CN108119319A - 风力发电机组叶片结冰状态识别方法及装置 - Google Patents

风力发电机组叶片结冰状态识别方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种风力发电机组叶片结冰状态识别方法及装置。其中，该方法包括：设置机组的限功率转速的下限值的步骤；获取当前风速和机组的当前转速，并分别与预设风速阈值和预设转速阈值相比较，当当前风速大于预设风速阈值且当前机组的转速小于预设转速阈值时，则递增叶片结冰可能性指数，否则递减叶片结冰可能性指数的步骤；以及，当结冰可能性指数大于预设指数时，判定叶片结冰的步骤。其中，该预设转速阈值小于限功率转速的下限值且大于机组的最小转速。该方法解决了限功率条件和正常运行条件下叶片结冰状态的识别问题，特别是在是在较大风速、较严重叶片失速，叶片承受较大冰载时的叶片结冰状态识别。

Description

风力发电机组叶片结冰状态识别方法及装置
技术领域
本发明属于风力发电技术领域，尤其涉及一种风力发电机组叶片结冰状态识别方法及装置。
背景技术
随着风力发电技术的不断发展，风力发电机组现在已经得到了广泛应用。在一定条件下，会对风力发电机进行限功率控制，可以理解为当风力发电机组的扭矩达到额定扭矩后，通过变桨控制使风力发电机组恒功率输出。
目前，对限功率条件下的叶片结冰状态还没有一个有效的识别装置或方法，而机组限功率运行在部分地区已成常态，同时存在大量的冬季结冰严重的现场。“限功率+叶片结冰”的矛盾成为影响机组冬季安全运行的隐患。现有的叶片结冰识别方法和装置都回避了机组限功率的工况条件，因为叶片结冰和限功率条件下机组都存在“大风小功率”、“大风小转速”的特征；限功率值变动的特征为随机的、持续变化的，这就为现有的叶片结冰判断造成了极大困难，尤其无法准确识别较大风速时限功率条件下的结冰状态，而此时叶片恰恰承受着很大的冰载，叶片寿命、机组安全运行受到很大威胁。
发明内容
本发明实施例提供了一种风力发电机组叶片结冰状态识别方法及装置。
第一方面，本发明实施例提供了一种风力发电机组叶片结冰状态识别方法，包括：设置机组的限功率转速的下限值的步骤；获取当前风速和机组的当前转速，并分别与预设风速阈值和预设转速阈值相比较，当当前风速大于预设风速阈值且当前机组的转速小于预设转速阈值时，则递增叶片结冰可能性指数，否则递减叶片结冰可能性指数的步骤；以及，当结冰可能性指数大于预设指数时，判定叶片结冰的步骤。其中，该预设转速阈值小于限功率转速的下限值且大于机组的最小转速。
第二方面，本发明实施例提供了一种风力发电机组叶片结冰状态识别装置，包括下限值设置模块、结冰可能性指数判断模块和结冰判断模块，该下限值设置模块被配置为设置机组的限功率转速的下限值。该结冰可能性指数判断模块被配置为获取当前风速和机组的当前转速，并分别与预设风速阈值和预设转速阈值相比较，当当前风速大于预设风速阈值且当前机组的转速小于预设转速阈值时，则递增叶片结冰可能性指数，否则递减叶片结冰可能性指数。该结冰判断模块被配置为当结冰可能性指数大于预设指数时，判定叶片结冰。其中，该预设转速阈值小于限功率转速的下限值且大于机组的最小转速。
第三方面，本发明实施例提供了一种风力发电机组叶片结冰状态识别装置，包括：存储器、处理器和输入设备。该存储器用于存储计算机可执行指令；该处理器用于执行存储器存储的可执行指令，可执行指令使得处理器执行上述风力发电机组叶片结冰状态识别方法；该输入设备用于获取当前风速和机组的当前转速，以将所述风速和所述转速输入至所述处理器。
本发明实施例提供的一种风力发电机组叶片结冰状态识别方法及装置，通过为风电机组设置限功率转速下限，有效将限功率时的转速值与因为结冰导致失速时的转速值区分开来，进而能够有效风电机组在限功率时是否处于结冰状态，从而避免了风电机组因结冰无法被识别而导致故障的风险。可见，本方法解决了限功率条件和正常运行条件下叶片结冰状态的识别问题，特别是在是在较大风速、较严重叶片失速，叶片承受较大冰载时的叶片结冰状态识别。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明的一个实施例的风力发电机组的运行参数曲线示意图；
图2是本发明的一个实施例的限功率条件下基于风速的转矩-转速曲线示意图；
图3是本发明一个实施例的风力发电机组叶片结冰状态识别方法的方法流程图；
图4是本发明一个实施例的风力发电机组叶片结冰状态识别装置的示意性框图；
图5是本发明另一个实施例的风力发电机组叶片结冰状态识别装置作为计算设备实现的示意性框图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
下面将详细描述本发明的各个方面的特征和示例性实施例。在下面的详细描述中，提出了许多具体细节，以便提供对本发明的全面理解。但是，对于本领域技术人员来说很明显的是，本发明可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本发明的示例来提供对本发明的更好的理解。本发明决不限于下面所提出的任何具体配置和算法，而是在不脱离本发明的精神的前提下覆盖了元素、部件和算法的任何修改、替换和改进。在附图和下面的描述中，没有示出公知的结构和技术，以便避免对本发明造成不必要的模糊。
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施方式；相反，提供这些实施方式使得本发明更全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中，为了清晰，可能夸大了区域和层的厚度。在图中相同的附图标记表示相同或类似的结构，因而将省略它们的详细描述。
此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本发明的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本发明的技术方案而没有所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、材料等。在其它情况下，不详细示出或描述公知结构、材料或者操作以避免模糊本发明的主要技术创意。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
图1是本发明的一个实施例的风力发电机的运行参数曲线示意图，如图1所示，该曲线示意图为某额定功率为1500kW风机发电机组运行参数曲线，横轴为时间轴，方形点曲线为位于主坐标轴的10分钟平均风速(英文：wind speed avg)，叉形点曲线为位于主坐标轴的10分钟平均发电机转速(generator speed avg)，菱形点曲线为位于次坐标轴的10分钟平均功率(gird active power avg)。黑色方框内对应标出叶片结冰严重的时间段。在结冰严重的7点至10点的时间段里，叶片处于严重失速的状态：接近10m/s的风速下，转速维持在最小转速10rpm，功率低于200kW。上述严重结冰的主要特征为：较大风速下，因叶片失速转速接近最小转速，发电机的功率随转速跌落。需要说明的是，这里的较大风速指的是在该风速下，机组处于结冰或限功率条件的运行参数与未处于结冰或限功率条件的运行参数有明显不同的风速。例如较大风速可以取10m/s，该风速下，如果机组未处于结冰状态，转速为最大转速，但如果叶片因结冰严重而失速，转速可能会跌落至最小转速。或者，该风速下，如果未限功率，以上述风力发电机组额定功率为1500kW为例，机组功率为自由发电值例如1200kW、转速为最大转速，如果限功率值为较小功率，例如400kW时，则机组实际功率为400kW，转速为400kW对应的低转速。这里的最大转速和最小转速可以理解为风力发电机组的自身属性。
图2是本发明的一个实施例的限功率条件下基于风速的转矩-转速曲线示意图，如图2所示，横坐标为转速，以字母n表示，纵坐标为转矩，以字母T表示。限功率条件下机组运行的最大限制转速可以用n_limit表示，由限功率值决定。在较大风速下，转速被限制在n_limit；功率被限制在n_limit对应的功率处。在较小风速下，机组处于自由发电状态，转速在最小转速与最大限制转速之间，这里的最小转速可以用n_min表示，最大限制转速可以用n_limit表示。这里的较大风速可以作为一个预设风速值，作为一个叶片结冰状态识别的判断条件，在一个示例中，该预设风速可以通过限功率条件下基于风速的转矩-转速曲线中预设最大转速的恒转速段的最小转矩对应的风速值乘以预设系数获得。
基于上述问题，发明实施例提出了一种风力发电机组叶片结冰状态识别方法及装置。
图3是本发明一个实施例的风力发电机组叶片结冰状态识别方法的方法流程图。该方法可以包括以下步骤：S310，设置机组的限功率转速的下限值；S320，获取当前风速和机组的当前转速，并分别与预设风速阈值和预设转速阈值相比较，当当前风速大于预设风速阈值且当前机组的转速小于预设转速阈值时，则递增叶片结冰可能性指数，否则递减叶片结冰可能性指数；S330，当结冰可能性指数大于预设指数时，判定叶片结冰。其中，该预设转速阈值小于限功率转速的下限值且大于机组的最小转速。例如预设转速阈值可以用n_min+k×n0表示，这里k可以在0和1之间取值，例如k＝0.5。
根据一个实施例，该方法还包括监测/接收机组外部环境指标，将机组外部环境指标与叶片预定结冰诱发指标相比较，以判断机组外部环境指标是否满足诱发结冰的条件，当判定机组外部环境指标满足叶片预定结冰诱发指标后才设置机组的限功率转速的下限值的步骤。在一个示例中，机组外部环境指标可以通过多种方式获得，在一个示例中，该机组外部环境指标可以通过设置在机组外的传感器获得。在一个示例中，该机组外部环境指标也可以是从包括该机组外部环境指标的数据库中采集得到，还可以是直接接收自人工输入的已测得机组外部环境指标。在一个示例中，该机组外部环境指标可以包括温度和湿度，例如在该机组外部环境温度低于5℃且相对湿度高于90％时，为机组设置限功率转速的下限值。
根据一个实施例，步骤S320中的该机组的限功率转速下限值可以大于机组的最小转速，且小于机组的最小转速与最大转速的中间值。应理解，这里的最小转速和最大转速可以采用图2中，风电机组转矩-转速特性曲线中端点对应的最小转速和最大转速。在一个示例中，可以设置一个值n0，那么限功率转速下限值n_ref可以用最小转速n_min+n0表示，n0使得相对n_max，n_ref更接近n_min。限功率转速下限值n_ref的作用是为n_limit设定下限值：当n_limit大于n_ref时，n_limit不受n_ref限制；当n_limit小于n_ref时，n_limit被赋值为n_ref。在一个示例中，当n_limit被n_ref修正后，可以将该限功率转速下限值n_ref发送至场级风电机组能量管理平台，该场级风电机组能量管理平台根据n_limit实际值实时调整对单机下发的限功率值n_limit，从而避免单台风电机组不受场级能量管理平台控制。在一个示例中，也可以将该限功率转速下限值n_ref发送至风电场控制器，例如可以是具有风电场控制及正常功率调节作用风电场控制器，上述方法可以应用于该风场控制器中，例如可以选择风电场中的若干个风电机组进行上述方法的控制来识别叶片结冰状态。经上述方法对风电机组进行控制后，在较大风速也就是当当前风速大于预设风速阈值的情况下，如果叶片未因结冰导致严重失速，不论机组是否处于限功率状态，转速不会低于预设转速阈值；如果叶片因结冰导致严重失速，转速会跌落至预设转速阈值以下，此时叶片的阻力远大于升力，叶片结冰载荷很大，严重影响叶片寿命。在一个示例中，该预设风速阈值小于限功率条件下基于风速的转矩-转速曲线中预设最大转速的恒转速段的最小转矩对应的风速值。在一个示例中，该预设风速阈值可以通过限功率条件下基于风速的转矩-转速曲线中预设最大转速的恒转速段的最小转矩对应的风速值乘以预设系数获得。在一个示例中，这里的预设系数可以在0.5到1之间取值，例如0.8。在较小风速条件下，不论叶片是否存在结冰，转速都可能低于预设转速阈值，即便此时叶片处于结冰状态，由于叶片结冰载荷较小，机组可继续运行或由其他方法检出结冰状态，如功率-风速不匹配关系。由于较小风速条件下的这种功率-风速不匹配关系判定方法较简单，本发明实施例不再赘述，但是也不妨碍本发明的叶片结冰状态识别方法与上述较小风速下的叶片结冰状态识别方法结合使用。
根据一个实施例，S330中的预设指数可以通过叶片结冰可能性指数的变更周期确定。应理解，叶片结冰可能性指数的变更周期也可以理解为上述方法的执行周期，一般在为几毫秒至几十毫秒，但是每次叶片结冰可能性指数的变更都能代表这一时刻的叶片结冰风险，所以判定叶片结冰还需要考虑在一定时间段内，叶片一直处在结冰风险较高的状态才能判定叶片结冰，所以可以通过限定叶片结冰可能性指数来具体限定整个判定的时间长度。例如，可以设置一个计数器，初始化为0，当风速大于预设风速阈值且当前机组的转速小于预设转速阈值时，计数器的计数值加1，否则，自减1。对计数器值进行判断，如果计数器值超限，则判定叶片结冰。在一个示例中，当计数器值小于0时，计数器值被限制为0。在一个示例中，叶片结冰可能性指数的变更周期也可以理解为上述方法的执行周期，一般在为几毫秒至几十毫秒，如果限定整个判定的时间长度为10分钟，叶片结冰可能性指数可以取几万至几十万。
结合图3所示的实施例的风力发电机组叶片结冰状态识别方法，通过为风电机组设置限功率转速下限，有效将限功率时的转速值与因为结冰导致失速时的转速值区分开来，进而能够有效风电机组在限功率时是否处于结冰状态，从而避免了风电机组因结冰无法被识别而导致故障的风险。不论机组是处限功率条件下还是处正常运行状态，较大风速下且因叶片结冰导致严重失速时，都可准确实现结冰状态识别。
图4是本发明一个实施例的风力发电机组叶片结冰状态识别装置的示意性框图。一种风力发电机组叶片结冰状态识别装置400，包括下限值设置模块410、结冰可能性指数判断模块420和结冰判断模块430，该下限值设置模块410被配置为设置机组的限功率转速的下限值。该结冰可能性指数判断模块420被配置为获取当前风速和机组的当前转速，并分别与预设风速阈值和预设转速阈值相比较，当当前风速大于预设风速阈值且当前机组的转速小于预设转速阈值时，则递增叶片结冰可能性指数，否则递减叶片结冰可能性指数。该结冰判断模块430被配置为当结冰可能性指数大于预设指数时，判定叶片结冰。其中，该预设转速阈值小于限功率转速的下限值且大于机组的最小转速。在一个示例中，该装置还包括环境判断模块，被配置为监测/接收机组外部环境指标，将机组外部环境指标与叶片预定结冰诱发指标相比较，以判断机组外部环境指标是否满足诱发结冰的条件，当判定机组外部环境指标满足叶片预定结冰诱发指标后，设置机组的限功率转速的下限值，机组外部环境指标包括温度和湿度。在一个示例中，该机组的限功率转速下限值可以大于所述机组的最小转速，且小于所述机组的最小转速与最大转速的中间值。在一个示例中，该预设风速阈值小于限功率条件下基于风速的转矩-转速曲线中预设最大转速的恒转速段的最小转矩对应的风速值。在一个示例中，该预设转速阈值可以小于机组的限功率转速下限值且大于机组最小转速值。在一个示例中，该预设指数可以通过所述叶片结冰可能性指数的变更周期确定。
根据本发明实施例的风力发电机组叶片结冰状态识别装置400可对应于根据本发明实施例的风力发电机组叶片结冰状态识别方法中的执行主体，并且风力发电机组叶片结冰状态识别装置400中的各个模块的上述和其它操作和/或功能分别为了实现图3中的方法的相应流程，为了简洁，在此不再赘述。
因此，根据本发明实施例风力发电机组叶片结冰状态识别装置，通过为风电机组设置限功率转速下限，有效将限功率时的转速值与因为结冰导致失速时的转速值区分开来，进而能够有效风电机组在限功率时是否处于结冰状态，从而避免了风电机组因结冰无法被识别而导致故障的风险。。不论机组是处限功率条件下还是处正常运行状态，较大风速下且因叶片结冰导致严重失速时，都可准确实现结冰状态识别。
图5示出根据一种实施例的风力发电机组叶片结冰状态识别装置的结构框图。如图5所示，结合图3和图4描述的风力发电机组叶片结冰状态识别方法和风力发电机组叶片结冰状态识别装置的至少一部分可以由计算设备500包括输入设备501、处理器503和存储器504，存储器504用于存储计算机可执行指令；处理器503用于执行存储器存储的可执行指令，可执行指令使得处理器执行上述风力发电机组叶片结冰状态识别方法；输入设备501用于获取当前风速和机组的当前转速。在一个示例中，该计算设备500还可以包括输入端口502、输出端口505以及输出设备506。其中，输入端口502、处理器503、存储器504、以及输出端口505通过总线510相互连接，输入设备501和输出设备506分别通过输入端口502和输出端口505与总线510连接，进而与计算设备500的其他组件连接。需要说明的是，这里的输出接口和输入接口可以用I/O接口表示。具体地，输入设备501接收来自外部的输入信息，并通过输入端口502将输入信息传送到处理器503；处理器503基于存储器504中存储的计算机可执行指令对输入信息进行处理以生成输出信息，将输出信息临时或者永久地存储在存储器504中，然后通过输出端口505将输出信息传送到输出设备506；输出设备506将输出信息输出到计算设备500的外部。
上述存储器504包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器504可包括HDD、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器504可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器504可在计算设备500的内部或外部。在特定实施例中，存储器504是非易失性固态存储器。在特定实施例中，存储器504包括只读存储器(ROM)。在合适的情况下，该ROM可以是掩模编程的ROM、可编程ROM(PROM)、可擦除PROM(EPROM)、电可擦除PROM(EEPROM)、电可改写ROM(EAROM)或闪存或者两个或更多个以上这些的组合。
总线510包括硬件、软件或两者，将计算设备500的部件彼此耦接在一起。举例来说而非限制，总线510可包括加速图形端口(AGP)或其他图形总线、增强工业标准架构(EISA)总线、前端总线(FSB)、超传输(HT)互连、工业标准架构(ISA)总线、无限带宽互连、低引脚数(LPC)总线、存储器总线、微信道架构(MCA)总线、外围组件互连(PCI)总线、PCI-Express(PCI-X)总线、串行高级技术附件(SATA)总线、视频电子标准协会局部(VLB)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线510可包括一个或多个总线510。尽管本发明实施例描述和示出了特定的总线，但本发明考虑任何合适的总线或互连。
当通过图5所示的计算设备500实现结合图5描述的风力发电机组叶片结冰状态识别装置时，输入设备501接收当前风速和机组的当前转速，在特定实施例中，与输出设备相连的I/O接口可以包括硬件、软件或两者，提供用于在计算设备500与一个或多个I/O设备之间的通信的一个或多个接口。在合适的情况下，计算设备500可包括一个或多个这些I/O设备。一个或多个这些I/O设备可允许人和计算机系统500之间的通信。举例来说而非限制，I/O设备可包括键盘、小键盘、麦克风、监视器、鼠标、打印机、扫描仪、扬声器、静态照相机、触针、手写板、触摸屏、轨迹球、视频摄像机、另一合适的I/O设备或者两个或更多个以上这些的组合。I/O设备可包括一个或多个传感器。本发明实施例考虑用于它们的任何合适的I/O设备和任何合适的I/O接口。在合适的情况下，I/O接口可包括一个或多个装置或能够允许处理器503驱动一个或多个这些I/O设备的软件驱动器。在合适的情况下，I/O接口可包括一个或多个I/O接口。尽管本发明实施例描述和示出了特定的I/O接口，但本发明实施例考虑任何合适的I/O接口。该处理器503基于存储器504中存储的计算机可执行指令，并分别与预设风速阈值和预设转速阈值相比较，当所述当前风速大于预设风速阈值且当前机组的转速小于预设转速阈值时，则递增叶片结冰可能性指数，否则递减叶片结冰可能性指数。随后在需要经由输出端口505和输出设备506将上述结冰状态识别结果输出。
也就是说，根据本发明实施例的风力发电机组叶片结冰状态识别装置也可以被实现为包括存储有计算机可执行指令的存储器504；以及处理器503，该处理器503在执行计算机可执行指令时，可以实现结合图3和图4描述的风力发电机组叶片结冰状态识别方法和风力发电机组叶片结冰状态识别装置。
在合适的情况下，计算机可执行指令可包括一个或多个基于半导体的或其他集成电路(IC)(例如，诸如现场可编程门阵列(FPGA)或专用IC(ASIC))、硬盘驱动器(HDD)、混合硬盘驱动器(HHD)、光盘、光盘驱动器(ODD)、磁光盘、磁光盘驱动器、软盘、软盘驱动器(FDD)、磁带、全息存储介质、固态驱动器(SSD)、RAM驱动器、安全数字卡或驱动或其他合适的计算机可读非临时性存储介质或者两个或更多个以上这些的组合。
需要明确，本发明并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。并且，为了简明起见，这里省略对已知方法技术的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本发明的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本发明的精神后作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些端口、装置或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (11)

1.一种风力发电机组叶片结冰状态识别方法，其特征在于，包括：
设置所述机组的限功率转速的下限值；
获取当前风速和所述机组的当前转速，并分别与预设风速阈值和预设转速阈值相比较，当所述当前风速大于预设风速阈值且当前机组的转速小于预设转速阈值时，则递增叶片结冰可能性指数，否则递减叶片结冰可能性指数；以及
当所述结冰可能性指数大于预设指数时，判定所述叶片结冰；
其中，所述预设转速阈值小于所述限功率转速的下限值且大于所述机组的最小转速。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：监测/接收机组外部环境指标，将所述机组外部环境指标与所述叶片预定结冰诱发指标相比较，以判断所述机组外部环境指标是否满足诱发结冰的条件，当判定所述机组外部环境指标满足所述叶片预定结冰诱发指标后，设置所述机组的限功率转速的下限值。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述机组的限功率转速下限值大于所述机组的最小转速，且小于所述机组的最小转速与最大转速的中间值。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设风速阈值小于所述限功率条件下基于风速的转矩-转速曲线中预设最大转速的恒转速段的最小转矩对应的风速值。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设指数通过所述叶片结冰可能性指数的变更周期确定。
6.一种风力发电机组叶片结冰状态识别装置，其特征在于，包括：
下限值设置模块，被配置为设置所述机组的限功率转速的下限值；
结冰可能性指数判断模块，被配置为获取当前风速和机组的当前转速，并分别与预设风速阈值和预设转速阈值相比较，当所述当前风速大于预设风速阈值且当前机组的转速小于预设转速阈值时，则递增叶片结冰可能性指数，否则递减叶片结冰可能性指数；以及
结冰判断模块，被配置为当所述结冰可能性指数大于预设指数时，判定所述叶片结冰；
其中，所述预设转速阈值小于所述限功率转速的下限值且大于所述机组的最小转速。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括环境判断模块，被配置为监测/接收机组外部环境指标，将所述机组外部环境指标与所述叶片预定结冰诱发指标相比较，以判断所述机组外部环境指标是否满足诱发结冰的条件，当判定所述机组外部环境指标满足所述叶片预定结冰诱发指标后，设置所述机组的限功率转速的下限值。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述机组的限功率转速下限值大于所述机组的最小转速，且小于所述机组的最小转速与最大转速的中间值。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述预设风速阈值小于所述限功率条件下基于风速的转矩-转速曲线中预设最大转速的恒转速段的最小转矩对应的风速值。
10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述预设指数通过所述叶片结冰可能性指数的变更周期确定。
11.一种风力发电机组叶片结冰状态识别装置，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机可执行指令；
处理器，用于执行所述存储器存储的可执行指令，所述可执行指令使得所述处理器执行权利要求1至权利要求5的任一项所述风力发电机组叶片结冰状态识别方法；
输入设备，用于获取当前风速和所述机组的当前转速，以将所述风速和所述转速输入至所述处理器。
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