CN111164305A - 用于风力转换器管理的方法、装置和系统 - Google Patents

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Abstract

一种用于风力转换器管理的方法，从一组(110)风力转换器(112、114、……、116)中的相应风力转换器(112、114、……、116)采集第一测量值集合的数据(122、124、……、126)。基于采集的数据(122、124、……、126)来获取针对相应风力转换器(112、114、……、116)的数据分布(132、134、……、136)。可以基于获取的数据分布(132、134、……、136)来确定一组(110)风力转换器(112、114、……、116)中的第一风力转换器的状态。

Description

用于风力转换器管理的方法、装置和系统
技术领域
本公开内容的示例实施方式概括地涉及风机管理，并且更具体地涉及用于管理风场中的风机中的风力转换器的方法、装置和系统。
背景技术
由于风力能源是清洁、无污染并且可再生的，所以风力发电在全球新能源开发中发挥越来越重要的作用。风力转换器是风机中的重要设备，其状态在很大程度上影响风机的输出功率。统计结果显示，风力转换器是具有最高故障率的组件，并且风机的多数停机时间是由风力转换器的异常导致的。因此，监测风力转换器的状态是风机管理中的重要任务。通常，风场位于偏远地区，并且风机跨越较大的地理区域分布。因此，监测风力转换器的状态花费大量的人力、物力资源和时间成本。
已经提出了用于基于从风力转换器的采集测量值学习到的知识模型来监测风力转换器的状态的解决方案，其中需要反映风力转换器的已知状态(正常/异常状态)的历史数据来创建知识模型。然而，如果期望监测在新的风场中新装载的风力转换器的状态，或者风场的历史数据由于某些原因而不完整或者丢失，则以上提出的解决方案无法工作。因此，如何以更为有效和方便的方式监测风力转换器的状态成为关注点。
发明内容
本公开内容的示例实施方式提供了用于风力转换器管理的解决方案。
在第一方面中，本公开内容的示例实施方式提供了一种用于风力转换器管理的方法。该方法包括：从一组风力转换器中的相应风力转换器采集第一测量值集合的数据；基于采集的数据来获取针对相应风力转换器的数据分布；以及基于获取的数据分布来确定一组风力转换器中的第一风力转换器的状态。对于传统的解决方案，为了确定风力转换器的现状，历史数据和与历史数据相关联的状态都应当是已知的。然而，利用这些实施方式，可以在没有历史数据的情况下，基于第一风力转换器和其他风力转换器之间的比较来确定第一风力转换器的状态。因此，可以以非常方便和有效的方式监测状态。
在一些实施方式中，确定第一风力转换器的状态包括：响应于确定针对第一风力转换器的数据分布偏离针对一组风力转换器中的其他风力转换器的数据分布，将第一风力转换器标识为异常。由于针对其他风力转换器的数据分布可以反映多数风力转换器的操作，所以如果存在偏离，则可以指示第一风力转换器中的潜在异常状态。因此，可以基于风力转换器的数据分布，以简单和有效的方式监测风力转换器的状态。
在一些实施方式中，该方法还包括：响应于第一风力转换器被标识为异常，从第一测量值集合确定造成偏离的高贡献的候选测量值；以及基于候选测量值来确定第一风力转换器中的异常的原因。利用这些实施方式，一旦在第一风力转换器中检测到异常状态，就可以跟踪原因，并且继而可以实现早期维护，以便保护异常的风力转换器免受进一步的伤害。
在一些实施方式中，该方法还包括：响应于第一风力转换器被标识为异常，从一组风力转换器中移除第一风力转换器，以形成更新的一组风力转换器；以及基于获取的数据分布来确定更新的一组风力转换器中的第二风力转换器的状态。有时，与第一风力转换器相关的显著偏离可能隐藏与另一风力转换器相关的较小偏离。利用这些实施方式，在从一组待监测风力转换器中移除严重异常的风力转换器之后，可以暴露另一潜在风力转换器的偏离。
在一些实施方式中，确定数据分布包括：针对一组风力转换器中的至少一个风力转换器，通过高斯混合模型(GMM)确定数据分布。GMM是聚类领域中的一种成功的算法，并且其可以增加确定数据分布的精度。
在一些实施方式中，确定数据分布包括：针对一组风力转换器中的至少一个风力转换器，通过降维过程基于第一测量值集合的数据来获取降维数据；以及基于降维数据的数据分布来确定数据分布。有时可能采集风力转换器的大量测量值，这造成了采集的高维度，并且转而增加了进一步处理的复杂性。利用这些实施方式，可以将维度数据降低到较低的维度，一方面，可以将计算成本降低到可接受的水平，另一方面，可以突出显著影响数据分布的数据。
在一些实施方式中，该方法还包括：通过根据以下中的任一项将风力转换器的多个测量值分类为集合来确定第一测量值集合：多个测量值在风力转换器中被产生的位置；和/或关于多个测量值之间的关联关系的先验知识。测量值可能数目巨大，并且如果在确定数据分布时考虑所有测量值，可能在数据分布中产生混乱。在这些实施方式中，通过将测量值划分为若干集合，与测量值集合中的每一个集合相关联的数据分布可以清楚地反映风力转换器的状态的一个方面。
在一些实施方式中，该方法还包括：从一组风力转换器中的相应风力转换器采集第二测量值集合的第二数据；基于第二数据来获取针对相应风力转换器的第二数据分布；以及基于第二数据分布来确定第一风力转换器的状态。在这些实施方式中，第一集合和第二集合可以包括从第一风力转换器中的两个组件采集的测量值。此时，可以分别确定两个组件的状态。
在一些实施方式中，该方法还包括：响应于针对一组风力转换器的数据分布彼此一致，将一组风力转换器标识为正常。利用这些实施方式，如果所有风力转换器的数据分布相似，则可以指示所有的风力转换器可能处于良好状态(虽然可能所有风力转换器是异常的，但是可能性非常低)。然而，根据传统的解决方案，应当逐个地监测风力转换器中的每一个风力转换器。
在一些实施方式中，该方法还包括响应于风力转换器被标识为异常：调整该风力转换器的输出功率；和/或调整一组风力转换器之间的输出功率分派。利用这些实施方式，一旦在风力转换器中检测到异常状态，可以实现风力转换器级别的早期维护(诸如降低输出功率)，以便保护异常的风力转换器免受进一步的伤害。另外，一旦在风力转换器中检测到异常状态，可以实现风场级别的早期维护(诸如在风场中的风力转换器之间重新调度输出功率)，以便从风场提供稳定的输出功率。
在第二方面中，本公开内容的示例实施方式提供了一种用于风力转换器管理的装置。该装置包括：采集单元，被配置用于从一组风力转换器中的相应风力转换器采集第一测量值集合的数据；获取单元，被配置用于基于采集的数据来获取针对相应风力转换器的数据分布；以及确定单元，被配置用于基于获取的数据分布来确定一组风力转换器中的第一风力转换器的状态。
在一些实施方式中，确定单元包括：标识单元，被配置用于响应于确定针对第一风力转换器的数据分布偏离针对一组风力转换器中的其他风力转换器的数据分布，将第一风力转换器标识为异常。
在一些实施方式中，该装置还包括：测量值确定单元，被配置用于响应于第一风力转换器被标识为异常，从第一测量值集合确定造成偏离的高贡献的候选测量值；以及原因确定单元，被配置用于基于候选测量值来确定第一风力转换器中的异常的原因。
在一些实施方式中，该装置还包括：移除单元，被配置用于响应于第一风力转换器被标识为异常，从一组风力转换器中移除第一风力转换器，以形成更新的一组风力转换器；以及状态确定单元还被配置用于基于获取的数据分布来确定更新的一组风力转换器中的第二风力转换器的状态。
在一些实施方式中，确定单元包括：分布确定单元，被配置用于针对一组风力转换器中的至少一个风力转换器，通过高斯混合模型确定数据分布。
在一些实施方式中，确定单元包括分布确定单元，分布确定单元被配置用于：针对一组风力转换器中的至少一个风力转换器，通过降维过程，基于第一测量值集合的数据来获取降维数据；以及基于降维数据的数据分布来确定数据分布。
在一些实施方式中，该装置还包括分类单元，分类单元被配置用于根据以下中的任一项将风力转换器的多个测量值分类为集合：多个测量值在风力转换器中产生的位置；和/或关于多个测量值之间的关联关系的先验知识。
在一些实施方式中，采集单元还被配置用于从一组风力转换器中的相应风力转换器采集第二测量值集合的第二数据；获取单元还被配置用于基于采集的第二数据来获取针对相应风力转换器的第二数据分布；以及确定单元还被配置用于基于第二数据分布来确定第一风力转换器的状态。
在一些实施方式中，确定单元包括：标识单元，被配置用于响应于针对一组风力转换器的数据分布彼此一致，将一组风力转换器标识为正常。
在一些实施方式中，该装置还包括调整单元，被配置用于响应于第一风力转换器被标识为异常：调整第一风力转换器的输出功率；和/或调整一组风力转换器之间的输出功率分派。
在第三方面中，本公开内容的示例实施方式提供了一种用于风力转换器管理的系统。该系统包括：耦合至计算机可读存储器单元的计算机处理器，存储器单元包括指令，该指令在由计算机处理器运行时实现用于风力转换器管理的方法。
在第四方面中，本公开内容的示例实施方式提供了一种计算机可读介质，计算机可读介质具有存储在其上的指令，当指令在至少一个处理器上运行时，使得至少一个处理器执行用于风力转换器管理的方法。
在第五方面中，本公开内容的示例实施方式提供了一种物联网(IoT)系统。该系统包括：一组风力转换器；以及用于风力转换器管理的装置。
附图说明
提供本文描述的附图以进一步解释本公开内容并且构成本公开内容的一部分。公开内容的示例实施方式及其解释用于解释本公开内容，而不是不恰当地限制本公开内容。
图1图示了根据本公开内容的实施方式的风力转换器管理的示意图；
图2图示了根据本公开内容的实施方式的用于风力转换器管理的方法的示意流程图；
图3图示了根据本公开内容的实施方式的用于基于针对一组风力转换器的数据分布来标识异常风力转换器的示意图；
图4图示了根据本公开内容的实施方式的用于风力转换器管理的方法的示意流程图；
图5图示了根据本公开内容的实施方式的用于基于高斯混合模型(GMM)算法来标识异常风力转换器的示意图；
图6图示了根据本公开内容的实施方式的用于基于降维算法来标识异常风力转换器的示意图；
图7图示了根据本公开内容的实施方式的用于确定异常风力转换器中的异常的原因的示意图；
图8图示了根据本公开内容的实施方式的用于管理一组风力转换器的方法的示意流程图；
图9图示了根据本公开内容的实施方式的用于风力转换器管理的装置的示意图；以及
图10图示了根据本公开内容的实施方式的用于风力转换器管理的系统的示意图。
在所有附图中，相同或相似的附图标记用于指示相同或相似的元件。
具体实施方式
现在将参考附图中示出的若干示例实施方式来描述本公开内容的原理。虽然附图中图示了本公开内容的示例实施方式，但是应当理解，描述实施方式仅为了促进本领域技术人员更好地理解从而实现本公开内容，而不是以任何方式限制公开内容的范围。
对于没有维护历史记录的设备，已经提出了通过比较从两个设备采集的相对应数据来确定设备的状态，进而确定哪个设备是正常设备的解决方案。在该解决方案中，在单独的轮次中比较从两个设备采集的每个测量值的离散数据。由于离散数据无法反映设备的全景，所以所提出的解决方案的精确度不令人满意。
为了至少部分解决上述和其他潜在问题，根据本公开内容的实施方式公开了一种用于风力转换器管理的新方法。出于描述的目的，将在风场的环境中描述本公开内容的实施方式。风场可以包括多个风机。风机可以包括各种设备，其中用于将风能转换为电能的风力转换器是一种特别重要的设备。因此，风力转换器的状态是风机的健康状况的关键因素。
将参考图1来提供本公开内容的一个实施方式的一般描述。图1图示了根据本公开内容的实施方式的风力转换器管理的示意图100。如图1中所图示，风场中可以存在风力转换器112、114、……和116的组110。在风场的日常操作期间，可以分别从风力转换器112、114、……和116采集第一测量值集合的数据122、124、……和126。另外，基于采集的数据122、124、……和126中的每一个，可以获取针对风力转换器112、114、……和116中的每一个风力转换器的数据分布。
利用这些实施方式，可以在没有历史数据的情况下，基于风力转换器与其他风力转换器之间的比较，来确定第一风力转换器的状态。因此，可以以非常方便和有效的方式来监测状态。
应当理解，图1中的数据分布的图案仅是为了说明。在具体环境中，可以存在若干或几十个测量值，并且由此数据分布可以示出不同的图案。通常，可以相信多数风力转换器的数据分布可以示出风力转换器的正常行为。因此，可以基于数据分布132、134、……和136来确定风力转换器112的状态。
将参考图2提供本公开内容的实施方式的细节，图2图示了根据本公开内容的实施方式的用于风力转换器管理的方法200的示意流程图。在210处，可以从一组风力转换器中的相应风力转换器采集第一测量值集合的数据。此处，第一测量值集合可以包括各种测量值，诸如风力转换器中的各种组件的温度等。测量值可以根据风力转换器的类型(包括品牌和型号)而改变。表1图示了可以包括在第一测量值集合中的与特定类型相关联的多个测量值。
表1风力转换器的示例测量值
Figure BDA0002435440240000081
在本公开内容的该实施方式中，第一测量值集合可以包括表1所图示的测量值的至少一部分。应当理解，表1仅示出了针对一个风力转换器的示例测量值。针对另一类型的另一风力转换器，测量值可以包括更多、更少或不同的测量值。
在220处，可以基于采集的数据获取针对相应风力转换器的数据分布。此处，可以使用各种方法来确定数据分布。在一个示例中，高斯混合模型(GMM)方法可以用于确定数据分布。在另一示例中，可以将采集的数据的维度降低到较低的维度。例如，可以将维度从第一集合中的测量值的数目降低到2。将在以下段落中呈现细节。
在230处，可以基于获取的数据分布来确定一组风力转换器中的第一风力转换器的状态。将参考图3，其图示了根据本公开内容的实施方式的用于基于一组风力转换器的数据分布来标识异常风力转换器的示意图300。
图3图示了数据分布132、134、……和136，其中数据分布132沿垂直方向覆盖相对较大的范围，而数据分布134、……和136沿垂直方向仅覆盖相对较小的范围。如图3中所图示，数据分布134、……和136共享具有小的改变的相似图案，而数据分布132示出了显著的改变。因此，风力转换器112的数据分布132不同于其他风力转换器的数据分布。由于多数风力转换器共享的数据分布通常表示正常的行为，所以基于数据分布132、134、……和136，可以将风力转换器112的状态确定为与其他风力转换器114、……116的状态不同。换言之，可以将风力转换器112标识为异常风力转换器。
通常，位于附近的一组风力转换器将以相似的方式操作，并且由此与相应风力转换器的各种测量值相关的数据分布将示出相似的分布。如果风力转换器的数据分布不同于其他风力转换器的数据分布，则可以合理地认为该风力转换器可能处于异常状态。利用本公开内容的上述实施方式，通过确定风力转换器在所有邻居之间是否以不同的方式运行，可以以有效和方便的方式来确定风力转换器的状态。
在本公开内容的一些实施方式中，可以基于第一风力转换器的数据分布与组中的其他风力转换器的数据分布是否相似，来确定第一风力转换器的状态。具体地，如果确定针对第一风力转换器的数据分布偏离针对组中的其他风力转换器的数据分布，则可以将第一风力转换器标识为异常。参考图3中的示例，由于针对风力转换器112的数据分布132极大地偏离了针对其他风力转换器114、……和116的数据分布134、……和136，所以可以将风力转换器112标识为异常风力转换器。在这些实施方式中，可以基于风力转换器的数据分布的比较而以简单和有效的方式来监测风力转换器的状态。
在本公开内容的一些实施方式中，如果针对组中的所有风力转换器的数据分布彼此一致，则可以将该组风力转换器标识为正常。通常，风力转换器在多数时间正常运行，并且风力转换器中发生异常的概率是非常低的。基于此，在所有风力转换器中都发生异常的概率相当低。因此，如果针对所有风力转换器的数据分布彼此一致，则可以指示所有风力转换器正常工作。利用这些实施方式，如果所有风力转换器的数据分布相似，则可以指示所有风力转换器可能处于良好的状态。然而，根据传统的解决方案，应当逐个地监测风力转换器中的每一个。
基于本公开内容的实施方式，可以监测风场中的风力转换器的状态。之后，监测到的状态可以作为用于管理风力转换器以及风场的进一步操作的基础。例如，基于监测到的状态，可以以更有效的方式提前调度维护活动，可以减少由设备故障造成的潜在损失，并且可以主动地均衡整个风场的寿命。
将参考图4以描述风力转换器管理中可能执行的其他过程。图4图示了根据本公开内容的实施方式的用于管理一组风力转换器中的异常风力转换器的方法400的示意流程图。在410处，如果确定针对第一风力转换器的数据分布偏离针对其他风力转换器的数据分布，可以将第一风力转换器标识为异常。
在420处，可以基于数据分布来确定第一风力转换器中的异常的原因。例如，假设第一测量值集合包括5个测量值，如果从第一风力转换器采集的4个测量值的数据与组中的其他风力转换器的测量值的数据一致，并且来自第一风力转换器的仅1个测量值的数据偏离其他风力转换器的测量值的数据，则可以指示该测量值的偏离可能是异常的原因。
在430处，可以从该组风力转换器中移除第一风力转换器，以形成更新的一组风力转换器。假设初始该组中存在10个风力转换器(具有ID“WC1”、“WC2”、……和“WC10”)，一旦一个风力转换器(例如，“WC1”)被标识为异常，则可以从组中移除“WC1”，以形成包括“WC2”、……和“WC10”的更新的组。在本公开内容的一些实施方式中，可以针对更新的一组风力转换器以回归方式执行实施方式的方法，直到更新组中的所有风力转换器被标识为正常风力转换器。
在本公开内容的一些实施方式中，在移除第一风力转换器之后，可以基于获取的数据分布来确定更新的一组风力转换器中包括的第二风力转换器的状态。由于组中可能具有几十个或甚至更多的风力转换器，所以有时与一个风力转换器相关的显著偏离可能隐藏与另一风力转换器相关的较小偏离。通过重复上述方法，可以找到具有较小偏离的风力转换器。
在这些实施方式中，可以在若干轮次中重复上述方法，以便逐步地标识所有的异常风力转换器。继续上述示例，如果针对“WC1”的数据分布示出最显著的偏离，则可以在第一轮次中从组中移除“WC1”。在第二轮次中，在移除“WC1”之后，如果被“WC1”的数据分布隐藏的“WC3”的数据分布成为最显著的一个，此时，可以将“WC3”标识为异常风力转换器，并且将其从更新组中移除。利用上述实施方式，可以按照异常程度的降序找到所有的异常风力转换器。
在本公开内容的一些实施方式中，针对一组风力转换器中的至少一个风力转换器，可以通过GMM方法来确定数据分布。在统计学上，GMM是用于表示所采集的数据的数据分布的概率模型。将参考图5描述细节，图5图示了根据本公开内容的实施方式的用于基于GMM算法来标识异常风力转换器的示意图500。
为了说明的目的，假设第一集合仅包括两个测量值：表1中的“AIPt100”和“ISUPower”。图5以2D坐标图示了数据分布，其中横轴指示温度(测量值“AIPt100”)，并且纵轴指示功率(测量值“ISUPower”)。此处，两个轴的幅度被归一化到[-1,1]的范围以用于说明。
应当理解，图5仅是简化示例，并且第一集合可以包括更多测量值。例如，如果第一集合包括三个测量值，则相对应的数据分布将以3D坐标图示。为了监测真实风力转换器的状态，通常第一集合中可能具有更多测量值，并且本领域技术人员可以确定具有更高维度的数据分布。
如图5中所图示，框510内的黑点可以指示从“WC2”至“WC10”采集的数据的数据分布，并且框520内的灰点可以指示从“WC1”采集的数据的数据分布。由于与多数风力转换器(10个中的9个)相关的数据分布在框510内，并且与仅一个风力转换器(10个中的1个)相关的数据分布在框520内，所以可以将风力转换器“WC1”标识为异常。
在本公开内容的一些实施方式中，针对一组风力转换器中的至少一个风力转换器，可以将所采集的数据的维度降低到较低的维度。具体地，可以通过降维过程基于第一测量值集合的数据来确定降维的数据，并且继而可以基于降维的数据的数据分布来确定数据分布。利用这些实施方式，可以在降低的维度中实现进一步的计算，并且由此可以减少计算。另外，通过降维过程可以过滤掉不相关的数据，可以以更加精确的方式确定风力转换器的状态，并且可以将计算成本降低到可接受的水平。
图6图示了根据本公开内容的实施方式的用于基于降维算法来标识异常风力转换器的示意图600。在一些实施方式中，可以将数据的维度降低到较低的数目，诸如2。此处，可以将维度降低到2，如图6中的X轴和Y轴所图示。应当理解，在降维之后，X轴和Y轴不具有物理意义。在降维过程中可以采用各种方法，例如，主成分分析(PCA)可以是一种候选过程。在下文中省略了PCA过程的细节，并且本领域技术人员可以参考现有技术文档。
参考图例，不同的形状涉及不同的风力转换器，其中点指示与“WC1”相关联的数据，三角形指示与“WC2”相关联的数据，正方形指示与“WC3”相关联的数据，并且星形指示与“WC4”相关联的数据。为了清楚地图示降维过程之后的数据分布，将网格添加到了坐标中。
图6图示了四个风力转换器“WC1”至“WC4”的数据分布，其中3个风力转换器(“WC2”至“WC4”)的数据分布基本上在框610内，而仅有“WC1”的数据分布在框610之外。此时，由于“WC1”的数据分布偏离其他风力转换器，所以可以将“WC1”标识为异常风力转换器。在图6中，所图示的示例可以称为“网格离群值”方法，其中网格有助于限定由多数风力转换器共享的正常数据分布的离群值。在“网格离群值”方法中，可以将位于离群值之外的风力转换器标识为异常风力转换器。此处，维度降低是可选步骤。如果原始维度很高，并且对离群值检测带来相当大的困难，则推荐降维过程。备选地，可以省略降维过程。
在本公开内容的一些实施方式中，如果第一风力转换器被标识为异常风力转换器，则可以跟踪第一风力转换器中的异常的原因。具体地，可以从第一测量值集合确定对偏离造成较高贡献的候选测量值，并且继而可以基于候选测量值确定第一风力转换器中的异常的原因。利用这些实施方式，可以在风力转换器之中跟踪原因，以使得故障解决工程师可以以更有效的方式检查和修复异常。
图7图示了根据本公开内容的实施方式的用于确定异常风力转换器中的异常的原因的示意图700。在图7的示例中，图示了降维过程之后的数据分布，其中区域710指示正常区域。此处，区域710意味着，如果一个风力转换器的数据分布在区域710之内，则可以将该风力转换器标识为正常风力转换器。根据图7，可以将数据分布在区域710之外的风力转换器(例如，由点720指示的“WC1”)标识为异常风力转换器。
如图7中图示的，区域710与点720之间的距离730指示“WC1”与正常风力转换器的偏离。应当理解，距离730取决于分别沿X轴的距离734和沿Y轴的距离732的组合。另外，沿X轴的距离734和沿Y轴的距离732取决于降维过程之前的原始维度中的距离的组合。此时，可以确定降维过程之前的原始维度中的每一个原始维度对距离730的贡献，以便找到哪个原始维度对距离730提供了最大贡献。
假设第一集合包括3个测量值(ISUCurrent、ISUPower和ISUPPTemp)，由此原始维度是3。在降维过程期间，2个测量值(ISUCurrent和ISUPower)被映射到Y轴，并且1个测量值(ISUPPTemp)被映射到X轴。参考距离734和732，沿X轴的距离734是沿Y轴的距离732的两倍。基于上文，可以确定测量值ISUPPTemp为偏离提供了最大贡献。因此，可以将与测量值ISUPPTemp相关联的设备确定为“WC1”中异常的原因。另外，可以将其中产生测量值ISUPPTemp的组件确定为导致风力转换器的异常的候选组件。
上述段落已经描述了用于基于第一测量值集合来监测一组风力转换器中的一个风力转换器的过程。在本公开内容的一些实施方式中，可能存在几十个或者甚至更多的测量值。通常，如果采集了与较大数目的测量值相关的数据，则数据分布可能示出复杂的图案，并且确定异常风力转换器的性能可能降低。此外，如果所有测量值包括在一个集合中，那么与强偏离相关联的一些测量值可能影响其他弱偏离的测量值，使得一些异常风力转换器可能没有被标识。因此，可以将那些测量值分类为若干集合，并且继而可以针对这些测量值集合中的每一个实现上述方法。利用这些实施方式，可以以更加精确的方式标识异常风力转换器。
在本公开内容的一些实施方式中，可以根据多个测量值在风力转换器中产生的位置来确定测量值集合。通常，风力转换器可以包括彼此连接的多个组件。例如，在一种特定型号的风力转换器中，风力转换器中具有两个机箱(ISU机箱和INU机箱)。此时，可以将从ISU机箱产生的测量值分类为第一集合，并且可以将从INU机箱产生的测量值分类为第二集合。表2和表3图示了风力转换器的示例测量值集合。
表2测量值的示例集合
Figure BDA0002435440240000151
表3测量值的示例集合
测量值名称 描述
PPTemp 转子侧转换器的所测量的IGBT温度的最大值
RotorIU U相的所测量的转子电流
RotorIY 变换为xy坐标的U相和W相的所测量的转子电流
RotorPower 转子(转子侧转换器输出)功率
SwitchingFreq 由DTC调制产生的切换频率*
在本公开内容的一些实施方式中，可以根据关于多个测量值之间的关联关系的先验知识来确定测量值集合。有时测量值之间的关联关系是已知的。基于关于已知关联关系的先验知识，可以将测量值分类为如表4所图示的新的集合。如表4中所图示，以下三个测量值PhaseUTempDif、PhaseVTempDif和PhaseWTempDif相关于温度和平均值的三个相，因此，它们被分类到相同的测量值集合中。
表4示例测量值集合
测量值名称 描述
PhaseUTempDif 最大U相温度与其余功率模块的平均值之间的差异
PhaseVTempDif 最大V相温度与其余功率模块的平均值之间的差异
PhaseWTempDif 最大W相温度与其余功率模块的平均值之间的差异
应当理解，上述段落已经描述了基于具有特定类型的风力转换器的测量值将测量值分类为仅作为示例的多个集合的过程。对于具有不同类型的另一风力转换器，测量值可能不同于上述示例，并且本领域技术人员可以根据以上分类过程将这些测量值分类为不同的集合。
在本公开内容的一些实施方式中，可以基于如表2、表3和表4中所图示的测量值集合中的任一集合实现用于监测风力转换器的上述方法。具体地，可以从一组风力转换器中的相应风力转换器采集第二测量值集合(诸如表2中所图示的集合)的第二数据。继而，可以基于第二数据来获取针对相应风力转换器的第二数据分布。接下来，可以基于第二数据分布来确定第一风力转换器的状态。利用本公开内容的这些实施方式，与风力转换器中的所有测量值相关的数据可以用于确定该风力转换器中是否存在异常。
在本公开内容的一些实施方式中，可以对异常的风力转换器实现进一步的管理。例如，可以调整异常的风力转换器的输出功率，和/或可以调整一组风力转换器之间的输出功率分派。
此处，可以将基于以上描述生成的监测结果发送至异常的风力转换器所属于的风机的控制中心，以便由此调整输出功率。如果异常状态被评估为非常严重，则可以将相对应的风机的输出功率设置为低于原始值的值，以便减少风力转换器的工作负荷。在另一示例中，还可以将监测结果发送至服务中心，以通知故障解决工程师调度维护和修理活动。如果多个风力转换器就相似的异常原因被标识为异常，那么可以将这些风力转换器一起修理，以便减少维护成本。在又一示例中，可以将监测结果发送至风场控制中心，以指导风机之间的功率分派。此处，可以为异常的风力转换器分配较低的输出功率，并且可以为正常的风力转换器分配较高的输出功率，以使得风场的总体输出功率可以保持不变。
前述段落已经描述了用于基于与一个或多个测量值集合相关的数据来监测风力转换器的方法。在下文中，将参考图8来描述如何监测风场中的一组风力转换器。图8图示了根据本公开内容的实施方式的用于管理一组风力转换器的方法800的示意流程图。在该实施方式中，一组风力转换器可以包括“WC1”、“WC2”、……和“WC10”。在810处，可以将多个测量值分类为多个测量值集合。例如，可以将多个测量值分类为分别如表2和表3所图示的两个测量值集合。
在820处，可以选择一个测量值集合(诸如表2中所图示的集合)作为用于监测的基础。在830处，可以基于所选择的测量值集合来监测风力转换器“WC1”、“WC2”、……和“WC10”的状态。在840处，如果“WC1”被标识为异常风力转换器，则可以根据每个测量值对偏离的贡献来确定原因。继而，可以从组中移除异常的“WC1”，以形成包括“WC2”、……和“WC10”的更新的组。之后，过程可以返回框830，以检测更新组中的另一异常风力转换器。虽然图8中未图示，如果更新的组中所有剩余的风力转换器都是正常的，则该过程可以返回至框820以选择另一测量值集合作为用于进一步监测的基础。
在本公开内容的实施方式中，可以基于不同的测量值集合在若干轮次中重复监测过程。有时，可能的是，不同的轮次可以提供不同的结果。例如，基于第一测量值集合的监测可能指示“WC6”在ISU机箱中的IGBT上具有一些问题，而基于第二测量值集合的监测可能表明“WC1”在INU机箱中的IGBT有缺陷。虽然结果看似不一致，但是实际上是正确的，因为两个测量值集合关注于风力转换器的不同方面，并且由此两个风力转换器“WC6”和“WC1”可能分别在ISU机箱和INU机箱中具有缺陷。为了提供一组风力转换器的清楚状态，可以基于或(OR)逻辑来提供表决过程，以便组合基于所有测量值集合的所有监测结果，使得可以标识所有的潜在的异常风力转换器。
利用本公开内容的实施方式，可以在没有风场的历史数据的记录的情况下，基于实时采集的数据来监测风场中的风力转换器的状态。另外，基于监测到的状态，能够以更有效的方式来预先调度维护活动，可以减少由设备故障而导致的潜在损失，并且可以主动地均衡整个风场的寿命。虽然前述段落已经描述了用于风力转换器管理的方法的细节，但是本公开内容的实施方式可以通过装置、系统和计算机可读介质来实现。
在本公开内容的一些实施方式中，提供了用于风力转换器管理的装置。图9图示了根据本公开内容的实施方式的用于风力转换器管理的装置900的示意图。如图9中所图示，装置900可以包括：采集单元910，被配置用于从一组风力转换器中的相应风力转换器采集第一测量值集合的数据；获取单元920，被配置用于基于采集的数据来获取针对相应风力转换器的数据分布；以及确定单元930，被配置用于基于所获取的数据分布来确定一组风力转换器中的第一风力转换器的状态。此处，装置900可以实现如前述段落中描述的用于风力转换器管理的方法，并且在下文中将省略细节。
在本公开内容的一些实施方式中，提供了用于风力转换器管理的系统。图10图示了根据本公开内容的实施方式的用于风力转换器管理的系统1000的示意图。如图10所图示，系统1000可以包括耦合至计算机可读存储器单元1020的计算机处理器1010，并且存储器单元1020包括指令1022。在由计算机处理器1010运行时，指令1022可以实现如前述段落中描述的用于风力转换器管理的方法，并且在下文中将省略细节。
在本公开内容的一些实施方式中，提供了用于风力转换器管理的计算机可读介质。计算机可读介质具有存储在其上的指令，并且当指令在至少一个处理器上运行时，可以使得至少一个处理器执行如前述段落中描述的用于风力转换器管理的方法，并且在下文中将省略细节。
在本公开内容的一些实施方式中，提供了用于风力转换器管理的物联网(IoT)系统。IoT可以包括一组风力转换器以及如前面段落中描述的用于风力转换器管理的装置，并且在下文中将省略细节。
一般地，本公开内容的各种实施方式可以在硬件或专用电路、软件、逻辑或其任何组合中实现。一些方面可以在硬件中实现，而其他方面可以在固件或软件中实现，固件或软件可以由控制器、微处理器或其他计算设备运行。虽然本公开内容的实施方式的各个方面被图示和描述为框图、流程图，或者使用一些其他图形表示来图示和描述，但是将可以理解的是，作为非限制性示例，本文描述的框、装置、系统、技术或方法可以在硬件、软件、固件、专用电路或逻辑、通用硬件或控制器或者其他计算设备，或者其某些组合中实现。
本公开内容还提供了有形地存储在非暂时性计算机可读存储介质上的至少一个计算机程序产品。计算机程序产品包括计算机可执行指令(诸如包括在程序模块中的那些)，该指令在目标真实或虚拟处理器上的设备中运行以实现上文参考图3描述的过程或方法。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、库、对象、类、组件、数据结构等。在各种实施方式中所期望的是，程序模块的功能性可以在程序模块之间组合或分离。用于程序模块的机器可执行指令可以在本地或分布式设备内运行。在分布式设备中，程序模块可以位于本地和远程存储介质二者中。
用于实现本公开内容的方法的程序代码可以以一种或多种编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，以使得程序代码在由处理器或控制器运行时，使得流程图和/或框图中指定的功能/操作得以实现。程序代码可以整体在机器上运行，部分在机器上运行，作为独立软件包运行，部分在机器上并且部分在远程机器上运行，或者整体在远程机器或服务器上运行。
以上程序代码可以体现在机器可读介质上，该机器可读介质可以是可以包含或存储供指令运行系统、装置或设备使用或与其结合使用的程序的任何有形介质。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读存储介质。机器可读介质可以包括但不限于电子、磁性、光学、电磁、红外或半导体系统、装置或设备，或前述的任何适当组合。机器可读存储介质的更具体示例将包括具有一条或多条线路的电连接、便携式计算机软盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或闪速存储器)、光纤、便携式光盘只读存储器(CD-ROM)、光学存储设备、磁存储设备或前述的任何适当组合。
另外，虽然以特定顺序描绘了操作，但是不应将其理解为要求以所示出的特定顺序或以连续的顺序执行此类操作，或者执行所有图示的操作以实现期望的结果。在某些情况下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然以上讨论中包含若干具体实现细节，但是这些不应被解释为对本公开内容的范围的限制，而应被解释为对特定实施方式而言特定的特征的描述。在单独的实施方式的上下文中描述的某些特征也可以在单个实施方式中组合实现。另一方面，在单个实施方式的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何适当的子组合在多个实施方式中实现。
虽然已经用特定于结构特征和/或方法动作的语言描述了主题，但是应当理解，所附权利要求书中定义的主题不必限于上述具体特征或动作。相反，上述具体特征和动作被公开作为实现权利要求的示例形式。

Claims (23)

1.一种用于风力转换器管理的方法，包括：
从一组风力转换器中的相应风力转换器采集第一测量值集合的数据；
基于采集的所述数据来获取针对所述相应风力转换器的数据分布；以及
基于获取的所述数据分布来确定所述一组风力转换器中的第一风力转换器的状态。
2.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述第一风力转换器的状态包括：
响应于确定针对所述第一风力转换器的数据分布偏离针对所述一组风力转换器中的其他风力转换器的数据分布，将所述第一风力转换器标识为异常。
3.根据权利要求2所述的方法，还包括：
响应于所述第一风力转换器被标识为异常，
从所述第一测量值集合确定造成所述偏离的高贡献的候选测量值；以及
基于所述候选测量值来确定所述第一风力转换器中的异常的原因。
4.根据权利要求2所述的方法，还包括：
响应于所述第一风力转换器被标识为异常，从所述一组风力转换器中移除所述第一风力转换器，以形成更新的一组风力转换器；以及
基于获取的所述数据分布来确定所述更新的一组风力转换器中的第二风力转换器的状态。
5.根据权利要求1所述的方法，其中确定数据分布包括：
针对所述一组风力转换器中的至少一个风力转换器，通过高斯混合模型确定所述数据分布。
6.根据权利要求1所述的方法，其中确定数据分布包括：
针对所述一组风力转换器中的至少一个风力转换器，
通过降维过程，基于所述第一测量值集合的所述数据来获取降维数据；以及
基于所述降维数据的数据分布来确定所述数据分布。
7.根据权利要求1所述的方法，还包括通过根据以下中的任一项将所述风力转换器的多个测量值分类为集合来确定所述第一测量值集合：
所述多个测量值在所述风力转换器中被产生的位置；和/或
关于所述多个测量值之间的关联关系的先验知识。
8.根据权利要求7所述的方法，还包括：
从一组风力转换器中的相应风力转换器采集第二测量值集合的第二数据；
基于所述第二数据来获取针对所述相应风力转换器的第二数据分布；以及
基于所述第二数据分布来确定所述第一风力转换器的所述状态。
9.根据权利要求1所述的方法，还包括：
响应于针对所述一组风力转换器的数据分布彼此一致，将所述一组风力转换器标识为正常。
10.根据权利要求2所述的方法，还包括以下中的任一项：
响应于所述第一风力转换器被标识为异常，
调整所述第一风力转换器的输出功率；和/或
调整所述一组风力转换器之间的输出功率分派。
11.一种用于风力转换器管理的装置，包括：
采集单元，被配置用于从一组风力转换器中的相应风力转换器采集第一测量值集合的数据；
获取单元，被配置用于基于采集的所述数据来获取针对所述相应风力转换器的数据分布；以及
确定单元，被配置用于基于获取的所述数据分布来确定所述一组风力转换器中的第一风力转换器的状态。
12.根据权利要求11所述的装置，其中所述确定单元包括：
标识单元，被配置用于响应于确定针对所述第一风力转换器的数据分布偏离针对所述一组风力转换器中的其他风力转换器的数据分布，将所述第一风力转换器标识为异常。
13.根据权利要求12所述的装置，还包括：
测量值确定单元，被配置用于响应于所述第一风力转换器被标识为异常，从所述第一测量值集合确定造成所述偏离的高贡献的候选测量值；以及
原因确定单元，被配置用于基于所述候选测量值来确定所述第一风力转换器中的异常的原因。
14.根据权利要求12所述的装置，还包括：
移除单元，被配置用于响应于所述第一风力转换器被标识为异常，从所述一组风力转换器中移除所述第一风力转换器，以形成更新的一组风力转换器；以及
所述状态确定单元还被配置用于基于获取的所述数据分布来确定所述更新的一组风力转换器中的第二风力转换器的状态。
15.根据权利要求11所述的装置，其中所述确定单元包括：
分布确定单元，被配置用于针对所述一组风力转换器中的至少一个风力转换器，通过高斯混合模型确定所述数据分布。
16.根据权利要求11所述的装置，其中所述确定单元包括分布确定单元，所述分布确定单元被配置用于：
针对所述一组风力转换器中的至少一个风力转换器，
通过降维过程，基于所述第一测量值集合的所述数据来获取降维数据；以及
基于所述降维数据的数据分布来确定所述数据分布。
17.根据权利要求11所述的装置，还包括分类单元，所述分类单元被配置用于根据以下中的任一项将所述风力转换器的多个测量值分类为集合：
所述多个测量值在所述风力转换器中被产生的位置；和/或
关于所述多个测量值之间的关联关系的先验知识。
18.根据权利要求17所述的装置，其中：
所述采集单元还被配置用于从一组风力转换器中的相应风力转换器采集第二测量值集合的第二数据；
所述获取单元还被配置用于基于采集的所述第二数据来获取针对所述相应风力转换器的第二数据分布；以及
所述确定单元还被配置用于基于所述第二数据分布来确定所述第一风力转换器的所述状态。
19.根据权利要求11所述的装置，其中所述确定单元包括：
标识单元，被配置用于响应于针对所述一组风力转换器的数据分布彼此一致，将所述一组风力转换器标识为正常。
20.根据权利要求12所述的装置，还包括调整单元，被配置用于响应于所述第一风力转换器被标识为异常，
调整所述第一风力转换器的输出功率；和/或
调整所述一组风力转换器之间的输出功率分派。
21.一种用于风力转换器管理的系统，包括：耦合至计算机可读存储器单元的计算机处理器，所述存储器单元包括指令，所述指令在由所述计算机处理器运行时，实现根据权利要求1至10中的任一项所述的方法。
22.一种计算机可读介质，所述计算机可读介质具有存储在其上的指令，当所述指令在至少一个处理器上运行时，使得所述至少一个处理器执行根据权利要求1至10中的任一项所述的方法。
23.一种物联网(IoT)系统，包括：
一组风力转换器；以及
根据权利要求11-20中的任一项所述的用于风力转换器管理的装置。
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