CN102439301A - 负载测量装置及其方法与程序 - Google Patents

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Abstract

本发明的目的在于根据以广阔的观测条件收集到的数据校正负载并迅速校正多个风车叶片的负载。本发明的负载测量装置(1),其适用于风车叶片(10)的间距角可变的风车,且包括:传感器,其用于求出风车叶片(10)的形变;负载算出机构(20),其具有示出风车叶片(10)的形变和风车叶片(10)的负载的关系的函数,并通过对函数使用基于传感器的测量数据的形变,求出风车叶片(10)的负载;校正机构(30),其根据在空气动力转矩的最大值和最小值的偏差为规定值以下的风车叶片(10)的间距角范围及转速范围内取得的传感器的测量数据,来校正函数。

Description

负载测量装置及其方法与程序
技术领域
本发明涉及一种负载测量装置及其方法与程序。
背景技术
通常,在风力发电装置中,在翼板根部等安装有测量风车叶片所承受的负载的传感器,通过处理这些传感器所测量到的数据可算出负载。然而,因在制造翼板时、安装传感器时产生的个体差异导致施加在各风车叶片上的负载和形变之间的关系不恒定等,因此提出对每个风车叶片测量负载并校正负载值的方案。
专利文献1:美国专利第6、940、186号公报说明书
以往,所述负载的校正是通过如下方式进行的,即,以人手(使用锁止销等)使风车转子不旋转从而在其固定状态下测量各风车叶片的负载。
然而,这需要对每个风车进行上述校正作业,为了对所有的风车进行校正,必须以人手固定转子,而这对于设有多到几百台风力发电装置的大型风力发电厂而言,则需要花费巨大的作业时间。另外,由于施加在风车叶片上的负载和形变之间的关系在每个风车、每个风车叶片上都不同,所以对各个风车叶片都需要进行反复的校准作业。另外,需要花费时间利用回转电机使翼板移动到规定的位置(角度)并将其固定,从而存在无法顺畅作业且作业效率低下的问题。
发明内容
本发明是为了解决上述问题而完成的,其目的在于提供一种无论观测条件如何都能够高效地对风车叶片的负载进行校正的负载测量装置及其方法与程序。
本发明的第一方案中的负载测量装置,其用于风车叶片的间距角可变的风车,该负载测量装置包括:传感器,其用于求出该风车叶片的形变;负载算出机构,其具有示出该风车叶片的形变和该风车叶片的负载的关系的函数,并通过对该函数使用基于该传感器的测量数据的形变,来求出所述风车叶片的负载;校正机构,其根据在基于风速的空气动力转矩的最大值和最小值的偏差为规定值以下的所述风车叶片的间距角范围及转速范围内取得的所述传感器的测量数据,来校正该函数。
通过采用所述结构,由于设有校正负载算出机构所保有的函数的校正机构,并且该校正机构根据基于风速的空气动力转矩的最大值和最小值的偏差为规定值以下的风车叶片的间距角范围及转速范围内取得的传感器的测量数据来校正函数,所以能够扩宽风速的条件。
在所述的负载测量装置中,所述校正机构也可以根据所述空气动力转矩为规定值以下的所述风车叶片的间距角范围及转速范围内取得的所述传感器的测量数据来校正所述函数。
由此,由于使用在空气动力转矩为规定值以下的风车叶片的间距角范围内所取得的传感器的测量数据,所以能够忽略空气动力转矩的影响。
在所述负载测量装置中,所述校正机构也可以包括:表,其将无风时的所述风车叶片的负载与所述风车叶片的间距角及方位角建立关联;负载取得机构,其从所述表中取得与由所述传感器取得了测量数据时的所述风车叶片的间距角及方位角对应的风车叶片的负载;形变算出机构,其根据所述传感器的测量数据算出所述风车叶片的形变;参数算出机构,其根据由所述负载取得机构取得的所述风车叶片的负载和由所述形变算出机构算出的形变的关系,来校正所述函数的参数。
这样,在校正机构中,在表中将无风时的风车叶片的负载与风车叶片的间距角及方位角建立关联,与通过传感器取得了测量数据时的风车叶片的间距角及方位角对应的风车叶片的负载由负载取得机构从表中取得,并根据形变算出机构根据传感器的测量数据算出风车叶片的形变,从而根据通过负载取得机构所取得的风车叶片的负载与通过形变算出机构所算出的形变的关系,利用参数算出机构校正函数的参数。
由此,由于校正机构所具有的表使方位角和间距角与负载相对应,所以,若知晓取出了测量数据时的方位角和间距角,将能够简便地掌握此时风车叶片的负载。另外,因为依据根据测量数据算出的风车叶片的形变和根据测量数据确定的负载的关系校正函数的参数,所以能够以高精度校正测量数据的形变。
在所述负载测量装置中,所述校正机构也可以根据通过所述负载取得机构取得的风车叶片的负载和所述传感器的测量数据,求出无负载时的所述传感器的测量数据,并使用该无负载时的测量数据对所述传感器的测量数据进行补偿校正。
由此,由于求出传感器的测量数据所包含的无负载时的测量数据并将其补偿,所以能够提高测量数据的精度。
在所述负载测量装置中,所述传感器也可以具有夹着所述风车叶片而设于对置的位置的一对第一传感器和处于不同于该第一传感器的位置且夹着所述风车叶片而设于对置的位置的一对第二传感器。
由此,能够测量一个风车叶片的不同朝向的负载。例如,若将第一传感器设在风车叶片的腹部与背部、将第二传感器设在风车叶片的边缘侧,则能够通过这些传感器测量风车叶片向作为顺桨(feather)侧的朝向时施加的负载和向作为逆桨(fine)侧的朝向时施加的负载。
在所述负载测量装置中,所述传感器具有一对第三传感器,该一对第三传感器处于夹着所述风车叶片而对置的位置,即,设于不同于所述第一传感器及第二传感器的位置且与第一传感器或第二传感器中的任一者平行的位置。
由此,通过第三传感器,能够用于测量负载以外的信息。
本发明的第二方案中的负载测量装置,其用于风车叶片的间距角可变的风车,该负载测量装置包括:传感器,其用于求出该风车叶片的形变;负载算出机构,其具有示出该风车叶片的形变和该风车叶片的负载的关系的函数,并通过对该函数使用基于该传感器的测量数据的形变,求出所述风车叶片的负载;校正机构,其根据在风速为3米以下的情况下,在由第一方位角及自该第一方位角旋转180度的第二方位角构成的两个地点将间距角设为最小间距角和最大间距角时的各所述传感器的测量数据,来校正该函数。
通过采用所述结构,由于设有负载算出机构所保有的函数的校正机构,并且该校正机构根据基于风速为3米以下的情况下,在由第一方位角及自该第一方位角旋转180度的第二方位角构成的两个地点将间距角设为最小间距角和最大间距角时的各所述传感器的测量数据来校正函数,所以能够根据较少的测量数据来校正函数。
本发明的第三方案中的负载测量方法,用于风车叶片的间距角可变的风车,该负载测量方法包括:求出该风车叶片的形变;通过具有示出该风车叶片的形变和该风车叶片的负载的关系的函数,并对该函数使用基于该传感器的测量数据的形变,来求出所述风车叶片的负载;根据在基于风速的空气动力转矩的最大值和最小值的偏差为规定值以下的所述风车叶片的间距角范围及转速范围内取得的所述传感器的测量数据,校正该函数。
本发明的第四方案中的负载测量程序,该程序用于风车叶片的间距角可变的风车,在计算机中执行:第一处理,通过具有示出该风车叶片的形变和该风车叶片的负载的关系的函数,并对该函数使用基于该传感器的测量数据的形变,来求出所述风车叶片的负载;第二处理,根据在基于风速的空气动力转矩的最大值和最小值的偏差为规定值以下的所述风车叶片的间距角范围及转速范围内取得的所述传感器的测量数据,校正该函数。
本发明的第五实施方式的负载测量方法,用于风车叶片的间距角可变的风车,该负载测量方法包括:通过具有示出该风车叶片的形变和该风车叶片的负载的关系的函数,并对该函数使用基于该传感器的测量数据的形变,来求出所述风车叶片的负载;根据在风速为3米以下的情况下,在由第一方位角及自该第一方位角旋转180度的第二方位角构成的两个地点将间距角设为最小间距角和最大间距角时的各所述传感器的测量数据,来校正该函数。
本发明的第六方案中的负载测量程序,该程序用于风车叶片的间距角可变的风车,在计算机中执行:第一处理,通过具有示出该风车叶片的形变和该风车叶片的负载的关系的函数,并对该函数使用基于该传感器的测量数据的形变,来求出所述风车叶片的负载;第二处理,根据在风速为3米以下的情况下,在由第一方位角及自该第一方位角旋转180度的第二方位角构成的两个地点将间距角设为最小间距角和最大间距角时的各所述传感器的测量数据,来校正该函数。
根据本发明,可获得无论观测条件如何,都能够高效地对风车叶片的负载进行校正的效果。
附图说明
图1是表示本发明的第一实施方式的风力发电装置的整体的概略结构的图。
图2是用于说明翼板根部的图。
图3是距离风车叶片的翼板根部1.8米的位置处的剖视图的一个例子。
图4是用于说明从翼板根部观察到的传感器位置的配置的图。
图5是表示本发明的第一实施方式的负载测量装置的概略结构的框图。
图6是表示每种风速下的空气动力转矩、发电机转速及间距角的关系的图。
图7是示出校正部具有的表的一个例子。
图8是用于说明方位角的图。
图9是根据测量数据示出形变和负载的关系的一个例子的图。
图10是示出翼板根部的负载和形变波长的关系的一个例子的图。
图11A是表示对在包含风速为8米/秒时的区域A的范围内的间距角的测量数据的条件下进行校正的情况下的负载(翼片方向)和无风时的负载进行比较的一个例子的图。
图11B是表示对在包含风速为8米/秒时的区域A的范围内的间距角的测量数据的条件下进行校正的情况下的负载(边缘方向)和无风时的负载进行比较的一个例子的图。
图12A是表示对在不包含风速为8米/秒时的区域A的范围内的间距角的测量数据的条件下进行校正的情况下的负载(翼片方向)和无风时的负载进行比较的一个例子的图。
图12B是表示对在不包含风速为8米/秒时的区域A的范围内的间距角的测量数据的条件下进行校正的情况下的负载(边缘方向)和无风时的负载进行比较的一个例子的图。
附图标记说明
1风力发电装置
7传感器
20负载算出部
30校正部
31表
32负载取得部
33形变算出部
34参数算出部
100负载测量装置
具体实施方式
以下,参照附图说明本发明的负载测量装置及其方法与程序的一个实施方式。
(第一实施方式)
图1是示出适用了本实施方式的负载测量装置100的风力发电装置的概略结构的图。本实施方式的风力发电装置1是风车叶片10的间距角可变的风车。
如图1所示,风力发电装置1具有支柱2、设置在支柱2的上端的导流罩3、可围绕大致水平的轴线旋转地设在导流罩3内的旋翼头(轮毂)4。在旋翼头4上围绕其旋转轴线呈放射状地安装有三根风车叶片10。由此,从旋翼头4的旋转轴线方向接触风车叶片10的风的风力变换为使旋翼头4围绕旋转轴线旋转的动力,该动力由发电机变换为电能。
在各风车叶片10上设有用于求出风车叶片10的形变的多个传感器(感应部)7。传感器7例如为FBG(光纤布拉格光栅)。FBG是刻有布拉格栅格的光纤传感器,根据反射光的波长变化,检测因形变、热膨胀导致的栅格间隔变化。
另外,在旋翼头4上具备信号处理部(省略图示),该信号处理部接收所述传感器7(感应部)的测量结果。
具体而言,在各风车叶片10上设有第一传感器、第二传感器和第三传感器。第一传感器、第二传感器和第三传感器分别具有在夹着风车叶片10而对置的位置设置的一对传感器。第一传感器和第二传感器优选以如下方式设置,即,连结构成各自的两个传感器的直线大致垂直地相交。第三传感器例如是为温度补偿用而使用的传感器,其设在第一传感器或者第二传感器的周边。
图2是用于说明安装在风车叶片上的传感器7(感应部)的位置的图。如图2所示,在本实施方式中,传感器7设在例如距离风车叶片10的连接根部1.8米的位置。连接根部是指如图2所示的风车叶片10和旋翼头4的边界。在本实施方式中,该连接根部称为“翼板根部”。
图3是表示距离安装有传感器7的风车叶片10的翼板根部1.8的位置处的剖视图的图。在图3中,在风车叶片10的背部侧21设有传感器A3,在腹部侧22设有传感器A1,以构成第一传感器。另外,在与A3相同的位置设有传感器A5,在与A1相同的位置设有传感器A6,以构成第三传感器。另外,在风车叶片10的前缘23的方向上设有传感器A2,在后缘24方向上设有传感器A4,以构成第二传感器。
图4是示意性地示出从风车叶片10的翼板根部观察到的安装在风车叶片10上的传感器7的配置的图。如图4所示,在本实施方式中,将设有传感器A1的位置定义为HP、将设有传感器A3的位置定义为LP、将设有传感器A2的位置定义为LE、将设有传感器A4的位置定义为TE。另外,在图4中,倾角是风车叶片10的旋转面相对于塔体的铅直轴线的倾斜角度,设置这种倾角的原因如下,即,即使风车叶片10在运行时因风力而发生变形,也可防止风车叶片10和塔体接触。关于该倾角,可以在后述的计算中将其忽略,也可以将其考虑进去。
以下,详细说明本实施方式的负载测量装置100的结构。
图5是将负载测量装置100所具备的功能展开后表示的功能框图。
如图5所示,本实施方式的负载测量装置100具备负载算出部(负载算出机构)20和校正部(校正机构)30。
负载算出部20具有示出风车叶片的形变和风车叶片10的负载的关系的函数,对该函数使用根据传感器A1~A6的测量数据的形变,求出风车叶片10的负载。
校正部30根据在基于风速的空气动力转矩的最大值和最小值的偏差为规定值以下的风车叶片10的间距角范围以及转速范围内所取得的传感器的测量数据,来校正所述函数。需要说明的是,若使用在满足空气动力转矩为规定值以下的风车叶片10的间距角范围的条件以及转速范围的条件的期间内取得的传感器的测量数据则更好。
以下,将具体说明在通过校正部30校正函数中所使用的传感器的测量数据。
图6是在每种风速下(风速4m/秒至12米/秒)表示使风车叶片10从逆桨侧(间距角21度)向顺桨侧(间距角109度)且直至风车叶片10停止为止的空气动力转矩的变化的图。间距角21度、109度是指,以将风车叶片10安装到风车转子3上时所确定的翼板基准线为零度的情况下的风车叶片10的角度。在此,间距角度零度是指,在翼板根部剖面上定义的翼板基准线上的角度,转子平面与该线所成的角度为间距角。
当得到图6时,在间距角为21度至45度的范围内以2.5度/秒的速度、在间距角为45至109度的范围内以1.0度/秒的速度使三根风车叶片10同时变化,从而取得此时的三根风车叶片10的测量数据。另外,风车叶片10因使间距角变化而旋转,成为空转的状态。空转是指,在风力发电装置1不发电的范围内使风车叶片10旋转的状态(例如以风车叶片10低速旋转的状态)。
需要说明的是,由于对于所有的三根风车叶片10进行同样的处理,所以在以下的说明中,仅对一个风车叶片10进行说明。
如图6所示,包含风力发电装置发电的期间和为了停止等通过使间距角向顺桨侧增大而作为欲要停止转子的旋转的力的空气制动器强力加载的期间作为区域A。如图6所示,在区域A中,根据风速而加载不同的空气动力转矩。然后,在区域A的右侧(换而言之,间距角大于60度且发电机的转速为从0到300rpm(频率为60Hz的情况))时,无轮哪种风速,转矩值大致均为-300千牛·米以上,所以是能够忽略空气动力转矩的影响的小转矩。
需要说明的是,如图6所示,虽然将区域A的右侧的转速范围的条件设为0到300rpm,但是并不限于此,根据频率进行设定即可。例如,在50Hz的情况下,可以将转速范围的条件设定为0至250rpm。
这样,校正部30使用在非区域A的区域即成为不依据风速的空气动力转矩的范围内取得的测量数据。换而言之,使用在空气动力转矩的最大值和最小值的偏差为规定值以下的范围内的间距角的、间距角为60度至109度的范围内取得的测量数据。而且,将在后面进行说明使用非区域A的区域的数据的依据。
更具体而言,校正部30具备表31、负载取得部(负载取得机构)32、形变算出部(形变算出机构)33以及参数算出部34。
校正部30根据负载取得部32所取得的风车叶片10的负载和传感器7的测量数据求出无负载时的传感器7的测量数据,并使用该无负载时的测量数据对传感器7的测量数据进行补偿校正。由此,由于考虑了包含于传感器7自身的测量误差,所以能够提高校正的精度。
表31是使无风时(对于进行校正而言为理想的环境条件)的风车叶片10的翼板根部的负载与风车叶片10的间距角及方位角相互关联的表,例如,作为图7所示的一览表(表),其录入有与风车叶片10的方位角和间距角的组合对应起来的翼板根部处的负载值α1、α2、α3、α4……。
如图8所示,上述的方位角是指,在风车叶片10的旋转面内规定的基准和风车叶片10的轴线所成的角度,在本实施方式中,将风车叶片10位于最上部时作为基准。因此,风车叶片10位于风车的最上部时的方位角为零度,位于最下部时的方位角为180度。
在图7所示的一览表(表)中,能够通过如下方式获得翼板根部的力矩,即,根据以下所示的式(1),分别计算各传感器A1至A4的位置的基于自重的力矩,并对这些力矩进行坐标变换。
M=9.8×W×lg×sinθ·cosβ[Nm]        (1)
在上述式(1)中,W为风车叶片10的重量,lg为从风车叶片10测量到的重心位置(在制造阶段为已知的值),θ是方位角和倾角的函数,β是间距角和倾角的函数。
负载取得部32从表31中取得与通过传感器7取得测量数据时的风车叶片10的间距角及方位角对应的风车叶片10的翼板根部的负载。
形变算出部33根据传感器7的测量数据算出风车叶片10的形变。具体而言,从传感器7的测量数据提取形变波长,并根据规定的函数将形变波长变换为形变。更具体而言,对于传感器7的测量数据而言,在设于旋翼头4的未图示的信号处理部中形变波长数据变换为数值,并将作为数值获得的形变波长变换为形变ε。另外,形变ε通过以下的式(2)求出。
ε=Pe{(λ-λi)-α(λTTi)}(2)
在上述式(2)中,λ为根据第一传感器(第二传感器)的测量数据,λi为根据第一传感器(第二传感器)的无负载时的测量数据,λT为根据第三传感器的测量数据,λTi为根据第三传感器的无负载时的算出数据,Pe为形变光学常数(809με/nm)、α为温度补偿系数(2.2)。需要说明的是,λi为测量数据的平均值,并且可通过如下的式(3)求出。
λi=(λmaxmin)/2    (3)
在所述式(3)中,λmax表示数据的最大峰值,λmin表示最小峰值。
这样,由于在构成第一传感器的各传感器A1、A3以及构成第二传感器的各传感器A2、A4分别算出形变,所以能够算出四个形变。进而,通过算出从构成第一传感器的各传感器A1、A3获得的形变的差分,算出相对于风车叶片10的翼片方向(图4中的HP-LP的方向)的形变εF,通过算出从构成第二传感器的各传感器A2、A4获得的形变的差分,算出相对于风车叶片10的边缘方向(图4中的LE-TE的方向)的形变εE
参数算出部34根据负载取得部32所取得的风车叶片10的负载和通过形变算出部33所算出的形变的关系,校正函数的参数。具体而言,根据与取得了成为算出形变εF、εE的原数据的测量数据的时刻下的方位角和间距角建立关联的风车叶片10的翼板根部的负载与形变εF、εE的关系,构成新的函数,并使用新的函数的系数,校正存在于负载算出部20的函数的系数。此时,在翼片方向上形成一个新的函数,在边缘方向上也形成一个新的函数。
例如,为了将所述形变ε变换为传感器的位置的力矩,使用如下的式(4)。需要说明的是,d是传感器7的设置位置(距离翼板根部1.8米)处的风车叶片10的内径,L是风车叶片10的序号(L=1、2、3),E是翼板材料(FRP)的杨氏模量,I是传感器的设置位置处的断面二次力矩,Msensor是传感器设置位置处的弯曲力矩(负载),ε2L-1和ε2L是基于一对传感器(第一传感器或第二传感器)的测量数据的形变,ε2L-1,0和ε2L,0是第一传感器或第二传感器的形变的初期值。
(公式1)
M sensor = EI d { ( ϵ 2 L - 1 - ϵ 2 L ) - ( ϵ 2 L - 1,0 - ϵ 1 L , 0 ) } × 10 - 6 - - - ( 4 )
在此,将该力矩设风车叶片10的翼板根部的力矩Mroot和传感器7的设置位置(例如,距离风车叶片10的翼板根部1.8m的部位)的力矩Msensor之比为β(>1),得到如下的式。
其中,
(公式2)
M root = β M sensor
= βEI d { ( ϵ 2 L - 1 - ϵ 2 L ) - ( ϵ 2 L - 1,0 - ϵ 1 L , 0 ) } × 10 - 6
= a ( ϵ 2 L - 1,0 - ϵ 2 L ) × 10 - 6 + b [ Nm ] - - - ( 5 )
此处
a = βEI d [ Nm ] - - - ( 6 )
b = - βEI d ( ϵ 2 L - 1,0 - ϵ 1 L , 0 ) × 10 - 6 [ Nm ] - - - ( 7 )
由上述式(5)所示,翼板根部的力矩Mroot是以系数a、b作为参数,并将基于一对传感器(第一传感器或者第二传感器)的形变作为变量的一次函数来表示。
由此,在横轴上设形变εF或εE的情况下,在纵轴上设其方位角及间距角时的力矩Mroot,在制作这样曲线时,通过算出根据该一次函数所得到的斜率a和截距b,能够将系数a和b作为参数算出。
然后,说明将所述一次函数曲线化的方法。
横轴作为各风车叶片10的翼片方向的形变εF和边缘方向的形变εE,纵轴作为从表31取出的与形变εF和形变εE对应的负载(力矩)Mroot,并进行曲线化,并从该曲线中提取斜率a和截距b。更具体而言,通过制成图9所示的曲线,并根据该曲线算出各个风车叶片10的翼片方向上的系数a和b、边缘方向上的系数a和b。例如,作为第一项的风车叶片10#1的翼片方向的参数,设a=2.014×109、b=-0.448×103。同样地,针对风车叶片10#2、风车叶片10#3算出各个翼片方向和边缘方向的系数a以及b。
这样,当参数算出部34算出系数a、b时,将它输出到负载算出部20。由此,负载算出部20的函数的参数将被校正,通过将从传感器取得的测量数据用于负载算出部20的函数,能够校正所获得的翼板根部的力矩。
以下,说明本实施方式的负载测量装置的校正部30的作用。需要说明的是,由于对各风车叶片10进行同样的处理,所以在以下的说明中,仅以对一个风车叶片10进行的处理为例进行说明。
首先,在本实施方式中,使间距角从60度变化到109度,并获得此时的各个传感器A1至A6的测量数据。测量数据提供给校正部30的负载取得部32。
负载取得部32参照表31,读出与由各传感器A1至A6测量到的测量数据的方位角和间距角的信息建立关联的翼板根部的负载。然后,负载取得部32针对每个传感器制成纵轴表示传感器的测量数据、横轴表示翼板根部的负载的曲线(参照图10),并分别从这些各个曲线中读出横轴的负载的值为“0”时的形变波长。该值是无负载时的传感器的测量数据,即相当于各传感器的补偿值。负载取得部32将各传感器的补偿值连同从表31读出的翼板根部的负载的信息以及获得该负载时的各传感器的数据输出到形变算出部33。这样,通过利用负载取得部32求出各传感器的补偿值,在以后的处理中,可校正传感器自身包含的测量误差,从而能够提高负载的测量精度。
形变算出部33从传感器A1至A6的测量数据分别提取形变波长,并根据由各传感器算出的测量数据和无负载时的测量数据,利用所述式(2),算出各传感器位置处的形变(自重力矩)ε。例如,传感器A1的形变εA 1通过以下的式(2)′求得。
εA1=Pe{(λHPHPi)-α(λHPTHPTi)}(2)′
在所述的式(2)′中,λHP是传感器A1的形变波长数据,λHPT是设在传感器A1的周边的温度补偿用的传感器A5的形变波长数据,λHPi是传感器A1的补偿值(无负载时的测量数据),λHPTi是传感器A5的补偿值(无负载时的测量数据)。
形变算出部33利用同样的算出处理,分别针对传感器A3、A2以及A4算出形变ε。由此,共计算出四个形变ε,即εA1、εA2、εA3、εA4。形变算出部33算出相对于各传感器A1至A4的形变εA1~A4后,将这些值和从负载取得部32输入的翼板根部的负载的信息输出到参数算出部34。
参数算出部34根据相对于各传感器的形变εA1~A4和从负载取得部32输入的翼板根部的负载的信息的关系,校正示出风车叶片10的形变和风车叶片10的翼板根部处的负载的关系的函数的参数。
具体而言,风车叶片10的翼板根部的负载的信息和风车叶片10的形变的关系式由所述式(5)所示。具体而言,关于该关系式,是对第一传感器作出一个、对第二传感器作出一个、对一根风车叶片10作出两个关系式。例如,对于第一传感器而言,所述关系式由如下的(5)′表示。
MHP-LP=a(εA1A3)×10-6+b    [Nm]      (5)′
在式(5)中,εA1是根据等式(2)′算出的传感器A1的位置处的形变,εA3是根据同样的算出式算出的传感器A3的位置处的形变。
在此,若将上述式(5)′中的翼片方向(图4中的HP-LP方向)上的形变的差分εA1A3为横轴,将MHP-LP作为纵轴,将得到图9所示的曲线。这样,若将形变εA1~A4和翼板根部的负载的信息的关系曲线化,将能够导出该曲线的截距和斜率,从而能够算出所述式(5)′的系数a(斜率)和系数b(截距)。针对一个风车叶片10,以翼片方向和边缘方向的两个的每一个算出系数a与b的组合。
然后,通过反复进行从所述传感器的测量到算出系数为止的处理得到多个系数,并通过使用这些系数的平均值,得到校正后的函数式。例如,通过分别省去最大值和最小值,能够去除干扰等突发的数据。需要说明的是,即使在此去除了非干扰的数据,也不会对算出平均值造成影响。
然后,在通过这样的方式得到可靠性高的关系式、换而言之即校正后的关系式后,负载取得部32使用该关系式根据各传感器的测量数据算出风车叶片10的翼板根部处的负载。由此,可算出可靠度高的负载。
而且,在本实施方式中,虽然使用了通过各传感器A1至A6测量的测量数据中的非图6的区域A的区域的数据,但是,这是为了提高校正精度。具体而言,是因为在求出所述的系数a以及b的情况下的近似于无风时获得的力矩(对进行校正为理想的力矩)。以下,使用图11A、B和图12A、B进行更为具体的说明。
在图11A中,横轴表示无风时的翼片方向的力矩,轴向表示风速8米时的翼片方向的力矩。图11B是在相同情况下比较边缘方向的力矩。图11A以及图11B是在通过包含图6的区域A的测量数据求出系数a、b的情况下所得到的函数,是与理想的无风时的数据比较后的情况。相对于理想的无风时的函数y=x,若使用包含区域A的测量数据算出系数a和b,则y=0.9701x-31.88。另外,若对无风时的力矩和根据包含区域A的测量数据所算出的力矩进行比较,在偏离y=x的位置处存在较多的点。由此,使用在包含区域A的测量数据的条件下所算出的系数a、b所得到负载,示出了与无风时的负载相比误差增大的情况。
另外,与图11A以及图11B相同,图12A以及图12B的横轴表示无风时的力矩而纵轴表示风速为8米时的力矩,并且是使用除在图6的区域A得到的测量数据以外的测量数据而算出系数a以及b的情况下的图。例如,如图12A所示,在使用不包含区域A的测量数据而算出系数a、b的情况下,y=0.9968x-3.322。另外,如观察曲线所了解的那样,由此得到的负载的结果是无风时的力矩与风速为8米时的力矩大致一致。由此,通过利用在不包含区域A的测量数据的条件下得到的系数a、b校正函数,能够使其近似于无风时的负载。
需要说明的是,在取得基于传感器的测量数据的情况下,设定风车叶片10至少从方位角0度至180度旋转一次为宜,并且通过180度的旋转生成一个校正用的数据文件,但是,对方位角的旋转次数并无特殊限制。需要说明的是,在本实施方式中,采用通过360度的旋转生成一个校正用的数据文件的方式。
更具体而言,通过使间距角从109度移动到60度、或者从60度移动到109度,转子开始空转。在此,通过将间距角从109度移动到60度而使转子至少旋转一次,以取得数据文件。同样,通过使间距角从60度移动到109度而使转子至少旋转一次,以取得数据文件。
即,在本实施方式中,在排除空气动力的影响的范围内,在使间距角向逆桨侧动作时,在转子至少旋转一次的条件下来取得一个校正用的数据文件。同样,在使间距角向顺桨侧动作时,也取得一个校正用的数据文件。
在本实施方式中,通过进行上述的间距角动作取得10个校正用的数据文件。
而且,在算出了这种10次量的校正用数据(即系数a、b)的情况下,以通过算出它们的平均值检验系数a、b的可靠性为宜。
另外,X表示校正用的数据(无负载时的测量数据18点、校正用数据(各风车叶片10的边缘方向和翼片方向的数据)12点),N表示使间距角从109度到60度、从60度到109度(1个周期)动作的次数。另外,将m作为平均值。需要说明的是,在此,从2N个校正用数据文件中省去最大和最小的数据,以求出2(N-1)个的平均值。然后,检验校准值a、b的平均值是否满足如下的范围条件。在符合基准值的情况下,将校正用数据的平均值作为当前参数。
(公式3)
(平均值)
m = Σ n = 1 2 ( N - 1 ) X n 2 ( N - 1 ) - - - ( 8 )
(平均值)
(基准值的检验)
1.7×109<a<2.7×109     (9)
-100kNm<b<100kNm    (10)
如以上所述,通过设在风车叶片10上的传感器取得测量数据,并根据所取得的测量数据算出风车叶片10的形变和负载。利用从根据测量数据算出的风车叶片10的形变和负载的关系得到的新的函数的系数校正在负载算出部20具备的函数。由此,因为能够根据测量数据简单地算出新的函数,所以能够简便地确定用于校正的系数。
需要说明的是,由于此时所使用的测量数据使用利用了在空气动力转矩的最大值和最小值的偏差为规定值以下的风车叶片10的间距角范围内所取得的传感器的测量数据且能够忽略空气动力转矩的影响的测量数据,所以能够提高校正的精度。
另外,通过算出传感器自身所带有的形变且进行补偿,能够进一步提高校正的精度。而且,为了取得测量数据,只要是空气动力转矩的最大值和最小值的偏差为规定值以下的风车叶片10的间距角范围(例如间距角为60度至109度的范围)内取得的测量数据即可,因为对于方位角没有特殊限制,所以能够将大范围的测量数据用于校正。
另外,因为利用负载测量装置100取得这种测量数据、算出负载及形变、并检验所述校正数据的可靠性,所以能够缩短校正作业所花费的时间,并且还能够降低用户的负担。
需要说明的是,在所述的实施方式中,虽然以基于作为负载测量装置的硬件的处理为前提,但是无须局限于这种结构。例如,也可采用根据来自各传感器的输出信号以其他软件进行处理的结构。这种情况下,负载测量装置具备CPU、RAM等主存储装置、记录有用于实现上述处理的全部或者一部分的程序的计算机可读取记录介质。而且,CPU读出记录在所述存储介质的程序,并通过执行信息的加工、运算处理,可实现与所述的负载测量装置同样的处理。
在此,计算机可读取的记录介质是指,磁盘、光磁盘、CD-ROM、DVD-ROM、半导体存储器等。另外,可以将该计算机程序通过通信回路向计算机传送,而接收到该传送的计算机执行该程序。
(变形例)
另外,在本实施方式的负载测量装置100中,是根据在空气动力转矩的最大值和最小值的偏差为规定值以下的风车叶片10的间距角范围内取得的传感器的测量数据对上述的函数进行的校正,但是并不限于此。例如,也可以代替间距角范围采用风车叶片10的转速范围,以根据在基于风速的空气动力转矩的最大值和最小值的偏差为规定值以下的风车叶片的转速范围内所取得的传感器的数据对函数进行校正。
需要说明的是,在根据本实施方式的风力发电装置1中,虽然多根风车叶片10的根数为3根,但是对风车叶片10的根数没有特殊限制。
另外,在本实施方式的负载测量装置100中,对于一根风车叶片10所安装的传感器为6个,但是对于传感器的个数并无特殊限制。
另外,本实施方式的负载测量装置100中,虽然是根据方位角和间距角算出表31,但是并不限于此。例如也可以向校正部30预先提供表。
(第二实施方式)
以下,说明本发明的第二实施方式。
本实施方式的负载测量装置与第一实施方式的不同点在于,将方位角和间距角的角度数据限定为规定值,并将风速限定在负的空气动力转矩小的范围内,以取得数据。以下,对于本实施方式的负载测量装置与第一实施方式共同之处省略说明,主要以不同点为主进行说明。
在风速为3米以下的情况下,在由第一方位角以及自第一方位角旋转180度后的第二方位角构成的两个地点,传感器7测量将间距角设为最小间距角和最大间距角时的测量数据。
更具体而言,在风速为3米以下而风车叶片10的方位角位于90度和270度的位置、并且针对各个方位角间距角被设定成21度和109度的状态的情况下,传感器取得测量数据。
在测量一个风车叶片10的数据的情况下,其他两个风车叶片10的间距角例如设定成85度等,并作为空转状态。
这样,通过使用从使方位角旋转180度后的位置处的两个地点测量的数据,用于由参数算出部34算出的函数的数据能够取得相对于横轴的大范围的数据。由此,能够以少的测量数据提高算出系数a和b时的精度。另外,由于能够以少的测量数据算出参数,所以能够缩短校正花费的时间。
以上,虽然参照附图详细说明了本发明的实施方式,但是具体结构并不限于本实施方式,不脱离本发明的主旨的范围的设计变更也包含在本发明内。

Claims (11)

1.一种负载测量装置,其用于风车叶片的间距角可变的风车,包括:
传感器,其用于求出所述风车叶片的形变;
负载算出机构,其具有示出所述风车叶片的形变和所述风车叶片的负载的关系的函数,并通过对所述函数使用基于所述传感器的测量数据的形变,来求出所述风车叶片的负载;
校正机构,其根据在基于风速的空气动力转矩的最大值和最小值的偏差为规定值以下的所述风车叶片的间距角范围及转速范围内取得的所述传感器的测量数据,来校正所述函数。
2.如权利要求1所述的负载测量装置,其中,
所述校正机构根据在所述空气动力转矩为规定值以下的所述风车叶片的间距角范围及转速范围内取得的所述传感器的测量数据,来校正所述函数。
3.如权利要求1或2所述的负载测量装置,其中,
所述校正机构包括:
表,其将无风时的所述风车叶片的负载与所述风车叶片的间距角及方位角建立关联;
负载取得机构,其从所述表中取得与由所述传感器取得了测量数据时的所述风车叶片的间距角及方位角对应的风车叶片的负载;
形变算出机构,其根据所述传感器的测量数据算出所述风车叶片的形变;
参数算出机构,其根据由所述负载取得机构取得的所述风车叶片的负载和由所述形变算出机构算出的形变的关系,来校正所述函数的参数。
4.如权利要求3所述的负载测量装置,其中,
所述校正机构根据由所述负载取得机构取得的风车叶片的负载和所述传感器的测量数据,求出无负载时的所述传感器的测量数据,并使用该无负载时的测量数据对所述传感器的测量数据进行补偿校正。
5.如权利要求1~4中任一项所述的负载测量装置,其中,
所述传感器具有:
一对第一传感器,该一对第一传感器夹着所述风车叶片而设于对置的位置;
一对第二传感器,该一对第二传感器处于不同于所述第一传感器的位置,且夹着所述风车叶片而设于对置的位置。
6.如权利要求1~5中任一项所述的负载测量装置,其中,
所述传感器具有一对第三传感器,该一对第三传感器处于夹着所述风车叶片而对置的位置,即,设于不同于所述第一传感器及所述第二传感器的位置且与所述第一传感器或所述第二传感器中的任一者平行的位置。
7.一种负载测量装置,其用于风车叶片的间距角可变的风车,包括:
传感器,其用于求出所述风车叶片的形变;
负载算出机构,其具有示出所述风车叶片的形变和所述风车叶片的负载的关系的函数,并通过对所述函数使用基于所述传感器的测量数据的形变,来求出所述风车叶片的负载;
校正机构,其根据在风速为3米以下的情况下,在由第一方位角及自该第一方位角旋转180度的第二方位角构成的两个地点将间距角设为最小间距角和最大间距角时的各所述传感器的测量数据,来校正该函数。
8.一种负载测量方法,用于风车叶片的间距角可变的风车,包括:
求出所述风车叶片的形变;
通过具有示出所述风车叶片的形变和所述风车叶片的负载的关系的函数,并对所述函数使用基于所述传感器的测量数据的形变,来求出所述风车叶片的负载;
根据在基于风速的空气动力转矩的最大值和最小值的偏差为规定值以下的所述风车叶片的间距角范围及转速范围内取得的所述传感器的测量数据,来校正该函数。
9.一种负载测量程序,该程序用于风车叶片的间距角可变的风车,在计算机中执行:
第一处理,通过具有示出所述风车叶片的形变和所述风车叶片的负载的关系的函数,并对所述函数使用基于所述传感器的测量数据的形变,来求出所述风车叶片的负载;
第二处理,其根据在基于风速的空气动力转矩的最大值和最小值的偏差为规定值以下的所述风车叶片的间距角范围及转速范围内取得的所述传感器的测量数据,来校正该函数。
10.一种负载测量方法,用于风车叶片的间距角可变的风车,包括:
通过具有示出所述风车叶片的形变和所述风车叶片的负载的关系的函数,并对所述函数使用基于所述传感器的测量数据的形变,来求出所述风车叶片的负载;
根据在风速为3米以下的情况下,在由第一方位角及自该第一方位角旋转180度的第二方位角构成的两个地点将间距角设为最小间距角和最大间距角时的各所述传感器的测量数据,来校正该函数。
11.一种负载测量程序,该程序用于风车叶片的间距角可变的风车,在计算机中执行:
第一处理,通过具有示出所述风车叶片的形变和所述风车叶片的负载的关系的函数,并对所述函数使用基于所述传感器的测量数据的形变,来求出所述风车叶片的负载;
第二处理,根据在风速为3米以下的情况下,在由第一方位角及自该第一方位角旋转180度的第二方位角构成的两个地点将间距角设为最小间距角和最大间距角时的各所述传感器的测量数据,来校正该函数。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113454335A (zh) * 2018-12-20 2021-09-28 维斯塔斯风力系统集团公司 修正桨距角
CN113833597A (zh) * 2020-06-08 2021-12-24 江苏金风科技有限公司 叶片、风力发电机组、监控系统及监控方法

Families Citing this family (28)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110049886A1 (en) * 2009-08-28 2011-03-03 Prueftechnik Dieter Busch Ag Device and method for detecting the loading of pivoted rotor blades
DE102009058595A1 (de) * 2009-12-17 2011-06-22 Siemens Aktiengesellschaft, 80333 Detektion einer Verformung eines Flügels einer Windkraftanlage
DE102010011549A1 (de) * 2010-03-15 2011-09-15 Repower Systems Ag Wartungsazimutwinkel
WO2012089545A1 (en) * 2010-12-30 2012-07-05 Lm Wind Power A/S Method and apparatus for determining loads of a wind turbine blade
DK2659133T3 (da) * 2010-12-30 2022-05-02 Lm Wp Patent Holding As Vindmøllevinge med tværsnitssensorer
PL2659252T3 (pl) * 2010-12-30 2020-12-28 Lm Wp Patent Holding A/S Sposób i urządzenie do określania obciążenia łopaty turbiny wiatrowej
US9447778B2 (en) * 2011-11-02 2016-09-20 Vestas Wind Systems A/S Methods and systems for detecting sensor fault modes
EP2597302B1 (en) * 2011-11-23 2014-04-30 Siemens Aktiengesellschaft Determining an accumulated load of a wind turbine in angular sectors
US8511177B1 (en) 2011-12-15 2013-08-20 Shaw Shahriar Makaremi Blade condition monitoring system
US8757003B1 (en) 2011-12-15 2014-06-24 Shaw Shahriar Makaremi Multi-frequency-band blade condition monitoring system
JP5680526B2 (ja) 2011-12-28 2015-03-04 三菱重工業株式会社 風力発電用風車の衝撃荷重監視システム及び衝撃荷重監視方法
US9383436B2 (en) * 2012-01-18 2016-07-05 Tdc Acquisition Holdings, Inc. One way time of flight distance measurement
DK2885531T3 (en) * 2012-08-17 2017-07-17 Lm Wp Patent Holding As A wing deflection monitoring system
KR20150080845A (ko) * 2014-01-02 2015-07-10 두산중공업 주식회사 풍력 발전기용 블레이드의 제어장치, 제어방법, 및 이를 이용하는 풍력 발전기
JP6242830B2 (ja) 2015-02-24 2017-12-06 三菱重工業株式会社 風車翼の損傷検知方法及び風車
JP6358993B2 (ja) 2015-09-11 2018-07-18 三菱重工業株式会社 風力発電装置および風力発電装置の併入方法
JP6351557B2 (ja) * 2015-09-11 2018-07-04 三菱重工業株式会社 荷重計測装置の較正方法、風車翼の荷重計測システム及び風車
CN109072883B (zh) * 2016-02-23 2020-11-10 Lm Wp 专利控股有限公司 叶片偏转监测系统
US11098698B2 (en) * 2016-04-07 2021-08-24 General Electric Company System and method for auto-calibrating a load sensor system of a wind turbine
JP6663369B2 (ja) 2017-02-13 2020-03-11 三菱重工業株式会社 風車翼の損傷検知方法及び風車
US10539119B2 (en) 2017-07-10 2020-01-21 WindESCo, Inc. System and method for augmenting control of a wind turbine assembly
DE102018009334A1 (de) * 2018-11-28 2020-05-28 Senvion Gmbh Verfahren zum Betrieb einer Windenergieanlage, Windenergieanlage und Computerprogrammprodukt
CN112628078A (zh) * 2020-11-09 2021-04-09 华能饶平风力发电有限公司 一种具有叶片自检功能的风力发电机
CN114689237B (zh) * 2020-12-31 2023-04-07 新疆金风科技股份有限公司 载荷传感器标定方法、装置及计算机可读存储介质
JP7245866B2 (ja) * 2021-04-26 2023-03-24 三菱重工業株式会社 風車翼の診断方法
CN114323602B (zh) * 2021-11-30 2024-03-26 明阳智慧能源集团股份公司 一种风机叶片静力测试方法及系统
EP4296507A1 (de) * 2022-06-23 2023-12-27 Wobben Properties GmbH Verfahren zum parametrieren einer sensoranordnung aus mehreren lastsensoren eines rotorblattes einer windenergieanlage
CN117433695B (zh) * 2023-10-24 2024-05-31 上海拜安传感技术有限公司 一种风力发电机叶片载荷的标定方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5155375A (en) * 1991-09-19 1992-10-13 U.S. Windpower, Inc. Speed control system for a variable speed wind turbine
CN1461882A (zh) * 2002-05-02 2003-12-17 通用电气公司 风力发电站、风力发电站的控制装置和用于操作风力发电站的方法
JP2008286156A (ja) * 2007-05-21 2008-11-27 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 風力発電装置および風力発電装置のヨー旋回駆動方法

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE29715249U1 (de) * 1997-08-25 1998-12-24 Institut für Solare Energieversorgungstechnik Verein an der Universität Gesamthochschule Kassel eV, 34119 Kassel Windenergieanlage
DE10219664A1 (de) * 2002-04-19 2003-11-06 Enron Wind Gmbh Windenergieanlage, Regelanordnung für eine Windenergieanlage und Verfahren zum Betreiben einer Windenergieanlage
DE102006036157B4 (de) * 2006-08-01 2016-09-15 Senvion Gmbh Kalibrierverfahren

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5155375A (en) * 1991-09-19 1992-10-13 U.S. Windpower, Inc. Speed control system for a variable speed wind turbine
CN1461882A (zh) * 2002-05-02 2003-12-17 通用电气公司 风力发电站、风力发电站的控制装置和用于操作风力发电站的方法
JP2004036612A (ja) * 2002-05-02 2004-02-05 General Electric Co <Ge> 風力発電装置、風力発電装置の制御構成、及び風力発電装置を動作させる方法
JP2008286156A (ja) * 2007-05-21 2008-11-27 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 風力発電装置および風力発電装置のヨー旋回駆動方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113454335A (zh) * 2018-12-20 2021-09-28 维斯塔斯风力系统集团公司 修正桨距角
CN113833597A (zh) * 2020-06-08 2021-12-24 江苏金风科技有限公司 叶片、风力发电机组、监控系统及监控方法

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