CN102830665B - 用于操作涡轮机电厂的系统和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及用于操作涡轮机电厂的系统和方法。一种用于操作包括多个涡轮机的风力或水力涡轮机电厂的系统，其包括：计算设备；用于向计算设备提供与多个涡轮机相关的操作数据的装置；与计算设备耦合并且具有存储于其上的指令的计算机可读介质，指令当被计算设备执行时导致计算机设备：将每个涡轮机的操作数据布置为包括操作数据并且具有对应于多个涡轮机的第一维度的阵列；生成图形用户界面；在图形用户界面中生成阵列的图形表示。
Description
技术领域
本发明涉及用于操作风力或水力涡轮机电厂、并且特别地用于操作风力涡轮机电厂的系统。
背景技术
用于包括多个风力涡轮机的风力涡轮机装置的条件监视系统收集相对大量的数据，包括历史数据、SCADA数据和实时数据。
风力电厂操作者难以提取和可视化包含在该数据中的关键信息。风力电厂操作者所需要的关键信息与涡轮机及其部件的健康和/或对涡轮机及其部件所导致的损坏有关。
例如，振动分析一般依赖于由超过预定阈值的传感器提供的测量，这在阈值被设置得过低的情况下易于产生错误警报。阈值水平不一定恒定并且可以按频率(因此按速度)变化。冲击和外部振动的存在意味着阈值水平必须被设置得足够高以最小化错误警报的风险。此外，阈值必须足够高以避免由传感器性能中的“蠕变(creep)”(在其寿命中可能发生)导致的任何负面效果。此外，在与故障或损坏相关联的振动与不指示故障或损坏的振动之间没有区别。
发明内容
根据本发明的一个方面，提供了一种用于操作包括多个涡轮机的风力或水力涡轮机电厂的系统，其包括：计算设备；用于向计算设备提供与多个涡轮机相关的操作数据的装置；与计算设备耦合并且具有存储于其上的指令的计算机可读介质，指令当被计算设备执行时导致计算机设备：将每个涡轮机的操作数据布置为包括操作数据并且具有对应于多个涡轮机的第一维度的阵列；生成图形用户界面；在图形用户界面中生成阵列的图形表示。
优选地，操作数据被归一化。
优选地，针对跨风力或水力涡轮机电厂的操作数据的平均值而将操作数据归一化。
优选地，操作参数是在某时间段期间从每个风力涡轮机输出的功率，其通过除以在时间段上的概念最大期望功率输出而被归一化。
优选地，图形表示是条块(panel)的矩形阵列，矩形的一个轴对应于阵列的第一维度，另一轴对应于阵列的第二维度，并且每个条块的视觉指示对应于阵列的每个元素的值。
优选地，阵列的第二维度是时间序列。
优选地，阵列的元素包括在特定时间的特定风力涡轮机的操作数据。
优选地，处理在特定时间点的操作参数的值以对于每个涡轮机给出该涡轮机已经在特定操作参数值操作了多长时间的值。
优选地，该系统还包括向每个风力涡轮机分配视觉显示指示的步骤。
优选地，在每个操作温度的总持续时间由条块的宽度给出。
优选地，图形表示是雷达图，其中每个扇区对应于操作参数的值。
优选地，图形表示是极坐标图，其中每个轴对应于一个或多个风力涡轮机的单独部件的操作参数的值。
优选地，操作参数是风力涡轮机的定向，并且图形表示示出每个风力涡轮机已经指向特定方向的时间量。
优选地，图形表示示出每个风力涡轮机已经指向特定方向的时间量与所生成的风玫瑰图比较以识别风力涡轮机定向与盛行风向的不对准。
优选地，图形表示包括电厂中的对应的多个涡轮机的多个图形表示，并且其中每个图形表示包括多个参数以允许用户进行要进行的并排比较。
优选地，参数包括操作参数、数据、或从传感器收集或计算的参数或计算得到的值。
优选地，计算机可读介质耦合到计算设备并且具有存储于其上的指令，指令当被计算设备执行时导致计算设备：分析阵列以生成一个或多个警报。
优选地，指令用于模式识别、机器学习或人工智能算法。
优选地，用于提供操作数据的装置包括一个或多个条件监视系统。
优选地，用户识别来自图形表示中的特定风力涡轮机的基准的变化。
优选地，指令当由计算设备执行时还导致计算设备：显示涡轮机电厂的布局的图形表示，其中布局包括对应于一个或多个涡轮机的一个或多个图标，图标可由用户选择；确定用户选择了哪个涡轮机；在图形用户界面中生成所选择的涡轮机的操作的图形表示。
优选地，可以从行选择涡轮机以允许用户识别尾流效应。
优选地，可以作为串选择涡轮机以允许用户识别一个特定串的涡轮机的潜在问题。
还公开了一种用于操作包括多个风力涡轮机的风力涡轮机电厂的方法，该方法包括步骤：提供多个风力涡轮机的操作数据的阵列；将阵列显示为条块的阵列，条块对应于操作数据。
优选地，提供数据的步骤包括从安装在风力电厂处的条件监视系统收集数据。
优选地，阵列的第一维度对应于多个风力涡轮机中的每个，阵列的第二维度是时间序列。
优选地，阵列的元素包括在特定时间的特定风力涡轮机的操作数据。
优选地，该方法还包括归一化操作数据的步骤。
优选地，该方法还包括向归一化的操作数据分配视觉显示指示的步骤。
优选地，阵列的第三维度包括操作参数的值，并且阵列的元素是每个风力涡轮机在特定操作参数已经经历的累积时间。
优选地，该方法还包括向每个风力涡轮机分配视觉显示指示的步骤。
优选地，由条块的宽度给出在每个操作温度的总持续时间。
优选地，操作风力电厂包括附加步骤：风力电厂操作者识别来自特定风力涡轮机的基准的变化。
附图说明
图1和图2示出了根据本发明产生的显示；
图3示出了极坐标图的形式的图形表示，其中操作参数是风力涡轮机的定向；
图4示出了图形表示，其中组合和显示多个阵列；
图5示出了极坐标图形式的图形表示；以及
图6示出了电厂的涡轮机地图的图形表示。
具体实施方式
表1示出了来自风力电厂的数据的阵列。风力电厂包括在阵列的第一维度中标识为WT1至WTn的n个风力涡轮机(WT)。阵列的第二维度是从t1到tn的时间序列。时间序列可以按多种方式表示：例如它可以是日期的序列，或它可以表示为秒或小时。阵列的元素包括在特定时间的特定风力涡轮机的操作数据。
例如，操作数据可以是在若干月的时段上的周中的每天的风力涡轮机的功率输出。
表1-来自风力涡轮机电厂的操作参数
| 风力涡轮机 | t1 | t2 | t3 | tn |
| WT1 | OP WT1t1 | OP WT1t2 | OP WT1t3 | OP WT1tn |
| WT2 | OP WT2t1 | OP WT2t2 | OP WT2t3 | OP WT2tn |
| WT3 | OP WT3t1 | OP WT3t2 | OP WT3t3 | OP WT3tn |
| WTn | OP WTnt1 | OP WTnt2 | OP WTnt3 | OP WTntn |
表1示出了二维阵列，例如在若干月的时段上的周中的每天的风力涡轮机的功率输出。本发明不限于二维阵列：阵列可以包括三维或更多维。例如，对于相同的风力涡轮机和时间序列，操作数据可以是由条件监视系统提供的任何操作参数，诸如操作温度、功率输出、振动等。
如果表1中所示的数据在许多天的操作上对于许多风力涡轮机而显示，则数值数据不能容易地产生可以由风力涡轮机操作者容易地识别的视觉趋势。这可以至少通过将数据针对另一因子归一化来部分地解决。
例如，在时间段(其可以是小时、天、周等)期间的来自每个风力涡轮机的功率输出可以通过将其除以该时间段上的概念最大期望功率输出而被变换为能力因子(CapacityFactor)。例如，可以选择最大功率输出的60％。这给出了在0％和60％之间的能力因子的值的范围。这给出了其中数据被归一化的数据阵列，但该归一化的数据不能容易地产生可以由风力涡轮机操作者容易地识别的视觉趋势。
归一化的数据被给予视觉指示，例如灰色尺度或颜色尺度阴影。例如，低能力因子可以被给予深色阴影而高能力因子可以被给予浅色阴影。可替代地或附加地，在阴影是彩色阴影时，低能力因子可以被示出为深红色，而高能力因子可以被示出为浅绿色。当这样归一化时，带阴影的数据被显示为带阴影的条块的阵列，风力电厂操作者可以很快地看到模式和趋势，该模式和趋势通过如图1A中所示给出性能不足的涡轮机的指示而辅助风力电厂的操作。图1B中示出了类似的方法，其中功率偏差生成类似的地图。该类地图帮助操作者识别机群(fleet)的任何问题。
带阴影的归一化数据显示在形成图形用户界面的显示屏上，或显示为作为图形用户界面的一部分的面板。界面可以包括滚动条，从而可以滚动时间序列以查看特定的时间段。
界面可以包括潜在数据，从而当指点器(例如鼠标指点器)被移到特定条块上时，在该时间的该风力涡轮机的原始数据可以被示出为弹出显示或悬停显示。
此外，用户能够例如通过可用数据的下拉列表来选择要示出的数据的集合。
该方法意味着风力涡轮机的机群作为“控制”或“基准(norm)”值，并且来自该“控制”或“基准”的变化可以指示特定的涡轮机需要维护。
还公开了一种用于操纵诸如表1中所示的阵列的方法。该阵列对于每个涡轮机给出在特定时间点的操作参数的值。该数据被处理以对于每个涡轮机给出该涡轮机已经在特定操作参数值操作了多长时间的值。现在阵列的其中一个维度如之前那样包括被标识为WT1至WTn的n个风力涡轮机(WT)，但第二维度是操作参数。现在每个元素是每个风力涡轮机在特定操作参数已经经历的累积时间量。
该数据可以按类似直方图的格式呈现，其中每个风力涡轮机被如上那样分配视觉显示值。对于每个风力涡轮机，在每个操作温度的总持续时间由条块的宽度给出，并且之后的风力涡轮机的条块被添加到之前的条块，以给出类似直方图的显示。这图示在图2中，其中操作参数是温度。
数据也可以表示在极坐标图中，如图3中所示。这里操作参数是风力涡轮机的定向，并且该图示出了每个风力涡轮机已指向特定方向的时间量。这可以与从气象塔或其他风力分布测量设施生成的风玫瑰图(wind rose)比较，并且提供用于识别风力涡轮机定向与盛行风向的不对准的有用方法。在80％功率过滤该风力数据以避免当涡轮机不生成功率时的数据。
还公开了组合和显示来自多个阵列的数据的方法。从而，对于每个风力涡轮机，可以操纵时间序列数据以给出在特定操作窗口期间的平均值、峰值、累积时间等。可以对于特定的所选择的涡轮机显示该组合的数据。从而，在图4中，对于四个涡轮机示出了警报下线时间、风不对准、损坏、功率损失和温度的值，这允许进行并排比较。该概览面板通过在一个图中融入不同的参数来提供风力涡轮机性能和健康状况的概括。这允许用户快速地识别具有潜在问题的涡轮机。参数可以包括操作参数、从传感器收集或计算的数据或参数、或从上述参数计算得到的值。
也可以调查来自单独部件的数据。在图5中，在极坐标图中示出了对特定涡轮机齿轮箱部件的损坏。这是显示风力涡轮机的每个单独部件、子部件或子总成系统的寿命参数(损坏等)或健康指示的一种方式。该图将帮助用户在任何时间识别涡轮机中最弱的部分。
可以从概览图形界面中选择单独涡轮机，这在图6中示出和描述。
特别对于风力而开发了导航面板。它具有行的选择以允许用户识别尾流(wake)效应，并且它具有串选项以允许用户识别一个特定串的涡轮机(相同电缆连接或相同子站)的潜在问题。
风力涡轮机从风力提取能量，并且存在来自风速减少的下游风力涡轮机的尾流。尾流效应通过涡轮机的相互影响而导致风速的改变。由于从尾流效应生成的湍流，功率产生以及涡轮机的可靠性将受尾流效应的影响。
模式识别、机器学习或人工智能算法可以用于基于从图中显示的数据、信息和/或模式来生成警报和/或提供机群、电厂、涡轮机、子总成系统、部件和子部件的诊断和预测信息或健康评估。一个例子可以是：使用模式识别算法来在图2中所示的健康温度模式和不健康温度模式之间进行分类。应当能够在检测到不同的模式时生成警告或警报。相同的原理适用于图4中所示的概览，功率产生/偏差和其他参数，即操作参数、从传感器收集或计算的数据或参数或从上述参数计算得到的值。
将用于模式识别的算法可以是分类算法、回归算法、神经网络、模糊逻辑、神经模糊逻辑、基因算法、Bayesian网络等。这是可以在有或没有监督的情况下区分多种不同模式之间的区别或从一个特定模式的偏差的算法类型。
用于操作包括多个涡轮机的风力或水力涡轮机电厂的系统包括计算设备和与计算设备耦合的计算机可读介质，计算机可读介质具有控制计算机的操作的指令。该系统还包括用于提供与多个涡轮机相关的操作数据的装置。指令导致计算设备将每个涡轮机的操作数据布置为包括操作数据的阵列。阵列具有对应于多个涡轮机的第一维度。计算机生成图形用户界面并且在图形用户界面中生成阵列的图形表示。
计算机可以是服务器，其位于远离从一个或多个风力电厂收集数据以及在控制室中显示图形表示，或它可以位于单个风力或水力涡轮机电厂。
Claims (23)
1.一种用于操作包括多个涡轮机的风力涡轮机电厂的系统，其包括：
计算设备；
用于向所述计算设备提供在时间段上的与所述多个涡轮机相关的操作数据的装置；
与所述计算设备耦合并且具有存储于其上的指令的计算机可读介质，所述指令当被所述计算设备执行时导致所述计算机设备：
将每个涡轮机的所述操作数据布置为包括与所述时间段相关的时间序列、与所述多个涡轮机相关的操作数据并且具有对应于所述多个涡轮机的第一维度的阵列；
生成图形用户界面；
在所述图形用户界面中生成所述阵列的图形表示，其中所述图形表示是条块的矩形阵列，矩形的一个轴对应于所述阵列的第一维度，另一轴对应于所述阵列的第二维度，并且每个条块的视觉指示对应于所述阵列的每个元素的值，其中所述阵列的元素包括在特定时间的特定风力涡轮机的操作数据；
向所述阵列的所述图形表示的元素分配视觉指示，
其中所述图形表示向操作者标识所述风力涡轮机电厂与特定风力涡轮机需要维护的基准的变化；
其中处理在特定时间点的操作参数的值以对于每个涡轮机给出所述涡轮机已经在特定操作参数值操作了多长时间的值；其中在每个操作温度的总持续时间由所述条块的宽度给出。
2.根据权利要求1所述的系统，其中所述操作数据被归一化。
3.根据权利要求2所述的系统，其中针对跨所述风力涡轮机电厂的所述操作数据的平均值而将所述操作数据归一化。
4.根据权利要求2所述的系统，其中所述操作参数是在某时间段期间从每个风力涡轮机输出的功率，其通过将其除以在所述时间段上的概念最大期望功率输出而被归一化。
5.根据权利要求1所述的系统，其中所述阵列的第二维度是时间序列。
6.根据权利要求1所述的系统，其中所述操作参数是所述风力涡轮机的定向，并且所述图形表示示出每个风力涡轮机已经指向特定方向的时间量。
7.根据权利要求6所述的系统，其中所述图形表示示出每个风力涡轮机已经指向特定方向的时间量与所生成的风玫瑰图比较以识别所述风力涡轮机定向与盛行风向的不对准。
8.根据权利要求1所述的系统，其中所述图形表示包括风力涡轮机电厂中的对应的多个涡轮机的多个图形表示，并且其中每个图形表示包括多个参数以允许用户进行要进行的并排比较。
9.根据权利要求8所述的系统，其中所述参数包括操作参数、数据、或从传感器收集或计算的参数或计算得到的值。
10.根据权利要求8所述的系统，其中所述计算机可读介质耦合到所述计算设备并且具有存储于其上的指令，所述指令当被所述计算设备执行时导致所述计算设备：分析所述阵列以生成一个或多个警报。
11.根据权利要求10所述的系统，其中所述指令用于模式识别、机器学习或人工智能算法。
12.根据权利要求1所述的系统，其中所述用于提供操作数据的装置包括一个或多个条件监视系统。
13.根据权利要求1所述的系统，其中用户识别来自所述图形表示中的特定风力涡轮机的基准的变化。
14.根据权利要求1所述的系统，其中所述指令当由所述计算设备执行时还导致所述计算设备：
显示所述风力涡轮机电厂的布局的图形表示，其中所述布局包括对应于一个或多个涡轮机的一个或多个图标，所述图标可由用户选择；
确定用户选择了哪个涡轮机；
在所述图形用户界面中生成所选择的涡轮机的操作的图形表示。
15.根据权利要求14所述的系统，其中可以从行选择涡轮机以允许用户识别尾流效应。
16.根据权利要求14所述的系统，其中可以作为串选择涡轮机以允许用户识别一个特定串的涡轮机的潜在问题。
17.一种用于操作包括多个风力涡轮机的风力涡轮机电厂的方法，所述方法包括步骤：
将每个涡轮机的操作数据布置为包括与时间段相关的时间序列、与所述多个风力涡轮机相关的操作数据并且具有对应于所述多个风力涡轮机的第一维度的阵列；
生成图形用户界面；
在所述图形用户界面中生成所述阵列的图形表示，其中所述图形表示是条块的矩形阵列，矩形的一个轴对应于所述阵列的第一维度，另一轴对应于所述阵列的第二维度，并且每个条块的视觉指示对应于所述阵列的每个元素的值，其中所述阵列的元素包括在特定时间的特定风力涡轮机的操作数据；
向所述阵列的所述图形表示的元素分配视觉指示，
其中所述图形表示向操作者标识所述风力涡轮机电厂与特定风力涡轮机需要维护的基准的变化；
其中处理在特定时间点的操作参数的值以对于每个涡轮机给出所述涡轮机已经在特定操作参数值操作了多长时间的值；其中在每个操作温度的总持续时间由所述条块的宽度给出。
18.根据权利要求17所述的方法，其中布置所述操作数据的步骤包括从安装在所述风力涡轮机电厂处的条件监视系统收集数据。
19.根据权利要求17或权利要求18所述的方法，其中所述阵列的第一维度对应于所述多个风力涡轮机中的每个，所述阵列的第二维度是时间序列。
20.根据权利要求17所述的方法，还包括归一化所述操作数据的步骤。
21.根据权利要求20所述的方法，还包括向归一化的操作数据分配视觉显示指示的步骤。
22.根据权利要求19所述的方法，其中所述阵列的第三维度包括操作参数的值，并且所述阵列的元素是每个风力涡轮机在特定操作参数已经经历的累积时间。
23.根据权利要求17所述的方法，其中操作风力涡轮机电厂包括附加步骤：风力电厂操作者识别来自特定风力涡轮机的基准的变化。
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