CN109209785A - 一种基于Matlab的风电机组智能状态检修方法 - Google Patents

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褚景春
袁凌
吴士华
张健
葛建峰
魏亮
海宇浩
赵磊
车成宇
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    • F03D—WIND MOTORS
    • F03D17/00—Monitoring or testing of wind motors, e.g. diagnostics
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
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    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
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    • F03D80/50—Maintenance or repair
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    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E10/00—Energy generation through renewable energy sources
    • Y02E10/70—Wind energy
    • Y02E10/72—Wind turbines with rotation axis in wind direction

Abstract

一种基于Matlab的风电机组智能状态检修方法，通过定期对风电机组设备运行数据采集，并在Matlab平台上进行自动批量分析，直观地将设备运行状态表现出来，通过实际运行历史趋势与状态预警线进行比较，在故障报警前，快速地判定设备是否运行异常，并制定专项检修措施，以此来提高检修工作的针对性，明确检修重点，保证设备安全稳定运行，延长设备使用寿命，提高机组可利用率。

Description

一种基于Matlab的风电机组智能状态检修方法
技术领域
本发明涉及一种基于Matlab的风电机组智能状态检修方法。
背景技术
目前风电检修体制是以预防性计划检修为主的检修体制，包括设备大修、小修及定期维护。而当前的检修方法主要是风力发电机组主控系统报出故障后在进行故障的处理，对机组异常的趋势重视不够。这样的检修一方面消耗的大量的人力物力，另一方面因维护不到位而导致的风电机组部件失效事故频繁发生。
发明内容
本发明的目的在于，针对上述问题，本发明提出一种基于Matlab的风电机组状态检修方法，以风电机组各部件运行温度数据为基础，通过采集机组运行数据，制定状态预警阀值和同一部件不同位置传感器的差值进行分析，以Matlab作为数据分析平台，定期对部件进行状态评估，对缺陷、隐患及潜伏性故障进行预警。对识别出的异常趋势及时进行专项治理，最终将潜在故障、缺陷在未发生前完成处理。
本发明采用的技术方案为：一种基于Matlab的风电机组智能状态检修方法，其特征在于：它的操作步骤如下：
步骤一：数据采集，采集全场风电机组一周的运行数据，以10分钟为采样周期，采集数据如表一；
表1数据采集变量表
步骤二：状态预警值设定，根据设备手册、主控报警阀值、主控预警阀值及机组历史运行数据库，设定状态预警值，详见表2，除关注报警阀值、预警阀值及状态预警值外，还需关注同一部件不同传感器所采集的温度差值，详见表3；
表2状态预警值设定
表3温度差值设定
如图2，步骤三：Matlab平台运行，在Matlab平台下，运行已编译好的数据分析程序；程序执行后，弹出“选择温度数据”对话框，在对话窗口中选择已采集的运行数据文件,数据文件能多选；在采集的运行数据文件同一路径下，自动生成《齿轮箱测点温度》、《齿轮箱差值温度》、《发电机测点温度》、《发电机差值温度》、《主轴温度》、《变桨》、《机舱塔底环境温度》文件夹；程序自动对已选中的运行数据表逐一进行分类重组；接着，程序开始自动绘制各变量历史趋势图及状态预警线，且自动导出以时间为横轴的设备运行数据图，同时，程序自动导出以功率为横轴的设备运行数据图，以便于从历史趋势和不同的运行工况两个角度来分析；图片自动以机组编号命名，并保存于之前生成的对应文件夹中。
步骤四：状态检修异常处理，分析设备运行数据图，若波形超出状态预警线，则判断为设备异常，需对机组进行专项检查，详见表4.
本发明有益效果为：本发明通过定期对风电机组设备运行数据采集，并在Matlab平台上进行自动批量分析，直观地将设备运行状态表现出来，通过实际运行历史趋势与状态预警线进行比较，在故障报警前，快速地判定设备是否运行异常，并制定专项检修措施，以此来提高检修工作的针对性，明确检修重点，保证设备安全稳定运行，延长设备使用寿命，提高机组可利用率。
附图说明
图1为本发明流程图；
图2为Matlab分析程序流程图
具体实施方式
本具体实施方式采用的技术方案是：
如图1，一种基于Matlab的风电机组智能状态检修方法，其特征在于：它的操作步骤如下：
步骤一：数据采集，采集全场风电机组一周的运行数据，以10分钟为采样周期，采集数据如表1；
表1数据采集变量表
步骤二：状态预警值设定，根据设备手册、主控报警阀值、主控预警阀值及机组历史运行数据库，设定状态预警值，详见表2，除关注报警阀值、预警阀值及状态预警值外，还需关注同一部件不同传感器所采集的温度差值，详见表3；
表2状态预警值设定
表3温度差值设定
如图2，步骤三：Matlab平台运行，在Matlab平台下，运行已编译好的数据分析程序；程序执行后，弹出“选择温度数据”对话框，在对话窗口中选择已采集的运行数据文件，数据文件能多选；在采集的运行数据文件同一路径下，自动生成《齿轮箱测点温度》、《齿轮箱差值温度》、《发电机测点温度》、《发电机差值温度》、《主轴温度》、《变桨》、《机舱塔底环境温度》文件夹；程序自动对已选中的运行数据表逐一进行分类重组；接着，程序开始自动绘制各变量历史趋势图及状态预警线，且自动导出以时间为横轴的设备运行数据图，同时，程序自动导出以功率为横轴的设备运行数据图，以便于从历史趋势和不同的运行工况两个角度来分析；图片自动以机组编号命名，并保存于之前生成的对应文件夹中。
步骤四：状态检修异常处理，分析设备运行数据图，若波形超出状态预警线，则判断为设备异常，需对机组进行专项检查，详见表4.
本发明通过定期对风电机组设备运行数据采集，并在Matlab平台上进行自动批量分析，直观地将设备运行状态表现出来，通过实际运行历史趋势与状态预警线进行比较，在故障报警前，快速地判定设备是否运行异常，并制定专项检修措施，以此来提高检修工作的针对性，明确检修重点，保证设备安全稳定运行，延长设备使用寿命，提高机组可利用率。
以上所述，仅用以说明本发明的技术方案而非限制，本领域普通技术人员对本发明的技术方案所做的其它修改或者等同替换，只要不脱离本发明技术方案的精神和范围，均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (1)

1.一种基于Matlab的风电机组智能状态检修方法，其特征在于：它的操作步骤如下：
步骤一：数据采集，采集全场风电机组一周的运行数据，以10分钟为采样周期；
步骤二：状态预警值设定，根据设备手册、主控报警阀值、主控预警阀值及机组历史运行数据库，设定状态预警值，除关注报警阀值、预警阀值及状态预警值外，还需关注同一部件不同传感器所采集的温度差值；
步骤三：Matlab平台运行，在Matlab平台下，运行已编译好的数据分析程序；程序执行后，弹出“选择温度数据”对话框，在对话窗口中选择已采集的运行数据文件, 数据文件能多选；在采集的运行数据文件同一路径下，自动生成《齿轮箱测点温度》、《齿轮箱差值温度》、《发电机测点温度》、《发电机差值温度》、《主轴温度》、《变桨》、《机舱塔底环境温度》文件夹；程序自动对已选中的运行数据表逐一进行分类重组；接着，程序开始自动绘制各变量历史趋势图及状态预警线，且自动导出以时间为横轴的设备运行数据图，同时，程序自动导出以功率为横轴的设备运行数据图，以便于从历史趋势和不同的运行工况两个角度来分析；图片自动以机组编号命名，并保存于之前生成的对应文件夹中；
步骤四：状态检修异常处理，分析设备运行数据图，若波形超出状态预警线，则判断为设备异常，需对机组进行专项检查。
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