【技术实现步骤摘要】
本申请涉及风力发电，更具体地，涉及一种风力发电机组的变桨故障预测方法和装置。
技术介绍
1、风力发电机组通常在一个主控逻辑的控制下执行变桨，在正常情况下，风力发电机组的多个叶片的变桨动作应该一致，当出现由例如齿形带、变桨电机刹车等零部件的损坏而导致的变桨故障时，则会导致变桨动作不一致，轻则影响发电量，重则由于风力发电机组的气动不平衡导致风力发电机组的部件损坏。
2、相关技术中，通过检测不同叶片的桨距角之间的差值是否超过阈值来确定是否出现了变桨故障，然而当确定所述差值超过了阈值时，故障已然发生，可见其无法预测是否将发生变桨故障以便通知用户及时采取维护措施。
3、因此亟需一种风力发电机组的变桨故障预测方法和装置以提前预测变桨故障的发生，从而使用户及时采取维护措施以避免产生大的损失。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种风力发电机组的变桨故障预测方法和装置，以至少解决上述相关技术中的问题，也可以不解决任何上述问题。
2、根据本公开的实施例的一个方面，提供了一种风力发电机组的变桨故障预测方法，所述变桨故障预测方法包括：在所述风力发电机组变桨操作期间，在每个采样时刻获取所述风力发电机组的每个叶片的变桨速度以及所述风力发电机组的有功功率；确定每个采样时刻的风力发电机组的有功功率所处的功率区间，并基于每两个叶片的变桨速度差范围与功率区间的映射关系，确定每个采样时刻的每两个叶片的变桨速度差是否超出对应变桨速度差范围；以及当每两个叶片的变桨速度差超出对应
3、可选地，所述映射关系通过以下方式获得：按照功率区间，对多个风力发电机组变桨操作期间的叶片的变桨速度进行数据分仓，针对任意一个功率区间，计算所述多个风力发电机组中的每个风力发电机组的每两个叶片的变桨速度差，针对所述任意一个功率区间，基于每个风力发电机组的每两个叶片的变桨速度差确定与所述任意一个功率区间对应的每两个叶片的变桨速度差范围，其中，所述多个风力发电机组与所述风力发电机组的类型相同。
4、可选地，针对所述任意一个功率区间，基于每个风力发电机组的每两个叶片的变桨速度差确定与所述任意一个功率区间对应的每两个叶片的变桨速度差范围的步骤包括：计算每个风力发电机组的每两个叶片的变桨速度差的平均值；将所述平均值加上第一预设增量作为所述任意一个功率区间对应的每两个叶片的变桨速度差范围的上限，将所述平均值减去第一预设增量作为所述任意一个功率区间对应的每两个叶片的变桨速度差范围的下限。
5、根据本公开的实施例另一方面，提供了一种风力发电机组的变桨故障预测方法，其特征在于，所述变桨故障预测方法还包括：在所述风力发电机组变桨操作期间，在每个采样时刻获取所述风力发电机组的每个叶片的桨距角以及所述风力发电机组的有功功率；确定每个采样时刻的风力发电机组的有功功率所处的功率区间，并基于每两个叶片的桨距角差范围与功率区间的映射关系，确定每个采样时刻的每两个叶片的桨距角差是否超出对应桨距角差范围；以及当超出对应桨距角差范围的数量大于第二预设数量时，输出指示发生变桨故障的第二变桨故障预警信息。
6、可选地，所述桨距角差范围与功率区间的映射关系通过以下方式获得：按照功率区间，对多个风力发电机组变桨操作期间的叶片的桨距角进行数据分仓，针对任意一个功率区间，计算所述多个风力发电机组中的每个风力发电机组的每两个叶片的桨距角差，针对所述任意一个功率区间，基于每个风力发电机组的每两个叶片的桨距角差确定与所述任意一个功率区间对应的每两个叶片的桨距角差范围。
7、可选地，针对所述任意一个功率区间，基于每个风力发电机组的每两个叶片的桨距角差确定与所述任意一个功率区间对应的桨距角范围的步骤包括：计算每个风力发电机组的每两个叶片的桨距角差的平均值；将所述平均值加上第二预设增量作为所述任意一个功率区间对应的每两个叶片的桨距角差范围的上限，将所述平均值减去第二预设增量作为所述任意一个功率区间对应的每两个叶片的桨距角差范围的下限。
8、根据本公开的实施例另一方面，提供了一种风力发电机组的变桨故障预测装置，所述变桨故障预测装置包括：采集单元，被配置为：在所述风力发电机组变桨操作期间，在每个采样时刻获取所述风力发电机组的每个叶片的变桨速度以及所述风力发电机组的有功功率；确定单元，被配置为：确定每个采样时刻的风力发电机组的有功功率所处的功率区间，并基于每两个叶片的变桨速度差范围与功率区间的映射关系，确定每个采样时刻的每两个叶片的变桨速度差是否超出对应变桨速度差范围；以及输出单元，被配置为：当每两个叶片的变桨速度差超出对应变桨速度差范围的数量大于第一预设数量时，输出指示发生变桨故障的第一变桨故障预警信息。
9、根据本公开的实施例另一方面，提供了一种风力发电机组的变桨故障预测装置，所述变桨故障预测装置包括：采集单元，被配置为：在所述风力发电机组变桨操作期间，在每个采样时刻获取所述风力发电机组的每个叶片的桨距角以及所述风力发电机组的有功功率；确定单元，被配置为：确定每个采样时刻的风力发电机组的有功功率所处的功率区间，并基于每两个叶片的桨距角差范围与功率区间的映射关系，确定每个采样时刻的每两个叶片的桨距角差是否超出对应桨距角差范围；以及输出单元，被配置为：当超出对应桨距角差范围的数量大于第二预设数量时，输出指示发生变桨故障的第二变桨故障预警信息。
10、根据本公开的实施例另一方面，提供了一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，其特征在于，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如本专利技术所述的风力发电机组的变桨故障预测方法。
11、根据本公开的实施例另一方面，提供了一种控制器，所述控制器包括：处理器；和存储器，存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如本专利技术所述的风力发电机组的变桨故障预测方法。
12、相关技术中，并不存在通过变桨速度数据预测变桨故障的方案，而变桨速度出现大的差异可提前反映将会出现的故障，而根据本公开的实施例的变桨故障预测方法基于变桨速度数据可提前预警变桨故障。另外，由于风力发电机组在不同功率区间执行变桨时，不同叶片的变桨速度之间的差值具有不同的安全裕度，因此，根据变桨时风力发电机组所处的功率区间的不同而采用不同的判定阈值，可以更准确地预测变桨故障的发生，从而降低误报变桨故障的概率。
13、相关技术中，并不存在通过变桨速度数据预测变桨故障的方案，而变桨速度出现大的差异可提前反映将会出现的故障，而根据本公开的实施例的变桨故障预测方法和装置基于变桨速度数据可提前预警变桨故障。另外，由于风力发电机组在不同功率区间执行变桨时，不同叶片的变桨速度之间的差值具有不同的安全裕度，因此，根据变桨时风力发电机组所处的功率区间的不同而采用不同的判定阈值，可以更准确地预测变桨故障的发生，从而降低误报变桨故障的概率。
14、根据本公开的实施例，由于风力发电机组在不同功率区间执行本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种风力发电机组的变桨故障预测方法，其特征在于，所述变桨故障预测方法包括：
2.如权利要求1所述的变桨故障预测方法，其特征在于，所述映射关系通过以下方式获得：
3.如权利要求2所述的变桨故障预测方法，其特征在于，针对所述任意一个功率区间，基于每个风力发电机组的每两个叶片的变桨速度差确定与所述任意一个功率区间对应的每两个叶片的变桨速度差范围的步骤包括：
4.一种风力发电机组的变桨故障预测方法，其特征在于，所述变桨故障预测方法包括：
5.如权利要求4所述的变桨故障预测方法，其特征在于，所述桨距角差范围与功率区间的映射关系通过以下方式获得：
6.如权利要求5所述的变桨故障预测方法，其特征在于，针对所述任意一个功率区间，基于每个风力发电机组的每两个叶片的桨距角差确定与所述任意一个功率区间对应的桨距角范围的步骤包括：
7.一种风力发电机组的变桨故障预测装置，其特征在于，所述变桨故障预测装置包括：
8.一种风力发电机组的变桨故障预测装置，其特征在于，所述变桨故障预测装置包括：
9.一种存储有计
10.一种控制器，其特征在于，所述控制器包括：
...【技术特征摘要】
1.一种风力发电机组的变桨故障预测方法，其特征在于，所述变桨故障预测方法包括：
2.如权利要求1所述的变桨故障预测方法，其特征在于，所述映射关系通过以下方式获得：
3.如权利要求2所述的变桨故障预测方法，其特征在于，针对所述任意一个功率区间，基于每个风力发电机组的每两个叶片的变桨速度差确定与所述任意一个功率区间对应的每两个叶片的变桨速度差范围的步骤包括：
4.一种风力发电机组的变桨故障预测方法，其特征在于，所述变桨故障预测方法包括：
5.如权利要求4所述的变桨故障预测方法，其特征在于，所述桨距角差范围与功率区间的映射关系通过以下方式获得：
【专利技术属性】
技术研发人员：侠惠芳，田元兴，杜雪峰，
申请(专利权)人：北京金风慧能技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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