识别叶片桨距角偏差及控制风力发电机组的方法及装置制造方法及图纸

提供了一种识别叶片桨距角偏差及控制风力发电机组的方法及装置。所述识别叶片桨距角偏差的方法包括：获取风力发电机组的运行数据；基于获取的运行数据，确定所述风力发电机组的振动信号在叶轮的一倍旋转频率下的能量幅值及在叶轮的三倍旋转频率下的能量幅值；基于确定的在叶轮的一倍旋转频率及三倍旋转频率下的能量幅值，利用预先建立的特定数学模型来确定叶片当前的桨距角绝对偏差角度，其中，叶片当前的桨距角绝对偏差角度为叶片当前的桨距角与最优桨距角之间的偏差。桨距角与最优桨距角之间的偏差。桨距角与最优桨距角之间的偏差。

【技术实现步骤摘要】
识别叶片桨距角偏差及控制风力发电机组的方法及装置


[0001]本专利技术总体说来涉及风力发电
，更具体地讲，涉及一种识别叶片桨距角偏差及控制风力发电机组的方法及装置。

技术介绍

[0002]通常在风力发电机组的设计仿真阶段，会根据整机的数学模型(涉及叶片、塔架、变桨、及变流系统等)，设计出风力发电机组的控制参数，其中包含风力发电机组的最优桨距角参数。在风力发电机组运行时，如果风力发电机组的输出功率小于额定功率，则叶片的桨距角被固定在最优桨距角，以便使叶片从风能中获取最大的能量。
[0003]然而，在现场安装过程中，由于安装误差或者错误，可能导致叶片(一支或者多支)的实际桨距角与最优桨距角之间存在偏差，从而产生叶轮气动不平衡。除此之外，机组运行过程中的一些环境因素亦可能导致叶轮气动不平衡，例如，叶片表面污染物聚集，并且在不同叶片间不均匀分布，此外，叶片表面结冰也可能导致叶轮的气动不平衡。
[0004]由于叶轮系统是一个惯性较大的旋转部件(特别是针对永磁直驱机组)，叶轮气动不平衡可能对机组的安全稳定运行造成不良影响：1)导致机组出力降低，这是由于机组叶片的实际桨距角与最优桨距角之间存在偏差，降低了叶片吸收风能的效率；2)影响发电机主轴的寿命，这是由于在叶轮气动不平衡的条件下，机组在运行过程中，叶轮系统相对于发电机主轴存在一定角度的偏载，并以一定周期重复出现，进而影响发电机主轴的寿命；3)导致机组故障频繁，这是由于叶轮气动不平衡的存在，叶轮平面承受的推力不均衡，使得在某些工况条件下，机组机舱的加速度超过阈值，从而导致机组振动故障。
[0005]然而，现有技术无法自动便捷地识别出叶片的实际桨距角与最优桨距角之间存在的偏差，不便于及时、准确地减小该偏差以尽量避免上述不良影响。

技术实现思路

[0006]本专利技术的示例性实施例在于提供一种识别叶片桨距角偏差及控制风力发电机组的方法及装置，以解决现有技术存在的无法自动便捷地识别出叶片的实际桨距角与最优桨距角之间存在的偏差的问题。
[0007]根据本专利技术的示例性实施例，提供一种识别风力发电机组的叶片桨距角偏差的方法，所述方法包括：获取风力发电机组的运行数据；基于获取的运行数据，确定所述风力发电机组的振动信号在叶轮的一倍旋转频率下的能量幅值及在叶轮的三倍旋转频率下的能量幅值；基于确定的在叶轮的一倍旋转频率及三倍旋转频率下的能量幅值，利用预先建立的特定数学模型来确定叶片当前的桨距角绝对偏差角度，其中，叶片当前的桨距角绝对偏差角度为叶片当前的桨距角与最优桨距角之间的偏差。
[0008]可选地，获取风力发电机组的运行数据的步骤包括：当所述风力发电机组在特定条件下正常发电且未限电时，获取所述风力发电机组的运行数据。
[0009]可选地，获取风力发电机组的运行数据的步骤包括：在所述风力发电机组在所述
特定条件下正常发电且未限电达到第一预设时长之后，获取第二预设时长内的所述风力发电机组的运行数据，其中，在第二预设时长内，所述风力发电机组仍保持在所述特定条件下正常发电且未限电。
[0010]可选地，确定叶片当前的桨距角绝对偏差角度的步骤包括：基于所述风力发电机组的叶轮气动不平衡度，利用所述特定数学模型来确定叶片当前的桨距角绝对偏差角度，其中，所述叶轮气动不平衡度为确定的在叶轮的一倍旋转频率下的能量幅值与确定的在叶轮的三倍旋转频率下的能量幅值的比值，其中，所述特定数学模型用于指示风力发电机组在不同的桨距角绝对偏差角度下的叶轮气动不平衡度。
[0011]可选地，所述特定数学模型通过下述方式获取：基于仿真运行的运行数据和/或实际运行的运行数据，获取在数组β中的各个桨距角下的叶轮气动不平衡度所构成的数组α，其中，α＝[α0,α1,α2,
…
,α
n-1
]n*1
，β＝[β0,β1,β2,
…
,β
n-1
]n*1
，β
i
＝β0+i*sgn(Δ)*|Δ|，其中，β0为叶片的最优桨距角，Δ为步长且为不等于0的实数，n为大于1的整数，sgn为符号函数，且α
i
为在桨距角绝对偏差角度为i*sgn(Δ)*|Δ|下的叶轮气动不平衡度，0≤i≤n-1。
[0012]可选地，确定叶片当前的桨距角绝对偏差角度的步骤包括：从获取的数组α中，确定与所述风力发电机组的叶轮气动不平衡度最接近的α
j
，并将叶片当前的桨距角绝对偏差角度确定为：
±
j*|Δ|，其中，0≤j≤n-1。
[0013]可选地，所述特定数学模型通过下述方式获取：通过仿真软件分别模拟风力发电机组运行在数组β中的各个桨距角下，并基于模拟运行在数组β中的各个桨距角下的运行数据，获取数组α。
[0014]可选地，所述特定数学模型通过下述方式获取：通过仿真软件分别模拟风力发电机组运行在数组β中的各个桨距角下，并基于模拟运行在数组β中的各个桨距角下的运行数据，获取在数组β中的各个桨距角下的叶轮气动不平衡度所构成的数组分别控制实际风力发电机组运行在数组β中的各个桨距角下，并基于实际运行在数组β中的各个桨距角下的运行数据，获取在数组β中的各个桨距角下的叶轮气动不平衡度所构成的数组基于数组和数组确定数组α，其中，确定数组α，其中，为模拟运行在桨距角绝对偏差角度为i*sgn(Δ)*|Δ|下的叶轮气动不平衡度，为实际运行在桨距角绝对偏差角度为i*sgn(Δ)*|Δ|下的叶轮气动不平衡度，其中，数组和数组的相关性满足预设条件。
[0015]可选地，所述预设条件为：对数组和与数组β对应的数组δ进行线性回归后得到的决定系数大于或等于第一预设阈值；对数组和数组δ进行线性回归后得到的决定系数大于或等于第一预设阈值；数组和数组的相关系数大于或等于第二预设阈值，其中，δ＝[δ0,δ1,δ2,
…
,δ
n-1
]n*1
，δ
i
＝i*sgn(Δ)*|Δ|。
[0016]可选地，基于数组和数组确定数组α的步骤包括：基于对数组和数组δ进行线性回归后得到的回归系数k1和常数项b1，以及对数组和数组δ进行线性回归后得到的回归系数k2和常数项b2，构建一元线性回归方程；将数组δ中的各个桨距角绝对偏差角度分别代
入构建的一元线性回归方程，得到数组α。
[0017]可选地，所述方法还包括：获取所述风力发电机组的各个叶片的方位角；基于获取的各个叶片的方位角，从各个叶片中识别出当前出现确定的桨距角绝对偏差角度的叶片。
[0018]可选地，所述方法还包括：获取拍摄的叶轮的图像；基于获取的图像，将叶片当前的桨距角绝对偏差角度确定为：+j*|Δ|或-j*|Δ|。
[0019]可选地，所述特定条件为：叶轮的转速达到额定转速，且输出功率未达到额定功率。
[0020]可选地，所述风力发电机组的振动信号为：所述风力发电机组沿机舱的轴向的振动信号。
[0021]根据本专利技术的另本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种识别风力发电机组的叶片桨距角偏差的方法，其特征在于，所述方法包括：获取风力发电机组的运行数据；基于获取的运行数据，确定所述风力发电机组的振动信号在叶轮的一倍旋转频率下的能量幅值及在叶轮的三倍旋转频率下的能量幅值；基于确定的在叶轮的一倍旋转频率及三倍旋转频率下的能量幅值，利用预先建立的特定数学模型来确定叶片当前的桨距角绝对偏差角度，其中，叶片当前的桨距角绝对偏差角度为叶片当前的桨距角与最优桨距角之间的偏差。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取风力发电机组的运行数据的步骤包括：当所述风力发电机组在特定条件下正常发电且未限电时，获取所述风力发电机组的运行数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取风力发电机组的运行数据的步骤包括：在所述风力发电机组在所述特定条件下正常发电且未限电达到第一预设时长之后，获取第二预设时长内的所述风力发电机组的运行数据，其中，在第二预设时长内，所述风力发电机组仍保持在所述特定条件下正常发电且未限电。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定叶片当前的桨距角绝对偏差角度的步骤包括：基于所述风力发电机组的叶轮气动不平衡度，利用所述特定数学模型来确定叶片当前的桨距角绝对偏差角度，其中，所述叶轮气动不平衡度为确定的在叶轮的一倍旋转频率下的能量幅值与确定的在叶轮的三倍旋转频率下的能量幅值的比值，其中，所述特定数学模型用于指示风力发电机组在不同的桨距角绝对偏差角度下的叶轮气动不平衡度。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述特定数学模型通过下述方式获取：基于仿真运行的运行数据和/或实际运行的运行数据，获取在数组β中的各个桨距角下的叶轮气动不平衡度所构成的数组α，其中，α＝[α0,α1,α2,
…
,α
n-1
]
n*1
，β＝[β0,β1,β2,
…
,β
n-1
]
n*1
，β
i
＝β0+i*sgn(Δ)*|Δ|，其中，β0为叶片的最优桨距角，Δ为步长且为不等于0的实数，n为大于1的整数，sgn为符号函数，且α
i
为在桨距角绝对偏差角度为i*sgn(Δ)*|Δ|下的叶轮气动不平衡度，0≤i≤n-1。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，确定叶片当前的桨距角绝对偏差角度的步骤包括：从获取的数组α中，确定与所述风力发电机组的叶轮气动不平衡度最接近的α
j
，并将叶片当前的桨距角绝对偏差角度确定为：
±
j*|Δ|，其中，0≤j≤n-1。7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述特定数学模型通过下述方式获取：
通过仿真软件分别模拟风力发电机组运行在数组β中的各个桨距角下，并基于模拟运行在数组β中的各个桨距角下的运行数据，获取数组α。8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述特定数学模型通过下述方式获取：通过仿真软件分别模拟风力发电机组运行在数组β中的各个桨距角下，并基于模拟运行在数组β中的各个桨距角下的运行数据，获取在数组β中的各个桨距角下的叶轮气动不平衡度所构成的数组分别控制实际风力发电机组运行在数组β中的各个桨距角下，并基于实际运行在数组β中的各个桨距角下的运行数据，获取在数组β中的各个桨距角下的叶轮气动不平衡度所构成的数组基于数组和数组确定数组α，其中，其中，为模拟运行在桨距角绝对偏差角度为i*sgn(Δ)*|Δ|下的叶轮气动不平衡度，为实际运行在桨距角绝对偏差角度为i*sgn(Δ)*|Δ|下的叶轮气动不平衡度，其中，数组和数组的相关性满足预设条件。9.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：欧发顺，薛达，吴先友，
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：