【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】尾流监测、尾流管理以及针对这样的尾流监测、尾流管理的传感装置
[0001]本专利技术涉及一种建立风电场的尾流管理的方法。所述方法包括使用来自一个或多个风力涡轮发电机(WTG)的一个或多个传感器监测一个或多个尾流状况的行为;以及根据所述尾流状况建立所述风电场的尾流管理的行为。还公开一种基于尾流管理优化风力涡轮机场的操作的方法以及一种用于生成尾流管理的系统。
技术介绍
[0002]风中的尾流和湍流为风力涡轮发电机(WTG)表现不佳的众所周知的原因。收获的风的质量对于风力涡轮发电机的电力生产是至关重要的。因此,在风电场中,位于一个或多个涡轮机下游或干扰风流的其它物体下游的每个风力涡轮发电机被直接暴露至上游的这些其它涡轮机和物体的、导致较低的风速和较高的湍流的尾流。生产损失方面的影响是非常显著的:众所周知,尾流损失可能降低风电场的年产量。
[0003]本领域技术人员将理解尾流状况的多种定义。通常,在风力涡轮发电机处于操作中时出现尾流。尾流和操作都取决于并且改变风力涡轮机周围的空气动力状况。因此,尾流影响湍流水平、产量等等。< ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种建立风电场(70)的尾流管理(80)的方法(1000),所述方法(1000)包括以下行为:
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使用来自一个或多个传感器(40)的传感数据(31)来监测(100)一个或多个尾流状况(130),所述一个或多个传感器被布置成放置于来自一个或多个风力涡轮发电机(12)(WTG)的转子(14)的一个或多个叶片(22)中的振动传感器(50),并且通过以下方式监测一个或多个尾流状况:
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通过处理(120)传感数据(31)的行为来识别(110)相应的一个或多个尾流状况(130);
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根据所述尾流状况(130)建立(200)所述风电场(70)的尾流管理(230)。2.根据权利要求1所述的方法(1000),使用机器学习来处理(120)所述传感数据(31)以识别(110)尾流状况(130)。3.根据权利要求2所述的方法(1000),其特征在于,处理(120)传感数据(31)的行为涉及根据所述传感数据(31)识别作为尾流状况(130)的空气动力状况,比如湍流、雨或冰雹。4.根据权利要求2或3所述的方法(1000),其特征在于,所述监测(100)的行为进一步基于提供功率输出的转子传感数据(31)。5.根据权利要求2至4中的任一项或多项所述的方法(1000),其特征在于,所述监测(100)的行为进一步基于来自声学传感器(60)的声学传感数据(31)。6.根据权利要求1至5中的任一项或多项所述的方法(1000),其特征在于,所述处理(120)的行为基于由高频采样提供的旋转传感数据(31)。7.根据权利要求1至6中的任一项或多项所述的方法(1000),其特征在于,所述处理(120)的行为基于带时间戳的和同步的传感数据(32)。8.根据权利要求2至7中的任一项或多项所述的方法(1000),其特征在于,通过进一步使用可选地通过LiDAR测量获得的临时的实际尾流状况(130)来执行所述监测(100)的行为;以及通过进一步相对于临时的实际尾流状况(130)校准经处理的传感数据(31)来执行所述处理(120)的行为。9.一种优化(2000)带有多个风力涡轮发电机(12)(WTG)的风电场(80)的操作的方法,所述方法包括以下行为:
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使用来自一个或多个传感器(40)的传感数据(31)并且通过由处理(120)传感数据(31)的行为来识别(110)...
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