【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及风电机组，具体涉及一种风力机叶片三维建模方法、系统及风力模拟设备。
技术介绍
1、随着人类社会的不断发展，传统化石能源的供应日趋紧张，风能作为一种清洁、成本低廉的可再生能源，极具显著的商业开发价值和应用潜力。
2、风力机是风能开发利用的核心装备，大型风电基地一般远离负荷中心，其电力需要经过长距离、高电压输送到负荷中心进行消纳。
3、风力发电机的叶片作为风机最核心的部件，也是一个复杂的曲面形状几何体，它直接影响着风机诸多的性能，最大的影响为其决定着风机的风能利用率，继而决定着整台风力发电机的功能效率，因此，需要对风力机的叶片进行建模，为电力系统稳定分析和电网生产调度提供准确的计算依据，为风电机组以及风电场并网接入或运行控制新技术的开发提供基础数据，而由于风力机叶片造型为复杂曲面，为叶片的建模造成一定的困难。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提出一种风力机叶片三维建模方法、系统及风力模拟设备，旨在能够提供一种风力机叶片建模的方法、系统及风力模拟设备，为电力系统稳定分析和电网生产调度提供准确的计算依据，为风电机组以及风电场并网接入或运行控制新技术的开发提供基础数据。
2、基于上述目的，第一方面，本专利技术提供了一种风力机叶片三维建模方法，该方法包括以下步骤：
3、获取多张不同拍摄角度的风力机叶片原始图像；
4、基于sobel边缘检测算法对风力机叶片原始图像进行边缘检测，得到风力机叶片原始图像中的叶片
5、将叶片关键角点与叶片预设三维模型得到对应角点进行比对和调节；
6、根据多张风力机叶片原始图像，对叶片预设三维模型进行叶片大小与形状的匹配调节，得到风力机叶片三维模型。
7、作为本专利技术进一步的方案，在对风力机叶片原始图像进行边缘检测之前，还包括对风力机叶片原始图像进行分辨率归一化、图像灰度化、图像滤波降噪、小波图像增强和图像边缘锐化的预处理步骤。
8、作为本专利技术进一步的方案，基于sobel边缘检测算法对风力机叶片原始图像进行边缘检测的步骤具体包括：
9、基于在风力机叶片原始图像设定检测基点，设定检测单元距离为r，最大检测单元距离为rmax，实际单元距离权系数为s，实际检测单元距离为r，r＝sr；
10、以检测基点为中心，利用sobel边缘检测算法检测边缘点：
11、当第m-1单元没有检测到边缘点时：sm＝φ(rm-1)；
12、当第m-1单元检测到边缘点时：
13、其中，φ(rm-1)是r的减函数，第m单元检测圆半径为rm＝rm-1+srmax；
14、当第m-1单元检测到边缘点时，利用边界跟踪算法继续检测边缘像素，检测完一个连续边缘后，根据叶片轮廓约束条件判断该边缘是否属于叶片轮廓边缘；
15、若是，则停止检测，得到满足约束条件的叶片轮廓边缘；
16、若否，则继续检测，直到找到满足约束条件的叶片轮廓边缘。
17、作为本专利技术进一步的方案，当检测完一个连续边缘后，根据叶片轮廓约束条件判断该边缘不属于叶片轮廓边缘时，计算该叶片轮廓边缘与检测基点的最大距离为l，则继续进行边缘检测的单元检测圆半径为：
18、rm＝l+φ(l)rmax；
19、基于该检测圆半径，继续找满足约束条件的叶片轮廓边缘。
20、作为本专利技术进一步的方案，所述叶片轮廓约束条件包括：
21、设定叶片轮廓模型为：m＝f(x)，f(x)具有如下特点：
22、①f(x)是连续的，其一阶导数和二阶导数没有断点；
23、②f(x)在xmin≤x≤xmax范围内有定义，f(x)的值存在且唯一，xmin和xmax分别为f(x)定义域的上限和下限。
24、作为本专利技术进一步的方案，所述根据多张风力机叶片原始图像，对叶片预设三维模型进行叶片大小与形状的匹配调节，得到风力机叶片三维模型的步骤包括：
25、对多张风力机叶片原始图像建立统一坐标系，按照多张风力机叶片在坐标系中的角度，逐次调整预设三维模型的参数，以使调整后的预设三维模型的风力机叶片角度与对应的风力机叶片在坐标系中的角度相同；
26、计算每次调整后的预设三维模型相对于对应的风力机叶片的比例系数与方位系数；
27、根据比例系数调整预设三维模型的叶片大小，根据方位系数将预设三维模型的叶片方位，将调整后预设三维模型叶片覆盖在风力机叶片图像的叶片区域上，得到建模图像；
28、将建模图像和对应的原始图像进行一致性比对，将比对通过的建模图像所对应的调整后预设三维模型叶片作为风力机叶片三维模型并输出。
29、作为本专利技术进一步的方案，将建模图像和对应的原始图像进行一致性比对的步骤包括：
30、将建模图像展开成一维向量:
31、将原始图像展开成一维向量:
32、计算向量和向量的欧式距离d:
33、
34、其中，zi、zi是各个像素点的像素值，d的大小与图像一致性呈负相关。
35、第二方面，本专利技术提供了一种风力机叶片三维建模系统，该系统包括：
36、图像获取模块，用于获取多张不同拍摄角度的风力机叶片原始图像；
37、角点提取模块，用于基于sobel边缘检测算法对风力机叶片原始图像进行边缘检测，得到风力机叶片原始图像中的叶片区域，提取叶片区域的叶片关键角点；
38、第一调节模块，用于将叶片关键角点与叶片预设三维模型得到对应角点进行比对和调节；
39、第二调节模块，用于根据多张风力机叶片原始图像，对叶片预设三维模型进行叶片大小与形状的匹配调节，得到风力机叶片三维模型。
40、第三方面，本专利技术提供了一种风力模拟设备，包括：
41、一个或多个处理器；
42、存储装置，用于存储一个或多个程序；
43、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如第一方面提供的风力机叶片三维建模方法。
44、与现有技术相比较而言，本专利技术提出的一种风力机叶片三维建模方法、系统及风力模拟设备，具有以下有益效果：
45、第一，本专利技术基于sobel边缘检测算法对风力机叶片原始图像进行边缘检测，在众多边缘检测算法中，不易受噪声干扰，具有较好的定位和检测标准，检测结果不仅能够清晰地提取图像的边缘，并且良好地保留了边缘的连续性；
46、第二，本专利技术通过提取叶片区域的叶片关键角点；将叶片关键角点与叶片预设三维模型得到对应角点进行比对和调节；根据多张风力机叶片原始图像，对叶片预设三维模型进行叶片大小与形状的匹配调节，得到风力机叶片三维模型，因此，本专利技术只需要利用多张不同拍摄角度的风力机叶片图像，就可以构建出风力机叶片三维模型，降低建模成本；
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1.一种风力机叶片三维建模方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的风力机叶片三维建模方法，其特征在于，在对风力机叶片原始图像进行边缘检测之前，还包括对风力机叶片原始图像进行分辨率归一化、图像灰度化、图像滤波降噪、小波图像增强和图像边缘锐化的预处理步骤。
3.根据权利要求2所述的风力机叶片三维建模方法，其特征在于，基于Sobel边缘检测算法对风力机叶片原始图像进行边缘检测的步骤具体包括：
4.根据权利要求3所述的风力机叶片三维建模方法，其特征在于，当检测完一个连续边缘后，根据叶片轮廓约束条件判断该边缘不属于叶片轮廓边缘时，计算该叶片轮廓边缘与检测基点的最大距离为L，则继续进行边缘检测的单元检测圆半径为：
5.根据权利要求4所述的风力机叶片三维建模方法，其特征在于，叶片轮廓约束条件包括：
6.根据权利要求5所述的风力机叶片三维建模方法，其特征在于，根据多张风力机叶片原始图像，对叶片预设三维模型进行叶片大小与形状的匹配调节，得到风力机叶片三维模型的步骤包括：
7.根据权利要求6所述的风力机叶
8.一种用于实现如权利要求1-7任一项所述风力机叶片三维建模方法的系统，其特征在于，该系统包括：
9.一种风力模拟设备，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种风力机叶片三维建模方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的风力机叶片三维建模方法，其特征在于，在对风力机叶片原始图像进行边缘检测之前，还包括对风力机叶片原始图像进行分辨率归一化、图像灰度化、图像滤波降噪、小波图像增强和图像边缘锐化的预处理步骤。
3.根据权利要求2所述的风力机叶片三维建模方法，其特征在于，基于sobel边缘检测算法对风力机叶片原始图像进行边缘检测的步骤具体包括：
4.根据权利要求3所述的风力机叶片三维建模方法，其特征在于，当检测完一个连续边缘后，根据叶片轮廓约束条件判断该边缘不属于叶片轮廓边缘时，计算该叶片轮廓边缘与检测基点的最大...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐华秒，乔新辉，崔章顺，陈思远，阎平，孔维莉，马小丰，周世峰，王涛，张海涛，韩鹏辉，刘兴，项伟，解景新，郭双叶，
申请(专利权)人：中国能源建设股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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