CN108230210A - 风力发电机组测试性水平的评估方法及装置 - Google Patents

风力发电机组测试性水平的评估方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明实施例提供一种风力发电机组测试性水平的评估方法及装置，其中，该方法包括：获取风力发电机组的故障信息，其中，所述故障信息包括所述风力发电机组的故障模式总数；根据预设的产品故障检测率指标和订购方风险值，以及所述故障模式总数，确定试验样本数；获取所述风力发电机组的所述试验样本数个故障模式作为试验样本；根据所述试验样本进行故障注入试验，并根据试验结果对所述风力发电机组的测试性水平进行评估。本发明实施例提供的风力发电机组测试性水平的评估方法及装置，能够对风力发电机组的测试性水平进行可靠有效的评估。

Description

风力发电机组测试性水平的评估方法及装置
技术领域
本发明实施例涉及风力发电技术领域，尤其涉及一种风力发电机组测试性水平的评估方法及装置。
背景技术
当前，以煤、石油、天然气为主的常规能源不仅资源有限，而且造成了严重的大气污染。随着世界工业化进程的不断加快，使得能源消耗逐渐增加，全球工业有害物质的排放量与日俱增，从而造成了气候异常、灾害增多、恶性疾病多发等问题。因此，对可再生清洁能源的开发利用，特别是风能的开发利用，已经受到世界各国的高度重视。
目前，在风力发电技术领域中，风力发电机组是风力发电的主要设备。在风力发电机组的实际运行过程中，为了确保机组的运行安全以及运行故障的及时排除，需要对风力发电机组进行测试性设计以达到对故障进行有效检测与隔离的目的。因此，风力发电机组的测试性水平关系着风力发电机组的故障检测效果，但是，现有技术中尚没有一种有效的方法能够对风力发电机组的测试性水平进行有效、可靠的评估，因此，无法准确获知风力发电机组的测试性水平。
发明内容
本发明实施例提供一种风力发电机组测试性水平的评估方法及装置，用以对风力发电机组的测试性水平进行可靠有效的评估。
本发明实施例第一方面提供一种风力发电机组测试性水平的评估方法，该方法包括：
获取风力发电机组的故障信息，其中，所述故障信息包括所述风力发电机组的故障模式总数；
根据预设的产品故障检测率指标和订购方风险值，以及所述故障模式总数，确定试验样本数；
获取所述风力发电机组的所述试验样本数个故障模式作为试验样本；
根据所述试验样本进行故障注入试验，并根据试验结果对所述风力发电机组的测试性水平进行评估。
本发明实施例第二方面提供一种测试性水平评估装置，该装置包括：
第一获取模块，获取风力发电机组的故障信息，其中，所述故障信息包括所述风力发电机组的故障模式总数；
确定模块，根据预设的产品故障检测率指标和订购方风险值，以及所述故障模式总数，确定试验样本数；
第二获取模块，获取所述风力发电机组的所述试验样本数个故障模式作为试验样本；
处理模块，根据所述试验样本进行故障注入试验，并根据试验结果对所述风力发电机组的测试性水平进行评估。
本发明实施例，通过获取风力发电机组的故障模式总数，并根据该故障模式总数以及预设的产品故障检测率指标和订购方风险值，确定试验样本数，再从风力发电机组的所有故障模式中获取所述试验样本数个试验样本，使得本发明实施例在试验样本数上能够满足试验的数量要求。试验结果有效可靠。并且通过故障注入试验的方式能够准确的判别出风力发电机组对故障的识别情况，从而能够对风力发电机组的测试性水平做出准确有效的评估。为风力发电机组的安全运行提供了有力保证。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中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为本发明一实施例提供的风力发电机组测试性水平的评估方法的流程图；
图2为本发明一实施例提供的步骤102的执行方法流程图；
图3为本发明一实施例提供的测试性水平评估装置的结构示意图；
图4为本发明一实施例提供的确定模块12的结构示意图。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅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做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。
本发明的说明书和权利要求书的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤的过程或结构的装置不必限于清楚地列出的那些结构或步骤而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程或装置固有的其它步骤或结构。
图1为本发明一实施例提供的风力发电机组测试性水平的评估方法的流程图，该方法可以由一测试性水平评估装置(以下简称评估装置)来执行，在实际应用中，该评估装置可以被具体为电脑、服务器等具有逻辑处理能力的设备。如图1所示，该方法包括如下步骤：
步骤101、获取风力发电机组的故障信息，其中，所述故障信息包括所述风力发电机组的故障模式总数。
可选的，本实施例中所涉及的故障信息包括风力发电机组的故障模式总数、每种故障模式对应的故障率以及故障原因等信息。
在一种可实现的方式中，可以将风力发电机组的故障信息存储在可读性存储装置中，当进行风力发电机组的测试性水平评估时，从该可读性存储装置中读取风力发电机组的故障信息。
在另一种可实现的方式中，将能够进行故障模式影响及危害性分析的可执行程序存储在评估装置中，当进行风力发电机组的测试性水平评估时，评估装置调用该执行程序，通过对风力发电机组进行故障模式影响及危害性分析，获得风力发电机组的故障信息。
在图1中，还包括步骤102、根据预设的产品故障检测率指标和订购方风险值，以及所述故障模式总数，确定试验样本数。
图2为本发明一实施例提供的步骤102的执行方法流程图，如图2所示，步骤102包括如下子步骤：
步骤201、根据预设的产品故障检测率指标和订购方风险值，查询数据表，确定对应的多个故障样本数，其中所述数据表中存储有产品故障检测率指标和订购方风险值与故障样本数之间的对应关系。
实际应用中，根据产品设计要求中规定的产品故障检测率指标FDR的最低可接受值和订购方风险值，查询相关的数据表，能够获得与风力发电机组的故障检测率指标FDR和订购方风险值对应的多组试验方案(ni，ci)，其中ni为故障样本数，ci为合格判定阈值。这样从多组试验方案(ni，ci)中即可获得多个故障样本数。
在图2中，还包括步骤202、从所述多个故障样本数中确定一个大于所述故障模式总数的故障样本数作为试验样本数。
在一种可实现的方案中，可以从上述获得的多个故障样本数中随机获取一个大于风力发电机组故障模式总数的故障样本数作为试验样本数。
在另一种可实现的方案中，可以确定上述获得的多个故障样本数中大于风力发电机组的故障模式总数，且数值最小的故障样本数作为试验样本数。
举例来说，可以依据条件ni≥n，在多组试验方案(ni，ci)中，确定出一组试验方案(N，C)，其中n为上述获得的故障模式总数。试验方案(N，C)可以是满足条件ni≥n的多组试验方案(ni，ci)中的任意一组，也可以是多组试验方案(ni，ci)中，满足条件ni≥n的，且ni最小的试验方案。此时N的取值为所述最小的ni的值。
在图1中，还包括步骤103、获取所述风力发电机组的所述试验样本数个故障模式作为试验样本。
可选的，本实施例中可以采用按比例简单随机抽样的方法，根据风力发电机组各故障模式对应的故障相对发生频率Cpi＝λi/Σλi乘以3N所确定的累积范围，利用00～(3N-1)左右均匀分布的随机数表，在风力发电机组所有的故障模式中抽取N次得到N个试验样本。其中，i表示第几个故障模式λi为第i个故障模式对应的故障率，Cp表示故障相对发生频率，Cpi表示第i个故障模式的故障相对发生频率。当然上述仅为示例说明，而不是对本发明的唯一限定。
在图1中，还包括步骤104、根据所述试验样本进行故障注入试验，并根据试验结果对所述风力发电机组的测试性水平进行评估。
实际应用中，有些故障模式是不可注入的故障，不可注入的原因主要包括注入后难以复位、易对受试产品产生破坏、注入后对产品产生附加影响、故障注入方式受限等。因此在得到试验样本后，首选从试验样本中获取故障原因符合试验条件的试验样本，即首先要分析每一个试验样本是否为不可注入故障，对于那些可以注入的故障模式，则根据其故障原因选取相应的故障进行故障注入试验。
在试验过程中，如果一个故障模式为不可注入故障，则需要结合风力发电机组的设计原理图、电路图和软件设计文档等资料来审查这个故障模式是否可以被成功检测；若不是，则可以通过故障注入的方式进行试验，并统计故障检测成功的次数和失败的次数。本实施例中，故障注入的试验方法与现有方法类似，举例说明如下：
模拟“电路板A上电阻R开路”引起的某一故障，假设此故障检测方法为“在线BIT”，进行故障注入的步骤如下：
1)拔出电路板A，电阻R一端脱离焊盘，电阻R脱离焊盘端与原焊盘焊接故障注入引线，将电路板A装回原位；
2)加电，确保受试产品处于正常工作状态下，执行故障注入，依据注入成功判据判断是否注入成功，如果注入不成功，则更改故障注入方法，如果注入成功，则观察故障的检测指示，将数据填入数据记录表；
3)执行故障撤销，停止受试产品运行，断电；
4)拔出电路板A，焊下故障注入引线，电阻R恢复原位焊回，电路板A装回原位；
5)受试产品加电并正常运行后，对其进行功能性能检测，确认产品状态完好，本次试验结束，进入下一故障注入试验。
当然上述仅为示例说明，实际应用中，引起故障的原因包括但不仅限于电阻开路的原因，其他故障原因的故障注入试验方法与此类似，在这里不再赘述。
可选的，当完成故障注入试验之后，可以根据总的故障检测成功数和总的故障检测失败数，对风力发电机组的故障检测率进行评估。比如，将总的故障检测成功与总的故障检测失败数进行求商运算来确定风力发电机组的故障检测率。
可选的，在实际应用中，还可以根据点估计表达式：
和单侧置信下限估计表达式：
对试验结果进行点估计和单侧置信下限估计。其中，M1为故障检测成功的次数，M2为故障检测的总数，F为故障检测失败的次数，RL为故障检测率的单侧置信下限值，C为置信水平，n为试验样本数。上述估计的方法与现有技术类似，在这里不再赘述。
本实施例，通过获取风力发电机组的故障模式总数，并根据该故障模式总数以及预设的产品故障检测率指标和订购方风险值，确定试验样本数，再从风力发电机组的所有故障模式中获取所述试验样本数个试验样本，使得本发明实施例在试验样本数上能够满足试验的数量要求。试验结果有效可靠。并且通过故障注入试验的方式能够准确的判别出风力发电机组对故障的识别情况，从而能够对风力发电机组的测试性水平做出准确有效的评估。为风力发电机组的安全运行提供了有力保证。
图3为本发明一实施例提供的测试性水平评估装置的结构示意图，如图3所示，该装置包括：
第一获取模块11，获取风力发电机组的故障信息，其中，所述故障信息包括所述风力发电机组的故障模式总数；
确定模块12，根据预设的产品故障检测率指标和订购方风险值，以及所述故障模式总数，确定试验样本数；
第二获取模块13，获取所述风力发电机组的所述试验样本数个故障模式作为试验样本；
处理模块14，根据所述试验样本进行故障注入试验，并根据试验结果对所述风力发电机组的测试性水平进行评估。
可选的，所述第二获取模块13，采用按比例简单随机抽样的方法，从所述风力发电机组的故障模式中获取所述试验样本数的试验样本。
可选的，所述故障信息还包括故障模式对应的故障原因；
所述处理模块14，包括：
获取子模块141，从所述试验样本中获取故障原因符合试验条件的试验样本进行故障注入试验。
可选的，所述试验结果包括故障检测成功数和故障检测失败数；
所述处理模块14，包括：
第一评估子模块142，根据所述故障检测成功数和所述故障检测失败数，对所述风力发电机组的故障检测率进行评估。
可选的，所述处理模块14，还包括：
第二评估子模块143，对试验结果进行点估计和/或单侧置信下限估计。
本实施例提供的装置能够用于执行图1实施例所示的方法，其执行方式和有益效果类似，在这里不再赘述。
图4为本发明一实施例提供的确定模块12的结构示意图，如图4所示，在图3所示实施例的基础上，所述确定模块12：包括：
第一确定子模块121，根据预设的产品故障检测率指标和订购方风险值，查询数据表，确定对应的多个故障样本数，其中所述数据表中存储有产品故障检测率指标和订购方风险值与故障样本数之间的对应关系；
第二确定子模块122，从所述多个故障样本数中确定一个大于所述故障模式总数的故障样本数作为试验样本数。
可选的，在本实施例中，所述第二确定模块，确定所述多个故障样本数中大于所述故障模式总数，且数值最小的故障样本数作为试验样本数。
本实施例提供的装置能够用于执行图2实施例所示的方法，其执行方式和有益效果类似，在这里不再赘述。
最后需要说明的是，本领域普通技术人员可以理解上述实施例方法中的全部或者部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可存储于一计算机可读存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可以为磁盘、光盘、只读存储记忆体(ROM)或随机存储记忆体(RAM)等。
本发明实施例中的各个功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独的物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现，并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读存储介质中。上述提到的存储介质可以是只读存储器、磁盘或光盘等。
以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (14)

1.一种风力发电机组测试性水平的评估方法，其特征在于，包括：
获取风力发电机组的故障信息，其中，所述故障信息包括所述风力发电机组的故障模式总数；
根据预设的产品故障检测率指标和订购方风险值，以及所述故障模式总数，确定试验样本数；
获取所述风力发电机组的所述试验样本数个故障模式作为试验样本；
根据所述试验样本进行故障注入试验，并根据试验结果对所述风力发电机组的测试性水平进行评估。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设的产品故障检测率指标和订购方风险值，以及所述故障模式总数，确定试验样本数，包括：
根据预设的产品故障检测率指标和订购方风险值，查询数据表，确定对应的多个故障样本数，其中所述数据表中存储有产品故障检测率指标和订购方风险值与故障样本数之间的对应关系；
从所述多个故障样本数中确定一个大于所述故障模式总数的故障样本数作为试验样本数。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从所述多个故障样本数中确定一个大于所述故障模式总数的故障样本数作为试验样本数，包括：
确定所述多个故障样本数中大于所述故障模式总数，且数值最小的故障样本数作为试验样本数。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，所述获取所述风力发电机组的所述试验样本数个故障模式作为试验样本，包括：
采用按比例简单随机抽样的方法，从所述风力发电机组的故障模式中获取所述试验样本数的试验样本。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述故障信息还包括故障模式对应的故障原因；
所述根据所述试验样本进行故障注入试验，包括：
从所述试验样本中获取故障原因符合试验条件的试验样本进行故障注入试验。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述试验结果包括故障检测成功数和故障检测失败数；
所述根据试验结果对所述风力发电机组的测试性水平进行评估，包括：
根据所述故障检测成功数和所述故障检测失败数，对所述风力发电机组的故障检测率进行评估。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据试验结果对所述风力发电机组的测试性水平进行评估，还包括：
对试验结果进行点估计和/或单侧置信下限估计。
8.一种测试性水平评估装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，获取风力发电机组的故障信息，其中，所述故障信息包括所述风力发电机组的故障模式总数；
确定模块，根据预设的产品故障检测率指标和订购方风险值，以及所述故障模式总数，确定试验样本数；
第二获取模块，获取所述风力发电机组的所述试验样本数个故障模式作为试验样本；
处理模块，根据所述试验样本进行故障注入试验，并根据试验结果对所述风力发电机组的测试性水平进行评估。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述确定模块，包括：
第一确定子模块，根据预设的产品故障检测率指标和订购方风险值，查询数据表，确定对应的多个故障样本数，其中所述数据表中存储有产品故障检测率指标和订购方风险值与故障样本数之间的对应关系；
第二确定子模块，从所述多个故障样本数中确定一个大于所述故障模式总数的故障样本数作为试验样本数。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述第二确定模块，确定所述多个故障样本数中大于所述故障模式总数，且数值最小的故障样本数作为试验样本数。
11.根据权利要求8-10中任一项所述的装置，其特征在于，所述第二获取模块，采用按比例简单随机抽样的方法，从所述风力发电机组的故障模式中获取所述试验样本数的试验样本。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述故障信息还包括故障模式对应的故障原因；
所述处理模块，包括：
获取子模块，从所述试验样本中获取故障原因符合试验条件的试验样本进行故障注入试验。
13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述试验结果包括故障检测成功数和故障检测失败数；
所述处理模块，包括：
第一评估子模块，根据所述故障检测成功数和所述故障检测失败数，对所述风力发电机组的故障检测率进行评估。
14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述处理模块，还包括：
第二评估子模块，对试验结果进行点估计和/或单侧置信下限估计。
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