CN114202096A - 风电机组水冷系统温度异常预警 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及风电技术领域，且公开了一种风电机组水冷系统温度异常预警，包括如下步骤：采集风电机组变流器水冷系统的监测数据，选取与变流器水冷系统温度相关的特征参数，对监测数据中的空值、零值等异常值进行清洗，采用线性插值进行填补，分别对不同的特征参数进行分析；将同一风电场中的所有风力发电机根据地理位置和海拔高度分布划分为若干个风力发电机子集群，针对每个风力发电机子集群，对子集群的运行的风电机组变流器水冷系统特征参数进行分析。该风电机组水冷系统温度异常预警，有利于运维人员合理调整运行，安排检修计划，有效减少因故障停机而导致的电量损失，维护电网的稳定运行。
Description
技术领域
本发明涉及风电技术领域，具体为一种风电机组水冷系统温度异常预警。
背景技术
风力发电机是一种将风能转换为机械能，通过机械能带动发电机转子旋转，从而输出交流电的电力设备。风电变流器是风力发电机的关键部件，其健康状态直接影响风力风电机运行的安全，进而影响整个风电场的稳定运行。随着风力发电机的功率的不断增大，变频器的容量也在不断增大，风力发电机组中变流器的发热量大，过高的温度会严重影响变频器的安全可靠运行，为使变流器能够正常工作，变流器采用水冷系统对其进行冷却，流入流出变流器的冷却液温度是冷却系统主要的控制目标。当风力发电机在发电时，变流器工作产生巨大的热量，流入变流器的冷却液部分或者全部通过管道进入散热器，达到为变流器降温的目的。然而水冷系统存在冷却液变质、管道堵塞等情况而出现的冷却效果下降，导致水冷系统散热异常，导致变频器高温损坏进而致使风机无法运行。当变频器水冷系统温度异常时，温度参数偏离正常状态，但是温度参数的报警值的设定依据的是出厂设置，一般设定比较高，无法识别出故障初期的异常状态。因此风电变流器水冷系统的预警十分重要，及时准确地预测风电变流器水冷系统温度异常，有利于建立合理有效的维修计划，减少不必要的断电时间，节省企业的维护费用，确保电网的安全稳定运行。
目前，风电变流器水冷系统的检修通常采用事后维修，检修人员难以实时掌握风电变流器水冷系统情况。通过故障预测技术可以帮助检修人员提前预判风电变流器水冷系统温度异常情况，然而目前现有的故障预测方法大多依赖设备的全寿命周期运行数据，建立的故障预测模型也仅适用于单台设备，无法有效统筹、关联风电场多台风机预警潜在故障，模型的可移植性较差，尚缺乏一种有效的可推广的风电变流器水冷系统故障预测方法。
发明内容
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种风电机组水冷系统温度异常预警，包括运行步骤，采集风电机组变流器水冷系统的监测数据，选取与变流器水冷系统温度相关的特征参数，去除监测数据中的空值、零值等异常值，分别对不同的特征参数进行分析；将同一风电场中的所有风力发电机根据地理空间分布划分为若干个风力发电机子集群，针对每个风力发电机子集群，对子集群的运行的风电机组变流器水冷系统特征参数进行分析，计算子集群内单个变频器水冷系统某特征参数在一定时间内的平均值，计算该变频器特征参数与集群内其他变频器特征参数平均值的偏差，当该变频器特征参数一段时间内的平均值超过设定阈值且与其他变频器对应特征参数平均值偏差达到一定程度，对该变频器水冷系统特征参数进行预警，综合风机子集群的风电变流器水冷系统预警，即可实现风机子集群中风电变流器水冷系统温度异常预测，综合风电场中所有子集群的风电变流器水冷系统温度异常预警结果，即可获得风电场中所有的风电变流器水冷系统温度异常预警结果，为保证风力发电机的变流器能够正常运行，水冷系统及相关系统的监控对象主要特征参数如下：变频器入口温度、变频器出口温度。
提取风电机组变流器水冷系统的主要特征参数进行分析、对异常数据进行清洗，根据地理空间分布将风电场中的风力发电机划分为若干风力发电机子集群，针对每个风力发电机子集群，对风电变流器子集群的信号进行集中监测，监测风电变流器水冷系统子集群的中风机变流器水冷系统温度及与其他风机变流器水冷系统温度之间的偏差并设定预警阈值，即可实现风电变流器子集群的风电变流器水冷系统温度异常的准确预测，综合所有风力发电机子集群的风电变流器故障预测结果，即可获得风电场中所有风电变流器水冷系统的温度异常预测结果。
优选的，选取与风电机组变流器水冷系统相关的特征参数，分别对风电变流器水冷系统温度各特征参数进行分析。
选取与风电机组变流器水冷系统相关的特征参数，分别对风电变流器水冷系统温度各特征参数进行分析，如：变频器入口温度、变频器出口温度。
优选的，采集风电站风机变流器水冷系统特征参数数据，对历史数据中的空数据等异常数据进行清洗，对运行数据进行分析，异常数据处理方法包括删除存在缺失值及零值的该条数据元组，采用线性插值进行该条数据填补。
采集风电站特征参数数据，对历史数据中的缺失值及异常数据进行清洗，删除存在缺失值及零值的该条数据元组，采用线性插值进行该条数据填补，对正常运行数据进行分析。
优选的，结合地理位置和海拔分布情况，将距离较近的n台风力发电机划为一个风力发电机子集群。
优选的，子集群内单个风机变频器水冷系统温度特征参数平均值的计算方法如下：分别计算i号(i＝1、2……n)风机该特征参数20分钟平均值
优选的，风机变频器水冷系统温度特征参数与子集群内其他变频器相应特征参数平均值偏差的具体方法如下：
子集群内其他j号台(j＝1、2……n，其中j∈n，i∈n，j≠i)
的平均值
计算子集群内第i台风机与子集群内其他风机的特征参数偏差
优选的，风机变流器水冷系统温度特征值预警的具体方法如下：
判断当第i台风机变频器水冷系统温度某特征参数20分钟平均值
与子集群内其他风机的相应特征参数偏差大于设定偏差阈值
当2个同时满足，判断为第i台风机该特征参数异常预警；
综合风机子集群的风电变流器水冷系统预警，即可实现风机子集群中风电变流器水冷系统温度异常预测；
综合风电场中所有子集群的风电变流器水冷系统温度异常预警结果，即可获得风电场中所有的风电变流器水冷系统温度异常预警结果。
与现有技术相比，本发明提供了一种风电机组水冷系统温度异常预警，具备以下有益效果：
1、该风电机组水冷系统温度异常预警，通过提取风电机组变流器水冷系统的主要特征参数进行分析、对异常数据进行清洗，根据地理空间分布将风电场中的风力发电机划分为若干风力发电机子集群，针对每个风力发电机子集群，对风电变流器子集群的信号进行集中监测，监测风电变流器水冷系统子集群的中风机变流器水冷系统温度及与其他风机变流器水冷系统温度之间的偏差并设定预警阈值，即可实现风电变流器子集群的风电变流器水冷系统温度异常的准确预测，综合所有风力发电机子集群的风电变流器故障预测结果，即可获得风电场中所有风电变流器水冷系统的温度异常预测结果，检修人员可根据风电变流器水冷系统温度异常预测结果，对风电机组进行运行调整，对风机变流器水冷系统实施有针对性的检修方案，与通常采用的事后检修方式相比，缩短了风电机组停运检修时间，减少了电站因设备停运造成的电量损失，实现了风电变流器水冷系统的状态检修。
2、该风电机组水冷系统温度异常预警，通过建模的方式对设备历史运行数据进行学习，来实现设备的故障预警。这样建立的模型一般仅适用于单台设备，可移植性较差,本发明的核心思想是将风电机组子集群中的风电变流器水冷系统特征参数进行相互比较，通过计算得到风电变流器子集群的单台风机与集群内其他风机的偏差，利用平均移动偏差衡量风电变流器的水冷系统状态，最后结合设定的预警阈值即可实现风电变流器的水冷系统温度异常预测,与现在常用的设备故障预测方法相比，本方法很好地考虑并融合了风电变流器集群式安装的特点，不依赖风电变流器的全寿命周期运行数据，对风电变流器子集群的历史监测信号的监测时间跨度不做要求，适用于不同规模的风电变流器子集群，方法的可移植性好。
附图说明
图1为本发明流程图；
图2为本发明风机预警流程图。
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。
请参阅图1-2，一种风电机组水冷系统温度异常预警，包括运行步骤，采集风电机组变流器水冷系统的监测数据，选取与变流器水冷系统温度相关的特征参数，去除监测数据中的空值、零值等异常值，分别对不同的特征参数进行分析；将同一风电场中的所有风力发电机根据地理空间分布划分为若干个风力发电机子集群，针对每个风力发电机子集群，对子集群的运行的风电机组变流器水冷系统特征参数进行分析，计算子集群内单个变频器水冷系统某特征参数在一定时间内的平均值，计算该变频器特征参数与集群内其他变频器特征参数平均值的偏差，当该变频器特征参数一段时间内的平均值超过设定阈值且与其他变频器对应特征参数平均值偏差达到一定程度，对该变频器水冷系统特征参数进行预警，综合风机子集群的风电变流器水冷系统预警，即可实现风机子集群中风电变流器水冷系统温度异常预测，综合风电场中所有子集群的风电变流器水冷系统温度异常预警结果，即可获得风电场中所有的风电变流器水冷系统温度异常预警结果，为保证风力发电机的变流器能够正常运行，水冷系统及相关系统的监控对象主要特征参数如下：变频器入口温度、变频器出口温度。
通过上述技术方案，提取风电机组变流器水冷系统的主要特征参数进行分析、对异常数据进行清洗，根据地理空间分布将风电场中的风力发电机划分为若干风力发电机子集群，针对每个风力发电机子集群，对风电变流器子集群的信号进行集中监测，监测风电变流器水冷系统子集群的中风机变流器水冷系统温度及与其他风机变流器水冷系统温度之间的偏差并设定预警阈值，即可实现风电变流器子集群的风电变流器水冷系统温度异常的准确预测，综合所有风力发电机子集群的风电变流器故障预测结果，即可获得风电场中所有风电变流器水冷系统的温度异常预测结果，检修人员可根据风电变流器水冷系统温度异常预测结果，对风电机组进行运行调整，对风机变流器水冷系统实施有针对性的检修方案，与通常采用的事后检修方式相比，缩短了风电机组停运检修时间，减少了电站因设备停运造成的电量损失，实现了风电变流器水冷系统的状态检修，建模的方式对设备历史运行数据进行学习，来实现设备的故障预警，这样建立的模型一般仅适用于单台设备，可移植性较差，本发明的核心思想是将风电机组子集群中的风电变流器水冷系统特征参数进行相互比较，通过计算得到风电变流器子集群的单台风机与集群内其他风机的偏差，利用平均移动偏差衡量风电变流器的水冷系统状态，最后结合设定的预警阈值即可实现风电变流器的水冷系统温度异常预测，与现在常用的设备故障预测方法相比，本方法很好地考虑并融合了风电变流器集群式安装的特点，不依赖风电变流器的全寿命周期运行数据，对风电变流器子集群的历史监测信号的监测时间跨度不做要求，适用于不同规模的风电变流器子集群，方法的可移植性好。
具体的，选取与风电机组变流器水冷系统相关的特征参数，分别对风电变流器水冷系统温度各特征参数进行分析。
通过上述技术方案，风电变流器水冷系统进行分析，然后将数据传递给不同的子集群，进行进一步的分析和预警。
具体的，采集风电站风机变流器水冷系统特征参数数据，对历史数据中的空数据等异常数据进行清洗，对运行数据进行分析，异常数据处理方法包括删除存在缺失值及零值的该条数据元组，采用线性插值进行该条数据填补。
具体的，结合地理位置和海拔分布情况，将距离较近的n台风力发电机划为一个风力发电机子集群。
通过上述技术方案，将n台风力发电机化为一个子集群的话可以很好的对各个地方进行精准的分析，进一步的便于管理。
具体的，子集群内单个风机变频器水冷系统温度特征参数平均值的计算方法如下：分别计算i号(i＝1、2……n)风机该特征参数20分钟平均值
具体的，风机变频器水冷系统温度特征参数与子集群内其他变频器相应特征参数平均值偏差的具体方法如下：
子集群内其他j号台(j＝1、2……n，其中j∈n，i∈n，j≠i)
的平均值
计算子集群内第i台风机与子集群内其他风机的特征参数偏差
通过上述技术方案，子集群主要是对数据进行处理。
具体的，风机变流器水冷系统温度特征值预警的具体方法如下：
判断当第i台风机变频器水冷系统温度某特征参数20分钟平均值
与子集群内其他风机的相应特征参数偏差大于设定偏差阈值
当2个同时满足，判断为第i台风机该特征参数异常预警；
综合风机子集群的风电变流器水冷系统预警，即可实现风机子集群中风电变流器水冷系统温度异常预测；
综合风电场中所有子集群的风电变流器水冷系统温度异常预警结果，即可获得风电场中所有的风电变流器水冷系统温度异常预警结果。
通过上述技术方案，当温度和风机的参数均大于设定偏差偏差阈值是，将出现预警，综合风电场中所有子集群主要负责的是温度异常的检测。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (7)
1.一种风电机组水冷系统温度异常预警，包括运行步骤，其特征在于：采集风电机组变流器水冷系统的监测数据，选取与变流器水冷系统温度相关的特征参数，去除监测数据中的空值、零值等异常值，分别对不同的特征参数进行分析；将同一风电场中的所有风力发电机根据地理空间分布划分为若干个风力发电机子集群，针对每个风力发电机子集群，对子集群的运行的风电机组变流器水冷系统特征参数进行分析，计算子集群内单个变频器水冷系统某特征参数在一定时间内的平均值，计算该变频器特征参数与集群内其他变频器特征参数平均值的偏差，当该变频器特征参数一段时间内的平均值超过设定阈值且与其他变频器对应特征参数平均值偏差达到一定程度，对该变频器水冷系统特征参数进行预警，综合风机子集群的风电变流器水冷系统预警，即可实现风机子集群中风电变流器水冷系统温度异常预测，综合风电场中所有子集群的风电变流器水冷系统温度异常预警结果，即可获得风电场中所有的风电变流器水冷系统温度异常预警结果，为保证风力发电机的变流器能够正常运行，水冷系统及相关系统的监控对象主要特征参数如下：变频器入口温度、变频器出口温度。
2.根据权利要求1所述的一种风电机组水冷系统温度异常预警，其特征在于：选取与风电机组变流器水冷系统相关的特征参数，分别对风电变流器水冷系统温度各特征参数进行分析。
3.根据权利要求1所述的一种风电机组水冷系统温度异常预警，其特征在于：采集风电站风机变流器水冷系统特征参数数据，对历史数据中的空数据等异常数据进行清洗，对运行数据进行分析，异常数据处理方法包括删除存在缺失值及零值的该条数据元组，采用线性插值进行该条数据填补。
4.根据权利要求1所述的一种风电机组水冷系统温度异常预警，其特征在于：结合地理位置和海拔分布情况，将距离较近的n台风力发电机划为一个风力发电机子集群。
5.根据权利要求1所述的一种风电机组水冷系统温度异常预警，其特征在于：子集群内单个风机变频器水冷系统温度特征参数平均值的计算方法如下：分别计算i号(i＝1、2……n)风机该特征参数20分钟平均值
以5分钟为窗口以此往后递推计算。
6.根据权利要求1所述的一种风电机组水冷系统温度异常预警，其特征在于：风机变频器水冷系统温度特征参数与子集群内其他变频器相应特征参数平均值偏差的具体方法如下：
子集群内其他j号台(j＝1、2……n，其中j∈n，i∈n，j≠i)
的平均值
计算子集群内第i台风机与子集群内其他风机的特征参数偏差
7.根据权利要求1所述的一种风电机组水冷系统温度异常预警，其特征在于：风机变流器水冷系统温度特征值预警的具体方法如下：
判断当第i台风机变频器水冷系统温度某特征参数20分钟平均值
与子集群内其他风机的相应特征参数偏差大于设定偏差阈值
当2个同时满足，判断为第i台风机该特征参数异常预警；
综合风机子集群的风电变流器水冷系统预警，即可实现风机子集群中风电变流器水冷系统温度异常预测；
综合风电场中所有子集群的风电变流器水冷系统温度异常预警结果，即可获得风电场中所有的风电变流器水冷系统温度异常预警结果。
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|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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