿轮箱油温信号在各转速分段中的分布特征；
将所述温度变化特征，以及所述分布特征与历史数据中齿轮箱正常运行时的油温变化和分布标准限值进行比对，判定检测数据中齿轮箱油温变化和分布是否异常。


2.根据权利要求1所述的风电机组齿轮箱油温异常分析方法，其特征在于，提取检测数据中高叶轮转速段数据，分析齿轮箱油温信号连续上升片段中的温度变化特征，包括：
提取将叶轮转速数据确定为高叶轮转速段数据的转速划分值；
根据检测数据的时间戳定义并划分齿轮箱油温连续变化的时序片段；
从所述时序片段中识别出齿轮箱油温连续上升的时序片段；
基于历史数据确定所述时序片段的齿轮箱温度连续变化阈值；
确定所述时序片段的齿轮箱油温高故障限值。


3.根据权利要求2所述的风电机组齿轮箱油温异常分析方法，其特征在于，所述齿轮箱温度连续变化阈值是根据大量机组历史运行数据中齿轮箱油温异常和正常的变化特征进行k-均值聚类分析，并考量不同容量机型的控制策略对齿轮箱油温限值的设定而确定。


4.根据权利要求2所述的风电机组齿轮箱油温异常分析方法，其特征在于，根据检测数据的时间戳定义并划分齿轮箱油温连续变化的时序片段，包括：
在检测数据中计算相邻两行的时间戳差值和齿轮箱油温差值；
挑出时间差值大于时间窗或齿轮箱油温差值的绝对值大于齿轮箱油温变化窗的位置作为检测数据连续片段的划分节点；
根据数据时间起止点和节点划分出检测数据连续片段，并做好片段的标记。


5.根据权利要求2所述的风电机组齿轮箱油温异常分析方法，其特征在于，从所述时序片段中识别出齿轮箱油温连续上升的时序片段，包括：
识别时序片段中齿轮箱油温起止变化率大于等于0和齿轮箱油温极值变化率大于等于0同时满足；
如果是，则可以近似定义所述时序片段为齿轮箱油温连续上升的片段并做好标记。...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁凌，褚景春，张斌，
申请(专利权)人：国电联合动力技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11