CN109154274B - 对风力涡轮机进行监测并在需要时执行警报的方法 - Google Patents
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Abstract
公开了一种状态监测WTG(风力涡轮发电机)的方法,该方法包括收集和存储至少以下数据集及其时间戳的动作。发电机功率生产测量值的集合。机械状态测量值的集合。发电机扭矩测量值的集合。机舱方向测量值的集合。气象条件测量值的集合。该方法包括同步数据集的进一步动作。本发明还涉及一种用于状态监测WTG的系统。本发明还涉及一种用于视觉检查WTG的系统。
Description
技术领域
本发明涉及一种对WTG(风力涡轮发电机)进行状态监测的方法,包括收集和存储至少以下数据集及其时间戳的行为。发电机功率生产测量值的集合。机械状态测量值的集合。发电机扭矩测量值的集合。机舱方向测量值的集合。气象条件测量值的集合。该方法包括同步数据集的进一步动作。本发明还涉及一种用于对WTG进行状态监测的系统。本发明还涉及一种用于视觉检查WTG的系统。
背景技术
在启动期间和运行期间,转子叶片桨距角对于任何风力涡轮机的发电机功率生产是至关重要的。对于失速调节风力涡轮机,失速水平(发电机最大功率生产)由空气密度和转子叶片桨距角确定。对于变桨调节风力涡轮机,从切入风速到额定最大的风力涡轮发电机功率生产,应该倾斜叶片以取得可能的最大功率。接着,在更高的风速并直到切出风速,应该倾斜叶片以安全地偏转过量的风力。
因此,期望在任意转子位置和任意风况下,正确调节各个叶片桨距角以获得尽可能最佳的发电机功率生产和/或将涡轮机最大发电机功率生产和负载控制在要求范围内。此外,对于失速调节风力涡轮机和变桨调节风力涡轮机,如果在启动和运行期间,在特定的360°转子位置的各个转子叶片的叶片桨距角不相同,转子将不会平衡,导致在整个风力涡轮机和地基上过载,并且发电机的功率生产将受到负面影响。
通常,随着时间的推移,叶片变桨系统和叶片将在运行期间承受不同种类的磨损和损坏,例如失速条和涡流发生器脱落、叶片表面开裂和脱落、闪电损坏等,在运行期间转子系统的不平衡以及各个叶片和整个转子的气动效率的降低,导致其对发电机功率生产和负载具有负面影响。通常仅在静止期间,通过维修人员使用昂贵的升降机、爬绳系统或无人机对这种损坏进行检查。
随着时间的推移,叶片变桨系统将承受机械磨损和不同种类的损坏,这导致在启动期间和运行期间各个叶片桨距角调整等的差异,这对单个叶片和整个转子的气动效率、以及发电机功率生产具有负面影响,并且还将增加负载。
通常仅在静止期间,通过使用传统的相机技术和视觉检查对这种与叶片变桨系统相关的机械磨损进行检查。
由于生产误差,从安装时起,在叶片中可能有不同种类的内部结构差异,并且随着时间的推移,各个叶片的结构可能发生变化,这导致相对的叶片桨距角未对准、叶片气动效率差异、动力学差异和转子系统的不平衡,这对发电机功率生产产生负面影响并增加负载。
通常仅在静止时使用不同的方法对这种结构变化进行检查。
转子系统中的任何不平衡都会以负面的方式影响风力涡轮机中不同部件的负载,降低这些部件的寿命并间接导致例如地基等的损坏。
此外,希望能够验证叶片在不同负载条件下的如何动作,因为生产过程中的变化可能影响叶片的几何形状以及实际的空气动力学和机械性能,公差和调节可能影响运行期间的单个叶片桨距。
对叶片、转子、发电机功率生产和风力涡轮机塔架进行状态监测的另一个挑战在于检测不同类型的叶片损坏、各个叶片和转子的气动效率的任何不平衡、来自风力发电机的有害的塔架运动和发电机功率生产中的有害的波动。
目前没有单个风力涡轮机和风力涡轮机群上的叶片和转子的实时健康概况和状态监测。
可能在检查后就发生损坏,并且由于人工检查期间的WTG停机时间,这种人工检查也是一个昂贵的过程,并且该过程只能在某些天气条件下进行。
对于离岸位置,风力发电场大得多,这些问题被放大了,盐晶可能是侵蚀的主要原因,并导致叶片结构内的湿气扩散,涡轮机通常远离陆地,工人必须每天乘船或直升机去往离岸站点,并且由于海的涌浪,升降机和平台的使用非常困难。
因此,风电场运营商和原始设备制造商一直在寻找能够为单个风力涡轮机的叶片和转子和风力发电机群上的叶片和转子探测不利条件和预测故障的状态监测系统,以帮助最小化风险并优先考虑预防性维护和维修,包括应变仪、声学、激光和热成像-但到目前为止只取得了有限的成功。
除了这些事实之外,传统的状态监测风向测量设备和风速测量设备的基本设置是在制造过程中进行的,并且在工作期间,通常每两年使用不同的定位和对准方法交换这些仪器,很清楚这些方法不准确-由于在制造和维修过程中不同的可接受公差。
另一个例子是风速的湍流波动和风入流角影响叶片和整个转子的气动效率,并且以负面方式显著影响风力涡轮机的关键部件的疲劳寿命。此外,发电机的功率生产将受到负面影响。
在某些条件下,可以改变风的入流角,并且可以增加或改变冲击转子的湍流水平,即实际变桨调节、在另一个运行的风力涡轮机的下游运行、在建筑物或另一个障碍物的下游运行、在一片树林的下游运行、在斜坡和山脊线等逆风地形的下游运行。
现今,预期的湍流的影响和风入流角度的相对差异通常通过具有风力扇区管理计划来缓和,该风力扇区管理计划基于风电场站点的风测量、“不完美”的计算机模型以及试图预测各个的风力涡轮机上的不利湍流负载的设想。基于这些模型,当计算机计算得出这样的预期条件时:在风湍流和风入流角可能对风力涡轮机寿命产生负面影响的情况下,特别是对于风向和风速的某些预先设定的组合,在某些风向/风力扇区降低生产输出或关闭风力涡轮机。这项措施被称为“风力扇区管理”。
降低能量输出或风力涡轮机停机显然导致风力涡轮机生产的能量的减少,因此非常期望并需要用于测量和监测在每个风力扇区,撞击各个风力涡轮机转子的湍流和/或风入流角度情况的更好技术,以确定更优化的风力管理计划的标准,当湍流水平和/或风入流角度实际上高于允许极限时,仅限制发电机功率生产或关闭风力涡轮机。
另一个实例是,如果风向测量不正确,显然风力涡轮机将以偏航失准运行,导致关键部件和整个涡轮机上的过度负载,并且将对发电机功率生产产生负面影响。
因此,需要更好的技术用于对偏航失准、相对叶片桨距失准、湍流、风入流角等进行测量和状态监测,本发明提出这可以通过将转子动作测量和发电机扭矩以及发电机功率生产测量的组合来完成,以确定更优化的偏航和叶片桨距的算法标准,并为这种监控增加了全新的维度。
因此非常希望有一种结合可靠的通信系统的状态监测系统,提供来自风力涡轮机的即时警报并提供与风力涡轮机的通信,以便接收器尽可能早地从风力涡轮机接收任何即时警报信号,并且使得接收器在需要时能够远程地停止风力涡轮机的运行,以阻止风力涡轮机以未对准、潜在故障运行,甚至阻止灾难性故障。可以使用传统的通信方法。
换句话说,风资源入流特性对于涡轮机的基本设计是重要的,并且特别是对于管理转子的运行。
然而,我们能量源的性质是多变的-它将来自360度的任何角度,在一年中的密度不同,并且风力随时间剧烈变化-你甚至可以在不同的转子高度感到不同的风速和方向。
起初,现代风力涡轮机的控制算法依赖于“原始的”位于转子后方湍流中的风向标和风速计,其测量转子扫掠区域的最小部分以控制转子的方向为迎风。现今,我们知道在转子后面的湍流中,在轮毂高度测得的数据与整个转子所承受的风完全不同,因此新风力发电机的控制算法依赖于更智能的风向标和更可靠的风速计,但这些仪器仍在转子后面的湍流中,在轮毂高度测量风,且现今考虑到转子尺寸的发展,转子的扫掠区域所占份额更小。
WO2015/001301A1公开了一种用于绘制风力涡轮机迎风处风场的系统。风场的绘制结合用于数据收集的其他传感器元件,用于通过如叶片桨距、偏航控制、负载管理等参数来改进风力涡轮机性能监测和风力涡轮机的调节。该系统的目的是通过优化风场绘制来改善风力涡轮机的性能和保护。
该系统使用多普勒效应来绘制风场,其具有利用多个多普勒波束源用于优化风场绘制的新颖特征。可以将校正因子应用于所测量的多普勒速度,以便校正任何已知的统计关系,该统计关系指示风速与夹带在气流中的粒子的速度的差异。
因此,尽管测量可能不准确,但实现了测量值朝着真实风速的纠正。
WO 2012/103668A1公开了一种方法和一种控制系统,用于基于测得的风况运行风力涡轮机,以实现风力涡轮机的最优化的运行。该方法在风力涡轮机上风处的距离风力涡轮机不同距离的两个位置测量风况并测量风力涡轮机上的运行参数。基于测量,计算两个发电机转速:基于风力涡轮机上的运行测量的测量值的当前发电机转速,以及基于测量的风力状况的预测发电机转速。通过将发电机转速从计算的当前发电机转速校正到预测的发电机转速来优化风力涡轮机的运行。由此,实现了用于运行风力涡轮机的方法和控制系统,该系统在这些风况实际撞击风力涡轮机之前,基于在两个距离中测量的风况,调节风力涡轮机的运行,或者换句话说,实现一种反馈方法,其具有足够的相关测量的风力数据,并且有足够的时间根据测量的风况调整风力涡轮机的运行,以在防止风力涡轮机超速的同时提高功率输出。
本发明表明,结合来自新的前沿技术的信息,我们现在可以感测和监测风冲击、剪切和整个转子扫掠区域的特性,判断例如电力波动、塔架运动、转子平面的偏航失准、实际的机械功能、公差和各个转子叶片在360°任何位置和整个转子在360°任何位置的调整、动作和气动效率,并对撞击各个风力涡轮机上的转子的湍流和/或风入流角度情况进行测量和状态监测。
本发明提供给风力涡轮机控制器的这一新信息可用于优化各个叶片和整个转子的气动效率,因此在要求范围内获得尽可能最佳的发电机功率生产和最低负荷,并防止涡轮机部件上的过早磨损。
发明内容
通过对WTG(风力涡轮发电机)进行状态监测的方法实现本发明的目的,该方法包括收集和存储至少以下数据集及其时间戳的动作。发电机功率生产测量值的集合。机械状态测量值的集合。发电机扭矩测量值的集合。机舱方向测量值的集合。气象条件测量值的集合。
该方法包括同步数据集的进一步动作。
同步数据的动作使得能够对WTG的运行数据的各个测量进行前所未有的验证,因为每个测量可能来源于其他测量或者可能彼此依赖。因此,同步使得能够改进对WTG的整体状态监测。
在一个实例中,同步收集数据或采样。在实例中,在处理之前设置并同步数据或时间序列。
在一个实例中,一个LiDAR测量WTG前面如80米处的风况。如果风速为10米/秒,假设线性相关,该风况将在8秒后到达WTG处。
类似地,其他测量可以反映在时间上变化例如几秒,几毫秒等的事件或处理的数据。重要的是,数据应该在相关时间间隔上同步。这样,本领域技术人员将识别出用于LiDAR系统的1-10秒的时间间隔,并且识别出功率生产输出或发电机数据中的毫秒到秒的时间间隔,并相应地同步数据。
可以通过对WTG(风力涡轮发电机)进行状态监测的方法来实现目的,该方法包括收集具有时间戳的数据集的动作。数据集可以是A)发电机功率生产测量值;B)机械状态测量值;C)机舱方向测量值;D)至少包括风况测量值的气象条件测量值;或E)和扭矩测量值。
对数据集如A-E)的处理可能包含同步数据集。可能存在处理数据集的动作,以提供至少i)转子/叶片状态信息;ii)发电机功率生产信息;iii)塔架状态信息
在至少下列运行状态下,可能存在对信息i)、ii)和iii)进行分类的动作;正常运行状态或非正常运行状态。
在一个实施例中,同步A)和B)数据集可以提供改善质量的足够或最少信息。
在一个方面,根据表示WTG时间的单个时钟,收集数据集A)、B)、C)和D),加时间戳,存储并同步。
在一方面,使用至少一个同步系统来执行同步动作,以同步收集的带时间戳的数据。在分类的动作中,对用于运行状态的分类的参数的至少一个自动自校准处理,适用于各个风力涡轮机。
应用同步确保了在处理之前将数据同步,并因此有利地在分类中考使得能够实施参数或阈值校准。这可以针对单个WTG实现。
在一方面,偏航失准被归类为正常运行状态。
在先的实践将向运营者表明,偏航失准应为0°,因此偏差应归类为非正常。然而,将失准定位分类为正常运行状态是有利的。
在一个方面,处理数据以提供偏航失准和/或塔架状态信息的动作是通过处理来自A)功率生产测量值B)机械状态测量值或负载的数据以提供i)转子/叶片状态信息和ii)发电机功率生产信息的动作进行的。
在一个方面,处理数据以提供偏航失准信息和/或塔架状态信息和/或关于逼近风力涡轮机的阵风的信息的动作是通过从永久或临时安装的高精度系统和永久安装的校正/校准至高精度系统的低精度系统收集C)机舱方向测量值和/或D)气象条件测量值的动作进行的。
从而使算法能够高精度校准并能够比较结果。校准后,较低精度的系统可以探测诸如阵风的事件,并有效地警告非正常运行状态。
在一个方面,收集动作包含收集A)带时间戳的发电机功率生产测量值的动作,该测量值与B)带时间戳的传感输入同步,该传感输入包括与带时间戳的机舱/传动系方向测量值同步的轮毂传感输入、转子叶片传感输入、主轴传感输入、机舱传感输入;并且E)与带时间戳的扭矩传感输入同步。处理动作包含评估以下一项、多项或全部:
·转子不平衡
·单个叶片不平衡
·偏航对准
·叶片结冰
·叶片污染
·单个叶片损坏
·桨距轴承损坏
·电气或液压桨距误差
·单个叶片的不平衡质量
·由偏航改善的(增加或减少的)发电机功率生产
·由叶片变桨改善的(增加或减少的)发电机功率生产
·实际偏航风入流角
·实际湍流
·实际倾斜风入流角
·实际水平风切变
·塔架的异常运动
·发电机功率生产分类
·逼近转子的阵风
可以通过WTG(风力涡轮发电机)的状态监测系统来实现目的,该状态监测系统包括用于收集具有时间戳的数据集的数据集收集装置。可能存在用于从以下装置中的一个或多个收集数据的装置:A)用于测量发电机功率生产输出的装置;B)用于测量机械状态的装置;C)用于测量机舱方向的装置;D)用于测量气象条件的装置;E)用于测量发电机的扭矩状况的装置。可以存在至少一个处理器,其设置为处理所收集的数据集并且在功能上生成以下信息中的一个或多个输出:i)转子/叶片状态信息;ii)发电机功率生产信息;iii)塔架状态信息;iv)逼近转子的阵风信息。可以存在装置以生成至少一个分类信息的输出:正常运行状态或非正常运行状态。
在一个方面,该系统可以包括至少一个同步系统,用于同步所收集的且带时间戳的数据。该系统可包括下列中的一个或多个。可以选择提供关于由偏航改善(增加或减少)发电机功率生产的信息,用于偏航的自动控制和其他目的。可以选择提供关于由叶片变桨改善(增加或减少)发电机功率生产的信息,用于叶片变桨的自动控制和其他目的。可以选择提供关于改进控制负载减轻的信息,该控制借助叶片变桨来避免逼近风力涡轮机的高阵风带来的负载。
在一方面,至少一个同步系统用于将收集的且带时间戳数据同步;对用于运行状态分类的参数的至少一个自动自校准处理适用于各个风力涡轮机。
因此,可以在一段时间内对不同的WTG和/或在不同条件下安装的WTG进行细化调整。
通过用基于如本文所公开的状态监测的WTG控制器运行WTG来实现一个目的。运行方法包括至少基于对正常运行状态或非正常运行状态的运行状态的分类,将处理的至少以下信息有条件地馈送至WTG控制器:i)转子/叶片状态信息,ii)发电机功率生产信息,以及iii)塔架状态信息,从而控制WTG的动作。
因此改进了WTG的运行,并且使得WTG能够产生更多能量,同时减少WTG上的负载。
在运行WTG的方面,正常运行状态的运行状态允许在无校正动作信号被施加到WTG控制器的情况下或者在校正动作信号被施加到WTG控制器的情况下运行;或者非正常运行状态,增加标注/发出警报,需要人工参与的动作以继续运行WTG。
在运行WTG的一个方面,正常运行状态的运行状态包含以偏航失准运行WTG。
这将导致在WTG前方的缓冲区对称,并由此比避免偏航失准运行的WTG更优化地分配负载。
在运行WTG的一个方面,非正常运行状态的运行状态需要自动停止WTG的持续运行的动作以及在恢复正常运行状态之前检查WTG的动作。
在运行WTG的一个方面,非正常运行状态的运行状态需要视觉检查WTG,这通过将视觉检查系统的视野所围绕的视线指向转子叶片、转子系统和塔架在静止、启动期间和运行期间将处于的平面的动作进行。可能存在捕获视野的多个图像的动作,且转子叶片、转子系统和塔架的至少一部分在该至少多个图像的图像中。可能存在在捕获的图像中选择至少一个参考图像的动作。可能存在将捕获的至少一个其他图像与参考图像进行比较的动作。
在运行WTG的一个方面,控制WTG的动作是通过将经处理的至少由偏航改善(增加或减少的)发电机功率生产的信息馈送至WTG控制器,用于控制WTG机舱的自动对准(偏航),以基于所公开的偏航期间发电机功率生产的改进,在最佳风向上定位转子。
效果是WTG偏航控制器依次强行在不同方向上偏航以寻找最佳发电机功率生产,并从而获得最佳偏航对准。
在运行WTG的一个方面,存在通过将处理过的由叶片变桨改善的(增加或减少)发电机功率生产的信息馈送到风力涡轮机控制器来控制WTG的动作,用于自动控制WTG叶片变桨,以基于发电机功率生产的改进,在叶片变桨期间将叶片定位在最佳角度。
效果是WTG桨距控制器依次迫使叶片桨距角处在不同的方向上,以寻找最佳发电机功率生产,并借此获得最佳桨距角-考虑到功率曲线的形状和功率曲线上的实际运行点。
在操作WTG的一个方面,存在通过控制WTG叶片自动变桨,借助馈送处理过的关于逼近风力涡轮机的阵风的信息控制WTG的动作,以基于改进的负载控制将叶片定位在最佳角度,降低来自阵风峰值的负载。
效果是WTG桨距控制器迫使叶片桨距角处在不同的方向上,为冲击WTG转子的更佳的负载做准备-考虑到逼近转子的阵风、实际测量的风速和功率曲线上的实际运行点。
公开了一种视觉检查WTG(风力涡轮发电机)及其部件的方法,包括将视觉检查系统的视野所围绕的视线指向转子叶片、转子系统和塔架在静止、启动期间和运行期间将处于的平面的动作。可能存在捕获视野的多个图像的动作,且转子叶片、转子系统和塔架的至少一部分在该至少多个图像的图像中。可能存在在捕获的图像中选择至少一个参考图像的动作。可能存在将至少一个捕获的其他图像与参考图像进行比较的动作。
由此提供了一种有效地分析和验证WTG的转子上的故障的方法。
该方法本身可以单独应用或作为用于WTG的状态监测的方法。
在视觉检查WTG(12)及其部件的一个方面,通过一次或多次线扫描执行视觉检查。
在视觉检查WTG及其部件的一个方面,通过一个或多个线扫描相机和一个或多个面扫描相机执行视觉检查。
在视觉检查WTG及其部件的一个方面,一个或多个线扫描相机用作触发单元以激活一个或多个面扫描相机。
在视觉检查WTG及其部件的一个方面,锁相环(PLL)技术用于基于软件或方法触发和激活一个或多个线扫描相机和/或一个或多个面扫描相机以使计算机与真实的转子同步。
该方法涉及处理数据集以提供以下信息中的至少一个:
·转子不平衡
·单个叶片不平衡
·偏航对准
·叶片结冰
·叶片污染
·各个叶片损坏
·桨距轴承损坏
·电气或液压桨距误差
·各个叶片的不平衡质量
·由偏航改善的(增加或减少的)发电机功率生产
·由叶片变桨改善的(增加或减少的)发电机功率生产
·实际偏航风入流角
·实际湍流
·实际倾斜风入流角
·实际水平风切变
·塔架的异常运动
·发电机功率生产分类
·逼近转子的阵风
该方法可以包括针对各个风力涡轮机调整并优化的参数的自动自校准处理。
该方法可以包括在至少以下运行状态中或根据至少以下运行状态对处理过的信息进行分类:正常运行状态或非正常运行状态。
由此可以实现,可以在任意转子位置和任意风况下正确地调节各个叶片桨距角,以尽可能获得最佳的发电机功率生产和/或将涡轮机最大发电机功率生产和负载控制在要求范围内。此外,对于失速调节的风力涡轮机和桨距调节的风力涡轮机,如果在启动和运行期间各个转子叶片的叶片桨距角在具体的360°转子位置不相同,转子将不会平衡,导致在整个风力涡轮机和地基上过载,并且发电机的功率生产将受到负面影响。
此外,实现了在启动期间和运行期间,在特定的360°转子位置处以0.2度的精度调节叶片桨距角。
根据本发明,如果在WTG上各个叶片单独变桨是可能的,优点还可以是在转子转速为1时(1rotor rpm),在大型WTG上调节单个叶片桨距,这主要是由于转子顶部和底部之间的风速差异。
根据本发明,在将叶片安装至轮毂之后,在启动期间和运行期间能够验证并可能调整实际的各个叶片的桨距角。
在本发明的一个方面,可以通过在任意转子位置和任意风况下正确调节各个叶片桨距角来实现尽可能最佳的发电机功率生产和/或将涡轮机最大发电机功率生产和负载控制在要求范围内。
此外,对于失速调节的风力涡轮机和桨距调节的风力涡轮机,将减少整个风力涡轮机和地基上的过度负载以及发电机的功率生产。如果在启动和运行期间各个转子叶片的叶片桨距角所处的具体的360°转子位置相同,因为这样转子将处于平衡,则可以实现这一点。
作为实例,相对叶片桨距1.0度的失准将对发电机功率生产水平具有大约减小10%的影响。在本发明的一个方面,通过在启动期间和运行期间在特定的360°转子位置以0.2度的精度调节各个叶片桨距角来实现克服该发电机功率生产损失。
在本发明的该方面中,叶片安装在轮毂上,从而实现在启动期间和运行期间验证并能够调整实际的各个叶片桨距角。
在安装期间,通过将轮毂上的标记与叶片根部上的标记相匹配,进行叶片桨距角的基本设定。这些标记是在叶片制造期间产生的。众所周知,由于在生产过程中不同的可接受公差,这些标记不准确,因此可能发生叶片桨距角失准。
通常,由于不同类型的磨损,叶片变桨系统和叶片的损坏随着时间的推移而出现。此外,通常会观察到运行期间的损坏,例如失速条和涡流发生器脱落、叶片表面开裂和脱落、闪电损坏等。
在本发明的一个方面,通过使用相机技术,额外结合先进的相机触发机制技术,实现了可视地探测损坏和失准。
在本发明的另一方面,通过在风力涡轮机的启动期间和运行期间对各个转子叶片和整个转子的行为和气动效率的进行状态监测可以探测损坏和失准。
可以组合上述视觉探测和状态监测实现对损坏和失准的探测。
因此,本发明的这些方面提供了运行期间关于损坏和失准的信息和即时警报。这是非常有利的,并且为风力涡轮机组和单个风力涡轮机的这种检查和状态监测增加了全新的维度。
由于在运行期间转子系统的不平衡以及各个叶片和整个转子的气动效率降低,上述损坏对发电机功率生产和负载具有负面影响。这种损坏通常只能在静止期间由维修人员使用昂贵的升降机、爬绳系统或无人机进行检查。
目前,只有安装在风力涡轮机的转子上的叶片之间的相对叶片桨距角之间的差异要在静止时测量。通常,这些测量是通过使用放置在风力涡轮机转子下方的普通静止摄像机来执行。因此,风力涡轮机转子必须停在准确的位置,其中各个叶片指向摄像机。
然而,难以将转子停在精确位置上,使其具有足够的精度以判断单个叶片桨距。此外,难以解释这些照片。重要的是,仅在转子不工作时才能通过使用该方法评估各个相对叶片桨距角。
在本发明的一个方面,实现了视觉检测塔架移动、各个叶片桨距角和叶片的几何结构以及实际的机械功能、公差和调节。这可以在风力涡轮机的静止、启动期间和运行期间实现。
通过提供可能导致不平衡和失准的信息,这在维护和调整WTG及其部件方面是非常有利的。不平衡和未对准可能会降低发电机的功率生产并增加负载。
可能导致不平衡和失准的一个实例是叶片变桨系统将承受机械磨损和不同类型的损坏,导致在启动期间和运行期间各个叶片的桨距角调整等产生差异。
另一个实例是制造公差可能导致叶片中的不同种类的内部结构差异,并且因此随着时间各个叶片结构可能发生变化,导致相对叶片桨距角失准。
这两个实例都会导致各个叶片的气动效率、整个转子动力学以及转子系统中的平衡的负面影响。这可以通过本发明克服。
转子系统中的任何不平衡都会以负面的方式影响风力涡轮机中不同部件的负载,降低这些部件的寿命并导致例如基座等的间接损坏。
生产过程中的变化可能影响叶片的几何结构,因此,可能需要验证叶片在不同负载条件下的如何动作。实际的空气动力学和机械功能、公差和调整可能影响运行期间的各个叶片桨距。
“对风力涡轮机的叶片、转子、发电机功率生产和塔架进行状态监测的主要挑战在于检测不同类型的叶片损坏、各个叶片和转子空气动力效率的任何不平衡、有害的塔架运动和来自风力涡轮机的发电机功率生产中的有害波动。”
目前,没有对单个风力涡轮机和风力涡轮机群的叶片和转子的实时健康概况和状态监测。
因此,对于运营者而言,人工检查仍然是确定叶片和转子健康的唯一选择。但是,由于许多原因,这不是一个有效的解决方案。人工检查包括肉眼检查转子叶片,必须由悬挂在绳索上或使用特殊工作平台的高素质技术人员进行。在这两种情况下,这些方法完全依赖于用肉眼发现损坏的能力,这意味着人工检查过程仅限于转子叶片的表面,或者轻敲叶片以了解其结构完整性。这两者对人为误差广泛开放。
此外,可能刚好在检查之后发生损坏,并且由于人工检查期间的WTG停机时间,这种手工检查也是昂贵的过程,并且该过程只能在某些天气状况下进行。
对于近海位置,这些问题被放大了,其中风力发电场相当大,盐晶可能是侵蚀的主要原因,并导致叶片结构内的水分扩散,且通常涡轮机远离陆地,工人必须每天乘船或直升机被运输进离岸站点,由于海的涌浪,升降机和平台的使用非常困难。
因此,风电场运营商和原始设备制造商一直在寻找能够为单个风力涡轮机上的叶片和转子和风力发电机机群上的叶片和转子探测不利条件和预测故障的状态监测系统,以帮助使风险最小化并优先考虑维修,包括应变仪、声学、激光和热成像-但到目前为止只取得了有限的成果。
考虑到每天测量风速和风向,标准状态监测仪器位于转子后面的机舱上,并且它们受到机舱周围不同风流、转子后面的湍流、实际叶片桨距调整和实际现场条件,即在另一个运行的风力涡轮机的下游运行、在建筑物或另一个障碍物的下游运行、在一片树林的下游的运行、运行所依赖的风从哪个风力扇区而来等的影响,因此它们不能正确地测量风向和风速。
除了这些事实之外,状态监测风向测量设备和风速测量设备的基本设置是在制造过程中进行的,并且通常在服务期间,每两年使用不同的定位和对准方法交换这些仪器,由于在制造和维修过程中不同的可接受公差,很清楚这些方法不准确。
风速的湍流波动和风入流角可能影响叶片和整个转子的气动效率,从而显着减少风力涡轮机的关键部件的寿命。此外,叶片和整个转子的气动效率降低也降低了发电机的功率生产。
在某些条件下,可以改变风入流角度,并且可以增加或改变撞击转子的湍流水平,即实际桨距调节、在另一个运行的风力涡轮机下游运行、在建筑物或另一个障碍物的下游运行、在一片树的下游运行、在斜坡和山脊线等逆风地形的下游运行。
现今,预期的湍流的影响和风入流角度的相对差异通常通过具有风力扇区管理计划来缓和,该风力扇区管理计划基于风电场站点的风测量、“不完美”的计算机模型以及试图预测各个的风力涡轮机上的不利湍流负载的设想。基于这些模型,当计算机计算得出这样的预期条件时:在风湍流和风入流角可能对风力涡轮机寿命产生负面影响的情况下,特别是对于风向和风速的某些预先设定的组合,在某些风向/风力扇区降低生产输出或关闭风力涡轮机。这项措施被称为“风力扇区管理”。
降低能量输出或风力涡轮机停机显然导致风力涡轮机生产的能量的减少,因此非常期望并需要用于测量和监测在各个风力扇区,撞击各个风力涡轮机转子的湍流和/或风入流角度情况的更好技术,以确定更优化的风力管理计划的标准,当湍流水平和/或风入流角度实际上高于允许极限时,仅限制发电机功率生产或关闭风力涡轮机。
例如,如果风向测量不正确,显然风力涡轮机将以偏航失准运行,导致关键部件和整个涡轮机的过度负载并且减少发电机功率生产。
因此,利用更好的技术来测量和监测偏航对准,从而确定用于更优化的偏航算法的标准,并为这种监控增加全新的维度是非常有利的。
因此,各个叶片和整个转子的整体气动效率可以用作测量手段。
对风力涡轮机场和各个风力涡轮机及其部件进行状态监测的方法包括:对行为的状态监测、对各个转子叶片和整个转子的空气动力效率的测量、对塔架中移动的监测、对发电机功率生产的特性的监测,并在需要时可靠地提供即时报警。
根据本发明,提供了一种用于视觉检查风力涡轮机机群和各个风力涡轮机转子叶片、转子和塔架的方法。可能存在将视觉检查系统的视野所围绕的视线指向平面区域的动作,转子叶片以及可能还有塔架在静止、启动和运行期间将在该平面区域中出现。可能存在捕获视野的多个图像的动作,且转子叶片的至少一部分在该至少多个图像的图像中。可能存在在捕获的图像中选择至少一个各个叶片以及可能还有塔架的参考图像的动作。最后,可能存在将至少一个捕获的各个叶片以及可能还有塔架的其他图像与参考图像进行比较的动作。
这些动作可以允许获得以下措施。这些动作可以允许在静止、启动期间和运行期间检查和判断个别不正确的转子叶片桨距角-随后调整不正确的转子叶片桨距角以优化来自WTG的发电机功率生产并且同时减少到WTG的负载。这些动作可以考虑到在静止、启动期间和运行期间在转子系统内检查和判断由于变化俯仰角或者由于其他原因导致的不平衡的转子,可以判断和调整来增加发电机功率生产,并且预防由于降低负载对其他至关重要的WTG部件及地基的潜在损坏。这些动作可以考虑到在静止期间检查和判断各个转子叶片上的不同种类的可见叶片表面损坏-随后修复这些损坏以优化来自WTG的发电机功率生产并且同时减少WTG的负载。
这些动作使得能够检查和判断仅在风力涡轮机的启动期间和运行期间变得可见的不同类型的转子叶片结构损坏。
这些动作使得随后能够修复这些损坏或者如果不可能修理,则更换叶片,从而优化来自WTG的发电机功率生产并且同时减少到WTG的负载。
这些动作使得能够在静止、启动期间和运行期间,判断出由于不同的形状、弯曲、扭曲、结构差异或由于与转子系统中的各个叶片相关的其他原因导致的转子不平衡,并要求供应商解决这个问题。
这些动作可以允许在启动期间和运行期间,判断由于转子系统不平衡或其他原因导致的风力涡轮机塔架的意外的并增加负载的动态行为,并要求供应商解决该问题。
这些动作可以使得转子叶片桨距由于气候温度的变化而进行的季节性调节能够更容易地执行,以优化在各种空气密度下的发电机功率生产。
因此,通过这种方法,转子叶片桨距角误差、不同叶片形状、叶片弯曲、叶片扭曲、结构性叶片差异和意外的塔架动力学变得明显,并且即使在WTG的启动和操作期间也可以探测和诊断。
为了改进根据本发明的视觉检查WTG的转子叶片、转子以及可能还有塔架的方法,可能有利地是,该方法包括将视觉检查系统自然光和/或使用泛光灯、激光、红外光(热成像测量)或其他类型的所有种类光组合来显现转子叶片的可能的表面和/或边缘损坏的动作。
用将测量与实际风速相关联的进一步的方法步骤来修改根据本发明的方法可能是有利的。
此外,通过将测量与关于叶片变桨系统何时实际转动叶片的信息关联起来的动作来修改根据本发明的方法可能是有利的。
根据本发明,可能存在视觉检查转子叶片、转子系统以及可能还有WTG塔架的动作,其中该视觉检查系统是线扫描相机。
或者,根据本发明的视觉检查转子叶片、转子系统以及可能还有WTG塔架的动作,该视觉检查系统是面扫描摄像机。
或者,根据本发明的视觉检查转子叶片、转子系统以及可能还有WTG塔架的动作,该视觉检查系统是热成像相机。
根据本发明,可能存在视觉检查转子叶片、转子系统以及可能还有WTG塔架的动作,这样改进该动作:该视觉检查系统是单独的线扫描相机和面扫描相机和热成像相机或者其组合。
该动作可以改进或改变,使得一个或多个线扫描相机用作触发单元以激活一个或多个面扫描相机和/或热成像相机。
此外,可能有利的是,根据本发明的方法可以这样改进:基于软件或方法,将锁相环(PLL)技术用于触发和激活一个或多个线扫描摄像机和/或一个或多个面扫描摄像机和/或一个或多个热相机的组合,或单独触发和激活它们,使计算机与真实转子行为同步。
其中,可能建立转子的虚拟同步图像-因为虚拟转子是真实转子的镜像,可能进行精确的触发。
特别是面扫描相机的使用是精确触发(在精确的360°位置捕获转子图像)的需要,可能包含使用线扫描相机,该线扫描相机能够在叶片通过相机视野时捕获叶片的图像。
然后可以精确地确定叶片位置,并且也可以精确地触发面扫描相机或热成像相机。
该使用还可以包括利用所述激光或任何其他合适的光源用于激活触发单元,从而在检查期间,当WTG转子叶片和塔架的一部分、优选地其边缘部分通过时,激活线扫描相机或面扫描相机或热成像相机的任意一个。
该使用还可以包括利用所述计算机控制的触发来激活基于软件或方法的线扫描相机或面扫描相机或热成像相机的任意一个,以使计算机与真实转子同步。
动作可以是通过使用PLL技术建立转子的虚拟同步图像。
锁相环(PLL)技术通常用于控制系统中,以将机器旋转或电信号同步或锁定到虚拟参考信号。由于同步虚拟转子是真实转子的镜像,因此精确的触发是可能的。
根据视觉检查转子叶片、转子系统以及可能还有WTG的塔架的另一实施例,可以有进一步的动作。一种动作可能是,利用一个或多个空中运载工具来运载和定位一个或多个线扫描相机或一个或多个面扫描相机或一个或多个热成像相机中。一种动作可能是,利用实际风速。将测量与实际风速相关联以了解风力涡轮机正运行在功率曲线上的哪个位置可能是有利的-因此考虑将小型移动气象站(mobile met station)集成到设置中。一种动作可能包括叶片变桨系统实际上正在转向。将测量与关于叶片变桨系统实际何时转动叶片的信息相关联是有利的,能够过滤掉风力涡轮机变桨系统实际正在运行和改变叶片的桨距的图像。
根据本发明,对转子叶片、转子系统以及可能还有WTG的塔架的视觉检查,可以包括使用图像识别技术将捕获的图像与参考图像进行比较,以准确地确定被检查的转子叶片和转子系统的相对和绝对的转子叶片桨距角和可能的其他项目的动作。
可以存在提供额外的塔架动力学的动作,通过使用图像识别技术将捕获的图像与参考图像进行比较以准确地确定被检查的绝对的塔架动力学。
或者,视觉检查转子叶片、转子系统以及可能还有WTG塔架的方法可以进一步包括使用图像识别技术将捕获的图像自动或人工地与先前捕获和存储的参考图像进行比较的动作,以建立正检查的转子叶片的状态的准确文件。
可能存在将塔架运动和单个叶片以及整个转子的测量值与参考值(来自其他WTG或来自根据转子前面的实际气象条件的测量值的预期值)进行比较的动作,以建立使所检查的转子叶片和转子的状态的准确文件。
根据另一替代方案,根据本发明,视觉检查转子叶片、转子系统以及可能还有WTG的塔架的方法可以包括使用图像识别技术将捕获的图像与现有的施工图或其他先前的文件进行比较的动作,以建立正在检查的转子叶片、转子系统和塔架的准确文件。
可能存在将塔架运动和单个叶片以及整个转子效率测量值与OEM的要求范围和文档中的参考值进行比较的动作,以建立正在检查的转子叶片和转子状况的准确文件。
根据另一替代方案,根据本发明,视觉检查转子叶片、转子系统以及可能还有WTG的塔架的方法可以包括进一步动作:将由“视觉检查转子叶片、转子系统以及可能还有WTG塔架的方法”产生的结果与由“对风力涡轮机机群和单个风力涡轮机及其部件进行状态监测,并在需要时执行即时警报的方法”产生的结果进行比较-如稍后所述。
因此,可以在WTG启动和正常运行期间确定风力涡轮机的各个转子叶片桨距角。在WTG启动和正常运行期间,可以确定风力涡轮机的各个转子叶片形状、叶片弯曲、叶片扭曲和结构性叶片差异等。可以在风力涡轮机的静止、启动期间和运行期间确定各个叶片上的不同种类的可见叶片表面损坏。可以确定在风力涡轮机的启动期间和运行期间变得可见的叶片结构损坏。可以在WTG启动期间和运行期间确定风力涡轮机的转子系统中的不平衡。通过与计算机控制相结合的专用相机技术,可以在WTG启动期间和运行期间确定与风力涡轮机塔架相关的意外的塔架动态。
基于软件和/或方法,可以精确地触发以激活一个或多个线扫描摄像机和/或一个或多个面扫描摄像机和/或一个或多个热成像摄像机,使得计算机与真实转子每分钟转数同步,在启动和正常运行期间,记录WTG的各个转子叶片桨距角、叶片形状差异、叶片温度差异、叶片弯曲、叶片扭曲和结构叶片差异等。
可以使用数码相片和图像识别技术来记录和分析WTG的各个转子叶片、转子系统和塔架。
可以使用技术方法来触发/捕获在静止、启动期间和运行(旋转)期间的叶片和叶片尖端、转子系统和塔架的图片。
可以使用技术方法和算法来确定叶片位置、桨距、形状、机群、弯曲等。可以使用上述技术优化WTG的输出。可以使用上述技术减少WTG上的负载。可以使用上述技术改进预防性和定期维护的计划,并且由此使用上述技术降低维护成本。
根据本发明,还提供了一种对风力涡轮机机群和各个风力涡轮机及其部件进行状态监测的方法,并在需要时进行即时报警。
本发明将在静止、启动期间和运行期间监测WTG的转子叶片、转子、塔架,发电机上的扭矩以及发电机功率产生,其中该状态监测系统或盒体配置有一个或多个功能。
可能存在通过使用精密测量设备接收关于发电机功率生产的带时间戳的输入的装置。
可能存在从安装在转子叶片上、轮毂中、主轴上和位于塔架中心的机舱中的加速度计/传感器接收输入的装置,其提供转子、各个转子叶片和塔架在x,y和z轴上的运动、加速度、旋转角的位置相关的测量值。
可能存在从扭矩测量设备接收关于发电机上的实际扭矩的输入的装置。
可能存在通过使用来自位于转子后面的现有测量仪器的风速和风向等测量的测量值来接收关于转子后面的实际气象条件的输入的装置。
可能存在接收关于机舱360°方向的输入的装置。
可能存在接收软件升级和来自所有者和/或运营者的立即停止WTG等输入的装置。
可能存在设计和组织时间戳并存储所有上述传感器输入的装置。
可能存在同步所有上述传感器输入的装置。
可能存在实现使用技术方法和多维算法来处理和提供信息的装置。
可能存在适用于对各个风力涡轮机的参数进行自动自校准处理的装置。
由此获得以下措施。通过将转子、各个转子叶片在x,y和z轴上的移动、加速度、旋转角的实际转子位置和叶片位置的测量值与实际的扭矩和发电机功率生产相关联,判断实际的360°转子位置和360°叶片位置相关的气动效率(转换为测量的发电机功率生产输出)-这使得利用技术方法和多维算法处理收集的数据,来进行分析成为可能。
判断与实际转子和叶片360°位置相关的发电机功率产生。
判断与实际转子和叶片360°位置相关的运动和加速度等。
判断由于在任意的360°转子位置中各个风力涡轮机叶片相对于彼此的不正确对准(相对叶片桨距对准)导致的各个叶片气动效率的相对不平衡。
判断由于WTG实际上单独地或同步地将叶片变桨到更好/更差的位置导致的改进/恶化的转子气动效率。
判断在轮毂高度位置处测量的水平方向(相对于转子平面)由于机舱偏航未对准导致的不平衡的各个叶片气动效率。
判断在轮毂高度位置处的水平方向(相对于转子平面)上由于WTG实际上将转子偏航到更好/更差的位置导致的各个叶片气动效率的改进/恶化。
判断由于叶片结冰和降低了转子的空气动力平衡和效率的其他叶片测定导致的转子气动效率的改进/恶化。
判断由于风入流角导致的转子位置顶部和转子位置底部的切线方向(相对于转子平面)的各个叶片气动效率的意外的并使负载增加的不平衡。
判断由于湍流导致的各个叶片气动效率意外的并使负载增加的不平衡。
判断运行期间其他原因导致的转子系统内各个叶片气动效率意外的并使负载增加的不平衡,例如在变桨轴承安装件中的磨损、电气和液压叶片桨距误差或单个转子叶片损坏。
判断由于各个转子叶片上的不同种类的叶片表面损坏导致的各个叶片气动效率意外的并使负载增加的不平衡。
判断由于各个叶片的不同重量导致的各个叶片意外的并使负载增加的不平衡质量。
判断整个转子中的气动效率和气动平衡以及由于不同叶片形状、弯曲、扭曲、结构差异或与转子系统上的于各个叶片相关的其他原因导致的各个叶片气动效率中意外的并使负载增加的不平衡。
判断与塔架中的实际风速、风向、转子和叶片位置相关的意外的并使负载增加的运动。
判断由于各个转子叶片和整个转子的气动效率的任意不平衡导致的电网中的意外的且有害的波动和失真。
判断实际发电机功率生产输出的精确校准测量值是合格的,可在进行上述判断后根据IEC标准将该值用于功率曲线测量值。
以上判断可包括考虑专家建议、专业知识、经验和所有者或运营者对所需关注的程度和触发即时警报的设置等级的期望。
输出可以是对WTG控制器的调整输出,该WTG控制器被配置为根据该调整输入进行调节,以调整不正确设置,用于优化来自WTG的发电机功率生产并防止由于WTG的负载降低而对其他重要的WTG部件和地基的潜在损害。
当被认为需要时,输出可以是向WTG控制器的即时警报。
当认为需要输出来设置调整或对WTG进行检查、修理或在无法进行维修时安排更换(如果在保修期内要求供应商为他们解决这个问题),输出可能是向所有者/运营者/24/7监控中心的即时报警。
输出可能是给所有者/运营者/24/7监测中心的相关数据和统计数据,以根据要求用于进行进一步分析。
因此,通过本发明,单个叶片和整个转子的行为、意外的负载和塔架运动、发电机功率生产的波动等变得明显,并且通过使用这些信息,可以增加发电机功率生产并且同时降低负载、维护和服务成本,并通过更好地定位风中的风力发电机的转子和各个叶片来延长风力涡轮机中的主要部件寿命,并进一步通过向WTG控制器提供改进和改善的控制信号或通过直接在风力涡轮机控制器中改进和改善信号来优化风力扇区管理。
下表提供了整体输入、判断和的示意概述的示范性实例以及关于动作和带时间戳的发电机扭矩测量值的实例。
一个目的可以通过一种系统来实现,该系统包括至少一个用于处理所述输入的处理器、至少一个用于存储所述输入和处理后的输出的存储器单元、至少一个可靠通信和时间同步系统,其通过卫星或其他可靠通信系统提供和接收即时警报消息和其他相关信息、至少一个有效数据传输选项,能够从状态监测盒下载较大数据量、如果来自本发明的输出集成在WTG控制器上,至少一个从所述发明到WTG控制器的在线连接、和至少一个永久安装的机舱方向测量仪器。可以存在至少一个用于测量发电机功率生产输出的测量装置。可以在轮毂中、每个转子叶片上、主轴上和塔架中心上方的机舱中安装至少一个加速度计和传感器。可能至少有从位于转子后面的一个现有测量仪器接收的输入,该现有测量仪器提供关于转子后面的实际气象条件的输入。可能有来自至少一个测量仪器的输入,提供关于实际机舱方向的输入。可能至少有来自一台仪器的输入,提供有关实际发电机扭矩的输入。
该系统可以进一步自动地将测量值与关于转子前面的实际气象条件的输入相关联,所述输入由永久或临时安装的在机舱安装的LiDAR、旋转风速计或其他在转子前面或转子上测量风速和湍流并且还可能测量风向和风入流角度等的仪器提供,并考虑到所述存储的关于由这些传感装置获得的大气条件的输入。
该系统可以人工地将来自状态监测系统的测量值与来自WTG及其部件的视觉检查方法的发现相关联,并考虑到所述发现。
该系统可以自动或人工地将实际测量值与诸如以下的测量值进行比较。存储的来自实际的WTG的之前的测量值。来自类似WTG类型的参考测量值。之前从具有类似转子结构的其他WTG测量的参考值。OEM或其他相关来源的规范和文件中提供的参考值。
该系统可以添加附加的相关状态监视和测量仪器来扩展本发明,以支持WTG及其部件中的其他关键零部件的关键部件状态监测、故障探测和即时警报系统。
该系统可以在中央监控中心每天24小时/每周7天监控来自风力涡轮机的即时警报,以防止发生故障及WTG及其主要部件发生突发失效。
该方法对风力涡轮机机群和各个风力涡轮机及其部件进行状态监测,并在需要时执行即时报警。
该系统可以用作与风力涡轮机控制器集成的永久安装工具,或者可以在现有和未来风力涡轮机上的风力涡轮机控制器中直接集成和处理信号,目的是优化发电机功率生产并最小化负载、服务成本和维护成本,并在认为需要时自动停止WTG的运行以防止发生故障和突发失效。
该系统可用作现有和未来风力涡轮机上永久安装的独立工具(未与风力涡轮机控制器集成),其目的仍然是优化发电机功率生产并最小化负载、服务成本和维护成本,以及在认为需要时人工停止WTG的运行以防止故障发生并防止突发失效。
该系统可用于添加附加的相关状态监测和测量仪器,以扩展方法和状态监测盒,以支持风力涡轮机机群中和各个风力涡轮机及其部件中的其他关键零部件的关键零部件状态监测、故障探测和即时警报系统。
该系统可以消除永久使用一个或多个复杂且昂贵的系统检测转子前方的大气条件的需求。
可以省去LiDAR、旋转风速计或转子前方的测量风速和风向的其他昂贵仪器。
根据本发明,那么叶片和转子可以用作WTG控制器的新型创新测量仪器。
该系统还可以消除永久使用一个或多个复杂且昂贵的系统检测转子后面的大气条件的需求。
可以部分地省去位于转子后面的测量转子后面的风速和风向的现有测量仪器。
根据本发明,那么叶片和转子可以用作WTG控制器的新型创新测量仪器。
换言之,根据本发明,建立了一种新的创新组合技术,其描绘了对WTG的发电机功率生产、塔架、转子叶片和转子系统进行状态监测的方法中的步骤变化,并且在需要时可靠地提供即时报警。
这种新的创新组合技术监测WTG及其部件,包括对转子后面的大气条件、机舱方向、扭矩和发电机功率生产的最小状态监测,对各个转子叶片和整个转子系统以及塔架的行为的监测。
通过组合来自这些技术的测量值,本发明提供了状态监测、分析和优化WTG的运行条件的技术方法和算法,包括实际的整个转子对准实际风向(偏航对准)和单个风力涡轮机叶片相对彼此对准(相对叶片桨距对准)的测量值和各个叶片和整个转子在任意360°位置处的气动效率(湍流、风入流角、结冰和污染等)和转子中的气动平衡和质量平衡,用于确定变桨轴承安装件的磨损、电气和液压叶片桨距误差或各个转子叶片损坏,用于确定塔架中的意外运动和发电机功率生产中的有害的波动。
通过使用这些新信息,从而可以直接在WTG控制器中使用记录值,或者直接在WTG控制器中使用来自状态监测盒的计算值,来提供新信息并显著改进到WTG控制器的现有传感器信号质量。这些新的改进的和改善的控制信号使得可以通过更好地在风中定位WTG的转子和各个叶片而且优化风力扇区管理来增加发电机功率生产并且同时降低负载、维护和服务成本并且延长风力涡轮机中的主要零部件寿命。
当应该停止WTG或检查WTG以防止发生故障和突发失效时,当认为需要时,本发明还将向所有者/运营者/24/7监控中心提供即时警报,-并且如果某些关键暴露没有按预期执行,提供早期信息,然后非预定维护可以转换为预防性和预定服务,并且可以在问题变得严重并导致非常高代价的故障和长时间停机时间之前处理问题。
因此,这将减少非预定维护、提高实用性、降低维修成本,可以更有效地规划维修物流,这将显著增加WTG系列产品的长期生产和价值。
该相机系统的概念规范旨在用于风力涡轮发电机的视觉检查和优化。相机系统必须能够远距离聚焦并且易于安装、使用和再次取下。
总体思想是通过相机系统提供视觉检查方法,该相机系统用于在风力涡轮机处于静止时、启动期间和运行期间时,检查和优化WTG转子叶片、转子系统和塔架。
根据本发明的方法将具有至少三个优点。
第一个优点是,它使得在静止期间能够对各个转子叶片、转子系统和塔架执行不同判断和分析。
第二个优点是,它使得在风力涡轮机启动期间能够对各个转子叶片、转子系统和塔架执行不同判断和分析。
第三个优点是,它使得在运行期间在不同风速下能够对各个转子叶片、转子系统和塔架执行不同判断和分析。
判断和分析可能聚焦于主要问题,例如:各个转子叶片桨距角。判断可以揭示单个转子叶片形状、转子叶片弯曲、转子叶片扭曲和结构性转子叶片差异等。判断可以揭示各个转子叶片上的不同种类的可见叶片表面损坏。判断可以揭示仅在风力涡轮机的启动期间和运行期间变得可见的不同种类的转子叶片结构损坏。
判断可以揭示转子系统中的不同种类的不平衡,或者不同种类的意外塔架动态是否与风力涡轮机塔架相关。
通过这种方式,目的在于在非常慢的旋转/启动期间以及在不同风速下的完全运行期间捕获叶片、转子系统和塔架的高质量图片。与叶片相关的任务是测量风力涡轮机上的各个叶片的桨距角、叶尖位置、叶根角(root angle)、叶片形状、弯曲、扭曲等,因此可以比较它们的相对参数。
与同一风电场中使用相同叶片的其他风力涡轮机或在其他位置使用相同叶片的风力涡轮机进行比较也是有意义的。
通常WTG位于非常多风的位置,设备必须设计得使其易于安装,同时在各种天气状况下稳定可用。
有三种不同的相机类型或原理用于图像采集-线扫描相机和面扫描相机和热成像相机。
以这样的方式捕获所有叶片和转子系统的图像:物体出现在准备比较的相同位置。
以这样的方式捕获转子系统和塔架的图片:物体出现在准备比较的不同位置。
根据使用的相机类型,捕获图片的方式不同。
光线对于良好的相机结果至关重要。它必须是泛光灯,其中光源可以是彩色光、白光、紫外光、激光、红外光等。
线扫描相机的触发并不复杂。相机自由运转,并在转子每转(超过5秒钟)的时间段内记录。从而捕获包括所有叶片的长图片。
面扫描相机和热成像相机必须在转子叶片、转子系统和/或塔架处于特定位置时被准确地触发。使用高速相机。
触发信号由计算机使用PLL技术生成。锁相环(PLL)是通常用于将机器旋转或电信号同步或锁定到虚拟参考信号的控制系统。
要创建PLL控制环路,计算机必须能够生成至摄像机的触发脉冲。PLL解决方案可以如下实现:
1.在计算机中创建转子系统的虚拟电影。转子系统随机旋转。
2.相机设置为自由运行并捕获实时图片。
3.通过软件:通过虚拟和真实电影的比较,以使虚拟转子达到与真实转子相同的速度和位置的方式调整虚拟转子速度和位置。当虚拟转子覆盖真实转子时,它们被认为是同步的。
4.相机模式设置更改为触发模式,计算机设置为每当虚拟转子就位(与3中的位置相同)时生成触发信号。
5.虚拟转子位置以及由此触发位置缓慢转动,直到相机捕获在叶片尖端处于向下位置的图片。
6.如果真实转子速度改变,虚拟转子因此将移位并迫使速度改变,直到位移为零并且再次达到同步。
物体(叶片尖端图片)通过软件移动或对齐,因此最终结果是具有叶片尖端处于等同位置的三张照片,准备进行前述分析。
速度/加速度对齐:如果转子在成像期间改变速度,所捕获图像上的距离将会改变。如果转子在成像期间提高速度,叶片尖端之间的距离将减小。(参见图5中的线扫描图像)。这种收缩将通过“软件拉伸”进行补偿,因此照片将显示为恒速图像。
该系统将分析和判断各个转子叶片、转子系统和塔架的状态,以强调性能改进和负载降低。令人感兴趣的是叶片桨距角、不平衡转子和意外的塔架运动。系统会创建清晰显示这些参数的图像。
附图说明
在下面参照制出的附图中更详细地描述了本发明,其中:
图1示出了摄影图像,示出了在相机放置在塔架底部并指向转子叶片尖端情况下的预期相机视角,
图2示出了摄影图像,其示出了具有测量线示例的转子叶片视图,
图3A-3C示出了用面扫描相机捕获的摄影图像,显示了相同视角的三个转子叶片,
图4A-4C示出了用面扫描相机捕获的摄影图像,其作为连续图像显示三个转子叶片非常清晰的彼此的位移,
图5在一个图像中示出了用线扫描相机捕获的所有三个转子叶片的摄影图像(由20帧/秒的视频构成),以及
图6示出了用线扫描相机捕获的摄影图像,其示出了单叶片的图像(由20帧/秒的视频构成)。
图7示出了说明WTG的实施例的透视图。
图8示出了透视图,示出了WTG中的一些主要零部件的实施例。
图9A示出了用于将来自WTG的固定测量设备的测量值以及通过临时或永久安装的LiDAR收集的测量值收集和存储在状态监测盒中的测量装置的优选实施例的平面图,其中状态监测系统作为独立装置运行,
图9B示出了用于将来自WTG的固定测量设备的测量值收集和存储在状态监测盒中的测量装置的优选实施例的后续情况的平面图,其中WTG状态监测盒在永久安装的测量仪器和WTG控制器之间相互连接。
图10A示出了状态监测盒的典型应用环境的平面示意图系统概览,示出了主要零部件,
图10B示出了具有无齿轮传动系的WTG的其他实施例的平面示意图。
图10C示出了具有传统传动系的WTG的其他实施例的平面示意图。
图11显示了状态监测盒的典型硬件实现的顶层视图,
图12显示了状态监测盒的典型数据传输和通信线路实施的顶层视图,其中WTG状态监测盒在永久安装的测量仪器和WTG控制器之间互连,
图13示出了平面图,示出了2束LiDAR,临时收集转子前方的风速、偏航失准、湍流和风入流角等,测量值表示来自WTG周围的360°风力扇区的测量值,
图14A示出了风力涡轮机的转子和塔架的平面图,其中圆圈示出了转子的扫掠区域,虚线示出了水平方向(相对于转子平面)并且虚线示出了切线方向(相对于转子平面)。当讨论“转子前面的阻塞效应”和“转子后面的尾流效应”时,通常使用这些术语,
图14B示出了一个实例,其中由转子扫掠过的区域被四条虚线分成每个45°的八个相等大小的扇区,
图15示出了平面俯视图,示出了风向与实际机舱/传动系方向之间的偏航失准角α,
图16A示出了在物理学期刊:会议系列625(2015)012014中的2015年Wake会议上呈现的图5的副本。从该图像可以看到转子、机舱、现有测量仪器的位置以及在零偏航涡轮机附近的轮毂高度处的水平面(相对于转子平面)中的归一化平均流速度(u/uh)的等高线。可以在转子前方的左侧看到缓冲区的等高线,并且可以在转子后方的右侧看到尾流的等高线。还指示了风向。
图16B示出了在物理学期刊:会议系列625(2015)012014中的2015年Wake会议上呈现的图12的副本。从图中可以看到转子、机舱、现有测量仪器的位置以及在以30°偏航失准角运行的涡轮机附近的轮毂高度处的水平面(相对于转子平面)中的归一化平均流速度(u/uh)的等高线。可以在转子前方的左侧看到缓冲区的等高线,并且可以在转子后方的右侧看到尾流的等高线。还可以看到风向与实际机舱方向之间的α=30°的偏航失准角。
图17A在图像中示出了本发明如何预期在以0°偏航失准角运行且各个叶片以相对相同的桨距角运行的涡轮机附近的转子前方的切线方向上(相对于转子平面)的归一化平均流速度(u/uh)的等高线。可以在转子前方的右侧看到缓冲区的预期轮廓。
转子(水平地)相对于塔架安装的倾斜角∈为,在水平面和转子倾斜方向之间为标准的7°,使转子倾斜远离塔架以避免叶片和塔架之间的撞击。
除了图17A之外,图17B在图像中示出了在由虚线箭头的长度表示的转子前方右侧的切线方向(相对于转子平面)上的风速。
图18示出了关于风速的概率函数的实例(在lm/s风速箱测量的数据),
图19A示出了WTG12的平面图,示出了LiDAR以圆形扫描模式测量的实际倾斜风流入和最佳风入流角,
图19B示出了WTG的平面图,示出了通过4光束LiDAR以线性扫描模式测量的实际倾斜的风流入和最佳风入流角。
图20A示出了图示,其示出了安装和互连根据本发明的状态监测盒系统之前,与风速相关的实际偏航失准测量值,该状态监测盒系统与WTG控制器集成,
图20B示出了图示,其示出了安装和互连根据本发明的状态监测盒系统之后与风速相关的典型偏航失准测量值,该状态监测盒系统具有永久安装的测量仪器和WTG控制器,以及
图21示出了图示,其示出了来自3MW WTG的安装和互连根据本发明的状态监测盒系统之前的实际功率曲线和之后的典型的功率曲线,该状态监测盒系统具有永久安装的测量仪器和WTG控制器。
具体实施方式
图1示出了摄影图像,其示出了当相机放置在塔架底部并指向转子叶片尖端时的这种情况下的预期相机视角。
图2示出了说明转子叶片视角的摄影图像–具有依靠机器视觉软件提供的测量线(添加到图像的边缘“辅助线”)的实例,使得可能探测边缘和形状,使得测量、比较和分析成为可能。
图3A-3C示出了面扫描图像,其示出了对于三个转子叶片相同的视角,包括用于测量、比较和分析目的的“辅助线”。
面扫描和线扫描视图在图4A-4C至图5中示出,其示出了不同的转子叶片视角,以获得如何测量以及测量什么的灵感。在图4A-4C中,运动被捕获成为连续图像。位移非常清楚。
图5在一个图像中示出了线扫描相机捕获有三个转子叶片的摄影图像(由20帧/秒视频构成)。图6示出了用线扫描相机捕获的摄影图像,并示出了单叶片图像(由20张图片/秒视频构成)。
运动的线扫描表示:示出了运行的转子。该运动被捕获为一个“长”图像(完整的转子转动)。就目前所知,不存在用线扫描相机捕获的涡轮转子的图片。图6中的图像是由20帧/秒视频影片人工创建。线扫描相机仅捕获一个像素/线,但为了可视,从影片中的每帧图像中取出一个小条带。条带如图6所示组合。
线扫描捕获图像的特点是,连同叶尖,我们还可以得到叶片的清晰照片-其中在图6中叶尖,前缘和后缘分别用点标出。由此更容易执行对各个叶片的表面损坏的视觉检查,并且所有相关参数如俯仰、弯曲、扭曲等更容易测量。
热成像相机、面扫描相机和线扫描相机都可用于在旋转和满负荷生产期间进行转子上的所有项目的叶片检查。
叶片边缘检查:一个实例是大石头击中叶片后的损坏。(石头可以被风/龙卷风抬起)
叶片表面检查:许多表面损坏可以检查,如开口裂缝、纤维损坏和孔。这些种类的损坏可以直接显示,或者由于泛光灯或激光产生的阴影显示。
相机视角角度和相机位置:相机可以放置在与捕获图像相关的所有位置,用于分析。它可以通过使用无人机(直升机)位于下方、前侧、后侧、边缘侧和周围。
塔架稳定性分析:根据拍摄的图像,可以分析静止、启动期间和生产期间的塔架频率、运动、倾斜和扭曲。
场分析:相机装备将配备电子罗盘,这样可以捕获绝对转子方向。统计材料可以连同时间戳,风速测量值和分析结果保存在场中每个叶片的硬盘中。之后,可以提取、分类和比较数据。
在图7中示出了WTG 12及其主要零部件的实施例,主要零部件为:机舱4、叶片2、轮毂/旋转器6、转子10(转子10=旋转器/轮毂6+在其上安装的转子叶片2)、塔架8、地基14和WTG控制器22。
在图8中示出了WTG 12及其主要零部件的实施例,主要零部件为:叶片2、轮毂/旋转器6、转子10(转子10=旋转器/轮毂6+其上安装的至少一个转子叶片2)、塔架8和WTG控制器22。另外,示出了机舱4中/上的主要零部件的实施例,其是主轴16、变速箱18、发电机20以及风速和风向测量仪器24。
在图9A中示出了本发明“对风力涡轮机机群和各个风力涡轮机及其部件进行状态监测并在需要时执行即时报警的方法”的典型应用环境的典型测量装置的实施例。这里,在图9A中,对于状态监测盒26,独立于WTG控制器22运行。
状态监测盒26显示为位于机舱4内。进一步位于机舱4内部的是位于塔架中心位置主轴上的加速度计/传感器28,且扭矩测量传感器29以及发电机功率生产测量传感器30位于来自发电机的发电机功率生产电缆上。
在转子10上,加速度计/传感器28位于轮毂中和各个叶片上。
在机舱4的上面,耸立着用于GPS位置、倾斜和方向系统的天线38、用于卫星通信系统的天线46、现有的气象传感器/仪器24以及还可能有LiDAR 32。
除了附图9A,在图9B中示出了一个实例,其中状态监测盒26在永久安装的新测量仪器和现有测量仪器和WTG控制器22之间以这样的方式互连,使得从该状态监测盒26持续接收的新的和更精确的输入测量值将被提供给WTG控制器22。
在输出被发送到WTG控制器22之前,通过利用信号校正盒26中存储的表值、技术方法和/或算法来计算来自状态监测盒26的新的和更精确的输入测量值,这考虑到:
A.由发电机输出测量仪器30提供的带时间戳的发电机功率生产测量值,其同步于
B.来自安装在轮毂6中、在转子叶片2上、在主轴16上和在塔架8的中心的机舱4中的传感器28的带时间戳的同步输入,提供转子、各个转子叶片和塔架在x,y和z轴上的移动、加速度、旋转角度的位置相关测量值,其同步于
C.由永久安装的罗盘11(或类似物)测量的带时间戳的机舱360°实际风向,其同步于
D.来自现有测量仪器和/或还可能来自临时安装的测量仪器的带时间戳的风测量值
E.来自扭矩传感器29的带时间戳的测量值,
现有的测量仪器24仍将直接连接到WTG控制器22,这确保了WTG的任何安全系统都是原封不动的。
图10A示出了状态监测盒26的典型应用环境的系统概况的实施例,其示出了应用环境的主要部件,其中机舱4、转子10和WTG控制器22在图的左手侧示出,而状态监测盒26,GPS位置、倾斜和指向系统36以及基于卫星的通信系统44在图的右手侧示出。
在转子10上,加速度计/传感器28位于轮毂6中和各个叶片2上。
在机舱4的顶部,坐落着用于卫星通信系统44的天线46、现有的气象传感器/仪器24、可能还有用于GPS位置、倾斜和方向系统36的LiDAR 32和天线38。所述GPS天线图38校准至纵向轴线上,该纵向轴线限定机舱4的方向。
机舱4内部设有状态监测盒26、GPS位置倾斜和方向罗盘系统36、基于卫星的通信系统44、加速度计/传感器28,位于主轴上并位于塔架中心顶部的位置,还设有扭矩测量传感器29以及发电机功率生产测量传感器30,位于发电机功率生产电缆上。
状态监测盒26接收信号,该信号来自气象传感器24,可能还来自LiDAR 32、精确GPS位置倾斜及方向罗盘系统36(或类似物)、基于卫星的通信系统44、加速度计/传感器28、扭矩测量传感器29和发电机功率生产测量传感器30。
此外,状态监测盒26可以从可选的传感器48接收信号,如虚线交互箭头40所示。
状态监测盒26通过卫星接收指令并提供即时警报信号,并通过GPRS/SMS/卫星/互联网或其他相关通信系统向所有者/运营者68、移动设备70和本地服务器72提供数据传输选项,如图所示用虚线交互箭头42所示。
状态监测盒26还可以接收信号和数据并将其提供给WTG控制器22,如虚线交互箭头42所示。
此外,WTG控制器22可以与用户SCADA互连-如双重交互箭头42所示。
与状态监测盒26相关的永久安装的仪器在安装时人工校准和自动校准,并且如果需要也在相关的时间间隔中人工和自动校准,该时间间隔理想地将同步于风速计和风向标24的改变。
图10B示出了具有无齿轮传动系35(轮毂/旋转器6、主转子轴16和发电机20)的WTG的其他实施例的平面示意图。然而,图10B中所示的机舱4也可以代表如图10C所示的传统的WTG传动系35。
图10C示出了具有传统传动系35(轮毂/旋转器6、主转子轴16、变速箱18、高速轴19和发电机20)的WTG的其他实施例的平面示意图。
图11示出了状态监测盒26的典型硬件实现的实施例,其中在左侧示出了接口,涉及:
24-至少接收来自一个现有测量仪器的输入,该现有测量仪器位于转子后面,通过使用风速测量值和可能还有风向测量值,至少提供关于转子后面的实际气象条件的输入。
28-至少一个加速度计和传感器,安装在轮毂中、在每个转子叶片上、主轴上和机舱中位于塔架中心,提供转子、各个转子叶片和塔架在x,y和z轴上的与位置相关的运动、加速度、旋转角度的测量值。所有这些传感器应该同步。
29-至少一个扭矩测量传感器,其测量发电机20上的扭矩,
30-至少一个功率测量装置,提供瞬时发电机功率生产值的测量。
36-至少一个永久安装的机舱/传动系方向测量仪器(罗盘或类似物),用于精确测量机舱/传动系的方向,使能够与实际机舱方向相关的输入测量值进行比较-并提供有关机舱偏航系统实际上何时正在转动机舱的信息,以便能够评估转子气动效率的变化。
32-关于实际气象条件的可选输入,这些输入来自安装在机舱的Li-DAR、旋转风速计或其他仪器,这些仪器测量转子前面的风速、湍流,还可能测量风向和风入流角等,并考虑所述存储的有关大气状态的输入,大气状态通过这些传感装置获得,和
48–来自附加的相关状态监测和测量仪器的可选输入,可添加这些仪器来扩展本发明,从而为WTG及其部位中其他关键部件提供关键部件状态监测、故障探测和即时报警系统,以及
其中,图11示出了在中心的状态监测盒26,其具有至少一个用于处理所述输入的处理器。存在至少一个的存储装置,用于存储所收集的测量值和计算值等,以用作技术方法、多维算法和其他技术的参考表,用于建立调整输出。
图11同时在附图的右手侧示出了输出接口,涉及:
44-至少一个可靠的通信和时间同步系统,其与卫星天线46或将来可能变得相关的任何其他通信接口互连,提供和接收即时警报信息和其他信息至/从所有者/运营者/24/7监测中心,用于适当的行动。另外,由通信通道提供的时间设置用于在足够频繁的基础上,在状态监测盒软件中设置时间同步,以在风力涡轮机机群的基础上同步所有信号校正盒中的时间设置。
50-至少一个具有足够容量的备用电源,以便在突然失去永久电源供应的情况下安全地关闭状态监测盒26和附加系统中的所有软件。
52-状态监测盒和附加系统的至少一个电源供应。
56-至少一个终端接口和一个USB接口选项。
60-以及至少一个通信接口,该接口提供传输较大数据量的选项-可以是WAN接口54或GPRS/3G/4G/5G接口选项58,或者将来可能变得相关的任何其他通信接口,以便能够为适当行动传输较大的数据量至所有者/运营者/24/7监控中心,以及
62-至少一个永久在线连接选项,其从所述状态监测盒26与WTG控制器22互连且向WTG控制器22传输调整输出,并且可能还接收来自WTG控制器22的输入。
在图12中示出了本发明“风力涡轮机机群和单个风力涡轮机及其部件的状态监测方法,并在需要时执行即时报警”的典型应用环境的数据传输和通信布置的实施例。状态监测盒26与WTG控制器22互连,通过线64示出。状态监测盒26还将通过卫星或可能在将来变得相关的任何其他通信接口提供即时警报并接收WTG停止信号等,以便能够将通过线和云66示出的这些信号传输给所有者、运营者68、70以及24/7本地监控中心72中的服务器。此外,状态监测盒26将经由GPRS/3G/4G/SMS/卫星/互联网或将来可能变得相关的任何其他通信接口提供数据传输选项,以便能够将通过线和云66示出的较大数据量从状态监测盒26传送到所有者、运营者68、70以及24/7本地监控中心72中的服务器,其中可存储数据以供进一步分析和统计。即时警报和数据也将使用因特网74从本地服务器72传输到总服务器76,其中它将被存储以供进一步分析和统计。
从长远来看,本地/局部监控中心72中的服务器或总后勤监控中心76中的服务器将以商定的顺序监测和收集来自位于机舱4中的所有状态监测盒26的数据,并且将能够远程地将信号、指令、算法、更新的软件等传输回安装在机舱4中的状态监测盒26或直接传输到WTG控制器22或直接传输给所有者和运营者68、70。
图13用于说明可选的更精确的风况测量-风速、风向、以及还可能的湍流和风入流角的收集和存储,在这种情况下,使用基于机舱的LiDAR 32,用一个或多个激光束34在转子10前方距离为大约70-80米处测量-如箭头78所示-这些精确的测量在围绕WTG 12的360°半径内实施。
可以在从最主要的周围风力扇区和/或风速箱收集必要测量值并存储在状态监测箱26中之前,在更多天或周内完成这种风况值的收集。
特殊的地理或局部条件可能使得不可能从WTG 12周围的所有风箱和风力扇区收集测量值–然而如果从特定风力扇区丢失风箱和/或风力扇区测量值,可以用测量的或推测的风况值代替这种测量值。
通过收集LiDAR产生的测量值,可以知道LiDAR的一般运行模式,其使用激光束来测量来自转子10前方的大气中的空气粒子的反射。
这意味着在某些条件下,例如在大雾或大雨时,LiDAR将不能测量到转子10前方的空气粒子的任何反射。
图14A示出了具有塔架8和三个叶片2的WTG 12的实施例,且虚线圆圈示出转子10的扫掠区域80,虚线示出水平方向(相对于转子平面)82且虚线示出切线方向(相对于转子平面)84。
图14B示出了一个实例,其中扫掠区域80被四条虚线划分为每个45°的八个等分扇区-但是转子扫掠到的区域80分成相同大小的扇区的任何其他划分可能是有意义的。
对于转子的360°扫掠区域80,整个转子10的气动效率可以通过在特定叶片旋转360°的时间段内测量的累积发电机功率生产来量化。
特定叶片2在转子扫掠过的区域80的特定扇区中的气动效率可以通过在该特定叶片2处于扫掠区域80的特定扇区中期间测量的累积发电机功率生产来量化。
图15用于说明由箭头86标记的风向与由虚线104标记的实际机舱/传动系方向之间的失准角α。应该强调的是,根据常见且众所周知的问题,偏航失准的结果是服从cos2函数的功率损耗以及增加负载。统计显示,随机选择的WTG中,有80%以平均偏航失准>2°运行,有50%以平均偏航失准>6°甚至高达30°运行,导致发电机年功率生产的巨大损失和巨大的负荷增加。
图16A示出了摄影图像,其通过在零偏航涡轮机附近的轮毂高度处的水平面82(相对于转子平面)中的归一化平均流速度(u/uh)示出了转子10左侧的阻塞区等高线88和转子10右侧的尾流等高线90。(2015年Wake会议-物理学期刊:会议系列625(2015)012014图5)(Wake conference 2015-Journal of Physics:Conference Series 625(2015)012014Figure 5.)。
在图16A的左手侧,风向箭头和线86示出了风向,风从那里逼近转子10。从机舱/传动系方向104可以清楚地看到偏航失准是0°。从转子10后面(向右)的尾流等高线90可以清楚地看到“尾流”在现有的测量仪器24通常位于的机舱4上的位置处不是精确对称的,这是为什么这些仪器24无法正确测量风从哪里接近转子的一个解释。
从转子10的前方(向左)的阻塞效应等高线88还可以清楚地看出,在转子10前方的轮毂6高度处的水平面82(相对于转子平面)中的“阻塞效应”主要由于转子旋转而不对称10。
图16B示出了摄影图像,其以30°偏航失准角运行的涡轮机附近的轮毂高度处的水平面82(相对于转子平面)中的归一化平均流速度(u/uh)示出了转子10左侧的阻塞区等高线88和转子10右侧的尾流等高线90。(2015年Wake会议-物理学期刊:会议系列625(2015)012014图12)(Wake conference 2015-Journal of Physics:Conference Series 625(2015)012014图12)。
在图16B的左手侧,风向由箭头和线86标记,并且实际传动系/机舱方向由虚线104标记,以示出实际的偏航失准角α为30°。从转子10后面/右侧的等高线94可以清楚地看出,“尾流”在轮毂6高度处的水平面中,在现有的测量仪器24通常位于的机舱4上的位置处不是对称的,这是为什么这些仪器24无法正确测量风从哪儿侵入转子的解释之一。通过比较图16A和图16B,还可以看出,当转子10以30°偏航失准运行时,在转子10后面轮毂6高度处的水平面82(相对于转子平面)中的“尾流效应”显著地更不对称。
也可以从转子10前方的等高线92向左侧清楚地看到,在转子10前方轮毂6高度处的水平面82(相对于转子平面)中的“阻塞效应”是不对称的。通过比较图16A和图16B,还可以看出,当转子10以30°偏航失准运行时,在转子10前方轮毂6高度处的水平面82中的“尾流效应”显著地更不对称。
图17A在摄影图像中以0°偏航失准角且以相同的相对叶片桨距角运行的涡轮机附近的转子前方的切线方向84(相对于转子平面)上的归一化平均流速度(u/uh)示出了本发明如何预期阻塞区域的等高线118。可以在转子10的前面看到缓冲区118的预期等高线。示出了转子10(水平地)相对于塔架8安装的倾斜角∈,其在最佳水平面96中的风入流方向和真实转子10倾斜方向120之间具有标准的7°倾斜角,其中转子10以7°角∈倾斜远离塔架8,以避免撞击和靠在一起。
图17B用于额外说明图17A中切线方向84(相对于转子平面)的相对风速的正常关系。可以看出,在正常情况下,当风以最佳风入流角96靠近转子10时,则转子114的扫掠面积的顶部位置中的相对风速高于转子116的扫掠面积的底部位置中的风速,这由虚线风速箭头122的长度示出。
从图17A和图17B可以清楚地看出,预计转子10前方的切线方向(相对于转子平面)84中的转子10前方的阻塞区域118的等高线不是对称的,主要是由于在转子114顶部的风速显著高于转子116底部的风速,这可以在图17B中看到,其次也是由于转子10的7°的安装倾斜角(水平地)以及由于转子10的旋转。
基于涉及在水平方向82(相对于转子平面)上的转子10前面的阻塞区域的等高线(参见图16A中的88,其中转子10以0°偏航失准运行),以及切线方向84(相对于转子平面)上的转子10前面的预期阻塞区域的等高线(参见图17A中的118,其中转子10以0°偏航失准运行)的这些发现,因此在本发明中建议:
A.转子10必须以一些平均偏航失准(将被定义并包括在算法中)运行,以确保在轮毂6高度处的水平方向82(相对于转子平面)中的转子10前面为对称分布的阻塞区域,这将导致最大的发电机功率生产和整个转子10上的最小负载(主要是由于当各个叶片2通过转子10位于水平方向82上(相对于转子平面)的扫掠区80的左侧和右侧时,相同的气动效率和各个叶片2的平衡)。
B.对于以大偏航失准运行的转子10,当单个叶片2通过转子10位于扫掠区80的左侧时,且当相同的单个叶片2位于扫掠区80的右侧时,在转子10前方的轮毂高度6处的特定单个叶片2在水平方向82(相对于转子平面)上的气动效率和平衡是显著不同的。
C.对于可选择在转子10的每一圈转动上单独地变桨叶片2的转子10。当这样的转子10以0°偏航失准运行并且当风以最佳风入流角靠近转子10时,那么理想的是,从当单个叶片2通过转子10(图17B中的114)位于扫掠面积80的顶部位置时与当单个叶片2通过转子10(图17B中的116)位于扫掠面积80的底部位置时相比,实际叶片桨距角应该是存在相对差异的,这确保了在切线方向84(相对于转子平面)上的对称分布的阻塞区域,那么这将导致最大发电机功率生产和整个转子10上的最小负载。
D.对于以0°偏航失准运行并且不能选择在转子10的每一圈转动上单独地俯仰叶片2的转子10,预期各个叶片2上的实际桨距角之间的任何相对差异都将会对在转子10(图16A中的88和图16B中的92)前方的水平方向82(相对于转子平面)上的阻塞区域的等高线的对称性产生影响,并且对在转子10前方的切线方向84(相对于转子平面)上的阻塞区域的等高线(图17A中的118)的对称性产生影响。因此理想地,这种类型的转子10必须在各个叶片2之间的相对变桨失准不超过0.2°运行,以确保阻塞区域在转子10前方的水平方向82和切线方向84(相对于转子平面)上都是最佳可能的对称分布,然后预期这将导致最大的发电机功率生产和整个转子上的最小负载。
因此,本发明提供了一种非常令人满意的更好的和全新组合的技术,用于在运行期间的任何时间在任何360°叶片和360°转子位置中测量和监测各个叶片和整个转子的实际气动效率-以提供正确的信息到风力涡轮机控制器,以获得尽可能最好的发电机功率生产和在规范内的最低负载。
本发明建议使用组合技术来测量单个叶片和整个转子在任意360°位置的气动效率
-通过这种方式,WTG还可以将整个转子用作风力涡轮机行业如此多年来一直在寻找的新型创新测量仪器。
这种新的组合技术可以支持并最终替代位于转子后面的现有仪器。
图18示出了关于风速的概率的柱状图和威布尔函数(以1m/s的风速箱测量数据)。
风速箱是风速区间的表达,通常为0.5-l m/s。风速数据按照这些风速区间(风速箱)中的每一个进行分组,并且基于此,可以针对每个风速箱进行相关统计和计算。这种类型的统计和计算可以例如是功率性能测量和威布尔风速分布,如下图所示,其中可预期风速的变化。
将风速数据在风速箱中分组的原因在于预期统计差异,当数据在那些风速箱中分组时更容易分析。
图19A用于示出一个实例,其中由箭头98示出的倾斜风流入在这种情况下由具有圆形扫描模式100的LiDAR测量。这应当与到转子10的最佳风入流角96相关。
图19B用于示出一个实例,其中由箭头98示出的倾斜风流入在这种情况下由具有线性扫描模式102的4光束LiDAR测量。这应当与到转子10的最佳风入流角96有关。
图20A示出了所收集的测量值,其显示为大量点,每个点表示关于以米/秒测量的风速(y轴)和以度数测量的偏航失准角(x轴)的三分钟测量周期的平均值,垂直虚线106表示中性角度失准轴-其中由线108所示的平均偏航失准值约为7°。
另外,在图20B中示出了在WTG控制器22接收并考虑来自状态监测盒26的信号和数据之后的测量-其中大部分收集的测量值在校正后位于表示平均偏航失准角为大约0°的垂直线108的附近。
图21示出了从3MW WTG收集的传统功率曲线视图格式的测量值,其显示为大量点,每个点表示3分钟测量周期以米/秒测量的风速(x轴)的平均值和在相应的3分钟测量周期中生产的实际平均功率kW(y轴)。右边的功率曲线110表示在引入状态监测盒26之前的实际测量功率曲线。
左边的功率曲线112表示在状态监测盒26与根据本发明的WTG控制器22互连之后并且通过根据本发明的WTG控制器22考虑新信息之后的预期功率曲线。来自新仪器的数据的收集和处理也可以直接在WTG控制器22中完成。
场和机群分析:来自状态监测盒的输入和输出最终将存储在特定风电场中每个单个风力涡轮机的本地数据库和总数据库中。之后,可以提取、分类和比较数据,以便持续优化状态监测盒技术方法和算法以及进一步分析和统计材料。
附图中的参考编号:
2 风力涡轮机转子叶片
4 机舱
6 旋转器/轮毂
8 塔架
10 转子(旋转器/轮毂6,其上安装有至少一个转子叶片2)
12 风力涡轮发电机(WTG)(它的主要部件是机舱4+塔架8+转子10+基座14)
14 塔架基座8
16 主轴
18 变速箱
19 连接变速箱18和发电机20的高速轴
20 发电机
22 WTG控制器(通常位于塔架8内部的底部)
24 风速和风向测量仪器,位于转子10后面的机舱4上
26 状态监测盒
28 安装在轮毂中、转子叶片上、主轴上以及位于机舱中塔架中心的加速度计、传感器,提供转子、各个转子叶片和塔架在x,y和z轴上的运动、加速度、旋转角度的与位置相关的测量
29 扭矩测量,测量发电机上的扭矩
30 发电机功率生产测量
32 LiDAR(光探测和测距),具有至少一个激光束、旋转风速计或任何其他可以测量转子10的前面或转子10上面的风速和湍流以及还可能测量偏航失准和风入流角等的仪器
34 表示来自LiDAR 32的激光束的线
35 WTG 12中的传动系。可以是无齿轮传动系(轮毂/旋转器6、主转子轴16和发电机20)或传统传动系(轮毂/旋转器6、主转子轴16、变速箱18,高速轴19和发电机20)
36 基于机舱的GPS位置倾斜和方向罗盘系统或能够可靠地测量真实机舱/传动系方向的任何其他仪器或替代系统
38 连接到GPS位置、倾斜和方向系统的最少2根天线。
40 虚线交互箭头
42 双重交互箭头
44 基于卫星的通信系统
46 连接到基于卫星的通信系统的最少1根天线
48 用于附加状态监测技术的可选接口
50 短时后备电源供应
52 电源供应
54 WAN接口
56 终端接口
58 GPRS/3G/4G/5G或任何其他或任何其他高通量数据传输系统接口
60 USB接口
62 WTG控制器22接口
64 线示出了状态监测盒26和WTG控制器22之间的连接
66 线和云示出了经由卫星和数据传输选项通过/GPRS/3G/4G/5G/SMS/高通量卫星系统/因特网或任何其他高通量数据传输系统从/向状态监测盒26分发即时警报。
68 由所有者/运营者传输和接收的即时警报
70 在移动设备上传输和接收的即时警报
72 由本地服务器传输和接收,并存储以供进一步分析和统计的即时报警和数据
74 使用高通量数据传输系统将即时报警和数据从本地服务器传输到全局服务器。
76 总服务器接收的即时报警和数据传输,并存储以供进一步分析和统计
78 箭头代表周围的风力扇区
80 虚线圆圈示出转子10的扫掠区域
82 粗虚线示出水平方向(相对于转子平面)
84 粗虚线示出切线方向(相对于转子平面)
86 风向箭头
88 “转子10前面的阻塞效应”,在零偏航涡轮机附近的轮毂6高度处的水平面82(相对于转子平面)的归一化平均流速度(u/uh)的等高线(2015年Wake会议-物理学期刊:会议系列625(2015)012014图5)
90 “转子10后面的尾流效应”-在零偏航涡轮机附近的轮毂6高度处的水平面82(相对于转子平面)的归一化平均流速度(u/uh)的等高线(2015年Wake会议-物理学期刊:会议系列625(2015)012014图5.)
92 “转子10前面的阻塞效应”以30°偏航失准角运行的涡轮机附近的轮毂6高度处的水平面82(相对于转子)中的归一化平均流速度(u/uh)的等高线(2015年Wake会议-物理学期刊:会议系列625(2015)012014图12.)
94 “转子10后面的尾流效应”以30°偏航失准角运行的涡轮机附近的轮毂6高度处的水平面82(相对于转子平面)中的归一化平均流速度(u/uh)的等高线(2015年Wake会议-物理学期刊:会议系列625(2015)012014图12.)
96 由虚线示出的最佳风入流角
98 由箭头示出的倾斜风入流角
100 具有圆形扫描模式的LiDAR 32
102 具有4个光束和线性扫描模式的LiDAR 32
104 机舱4/传动系35方向(虚线)
106 表示0°偏航失准的虚线
108 代表平均偏航失准值的线
110 3MW WTG之前的功率曲线(使用基于机舱的LiDAR 32测量)
112 3MW WTG之后的功率曲线(使用基于机舱的LiDAR 32测量)
114 叶片2处于转子10的扫掠区域80中的顶部位置
116 叶片2处于转子10的扫掠区域80中的底部位置
118 转子10前面的预期“阻塞效应区”的等高线,以0°偏航失准角运行的涡轮机附近的切向平面84(相对于转子平面)的归一化平均流速度(u/uh)。
120 线表示安装机舱4/传动系35/转子10的相对于塔架8的7°倾斜角(水平地)
122 当地形上方的高度增加时,相对地显示正常情况下切向平面84中的预期风速的线的长度将增加
Claims (19)
1.一种对风力涡轮发电机(12)进行状态监测的方法,包括动作:
-至少收集以下带时间戳的数据集:
A)发电机功率产生测量值;
B)机械状态测量值;
C)机舱方向测量值;
D)气象条件测量值,至少包括风况测量值;
E)和扭矩测量值
-同步和处理数据集,以至少提供
i)转子和/或叶片状态信息
ii)发电机功率生产信息
iii)塔架状态信息
-至少在以下运行状态中对信息i)、ii)和iii)进行分类:
·正常运行状态或
·非正常运行状态,
其特征在于,上述同步动作在至少一个同步系统中执行,用于同步所收集的带时间戳的数据。
2.根据权利要求1所述的状态监测方法,其中,数据集A)、B)、C)和D)被收集、加时间戳、存储和同步。
3.根据权利要求1或2所述的状态监测方法,其中,所述分类的动作中,对用于运行状态的分类的参数的至少一个自动自校准处理,适用于各个风力涡轮机。
4.根据权利要求1或2所述的状态监测方法,其中,偏航失准被分类为正常运行状态。
5.根据权利要求1或2所述的状态监测方法,其中,处理数据以提供偏航失准和/或塔架状态信息的动作是通过以下动作进行的:
-处理来自以下的数据
A)功率生产测量值
B)机械状态测量值或负载,
以提供
i)转子和/或叶片状态信息,
ii)发电机功率生产信息。
6.根据权利要求1或2所述的状态监测方法,其中的动作:
-收集动作包含收集以下数据的动作:
A)带时间戳的发电机功率生产测量值
该值同步于
B)带时间戳的传感输入,包括
■轮毂传感输入
■转子叶片传感输入
■主轴传感输入
■机舱传感输入
C)该值同步于带时间戳的机舱和/或传动系方向测量值;
E)该值同步于带时间戳的扭矩传感输入
以及以下动作:
-处理动作,包含评估以下一项、多项或全部:
·转子不平衡
·单个叶片不平衡
·偏航对准
·叶片结冰
·叶片污染
·单个叶片损坏
·桨距轴承损坏
·电气或液压桨距误差
·单个叶片的不平衡质量
·由偏航改善的(增加或减少的)发电机功率生产
·由叶片变桨改善的(增加或减少的)发电机功率生产
·实际偏航风入流角
·实际湍流
·实际倾斜风入流角
·实际水平风切变
·塔架的异常运动
·发电机功率生产分类
·逼近转子的阵风。
7.一种风力涡轮发电机状态监测系统,包括:
-数据集收集装置,用于从以下装置收集具有时间戳的数据集
A)用于测量发电机功率生产输出的装置;
B)用于测量机械状态的装置;
C)用于测量机舱方向的装置;
D)用于测量气象条件的装置;
E)用于测量发电机的扭矩状况的装置
-至少一个处理器,设置为处理所收集的数据集并且在功能上
生成以下信息中的一个或多个的输出:
i)转子和/或叶片状态信息;
ii)发电机功率生产信息;
iii)塔架状态信息;
iv)逼近转子的阵风信息;并
生成至少一个分类信息的输出
·正常运行状态,或
·非正常运行状态,
其特征在于,通过包括至少一个同步系统,用于同步收集的且带时间戳的数据。
8.根据权利要求7所述的风力涡轮发电机状态监测系统,还包括用于运行状态分类的参数的至少一个自动自校准参数处理,适用于各个风力涡轮机。
9.运行具有基于根据权利要求1所述的状态监测的风力涡轮发电机控制器的风力涡轮发电机(12)的方法,其中,所述运行方法包括动作:
-有条件地基于至少运行状态的分类:
·正常运行状态
·非正常运行状态,
通过将处理过的至少以下信息馈送至风力涡轮发电机控制器,控制风力涡轮发电机(12):
i)转子/叶片状态信息,
ii)发电机功率生产信息,
iii)塔架状态信息。
10.根据权利要求9所述的运行风力涡轮发电机(12)的方法,其中,所述运行状态为:
·正常运行状态
■在无校正动作信号被施加到风力涡轮发电机控制器或者其中校正动作信号被施加到风力涡轮发电机控制器的情况下,允许运行;
·非正常运行状态
■增加标注和/或发出警报,需要人工参与的动作以继续运行风力涡轮发电机。
11.根据权利要求9或10所述的运行风力涡轮发电机(12)的方法,其中,所述运行状态为:
·正常运行状态
■包含以偏航未对准运行的风力涡轮发电机。
12.根据权利要求9所述的运行风力涡轮发电机(12)的方法,其中,运行状态为:
·非正常运行状态,需要自动停止WTG的继续运行的动作以及在恢复正常运行状态之前检查WTG的动作。
13.根据权利要求9所述的运行风力涡轮发电机(12)的方法,其中,所述运行状态为:
·非正常运行状态,需要视觉检查风力涡轮发电机,通过动作:
■将视觉检查系统的视野所围绕的视线指向转子叶片(2)、转子系统(10)和塔架(8)在静止、启动期间和运行期间将处于的平面;
■捕获视野的多个图像,且转子叶片(2)、转子系统(10)和塔架(8)的至少一部分在该至少多个图像的图像中;
■在捕获的图像中选择至少一个参考图像;
■将捕获的至少一个其他图像与参考图像进行比较。
14.根据权利要求9所述的运行风力涡轮发电机(12)的方法,其中,所述运行方法包括控制风力涡轮发电机(12)的动作,通过馈送处理过的关于逼近风力涡轮机的阵风的信息,通过控制风力涡轮发电机(12)叶片(2)来自动变桨,以基于改进的负载控制将叶片(2)定位在最佳角度而降低来自峰值的阵风的负载。
15.根据权利要求1所述的状态监测方法,包括视觉检查风力涡轮发电机(12)的进一步的动作,包括以下动作:
-将视觉检查系统的视野指向转子叶片(2)、转子系统(10)和塔架(8)在静止、启动期间和运行期间将处于的平面附件的视线;
-捕获视野的多个图像,且转子叶片(2)、转子系统(10)和塔架(8)的至少一部分在该至少多个图像的图像中;
-在捕获的图像中选择至少一个参考图像;
-将至少一个捕获的其他图像与参考图像进行比较。
16.根据权利要求15所述的状态监测方法,其中所述视觉检查通过一个或多个线扫描相机来执行。
17.根据权利要求15或16所述的状态监测方法,其中所述视觉检查通过一个或多个线扫描相机和一个或多个面扫描相机执行。
18.根据权利要求17所述的状态监测方法,其中一个或多个线扫描相机用作触发单元以激活一个或多个面扫描相机。
19.根据权利要求16或18所述的状态监视方法,其中锁相环(PLL)技术用于基于软件或方法触发和激活一个或多个线扫描相机和/或一个或多个面扫描相机,以将计算机同步到真实的转子。
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10378517B2 (en) * | 2014-03-04 | 2019-08-13 | Steffen Bunge | Method for replacing the blades of a wind turbine to maintain safe operation |
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US10781795B2 (en) * | 2017-11-13 | 2020-09-22 | General Electric Company | Method and system for detecting a mass imbalance in a wind turbine rotor |
US11384738B2 (en) * | 2017-12-22 | 2022-07-12 | Vestas Wind Systems A/S | Determining icing condition using mechanical wind sensor |
US10642262B2 (en) * | 2018-02-27 | 2020-05-05 | Woodward, Inc. | Anomaly detection and anomaly-based control |
US10954917B2 (en) * | 2018-07-17 | 2021-03-23 | General Electric Company | System and method for reducing wind turbine loads by yawing the nacelle to a predetermined position based on rotor imbalance |
US11255314B2 (en) * | 2018-09-10 | 2022-02-22 | General Electric Company | Energy audit tool for a wind turbine power system |
CN111120220B (zh) * | 2018-10-31 | 2021-05-28 | 北京金风科创风电设备有限公司 | 风力发电机组叶片视频监测的方法及系统 |
CN110632346B (zh) * | 2018-11-29 | 2022-08-26 | 北京金风科创风电设备有限公司 | 风向标安装误差校正方法、装置及系统 |
CN109617234A (zh) * | 2018-12-14 | 2019-04-12 | 吉林电力股份有限公司科技开发分公司 | 一种基于多维数据的风力发电机组状态监测系统 |
DE102019109908A1 (de) * | 2019-04-15 | 2020-10-15 | Wobben Properties Gmbh | Verfahren zum Bestimmen von Betriebsdaten einer Windenergieanlage sowie Vorrichtung und System dafür |
DE102019114529A1 (de) * | 2019-05-29 | 2020-12-03 | fos4X GmbH | Modellierung und Vorhersage von Wirbelschleppen und Scherwinden mit faseroptischen Sensoren in Windturbinen |
EP3983672B1 (en) * | 2019-06-14 | 2024-09-25 | Vestas Wind Systems A/S | A method for controlling a wind farm under turbulent wind conditions |
EP3770425A1 (en) * | 2019-07-26 | 2021-01-27 | Siemens Gamesa Renewable Energy A/S | A method and an apparatus for computer-implemented monitoring of one or more wind turbines in a wind farm |
EP3770426A1 (en) * | 2019-07-26 | 2021-01-27 | Siemens Gamesa Renewable Energy A/S | A method and an apparatus for computer-implemented monitoring of one or more wind turbines in a wind farm |
CN110456694A (zh) * | 2019-07-29 | 2019-11-15 | 杭州白泽新能科技有限公司 | 一种风力发电机组及部件的运输智能监控系统 |
US11629694B2 (en) * | 2019-10-22 | 2023-04-18 | General Electric Company | Wind turbine model based control and estimation with accurate online models |
CN110905734B (zh) * | 2019-12-13 | 2021-05-07 | 中国船舶重工集团海装风电股份有限公司 | 一种风电机组偏航刹车片磨损监测方法 |
EP3839250A1 (en) * | 2019-12-16 | 2021-06-23 | Siemens Gamesa Renewable Energy A/S | Method and an apparatus for computer-implemented monitoring of a wind turbine |
CN114787500A (zh) * | 2019-12-20 | 2022-07-22 | 维斯塔斯风力系统有限公司 | 确定机舱的定向的方法 |
EP3859150A1 (en) | 2020-02-03 | 2021-08-04 | Ventus Engineering GmbH | Method and system for visual inspection of wind turbine generators |
CN111188739A (zh) * | 2020-02-10 | 2020-05-22 | 中国海洋大学 | 一种海上风电风机健康状态及海浪声波监测系统及方法 |
CN111472943A (zh) * | 2020-05-19 | 2020-07-31 | 西安热工研究院有限公司 | 一种风电机组高同步精度的分布式测量系统及方法 |
CN111830045A (zh) * | 2020-05-29 | 2020-10-27 | 华电电力科学研究院有限公司 | 一种基于bim技术的无人机风电检测系统与方法 |
GB202009315D0 (en) * | 2020-06-18 | 2020-08-05 | General Electric Renovables Espana Sl | A wind turbine blade measurement system and a method of improving accuracy of a wind turbine blade measurement system |
CN112099377A (zh) * | 2020-09-15 | 2020-12-18 | 上海电机学院 | 一种风电机组变桨电机的半实物仿真平台 |
CN112576453B (zh) * | 2020-11-12 | 2021-11-19 | 南京力思拓能源科技有限公司 | 一种基于多普勒激光雷达技术的风力发电机风速风向仪状态评估方法及系统 |
EP4009272A1 (en) * | 2020-12-03 | 2022-06-08 | Ventus Engineering GmbH | Unmanned airborne visual diagnosis of an operating wind turbine generator |
CN112879219B (zh) * | 2021-02-18 | 2022-06-07 | 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 | 基于图像处理的风电机组变桨不同步故障识别方法及系统 |
CN113012147B (zh) * | 2021-04-13 | 2021-09-24 | 电子科技大学 | 一种基于双模融合的涡轮叶片应变场全场测量方法 |
CN113153657A (zh) * | 2021-05-28 | 2021-07-23 | 上海扩博智能技术有限公司 | 风机发电率损失预测方法、系统、设备及介质 |
CN113282012A (zh) * | 2021-06-08 | 2021-08-20 | 上海航天精密机械研究所 | 一种具有多自由度调节功能的目标仿真模拟试验支架 |
CN113417812A (zh) * | 2021-08-02 | 2021-09-21 | 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 | 一种风电机组机舱位移监测系统及监测方法 |
CN114412705B (zh) * | 2022-01-13 | 2024-05-10 | 中车山东风电有限公司 | 基于湍流强度的风电机组机舱位移监测优化方法及系统 |
CN114646875A (zh) * | 2022-03-14 | 2022-06-21 | 华能安徽蒙城风力发电有限责任公司 | 一种风电机组偏航电机同步性检测方法及系统 |
US11674498B1 (en) * | 2022-04-21 | 2023-06-13 | General Electric Renovables Espana, S.L. | Systems and methods for controlling a wind turbine |
CN115059587B (zh) * | 2022-06-28 | 2023-05-02 | 贵州电网有限责任公司 | 一种基于5g通信的物联网实时监测预警系统 |
CN115234448A (zh) * | 2022-07-25 | 2022-10-25 | 东方电气新能科技(成都)有限公司 | 一种预防双馈风机快速收桨失败的监控方法及装置 |
US11754039B1 (en) | 2022-08-17 | 2023-09-12 | General Electric Renovables Espana, S.L. | Load dependent autonomous yaw control for a wind turbine |
CN115342027B (zh) * | 2022-08-26 | 2023-06-16 | 中国长江三峡集团有限公司 | 一种风力发电设备的变桨距控制系统 |
EP4372225A1 (en) | 2022-11-16 | 2024-05-22 | Ventus Engineering GmbH | Method and system for wind speed determination using rpm and blade pitch angle |
CN115951088B (zh) * | 2023-03-10 | 2023-08-25 | 南京南自华盾数字技术有限公司 | 一种风电机组风速仪异常分析方法 |
CN116206094B (zh) * | 2023-04-28 | 2023-07-21 | 尚特杰电力科技有限公司 | 风机扇叶角度测量方法、装置、系统及电子设备 |
CN118167569B (zh) * | 2024-05-09 | 2024-07-26 | 浙江华东测绘与工程安全技术有限公司 | 一种基于振动的风电机组桨叶异常检测方法及装置 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP2025929A2 (en) * | 2007-08-13 | 2009-02-18 | General Electric Company | System and method for loads reduction in a horizontal-axis wind turbine using upwind information |
CN101460901A (zh) * | 2006-05-15 | 2009-06-17 | 易格斯创新技术系统有限公司 | 监测风力发电装置的转子叶片的负荷的方法 |
WO2012103668A1 (en) * | 2011-01-31 | 2012-08-09 | General Electric Company | System and methods for controlling wind turbine |
WO2012152561A1 (de) * | 2011-05-11 | 2012-11-15 | Wobben Properties Gmbh | Befundung von rotorblättern |
WO2015001301A1 (en) * | 2013-06-30 | 2015-01-08 | Wind Farm Analytics Ltd | Turbine fluid velocity field measurement |
CN104792294A (zh) * | 2014-01-21 | 2015-07-22 | Ssb风系统两合公司 | 风轮机、用于风轮机的桨距角测量系统和方法 |
WO2016008500A1 (en) * | 2014-07-17 | 2016-01-21 | Tsp Wind Technologies (Shanghai) Co., Ltd. | Wind turbine generator yaw correction system and method for operating wtg yaw correction system |
CN105351152A (zh) * | 2015-11-18 | 2016-02-24 | 电子科技大学 | 一种基于ZigBee与GPRS技术的远程海上风电监测装置 |
Family Cites Families (57)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5305392A (en) | 1993-01-11 | 1994-04-19 | Philip Morris Incorporated | High speed, high resolution web inspection system |
US7084970B2 (en) | 2004-05-14 | 2006-08-01 | Photon Dynamics, Inc. | Inspection of TFT LCD panels using on-demand automated optical inspection sub-system |
US7889931B2 (en) | 2004-10-22 | 2011-02-15 | Gb Investments, Inc. | Systems and methods for automated vehicle image acquisition, analysis, and reporting |
CA2778216A1 (en) | 2008-04-24 | 2009-10-29 | Composotech Structures Inc. | A method and system for determining an imbalance of a wind turbine rotor |
CN102046968A (zh) | 2008-05-30 | 2011-05-04 | 维斯塔斯风力系统有限公司 | 风力涡轮机转子、风力涡轮机及其用途 |
EP2583262A1 (en) * | 2008-10-27 | 2013-04-24 | Scot I. Williams | Wind turbine inspection |
GB2466200A (en) | 2008-12-10 | 2010-06-16 | Vestas Wind Sys As | A Detection System of an Angle of Attack of Air Flow over a Wind Turbine Rotor Blade |
GB0903404D0 (en) * | 2009-03-02 | 2009-04-08 | Rolls Royce Plc | Surface profile evaluation |
JP2010229824A (ja) | 2009-03-25 | 2010-10-14 | Tokyo Electric Power Co Inc:The | 回転ブレード診断装置 |
WO2011051778A1 (en) | 2009-10-27 | 2011-05-05 | Clipper Windpower, Inc. | System for determining wind turbine blade pitch settings |
US8082115B2 (en) * | 2009-11-16 | 2011-12-20 | Nrg Systems, Inc. | Data acquisition system for condition-based maintenance |
DE102009058595A1 (de) * | 2009-12-17 | 2011-06-22 | Siemens Aktiengesellschaft, 80333 | Detektion einer Verformung eines Flügels einer Windkraftanlage |
US20110135466A1 (en) | 2010-01-14 | 2011-06-09 | General Electric Company | System and method for monitoring and controlling wind turbine blade deflection |
ES2443308T3 (es) | 2010-02-02 | 2014-02-18 | Ingo Vögler | Vehículo acuático con un cuerpo perfilado dispuesto en el lado de proa |
US7987067B2 (en) * | 2010-03-26 | 2011-07-26 | General Electric Company | Method and apparatus for optimizing wind turbine operation |
US8171809B2 (en) * | 2010-06-25 | 2012-05-08 | General Electric Company | System and method for wind turbine inspection |
CN102434403B (zh) * | 2010-09-29 | 2015-09-09 | 通用电气公司 | 用于风力涡轮机检查的系统及方法 |
EP2481924B1 (en) | 2011-02-01 | 2016-12-14 | ALSTOM Renewable Technologies | Device and method for visual analysis of a wind turbine blade |
US20120136630A1 (en) * | 2011-02-04 | 2012-05-31 | General Electric Company | Method and system for wind turbine inspection |
US20120200699A1 (en) | 2011-02-08 | 2012-08-09 | Steffen Bunge | Balancing of Wind Turbine Parts |
DE102011017564B4 (de) | 2011-04-26 | 2017-02-16 | Airbus Defence and Space GmbH | Verfahren und System zum Prüfen einer Oberfläche auf Materialfehler |
US8553233B2 (en) * | 2011-06-30 | 2013-10-08 | John W. Newman | Method and apparatus for the remote nondestructive evaluation of an object using shearography image scale calibration |
US20120045330A1 (en) | 2011-07-29 | 2012-02-23 | General Electric Company | System and method for monitoring and controlling physical structures |
US8511177B1 (en) * | 2011-12-15 | 2013-08-20 | Shaw Shahriar Makaremi | Blade condition monitoring system |
CN103226060B (zh) * | 2012-01-31 | 2016-08-24 | 通用电气公司 | 风力涡轮叶片的检测系统和方法 |
EP2667021B2 (en) * | 2012-05-24 | 2019-10-16 | Siemens Gamesa Renewable Energy A/S | Timestamping in wind turbines |
US20130342657A1 (en) * | 2012-06-15 | 2013-12-26 | Nikon Corporation | Stereo vision camera for laser radar |
CA2875266C (en) * | 2012-06-18 | 2022-01-11 | Collineo Inc. | Remote visual inspection system and method |
DE102012108776A1 (de) * | 2012-09-18 | 2014-03-20 | Technische Universität München | Verfahren und Vorrichtung zur Überwachung von Betriebszuständen von Rotorblättern |
US9512820B2 (en) * | 2013-02-19 | 2016-12-06 | Siemens Aktiengesellschaft | Method and system for improving wind farm power production efficiency |
US9759068B2 (en) * | 2013-02-28 | 2017-09-12 | General Electric Company | System and method for controlling a wind turbine based on identified surface conditions of the rotor blades |
US9395337B2 (en) * | 2013-03-15 | 2016-07-19 | Digital Wind Systems, Inc. | Nondestructive acoustic doppler testing of wind turbine blades from the ground during operation |
US9330449B2 (en) * | 2013-03-15 | 2016-05-03 | Digital Wind Systems, Inc. | System and method for ground based inspection of wind turbine blades |
US9453500B2 (en) * | 2013-03-15 | 2016-09-27 | Digital Wind Systems, Inc. | Method and apparatus for remote feature measurement in distorted images |
DE102013110898C5 (de) | 2013-10-01 | 2022-03-31 | Bundesrepublik Deutschland, vertreten durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie, dieses vertreten durch den Präsidenten der BAM, Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung | Verfahren zur Verbesserung der Aussagekraft thermografisch erhobener Daten zum Zustand von Rotorblättern an Windkraftanlagen in Betrieb |
KR20150099646A (ko) * | 2014-02-21 | 2015-09-01 | 한국기계연구원 | 풍력터빈 블레이드의 시험을 위한 데이터 수집 시스템 및 데이터 수집 방법 |
KR20150101861A (ko) | 2014-02-27 | 2015-09-04 | 목포대학교산학협력단 | 쿼드콥터를 활용한 풍력발전기의 블레이드 검사 장치 및 방법 |
US10378517B2 (en) * | 2014-03-04 | 2019-08-13 | Steffen Bunge | Method for replacing the blades of a wind turbine to maintain safe operation |
CA2883772C (en) * | 2014-03-04 | 2019-09-24 | Steffen Bunge | Method for replacing the blades of a wind turbine to maintain safe operation |
ES2821735T3 (es) | 2014-08-21 | 2021-04-27 | Identiflight Int Llc | Sistema y procedimiento de detección de pájaros |
WO2016033181A1 (en) * | 2014-08-26 | 2016-03-03 | Digital Wind Systems, Inc. | Method and apparatus for contrast enhanced photography of wind turbine blades |
CN104696169B (zh) | 2015-03-18 | 2017-07-07 | 大唐(赤峰)新能源有限公司 | 一种能识别桨叶表面故障的风机设备 |
DK179018B1 (en) * | 2016-03-14 | 2017-08-21 | Ventus Eng Gmbh | Method of condition monitoring one or more wind turbines and parts thereof and performing instant alarm when needed |
EP3376213A1 (de) * | 2017-03-15 | 2018-09-19 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren und anordnung für eine zustandsüberwachung einer anlage mit betriebsmitteln |
US20200057002A1 (en) * | 2017-05-12 | 2020-02-20 | Pro Drones Usa, Llc | Apparatus and method for non-destructive in situ testing of windmill blades using penetrating dye |
CA3066684A1 (en) * | 2017-06-29 | 2019-01-03 | Vestas Wind Systems A/S | Improved electro-thermal heating elements |
GB201802209D0 (en) * | 2018-02-09 | 2018-03-28 | Bladebug Ltd | Wind turbine blade inspection system |
EP3543522A1 (en) * | 2018-03-22 | 2019-09-25 | Siemens Gamesa Renewable Energy A/S | Rotor blade monitoring system |
EP3567245B9 (en) * | 2018-05-11 | 2022-09-21 | General Electric Company | Wind turbine operation |
GB201813432D0 (en) * | 2018-08-17 | 2018-10-03 | Rolls Royce Plc | Method of detecting rotor blade damage |
US11521083B2 (en) * | 2019-01-14 | 2022-12-06 | Oregon State University | Apparatus and amendment of wind turbine blade impact detection and analysis |
US20220099067A1 (en) * | 2019-01-28 | 2022-03-31 | Helispeed Holdings Limited | Method of Inspection of Wind Turbine Blades |
CN113994089A (zh) * | 2019-04-24 | 2022-01-28 | 西门子歌美飒可再生能源公司 | 叶片检查设备和叶片状况监测系统 |
CN110261394B (zh) * | 2019-06-24 | 2022-09-16 | 内蒙古工业大学 | 在线风机叶片损伤实时诊断系统和方法 |
US11428212B2 (en) * | 2020-02-11 | 2022-08-30 | Inventus Holdings, Llc | Wind turbine drivetrain wear detection using azimuth variation clustering |
EP3907402A1 (en) * | 2020-05-06 | 2021-11-10 | Siemens Gamesa Renewable Energy A/S | A method and an apparatus for computer-implemented monitoring of a wind turbine |
US12038354B2 (en) * | 2020-09-25 | 2024-07-16 | Ge Infrastructure Technology Llc | Systems and methods for operating a power generating asset |
-
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Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101460901A (zh) * | 2006-05-15 | 2009-06-17 | 易格斯创新技术系统有限公司 | 监测风力发电装置的转子叶片的负荷的方法 |
EP2025929A2 (en) * | 2007-08-13 | 2009-02-18 | General Electric Company | System and method for loads reduction in a horizontal-axis wind turbine using upwind information |
WO2012103668A1 (en) * | 2011-01-31 | 2012-08-09 | General Electric Company | System and methods for controlling wind turbine |
WO2012152561A1 (de) * | 2011-05-11 | 2012-11-15 | Wobben Properties Gmbh | Befundung von rotorblättern |
WO2015001301A1 (en) * | 2013-06-30 | 2015-01-08 | Wind Farm Analytics Ltd | Turbine fluid velocity field measurement |
CN104792294A (zh) * | 2014-01-21 | 2015-07-22 | Ssb风系统两合公司 | 风轮机、用于风轮机的桨距角测量系统和方法 |
WO2016008500A1 (en) * | 2014-07-17 | 2016-01-21 | Tsp Wind Technologies (Shanghai) Co., Ltd. | Wind turbine generator yaw correction system and method for operating wtg yaw correction system |
CN105351152A (zh) * | 2015-11-18 | 2016-02-24 | 电子科技大学 | 一种基于ZigBee与GPRS技术的远程海上风电监测装置 |
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