CN114135450A - 风力发电机全生命周期检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及发电机检测技术领域，且公开了风力发电机全生命周期检测方法，通过对发电机外观以及运行状态检测以及获取风力发电机中指定部件的参数信息及工况信息并建立大数据分析模型确定各部件的生命周期信息，可对风力发电机的各个部件的详细数据进行实时观察。本发明中，分析出风力发电机的详细运行情况，并通过对风力发电机的地理位置进行监测分析以及建立测风塔对当前环境进行风资源评估，可有效地计算出风力发电机的运行环境对风力发电机的运行状态的影响，对风力发电机的运行状态的影响进行检测可确定风力发电机所处的生命周期的阶段，然后进行调整，从而避免了其他因素影响整个风力发电机全生命周期检测的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及发电机检测技术领域，尤其涉及风力发电机全生命周期检测方法。
背景技术
风力发电机是将风能转换为机械功，机械功带动转子旋转，最终输出交流电的电力设备，风力发电机一般有风轮、发电机(包括装置)、调向器(尾翼)、塔架、限速安全机构和储能装置等构件组成，风力发电机的工作原理比较简单，风轮在风力的作用下旋转，它把风的动能转变为风轮轴的机械能，发电机在风轮轴的带动下旋转发电，广义地说，风能也是太阳能，所以也可以说风力发电机，是以太阳为热源，以大气为工作介质的热能利用发电机。
目前对于风力发电机只进行常规监测电压和电流，监测手段并不多，除了“五感点检”和准备充足备品以满足风力发电机更换的需求，日常管理单一，缺少风力发电机的全生命周期管理，目前对风力发电机仍采取传统的定期出厂检查的方式进行预防性维护，缺少风力发电机状态的实时解析，无法通过实际情况和科学理论依据进行及时调整，可能对风力发电机出现问题后知后觉，而一般的对风力发电机的全生命周期检测方法一般都是对风力发电机内部或某一个时间点进行检测，非常容易受到外界因素的干扰导致检测结果不准确。为此，我们提出风力发电机全生命周期检测方法。
发明内容
本发明主要是解决上述现有技术所存在的技术问题，提供风力发电机全生命周期检测方法。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案，风力发电机全生命周期检测方法，包括以下步骤：
S1：发电机外观以及运行状态检测；对风力发电机外部运行环境进行检测分析；获取风力发电机中指定部件的参数信息及工况信息；
S2：根据各部件的参数信息及工况信息，结合预先构建的大数据分析模型确定各部件的生命周期信息；
S3：检测到危险信号后进行紧急控制；
S4：检测各部件当前的生命周期信息是否达到设定的更换条件，进行部件更换或整体更换。
作为优选，所述S1中的外观检测以及运行状态检测包括以下步骤：
S1.1：在发电机外部安装监控装置，监控装置通过网络传输将发电机外壳的实时状态输送到云端，再由云端实时输送给检测人员进行实时观测；
S1.2：在发电机底部安装传感器，当发电机运转产生振动时，传感器可将发电机振动时的振动情况记录并上传云端储存，同时实时发送给检测人员；
S1.3：检测所述风力发电机组的传动链的实际转速，得到转速信号，然后传输记录；
S1.4：根据所述转速信号和预定的策略，得到所述风力发电机组的发电机的输入轴的实际转速，并与所述预存的标准中的参考转速进行对比，判断所述发电机的输入轴的转速状态；
S1.5：根据判断结果调节所述发电机的输入轴的转速，使风力发电机的输入轴在预定的时间长度内以所述参考转速稳定运行；
S1.6：对风力发电机部件更换的数据进行记录，对风力发电机启动次数的数据进行记录，对风力发电机停机次数的数据进行记录，对风力发电机空转时长的数据进行记录，对风力发电机动力来源的限电次数的数据进行记录，对风力发电机故障情况的数据进行记录，对风力发电机运维时间占比的数据进行记录，可总的得出整个风力发电机的运行状态。
作为优选，所述风力发电机外部运行环境进行检测分析包括以下步骤：查询风力发电机安装的地理位置，然后搜索当前地理位置的气候以及环境情况，对地面位置的地形进行监测，然后建立测风塔，以及在风力发电机外部安装风力监测装置以及雷达，可对当前风量进行监测，从而可对当前环境的风资源进行评估并得出结果。
作为优选，所述获取风力发电机中指定部件的参数信息包括：获取风力发电机中指定部件的厂商信息、型号、额定运行环境信息中的至少；获取风力发电机中指定部件的工况信息包括：获取风力发电机中指定部件的工作时间、动作次数、维修记录、故障记录、实际运行环境信息中的至少。
作为优选，所述指定部件包括：机舱、叶片、轮毂、轴承、轴心、低速轴、齿轮箱、高速轴以及机械制动装置、发电机、偏航装置、变桨装置、变流装置、消防装置、电子控制器、液压系统、冷却系统、提升装置、爬梯、安全防护装置、承载平台、风速计以及风向标。
作为优选，所述根据各部件的参数信息及工况信息，结合预先构建的大数据分析模型确定各部件的生命周期的步骤包括：根据各部件的参数信息及工况信息，结合预先构建的大数据分析模型确定各部件在其完整生命周期中所处的阶段以及预先将部件的生命周期划分为多个阶段。
作为优选，根据各部件的生命周期信息，确定风力发电机的生命周期信息的步骤包括：对全部指定部件按照其在完整生命周期中所处的阶段进行排序，根据每个部件的使用年限进行排布，对使用年限较短的部件的检测次数以及检测种类较少，对使用年限较长的部件的检测次数以及检测种类就相应的增多，进而就减少了工作量。
作为优选，所述检测到危险信号后进行紧急控制包括以下步骤：当风力发电机进行运行时，监测到超出预存的标准或风力发电机的状态变化趋势发生突变时，将风力发电机的动力来源切断，迫使风力发电机停止运行，避免严重事故发生。
作为优选，所述检测各部件当前的生命周期信息是否达到设定的更换条件，进行部件更换或整体更换包括以下步骤：通过云端智能服务器进行智能监控，当云端智能服务器监测到某个部件的生命周期达到设定的更换条件后，就会将更换信号发送给检测人员，检测人员对当前机组进行停机然后报备，维修人员即可立即对当前部件进行更换或维修保养。
有益效果
本发明提供了风力发电机全生命周期检测方法。具备以下有益效果：
(1)、该风力发电机全生命周期检测方法，通过设置实时监控装置对风力发电机外观进行实时检测，可有效的实时对风力发电机的外观进行检测，当风力发电机的外壳出现破碎时可迅速地检测到，然后对其进行更换，避免外观破碎对风力发电机的生命周期产生影响，对风力发电机部件更换、启动次数、停机次数、空转时长、故障情况、运维时间占比以及动力来源的限电次数的数据进行分析可的出风力发电机的详细运行情况，并通过对风力发电机的地理位置进行监测分析以及建立测风塔对当前环境进行风资源评估，可有效的计算出风力发电机的运行环境对风力发电机的运行状态的影响，对风力发电机的运行状态的影响进行检测可确定风力发电机所处的生命周期的阶段，然后进行调整，从而避免了其他因素影响整个风力发电机全生命周期检测的准确性。
(2)、该风力发电机全生命周期检测方法，由于风力发电机中指定部件的参数信息包括有风力发电机中指定部件的厂商信息、型号、额定运行环境信息，风力发电机中指定部件的工况信息包括风力发电机中指定部件的工作时间、动作次数、维修记录、故障记录、实际运行环境信息，而获得这些信息后便于构建出大数据分析模型。
(3)、该风力发电机全生命周期检测方法，根据各部件的参数信息及工况信息，可预先构建的大数据分析模型，然后再根据各部件的参数信息及工况信息可确定各部件的生命周期，然后方便对各部件的生命周期划分出不同阶段，从而便于对各个部件进行快速详细的生命周期检测。
(4)、该风力发电机全生命周期检测方法，由于建立了大数据分析模型，便于了对各个部件进行快速详细的生命周期检测，当监测到超出预存的标准或风力发电机的状态变化趋势发生突变时，将风力发电机的动力来源切断，迫使风力发电机停止运行，避免严重事故发生。
(5)、该风力发电机全生命周期检测方法，由于建立了大数据分析模型，便于了对各个部件进行快速详细的生命周期检测，当某个部件的数据发生异常后，可快速定位到出现异常的部件，然后对其进行维修或更换处理，从而保证了发电机后续持续正常运行。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见的，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引伸获得其他的实施附图。
本说明书所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容得能涵盖的范围内。
图1为本发明流程图；
图2为本发明S1流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例：风力发电机全生命周期检测方法，包括以下步骤：
S1：发电机外观以及运行状态检测：
S1.1：在发电机外部安装监控装置，监控装置通过网络传输将发电机外壳的实时状态输送到云端，再由云端实时输送给检测人员进行实时观测；
S1.2：在发电机底部安装传感器，当发电机运转产生振动时，传感器可将发电机振动时的振动情况记录并上传云端储存，同时实时发送给检测人员；
S1.3：检测所述风力发电机组的传动链的实际转速，得到转速信号，然后传输记录；
S1.4：根据所述转速信号和预定的策略，得到所述风力发电机组的发电机的输入轴的实际转速，并与所述预存的标准中的参考转速进行对比，判断所述发电机的输入轴的转速状态；
S1.5：根据判断结果调节所述发电机的输入轴的转速，使风力发电机的输入轴在预定的时间长度内以所述参考转速稳定运行；
S1.6：对风力发电机部件更换的数据进行记录，对风力发电机启动次数的数据进行记录，对风力发电机停机次数的数据进行记录，对风力发电机空转时长的数据进行记录，对风力发电机动力来源的限电次数的数据进行记录，对风力发电机故障情况的数据进行记录，对风力发电机运维时间占比的数据进行记录，可总的得出整个风力发电机的运行状态。
对风力发电机外部运行环境进行检测分析；
风力发电机外部运行环境进行检测分析包括以下步骤：查询风力发电机安装的地理位置，然后搜索当前地理位置的气候以及环境情况，对地面位置的地形进行监测，然后建立测风塔，以及在风力发电机外部安装风力监测装置以及雷达，可对当前风量进行监测，从而可对当前环境的风资源进行评估并得出结果。
获取风力发电机中指定部件的参数信息及工况信息：
获取风力发电机中指定部件的参数信息包括：获取风力发电机中指定部件的厂商信息、型号、额定运行环境信息中的至少；获取风力发电机中指定部件的工况信息包括：获取风力发电机中指定部件的工作时间、动作次数、维修记录、故障记录、实际运行环境信息中的至少，指定部件包括：机舱、叶片、轮毂、轴承、轴心、低速轴、齿轮箱、高速轴以及机械制动装置、发电机、偏航装置、变桨装置、变流装置、消防装置、电子控制器、液压系统、冷却系统、提升装置、爬梯、安全防护装置、承载平台、风速计以及风向标。
S2：根据各部件的参数信息及工况信息，结合预先构建的大数据分析模型确定各部件的生命周期信息：
根据各部件的参数信息及工况信息，结合预先构建的大数据分析模型确定各部件的生命周期的步骤包括：根据各部件的参数信息及工况信息，结合预先构建的大数据分析模型确定各部件在其完整生命周期中所处的阶段以及预先将部件的生命周期划分为多个阶段；
各部件的生命周期信息，确定风力发电机的生命周期信息的步骤包括：对全部指定部件按照其在完整生命周期中所处的阶段进行排序，根据每个部件的使用年限进行排布，对使用年限较短的部件的检测次数以及检测种类较少，对使用年限较长的部件的检测次数以及检测种类就相应的增多，进而就减少了工作量。
S3：检测到危险信号后进行紧急控制：
检测到危险信号后进行紧急控制包括以下步骤：当风力发电机进行运行时，监测到超出预存的标准或风力发电机的状态变化趋势发生突变时，将风力发电机的动力来源切断，迫使风力发电机停止运行，避免严重事故发生。
S4：检测各部件当前的生命周期信息是否达到设定的更换条件，进行部件更换或整体更换。
检测各部件当前的生命周期信息是否达到设定的更换条件，进行部件更换或整体更换包括以下步骤：通过云端智能服务器进行智能监控，当云端智能服务器监测到某个部件的生命周期达到设定的维修或更换条件后，就会将更换信号发送给检测/监测人员，检测/监测人员向对应场站负责人发出故障信息，现场负责人对当前机组进行紧急故障维修报备必要时先停机然后报备，维修人员即可立即对当前部件进行维修或更换处理。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (9)
1.风力发电机全生命周期检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：风力发电机外观以及运行状态检测；对风力发电机外部运行环境进行检测分析；获取风力发电机中指定部件的参数信息及工况信息；
S2：根据各部件的参数信息及工况信息，结合预先构建的大数据分析模型确定各部件的生命周期信息；
S3：检测到危险信号后进行紧急控制；
S4：检测各部件当前的生命周期信息是否达到设定的更换条件，进行部件更换或整体更换。
2.根据权利要求1所述的风力发电机全生命周期检测方法，其特征在于：所述S1中的外观检测以及运行状态检测包括以下步骤：
S1.1：在发电机外部安装监控装置，监控装置通过网络传输将发电机外壳的实时状态输送到云端，再由云端实时输送给检测人员进行实时观测；
S1.2：在发电机底部安装传感器，当发电机运转产生振动时，传感器可将发电机振动时的振动情况记录并上传云端储存，同时实时发送给检测人员；
S1.3：检测所述风力发电机组的传动链的实际转速，得到转速信号，然后传输记录；
S1.4：根据所述转速信号和预定的策略，得到所述风力发电机组的发电机的输入轴的实际转速，并与所述预存的标准中的参考转速进行对比，判断所述发电机的输入轴的转速状态；
S1.5：根据判断结果调节所述发电机的输入轴的转速，使风力发电机的输入轴在预定的时间长度内以所述参考转速稳定运行；
S1.6：对风力发电机部件更换的数据进行记录，对风力发电机启动次数的数据进行记录，对风力发电机停机次数的数据进行记录，对风力发电机空转时长的数据进行记录，对风力发电机动力来源的限电次数的数据进行记录，对风力发电机故障情况的数据进行记录，对风力发电机运维时间占比的数据进行记录，可总的得出整个风力发电机的运行状态。
3.根据权利要求1所述的风力发电机全生命周期检测方法，其特征在于：所述风力发电机外部运行环境进行检测分析包括以下步骤：查询风力发电机安装的地理位置，然后搜索当前地理位置的气候以及环境情况，对地面位置的地形进行监测，然后建立测风塔，以及在风力发电机外部安装风力监测装置以及雷达，可对当前风量进行监测，从而可对当前环境的风资源进行评估并得出结果。
4.根据权利要求1所述的风力发电机全生命周期检测方法，其特征在于：所述获取风力发电机中指定部件的参数信息包括：获取风力发电机中指定部件的厂商信息、型号、额定运行环境信息中的至少；获取风力发电机中指定部件的工况信息包括：获取风力发电机中指定部件的工作时间、动作次数、维修记录、故障记录、实际运行环境信息中的至少。
5.根据权利要求4所述的风力发电机全生命周期检测方法，其特征在于：所述指定部件包括：机舱、叶片、轮毂、轴承、轴心、低速轴、齿轮箱、高速轴以及机械制动装置、发电机、偏航装置、变桨装置、变流装置、消防装置、电子控制器、液压系统、冷却系统、提升装置、爬梯、安全防护装置、承载平台、风速计以及风向标。
6.根据权利要求1所述的风力发电机全生命周期检测方法，其特征在于：所述根据各部件的参数信息及工况信息，结合预先构建的大数据分析模型确定各部件的生命周期的步骤包括：根据各部件的参数信息及工况信息，结合预先构建的大数据分析模型确定各部件在其完整生命周期中所处的阶段以及预先将部件的生命周期划分为多个阶段。
7.根据权利要求6所述的风力发电机全生命周期检测方法，其特征在于：根据各部件的生命周期信息，确定风力发电机的生命周期信息的步骤包括：对全部指定部件按照其在完整生命周期中所处的阶段进行排序，根据每个部件的使用年限进行排布，对使用年限较短的部件的检测次数以及检测种类较少，对使用年限较长的部件的检测次数以及检测种类就相应的增多，进而就减少了工作量。
8.根据权利要求1所述的风力发电机全生命周期检测方法，其特征在于：所述检测到危险信号后进行紧急控制包括以下步骤：当风力发电机进行运行时，监测到超出预存的标准或风力发电机的状态变化趋势发生突变时，将风力发电机的动力来源切断，迫使风力发电机停止运行，避免严重事故发生。
9.根据权利要求1所述的风力发电机全生命周期检测方法，其特征在于：所述检测各部件当前的生命周期信息是否达到设定的更换条件，进行部件更换或整体更换包括以下步骤：通过云端智能服务器进行智能监控，当云端智能服务器监测到某个部件的生命周期达到设定的维修或更换条件后，就会将更换信号发送给检测/监测人员，检测/监测人员向对应场站负责人发出故障信息，现场负责人对当前机组进行紧急故障维修报备必要时先停机然后报备，维修人员即可立即对当前部件进行维修或更换处理。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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