CN102748219B - 监测风力涡轮机的性能 - Google Patents

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Abstract

在此描述了监测风力涡轮机的性能，一个或多个设备实施例包括存储器和处理器。处理器被配置为执行存储在存储器中的可执行指令以确定在多个风速下风力涡轮机的多个功率输出，基于确定的功率输出和与风力涡轮机相关联的预期功率输出曲线来确定在该多个风速下风力涡轮机的多个功率剩余，基于与风力涡轮机的位置相关联的多个特性来调整该功率剩余，基于调整的功率剩余来分析风力涡轮机的性能，并生成和显示与风力涡轮机相关联的多个健康指标。

Description

监测风力涡轮机的性能
技术领域
本公开涉及监测风力涡轮机的性能.
政府权力
本公开的主题是在由美国能源部所授予的合同号DE-EE0001368的支持下而作出的。因此，美国政府对在此公开的主题具有特定权利。
背景技术
风力涡轮机可被用于从风中收获能量。许多风力涡轮机运行在苛刻和/或遥远的环境中，这可导致风力涡轮机的组件的恶化和/或风力涡轮机的性能劣化。因此，风力涡轮机可能需要频繁地维护以便准确地和有效地运行。
可在排定的基础上(例如，以特定时间间隔和/或在特定运行时间量之后)执行风力涡轮机的维护。然而，这种排定的风力涡轮机维护可能具有低可靠性和/或高成本。例如，风力涡轮机可能在排定的维护时间正确和有效地运行(例如，可能不需要维护)，导致了在排定的维护时间在风力涡轮机上执行不必要的维护。作为附加的例子，如果风力涡轮机没有正确和有效地运行(例如，需要维护)，但下一次排定的维护在长时期内不会发生，在执行下一次排定的维护之前可能损失大量的生产时间。
基于状况的风力涡轮机维护可比排定的维护具有更大的可靠性和/或更低的成本。早先的基于状况的维护方法可包括，例如，监测风力涡轮机的性能(例如，功率输出)，并将该风力涡轮机的性能与风力涡轮机的预期性能相比较。如果风力涡轮机的性能与其预期性能偏离，则可执行维护。
然而，在一些情况下，风力涡轮机的性能与其预期性能的偏离可能不是由风力涡轮机没有正确和有效地运行所引起的。就是说，偏离可能不是由风力涡轮机需要维护所引起的。由此，这种早先的基于状况的维护方法也可能导致在风力涡轮机上执行不必要的维护。
附图说明
图1说明了根据本公开的一个或多个实施例的用于监测风力涡轮机的性能的系统。
图2说明了根据本公开的一个或多个实施例的用于监测风力涡轮机的性能的方法。
图3说明了根据本公开的一个或多个实施例的用于监测风力涡轮机的性能的方法。
具体实施方式
在此描述了监测风力涡轮机的性能。一个或多个设备实施例包括存储器和处理器。该处理器被配置为执行存储在存储器中的可执行指令以确定在多个风速下风力涡轮机的多个功率输出，基于确定的功率输出和与风力涡轮机相关联的预期功率输出曲线来确定在该多个风速下风力涡轮机的多个功率剩余，基于与风力涡轮机的位置相关联的多个特性来调整功率剩余，基于调整的功率剩余分析风力涡轮机的性能，并生成和显示与风力涡轮机相关联的多个健康指标。
根据本公开的一个或多个实施例的监测风力涡轮机的性能能够比早先的排定维护方法和早先的基于状况的维护方法更可靠和/或更低成本。例如，根据本公开的一个或多个实施例的监测风力涡轮机的性能可减少和/或消除在风力涡轮机上执行不必要维护的发生(例如，当风力涡轮机不需要维护时可减少和/或消除在风力涡轮机上执行维护的发生)。此外，根据本公开的一个或多个实施例的监测风力涡轮机的性能可减少在风力涡轮机需要维护时和在执行维护时之间的延时，由此减少了在执行维护之前损失的生产时间量。
在随后的详细描述中，参考形成其一部分的附图。附图通过说明示出了本公开的一个或多个实施例可如何被实践。这些实施例被充分详细地描述以使本领域普通技术人员能够实践本公开的一个或多个来施例。要理解的是，在不背离本公开的范围的情况下，可利用其它实施例以及做出过程、电的和/或结构的改变。
如将被理解的，在此处的各种实施例中示出的元件可被添加、交换、组合和/或去除以便提供本公开的多个附加实施例。在图中提供的元件的比例和相对尺度意在说明本公开的实施例，而不应当理解为限制意义。
如在此使用的，“一个”或“多个”某物可以指一个或更多个这种物体。例如，“多个传感器”可以指一个或更多个传感器。此外，如在此使用的符号“M”和“N”，尤其相对于附图中的标号，指示了如此指定的多个特定特征可与本公开的多个实施例一起被包括。
图1说明了根据本公开一个或多个实施例的用于监测风力涡轮机性能的系统100。如图1中所示，系统100可包括多个风力涡轮机110-1、110-2、...110-M，多个传感器112-1、112-2、...112-N，以及计算设备120。
风力涡轮机110-1、110-2、...110-M可被用于在风力涡轮机的位置处(例如，风力涡轮机被安装的地点)从风中收获能量。例如，风力涡轮机110-1、110-2、...110-M可在风力涡轮机的位置处将来自风中的动能转换为电能，如本领域普通技术人员将理解的。
如在图1中所示，传感器112-1、112-2、...112-N可与风力涡轮机110-1、110-2、...110-M相关联。例如，传感器112-1、112-2、...112-N可与风力涡轮机110-1、110-2、...110-M相连接、邻近定位或在其附近定位。在图1中说明的实施例中，一个传感器与每个风力涡轮机相关联。然而，本公开的实施例不被如此限制。例如，在一些实施例中，多于一个的传感器可与每个风力涡轮机相关联，和/或一个传感器可与多于一个的风力涡轮机相关联。
传感器112-1、112-2、...112-N可感测(例如，检测、测量、收集和/或记录)与风力涡轮机110-1、110-2、...110-M相关联的监视控制和数据采集(SCADA)数据。例如，传感器112-1、112-2、...112-N可感测在风力涡轮机110-1、110-2、...110-M的位置处的风速、在感测的风速下风力涡轮机的功率输出(例如，由风力涡轮机生成的功率量)、在感测的风速下风力涡轮机的转子速度、风力涡轮机的齿轮箱的温度、和/或风力涡轮机的发电机的温度和/或电流，以及其它的SCADA数据类型。
此外，传感器112-1、112-2、...112-N可感测与风力涡轮机110-1、110-2、...110-M的位置相关联(例如，特定于风力涡轮机的位置的运行状况)的附加特性(例如，附加数据)，例如，与风力涡轮机相关联的地形和/或气象状况。例如，传感器112-1、112-2、...112-N可感测在风力涡轮机110-1、110-2、...110-M的位置处的气温、在风力涡轮机位置处的气压、在风力涡轮机位置处的空气密度、风力涡轮机的位置的海拔高度、在风力涡轮机位置处的风的风向、在风力涡轮机位置处的风切变、在风力涡轮机位置处的湍流强度、和/或在风力涡轮机位置处的地形是复杂还是良性，以及其它的特定于风力涡轮机位置的运行状态的类型。
传感器112-1、112-2、...112-N可发送(例如，传送)感测的数据(例如，与风力涡轮机相关联的感测的SCADA数据和与风力涡轮机的位置相关联的感测的附加数据)到计算设备120。就是说，计算设备120可从传感器112-1、112-2、...112-N接收感测的数据。
例如，传感器112-1、112-2、...112-N可通过有线或无线网络(图1中未示出)发送感测的数据到计算设备120。有线或无线网络例如是诸如互联网的广域网(WAN)、局域网(LAN)、个人局域网(PAN)、校园局域网(CAN)或城域网(MAN)以及其它的网络类型。如在此使用的，“网络”可提供通信系统，该例如直接或间接链接两个或更多计算机和/或外围设备的并允许用户访问在其它计算设备上的资源和与其他用户交换消息。网络可允许用户在它们自己的系统上与其他网络用户共享资源并访问位于中央的系统或位于远程位置的系统上的信息。
网络可提供与互联网或与其它实体(例如，组织、机构等)的网络的连接。用户可与网络使能软件应用相交互以作出网络请求，例如得到文件或在网络打印机上打印。应用还可以与网络管理软件通信，网络管理软件通信可以与网络硬件相交互以在网络上的设备间传送信息。
如图1中所示，计算设备120包括处理器122和存储器124。尽管在图1中没有说明，存储器124可以耦合到处理器122。
存储器124可以是易失性或非易失性存储器。存储器124也可以是可移动的，例如，便携式存储器，或不可移动的，例如内部存储器。例如，存储器124可以是随机存取存储器(RAM)和/或只读存储器(ROM)(例如，动态随机存取存储器(DRAM)、电可擦可编程只读存储器(EEPROM)，闪速存储器、相变随机存取存储器(PCRAM)、光盘只读存储器(CD-ROM))，和/或激光盘、数字多功能光盘(DVD)或其它光盘存储装置，和/或诸如磁带盒、录音带或磁盘的磁介质，以及其它存储器类型。
进一步，尽管存储器124被说明为位于计算设备120中，本公开的实施例不被如此限制。例如，存储器124可位于独立的设备和/或可位于另一个计算资源的内部，例如，使计算机可读指令能在互联网或另一种类型的有线或无线连接上下载。
根据本公开的一个或多个实施例，存储器124可存储可执行指令，例如，计算机可读指令(例如软件)，用于监测风力涡轮机110-1、110-2、...110-M的性能(例如，风力涡轮机的组件的性能和/或风力涡轮机将风动能转换为电能的效率)。根据本公开的一个或多个实施例，处理器122可以执行存储在存储器124中的可执行指令以监测风力涡轮机110-1、110-2、...110-M的性能。例如，处理器122可以执行存储在存储器124中的可执行指令，以通过使用由计算设备120从传感器112-1、112-2、...112-N接收的感测的数据(例如，与风力涡轮机相关联的感测的SCADA数据和与风力涡轮机的位置相关联的感测的附加数据)和与风力涡轮机相关联的预期功率输出曲线，来监测风力涡轮机110-1、110-2、...110-M的性能，如将在此进一步描述的(例如，与图2和图3相结合)。
如在图1中所示的，计算设备120包括用户接126。例如，用户接126可包括提供(例如显示或呈现)信息给计算设备120的用户的屏幕。例如，用户接126可提供与风力涡轮机110-1、110-2、...110-M的性能相关联的信息给计算设备120的用户，如将在此进一步描述的(例如，与图2和图3相结合)。然而，本公开的实施例不被限制于用户接口的特定类型。
在一些实施例中，计算设备120可位于风力涡轮机110-1、110-2、...110-M的位置(例如，地点)处。就是说，用于监测根据本公开的一个或多个实施例的风力涡轮机110-1、110-2、...110-M的性能的指令可被部署在风力涡轮机的位置处。在一些实施例中，计算设备120可远离风力涡轮机110-1、110-2、...110-M的位置(例如，在与风力涡轮机不同的位置处)被定位。就是说，用于监测根据本公开的一个或多个实施例的风力涡轮机110-1、110-2、...110-M的性能的指令可远离风力涡轮机的位置来部署。
图2说明了根据本公开一个或多个实施例的用于监测风力涡轮机性能的方法201。例如，方法201可通过结合图1先前描述的计算设备120来执行以监测结合图1先前描述的风力涡轮机110-1、110-2、...110-M的性能(例如，其组件的性能)。
在方框230，方法201包括确定在多个不同风速下风力涡轮机的多个功率输出。例如，风力涡轮机可以是一个或多个风力涡轮机110-1、110-2、...110-M.
例如，风力涡轮机的多个功率示出可以是在多个不同风速下由风力涡轮机生成的功率量。例如，功率输出可由结合图1先前描述的传感器112-1、112-2、...112-N所感测并被发送到计算设备120，如先前在此描述的。
风力涡轮机的功率输出可在时间段上被确定，例如，三个月。例如，风力涡轮机的功率输出可在该年的一季期间被确定。然而，本公开的实施例不被限制于风力涡轮机的功率输出可被确定的特定时间段。例如，时间段可被调整(例如，可监测在不同时间量程上的风力涡轮机的性能)。作为实例，更长的时间段可允许监测在风力涡轮机性能上的长期改变(例如，风力涡轮机的转子叶片的空气动力性能的恶化)，而更短的时间段可暴露即将来临的风力涡轮机组件故障的征兆。
进一步，风力涡轮机的功率输出可在时间段期间的特定间隔处被确定。例如，风力涡轮机的功率输出可每分钟、每十分钟或每小时被确定。然而，本公开的实施例不被限定于特定间隔。例如，间隔可取决于风力涡轮机的功率输出能力(例如，风力涡轮机能生成功率越多，间隔可越小)。
在方框232，方法201包括基于(例如，通过比较)确定的功率输出和与风力涡轮机相关联的预定的预期功率输出曲线来确定在多个风速下风力涡轮机的多个功率剩余。该预定的预期(例如，标称)功率输出曲线可以是在不同风速和特定空气密度下风力涡轮机的预期性能的指标。就是说，预定的预期功率输出曲线可基于(例如，使用以下项而被确定)在多个风速和特定的空气密度下与风力涡轮机相关联的多个预期功率输出，并且沿曲线的不同点可提供在不同风速和特定空气密度下风力涡轮机的预期功率输出。
预定的预期功率输出曲线可以是由风力涡轮机的制造商提供的性能说明书。例如，对于特定的风力涡轮机的运行，可以从风力涡轮机设计的无量纲功率系数比对叶尖速率性能曲线中得到功率曲线，并可由风力涡轮机制造商遵循出版的发电风力涡轮机的功率性能测量指南来确立。功率曲线可被用于为给定的瑞利(Ray1eigh)风速轮廓线估计在特定位置处的平均能量产生，以及用于监测安装的风力涡轮机的功率产生性能。
预定的预期功率输出曲线可用于运行的风速范围，该风速范围在风力涡轮机的切入(cut-in)速度和切出(cut-out)速度之间。切入速度为风力涡轮机开始生成功率的风速，而切出速度为使风力涡轮机免于高负载而选择的速度。
例如，可通过从在多个风速下确定的风力涡轮机功率输出中减去在多个风速下风力涡轮机的预期功率输出，来确定在多个风速下风力涡轮机的多个功率剩余。就是说，多个功率剩余可以是确定的功率输出和预期功率输出之间的差(例如，确定的功率输出与预期功率输出的偏差)。例如，在特定风速下风力涡轮机的功率剩余可以是在特定风速下风力涡轮机的确定的功率输出和在特定风速下风力涡轮机的预期功率输出之间的差，该预期功率输出由与风力涡轮机相关联的预定的预期功率输出曲线所提供。
然而，预定的预期功率输出曲线可能无法说明与风力涡轮机的位置相关联的特性(例如，特定于风力涡轮机的位置的运行状况)和/或风力涡轮机的组件的状况中的改变。就是说，由于与风力涡轮机的位置相关联的特性和/或风力涡轮机的组件状况中的改变，风力涡轮机的实际功率输出可能偏离预期功率输出曲线。由此，在方框234，方法201包括基于(例如，为说明)与风力涡轮机的位置相关联的多个特性(例如，特定于风力涡轮机的位置的运行状况)来调整功率剩余。
例如，与风力涡轮机的位置相关联的多个特性可包括与风力涡轮机相关联的地形和/或气象状况，例如，在风力涡轮机位置处的气温、在风力涡轮机位置处的气压、在风力涡轮机位置处的空气密度、风力涡轮机位置的海拔高度、在风力涡轮机位置处的风的风向、在风力涡轮机位置处的风切变，在风力涡轮机位置处的湍流强度，和/或在风力涡轮机位置处的地形是复杂还是良性，以及其它的特定于风力涡轮机位置的运行状况的类型。例如，与风力涡轮机的位置相关联的特性可由结合附图1先前描述的传感器112-1、112-2、...112-N来感测，并被发送到计算设备120，如先前在此描述的。
在一些实施例中，例如，基于与风力涡轮机的位置相关联的多个特性来调整功率剩余可包括将每个功率剩余分配到多个数据仓(databin)之一(例如，为每个仓确定功率剩余)，并确定与每个数据仓相关联的统计(例如，平均数和/或方差)。每个数据仓可具有基于风速和/或基线变化边界(例如，标称操作边界，其为基线数据中的对于该仓的标准偏差的倍数)的边界。例如，n-sigma边界可指示在每个数据仓中功率剩余的变化性，其可提供功率剩余曲线的形状表征。这可形成生成状况指标的基础，该状况指标可将标称运行从缺陷或恶化运行中分离。这种状况指标将在此被进一步描述。
在方框236，方法201包括基于调整的功率剩余来分析风力涡轮机的性能。例如，风力涡轮机的性能分析可包括确定风力涡轮机的性能是否劣化(例如，风力涡轮机将风动能转换为电能的效率是否降低)和/或风力涡轮机的组件的性能是否劣化(例如，风力涡轮机的一个或多个组件是否故障或将要故障)。例如，风力涡轮机的性能分析可确定正发生叶片空气动力劣化(例如，由于前沿和/或后沿的损耗，和/或尘土和/或冰在叶片上集结)、正发生功率损耗(例如，由于动力传动系统未对准和/或由轴承和/或齿轮故障所引起的摩擦)、正发生节距控制系统劣化、和/或风力涡轮机的齿轮箱正发生故障，以及其它的劣化类型。
例如，可通过对调整的功率剩余进行统计分析来分析风力涡轮机的性能。例如，统计分析可包括确定在多个风速的每个风速下(例如，对于每个风速数据仓)的调整的功率剩余的平均值(例如，平均数)、确定在多个风速的每个风速下与调整的功率剩余相关联的标准偏差、确定在多个风速的每个风速下与调整的功率剩余相关联的偏斜度、和/或确定在多个风速的每个风速下与调整的功率剩余相关联的峭度。偏斜度可提供对每个风速仓的分布对称的测量，以及峭度可提供对每个分布仓的分布形状的测量(例如，每个分布仓有多尖或多平)。
风力涡轮机的性能分析可包括生成多个状况指标和或健康指标。状况指标可以是风力涡轮机的状态的一个或多个测量，而健康指标可以是基于状况指标的决定和/或结论。状况指标可图形地(例如用数字)表示风力涡轮机的性能。例如，状况指标可以是对调整的功率剩余执行的统计分析的一个或多个图形表示。健康指标可用文字描述风力涡轮机的性能，以将风力涡轮机的健康与正常或不正常(例如，异常)相关联，或将状况与一个或多个故障模式相隔离。例如，如果对调整的功率剩余执行的统计分析指示了风力涡轮机的齿轮箱正发生故障，健康指标可以是“齿轮箱故障”。健康指标可进一步后处理状况指标和它们的历史趋势来对健康作出决定。例如，如果一个或多个状况指标已经趋于比正常更高或更低，则健康指标可采用状况指标中的历史和相互作用来作出故障或正常的结论。
作为实例，在一些情况下(例如，当许多年的数据不可用时)，调整的功率剩余的平均值可提供异常指示，但可能不能指示该异常是否可通过季节性变化来解释(例如，由季节性变化所引起)。然而，在这种情况下，与调整的功率剩余相关联的偏斜度和/或峭度可能能够指示该异常是否是由季节性变化而不是由性能劣化所引起。例如，如果偏斜度和/或峭度包括季节性(例如，每季度)数据集之间的小变化，则偏斜度和/或峭度可指示该异常不是由季节性变化所引起(例如，由性能劣化所引起)，所述季节性数据集由具有故障的季度的指标曲线所支配。
这种分析实例可基于特定季度的集总数据。诊断和/或预兆可取决于传感器测量。例如，用于特定故障模式的专有传感器测量可提供更准确和/或更早的故障警告。例如，可通过对具有30天的持续时间和一天的进展间隔的移动窗口执行相似的分析来检测这种偏差。在这种实例中，在每个风速仓中与调整的功率剩余相关联的偏斜度和/或峭度可提供偏差已经开始时的近似日期(例如，三天的窗口)。
在方框238，方法201包括提供性能分析给用户。例如，可提供多个状况指标和/或健康指标给用户.例如，用户可以是计算设备120的用户，以及可通过结合图1先前描述的用户接口126提供(例如，显示和/或呈现)性能分析给用户。
图3说明了根据本公开一个或多个实施例的用于监测风力涡轮机性能的方法302。例如，可由结合图1先前描述的计算设备120来执行方法302以监测结合图1先前描述的风力涡轮机110-1、110-2、...110-M的性能(例如，其组件的性能)。
在方框350，方法302包括确定与风力涡轮机相关联的预期功率输出曲线。例如，风力涡轮机可以是风力涡轮机110-1、110-2、...110-M的一个或多个。在图3中说明的实施例中，预期功率输出曲线可以不是预定的功率输出曲线。例如，可能没有从风力涡轮机的制造商可得到或由风力涡轮机的制造商提供的功率输出曲线(例如，风力涡轮机可能是整修机器或已经经历多次组件和/或控制改变)。
确定的预期(例如，标称)功率输出曲线可以是在不同风速和特定空气密度下风力涡轮机的预期性能的指标。就是说，确定的预期功率输出曲线可以基于(例如，使用来被确定)在多个风速和特定空气密度下与风力涡轮机相关联的多个预期功率输出，并且沿曲线的不同的点可提供在不同风速和特定空气密度下风力涡轮机的预期功率输出。进一步，确定的预期功率输出曲线可以是对于运行的风速范围，该风速范围在风力涡轮机的切入(cut-in)速度和切出(cut-out)速度之间。
例如，可通过以下操作来确定预期功率输出曲线：在时间段上确定在多个风速下的风力涡轮机的多个功率输出(例如，由风力涡轮机生成的功率量)，在该时间段期间已知风力涡轮机被正常地执行(例如，在预期性能参数内运行和/或生成预期的功率量)，和基于在该时间段上风力涡轮机的确定的功率输出来确定预期功率输出曲线。例如，风力涡轮机的确定的功率输出可以是由结合图1先前描述的传感器112-1、112-2、...112-N所感测并被发送到计算设备120的SCADA数据的一部分，如先前在此描述的。例如，预期功率输出曲线可使用数据拟合方法来确定，数据拟合方法例如是风力涡轮机的确定的功率输出的多项式拟合。
除了风速，风力涡轮机的功率输出还可附加地取决于在涡轮机位置处的空气质量。因此，除了风速，预期功率输出曲线还可附加地基于(例如，使用来被确定)在风力涡轮机的位置处的空气密度。例如，预期功率输出曲线可基于在涡轮机位置处的多个风速和空气密度下风力涡轮机的预期功率输出。就是说，预期功率输出曲线族可对于不同空气密度来确定。
在涡轮机的位置处的空气密度可被给出为：
ρ＝p/RT
其中ρ为在风力涡轮机位置处以kg/m3为单位的空气密度，p为在风力涡轮机位置处以N/m2为单位的气压，R为特定气体常数(287J/kgK)，以及T为在风力涡轮机位置处以开尔文(Ke1vin)为单位的气温.由此，确定预期功率输出曲线可包括至少部分地基于在空气涡轮机位置处的气压和在风力涡轮机位置处的气温，来确定在多个风速下风力涡轮机的预期功率输出。
附加地和/或替换地，在涡轮机位置处的空气密度可被给出为：
ρ＝(ρ0/RT)exp(gz/RT)
其中ρ为在风力涡轮机位置处以kg/m3为单位的空气密度，ρ0为标准海平面大气压，R为特定气体常数(287J/kgK)，T为在风力涡轮机位置处以开尔文(Kelvin)为单位的气温，以及z为以米为单位的风力涡轮机位置的高度(例如，海拔高度)。由此，确定预期功率输出曲线可包括至少部分地基于在风力涡轮机位置处的气温和风力涡轮机位置的高度，来确定在多个风速下风力涡轮机的预期功率输出。
在方框352，方法302包括确定在多个不同风速下风力涡轮机的多个功率输出。方框352可类似于结合图2先前在此描述的方法201的方框230。
在方框354，方法302包括通过比较确定的功率输出与确定的功率输出曲线来确定在多个风速下风力涡轮机的多个功率剩余。例如，可通过从在多个风速下风力涡轮机的确定的功率输出中减去在多个风速下风力涡轮机的预期功率输出，来确定在多个风速下风力涡轮机的多个功率剩余。就是说，多个功率剩余可以是确定的功率输出和预期功率输出之间的差(例如，确定的功率输出与预期功率输出的偏差)。例如，在特定风速下风力涡轮机的功率剩余可以是在特定风速下风力涡轮机的确定的功率输出和在特定风速下风力涡轮机的预期功率输出之间的差，该预期功率输出由与风力涡轮机相关联的确定的预期功率输出曲线所提供。
然而，确定的预期功率输出曲线可能无法说明与风力涡轮机位置相关联的特性(例如，特定于风力涡轮机位置的运行状况)和/或风力涡轮机的组件状况中的改变。就是说，由于与风力涡轮机的位置相关联的特性和/或风力涡轮机的组件状况中的改变，风力涡轮机的实际功率输出可能偏离预期功率输出曲线。
因此，在方框356，方法302包括调整功率剩余以说明与风力涡轮机的位置相关联的多个特性(例如，特定于风力涡轮机的位置的运行状况)。方框356可类似于结合图2先前在此描述的方法201的方框234。
在方框358，方法302包括基于调整的功率剩余来分析风力涡轮机的性能，以及在方框360，方法302包括提供性能分析给用户。方框358和360可分别类似于结合图2先前描述的方法201的方框236和238。
尽管已经在此说明和描述了特定实施例，本领域普通技术人员将理解的是，任何为实现相同技术而打算的布置可以代替示出的特定实施例。本公开意在覆盖本公开的各种实施例的任何和所有改编或变化。
要理解的是，以上描述以说明方式作出，而非限制方式。在查看以上描述时，以上实施例的组合以及没有在此明确描述的其它实施例将对于本领域技术人员是清楚的。
本公开的各种实施例的范围包括使用以上结构和方法的任何其它应用。因此，本公开的各种实施例的范围应当参照所附的权利要求和这些权利要求被赋予的全部等价范围一起来被确定。
在前述具体实施方式中，出于使公开流线化的目的，各种特征被集合在图中说明的示例实施例中。公开的该方法不被解释为反映了公开的实施例比在每个权利要求中明确陈述的特征需要更多的特征的意图。
相反，如随后的权利要求反映的，发明的主题在于少于单个公开的实施例的所有特征。因此，随后的权利要求在此被结合到具体实施方式中，其中每个权利要求依赖其自身作为单独的实施例。

Claims (10)

1.一种用于监测风力涡轮机性能的计算设备（120），包括：
存储器（124）；以及
处理器（122），配置为执行存储在存储器（124）中的可执行指令以：
确定在多个风速下风力涡轮机（110-1、110-2、…110-M）的多个功率输出；
基于确定的功率输出和与风力涡轮机（110-1、110-2、…110-M）相关联的预期功率输出曲线来确定在该多个风速下风力涡轮机（110-1、110-2、…110-M）的多个功率剩余；
基于与风力涡轮机（110-1、110-2、…110-M）的位置相关联的多个特性来调整该功率剩余；
基于调整的功率剩余来分析风力涡轮机（110-1、110-2、…110-M）的性能，其中所述分析包括确定与在所述多个风速的每一风速下所调整的功率剩余相关联的偏斜度和峭度，从而确定与风力涡轮机（110-1、110-2、…110-M）的性能相关联的异常是否由季节性变化所引起；以及
生成和显示与风力涡轮机（110-1、110-2、…110-M）相关联的多个健康指标，其中所述多个健康指标包括与风力涡轮机（110-1、110-2、…110-M）的性能相关联的异常是否由季节性变化所引起的指示。
2.权利要求1的计算设备（120），其中在特定风速下风力涡轮机（110-1、110-2、…110-M）的功率剩余是在该特定风速下风力涡轮机（110-1、110-2、…110-M）的确定的功率输出与在该特定风速下风力涡轮机（110-1、110-2、…110-M）的预期功率输出之间的差，该预期功率输出由与风力涡轮机（110-1、110-2、…110-M）相关联的预期功率输出曲线所提供。
3.权利要求1的计算设备（120），其中处理器（122）被配置为执行存储在存储器（124）中的可执行指令以确定与风力涡轮机（110-1、110-2、…110-M）相关联的预期功率输出曲线。
4.权利要求1的计算设备（120），其中与风力涡轮机（110-1、110-2、…110-M）相关联的预期功率输出曲线是预定功率输出曲线。
5.权利要求1的计算设备（120），其中与风力涡轮机（110-1、110-2、…110-M）的位置相关联的多个特性包括以下至少一种：
在该位置处的气温；
在该位置处的气压；
在该位置处的空气密度；
该位置的海拔高度；以及
在该位置处的的风向。
6.权利要求1的计算设备（120），其中风力涡轮机（110-1、110-2、…110-M）的性能分析包括确定风力涡轮机（110-1、110-2、…110-M）的一个或多个组件是否故障或将要故障。
7.权利要求1的计算设备（120），其中处理器（122）被配置为执行存储在存储器（124）中的可执行指令以通过执行调整的功率剩余的统计分析来分析风力涡轮机（110-1、110-2、…110-M）的性能。
8.权利要求1的计算设备（120），其中与风力涡轮机（110-1、110-2、…110-M）相关联的预期功率输出曲线基于在多个风速和特定空气密度下与风力涡轮机（110-1、110-2、…110-M）相关联的多个预期功率输出。
9.权利要求1的计算设备（120），其中风力涡轮机（110-1、110-2、…110-M）的性能分析包括生成用数字表示风力涡轮机（110-1、110-2、…110-M）的性能的多个状况指标。
10.权利要求1的计算设备（120），其中风力涡轮机（110-1、110-2、…110-M）的性能分析包括生成用文字描述风力涡轮机（110-1、110-2、…110-M）的性能的多个健康指标。
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