一种风机叶片结冰故障诊断方法、系统、设备及存储介质技术方案

本申请属于风力发电故障检测技术领域，公开了一种风机叶片结冰故障诊断方法、系统、设备及存储介质。通过获取待诊断风机叶片的厚度信息，对所述厚度信息进行分析，得到待诊断风机叶片表面的附着物的结构信息；构建故障预测模型，将结构信息输入到故障预测模型中，得到预测故障结果，将预测故障结果与故障数据库中的数据进行匹配，得到故障问题；对故障问题进行分析，根据预设的故障预警模块，对故障问题进行预警。实现对故障问题进行及时预警，及早发现及早处理，降低维护成本。降低维护成本。降低维护成本。

【技术实现步骤摘要】
一种风机叶片结冰故障诊断方法、系统、设备及存储介质


[0001]本申请涉及风力发电故障检测
，尤其涉及一种风机叶片结冰故障诊断方法、系统、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着当前风电机组的单机容量以及发电效率的不断提升，风力发电更是逐渐在绿色能源的发展中取得了主导地位。为了获得最大的风速和最小的利益冲突，风力发电的风电机组设备通常位于高纬度、高海拔的寒冷地区，但是这些地区湿度高温度低，叶片经常暴露在这些环境下极易发生叶片结冰状况，而叶片结冰会使叶片的气动外形、结构性能以及载荷发生变化，进而造成风机故障、安全隐患和经济损失等问题。目前对于叶片结冰主要是通过在机组外设温度传感器、湿度传感器等来检测相关数据变化来判断是否结冰。但这些方法无法及时对叶片结冰的故障风险作出预测。

技术实现思路

[0003]为此，本申请的实施例提供了一种风机叶片结冰故障诊断方法、系统、设备及存储介质，实现了对故障问题进行及时预警，做到及早发现及早处理，降低检修成本。
[0004]第一方面，本申请提供一种风机叶片结冰故障诊断方法。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种风机叶片结冰故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：获取待诊断风机叶片的厚度信息，对所述厚度信息进行分析，得到待诊断风机叶片表面的附着物的结构信息；构建故障预测模型，将所述结构信息输入到所述故障预测模型中，得到预测故障结果，将所述预测故障结果与故障数据库中的数据进行匹配，得到故障问题；对所述故障问题进行分析，根据预设的故障预警模块，对所述故障问题进行预警。2.根据权利要求1所述的风机叶片结冰故障诊断方法，其特征在于，所述获取待诊断风机叶片的厚度信息，对所述厚度信息进行分析，得到待诊断风机叶片表面的附着物的结构信息的步骤还包括：获取待诊断风机叶片的厚度信息，判断所述待诊断风机叶片上是否存在附着物；若存在附着物，对所述附着物的厚度信息进行分析，判断所述附着物的元素成分，判断所述附着物是否为冰元素；若所述附着物为冰元素，则进一步确认所述冰元素的结冰样式；获取实时环境温度，基于所述实时环境温度、所述结冰样式以及历史结冰数据，得到所述冰元素的变化走向。3.根据权利要求1所述的风机叶片结冰故障诊断方法，其特征在于，所述构建故障预测模型的步骤还包括：建立初始故障预测模型，从风电机组管理系统中获取预设时间间隔内的风机叶片运行相关的叶片参数数据和环境参数数据，对所述叶片参数数据和环境参数数据进行预处理，得到预处理数据；将所述预处理数据按照预设比例划分为训练集数据和验证集数据，利用所述训练集数据对所述初始故障预测模型进行训练，得到训练好的故障预测模型；利用所述验证集数据对所述训练好的故障预测模型进行性能验证。4.根据权利要求3所述的风机叶片结冰故障诊断方法，其特征在于，所述叶片参数数据包括：叶片尺寸、叶片翼型、叶片转速、网侧有功功率以及叶片结构材料；所述环境参数数据包括：地理位置、风速、环境温度、空气湿度以及空气中液态过冷水直径大小。5.根据权利要求3所述的风机叶片结冰故障诊断方法，其特征在于，对所述叶片参数数据和环境参数数据进行预处理的步骤还包括：对所述叶片参数数据和环境参...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊曼，朱格家，李海东，郭浩天，丘嘉明，邓琛，邱扬，杨东升，
申请(专利权)人：华润电力技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：