CN113446149B - 风力发电机组的控制方法和装置 - Google Patents

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Abstract

提供一种风力发电机组的控制方法和装置，所述控制方法包括：确定风力发电机组是否存在叶片振动异常；如果确定存在叶片振动异常，则确定风力发电机组当前的桨距角值是否处于预设叶片振动桨角区间；如果处于所述预设叶片振动桨角区间，则控制风力发电机组进入叶片保护模式；在所述叶片保护模式下，控制风力发电机组执行用于降低叶片振动的动作；在控制风力发电机组执行所述动作预定时间之后，基于当前的叶片振动情况以及桨距角值确定是否退出叶片保护模式。采用上述控制方法和装置，能够对风力发电机组的叶片异常振动进行准确识别，并对叶片运行进行有效保护，有助于保证海上风力发电机组的长期安全稳定运行。

Description

风力发电机组的控制方法和装置
技术领域
本发明总体说来涉及风力发电技术领域，更具体地讲，涉及一种风力发电机组的控制方法和装置。
背景技术
叶片是风力发电机组的关键部件之一，随着海上风电的发展，大型风力发电机组上叶片长度的增加和新型复合材料的使用，加上设计与制造的差异等因素，海上大容量风力发电机组上新叶片运行的风险因素与以往相比有所增加。如果叶片振动过大，超过叶片设计时载荷所能承受的范围，可能影响叶片长期运行寿命，严重时甚至存在叶片断裂的风险。海上风力发电机组作业存在出海窗口期，运维和吊装维护成本均较陆上要高。
因此，需要设计合理的叶片振动识别方法和控制策略，来保证风力发电机组的长期稳定运行。目前没有一种高效的海上大型风力发电机组的叶片振动识别和控制方法。
例如，在现有技术中一般可通过采集机舱或者塔底(塔架)加速度传感器信号，进行桨角限制或者停机保护以保护叶片运行。但上述控制方式存在的缺点主要为以下两点：首先，采集的信号仅来自于机舱或者塔底加速度传感器，这种监测方法相对间接，传感器检测的振动来源较多，难以高效识别和分离来自叶片的振动特征；其次，上述控制方式设计为短期运行保护，桨角保护机制激活后无自动恢复机制，对风力发电机组长时间无人值守运行不利，并且，对于叶片的振动保护，直接限制叶片桨角运行将较大影响风力发电机组的发电量。
发明内容
本发明的示例性实施例的目的在于提供一种风力发电机组的控制方法和装置，以克服上述至少一种缺陷。
在一个总体方面，提供一种风力发电机组的控制方法，所述控制方法包括：确定风力发电机组是否存在叶片振动异常；如果确定存在叶片振动异常，则确定风力发电机组当前的桨距角值是否处于预设叶片振动桨角区间；如果处于所述预设叶片振动桨角区间，则控制风力发电机组进入叶片保护模式；在所述叶片保护模式下，控制风力发电机组执行用于降低叶片振动的动作；在控制风力发电机组执行所述动作预定时间之后，基于当前的叶片振动情况以及桨距角值确定是否退出叶片保护模式。
可选地，控制风力发电机组执行用于降低叶片振动的动作的步骤可包括以下步骤之一：通过调整风力发电机组的桨角运行区间来降低叶片振动；通过降低风力发电机组的转速调整上限值来降低叶片振动；通过降低风力发电机组的输出功率来降低叶片振动。
可选地，通过调整风力发电机组的桨角运行区间来降低叶片振动的步骤可包括：按照预设变桨速率，将风力发电机组的最小运行桨距角值调整到所述预设叶片振动桨角区间的上限值，以控制风力发电机组基于调整后的最小运行桨距角值运行。
可选地，基于当前的叶片振动情况以及桨距角值确定是否退出叶片保护模式的步骤可包括：在检测到风力发电机组不存在叶片振动异常时，确定当前的桨距角值是否大于所述预设叶片振动桨角区间的上限值；如果当前的桨距角值大于所述预设叶片振动桨角区间的上限值，则控制风力发电机组退出叶片保护模式，以将风力发电机组的最小运行桨距角值恢复至常规运行状态下的最小运行桨距角值；如果当前的桨距角值不大于所述预设叶片振动桨角区间的上限值，则基于风力发电机组当前所处的功率状态来确定是否退出叶片保护模式。
可选地，基于风力发电机组当前所处的功率状态来确定是否退出叶片保护模式的步骤可包括：确定风力发电机组是否处于限功率状态；如果确定风力发电机组处于限功率状态，则控制风力发电机组继续在所述叶片保护模式下运行；如果确定风力发电机组不处于限功率状态，则确定风力发电机组当前的输出功率是否大于预设功率阈值；如果当前的输出功率大于所述预设功率阈值，则控制风力发电机组继续在所述叶片保护模式下运行；如果当前的输出功率不大于所述预设功率阈值，则控制风力发电机组退出叶片保护模式，以将风力发电机组的最小运行桨距角值恢复至常规运行状态下的最小运行桨距角值。
可选地，可通过以下方式确定所述预设功率阈值：将风力发电机组的最小运行桨距角值调整到所述预设叶片振动桨角区间的下限值，确定风力发电机组在调整后的最小运行桨距角值下的处于满发功率时所对应的风速值，将风力发电机组的最小运行桨距角值调整到所述预设叶片振动桨角区间的上限值，确定风力发电机组在调整后的最小运行桨距角值下的风速-功率曲线，基于所确定的风速-功率曲线获取与所述风速值对应的功率值，将所确定的功率值确定为所述预设功率阈值，或者，可通过以下方式确定所述预设功率阈值：确定风力发电机组的桨角-功率-风速的对应关系，基于所确定的对应关系获取与所述预设叶片振动桨角区间的上限值对应的功率值，将所确定的功率值确定为所述预设功率阈值。
可选地，确定风力发电机组是否存在叶片振动异常的步骤可包括：确定表征叶片振动情况的特征值，并基于所确定的特征值来确定是否存在叶片振动异常，其中，可基于以下至少一种数据来确定表征叶片振动情况的特征值：通过安装在叶片上的叶片载荷传感器或者叶片振动传感器所采集到的叶片振动数据；通过安装在液压变桨执行机构上的油压传感器所采集到的液压变桨执行机构的油压值；通过安装在机舱上的机舱加速度传感器所采集到的机舱振动加速度数据。
可选地，可通过以下方式根据叶片振动数据、液压变桨执行机构的油压值和机舱振动加速度数据确定表征叶片振动情况的特征值：对所采集到的叶片振动数据进行时域分析，确定所述叶片振动数据的散点发散趋势，并基于所确定的散点发散趋势获得第一叶片时域振动特性值，对所采集到的叶片振动数据进行频谱分析，提取用于叶片振动分析的预定模态，并基于所提取的预定模态获得第一叶片频域振动特性值，其中，所述预定模态包括风力发电机组的转频和叶片一阶摆振模态，对所采集到的液压变桨执行机构的油压值进行时域分析，确定所述油压值的散点发散趋势，并基于所确定的散点发散趋势获得第二叶片时域振动特性值，对所采集到的液压变桨执行机构的油压值进行频谱分析，提取用于叶片振动分析的预定模态，并基于所提取的预定模态获得第二叶片频域振动特性值，对所采集到的机舱振动加速度数据进行频谱分析，提取用于叶片振动分析的预定模态，并基于所提取的预定模态获得第三叶片频域振动特性值，通过对所获得的第一叶片时域振动特性值、第一叶片频域振动特性值、第二叶片时域振动特性值、第二叶片频域振动特性值和第三叶片频域振动特性值进行加权求和，获得表征叶片振动情况的特征值。
在另一总体方面，提供一种风力发电机组的控制装置，所述控制装置包括：振动异常识别模块，确定风力发电机组是否存在叶片振动异常；桨角运行确定模块，如果确定存在叶片振动异常，则确定风力发电机组当前的桨距角值是否处于预设叶片振动桨角区间；保护模式运行模块，如果处于所述预设叶片振动桨角区间，则控制风力发电机组进入叶片保护模式，在所述叶片保护模式下，控制风力发电机组执行用于降低叶片振动的动作，在控制风力发电机组执行所述动作预定时间之后，基于当前的叶片振动情况以及桨距角值确定是否退出叶片保护模式。
可选地，保护模式运行模块可通过以下方式之一控制风力发电机组执行用于降低叶片振动的动作：通过调整风力发电机组的桨角运行区间来降低叶片振动；通过降低风力发电机组的转速调整上限值来降低叶片振动；通过降低风力发电机组的输出功率来降低叶片振动。
可选地，保护模式运行模块可按照预设变桨速率，将风力发电机组的最小运行桨距角值调整到所述预设叶片振动桨角区间的上限值，以控制风力发电机组基于调整后的最小运行桨距角值运行。
可选地，保护模式运行模块可包括：桨角确定子模块，在检测到风力发电机组不存在叶片振动异常时，确定当前的桨距角值是否大于所述预设叶片振动桨角区间的上限值；模式退出子模块，如果当前的桨距角值大于所述预设叶片振动桨角区间的上限值，则控制风力发电机组退出叶片保护模式，以将风力发电机组的最小运行桨距角值恢复至常规运行状态下的最小运行桨距角值；功率识别子模块，如果当前的桨距角值不大于所述预设叶片振动桨角区间的上限值，则基于风力发电机组当前所处的功率状态来确定是否退出叶片保护模式。
可选地，功率识别子模块可确定风力发电机组是否处于限功率状态，如果确定风力发电机组处于限功率状态，则控制风力发电机组继续在所述叶片保护模式下运行，如果确定风力发电机组不处于限功率状态，则确定风力发电机组当前的输出功率是否大于预设功率阈值，如果当前的输出功率大于所述预设功率阈值，则控制风力发电机组继续在所述叶片保护模式下运行，其中，如果当前的输出功率不大于所述预设功率阈值，则模式退出子模块可控制风力发电机组退出叶片保护模式，以将风力发电机组的最小运行桨距角值恢复至常规运行状态下的最小运行桨距角值。
可选地，所述控制装置可还包括：功率阈值确定模块，可通过以下方式确定所述预设功率阈值：将风力发电机组的最小运行桨距角值调整到所述预设叶片振动桨角区间的下限值，确定风力发电机组在调整后的最小运行桨距角值下的处于满发功率时所对应的风速值，将风力发电机组的最小运行桨距角值调整到所述预设叶片振动桨角区间的上限值，确定风力发电机组在调整后的最小运行桨距角值下的风速-功率曲线，基于所确定的风速-功率曲线获取与所述风速值对应的功率值，将所确定的功率值确定为所述预设功率阈值，或者，功率阈值确定模块可通过以下方式确定所述预设功率阈值：确定风力发电机组的桨角-功率-风速的对应关系，基于所确定的对应关系获取与所述预设叶片振动桨角区间的上限值对应的功率值，将所确定的功率值确定为所述预设功率阈值。
可选地，振动异常识别模块可确定表征叶片振动情况的特征值，并基于所确定的特征值来确定是否存在叶片振动异常，其中，振动异常识别模块可基于以下至少一种数据来确定表征叶片振动情况的特征值：通过安装在叶片上的叶片载荷传感器或者叶片振动传感器所采集到的叶片振动数据；通过安装在液压变桨执行机构上的油压传感器所采集到的液压变桨执行机构的油压值；通过安装在机舱上的机舱加速度传感器所采集到的机舱振动加速度数据。
可选地，振动异常识别模块可通过以下方式根据叶片振动数据、液压变桨执行机构的油压值和机舱振动加速度数据确定表征叶片振动情况的特征值：对所采集到的叶片振动数据进行时域分析，确定所述叶片振动数据的散点发散趋势，并基于所确定的散点发散趋势获得第一叶片时域振动特性值，对所采集到的叶片振动数据进行频谱分析，提取用于叶片振动分析的预定模态，并基于所提取的预定模态获得第一叶片频域振动特性值，其中，所述预定模态包括风力发电机组的转频和叶片一阶摆振模态，对所采集到的液压变桨执行机构的油压值进行时域分析，确定所述油压值的散点发散趋势，并基于所确定的散点发散趋势获得第二叶片时域振动特性值，对所采集到的液压变桨执行机构的油压值进行频谱分析，提取用于叶片振动分析的预定模态，并基于所提取的预定模态获得第二叶片频域振动特性值，对所采集到的机舱振动加速度数据进行频谱分析，提取用于叶片振动分析的预定模态，并基于所提取的预定模态获得第三叶片频域振动特性值，通过对所获得的第一叶片时域振动特性值、第一叶片频域振动特性值、第二叶片时域振动特性值、第二叶片频域振动特性值和第三叶片频域振动特性值进行加权求和，获得表征叶片振动情况的特征值。
在另一总体方面，提供一种控制器，包括：处理器；存储器，用于存储计算机程序，所述计算机程序在被所述处理器执行时实现上述的风力发电机组的控制方法。
在另一总体方面，提供一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，当所述计算机程序在被处理器执行时实现上述的风力发电机组的控制方法。
采用上述风力发电机组的控制方法和装置，能够对风力发电机组的叶片异常振动进行准确识别，并对叶片运行进行有效保护，有助于实现对海上风力发电机组的叶片振动的监测，保证海上风力发电机组的长期安全稳定运行。
附图说明
通过下面结合示例性地示出实施例的附图进行的详细描述，本发明示例性实施例的上述和其它目的、特点和优点将会变得更加清楚。
图1示出根据本发明示例性实施例的风力发电机组的控制方法的流程图；
图2示出根据本发明示例性实施例的确定风力发电机组是否存在叶片振动异常的步骤的流程图；
图3示出根据本发明示例性实施例的基于当前的叶片振动情况以及桨距角值确定是否退出叶片保护模式的步骤的流程图；
图4示出根据本发明示例性实施例的风力发电机组的控制装置的框图；
图5示出根据本发明示例性实施例的保护模式运行模块的框图；
图6示出根据本发明示例性实施例的控制器的框图。
具体实施方式
现在，将参照附图更充分地描述不同的示例实施例，一些示例性实施例在附图中示出。
图1示出根据本发明示例性实施例的风力发电机组的控制方法的流程图。
参照图1，在步骤S10中，确定风力发电机组是否存在叶片振动异常。
这里，可以通过各种方式来确定风力发电机组是否存在叶片振动异常。在一优选示例中，可确定表征叶片振动情况的特征值，并基于所确定的特征值来确定是否存在叶片振动异常。
通常风电场的风力发电机组都会安装机舱加速度传感器，除此之外，可选地还可以在叶片上安装叶片载荷传感器、叶片振动传感器和/或在液压变桨执行机构上安装油压传感器，在本发明示例性实施例的控制方法中，可以根据上述至少一种传感器所采集的数据来确定表征叶片振动情况的特征值。
作为示例，叶片载荷传感器和/或叶片振动传感器可以安装在叶片根部或者叶片中部，叶片载荷传感器可以直接反馈叶片的载荷情况，还可以体现叶片的振动状态，叶片振动传感器可以直接反馈叶片的振动状态。油压传感器可以安装在液压变桨执行机构的油缸上，用以检测油缸的有杆腔和/或无杆腔的油压值，由于液压变桨执行机构直接作用于叶片，因此，基于该油压传感器可以相对直接的反馈叶片的振动状态。机舱加速度传感器设置在机舱上，叶片振动的传递路径为叶片-轮毂-主轴-机舱，基于该机舱加速度传感器可以间接反馈叶片的振动状态。
这里，应理解，除了上述所列举的叶片载荷传感器和叶片振动传感器之外，还可以通过在叶片上安装的其它类型的传感器所采集的数据来体现叶片的振动状态，只要能够从该传感器所采集的数据中提取出叶片的振动信息即可。此外，除了上述所列举的液压变桨执行机构上的油压传感器之外，也可以通过在液压变桨执行机构上安装的其它类型的传感器所采集的数据来提取到叶片的振动信息。
作为示例，可基于以下至少一种数据来确定表征叶片振动情况的特征值：通过安装在叶片上的叶片载荷传感器或者叶片振动传感器所采集到的叶片振动数据；通过安装在液压变桨执行机构上的油压传感器所采集到的液压变桨执行机构的油压值；通过安装在机舱上的机舱加速度传感器所采集到的机舱振动加速度数据。
除上述数据之外，还可以采集风力发电机组的其他实时运行数据，以供场端或者云端监控系统按需调取数据。例如，可包括但不限于叶片的桨距角值、风速值、风向角、对风偏差、转速值、输出功率。
下面参照图2来介绍识别风力发电机组是否存在叶片振动异常的具体过程。应理解，图2所示的识别叶片振动异常的方式仅为示例，本发明不限于此，还可以通过其他方式来对叶片振动异常进行识别。
图2示出根据本发明示例性实施例的确定风力发电机组是否存在叶片振动异常的步骤的流程图。
参照图2，在步骤S101中，确定风力发电机组是否存在叶片载荷传感器或者叶片振动传感器。
相比于在液压变桨执行机构上安装的油压传感器，叶片载荷传感器或者叶片振动传感器反馈的叶片振动状态更为直接清晰，因此可优先选用叶片载荷传感器、叶片振动传感器作为叶片振动异常分析的数据来源。
如果确定风力发电机组存在叶片载荷传感器，则执行步骤S102：通过安装在叶片上的叶片载荷传感器或者叶片振动传感器采集叶片振动数据。
在步骤S103中，对所采集到的叶片振动数据进行时域分析和频谱分析。
例如，可对所采集到的叶片振动数据进行时域分析，确定叶片振动数据的散点发散趋势，并基于所确定的散点发散趋势获得第一叶片时域振动特性值。
如果确定叶片振动数据的散点发散趋势为均匀分布，则表明不存在叶片振动异常，当确定叶片振动数据的散点发散趋势达到预定程度时，表明存在叶片振动异常。这里，可以根据历史叶片振动数据来设定预定程度的大小。
作为示例，可用第一叶片时域振动特性值来表征叶片振动数据的散点发散趋势，即，随着叶片振动数据的散点发散趋势的逐步扩大，第一叶片时域振动特性值也随之增加，表明叶片振动越明显。
当确定叶片振动数据的散点发散趋势没有达到预定程度时，表明不存在叶片振动异常，可选地，此时第一叶片时域振动特性值也可确定为零值。
对所采集到的叶片振动数据进行频谱分析，提取用于叶片振动分析的预定模态，并基于所提取的预定模态获得第一叶片频域振动特性值。作为示例，预定模态可包括但不限于风力发电机组的转频和叶片一阶摆振模态。
例如，可对所采集到的叶片振动数据进行FFT(快速傅里叶变换)频谱分析，获得叶片载荷传感器或者叶片振动传感器所传递的频域振动信息。
这里，可获取风力发电机组的历史叶片振动数据，通过仿真等各种方式对历史叶片振动数据进行分析，确定出与预定模态对应的频域分量(几赫兹)，例如，可分别确定出与风力发电机组的转频对应的第一频域分量、与叶片一阶摆振模态对应的第二频域分量。
在将所采集到的叶片振动数据转换到频域之后，从频域的叶片振动数据中分别提取第一频域分量对应的频域信号和第二频域分量对应的频域信号，基于所提取的频域信号来确定第一叶片频域振动特性值。
作为示例，可基于所提取的频域信号的振动幅度来确定第一叶片频域振动特性值，即，振动幅度越大，第一叶片频域振动特性值也随之增加，表明叶片振动越明显。
这里，可基于所提取的第一频域分量对应的频域信号的振动幅度获得第一子频域特征值，基于所提取的第二频域分量对应的频域信号的振动幅度获得第二子频域特征值，基于所获得的第一子频域特征值和第二子频域特征值来确定第一叶片频域振动特性值。
这里，可以利用各种方式来基于第一子频域特征值和第二子频域特征值确定第一叶片频域振动特性值，包括但不限于：将第一子频域特征值与第二子频域特征值之和确定为第一叶片频域振动特性值、对第一子频域特征值与第二子频域特征值进行加权求和(为第一子频域特征值、第二子频域特征值分别设置权重值)获得第一叶片频域振动特性值、将第一子频域特征值和第二子频域特征值的平均值(也可以是最大值)确定为第一叶片频域振动特性值。
如果确定风力发电机组不存在叶片载荷传感器或者叶片振动传感器，则执行步骤S104：确定风力发电机组的液压变桨执行机构上是否存在油压传感器。
如果未安装叶片载荷传感器或者叶片振动传感器，但在液压变桨执行机构上安装了油压传感器，此时，基于油压传感器所采集的油压值也能相对有效反馈叶片的振动状态，可以将油压传感器作为备选的叶片振动识别所需的数据来源。
如果确定液压变桨执行机构上存在油压传感器，则执行步骤S105中，通过安装在液压变桨执行机构上的油压传感器采集液压变桨执行机构的油压值。
在步骤S106中，对所采集到的液压变桨执行机构的油压值进行时域分析和频谱分析。
例如，对所采集到的液压变桨执行机构的油压值进行时域分析，确定油压值的散点发散趋势，并基于所确定的散点发散趋势获得第二叶片时域振动特性值。
如果确定油压值的散点发散趋势为均匀分布，则表明不存在叶片振动异常，当确定油压值的散点发散趋势达到预定程度时，表明存在叶片振动异常。这里，可以根据液压变桨执行机构的历史油压值来设定预定程度的大小。
作为示例，可用第二叶片时域振动特性值来表征油压值的散点发散趋势，即，随着油压值的散点发散趋势的逐步扩大，第二叶片时域振动特性值也随之增加，表明叶片振动越明显。
当确定油压值的散点发散趋势没有达到预定程度时，表明不存在叶片振动异常，可选地，此时第二叶片时域振动特性值也可确定为零值。
对所采集到的液压变桨执行机构的油压值进行频谱分析，提取用于叶片振动分析的预定模态，并基于所提取的预定模态获得第二叶片频域振动特性值。
例如，可对所采集到的油压值进行FFT频谱分析，获得油压传感器所传递的频域振动信息。
这里，可获取风力发电机组的液压变桨执行机构的历史油压值，通过仿真等各种方式对历史油压值进行分析，确定出与预定模态对应的频域分量，例如，可确定出与风力发电机组的转频对应的第三频域分量、与叶片一阶摆振模态对应的第四频域分量。
在将所采集到的油压值转换到频域之后，从频域的油压值中分别提取第三频域分量对应的频域信号和第四频域分量对应的频域信号，基于所提取的频域信号来确定第二叶片频域振动特性值。
作为示例，可基于所提取的频域信号的振动幅度来确定第二叶片频域振动特性值，即，振动幅度越大，第二叶片频域振动特性值也随之增加，表明叶片振动越明显。
这里，可基于所提取的第三频域分量对应的频域信号的振动幅度获得第三子频域特征值，基于所提取的第四频域分量对应的频域信号的振动幅度获得第四子频域特征值，基于所获得的第三子频域特征值和第四子频域特征值来确定第二叶片频域振动特性值。这里，可以利用各种方式来基于第三子频域特征值和第四子频域特征值确定第二叶片频域振动特性值。
如果确定液压变桨执行机构上不存在油压传感器，则执行步骤S107：通过安装在机舱上的机舱加速度传感器采集机舱振动加速度数据。
如果上述的叶片载荷传感器、叶片振动传感器和油压传感器均未设置，则也可以使用机舱振动加速度传感器来反馈叶片的振动状态。这里，风力发电机组通常都会安装有机舱振动加速度传感器，在此情况下，直接获取机舱振动加速度数据即可。
这里，机舱振动加速度传感器由于信号时域和频域中混杂成分较多(如，塔架、机舱、轮毂、叶片等成分的耦合)，因此可将机舱振动加速度传感器作为末位的叶片振动识别的数据来源。
在步骤S108中，对所采集到的机舱振动加速度数据进行频谱分析。
例如，对所采集到的机舱振动加速度数据进行频谱分析，提取用于叶片振动分析的预定模态，并基于所提取的预定模态获得第三叶片频域振动特性值。
例如，可对所采集到的机舱振动加速度数据进行FFT频谱分析，获得机舱振动加速度传感器所传递的频域振动信息。
这里，可获取风力发电机组的历史机舱振动加速度数据，通过仿真等各种方式对历史机舱振动加速度数据进行分析，确定出与预定模态对应的频域分量，例如，可确定出与风力发电机组的转频对应的第五频域分量、与叶片一阶摆振模态对应的第六频域分量。
在将所采集到的机舱振动加速度数据转换到频域之后，从频域的机舱振动加速度数据中分别提取第五频域分量对应的频域信号和第六频域分量对应的频域信号，基于所提取的频域信号来确定第三叶片频域振动特性值。
作为示例，可基于所提取的频域信号的振动幅度来确定第三叶片频域振动特性值，即，振动幅度越大，第三叶片频域振动特性值也随之增加，表明叶片振动越明显。
在步骤S109中，确定表征叶片振动情况的特征值。
这里，可基于上述的叶片振动数据、油压值、机舱振动加速度数据中的至少一个所获得的时域振动特性值、频域振动特性值来获得表征叶片振动情况的特征值。
例如，通过对所获得的第一叶片时域振动特性值、第一叶片频域振动特性值、第二叶片时域振动特性值、第二叶片频域振动特性值和/或第三叶片频域振动特性值进行加权求和，获得表征叶片振动情况的特征值。
可为每个振动特性值(时域和频域)设置权重值，对所获得的第一叶片时域振动特性值、第一叶片频域振动特性值、第二叶片时域振动特性值、第二叶片频域振动特性值、第三叶片频域振动特性值以及各自对应的权重值进行加权求和，获得表征叶片振动情况的特征值。
作为示例，可对上述所获得的时域振动特性值和/或频域振动特性值进行量化合成，来形成一个0到1之间的振动异常状态量化值，即，表征叶片振动情况的特征值。
在获得表征叶片振动情况的特征值之后，可将该特征值与预设阈值进行比较，如果该特征值大于预设阈值，则确定风力发电机组存在叶片振动异常，如果该特征值不大于(小于或者等于)预设阈值，则确定风力发电机组不存在叶片振动异常。这里，可以通过各种方式来确定预设阈值的大小，例如，该预设阈值可依据经验来设定，也可以通过其他方式来确定，本发明对此不做限定。
除此之外，还可以统计在叶片存在振动异常时的机组信息，并存储改机组信息，作为示例，可包括但不限于：叶片的载荷、叶片的振动、桨距角值、风速值、风向、对风偏差、液压变桨执行机构的油压值，风力发电机组作为数据业务的设备节点，供场端或者云端监控系统按需调取数据。
返回图1，如果确定风力发电机组不存在叶片振动异常，则返回步骤S10，继续进行检测。
如果确定存在叶片振动异常，则执行步骤S20：确定风力发电机组当前的桨距角值是否处于预设叶片振动桨角区间。
在本发明示例性实施例中，可通过动静结合的方式来确定预设叶片振动桨角区间的数值范围。
例如，可以通过但不限于以下几种方式来确定预设叶片振动桨角区间。
第一种：风电场场端或者云端叶片振动监测模块通过定期对风力发电机组的历史运行数据进行统计和分析，来确定风力发电机组的叶片发生异常振动时所对应的桨角区间，将所确定的桨角区间确定为预设叶片振动桨角区间，并传递给风电场内所有相同叶片配置的风力发电机组。
第二种：基于风力发电机组模型仿真，来确定叶片发生异常振动时所对应的桨角区间，并将所确定的桨角区间确定为预设叶片振动桨角区间。
第三种：利用试验台对叶片振动情况进行测试，来确定叶片发生异常振动时所对应的桨角区间，并将所确定的桨角区间确定为预设叶片振动桨角区间。
在通过上述方式确定预设叶片振动桨角区间之后，还可以在风力发电机组运行过程中对预设叶片振动桨角区间的数值范围进行动态调整。
例如，可将所统计的在叶片存在振动异常时的机组信息反馈给风电场端或者云端的叶片振动监测模块，通过对反馈的机组信息进行统计分析，可以动态调整该预设叶片振动桨角区间的数值范围。
这里，可以通过各种方法来对反馈的机组信息进行统计分析以调整预设叶片振动桨角区间的数值范围，本发明对此不做限定。
在本发明示例性实施例中，可基于表征叶片振动情况的特征值以及所检测的桨距角值来确定是否激活叶片运行保护功能。
如果确定风力发电机组当前的桨距角值不处于预设叶片振动桨角区间，则表明当前发生的叶片振动为非预期的叶片振动，此时不控制风力发电机组进入叶片保护模式，叶片运行保护功能未激活，应控制风力发电机组停机，以保护风力发电机组。
如果确定风力发电机组当前的桨距角值处于预设叶片振动桨角区间，则表明当前发生的叶片振动为预期的叶片振动，此时执行步骤S30：控制风力发电机组进入叶片保护模式。
在本发明一优选示例性实施例中，可在执行步骤S30之前，确定风力发电机组是否处于满发阶段(即，确定风力发电机组的输出功率是否达到满发功率)。
如果确定风力发电机组处于满发阶段，则执行步骤S30进入叶片保护模式，如果确定风力发电机组不处于满发阶段，则不激活叶片运行保护功能，控制风力发电机组保持原有的运行方式，或者启动其他保护策略。
在步骤S40中，在叶片保护模式下，控制风力发电机组执行用于降低叶片振动的动作。此时，叶片运行保护功能被激活，通过对风力发电机组进行控制来降低叶片振动。
在本发明示例性实施例中，可通过以下几种控制方式来降低叶片振动。
第一种情况，可通过调整风力发电机组的桨角运行区间来避开预设叶片振动桨角区间，以降低叶片振动。
在此情况下，可以通过控制风力发电机组的叶片执行变桨动作来使得叶片的桨距角值避开预设叶片振动桨角区间，以降低叶片振动，即，通过限桨角的方式来降低叶片振动。
例如，可按照预设变桨速率，将风力发电机组的最小运行桨距角值调整到预设叶片振动桨角区间的上限值，此时，风力发电机组的桨角运行区间为大于或者等于预设叶片振动桨角区间的上限值的区间。在经过上述调整之后，控制风力发电机组基于调整后的最小运行桨距角值运行。
第二种情况，可通过限转速的方式来降低叶片振动。
例如，可以通过降低风力发电机组的转速调整上限值来降低叶片振动，即，按照预设变速速率降低风力发电机组的转速调整上限值，以控制风力发电机组基于调整后的转速调整上限值运行。
这里，风力发电机组在常规运行状态(不存在异常情况)下，该转速调整上限值可指风力发电机组的额定转速值，在叶片保护模式下，降低转速调整上限值可指降低风力发电机组的最大转速值，即，使风力发电机组的最大转速值小于额定转速值，以降低叶片振动。
第三种情况，可通过降低风力发电机组的输出功率(限功率)来降低叶片振动。
例如，按照预设变功率速率降低风力发电机组的输出功率，以降低叶片振动。
在步骤S50中，在控制风力发电机组执行用于降低叶片振动的动作预定时间之后，基于当前的叶片振动情况以及桨距角值确定是否退出叶片保护模式。
针对通过限桨角的方式来降低叶片振动的情况，下面参照图3来介绍基于当前的叶片振动情况以及桨距角值确定是否退出叶片保护模式的过程。应理解，图3所示的方法仅为一示例，本发明不限于此还可以通过其他方式来判断是否退出叶片保护模式。
图3示出根据本发明示例性实施例的基于当前的叶片振动情况以及桨距角值确定是否退出叶片保护模式的步骤的流程图。
参照图3，在步骤S501中，在控制风力发电机组执行动作预定时间之后，确定风力发电机组是否存在叶片振动异常。
如果确定风力发电机组仍存在叶片振动异常，则表明叶片异常振动保护运行功能失效，此时执行步骤S502：控制风力发电机组停机。
如果确定风力发电机组不存在叶片振动异常，则表明叶片异常振动保护运行功能起效，在此情况下，根据当前的桨距角值和风力发电机组当前的输出功率(上网功率)，判断是继续对叶片进行运行保护或者退出叶片保护模式。
这里，针对上述通过降低风力发电机组的转速调整上限值来降低叶片振动的情况，此时，也可以根据当前的桨距角值和风力发电机组当前的输出功率(上网功率)，判断是继续对叶片进行运行保护或者退出叶片保护模式。
在步骤S503中，确定当前的桨距角值是否大于预设叶片振动桨角区间的上限值。
如果确定当前的桨距角值大于预设叶片振动桨角区间的上限值，则执行步骤S506。
如果确定当前的桨距角值不大于预设叶片振动桨角区间的上限值，则基于风力发电机组当前所处的功率状态来确定是否退出叶片保护模式。
具体地，在步骤S504中，确定风力发电机组是否处于限功率状态，即，确定风力发电机组当前所处的功率状态是否为限功率状态。
如果确定风力发电机组处于限功率状态，则控制风力发电机组继续在叶片保护模式下运行。
针对通过限桨角的方式来降低叶片振动的情况，则继续限桨角运行。针对通过降低风力发电机组的转速调整上限值来降低叶片振动的情况，则继续限转速运行。
如果确定风力发电机组不处于限功率状态，则执行步骤S505：确定风力发电机组当前的输出功率是否大于预设功率阈值。
作为示例，可通过以下两种方式确定预设功率阈值。
一种情况，将风力发电机组的最小运行桨距角值调整到预设叶片振动桨角区间的下限值，确定风力发电机组在调整后的最小运行桨距角值下的处于满发功率时所对应的风速值，将风力发电机组的最小运行桨距角值调整到预设叶片振动桨角区间的上限值，确定风力发电机组在调整后的最小运行桨距角值下的风速-功率曲线，基于所确定的风速-功率曲线获取与所确定的风速值对应的功率值，将所确定的功率值确定为预设功率阈值。
作为示例，可以通过风力发电机组模型仿真来获得风力发电机组在调整后的最小运行桨距角值下的处于满发功率时所对应的风速值。此外，也可以通过风力发电机组模型仿真获得风力发电机组在调整后的最小运行桨距角值下的风速-功率曲线。
另一种情况，确定风力发电机组的桨角-功率-风速的对应关系，基于所确定的对应关系获取与预设叶片振动桨角区间的上限值对应的功率值，将所确定的功率值确定为预设功率阈值。例如，可通过动态调整桨距角值来获得风力发电机组的桨角-功率-风速的对应关系。
如果确定风力发电机组当前的输出功率大于预设功率阈值，则控制风力发电机组继续在叶片保护模式下运行。
如果确定风力发电机组当前的输出功率不大于预设功率阈值，则执行步骤S506：控制风力发电机组退出叶片保护模式。
针对通过限桨角的方式来降低叶片振动的情况，则可将风力发电机组的最小运行桨距角值恢复至常规运行状态下的最小运行桨距角值。
作为示例，常规运行状态下可指风力发电机组不存在异常情况(如叶片振动异常)的运行状态。例如，可将最小运行桨距角值恢复至进入叶片保护模式之前所设定的最小运行桨距角值，或者，将最小运行桨距角值恢复至常规运行状态下的控制策略所确定的最小运行桨距角值。
例如，可按照桨角保护功能的预设变桨速率，将当前的最小运行桨距角值调整回风力发电机组常规运行(正常运行)状态下的最小运行桨距角值。
针对通过降低风力发电机组的转速调整上限值来降低叶片振动的情况，此时则不再对风力发电机组限转速。例如，可按照预设变速速率将风力发电机组的转速调整上限值恢复至初始值，即，恢复至进入叶片保护模式之前所设定的转速调整上限值。
针对上述通过降低风力发电机组的输出功率来降低叶片振动的情况，在确定当前的桨距角值不大于预设叶片振动桨角区间的上限值时，不执行步骤S504，而直接执行步骤S505。
如果确定风力发电机组当前的输出功率大于预设功率阈值，则控制风力发电机组继续在叶片保护模式下运行，即，继续限功率运行。如果确定风力发电机组当前的输出功率不大于预设功率阈值，则控制风力发电机组退出叶片保护模式，即，不再对风力发电机组限功率。
图4示出根据本发明示例性实施例的风力发电机组的控制装置的框图。
如图4所示，根据本发明示例性实施例的风力发电机组的控制装置100包括：振动异常识别模块101、桨角运行确定模块102和保护模式运行模块103。
具体说来，振动异常识别模块101确定风力发电机组是否存在叶片振动异常。
例如，振动异常识别模块101可确定表征叶片振动情况的特征值，并基于所确定的特征值来确定是否存在叶片振动异常。
优选地，振动异常识别模块101可基于以下至少一种数据来确定表征叶片振动情况的特征值：通过安装在叶片上的叶片载荷传感器或者叶片振动传感器所采集到的叶片振动数据；通过安装在液压变桨执行机构上的油压传感器所采集到的液压变桨执行机构的油压值；通过安装在机舱上的机舱加速度传感器所采集到的机舱振动加速度数据。
下面来介绍振动异常识别模块101确定表征叶片振动情况的特征值的过程。
振动异常识别模块101对所采集到的叶片振动数据进行时域分析，确定叶片振动数据的散点发散趋势，并基于所确定的散点发散趋势获得第一叶片时域振动特性值。振动异常识别模块101对所采集到的叶片振动数据进行频谱分析，提取用于叶片振动分析的预定模态，并基于所提取的预定模态获得第一叶片频域振动特性值。这里，预定模态可包括风力发电机组的转频和叶片一阶摆振模态。
振动异常识别模块101对所采集到的液压变桨执行机构的油压值进行时域分析，确定油压值的散点发散趋势，并基于所确定的散点发散趋势获得第二叶片时域振动特性值。振动异常识别模块101对所采集到的液压变桨执行机构的油压值进行频谱分析，提取用于叶片振动分析的预定模态，并基于所提取的预定模态获得第二叶片频域振动特性值。
振动异常识别模块101对所采集到的机舱振动加速度数据进行频谱分析，提取用于叶片振动分析的预定模态，并基于所提取的预定模态获得第三叶片频域振动特性值。
振动异常识别模块101通过对所获得的第一叶片时域振动特性值、第一叶片频域振动特性值、第二叶片时域振动特性值、第二叶片频域振动特性值和/或第三叶片频域振动特性值进行加权求和，获得表征叶片振动情况的特征值。
如果确定风力发电机组不存在叶片振动异常，则振动异常识别模块101继续确定风力发电机组是否存在叶片振动异常。
如果确定存在叶片振动异常，则桨角运行确定模块102确定风力发电机组当前的桨距角值是否处于预设叶片振动桨角区间。
如果确定风力发电机组当前的桨距角值不处于预设叶片振动桨角区间，则表明当前发生的叶片振动为非预期的叶片振动，此时叶片运行保护功能未激活，保护模式运行模块103控制风力发电机组停机。
如果确定风力发电机组当前的桨距角值处于预设叶片振动桨角区间，则表明当前发生的叶片振动为预期的叶片振动，此时保护模式运行模块103控制风力发电机组进入叶片保护模式，在叶片保护模式下，控制风力发电机组执行用于降低叶片振动的动作，在控制风力发电机组执行用于降低叶片振动的动作预定时间之后，基于当前的叶片振动情况以及桨距角值确定是否退出叶片保护模式。
在本发明一优选示例性实施例中，保护模式运行模块103可还确定风力发电机组是否处于满发阶段。如果确定风力发电机组处于满发阶段，则保护模式运行模块103控制风力发电机组进入叶片保护模式，如果确定风力发电机组不处于满发阶段，则保护模式运行模块103不激活叶片运行保护功能，此时，风力发电机组保持原有的运行方式，或者启动其他保护策略。
例如，保护模式运行模块103可通过以下方式之一控制风力发电机组执行用于降低叶片振动的动作。
第一种情况，可通过调整风力发电机组的桨角运行区间来降低叶片振动。
例如，保护模式运行模块103可按照预设变桨速率，将风力发电机组的最小运行桨距角值调整到预设叶片振动桨角区间的上限值，以控制风力发电机组基于调整后的最小运行桨距角值运行。
第二种情况，可通过降低风力发电机组的转速调整上限值来降低叶片振动。
例如，保护模式运行模块103可按照预设变速速率降低风力发电机组的转速调整上限值，以控制风力发电机组基于调整后的转速调整上限值运行。
第三种情况，可通过降低风力发电机组的输出功率来降低叶片振动。
例如，保护模式运行模块103可按照预设变功率速率降低风力发电机组的输出功率，以降低叶片振动。
针对通过限桨角的方式来降低叶片振动的情况，下面参照图5来介绍基于当前的叶片振动情况以及桨距角值确定是否退出叶片保护模式的过程。
图5示出根据本发明示例性实施例的保护模式运行模块103的框图。
如图5所示，根据本发明示例性实施例的保护模式运行模块103可包括：桨角确定子模块31、模式退出子模块32和功率识别子模块33。
具体说来，桨角确定子模块31在控制风力发电机组执行动作预定时间之后，确定风力发电机组是否存在叶片振动异常。
如果确定风力发电机组仍存在叶片振动异常，则表明叶片异常振动保护运行功能失效，此时桨角确定子模块31控制风力发电机组停机。
如果确定风力发电机组不存在叶片振动异常，则表明叶片异常振动保护运行功能起效，此时，根据当前的桨距角值和风力发电机组当前的输出功率，判断是继续对叶片进行运行保护或者退出叶片保护模式。
例如，桨角确定子模块31确定当前的桨距角值是否大于所述预设叶片振动桨角区间的上限值。
如果确定当前的桨距角值大于预设叶片振动桨角区间的上限值，则模式退出子模块32控制风力发电机组退出叶片保护模式，以将风力发电机组的最小运行桨距角值恢复至常规运行状态下的最小运行桨距角值。
如果确定当前的桨距角值不大于预设叶片振动桨角区间的上限值，则功率识别子模块33基于风力发电机组当前所处的功率状态来确定是否退出叶片保护模式。
功率识别子模块33确定风力发电机组是否处于限功率状态，如果确定处于限功率状态，则控制风力发电机组继续在叶片保护模式下运行，如果确定不处于限功率状态，则确定风力发电机组当前的输出功率是否大于预设功率阈值，如果大于预设功率阈值，则控制风力发电机组继续在叶片保护模式下运行。
如果不大于预设功率阈值，则模式退出子模块32控制风力发电机组退出叶片保护模式，以将风力发电机组的最小运行桨距角值恢复至常规运行状态下的最小运行桨距角值。
可选地，根据本发明示例性实施例的风力发电机组的控制装置可还包括：功率阈值确定模块(图中未示出)，可通过以下两种方式确定预设功率阈值。
一种情况，功率阈值确定模块可将风力发电机组的最小运行桨距角值调整到预设叶片振动桨角区间的下限值，确定风力发电机组在调整后的最小运行桨距角值下的处于满发功率时所对应的风速值，将风力发电机组的最小运行桨距角值调整到预设叶片振动桨角区间的上限值，确定风力发电机组在调整后的最小运行桨距角值下的风速-功率曲线，基于所确定的风速-功率曲线获取所确定的风速值对应的功率值，将所确定的功率值确定为预设功率阈值。
另一种情况，功率阈值确定模块确定风力发电机组的桨角-功率-风速的对应关系，基于所确定的对应关系获取与预设叶片振动桨角区间的上限值对应的功率值，将所确定的功率值确定为预设功率阈值。
图6示出根据本发明示例性实施例的控制器的框图。
如图6所示，根据本发明示例性实施例的控制器200包括：处理器201和存储器202。
具体说来，存储器202用于存储计算机程序，所述计算机程序在被所述处理器201执行时实现上述的风力发电机组的控制方法。
这里，图1所示的风力发电机组的控制方法可在图6所示的处理器201中执行。也就是说，图4所示的各模块可由数字信号处理器、现场可编程门阵列等通用硬件处理器来实现，也可通过专用芯片等专用硬件处理器来实现，还可完全通过计算机程序来以软件方式实现，例如，可被实现为图6中所示的处理器201中的各个模块。
根据本发明的示例性实施例还提供一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质。该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风力发电机组的控制方法的计算机程序。该计算机可读记录介质是可存储由计算机系统读出的数据的任意数据存储装置。计算机可读记录介质的示例包括：只读存储器、随机存取存储器、只读光盘、磁带、软盘、光数据存储装置和载波(诸如经有线或无线传输路径通过互联网的数据传输)。
根据本发明示例性实施例的风力发电机组的控制方法和装置，用于能够有效解决风力发电机组运行中叶片振动的识别和柔性控制问题。特别对于海上风力发电机组，可以解决海上风力发电机组叶片振动的监测和长期运行问题。
此外，根据本发明示例性实施例的风力发电机组的控制方法和装置，通过降载减振保护叶片，从而降低叶片、轮毂及其它相关部件载荷，从而保证风力发电机组的长期稳定运行。
以往叶片异常振动时，如果未及时处理可能导致叶片损坏，产生较高的维护成本。如果停机，则导致风场发电量损失较大。根据本发明示例性实施例的风力发电机组的控制方法和装置，可以有效的兼顾叶片异常振动保护和发电需求两方面，为风力发电机组的稳定性和可利用率的提升提供了一种新的方案。
尽管已经参照其示例性实施例具体显示和描述了本发明，但是本领域的技术人员应该理解，在不脱离权利要求所限定的本发明的精神和范围的情况下，可以对其进行形式和细节上的各种改变。

Claims (18)

1.一种风力发电机组的控制方法，其特征在于，所述控制方法包括：
确定风力发电机组是否存在叶片振动异常；
如果确定存在叶片振动异常，则确定风力发电机组当前的桨距角值是否处于预设叶片振动桨角区间，其中，所述预设叶片振动桨角区间为叶片发生异常振动时所对应的桨角区间；
如果处于所述预设叶片振动桨角区间，则控制风力发电机组进入叶片保护模式；
在所述叶片保护模式下，控制风力发电机组执行用于降低叶片振动的动作；
在控制风力发电机组执行所述动作预定时间之后，基于当前的叶片振动情况以及桨距角值确定是否退出叶片保护模式。
2.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，控制风力发电机组执行用于降低叶片振动的动作的步骤包括以下步骤之一：
通过调整风力发电机组的桨角运行区间来降低叶片振动；
通过降低风力发电机组的转速调整上限值来降低叶片振动；
通过降低风力发电机组的输出功率来降低叶片振动。
3.根据权利要求2所述的控制方法，其特征在于，通过调整风力发电机组的桨角运行区间来降低叶片振动的步骤包括：
按照预设变桨速率，将风力发电机组的最小运行桨距角值调整到所述预设叶片振动桨角区间的上限值，以控制风力发电机组基于调整后的最小运行桨距角值运行。
4.根据权利要求3所述的控制方法，其特征在于，基于当前的叶片振动情况以及桨距角值确定是否退出叶片保护模式的步骤包括：
在检测到风力发电机组不存在叶片振动异常时，确定当前的桨距角值是否大于所述预设叶片振动桨角区间的上限值；
如果当前的桨距角值大于所述预设叶片振动桨角区间的上限值，则控制风力发电机组退出叶片保护模式，以将风力发电机组的最小运行桨距角值恢复至常规运行状态下的最小运行桨距角值；
如果当前的桨距角值不大于所述预设叶片振动桨角区间的上限值，则基于风力发电机组当前所处的功率状态来确定是否退出叶片保护模式。
5.根据权利要求4所述的控制方法，其特征在于，基于风力发电机组当前所处的功率状态来确定是否退出叶片保护模式的步骤包括：
确定风力发电机组是否处于限功率状态；
如果确定风力发电机组处于限功率状态，则控制风力发电机组继续在所述叶片保护模式下运行；
如果确定风力发电机组不处于限功率状态，则确定风力发电机组当前的输出功率是否大于预设功率阈值；
如果当前的输出功率大于所述预设功率阈值，则控制风力发电机组继续在所述叶片保护模式下运行；
如果当前的输出功率不大于所述预设功率阈值，则控制风力发电机组退出叶片保护模式，以将风力发电机组的最小运行桨距角值恢复至常规运行状态下的最小运行桨距角值。
6.根据权利要求5所述的控制方法，其特征在于，通过以下方式确定所述预设功率阈值：
将风力发电机组的最小运行桨距角值调整到所述预设叶片振动桨角区间的下限值，确定风力发电机组在调整后的最小运行桨距角值下的处于满发功率时所对应的风速值，
将风力发电机组的最小运行桨距角值调整到所述预设叶片振动桨角区间的上限值，确定风力发电机组在调整后的最小运行桨距角值下的风速-功率曲线，基于所确定的风速-功率曲线获取与所述风速值对应的功率值，将所确定的功率值确定为所述预设功率阈值，
或者，通过以下方式确定所述预设功率阈值：
确定风力发电机组的桨角-功率-风速的对应关系，基于所确定的对应关系获取与所述预设叶片振动桨角区间的上限值对应的功率值，将所确定的功率值确定为所述预设功率阈值。
7.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，确定风力发电机组是否存在叶片振动异常的步骤包括：
确定表征叶片振动情况的特征值，并基于所确定的特征值来确定是否存在叶片振动异常，
其中，基于以下至少一种数据来确定表征叶片振动情况的特征值：
通过安装在叶片上的叶片载荷传感器或者叶片振动传感器所采集到的叶片振动数据；
通过安装在液压变桨执行机构上的油压传感器所采集到的液压变桨执行机构的油压值；
通过安装在机舱上的机舱加速度传感器所采集到的机舱振动加速度数据。
8.根据权利要求7所述的控制方法，其特征在于，通过以下方式根据叶片振动数据、液压变桨执行机构的油压值和机舱振动加速度数据确定表征叶片振动情况的特征值：
对所采集到的叶片振动数据进行时域分析，确定所述叶片振动数据的散点发散趋势，并基于所确定的散点发散趋势获得第一叶片时域振动特性值，
对所采集到的叶片振动数据进行频谱分析，提取用于叶片振动分析的预定模态，并基于所提取的预定模态获得第一叶片频域振动特性值，其中，所述预定模态包括风力发电机组的转频和叶片一阶摆振模态，
对所采集到的液压变桨执行机构的油压值进行时域分析，确定所述油压值的散点发散趋势，并基于所确定的散点发散趋势获得第二叶片时域振动特性值，
对所采集到的液压变桨执行机构的油压值进行频谱分析，提取用于叶片振动分析的预定模态，并基于所提取的预定模态获得第二叶片频域振动特性值，
对所采集到的机舱振动加速度数据进行频谱分析，提取用于叶片振动分析的预定模态，并基于所提取的预定模态获得第三叶片频域振动特性值，
通过对所获得的第一叶片时域振动特性值、第一叶片频域振动特性值、第二叶片时域振动特性值、第二叶片频域振动特性值和第三叶片频域振动特性值进行加权求和，获得表征叶片振动情况的特征值。
9.一种风力发电机组的控制装置，其特征在于，所述控制装置包括：
振动异常识别模块，确定风力发电机组是否存在叶片振动异常；
桨角运行确定模块，如果确定存在叶片振动异常，则确定风力发电机组当前的桨距角值是否处于预设叶片振动桨角区间，其中，所述预设叶片振动桨角区间为叶片发生异常振动时所对应的桨角区间；
保护模式运行模块，如果处于所述预设叶片振动桨角区间，则控制风力发电机组进入叶片保护模式，在所述叶片保护模式下，控制风力发电机组执行用于降低叶片振动的动作，在控制风力发电机组执行所述动作预定时间之后，基于当前的叶片振动情况以及桨距角值确定是否退出叶片保护模式。
10.根据权利要求9所述的控制装置，其特征在于，保护模式运行模块通过以下方式之一控制风力发电机组执行用于降低叶片振动的动作：
通过调整风力发电机组的桨角运行区间来降低叶片振动；
通过降低风力发电机组的转速调整上限值来降低叶片振动；
通过降低风力发电机组的输出功率来降低叶片振动。
11.根据权利要求10所述的控制装置，其特征在于，保护模式运行模块按照预设变桨速率，将风力发电机组的最小运行桨距角值调整到所述预设叶片振动桨角区间的上限值，以控制风力发电机组基于调整后的最小运行桨距角值运行。
12.根据权利要求11所述的控制装置，其特征在于，保护模式运行模块包括：
桨角确定子模块，在检测到风力发电机组不存在叶片振动异常时，确定当前的桨距角值是否大于所述预设叶片振动桨角区间的上限值；
模式退出子模块，如果当前的桨距角值大于所述预设叶片振动桨角区间的上限值，则控制风力发电机组退出叶片保护模式，以将风力发电机组的最小运行桨距角值恢复至常规运行状态下的最小运行桨距角值；
功率识别子模块，如果当前的桨距角值不大于所述预设叶片振动桨角区间的上限值，则基于风力发电机组当前所处的功率状态来确定是否退出叶片保护模式。
13.根据权利要求12所述的控制装置，其特征在于，功率识别子模块确定风力发电机组是否处于限功率状态，如果确定风力发电机组处于限功率状态，则控制风力发电机组继续在所述叶片保护模式下运行，如果确定风力发电机组不处于限功率状态，则确定风力发电机组当前的输出功率是否大于预设功率阈值，如果当前的输出功率大于所述预设功率阈值，则控制风力发电机组继续在所述叶片保护模式下运行，
其中，如果当前的输出功率不大于所述预设功率阈值，则模式退出子模块控制风力发电机组退出叶片保护模式，以将风力发电机组的最小运行桨距角值恢复至常规运行状态下的最小运行桨距角值。
14.根据权利要求13所述的控制装置，其特征在于，所述控制装置还包括：功率阈值确定模块，通过以下方式确定所述预设功率阈值：
将风力发电机组的最小运行桨距角值调整到所述预设叶片振动桨角区间的下限值，确定风力发电机组在调整后的最小运行桨距角值下的处于满发功率时所对应的风速值，
将风力发电机组的最小运行桨距角值调整到所述预设叶片振动桨角区间的上限值，确定风力发电机组在调整后的最小运行桨距角值下的风速-功率曲线，基于所确定的风速-功率曲线获取与所述风速值对应的功率值，将所确定的功率值确定为所述预设功率阈值，
或者，功率阈值确定模块通过以下方式确定所述预设功率阈值：
确定风力发电机组的桨角-功率-风速的对应关系，基于所确定的对应关系获取与所述预设叶片振动桨角区间的上限值对应的功率值，将所确定的功率值确定为所述预设功率阈值。
15.根据权利要求9所述的控制装置，其特征在于，振动异常识别模块确定表征叶片振动情况的特征值，并基于所确定的特征值来确定是否存在叶片振动异常，
其中，振动异常识别模块基于以下至少一种数据来确定表征叶片振动情况的特征值：
通过安装在叶片上的叶片载荷传感器或者叶片振动传感器所采集到的叶片振动数据；
通过安装在液压变桨执行机构上的油压传感器所采集到的液压变桨执行机构的油压值；
通过安装在机舱上的机舱加速度传感器所采集到的机舱振动加速度数据。
16.根据权利要求15所述的控制装置，其特征在于，振动异常识别模块通过以下方式根据叶片振动数据、液压变桨执行机构的油压值和机舱振动加速度数据确定表征叶片振动情况的特征值：
对所采集到的叶片振动数据进行时域分析，确定所述叶片振动数据的散点发散趋势，并基于所确定的散点发散趋势获得第一叶片时域振动特性值，
对所采集到的叶片振动数据进行频谱分析，提取用于叶片振动分析的预定模态，并基于所提取的预定模态获得第一叶片频域振动特性值，其中，所述预定模态包括风力发电机组的转频和叶片一阶摆振模态，
对所采集到的液压变桨执行机构的油压值进行时域分析，确定所述油压值的散点发散趋势，并基于所确定的散点发散趋势获得第二叶片时域振动特性值，
对所采集到的液压变桨执行机构的油压值进行频谱分析，提取用于叶片振动分析的预定模态，并基于所提取的预定模态获得第二叶片频域振动特性值，
对所采集到的机舱振动加速度数据进行频谱分析，提取用于叶片振动分析的预定模态，并基于所提取的预定模态获得第三叶片频域振动特性值，
通过对所获得的第一叶片时域振动特性值、第一叶片频域振动特性值、第二叶片时域振动特性值、第二叶片频域振动特性值和第三叶片频域振动特性值进行加权求和，获得表征叶片振动情况的特征值。
17.一种控制器，其特征在于，包括：
处理器；
存储器，用于存储计算机程序，所述计算机程序在被所述处理器执行时实现如权利要求1至8中任意一项所述的风力发电机组的控制方法。
18.一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，其特征在于，当所述计算机程序在被处理器执行时实现如权利要求1至8中任意一项所述的风力发电机组的控制方法。
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