CN113027699A - 风力发电机组的监测方法、装置和系统 - Google Patents

风力发电机组的监测方法、装置和系统 Download PDF

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Abstract

提供了一种风力发电机组的监测方法、装置和系统，所述方法包括：获取风力发电机组的叶片的桨距角数据；基于桨距角数据计算叶根的旋转振动频率；比较计算的旋转振动频率与叶根固有旋转振动频率，并根据风力发电机组工况数据获得叶片和变桨系统的健康状态。

Description

风力发电机组的监测方法、装置和系统
技术领域
本申请涉及风力发电领域，更具体地，涉及一种风力发电机组的监测方法、装置和系统。
背景技术
叶片是风力发电机组的重要部件，随着机组容量的不断增大，叶片的长度以及重量也在不断地增加，因此对叶片的监测预警尤为重要。在叶片监测中，最常使用的方法是通过监测叶片挥舞和摆振方向的振动来对叶片的健康状态做评估。
更具体地，本领域中通常采用叶片振动监测法、功率曲线误差法、视频监测法、音频识别法等方法来对叶片进行监测。然而，叶片振动监测法使用叶片挥舞和摆振方向的振动对叶片进行预警，全面性不足，并且叶片振动监测法需额外增加振动传感器及采集设备，成本增加较高；在功率曲线误差法中，功率曲线之间的差异可由多种原因导致，并且具有一定的滞后性；视频监测方法仅能识别叶片的表面故障特征，故障识别覆盖面不足；音频识别法在周围噪声较严重的情况下不容易进行识别。
发明内容
根据本发明的示例性实施例的一方面，提供了一种风力发电机组的监测方法，包括：获取风力发电机组的叶片的桨距角数据；基于桨距角数据计算叶根的旋转振动频率；比较计算的旋转振动频率与叶根固有旋转振动频率，并根据风力发电机组工况数据获得叶片和变桨系统的健康状态。
叶根的旋转振动的旋转轴可以为叶根的中心轴线。
所述变桨系统可包括变桨轴承及驱动变桨轴承旋转的变桨驱动系统。
所述叶根固有旋转振动频率可由叶根旋转振动模型确定，其中，所述模型可表示叶根的旋转角度、叶根的旋转加速度与叶片旋转力矩相关。
所述叶片旋转力矩可包括：叶片所受的风载旋转力矩，和/或，叶片不对称质量分布产生的旋转力矩。
所述叶根固有旋转振动频率可以为变桨系统刚度与叶片转动惯量比值的平方根。
获得叶片和变桨系统的健康状态的步骤可包括：当计算的旋转振动频率小于所述叶根固有旋转振动频率并且所述风力发电机组工况数据指示环境温度低时，确定叶片结冰；当计算的旋转振动频率大于所述叶根固有旋转振动频率并且所述风力发电机组工况数据指示轮毂或者主轴发生振动时，确定叶片发生损坏或者结构脱落；当计算的旋转振动频率小于所述叶根固有旋转振动频率并且所述风力发电机组工况数据指示液压不足时，确定变桨轴承或者变桨驱动系统发生损坏。
根据本发明的示例性实施例的一方面，提供了一种风力发电机组的监测装置，包括：桨距角获取单元，获取风力发电机组的叶片的桨距角数据；振动频率计算单元，基于桨距角数据计算叶根的旋转振动频率；状态获得单元，比较计算的旋转振动频率与叶根固有旋转振动频率，并根据风力发电机组工况数据获得叶片和变桨系统的健康状态。
叶根的旋转振动的旋转轴可以为叶根的中心轴线。
所述变桨系统可包括变桨轴承及驱动变桨轴承旋转的变桨驱动系统。
所述叶根固有旋转振动频率可由叶根旋转振动模型确定，其中，所述模型可表示叶根的旋转角度、叶根的旋转加速度与叶片旋转力矩相关。
所述叶片旋转力矩可包括：叶片所受的风载旋转力矩，和/或，叶片不对称质量分布产生的旋转力矩。
所述叶根固有旋转振动频率可以为变桨系统刚度与叶片转动惯量比值的平方根。
状态获得单元可执行以下操作：当计算的旋转振动频率小于所述叶根固有旋转振动频率并且所述风力发电机组工况数据指示环境温度低时，确定叶片结冰；当计算的旋转振动频率大于所述叶根固有旋转振动频率并且所述风力发电机组工况数据指示轮毂或者主轴发生振动时，确定叶片发生损坏或者结构脱落；当计算的旋转振动频率小于所述叶根固有旋转振动频率并且所述风力发电机组工况数据指示液压不足时，确定变桨轴承或者变桨驱动系统发生损坏。
根据本发明的示例性实施例的一方面，提供了一种风力发电机组的监测系统，包括：桨距角获取单元，获取风力发电机组的叶片的桨距角数据；处理器，基于桨距角数据计算叶根的旋转振动频率，并且，比较计算的旋转振动频率与叶根固有旋转振动频率，并根据风力发电机组工况数据获得叶片和变桨系统的健康状态。
叶根的旋转振动的旋转轴可以为叶根的中心轴线。
所述变桨系统可包括变桨轴承及驱动变桨轴承旋转的变桨驱动系统。
所述叶根固有旋转振动频率可由叶根旋转振动模型确定，其中，所述模型可表示叶根的旋转角度、叶根的旋转加速度与叶片旋转力矩相关。
所述叶片旋转力矩可包括：叶片所受的风载旋转力矩，和/或，叶片不对称质量分布产生的旋转力矩。
所述叶根固有旋转振动频率可以为变桨系统刚度与叶片转动惯量比值的平方根。
处理器可执行以下操作：当计算的旋转振动频率小于所述叶根固有旋转振动频率并且所述风力发电机组工况数据指示环境温度低时，确定叶片结冰；当计算的旋转振动频率大于所述叶根固有旋转振动频率并且所述风力发电机组工况数据指示轮毂或者主轴发生振动时，确定叶片发生损坏或者结构脱落；当计算的旋转振动频率小于所述叶根固有旋转振动频率并且所述风力发电机组工况数据指示液压不足时，确定变桨轴承或者变桨驱动系统发生损坏。
根据本发明的示例性实施例的一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有当被处理器执行时使得处理器执行上述的风力发电机组的监测方法的程序指令。
根据本发明的示例性实施例，通过叶片桨距角数据计算叶根旋转振动频率的变化，从而可结合数据采集与监视控制系统(SCADA)工况数据判断叶片结冰和损坏、变桨轴承、变桨驱动系统损坏等故障，提高了检测的全面性，并可在不增加传感器成本的情况下仅利用风力发电机组原有桨距角数据对叶片的典型故障进行监测。在叶片及变桨系统发生损伤或故障时及时预警或停机以保护风力发电机组，并可改善叶片空气动力学特性，提高发电量。此外，可使用直接在叶片根部测量桨距角的方法对叶片的健康状态进行检测而不需要在叶片内部较远处增加传感器，减少了监测的难度，更容易广泛的应用。
附图说明
通过下面结合示例性地示出一例的附图进行的描述，本发明的上述和其他目的和特点将会变得更加清楚，其中：
图1A和图1B是示出根据本发明示例性实施例的风力发电机组的叶片和变桨系统的示意图；
图2是示出根据本发明示例性实施例的风力发电机组的监测方法的流程图；
图3是示出根据本发明示例性实施例的叶根旋转振动模型的示图；
图4是示出根据本发明示例性实施例的风力发电机组的的监测装置的框图；
图5是示出根据本发明示例性实施例的风力发电机组的监测系统的框图；
图6是示出根据本发明示例性实施例的基于桨距角的频谱与现有技术的基于叶片振动监测的频谱的示图。
具体实施方式
现在，详细描述本发明的示例性实施例，其示例在附图中表示，其中，相同的标号始终表示相同的部件。
针对现有技术的叶片监测方案的缺点，本发明提出根据风力发电机组的叶片的桨距角的变化来获取叶根旋转振动频率。
图1A和图1B是示出根据本发明示例性实施例的风力发电机组的叶片和变桨系统的示意图。如图1A和图1B所示，叶片101通过变桨系统与轮毂102连接。变桨系统包括变桨轴承103及驱动变桨轴承旋转的变桨驱动系统。叶片的叶根1011与变桨轴承103固定连接，变桨驱动系统驱动变桨轴承103绕叶根的中心轴105旋转，变桨轴承103带动叶片101旋转从而调整叶片桨距角。其中，变桨驱动系统的驱动方式例如为齿形带驱动或者液压驱动。图1B中的M(t)为叶片旋转力矩，这将在后面参照图3进行详细描述。
通常，在风力发电机组运行过程中，如果风速固定不变，则风力发电机组的叶片的桨距角也是固定不变的。发明人在工程实践中发现，由于叶片本身翼型、结构和材料的特性导致其重心A并非位于叶根中心轴，如图3所示，叶片中心A偏离叶根中心轴105，重力产生的力矩对叶根施加转矩，而变桨系统(包括变桨轴承和变桨驱动系统)对叶根部分提供刚性支撑，因此叶根的桨距角会有小幅度的变化，而这一小幅度的变化一般容易被忽略。
然而在实际中，这一桨距角的小幅度波动是由于叶根的旋转振动引起的，因此对叶根旋转振动的频率进行分析，可以对叶片本体结构是否损伤、叶片是否结冰、变桨系统是否损伤或者故障等进行有效的检测。
图2是示出根据本发明示例性实施例的风力发电机组的监测方法的流程图。
参照图2，在步骤S210，可获取风力发电机组的叶片的桨距角数据。这里，仅作为示例而非限制，可实时获取叶片的桨距角数据，并可同时获取其它工况数据(即，风力发电机组工作的状态数据，也即是风机运行时的情况，诸如风速、转速、环境温度等)，并可将获取的桨距角数据和其它工况数据记录在SCADA工况数据中。
在步骤S220，可基于桨距角数据计算叶根的旋转振动频率，其中，叶根的旋转振动的旋转轴为叶根的中心轴线。这里，仅作为示例而非限制，可通过SCADA工况数据来获取桨距角数据，并可通过将桨距角数据变换到频域(诸如，傅立叶变换)来计算叶根的旋转振动频率。
在步骤S230，可比较计算的旋转振动频率与叶根固有旋转振动频率，并根据风力发电机组工况数据获得叶片和变桨系统的健康状态，其中，所述变桨系统可包括变桨轴承及驱动变桨轴承旋转的变桨驱动系统。这里，仅作为示例而非限制，可叶根旋转振动模型来确定叶片和变桨系统的叶根固有旋转振动频率。下面将参照图3对此进行详细描述。
图3是示出根据本发明示例性实施例的叶根旋转振动模型的示图。
参照图3叶根旋转振动模型，该模型表示叶根的旋转角度、叶根的旋转加速度与叶片旋转力矩相关，所述叶片旋转力矩可包括叶片所受的风载旋转力矩和/或叶片不对称质量分布产生的旋转力矩。
可获得其以下振动方程(1)：
Figure BDA0002335210490000051
其中，θ表示叶根的桨距角；
Figure BDA0002335210490000052
表示叶根旋转的加速度；J表示叶片旋转的转动惯量，其与叶片质量相关；K表示整体刚度，其与叶片的刚度和变桨系统的刚度相关；M(t)为叶片旋转力矩。
如上分析，在微风情况下，叶片旋转力矩M(t)为叶片不对称质量分布产生的旋转力矩。在叶片收到风力推动的情况下，叶片旋转力矩M(t)为风载旋转力矩和叶片不对称质量分布产生的旋转力矩二者之和。
基于振动方程(1)，可通过相应转换来获得叶根固有旋转振动频率f的以下等式(2)：
Figure BDA0002335210490000061
也就是说，叶根固有旋转振动频率为变桨系统刚度与叶片转动惯量比值的平方根。根据等式(2)所示，由于影响旋转振动固有频率的因素为系统的刚度以及叶片的质量，故可对叶片的以下状态进行监测识别：当叶片结冰时，叶片的质量增加，叶根固有旋转振动频率发生变化；当叶片发生损坏或者结构脱落时，叶根固有旋转振动频率发生变化；当变桨轴承或者变桨驱动系统发生损坏时(诸如，裂纹、表面脱落、变桨系统问题等)，系统的刚度发生变化，导致叶根固有旋转振动频率发生变化。
返回步骤S230，仅作为示例而非限制，获得叶片和变桨系统的状态的步骤可包括：当计算的旋转振动频率小于叶根固有旋转振动频率并且风力发电机组工况数据指示环境温度低时，确定叶片结冰；当计算的旋转振动频率大于叶根固有旋转振动频率并且风力发电机组工况数据指示轮毂或者主轴发生振动时，确定叶片发生损坏或者结构脱落；当计算的旋转振动频率小于叶根固有旋转振动频率并且风力发电机组工况数据指示变桨系统故障时，确定变桨轴承或者变桨驱动系统发生损坏。
图4是示出根据本发明示例性实施例的风力发电机组的监测装置的框图。
参照图4，风力发电机组的监测装置400可包括桨距角获取单元410、振动频率计算单元420和状态获得单元430。
桨距角获取单元410可获取风力发电机组的叶片的桨距角数据。
振动频率计算单元420可基于桨距角数据计算叶根的旋转振动频率，其中，叶根的旋转振动的旋转轴为叶根的中心轴线。这里，仅作为示例而非限制，固有频率计算单元420可通过将桨距角数据变换到频域(诸如，傅立叶变换)来计算叶根的旋转振动频率。
状态获得单元430可比较计算的旋转振动频率与叶根固有旋转振动频率，并根据风力发电机组工况数据获得叶片和变桨系统的健康状态，其中，叶根固有旋转振动频率可以为变桨系统刚度与叶片转动惯量比值的平方根。更具体地，仅作为示例而非限制，状态获得单元430可执行以下操作：当计算的旋转振动频率小于叶根固有旋转振动频率并且风力发电机组工况数据指示环境温度低时，确定叶片结冰；当计算的旋转振动频率大于叶根固有旋转振动频率并且风力发电机组工况数据指示轮毂或者主轴发生振动时，确定叶片发生损坏或者结构脱落；当计算的旋转振动频率小于叶根固有旋转振动频率并且风力发电机组工况数据指示液压不足时，确定变桨轴承或者变桨驱动系统发生损坏。
图5是示出根据本发明示例性实施例的风力发电机组的监测系统的框图。
参照图5，风力发电机组的监测系统500可包括桨距角获取单元510和处理器520。
桨距角获取单元510可获取风力发电机组的叶片的桨距角数据。
处理器520可基于桨距角数据计算叶根的旋转振动频率，其中，叶根的旋转振动的旋转轴为叶根的中心轴线。这里，仅作为示例而非限制，固有频率计算单元420可通过将桨距角数据变换到频域(诸如，傅立叶变换)来计算叶根的旋转振动频率。此外，处理器520可比较计算的旋转振动频率与叶根固有旋转振动频率，并根据风力发电机组工况数据获得叶片和变桨系统的健康状态，其中，叶根固有旋转振动频率可以为变桨系统刚度与叶片转动惯量比值的平方根。更具体地，仅作为示例而非限制，处理器520可执行以下操作：当计算的旋转振动频率小于叶根固有旋转振动频率并且风力发电机组工况数据指示环境温度低时，确定叶片结冰；当计算的旋转振动频率大于叶根固有旋转振动频率并且风力发电机组工况数据指示轮毂或者主轴发生振动时，确定叶片发生损坏或者结构脱落；当计算的旋转振动频率小于叶根固有旋转振动频率并且风力发电机组工况数据指示液压不足时，确定变桨轴承或者变桨驱动系统发生损坏。
图6是示出根据本发明示例性实施例的基于桨距角的频谱与现有技术的基于叶片振动监测的频谱的示图。
参照图6，上方所示的频谱为现有技术的叶片振动监测传感器检测的叶片振动频谱图，下方所示的频谱为根据本发明示例性实施例的基于桨距角的叶片旋转振动频谱图，基于桨距角的叶片旋转振动频谱图中的频率信号成分是可以在叶片振动监测传感器检测的叶片振动频率信号里存在的，也就是说，基于桨距角的叶片旋转振动频谱图中的频率信号成分是真实有效的，从而可以如上所述通过此数据反推叶片的状态。
根据本发明的示例性实施例，通过叶片桨距角数据计算叶根旋转振动频率的变化，从而可结合SCADA工况数据判断叶片结冰和损坏、变桨轴承、变桨驱动系统损坏等故障，提高了检测的全面性，并可在不增加传感器成本的情况下仅利用风力发电机组原有桨距角数据对叶片的典型故障进行监测。在叶片及变桨系统发生损伤或故障时及时预警或停机以保护风力发电机组，并可改善叶片空气动力学特性，提高发电量。此外，可使用直接在叶片根部测量桨距角的方法对叶片的健康状态进行检测而不需要在叶片内部较远处增加传感器，减少了监测的难度，更容易广泛的应用。
根据本发明的示例实施例，以上描述的方法的各个步骤可被编写为程序或软件。可基于附图中示出的框图和流程图以及说明书中的对应描述，使用任何编程语言来编写程序或软件。在一个示例中，程序或软件可包括被一个或多个处理器或计算机直接执行的机器代码，诸如，由编译器产生的机器代码。在另一个示例中，程序或软件包括被一个或多个处理器或计算机使用解释器执行的更高级代码。程序或软件可被记录、存储或固定在一个或多个非暂时性计算机可读存储介质中。在一个示例中，程序或软件或一个或多个非暂时性计算机可读存储介质可被分布在计算机系统上。
根据本发明构思的示例实施例，以上描述的方法的各个步骤可被实现在包括处理器和存储器的计算装置上。存储器存储有用于控制处理器实现如上所述的各个单元的操作的程序指令。
虽然上面参照附图已经详细描述了本发明的特定示例实施例，但是在不脱离本发明构思的精神和范围的情况下，可以以各种形式对本发明进行修改。如果描述的技术以不同的顺序被执行，和/或如果描述的系统、架构、或装置中的组件以不同的方式组合，和/或被其他组件或它们的等同物代替或补充，则可实现合适的结果。因此，本公开的范围不是通过具体实施方式所限定，而是由权利要求和它们的等同物限定，并且在权利要求和它们的等同物的范围内的所有变化将被解释为被包括在本公开中。
虽然已经参照特定示例性实施例示出和描述了本发明，但是本领域的技术人员将理解，在不脱离范围由权利要求及其等同物限定的本发明的精神和范围的情况下可作出形式和细节上的各种改变。

Claims (10)

1.一种风力发电机组的监测方法，其特征在于，包括：
获取风力发电机组的叶片的桨距角数据；
基于桨距角数据计算叶根的旋转振动频率；
比较计算的旋转振动频率与叶根固有旋转振动频率，并根据风力发电机组工况数据获得叶片和变桨系统的健康状态。
2.如权利要求1所述的风力发电机组的监测方法，其中，叶根的旋转振动的旋转轴为叶根的中心轴线。
3.如权利要求1所述的风力发电机组的监测方法，其中，所述变桨系统包括变桨轴承及驱动变桨轴承旋转的变桨驱动系统。
4.如权利要求1所述的风力发电机组的监测方法，其中，所述叶根固有旋转振动频率由叶根旋转振动模型确定，
其中，所述叶根旋转振动模型表示叶根的旋转角度、叶根的旋转加速度与叶片旋转力矩相关。
5.如权利要求4所述的风力发电机组的监测方法，其中，所述叶片旋转力矩包括：
叶片所受的风载旋转力矩，和/或，叶片不对称质量分布产生的旋转力矩。
6.如权利要求4所述的风力发电机组的监测方法，其中，所述叶根固有旋转振动频率为变桨系统刚度与叶片转动惯量比值的平方根。
7.如权利要求1所述的风力发电机组的监测方法，其中，获得叶片和变桨系统的健康状态的步骤包括：
当计算的旋转振动频率小于所述叶根固有旋转振动频率并且所述风力发电机组工况数据指示环境温度低时，确定叶片结冰；
当计算的旋转振动频率大于所述叶根固有旋转振动频率并且所述风力发电机组工况数据指示轮毂或者主轴发生振动时，确定叶片发生损坏或者结构脱落；
当计算的旋转振动频率小于所述叶根固有旋转振动频率并且所述风力发电机组工况数据指示变桨系统故障时，确定变桨轴承或者变桨驱动系统发生损坏。
8.一种风力发电机组的监测装置，其特征在于，包括：
桨距角获取单元，获取风力发电机组的叶片的桨距角数据；
振动频率计算单元，基于桨距角数据计算叶根的旋转振动频率；
状态获得单元，比较计算的旋转振动频率与叶根固有旋转振动频率，并根据风力发电机组工况数据获得叶片和变桨系统的健康状态。
9.一种风力发电机组的监测系统，其特征在于，包括：
桨距角获取单元，获取风力发电机组的叶片的桨距角数据；
处理器，基于桨距角数据计算叶根的旋转振动频率，并且，比较计算的旋转振动频率与叶根固有旋转振动频率，并根据风力发电机组工况数据获得叶片和变桨系统的健康状态。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有当被处理器执行时使得处理器执行权利要求1至7中的任一项所述的风力发电机组的监测方法的程序指令。
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