CN112682266A - 优化低风速时段期间风力涡轮健康检查计划的系统和方法 - Google Patents

Abstract

一种用于改进风力涡轮的功率产量的方法，包括由具有一个或多个处理器的控制器获得风力涡轮的风预测数据。该方法还包括至少部分地基于风预测数据，由控制器计划关于风力涡轮的一个或多个构件的一项或多项健康检查。此外，该方法包括基于计划，经由控制器实施一项或多项健康检查，使得该一项或多项健康检查在具有低于预定阈值的风速的时间段期间实施。

Description

优化低风速时段期间风力涡轮健康检查计划的系统和方法

技术领域

本公开内容大体上涉及风力涡轮，且更特别地涉及用于优化技术待机测试/健康检查的计划使得测试发生在低风速时段期间以便最大限度地减小能量损失的系统和方法。

背景技术

风力被认为是目前可用的最清洁、最环境友好的能源中的一种，且风力涡轮在该方面获得了增加的关注。现代的风力涡轮典型地包括塔架、发电机、齿轮箱、机舱，以及一个或多个转子叶片。转子叶片使用已知的翼型(airfoil)原理来获取风的动能。例如，转子叶片典型地具有翼型的截面轮廓，使得在操作期间，空气在叶片上流动，以在侧部之间产生压差。因此，从压力侧朝吸入侧引导的升力作用于叶片上。升力在主转子轴上生成转矩，该主转子轴啮合至发电机来用于产生电力。另外，多个风力涡轮可布置在预定地理位置，且电连接在一起来形成风场。

在操作期间，风冲击风力涡轮的转子叶片，且叶片将风能变换成旋转地驱动低速轴的机械转矩。低速轴配置成驱动齿轮箱，齿轮箱随后提高低速轴的低旋转速度来在增大的旋转速度下驱动高速轴。高速轴大体上可旋转地联接到发电机，以便可旋转地驱动发电机转子。因而，旋转磁场可由发电机转子感生，且电压可在发电机定子内感生，该发电机定子磁性地联接到发电机转子。在某些配置中，相关联的电功率可传输到涡轮变压器，该涡轮变压器典型地经由网断路器连接到功率网。因此，涡轮变压器提高电功率的电压幅值，使得变换的电功率可进一步传输到功率网。

在许多风力涡轮中，发电机转子电性地联接到双向功率转换器，功率转换器包括经由调节的DC链路连结到线路侧转换器的转子侧转换器。更特别地，一些风力涡轮，诸如风驱动的双馈感应发电机(DFIG)系统或全功率转换系统，可包括具有AC-DC-AC拓扑的功率转换器。

当前的风力涡轮维护策略包括在特定时间段期间执行的各种技术待机测试或健康检查(例如，如国际电工委员会(IEC)推荐的)，以便保证风力涡轮的安全操作。例如，对于某些风力涡轮，周期性地和/或有状况地进行技术待机(TS)测试/检查，以通过停止风力涡轮来检查风力涡轮子系统的健康状况。因而，每个测试都计划在自上次执行测试成功的时间起经过特定时间段后运行。

虽然每个测试的持续时间可在约8与45分钟之间变化，一年中由于每个测试所造成的累积停机时间可相当大。因此，此类测试影响风力涡轮对于客户的可用性。另外，因为这些测试随时间进行，由于该测试在较高的风速状况期间进行，有大的可能性存在较高的年度能量产量(AEP)损失。除了负面地影响AEP外，当前用于计划测试的过程还增加跟踪每个风力涡轮每次测试所经过的时间，并然后重新计划测试。

鉴于前述内容，优化健康检查计划使得检查发生在可能的最低风时段期间以便最大限度地减小AEP损失将是有利的。

发明内容

本发明的方面和优点将在以下描述中部分地阐述，或可从描述中清楚，或可通过实施本发明来获悉。

在一方面，本公开内容涉及一种用于改进风力涡轮的功率产量的方法。该方法包括由具有一个或多个处理器的控制器获得风力涡轮的风预测数据。该方法还包括至少部分地基于风预测数据，由控制器计划关于风力涡轮的一个或多个构件的一项或多项健康检查。此外，该方法包括基于计划，经由控制器实施一项或多项健康检查，使得该一项或多项健康检查在具有低于预定阈值的风速的时间段期间实施。

在实施例中，风预测数据可包括例如在线或基于时间序列的统计风预测数据。另外，风预测数据可包括风速和/或风向。

在另一实施例中，该方法可包括基于风预测数据以及先前的测试数据和/或基于定期预定风阈值的历史现场数据分析来计划一项或多项健康检查。在另外的实施例中，该方法可包括自动计划一项或多项健康检查。

在额外的实施例中，该方法可包括基于与风力涡轮的风预测数据不同的风数据上的改变来调整计划。

在若干实施例中，风力涡轮可为具有多个风力涡轮的风场的部分。在此类实施例中，该方法可包括基于风场的最大功率输出或风场中每个风力涡轮所允许的最大功率损失中的至少一者以及风预测数据来计划健康检查。

在其它实施例中，该方法还可包括基于风预测或先前的测试数据中的至少一者，对风场中的多个风力涡轮的健康检查进行优先级排序。

在特定实施例中，该方法可包括在提前至多五天或任何其它合适的时间范围内确定风力涡轮的风预测数据。在额外的实施例中，该方法可包括跟踪健康检查以及监测健康检查之间经过的时间。

在若干实施例中，获得风力涡轮的风预测数据可包括用实际测量的风数据来校准风数据的估计模式。

在另一方面，本公开内容涉及一种用于改进具有多个风力涡轮的风场的功率产量的系统。该系统包括场级控制器，其配置成执行多个操作，包括但不限于从多个风力涡轮获得多个风况，至少部分地基于一个或多个风况确定对关于多个风力涡轮的一个或多个构件的一项或多项健康检查的计划，并将计划发送到多个风力涡轮的涡轮控制器。该系统还包括通信地联接到场级控制器的多个涡轮级控制器。多个涡轮级控制器中的每个还配置成执行多个操作，包括但不限于基于计划来实施健康检查，使得健康检查在其中功率输出低于预定阈值的时间段期间实施。

在又一方面，本公开内容涉及一种用于改进风力涡轮的功率产量的方法。该方法包括由具有一个或多个处理器和一个或多个存储器装置的控制器获得风力涡轮处的一个或多个风况。该方法还包括至少部分地基于一个或多个风况，由控制器计划关于风力涡轮的一个或多个构件的一项或多项健康检查。此外，该方法包括经由控制器基于计划来实施健康检查，使得健康检查在其中功率输出低于预定阈值的时间段期间实施。

应理解的是，可对本公开内容的这些示例性实施例进行变型和修改。

技术方案1. 一种用于改进风力涡轮的功率产量的方法，所述方法包括：

由具有一个或多个处理器的控制器获得所述风力涡轮的风预测数据；

至少部分地基于所述风预测数据，由所述控制器计划关于所述风力涡轮的一个或多个构件的一项或多项健康检查；以及

基于所述计划，经由所述控制器实施所述一项或多项健康检查，使得所述一项或多项健康检查在具有低于预定阈值的风速的时间段期间实施。

技术方案2. 根据技术方案1所述的方法，其中所述风预测数据包括在线或基于时间序列的统计风预测数据，所述风预测数据包括风速或风向中的至少一个。

技术方案3. 根据技术方案1所述的方法，其中所述方法还包括基于先前的测试数据和基于定期预定风阈值的历史现场数据分析中的至少一者以及所述风预测数据来计划所述一项或多项健康检查。

技术方案4. 根据技术方案1所述的方法，其中所述方法还包括自动计划所述一项或多项健康检查。

技术方案5. 根据技术方案1所述的方法，其中所述方法还包括基于与所述风力涡轮的风预测数据不同的风数据上的改变和/或技术人员可用性来调整所述计划。

技术方案6. 根据技术方案1所述的方法，其中所述风力涡轮是包括多个风力涡轮的风场的部分。

技术方案7. 根据技术方案6所述的方法，其中所述方法还包括基于所述风场的最大功率输出或所述风场中每个风力涡轮所允许的最大功率损失中的至少一者以及所述风预测数据来计划所述一项或多项健康检查。

技术方案8. 根据技术方案6所述的方法，其中所述方法还包括基于所述风预测数据或先前的测试数据中的至少一者来对关于所述风场中的所述多个风力涡轮的所述一项或多项健康检查进行优先级排序。

技术方案9. 根据技术方案1所述的方法，其中所述方法还包括在提前至多五天内确定所述风力涡轮的风预测数据。

技术方案10. 根据技术方案1所述的方法，其中所述方法还包括跟踪所述一项或多项健康检查以及监测健康检查之间经过的时间。

技术方案11. 根据技术方案1所述的方法，其中获得所述风力涡轮的风预测数据还包括用实际测量的风数据来校准风数据的估计模式。

技术方案12. 一种用于改进具有多个风力涡轮的风场的功率产量的系统，所述系统包括：

场级控制器，所述场级控制器配置成执行多个操作，所述多个操作包括：

从所述多个风力涡轮中获得多个风况；

至少部分地基于一个或多个风况，确定对关于所述多个风力涡轮的一个或多个构件的一项或多项健康检查的计划；以及

将所述计划发送到所述多个风力涡轮的涡轮控制器；以及

多个涡轮级控制器，所述多个涡轮级控制器通信地联接到所述场级控制器，所述多个涡轮级控制器中的每个配置成执行多个操作，所述多个操作包括：

基于所述计划来实施所述一项或多项健康检查，使得所述一项或多项健康检查在其中功率输出低于预定阈值的时间段期间实施。

技术方案13. 根据技术方案12所述的系统，其中所述一个或多个风况包括实际风速、实际风向、预测风速、预测风向和/或其组合中的至少一者。

技术方案14. 根据技术方案12所述的系统，其中所述场级控制器的多个操作还包括自动计划所述一项或多项健康检查。

技术方案15. 根据技术方案12所述的系统，其中所述系统还包括基于与所述风力涡轮的风预测数据不同的风数据上的改变来调整所述计划。

技术方案16. 根据技术方案12所述的系统，其中所述场级控制器的多个操作还包括基于所述风场的最大功率输出或所述风场中每个风力涡轮所允许的最大功率损失中的至少一者以及所述一个或多个风况来计划所述一项或多项健康检查。

技术方案17. 根据技术方案12所述的系统，其中所述场级控制器的多个操作还包括基于风预测数据或先前的测试数据中的至少一者来对关于所述风场中的所述多个风力涡轮的所述一项或多项健康检查进行优先级排序。

技术方案18. 根据技术方案12所述的系统，其中所述场级控制器的多个操作还包括在提前至多五天内确定所述风力涡轮的风预测数据。

技术方案19. 根据技术方案12所述的系统，其中获得所述风力涡轮的风预测数据还包括用实际测量的风数据来校准风数据的估计模式。

技术方案20. 一种用于改进风力涡轮的功率产量的方法，所述方法包括：

由具有一个或多个处理器和一个或多个存储器装置的控制器获得所述风力涡轮处的一个或多个风况；

至少部分地基于所述一个或多个风况，由所述控制器计划关于所述风力涡轮的一个或多个构件的一项或多项健康检查；以及

经由所述控制器基于所述计划来实施所述一项或多项健康检查，使得所述一项或多项健康检查在其中功率输出低于预定阈值的时间段期间实施。

参照以下描述和所附权利要求书，本发明的这些和其它特征、方面和优点将变得更好理解。结合于该说明书中且构成该说明书的一部分的附图示出本发明的实施例，且与描述一起用于解释本发明的原理。

附图说明

针对本领域普通技术人员的本发明的完整且开放(enabling)的公开内容(包括其最佳模式)在参照附图的说明书中阐述，在附图中：

图1示出根据本公开内容的风力涡轮系统的一个实施例的示意图；

图2示出根据本公开内容的具有多个风力涡轮的风场的一个实施例的示意图；

图3示出根据本公开内容的风力涡轮系统的另一实施例的示意图；

图4示出根据本公开内容的具有多个风力涡轮的风场的另一实施例的示意图；

图5示出根据本公开内容的风力涡轮的控制器的一个实施例的示意图；

图6示出根据本公开内容的用于改进风力涡轮的功率产量的方法的一个实施例的流程图；

图7示出根据本公开内容的用于改进风力涡轮的功率产量的方法的另一实施例的流程图。

具体实施方式

现在将详细地参照本发明的实施例，其一个或多个示例在图中示出。每个示例提供作为本发明的解释，不是本发明的限制。实际上，对本领域技术人员将显而易见的是，在不脱离本发明的范围或精神的情况下，可在本发明中进行各种修改和变型。例如，示出或描述为一个实施例的部分的特征可与另一实施例使用，以产生又一实施例。因此，意图的是，本发明覆盖如落入所附权利要求书和其等同物的范围内的此类修改和变型。

现在参照图，图1示出根据本公开内容的风力涡轮系统100的一个实施例。出于说明和论述的目的，参照图1的风力涡轮系统100来论述本公开内容的示例性方面。使用本文中提供的公开内容的本领域普通技术人员应理解的是，本公开内容的示例性方面也可应用于其它功率系统，诸如同步、异步、永磁和全功率转换风力涡轮、太阳能、燃气涡轮或其它合适的功率生成系统。

在示例性系统100中，转子106包括联接到旋转毂110的多个转子叶片108。转子106联接到可选的齿轮箱118，该齿轮箱118继而联接到发电机120。根据本公开内容的方面，发电机120可为双馈感应发电机(DFIG)120。因此，DFIG 120可包括转子和定子。此外，如示出的，DFIG 120典型地经由转子总线156联接到定子总线154和功率转换器162。定子总线154提供来自DFIG 120的定子的输出多相功率(例如，三相功率)，而转子总线156提供DFIG 120的转子的输出多相功率(例如，三相功率)。参照功率转换器162，DFIG 120经由转子总线156联接到转子侧转换器166。转子侧转换器166联接到线路侧转换器168，后者又联接到线路侧总线188。

在示例性配置中，转子侧转换器166和线路侧转换器168配置成使用绝缘栅双极型晶体管(IGBT)或类似开关元件的三相脉宽调制(PWM)布置中的正常操作模式。转子侧转换器166和线路侧转换器168可经由DC链路136联接，在该DC链路上跨接有DC链路电容器138。在实施例中，变压器178(诸如三绕组变压器)可联接到线路总线188、定子总线154和系统总线160。变压器178可将来自线路总线188和定子总线154的功率的电压转换为适于经由系统总线160提供给电网184的电压。

功率转换系统162可联接到控制装置174以控制转子侧转换器166和线路侧转换器168的操作。应注意，在典型的实施例中，控制装置174配置为功率转换系统162与涡轮控制系统176之间的接口。在一种实施方式中，控制装置174可包括执行存储在计算机可读介质中的计算机可读指令的处理装置(例如，微型处理器、微型控制器等)。指令在由处理装置执行时可引起处理装置执行操作，包括向功率转换器162的开关元件和风力涡轮系统100的其它方面提供控制命令(例如，脉冲宽度调制命令)。

在操作中，通过转子106的旋转在DFIG 120处生成的交流电经由双路径提供给电网184。双路径由定子总线154和转子总线156限定。在转子总线侧156上，正弦多相(例如三相)交流(AC)功率提供给功率转换器162。转子侧功率转换器166将从转子总线156提供的AC功率转换为直流(DC)功率，并将DC功率提供给DC链路136。用于转子侧功率转换器166的桥接电路中的切换元件(即，IGBT)可调制成将从转子总线156提供的AC功率转换为适于DC链路136的DC功率。

线路侧转换器168将DC链路136上的DC功率转换为适于电网184的AC输出功率，诸如与电网184同步的AC功率，其可在提供给电网184之前由变压器178变换。特别地，用于线路侧功率转换器168的桥接电路中的开关元件(例如，IGBT)可调制成将DC链路136上的DC功率转换为线路侧总线188上的AC功率。来自功率转换器162的AC功率可与来自DFIG120的定子的功率组合，以提供具有基本保持在电网184频率(例如，50Hz/60Hz)下的频率的多相功率(例如，三相功率)。

功率转换器162可从例如控制系统174接收控制信号。控制信号尤其可基于风力涡轮系统100的感测状况或操作特性。典型地，控制信号提供功率转换器162的操作的控制。例如，DFIG 120的感测速度形式的反馈可用于控制来自转子总线156的输出功率的转换，以保持合适且平衡的多相(例如，三相)功率供应部。来自其它传感器的其它反馈也可由控制器174用于控制功率转换器162，包括例如定子和转子总线电压和电流反馈。使用各种形式的反馈信息，可生成切换控制信号(例如，IGBT的门定时命令)、定子同步控制信号和断路器信号。

各种断路器和开关，诸如线路总线断路器186、定子总线断路器158和网断路器182可包括在系统100中，以例如在电流过大且可损坏风力涡轮系统100的构件或出于其它操作考虑时连接或断开对应的总线。额外的保护构件也可包括在风力涡轮系统100中。

现在参照图2，风力涡轮100可一起布置在称为风场200的共同地理位置，且连接到功率网184。更特别地，如示出的，每个风力涡轮100可经由主变压器178连接到功率网184。此外，如示出的，风场200中的风力涡轮100的集群206可经由集群或变电站变压器202连接到功率网184。因此，如示出的，风场200还可包括变压器控制器210和/或自动电压调节器212(例如，抽头变换器)。

现在参照图3和图4，示出根据本公开内容的额外示例方面的DFIG风力涡轮系统100的备选实施方式。与如图1中的元件相同或类似的元件以相同的参考标号表示。如示出的，在一些实施方式中，DFIG 120的定子124可联接到定子总线154。来自功率转换器162的功率可与来自定子总线154的功率合并，并提供给变压器180。在一些实施方式中，如示出的，变压器180可为双绕组局部变压器。在一些实施方式中，如图4中示出的，图3中示出的多个DFIG风力涡轮系统100可一起布置在称为风场105的共同地理位置。此外，如示出的，风场105内的DFIG风力涡轮系统100可在集群137中联接在一起，且来自风力涡轮系统100的各个相应集群137的功率可在功率提供给功率网之前分别提供给集群变压器140、142、144。更特别地，如示出的，每个集群137可分别经由开关150、151、152连接到单独的变压器140、142、144，以提高来自每个集群137的电功率的电压幅值，使得变换的电功率可进一步传输到功率网。

然而，相比于常规系统(诸如图1和图2中示出的那些)，图3和图4的局部功率变压器180提供用于提高来自功率转换器122的电功率的电压幅值，使得变换的电功率可进一步传输到功率网。因此，如示出的，示出的系统102不包括上文描述的常规的三绕组主变压器。相反地，如示出的实施例中示出的，局部功率变压器180可对应于具有连接到功率网的初级绕组146和连接到转子侧转换器168的次级绕组148的双绕组变压器。

另外，如示出的，变压器140、142、144可连接到主线155，该主线155在将功率发送到网之前组合来自每个集群137的电压。此外，如提到的，每个集群137可与控制每个变压器140、142、144的集群级控制器109通信联接。另外，如示出的，风场105可包括与变压器140、142、144中的每个和/或一个或多个无功功率装置170一起布置的一个或多个自动电压调节器(例如，抽头变换器164)。例如，如示出的，无功功率装置170可包括下者中的任何一种：电容器组172、电抗器组175和/或静态同步补偿器(STATCOM)177。

另外，如示出的，本文中描述的风力涡轮系统100可包括一个或多个控制器。例如，系统100可包括场级控制器190、一个或多个集群级控制器179、一个或多个涡轮级控制器176和/或一个或多个转换器控制器174。因而，本文中描述的各种控制器配置成控制风场105、风力涡轮集群137和/或各个风力涡轮100的构件中的任一个和/或实施如本文中描述的方法步骤。

现在参照图5，示出根据本公开内容的示例实施例的控制装置/控制器510的一个实施例的框图。如提到的，控制器510可为例如场级控制器190、一个或多个集群级控制器179、一个或多个涡轮级控制器176和/或一个或多个转换器控制器174。因而，控制器510可包括与风力涡轮系统的方面相关联的一个或多个控制装置，诸如，配置成控制功率转换器162的一个或多个控制装置。在一些实施例中，一个或多个控制装置510可包括一个或多个处理器512和一个或多个存储器装置514。处理器512和存储器装置514可为分布式的，使得它们位于另一个位置处或具有不同装置。

处理器512和存储器装置514可配置成执行多种计算机实施的功能和/或指令(例如，执行方法、步骤、计算等，以及存储如本文中公开的相关数据)。指令在由处理器512执行时可引起处理器512执行本公开内容的示例性方面的操作。例如，在由处理器512执行时，指令可引起处理器512实施本文中论述的方法。

另外，控制装置510可包括通信接口516，以便于控制装置510与风力涡轮系统、风场或功率系统的各个构件之间的通信，包括如本文中描述的无功功率产量需求或感测到的操作参数。此外，通信接口518可包括传感器接口518(例如，一个或多个模数转换器)，以允许从一个或多个传感器520、522传输的信号转换为可由处理器512理解和处理的信号。应了解的是，传感器(例如，传感器520、522)可使用任何合适的手段(诸如有线或无线连接)来通信地联接到通信接口518。可使用任何合适的通信协议来传送信号。传感器(520、522)可为例如电压传感器、电流传感器、功率传感器、DFIG旋转速度传感器、温度传感器或本文中描述的任何其它传感器装置。

因而，处理器512可配置成从传感器520、522接收一个或多个信号。例如，在一些实施例中，处理器512可从传感器520接收指示电压或电流的信号。在一些实施例中，处理器512可从传感器522接收指示温度(例如，DFIG温度、线路侧转换器温度)的信号。

如本文中使用的，用语“处理器”不仅表示本领域中称为包括在计算机中的集成电路，而且表示控制装置、微型控制装置、微型计算机、可编程逻辑控制装置(PLC)、专用集成电路，以及其它可编程电路。另外，存储器装置514大体上可包括存储器元件，包括但不限于，计算机可读介质(例如，随机存取存储器(RAM)、计算机可读非易失性介质(例如，闪速存储器)、光盘只读存储器(CD-ROM)、磁光盘(MOD)、数字多功能盘(DVD)和/或其它合适的存储器元件)。此类存储器装置514大体上可配置成存储合适的计算机可读指令，其在由处理器512实施时，将控制装置510配置成执行如本文中描述的各种功能。

现在参照图6，示出用于改进风力涡轮(诸如本文中描述的风力涡轮系统100)的功率产量的方法300的一个实施例的流程图。方法300可由任何合适的控制器来实施，诸如，本文中描述的那些中的任一个。另外，图6描绘出于说明和论述的目的以特定顺序执行的步骤。本领域普通技术人员使用本文中提供的公开内容将理解，本文中公开的方法中任一种的各种步骤可以以各种方式改变、省略、重新排列和/或扩展，而不脱离本公开内容的范围。

如302处示出的，方法300可包括由控制器获得风力涡轮100的风预测数据。例如，在实施例中，方法300可包括确定在任何合适的未来时间范围(诸如提前至多五天)内风力涡轮100的风预测数据。另外，应理解的是，风预测数据可包括与风速、风湍流、阵风、风向、风加速度、风切变、风转向、尾流或任何其它风参数对应的数据。此外，本文中描述的控制器可以可操作地连接到一个或多个传感器，诸如一个或多个风传感器，且可配置成接收指示风场200中的各种风况的测量值，该测量值可用于估计风预测数据。此外，获得风力涡轮100的风预测数据的步骤还可包括用实际测量的风数据来校准风数据的估计模型，并基于该校准预测风预测数据。

仍参照图6，如304处示出的，方法300可包括：至少部分地基于风预测数据计划关于风力涡轮100的一个或多个构件(包括子构件)的一项或多项健康检查。例如，在一个实施例中，本文中描述的健康检查可包括在特定时间段期间执行的各种技术待机测试或健康检查(例如，如IEC推荐的)，以便保证风力涡轮100的安全操作。例如，对于某些风力涡轮，可进行某些技术待机(TS)测试以通过停止风力涡轮来检查风力涡轮子系统的健康状况。此外，在实施例中，风预测数据可包括例如风速或风向。

因此，在某些实施例中，控制器可包括算法，该算法通过使用风预测数据来优化此类健康检查的计划，以保证健康检查发生在低风速时段期间。例如，在某些情况下，控制器可使用专用软件，诸如边缘计算，该软件大体上表示分布式计算范例，该范例使计算和数据存储更接近需要改进响应时间和节省带宽的位置。因此，在实施例中，该算法可基于风预测数据(例如，通过在低风或无风期间计划健康检查)、先前的测试数据(例如通过在成功完成先前测试之后的预定时间计划健康检查)、风场200的最大功率输出和/或风场200中每个风力涡轮允许的最大功率损耗来优化健康检查的计划。在其它实施例中，方法300还可包括基于风的预测和/或先前的测试数据来对风场200中的多个风力涡轮100的健康检查进行优先排序。在另一实施例中，方法300可包括计划用于自动或手动确定风力涡轮100的整体健康的健康检查。

此外，在额外的实施例中，方法300还可包括基于与风力涡轮系统100的风预测数据不同的风数据上的改变来调整计划。例如，在某些情况下，当预测风速改变时，如果可用，该算法可为更好的机会窗口(例如，更少或没有风)计划。在额外的实施例中，方法300还可包括跟踪健康检查以及监测健康检查之间经过的时间。因此，当制定计划时，控制器可考虑健康检查之间经过的时间。

往回参照图6，如306处示出的，方法300可包括经由控制器基于计划来实施健康检查，使得健康检查在具有低于预定阈值的风速的时间段期间实施。因此，优化算法配置成通过使用天气预测服务预测风速来计划健康检查。更特别地，在实施例中，方法300可包括评估风力涡轮100和/或风场200的性能的改进，以及可视化风预测和测试计划状态以及用于算法精度测量的策略。

现在参照图7，示出用于改进风力涡轮(诸如本文中描述的风力涡轮系统100)的功率产量的方法400的一个实施例的流程图。方法400可由任何合适的控制器来实施，诸如，本文中描述的那些中的任一个。另外，图7描绘出于说明和论述的目的以特定顺序执行的步骤。本领域普通技术人员使用本文中提供的公开内容将理解，本文中公开的方法中任一种的各种步骤可以以各种方式改变、省略、重新排列和/或扩展，而不脱离本公开内容的范围。

如402处示出的，方法400可包括由控制器在风力涡轮100处获得一个或多个风况。例如，在实施例中，风力涡轮100处的一个或多个风况可包括与风速、风湍流、阵风、风向、风加速度、风切变、风转向、尾流或任何其它风参数对应的数据。此外，如提到的，本文中描述的控制器可以可操作地连接到一个或多个传感器，诸如一个或多个风传感器，且可配置成接收指示风场200中的各种风况的测量值。

如404处示出的，方法400可包括至少部分地基于一个或多个风况，由控制器计划关于风力涡轮100的一个或多个构件的一项或多项健康检查。如406处示出的，方法400可包括经由控制器基于计划来实施健康检查，使得健康检查在其中功率输出低于预定阈值的时间段期间实施。

本文中论述的技术参照基于计算机的系统和由基于计算机的系统采取的动作以及发送到和发送自基于计算机的系统的信息。本领域普通技术人员将认识到，基于计算机的系统的固有灵活性允许构件之间和之中的任务和功能的很多种可能的配置、组合和划分。例如，本文中论述的过程可使用单个计算装置或组合工作的多个计算装置来实施。数据库、存储器、指令和应用程序可在单个系统上实施或分布在多个系统中。分布式构件可按顺序或并行地操作。

虽然各种实施例的特定特征可在一些图中示出且在其它图中未示出，这仅是为了方便。根据本公开内容的原理，图的任何特征可与任何其它图的任何特征组合来参照和/或提出。

本发明的各个方面和实施例由以下编号的条款限定：

1. 一种用于改进风力涡轮的功率产量的方法，该方法包括：

由具有一个或多个处理器的控制器获得风力涡轮的风预测数据；

至少部分地基于风预测数据，由控制器计划关于风力涡轮的一个或多个构件的一项或多项健康检查；以及

基于计划，经由控制器实施一项或多项健康检查，使得该一项或多项健康检查在具有低于预定阈值的风速的时间段期间实施。

2. 条款1的方法，其中风预测数据包括在线或基于时间序列的统计风预测数据，风预测数据包括风速或风向中的至少一个。

3. 条款1-2的方法，还包括基于先前的测试数据和基于定期预定风阈值的历史现场数据分析中的至少一者以及风预测数据来计划一项或多项健康检查。

4. 条款1-3的方法，还包括自动计划一项或多项健康检查。

5. 条款1-4的方法，还包括基于与风力涡轮的风预测数据不同的风数据上的改变和/或技术人员可用性来调整计划。

6. 条款1-5的方法，其中风力涡轮是包括多个风力涡轮的风场的部分。

7. 条款6的方法，还包括基于风场的最大功率输出或风场中每个风力涡轮所允许的最大功率损失中的至少一者以及风预测数据来计划一项或多项健康检查。

8. 条款6的方法，还包括基于风预测或先前的测试数据中的至少一者来对关于风场中的多个风力涡轮的一项或多项健康检查进行优先级排序。

9. 条款1-8的方法，还包括在提前至多五天内确定风力涡轮的风预测数据。

10. 条款1-9的方法，还包括跟踪一项或多项健康检查以及监测健康检查之间经过的时间。

11. 条款1-10的方法，其中获得风力涡轮的风预测数据还包括用实际测量的风数据来校准风数据的估计模式。

12. 一种用于改进具有多个风力涡轮的风场的功率产量的系统，该系统包括：

场级控制器，该场级控制器配置成执行多个操作，该多个操作包括：

从多个风力涡轮中获得多个风况；

至少部分地基于一个或多个风况，确定对关于多个风力涡轮的一个或多个构件的一项或多项健康检查的计划；以及

将计划发送到多个风力涡轮的涡轮控制器；以及

多个涡轮级控制器，该多个涡轮级控制器通信地联接到场级控制器，该多个涡轮级控制器中的每个配置成执行多个操作，该多个操作包括：

基于计划来实施一项或多项健康检查，使得该一项或多项健康检查在其中功率输出低于预定阈值的时间段期间实施。

条款13. 条款12的系统，其中一个或多个风况包括实际风速、实际风向、预测风速、预测风向和/或其组合中的至少一者。

条款14. 条款12-13的系统，其中场级控制器的多个操作还包括自动计划一项或多项健康检查。

条款15. 条款12-14的系统，还包括基于与风力涡轮的风预测数据不同的风数据上的改变来调整计划。

条款16. 条款12-15的系统，其中场级控制器的多个操作还包括基于风场的最大功率输出或风场中每个风力涡轮所允许的最大功率损失中的至少一者以及一个或多个风况来计划一项或多项健康检查。

条款17. 条款12-16的系统，其中场级控制器的多个操作还包括基于风预测或先前的测试数据中的至少一者来对关于风场中的多个风力涡轮的一项或多项健康检查进行优先级排序。

条款18. 条款12-17的系统，其中场级控制器的多个操作还包括在提前至多五天内确定风力涡轮的风预测数据。

条款19. 条款12-18的系统，其中获得风力涡轮的风预测数据还包括用实际测量的风数据来校准风数据的估计模式。

条款20. 一种用于改进风力涡轮的功率产量的方法，该方法包括：

由具有一个或多个处理器和一个或多个存储器装置的控制器获得风力涡轮处的一个或多个风况；

至少部分地基于一个或多个风况，由控制器计划关于风力涡轮的一个或多个构件的一项或多项健康检查；以及

经由控制器基于计划来实施一项或多项健康检查，使得该一项或多项健康检查在其中功率输出低于预定阈值的时间段期间实施。

该书面描述使用示例来公开本发明(包括最佳模式)，且还使本领域的任何技术人员能够实施本发明，包括制作和使用任何装置或系统以及执行任何结合的方法。本发明的可申请专利的范围由权利要求书限定，且可包括本领域技术人员想到的其它示例。如果此类其它示例包括不异于权利要求书的字面语言的结构元件，或如果它们包括带有与权利要求书的字面语言非实质性差异的等同结构元件，此类其它示例意在处于权利要求书的范围内。

Claims (10)

1.一种用于改进风力涡轮的功率产量的方法，所述方法包括：

由具有一个或多个处理器的控制器获得所述风力涡轮的风预测数据；

至少部分地基于所述风预测数据，由所述控制器计划关于所述风力涡轮的一个或多个构件的一项或多项健康检查；以及

基于所述计划，经由所述控制器实施所述一项或多项健康检查，使得所述一项或多项健康检查在具有低于预定阈值的风速的时间段期间实施。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述风预测数据包括在线或基于时间序列的统计风预测数据，所述风预测数据包括风速或风向中的至少一个。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括基于先前的测试数据和基于定期预定风阈值的历史现场数据分析中的至少一者以及所述风预测数据来计划所述一项或多项健康检查。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括自动计划所述一项或多项健康检查。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括基于与所述风力涡轮的风预测数据不同的风数据上的改变和/或技术人员可用性来调整所述计划。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述风力涡轮是包括多个风力涡轮的风场的部分。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括基于所述风场的最大功率输出或所述风场中每个风力涡轮所允许的最大功率损失中的至少一者以及所述风预测数据来计划所述一项或多项健康检查。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括基于所述风预测数据或先前的测试数据中的至少一者来对关于所述风场中的所述多个风力涡轮的所述一项或多项健康检查进行优先级排序。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括在提前至多五天内确定所述风力涡轮的风预测数据。

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括跟踪所述一项或多项健康检查以及监测健康检查之间经过的时间。

Images