CN113268937B - 一种基于数据融合的风电机组大部件损坏分析系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于数据融合的风电机组大部件损坏分析系统，包括场站环境分析系统及风电机组故障信息系统；所述场站环境分析系统包括气象数据分析模块、地形分析模块、流体仿真模块及测风数据分析模块；风电机组故障信息系统用于获取电气系统故障信息、机械系统故障信息、控制系统故障信息和对外影响信息，通过机组运行数据变量，基于故障信息提示，分析故障机组与其他机组的异常表现，结合气象，地形，流体，风参，载荷以及机组异常表现，综合判定大部件损坏的原因。本发明采用多数据源多角度融合的分析技术，能够从宏观到微观，从外界环境到内部机组运行，更加全面，更加深入得到大部件损坏问题的原因。

Description

一种基于数据融合的风电机组大部件损坏分析系统
技术领域
本发明属于风力发电技术领域，尤其涉及一种基于数据融合的风电机组大部件损坏分析系统。
背景技术
风力发电机组大部件的损坏不仅损失发电量，而且其更换和维修的成本很高，造成风电场业主的经济损失。对于重大部件的发生损坏时，要全面深入的分析问题，找到根本原因，积极整改，保障风电场的正常运行。目前风机大部件损坏的问题有响应的处理流程，包括事故上报，现场采取措施及初步分析，现场调查、事故结论，防范措施等。但对于如何分析损坏的原因没有提出具体的方法，对分析数据的来源也局限于大部件损坏现场调查信息，机组运行数据，部件设计参数等。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于数据融合的风电机组大部件损坏分析系统，采用基于多元数据融合技术分析的方法，综合运用收集到大部件损坏信息，机组运行数据、风资源数据、气象数据、地形数据，无人机数据，设计数据，载荷仿真数据等，精确定位故障的类型和根本原因，为制定更具针对性的技术措施提供数据依据。
本发明提供了一种基于数据融合的风电机组大部件损坏分析系统，包括场站环境分析系统及风电机组故障信息系统；
所述场站环境分析系统包括气象数据分析模块、地形分析模块、流体仿真模块及测风数据分析模块；
所述气象数据分析模块用于利用中尺度仿真，模拟发生大部件损坏时的气象环境要素，用以判定是否与极端风况有关系；
所述地形分析模块用于通过崎岖指数，地形倾角，高程差距离比用于表征故障机组的地形复杂程度，利用建设前后的地形数据对比，量化前后的地形变化，判定故障机组是否存在特殊地形及前后期地形变化；
所述流体仿真模块用于模拟风经过故障机组的风速、风向、湍流、切变变化，判定异常情况；
测风数据分析模块用于将历史风参与载荷数据结合复盘机组设计参数，将同期风参与载荷数据结合判定机组实际运行载荷，以及验证是否存在异常情况；
所述风电机组故障信息系统用于获取电气系统故障信息、机械系统故障信息、控制系统故障信息和对外影响信息，通过机组运行数据变量，基于故障信息提示，分析故障机组与其他机组的异常表现，结合气象，地形，流体，风参，载荷以及机组异常表现，综合判定大部件损坏的原因。
进一步地，所述气象数据分析模块模拟的气象环境要素包括逐小时的风速，风向的变化情况。
进一步地，所述测风数据分析模块由测风塔、雷达及风功率预测塔获取风参数据。
进一步地，所述风参数据包括风速、主风能、威布尔尺度参数、威布尔形状参数、湍流以及切变。
进一步地，所述机组运行数据变量包括塔筒、机舱、齿轮箱、变流器、发电机、偏航控制、变桨控制参数。
借由上述方案，通过基于数据融合的风电机组大部件损坏分析系统，引入基于中尺度气象环境分析、IEC标准机组地形复杂度的量化以及利用无人机数据和设计前期地形数据建设期前后地形变化、故障机组流体仿真参数、测风(测风塔、雷达、风功率预测塔)分析，多数据源多角度融合的分析技术，能够从宏观到微观，从外界环境到内部机组运行，更加全面，更加深入得到大部件损坏问题的原因。
附图说明
图1是本发明基于风电场前中后期数据的风电场系统优化系统的一应用实施例。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
参图1所示，本实施例提供了一种基于数据融合的风电机组大部件损坏分析系统，通过场站环境分析系统和风电机组故障信息系统两部分，从宏观到微观，从外部环境到内部机组运行，多角度剖析大部件损坏的原因。场站环境分析系统包括气象数据分析模块、地形分析模块、流体仿真模块和测风数据分析模块。风电机组故障信息系统包括电气、机械、控制和对外界影响四部分。
气象数据分析模块从宏观环境，利用中尺度仿真，模拟发生大部件损坏时的气象环境要素，包括不限于逐小时的风速，风向的变化情况，用于判定是否与极端风况有关系。
地形分析模块通过崎岖指数，地形倾角，高程差距离比表征故障机组的地形复杂程度，另外利用建设前后的地形数据对比，量化前后的地形变化，判定故障机组是否存在特殊地形及前后期地形变化。
流体仿真模块从微观角度，模拟风经过故障机组的风速、风向、湍流、切变等变化，判定异常情况。
测风数据分析模块获取测风塔、雷达和风功率预测塔的测风数据。测风数据包括风速，主风能、A(威布尔尺度参数)，K(威布尔形状参数)，湍流以及切变。历史风参可以结合载荷数据再次复盘机组设计参数，同期风参可以结合载荷判定机组实际运行载荷，以及验证是否存在异常情况。
风电机组故障信息系统获取电气系统故障、机械系统故障、控制系统和对外影响信息。通过机组运行数据变量包括塔筒、机舱，齿轮箱，变流器、发电机、偏航控制、变桨控制等参数，通过故障信息的提示，分析故障机组与其他机组的异常表现，结合气象，地形，流体、风参，载荷以及机组异常表现，综合判定大部件损坏的原因。
实施例
某某风电场大部件损坏，第一步收集运行数据，地形数据，测风数据，机组数据等，输入到场站环境分析系统，得到气象仿真结果、流体仿真结果和地形信息。
从宏观气象角度分析，在故障日期发生了风速快速增长和风向的接近90度变化。在微观流体角度，通过对风速，风向、入流角和风切变等进行分析，发现在叶轮面内，故障机组的在西北方向风向有较大差别。进一步将机组运行数据导入风电机组故障信息系统。机组的控制系统在版本号一致情况下，出现分层现象。并且故障机组湍流值远超过设计值。其偏航次数超过其他机组。
本实施例提供的风电机组大部件损坏分析系统基于多数据融合技术和多角度分析，包括不限于从气象，地形，流体和测风等场站外部环境以及风电机组控制系统、机械系统、电气系统、以及外界影响等风机故障信息，综合得到大部件损坏根本原因，能够从宏观到微观，从外界环境到内部机组运行，更加全面，更加深入得到大部件损坏问题的原因，用以制定针对性的技术方案。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，并不用于限制本发明，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变型，这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种基于数据融合的风电机组大部件损坏分析系统，其特征在于，包括场站环境分析系统及风电机组故障信息系统；
所述场站环境分析系统包括气象数据分析模块、地形分析模块、流体仿真模块及测风数据分析模块；
所述气象数据分析模块用于利用中尺度仿真，模拟发生大部件损坏时的气象环境要素，用以判定是否与极端风况有关系；
所述地形分析模块用于通过崎岖指数，地形倾角，高程差距离比用于表征故障机组的地形复杂程度，利用建设前后的地形数据对比，量化前后的地形变化，判定故障机组是否存在特殊地形及前后期地形变化；
所述流体仿真模块用于模拟风经过故障机组的风速、风向、湍流、切变变化，判定异常情况；
测风数据分析模块用于将历史风参与载荷数据结合复盘机组设计参数，将同期风参与载荷数据结合判定机组实际运行载荷，以及验证是否存在异常情况；
所述风电机组故障信息系统用于获取电气系统故障信息、机械系统故障信息、控制系统故障信息和对外影响信息，通过机组运行数据变量，基于故障信息提示，分析故障机组与其他机组的异常表现，结合气象，地形，流体，风参，载荷以及机组异常表现，综合判定大部件损坏的原因。
2.根据权利要求1所述的基于数据融合的风电机组大部件损坏分析系统，其特征在于，所述气象数据分析模块模拟的气象环境要素包括逐小时的风速，风向的变化情况。
3.根据权利要求1所述的基于数据融合的风电机组大部件损坏分析系统，其特征在于，所述测风数据分析模块由测风塔、雷达及风功率预测塔获取风参数据。
4.根据权利要求3所述的基于数据融合的风电机组大部件损坏分析系统，其特征在于，所述风参数据包括风速、主风能、威布尔尺度参数、威布尔形状参数、湍流以及切变。
5.根据权利要求1所述的基于数据融合的风电机组大部件损坏分析系统，其特征在于，所述机组运行数据变量包括塔筒、机舱、齿轮箱、变流器、发电机、偏航控制、变桨控制参数。
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