CN112598210A - 一种风电机组发电机性能评估及预警方法 - Google Patents
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Abstract
一种风电机组发电机性能评估及预警方法，包括以下步骤：选择一台发电机A作为参考发电机，确定参数基准；确定标准工况即有效数据范围；排除不同风机、不同时间段内舱内温度对绕组的影响，得到有功功率与绕组温升的变化曲线；将绕组温度上升阶段到平衡状态区间段进行分割，计算标准工况下每段时间内绕组温升的梯度变化；通过对比待评估发电机B与参考基准来评估该发电机的性能状态，通过对比待评估发电机B不同时间段内的温升梯度，评估该发电机的性能变化趋势。本发明克服了现有技术的不足，通过自动化程序计算绕组温升过程的梯度并与参考风机进行对比，来反映发电机的性能状况或者在某段时间内同该发电机的性能状况变化趋势。
Description
技术领域
本发明涉及风电机组性能技术领域，具体涉及一种风电机组发电机性能评估及预警方法。
背景技术
发电机作为风电机组的主要零部件，其性能直接影响到风电机组的发电量，进而影响到风电业主的生产效益。由于风机一般处于较为恶劣的环境中，加上老旧机组设计方面存在一定不合理性，以及运维不到位等因素影响，发电机性能难免会逐渐变差，甚至会产生故障（温度过高、转子损坏等），如果发电机长期处于高温状态，对发电机、散热系统等都存在较大程度伤害，严重时不得不进行下架处理，对发电量造成巨大损失。因此如何对发电机性能进行有效评估并进行预警对于发电机运维至关重要。
现有的评估及预警方法包括：阈值法（通过设定温度运行上限对过温进行预警）、平均值中位数统计对比法（通过统计一段时间内运行温度的平均值或者中位数与全场风机数据进行对比）、智能算法预测（通过历史数据及智能算法，对目标参数进行预测，然后进行残差分析）。
阈值法使用简单，但只能简单设置上下限，不能进行动态调整，阈值的设置也依赖于人员的经验，缺乏数据理论支撑。平均值、中位数对比法能够动态掌握发电机历史运行状态，但结果单一，不能精确对发电机性能进行评估，而且受不同工况的影响较大，容易产生误判，甚至会出现延迟报警问题；智能算法能很好的对目标参数进行预测，但研究对象仍然是绝对数值（例如发电机绝对温度，轴承绝对温度），容易受到环境工况影响，而且对于变化趋势不能有效进行预判。
无论是阈值法还是智能算法，只能暂时解决故障问题，而对于发电机运行状态并不了解。如果不能有效对发电机性能进行有效评估，就不能了解发电机的运行状况及趋势，也就无法准确对发电机进行预警，从而也就不能做到预防性维护、预防性更换。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了一种风电机组发电机性能评估及预警方法，克服了现有技术的不足，设计合理，通过自动化程序计算绕组温升过程的梯度并与参考风机进行对比，来反映发电机的性能状况或者在某段时间内同该发电机的性能状况变化趋势。
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：
一种风电机组发电机性能评估及预警方法，包括以下步骤：
步骤1：选择一台发电机A作为参考发电机，确定参数基准；
步骤2：确定标准工况即有效数据范围，在此工况下，发电机温度会持续升高然后达到稳定状态；
步骤3：排除不同风机、不同时间段内舱内温度对绕组的影响，得到有功功率与绕组温升的变化曲线；
步骤4：将绕组温度上升阶段到平衡状态区间段进行分割，计算标准工况下每段时间内绕组温升的梯度变化；
步骤5：通过对比待评估发电机B与参考基准来评估该发电机的性能状态，通过对比待评估发电机B不同时间段内的温升梯度，评估该发电机的性能变化趋势。
优选地，所述步骤2中的有效数据范围包括有功功率范围、舱内温度范围、连续满发时长、连续停机时长。
优选地，所述步骤4将绕组温度上升阶段到平衡状态区间段进行分割，计算标准工况下每段时间内绕组温升的梯度变化；具体包括以下步骤：
步骤41：从数据库中导入发电机在T时间段内的SCADA数据，具体选取SCADA数据中与发电机温度相关的数据；
步骤42：对SCADA数据中不正常数据进行剔除，然后统一对数据进行格式转换；
步骤43：按照标准工况对所选数据进行筛选，得到多段发电机在标准工况下的运行数据，每段数据单独进行保存；
步骤44：遍历所有数据段，对每段数据按时间间隔对满发阶段进行分割，分别计算每段时间间隔内发电机绕组温升梯度；
步骤45：遍历完成，输出并保存发电机绕组温升梯度参数。
优选地，所述步骤41中选取SCADA数据中与发电机温度相关的数据包括时间，发电机绕组温度，舱内温度，环境温度、风速，有功功率。
本发明提供了一种风电机组发电机性能评估及预警方法。具备以下有益效果：通过选定参考基准、设定标准工况、分段计算温升梯度，建立发电机标准模型，待评估发电机数据与标准模型数据对比可以评估该发电机的健康状况，待评估发电机与自身历史数据对比可以评估该发电机的性能变化趋势，从而对该发电机进行预警。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
图1 本发明的方法流程图；
图2 本发明中步骤4的数据处理流程图；
图3 本发明中参考风机A绕组温度梯度曲线图；
图4 本发明中待评估发电机B绕组温度梯度曲线图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述。
如图1-2所示，一种风电机组发电机性能评估及预警方法，包括以下步骤：
步骤1：选择一台发电机A作为参考发电机，确定参数基准；
在本步骤中所选择的参数基准包括但不限于新发电机A的运行参数，发电机A运行状况良好无发电机相关故障时的参数，发电机出厂时的理论参数或实验参数；
步骤2：确定标准工况即有效数据范围，在此工况下，发电机温度会持续升高然后达到稳定状态；在本步骤中，有效数据范围包括有功功率范围、舱内温度范围、连续满发时长、连续停机时长；
步骤3：排除不同风机、不同时间段内舱内温度对绕组的影响，得到有功功率与绕组温升的变化曲线；
步骤4：将绕组温度上升阶段到平衡状态区间段进行分割，计算标准工况下每段时间内绕组温升的梯度变化；
步骤5：通过对比待评估发电机B与参考基准来评估该发电机的性能状态，通过对比待评估发电机B不同时间段内的温升梯度，评估该发电机的性能变化趋势。
如图2所示，所述步骤4将绕组温度上升阶段到平衡状态区间段进行分割，计算标准工况下每段时间内绕组温升的梯度变化；具体包括以下步骤：
步骤41：从数据库中导入发电机在T时间段内的SCADA数据，具体选取SCADA数据中与发电机温度相关的数据；在本步骤中，T至少为30天，且数据时间间隔为1分钟或者30秒；其中选取SCADA数据中与发电机温度相关的数据包括时间，发电机绕组温度，舱内温度，环境温度、风速，有功功率等；
步骤42：对SCADA数据中不正常数据进行剔除，然后统一对数据进行格式转换；在本步骤中，不正常数据包括空值、乱码、异常值、重复行等；
步骤43：按照标准工况（有功功率范围、舱内温度范围、满发时长、停机时长）对所选数据进行筛选，得到多段发电机在标准工况下的运行数据，每段数据单独进行保存；
步骤44：遍历所有数据段，对每段数据按时间间隔对满发阶段进行分割，分别计算每段时间间隔内发电机绕组温升梯度；
步骤45：遍历完成，输出并保存发电机绕组温升梯度参数。
本申请通过选定参考基准、设定标准工况、分段计算温升梯度，建立发电机标准模型，待评估发电机数据与标准模型数据对比可以评估该发电机的健康状况，待评估发电机与自身历史数据对比可以评估该发电机的性能变化趋势，从而对该发电机进行预警。
通过收集发电机历史SCADA数据，利用自动化程序对数据处理，计算绕组温升过程（标准工况下）的梯度并与参考风机进行对比，有效提高了工作效率，可以实时对发电机性能状况及性能变化趋势的评估及预警。
如图3所示为参考风机A绕组温度梯度曲线图，图中K1为1℃/min，K2为0.43℃/min；如图4所示为待评估发电机B绕组温度梯度曲线图，其中k1为1.5℃/min，k2为0.75℃/min；
通过与参考风机A对比，待评估发电机B绕组温度上升阶段梯度大于参考风机，则发出报警信息；发电机绕组温度上升快，检查发电机散热系统性能以及发电机本体，对于发电机散热性能劣化趋势的判断同理，使用同一风机在不同时间段内的绕组温升梯度做对比，绕组温度梯度越大，说明发电机存在问题的可能性越大。
以上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精神和范围。
Claims (4)
1.一种风电机组发电机性能评估及预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：选择一台发电机A作为参考发电机，确定参数基准；
步骤2：确定标准工况即有效数据范围，在此工况下，发电机温度会持续升高然后达到稳定状态；
步骤3：排除不同风机、不同时间段内舱内温度对绕组的影响，得到有功功率与绕组温升的变化曲线；
步骤4：将绕组温度上升阶段到平衡状态区间段进行分割，计算标准工况下每段时间内绕组温升的梯度变化；
步骤5：通过对比待评估发电机B与参考基准来评估该发电机的性能状态，通过对比待评估发电机B不同时间段内的温升梯度，评估该发电机的性能变化趋势。
2.根据权利要求1所述的一种风电机组发电机性能评估及预警方法，其特征在于：所述步骤2中的有效数据范围包括有功功率范围、舱内温度范围、连续满发时长、连续停机时长。
3.根据权利要求1所述的一种风电机组发电机性能评估及预警方法，其特征在于：所述步骤4将绕组温度上升阶段到平衡状态区间段进行分割，计算标准工况下每段时间内绕组温升的梯度变化；具体包括以下步骤：
步骤41：从数据库中导入发电机在T时间段内的SCADA数据，具体选取SCADA数据中与发电机温度相关的数据；
步骤42：对SCADA数据中不正常数据进行剔除，然后统一对数据进行格式转换；
步骤43：按照标准工况对所选数据进行筛选，得到多段发电机在标准工况下的运行数据，每段数据单独进行保存；
步骤44：遍历所有数据段，对每段数据按时间间隔对满发阶段进行分割，分别计算每段时间间隔内发电机绕组温升梯度；
步骤45：遍历完成，输出并保存发电机绕组温升梯度参数。
4.根据权利要求1所述的一种风电机组发电机性能评估及预警方法，其特征在于：所述步骤41中选取SCADA数据中与发电机温度相关的数据包括时间，发电机绕组温度，舱内温度，环境温度、风速，有功功率。
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