风力发电机组叶片覆冰评估方法、计算机装置、存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种风力发电机组叶片覆冰评估方法、计算机装置、存储介质，采集风力发电机组叶片振动信号；计算所述叶片振动信号的自相关功率谱，进而计算得到初始固有频率；计算频率偏差率，利用频率偏差率评估叶片覆冰程度。本发明专利技术能准确、及时、客观地监测叶片覆冰情况，实时反映出覆冰对叶片动力特性的影响，便于在叶片覆冰达到一定程度时，及时停止风力发电机组运行，提高了风力发电机组的寿命。提高了风力发电机组的寿命。提高了风力发电机组的寿命。

【技术实现步骤摘要】
风力发电机组叶片覆冰评估方法、计算机装置、存储介质


[0001]本专利技术涉及风力发电设备领域，特别是一种风力发电机组叶片覆冰评估方法、计 算机装置、存储介质。

技术介绍

[0002]近年来，我国风力发电机组装机容量快速增加、风力发电场规模持续扩大、风力发 电机组应用场景持续拓宽，在我国南部高山地形中也得到了广泛应用，同时也让风力发 电机组的安全稳定运行面临新的挑战。特别进入严寒冬季时，山地风力发电机组由于受 到高海拔、低温、高湿度等环境影响，风力发电机组将面临覆冰不利影响，尤其是叶片， 覆冰情况将改变叶片载荷及动力特性，对风力发电机组的安全稳定运行带来严重影响， 严重时可能导致叶片折断、塔筒坍塌。
[0003]CN108343566A公开了一种基于风电机组运行状态的叶片覆冰故障在线监测方法及 系统，该方法采集风电机组传感器数据(温度、空气相对湿度、风速、风向、机舱方向、 叶片桨距角、发电机电功率)和覆冰数据(与传感器数据对应的叶片各区的覆冰程度以 及整个叶片覆冰程度)后，构建叶片覆冰诊断神经网络模型，利用该神经网络模型判断 叶片的覆冰本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种风力发电机组叶片覆冰评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集风力发电机组叶片振动信号；S2、计算所述叶片振动信号的自相关功率谱，进而计算得到初始固有频率f
′
；S3、利用下式计算频率偏差率Δf：利用所述频率偏差率Δf评估叶片覆冰程度；其中，f是叶片当前振动频率。2.根据权利要求1所述的风力发电机组叶片覆冰评估方法，其特征在于，步骤S1中，采用双轴加速度传感器采集所述叶片振动信号；所述双轴加速度传感器安装于叶片上；优选地，所述传感器通过固定块固定于所述叶片上。3.根据权利要求2所述的风力发电机组叶片覆冰评估方法，其特征在于，所述双轴加速度传感器安装于叶片前缘距离叶根1/3叶片重心处。4.根据权利要求2或3所述的风力发电机组叶片覆冰评估方法，其特征在于，所述双轴加速度传感器与数据采集器通信；所述数据采集器安装于风力发电机组轮毂内。5.根据权利要求1所述的风力发电机组叶片覆冰评估方法，其特征在于，步骤S2中，计算所述叶片振动信号的自相关功率谱的具体实现过程包括：对所述叶片振动信号进行高通滤波，滤除频率低于设定值的振...

【专利技术属性】
技术研发人员：于长琦，
申请(专利权)人：于长琦，
类型：发明
国别省市：