CN115288944A - 用于操作风力发电设备的方法、风力发电设备及风力发电场 - Google Patents

用于操作风力发电设备的方法、风力发电设备及风力发电场 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种用于操作风力发电设备、特别是用于识别异常振荡事件的方法以及一种相关联的风力发电设备和风力发电场。该方法包括以下步骤：为风力发电设备的部件的观测到的振荡的值设置参数化限制；考虑至少一个当前环境参数、特别是指示当前入射流的环境参数，从参数化限制中确定当前限制；确定部件的观测到的振荡的当前值；将部件的观测到的振荡的当前值与当前限制进行比较；以及基于所比较的结果来操作风力发电设备。

Description

用于操作风力发电设备的方法、风力发电设备及风力发电场
技术领域
本发明涉及用于操作风力发电设备的方法、相关联的风力发电设备和相关联的风力发电场。
背景技术
风力发电设备是公知的。这些风力发电设备用于将风中包含的能量转换成电能。风力发电设备最常见的是被称为水平轴线风力发电设备，在水平轴线风力发电设备的情况下，具有围绕大致水平的轴线旋转的一个或更多个转子叶片的转子设置在塔架上。
风力发电设备控制非常复杂，因为非常不同的操作操纵变量是相关的并且有时对高度动态的环境条件敏感地做出反应。例如，发生阵风可能导致操作负载出现临界增大，因为空气动力学作用的转子叶片突然产生明显更大的空气动力。
在这种情况下，某些振荡事件的发生、例如与风力发电设备的塔架头部有关的振荡事件的发生是不可避免的。挑战之一在于正确地识别操作状态或即将到来的操作状态以便采用正确的开环或闭环控制措施。
换句话说，挑战在于：在预期或正常的振荡与异常或不需要的振荡之间进行区分。
已知使用模拟来预测用于风力发电设备的预期振荡和动态负载。然而，经验表明，在模拟与现实之间有时会产生偏差。这些导致部分未知的或在控制内未考虑来源的振荡的偏差可能对风力发电设备的使用寿命具有负面影响。
发明内容
在此背景下，本公开的目的是改进风力发电设备的操作，特别地改进对异常振荡的识别。
一个方面提出了一种用于操作风力发电设备、特别是用于识别异常振荡事件的方法。该方法包括以下步骤：
-为风力发电设备的部件的观测到的振荡的值设置参数化限制，该部件是塔架头部、转子叶片、发电机和转子中的至少一者，
-考虑至少一个当前环境参数、特别是指示当前入射流的环境参数，从参数化限制中确定当前限制，
-确定部件的观测到的振荡的当前值，
-将部件的观测到的振荡的当前值与当前限制进行比较，以及
-基于比较结果来操作风力发电设备。
参数化限制对于环境参数的所有值不是恒定的，而是针对环境参数的至少两个不同的值产生被称为当前限制的不同值。在一个示例中，参数化限制可以是环境参数的函数并且可选地是其他参数的函数，而且可以根据环境参数进行解析计算并且可选地根据其他参数进行解析计算。在其他示例中，参数化限制可以存储在表中，其中，针对环境参数的每个值或者针对环境参数的相应值范围将相关联的限制存储在表中。
参数化限制可以例如以保存或牢固焊接的方式直接地存储在风力发电设备的设备控制器中，或者参数化限制可以例如经由数据通信链路从另一单元、例如互联网上的服务器提供给风力发电设备。
本地和远程设置与数据评估的所有组合在本公开的范围内是可设想的。
同样，来自参数化限制的当前限制因此可以例如在风力发电设备处以本地的方式或借助于远程单元从当前环境参数中确定。
通过示例的方式，当前环境参数可以由风力发电设备本身测量。在其他实施方式中，当前环境参数还可以由指示入射流的其他来源、例如包含在计量数据中的其他来源提供，或者由风力发电设备周围的测量装置、例如测量桅杆确定。
能够在结构上或功能上界定的所有组成部件和组件都被理解为风力发电设备的部件。这些风力发电设备的部件包括转子叶片、转子、发电机、吊舱和/或塔架头部，但不限于此。
事实证明，确定用于对通常振荡事件和异常振荡事件进行分类的限制是不容易的。因此，观测到的振荡的值可以在一个操作状态下是正常的，而同一观测到的振荡的值在另一操作状态下是异常的。因此，固定规定的限制可能导致敏感性过低或特异性过低，这取决于限制设定得多高。
本公开现在能够将限制设置成使得该限制增大分类的可靠性、也就是说增大敏感性和特异性。这凭借提供由入射流所参数化的限制来实现。试验已经表明，尤其是在入射流与预期振荡之间存在非常好的相关性，其中，通常在较高的入射流的情况下振荡通常较高。换句话说，在一个示例中，参数化限制还将提供更高的值作为入射流的更高值所用的当前限制。
最后，术语“操作”在本公开的范围内被广义地解释，并且包括风力发电设备控制和事件的通信或披露两者。在优选实施方式中，这是对异常振荡事件的通知，使得异常振荡事件然后可以由工作人员例如通过远程维护的方式进行手动地检查。因此，操作包括在风力发电设备的操作范围内发生的所有方面。
优选地，观测到的振荡的值是表征振荡的值或从表征振荡的值导出的值，包括加速度、最大振荡偏转量或频率分量。
观测到的振荡的值的其他示例包括在预先确定的时间段和/或振荡周期内的平均值或从测量信号导出的其他几何参数例如导数、绝对值等。这些值的组合也是可设想的。
优选地，环境参数包括风速，该风速通过风力估算器从风力发电设备的当前操作点被测量和/或确定。
对于环境参数的选择至关重要的是，环境参数与观测到的振荡或加速度表现出好的相关性。在这种情况下，是否直接测量环境参数或者是否使用与环境参数具有高度相关性的设备特征例如风力估计/风力测量是无关紧要的。因此，特别地，必须在环境参数与入射流/风速之间建立唯一映射。
在具有足够准确性的情况下，环境参数还可以由与风力发电设备不同的其他单元提供。通过示例的方式，这些其他单元是气象测量桅杆、其他风力发电设备、卫星数据等。如果获得的环境参数提供了关于风力发电设备所处的状态的可靠声明，则存在足够的准确性。如果平均而言，由另一单元提供的每个环境参数相对于风力发电设备处的实际环境参数具有小于20％、特别地小于10％的误差时，则为此目的，由另一单元设置的每个环境参数优选地足够准确，这在有疑问时能够通过测量进行验证。
在其他优选配置中，环境参数附加地包括其他风力特性，包括剪切力、空气密度和/或湍流强度等。
优选地，风速具有不超过1分钟的、特别地在10秒与30秒之间的并且特别优选地为10秒的参考时间段。
结果表明，特别地，10秒的时间段表现出特别高质量的相关性。在上下文中更短的时间段和更长的时间段也是可能的，已经发现1分钟的时间段是参考时间段的上限。更长的参考时间段不具有允许识别异常振荡事件的足够精确的分辨率。
优选地，观测到的振荡的值在部件上得到测量。为此目的，特别地，适合的测量记录装置与该部件直接或间接接触，以便记录振荡频谱或加速度。
优选地，测量利用加速度传感器、陀螺仪、增量编码器、应变测量装置、光学传感器和/或功率测量装置中的至少一者、优选地若干者来进行。
通过示例的方式，加速度传感器可以设置在塔架头部中、也就是说设置在塔架的上部区域中，并且附加可选地在整个塔架中设置。为此目的，加速度传感器可以具有一维或多维实施方式并且因此记录一个或更多个维度中的振荡或加速度。多个维度中的振荡可以单独地评估或者可以组合评估、例如求和。
通过示例的方式，陀螺仪设置在毂的共同旋转部分上并且例如还可以有利于旋转速度测量。陀螺仪还可以设置在静止系统中，以用于测量塔架的倾斜和/或更高的振荡模式。
叶片连接处的路径/角度测量例如可以借助于增量编码器来实现。为了观测振荡，这种测量例如可以包括在空间上至少0.1°并且在时间上至少10ms的分辨率，其中，其他分辨率、特别地更高的分辨率也是可设想的。
可以在塔架的脚部处和/或在转子叶片的叶片连接处例如使用应变仪或其他传感器来实现应变测量。在第一种情况下，应变测量可以用于观测塔架振荡，并且在第二种情况下，应变测量适用于确定叶片弯矩。
在其他实施方式中，例如来自fos4x或BladeVision的光学测量方法是优选的，例如以用于通过反射的方式观测叶片弯曲。
在其他实施方式中，功率测量、例如变压器和/或主电源的功率测量是优选的。
优选地，观测到的振荡的值是从在风力发电设备的与观测到的部件不同的部件上进行的测量导出的。因此，本实施方式代表了作为在部件上进行直接测量的替代方案。
优选地，观测到的部件是风力发电设备的转子并且转子的旋转速度的振荡的当前值是从发电机电流导出的。
优选地，风力发电设备的观测到振荡值的部件包括以下部件中的一者或更多者：
-塔架头部，其中，特别地观测塔架头部加速度，
-转子叶片，其中，特别地观测转子叶片的桨距角和/或旋转负载的振荡，
-发电机，其中，特别地观测发电机所产生的电力的振荡，以及
-转子，其中，特别地观测转子的旋转速度的振荡。
优选地，在观测塔架头部的塔架头部加速度情况下，将当前塔架头部加速度与当前限制进行比较的步骤包括：
-对塔架头部加速度进行滤波、特别地进行低通滤波，以便观测优选地不超过0.8Hz的塔架头部加速度的分量，和/或
-确定塔架头部加速度的极点，将确定的塔架头部加速度的极点与限制进行比较，和/或
-确定塔架头部加速度的平均振幅，将确定的平均振幅与限制进行比较。
极点的确定优选地为极点的局部确定，在此范围内，极点在指定的观测时间段期间被确定。指定的观测时间段优选地不短于2秒并且优选地不长于10秒。
优选地，可以在塔架的振荡周期中的一定数目的周期中确定平均振幅，一定数目的周期特别优选地在10个周期至30个周期的范围内。已知塔架通常具有例如0.15Hz的低的第一本征频率。周期数目和/或用于求平均的时间限制特别优选地基于风力发电设备的塔架的第一本征频率来选择。
特别优选地，周期数目能够基于塔架本征频率进行调节。已经发现特别是在横向振荡的情况下，这是特别有利的，因为横向振荡的时间衰减分量取决于本征频率并且因此仅在对适当选择的周期数目求平均时检测意外的横向振荡。
特别优选地，为确定塔架头部加速度的极点的情况以及确定平均振幅的情况设置不同的限制。
因此，当监测塔架振荡时，例如小于0.8Hz的每个振荡分量都保留在测量信号中。通过确定极点可以检测单一的高振荡，其中，平均振幅或极值的滑动平均值也是可评估的。特别地，该评估不需要频谱评估。然而，在其他配置中，除分类之外，还可以对振荡的频谱进行评估。
优选地，在观测转子叶片的桨距角的振荡的情况下，将桨距角的当前振荡与当前限制进行比较的步骤包括：对桨距角的当前振荡进行滤波、特别地进行高通滤波，以便消除风激振荡。
因此，风激振荡可以通过对桨距角进行滤波、特别地对桨距角进行高通滤波而被消除。因此，其余分量与异常振荡存在更大的关联性。通过示例的方式，可以设想将0.05Hz的值作为用于高通滤波的截止频率，其中，其他值也是可设想的。在其他实施方式中，其他类型的滤波也是有利的。
事实证明，在调节单个叶片的情况下，使用平均桨距角是有利的，因此，在此范围内，不同转子叶片的桨距角在任何情况下都包含单独分量。在这种情况下，平均桨距角优选地表示单独转子叶片的同时存在的桨距角中的平均值或均值，并且因此优选地不表示对时间求平均。这是因为单独的叶片调节本身导致附加的1p振荡分量，然而附加的1p振荡分量在平均桨距角中基本上被抵消。
优选地，在观测转子叶片的桨距角的振荡时，将桨距角的当前振荡与当前限制进行比较的步骤附加地或可选地包括：在单一事件与长期事件之间、特别地在当前限制的单一过冲与长期事件之间进行区分。
在此配置中，风速依赖性由随桨距角增大而增大的叶片敏感性给出。通过评估的方式，根据本公开的方法有利于识别单一事件和长期振荡事件。通过示例的方式，当前限制的单一过冲可以追溯到控制干预或控制器的干预以用于避免极端负载。
通过示例的方式，长期过冲可以追溯到意外的控制器共振或追溯到耦合到旋转速度控制中的旋转速度振荡，结果可能导致塔架横向振荡。
优选地，在观测转子叶片的旋转负载的振荡的情况下，将旋转负载的当前振荡与当前限制进行比较的步骤包括：对振荡贡献进行补偿，该振荡贡献的频率与转子旋转对应并且在绝对值方面与重力贡献对应。
与滤除1p振荡相比，该实现方式有利的是，仅与1p一起作用的重力贡献通过计算而被移除，但是具有不同原因的1p振荡保留在频谱中。因此，通过计算直接移除的结果是结构振荡，该结构振荡可以相对于通常振荡或异常振荡而被检查。优选地，在这种情况下，可以附加地应用一般的滤波、例如无偏移高通滤波。
优选地，在观测由发电机产生的电力的振荡的情况下，将所产生的电力的当前振荡与当前限制进行比较的步骤包括：对所产生的电力进行滤波、特别地进行高通滤波，以便消除风激振荡。
优选地，在观测由发电机产生的电力的振荡的情况下，将所产生的电力的当前振荡与当前限制进行比较的步骤可选地或附加地包括：对由控制风力发电设备而引起的电力变化进行补偿。
电力被限定为最大高达0.1Hz的风激，风激还被称为风力湍流。由于滤波、特别地由于高通滤波，仅较高频率保留在频谱中并且因此本质上意外的振荡也保留在频谱中。如果例如想要的电力振荡–比如引起用于减小塔架振荡的电力变化的电力振荡–被减去，所有仍然保留的电力振荡都是意外的频率频谱。
电力信号优选地被评估为移动均值使得与极值的评估相比有利于降低阈值。这主要可以追溯到的事实在于，移动均值更具鲁棒性并且不容易受到短期变化的影响。因此，在本示例中，即使电力中的微小但长期的意外振荡幅度也是可识别的。
结合本公开，均值或平均值例如可以被实现为算术平均值。在其他实施方式中，除均值或平均值之外的特征、例如几何平均值或均方根也适用于分布的集中趋势。
优选地，在观测转子的旋转速度的振荡的情况下，将转子的当前旋转速度与当前限制进行比较的步骤包括：对观测到的旋转速度进行滤波、特别地进行高通滤波，以便消除风激振荡。
优选地，该方法还包括以下步骤：
-确定、特别地模拟风力发电设备在正常操作期间的预期操作负载，
-将风力发电设备的预期操作负载与测量到的风力发电设备的实际负载进行比较，以及
-基于比较对参数化限制进行调节。
因此，例如，根据该实施方式，可以考虑设备的各个情况以用于考虑使用寿命。如果实际风力发电设备在操作期间例如通过模拟的方式被确定为与针对该风力发电设备所确定的有所偏离，则实际产生的负载大于提前确定的负载。当然，反过来也是可能的，特别地在负载低于预期时是可能的。
在优选改进方案中，在这种情况下形成的负载储备或者过多负载可以用于调节系统管理。通过示例的方式，负载储备在风力足够的情况下可以用于使风力发电设备的可能的现有电力储备增大。
然而，如果风力发电设备中出现意外的高负载，例如由于意外的风力条件比如更大的剪切力和/或湍流而引起，则鉴于减小负载而提供对系统管理进行调节的选项。
优选地，对参数化限制的调节还包括：如果参数化限制已经被超过，则将参数化限制增加预先确定的增加因子。
优选地，对参数化限制的调节进一步可选地或附加地包括：如果参数化限制在预先确定的时间段内未被超过，则将参数化限制减少预先确定的缩减因子。
增加因子和/或缩减因子可以作为相对于参数化限制的因子、例如在0与200％之间。特别优选地，增加因子和/或缩减因子还取决于风速使得可以允许增加因子和/或缩减因子在较高风速下与在较低风速下有所不同。
预先确定的时间段优选地为至少一个小时并且同样优选地不超过10天。特别优选地，预先确定的时间段近似地为1天或精确地为1天。
优选地，基于比较的结果来操作风力发电设备的步骤还包括以下步骤：
-当观测到的振荡的当前值超过或低于当前限制时检测异常振荡事件，以及
-传送检测到的异常振荡事件，特别地通过SCADA的方式进行传送。
通过示例的方式，通过SCADA的方式进行传送还可以包括：记录相关数据，特别地记录观测到的振荡的相关测量数据，或者记录例如其他部件的其他测量传感器的其他数据，或者记录操作特征。
另一方面提出了一种包括控制器的风力发电设备，该控制器被设计成实施根据本公开的方法。
为此目的，控制器例如可以具有与风力发电设备的已知的设备控制器相同的部件，包括计算单元比如微处理器和/或CPU，并且包括适合的存储部件和接口。在这种情况下，控制器因此通过存储在控制器上的和/或由此执行的软件而与风力发电设备的已知控制器区分开。在其他实施方式中，该方法还可以部分地或全部地由硬件实施。
控制器在其他实施方式中被分开，其中，仅控制器的一部分位于风力发电设备的邻近空间中、例如位于风力发电设备的吊舱内或位于风力发电设备的塔架内，并且控制器的其他部分在空间上远程的计算机单元上实施。通过示例的方式，远程计算机单元包括通过互联网与控制器的其他部分连接的服务器。
另一方面，提出了一种包括根据本公开的多个风力发电设备的风力发电场。
根据该方面的风力发电场和根据上述方面的风力发电设备可以与所公开的方法的所有优选配置组合并且可以在此过程中实现相同的优点。
附图说明
下面参照附图描述其他优点和优选配置。在附图中：
图1通过示例的方式示意性地示出了风力发电设备；
图2通过示例的方式示意性地示出了风力发电场；
图3通过示例的方式示意性地示出了振荡与环境参数的相关性；
图4通过示例的方式示意性地示出了振荡与环境参数的相关性；
图5a和图5b通过示例的方式示意性地示出了不同的振荡事件；
图6通过示例的方式示意性地示出了对异常振荡事件的检测；以及
图7a和图7b通过示例的方式示意性地示出了观测时间段对相关性的影响。
具体实施方式
图1示出了根据本发明的风力发电设备的示意图。风力发电设备100具有塔架102和位于该塔架102上的吊舱104。在吊舱104上设置有空气动力转子106，该空气动力转子106具有三个转子叶片108并且具有旋转器110。在风力发电设备的操作期间，空气动力转子106设定成凭借风而处于旋转运动并且由此还使发电机的与空气动力转子106直接地或间接地联接的电动转子或电枢旋转。发电机布置在吊舱104中并且产生电能。转子叶片108的桨距角可以通过相应的转子叶片108的转子叶片根部109处的变桨距马达来变化。
图2通过示例的方式示出了具有三个风力发电设备100的风力发电场112，这三个风力发电设备100可以是相同的或不同的。因此，三个风力发电设备100基本上代表风力发电场112的任意期望数目的风力发电设备。风力发电设备100经由电场电网114提供这些风力发电设备的电力，具体特别地提供所产生的电流。在这种情况下，各个风力发电设备100各自产生的电流或电力被加在一起，并且通常设置有使电场中的电压升高的变压器116，以便然后在通常被称为PCC的馈入点118处馈送到供电网120中。图2仅是风力发电场112的简化图示。通过示例的方式，电场电网114还可以凭借例如也存在于每个风力发电设备100的输出端处的变压器来以另一种方式设计，以仅提及一个其他的示例性实施方式。
图3通过示例的方式示意性地示出了竖向轴线上的风力发电设备100的部件的观测到的振荡与水平轴线上的环境参数之间的相关性。在左侧绘制的图310、320、330中，观测到的振荡是塔架的也被称为塔架头部的上部区域沿着风方向的加速度。在右侧绘制的图340、350、360中，观测到的振荡是塔架的中间区域的加速度。环境参数包括图310和图340中的风速、图320和图350中的桨距角、以及图330和图360中的发电机扭矩。
特别好的相关性、也就是说观测到的振荡与环境参数之间的映射的存在是尽可能唯一的、可以在图310中被识别以用于塔架头部加速度与风速。这同样应用于图340中的塔架中间区域中的加速度。图320和图350中的桨距角不是唯一的、特别地对于0°的桨距角而言。该相关性对于更大的桨距角是唯一的。对于图330和图360中的发电机扭矩，从力矩到加速度的映射是不唯一的。
图4示出了另外六个图410、420、430、440、450、460，这些图展示了塔架头部加速度(410、420、430)或塔架中部的加速度(440、450、460)与其他参数之间的相关性。这些值包括图410、440中的旋转速度、图420、450中的所产生的电力以及图430和图460中的转子毂上的力。图4中所示的关系均未表现出针对本公开内容的充分相关性。
图5a通过示例的方式示意性地示出了第一类型的振荡的曲线。曲线图510示出了加速度的时间进展。虚线用于示出第一限制520，该第一限制520例如比振荡的平均值高25％。在该示例中，假设振荡502的值通常在+1m/s2与-1m/s2之间的范围内。
当然，其他加速度值和限制也是可以设想的。极值阈值例如1.6被设置为第二阈值530。明显的是，振荡502在一个点540处超过第二阈值530。因此，这被称为极端事件。这意味着非常高的加速度在短时间段被内超过。
相比之下，图5b示出了异常振荡的第二种情况，具体地，加速度高于第一阈值520一段相对较长的时间，在该示例中具体地是八个周期。优选地，限制520被超过一次不会导致检测到这种振荡事件，而是阈值520必须被超过多次才能检测到这种振荡事件。为此，可以例如对连续位于阈值520之上的极值550的数目进行计数，并且将该数目与预先确定的值例如5或8进行比较。当然，不同数目的过冲也是可能的。
应当注意的是，与此相反，参见图5a，超过阈值530一次就已经足以检测到异常事件。这两个事件的组合也是可以设想的。
图6通过示例的方式示意性地示出了四个图610、620、630和640，所述图阐明了根据本发明的异常振荡事件的识别。风速在所有的四个图610、620、630、640中沿着水平轴线绘制，并且所述风速相对于以下各者进行绘制：图610中的横向方向塔架头部加速度、图630中的纵向方向塔架头部加速度、图620中的侧向方向塔架中部振荡以及图640中的纵向方向塔架中部振荡。
模拟了转子半径为1m时的5t质量不平衡，并且评估了对观测到的振荡的影响。为相应的图提供了参数化限制602、604和606的三种不同规划。参数化基于不同的概念，例如基于不同的置信区间或不同的函数。已经更积极地选择了限制602，也就是说，限制602仅在显著更高的加速度下被超过，而其他限制604和606已经被更保守地规划，使得即使是相对较小的超过加速度限制的振荡事件也可以被检测到。
当然，参数化限制602、604、606取决于观测到的振荡，并且出于简化图示的目的仅由相同的附图标记标识。如图所示，由于观测到的振荡不同，因此限制602、604、606的值在图610、620、630、640中也将不同。
明显的是，限制602、604、606的显著过冲仅在图610中对横向方向塔架头部加速度而言是明显的，所述过冲被分组在区域612中。如理论上所预期的，在低风速下的意外的高加速度可以追溯至对第一塔架本征模态在侧向方向上的激励，也就是说可以追溯至塔架头部振荡。
对于塔架中部的X加速度和Y加速度以及对于塔架头部处的X加速度或纵向加速度，也可以检测到轻微的极限过冲。对应点由622、632和642标识。通过示例的方式，这种轻微的过冲可以被归类为异常情况。
明显的是，例如对于转子不平衡的情况，图610中的横向方向塔架头部加速度表现出最明显的偏移。然而，在其他观测到的振荡中也可以检测到轻微的影响。
因此，根据本发明的方法包括识别加速度或速度与环境参数之间的依赖性和相关性、即识别风力发电设备或环境的状态。限制值被限定成用于所产生电能的加速度或振荡，所述加速度或振荡取决于相关的环境状态，例如比方说风速。分析限制值对各种干扰的灵敏度，并且因此检查所限定的限制值。可选地，例如每当过于频繁地超过限制时调节所限定的限制值。
此外，提供了持续改进的可能性，因为监测系统一旦实施，就可以在配备有该系统的所有风力发电设备上永久地操作。这有助于对确定的限制进行永久性改进，因此使异常振荡事件的识别变得更加精确。
因此，本发明可以分为以下组成部分：首先，在第一步骤中，确定适合的限制并且识别拟合的依赖性，例如离线。然后将这些限制与当前值在线地或实时地进行比较。最后，在第三步骤中，基于各个风力发电设备的实际负载，特别地也在线地或实时地自动调节先前确定的限制。
针对第一功能，异常振荡事件基本上由设备操作员或设备制造商限定为偏离模拟的振荡。通过示例的方式，偏离模拟的振荡可能具有更强的振幅。
基于模拟针对观测到的振荡确定限制，在例如2m/s至28m/s的风速范围内以例如2m/s步长的10分钟平均风速，限制值当然仅是示例性的。另外，例如如上所述，针对风速的、特别地小于1分钟的较短参考时间段是有利的。
特别优选地，模拟根据DIN EN IEC 61400-1对风力发电设备100在正常操作DLC1.2期间的操作负载水平进行建模。
为了确定限制，使用与设备控制器本身相同的操作值。读取最大振荡、例如塔架振荡的测量值和同时的风速、例如由风力估算器获得的风速以确定这些限制。
在这种情况下，风速被用作环境参数的示例，其中，可以以相同的方式替代性地或附加地使用切变和/或湍流或其他适合的环境参数。
然后基于环境参数例如风速对其进行分组，其中，增量为例如1m/s——再次针对风速而言——从而达到这一目的。然后，例如借助分位数针对环境参数值的组中的每一组确定限制。然后将该限制设置为参数化限制，在这种情况下，该限制取决于环境参数，例如比方说风速。
在第二组成部分、当前值与限制的比较中，特别地对所获得的测量数据进行过滤。然后优选地确定风力发电设备100的操作状态，环境参数的平均值、例如移动的10秒平均值，从而达到这一目的。针对待观测的振荡确定当前值并且优选地还确定移动平均值。特别地，采取振荡的峰值作为移动平均值。
然后，基于在第一组成部分中确定的参数化限制来确定当前限制，其中，如果环境参数的当前值与参数化限制的粒化存在偏差，则在实施方式中实施点之间的插值，特别地实施线性插值。随后将待监测或待观测的值与限制进行比较。
如果检测到限制过冲，则可以在优选的配置中将具有高分辨率操作测量数据的信息通知传送至例如SCADA，因此该信息通知例如可以由控制工程师用于分析目的。操作测量数据的分辨率是可变的并且例如可以设定为10Hz。
限制过冲指示风力发电设备100正在经历负载增加的操作情况。此外，这种利用例如还取决于特定地点条件。为了处理风力发电设备100特有的这些因子，根据情况实施参数化限制的进一步调节。如果超过限制，则特别地将该限制增加一个因子；如果在一定时间内限制未被超过，则将该限制相应地减少一个因子。
可以看出，本公开在基于所测量的振荡对单个风力发电设备100的实时控制方面是有利的。
本发明有利于识别、特别是自动识别诸如塔架振荡事件之类的振荡事件，这些振荡事件在永久发生的情况下可能导致超过所考虑的材料疲劳载荷。这应当以及时的方式进行识别，使得提供选项以对此做出反应，并且例如对控制进行调节。措施可以通过软件纠正，但不一定被纠正；例如，以这种方式识别的事件还可以通过硬件措施进行纠正。优选考虑的是，缓解措施总是由从该事件中识别的原因来限定。
此外，本公开允许通过使用自动设定限制乘法器来估计特定位置的负载利用率。优选地，可以通过引入风速依赖性来扩展限制乘法器，以便在估计负载利用率时也考虑风分布。当然，本公开还能够适用于其他振荡或负载测量，例如叶片负载测量，并且不限于以示例性方式所描述的塔架振荡。
因此，本公开允许识别与风力发电设备100的同时操作状态相关的异常振荡事件，操作状态特别地由风速、功率、旋转速度以及桨距角限定。
根据本发明的解决方案可以在单个风力发电设备100的控制软件中实施。因此，不会产生附加的材料成本和/或调试成本。优选地，异常振荡事件与高分辨率操作测量数据的通信是自动且实时地实施的。优选地，只要风力发电设备100处于操作中，风力发电设备100监测就一直启用。通过将由风力估算器所估计的风速作为风速，使用算法中的下述特性：该特性很好地且在一个维度上确定风力发电设备100的操作状态。
通过示例的方式，对本公开的扩展包括剪切和湍流依赖性。因此，甚至可以更准确地确定参数化限制，并且将振荡事件进一步细化地归类为正常的或异常的振荡事件。
在另一配置中，例如以每月为基础生成概要信息。这可以以规定间隔向设备操作员提供他们的风力发电设备100的状态的概述。通过示例的方式，报告记录了报告时段期间检测到的所有异常振荡事件。
最后，在算法的开发过程中，实现了对观测到的异常振荡事件的激励的识别。通过示例的方式，这允许对1P激励进行识别，从中可以推断出转子或转子旋转是导致该振荡激励的原因，或者对3P激励进行识别，该3P激励可以连接至转子叶片过渡。
标识可以包含事件的自动分类，例如分类成“已经知道的振荡事件”或“先前未知的振荡事件”。也可以设想诸如“正常的”或“异常的”之类的其他分类。
振荡监测可能会或可能不会提示进一步的步骤，这取决于对事件的识别或分类。通过示例的方式，如果事件被分配有特定分类，例如如果类似事件先前已被标记为“常规的”或“已知的”，则可以放弃通信或通知。在其他配置中，进一步的步骤的执行也可以积极地耦合至某个分类，并且因此仅当存在某个分类结果时才执行这些步骤。
现在，描述振荡监测的其他应用和所公开方法对观测到的振荡的其他应用。
在一个实施方式中，观测到转子叶片在转子平面中的叶片振荡。沿边缘方向的叶片振荡或叶片旋转负载受重力决定性地支配，并且因此受1P频率分量支配。这简化了对附加的异常振荡的识别。重力驱动的1P频率分量可以被高通滤波或通过使用估计的计算来移除。为了估计重力分量，特别地使用转子位置、叶片质量、重力以及转子的质心。
通过示例的方式，如果结构动态振动叠加在叶片振荡或叶片旋转负载上，则可以因此识别出这些振荡。通过监测基本上包括结构共振频率的“剩余负载”，可以自动地识别出主要的振荡类型。
这有利于自动地监测无法直接识别的共振振荡，例如通过塔架振荡监测进行监测。存在这种情况是因为，例如叶片旋转负载在塔架头部振荡中并不明显。这种振荡的示例是集体性转子旋转模式。
可以以同样的方式评估桨距振荡。在单个转子叶片的单个叶片调节是可能的情况下，平均桨距角特别适用于观测桨距角的振荡。通过示例的方式，可以通过旋转速度控制共振来激励或施加桨距振荡。为了消除风激振荡，例如可以优选地具有截止频率大约为0.05Hz的高通滤波。
风速依赖性由叶片灵敏度给予，该叶片灵敏度随着桨距角的增大而增大。可以识别单一的和延长的振荡事件，其中，单一的振荡事件例如能够追溯至或意味着控制干预或控制器的干预以用于避免极端负载，而延长的振荡事件例如代表旋转速度振荡在旋转速度控制中的输入耦合，例如代表横向方向塔架振荡。使用与塔架振荡监测的情况相同的逻辑。
为了自动地识别所识别的异常或意外振荡中的主要类型的振荡，例如可以进行频率评估。振荡例如塔架振荡以及任何其他观测到的振荡也可以具有主导频率，这取决于风力发电设备100的结构动力学以及旋转速度。识别该主导频率的一个示例在于信号在傅立叶空间中的分解，例如通过对信号应用傅立叶变换，然后对频率范围进行分组。
在这种情况下，特别地，结构动态和1P频率被考虑在内。随后，将分组的频谱例如通过振幅与平均振幅的比较而分解成主要成分。例如，通过比较各种成分来检查经分解的频谱中的一种或更多种成分是否占主导地位。在一个示例中，如果频率范围的分量包括大于整个频谱的指定阈值，则该分量可能占主导地位。通过示例的方式，如果成分相对于振幅包括大于75％的频谱，则该成分可以被称为占主导地位。当然，75％的这个值仅仅是示例性的并且还可以根据观测到的振荡进行调节。
如果一个或更多个成分被确定为占主导地位，则最终会检查该频率是否可以被认为是构成原因。在这种情况下，目标是为了排除例如1P激励，该1P激励例如可以追溯至重力。因此，检查的最后一步是合理性测试。
即使对频率的评估是通过对信号进行傅里叶分析来描述的，但是所有的用于信号频率分析的其他已知方法当然同样能够适用。
在另一方面中，可以了解导致参数化限制或观测到的振荡的预期水平增大或减小的附加依赖性。这包括切变、湍流强度、风向，特别地考虑到其他风力发电设备、障碍物等的后续影响。特别优选地，湍流在这种情况下依赖于风向。参数化限制的调节因子可以根据例如这些量来扩展以形成利用因子，该利用因子可以耦合至对负载利用的估计，特别地具有对风历史的适当依赖性和知识。特别地，风历史包括风速、湍流强度、切变等的出现频率。
最后，图7a和图7b通过示例的方式示意性地示出了竖向轴线上的由风力发电设备100产生的电力相对于水平轴线上的风速的曲线。特别地，电力已经被高通滤波，以便移除风的影响。四个曲线图1010、1020、1030以及1040在用于对电力进行平均的移动平均窗口的长度方面有所不同。该长度在曲线图1010中为60秒，在曲线图1020中为5秒，在曲线图1030中为2.5秒并且在曲线图1040中为10秒。在每种情况下描绘了电力的最大值1002、平均值1004和最小值1006。明显的是，随着移动平均的长度越来越短，电力变化与风速的相关性更好。特别地，这可以在曲线图1030中观察到。
因此，可以识别出例如由于发电机处的电力调节不足而导致的单一的电力下降以及例如由于对电力损失的错误估计而导致的电力需求的长期不足和/或过度满足。因此，可以精确地监测指定特性、例如旋转速度—电力特性的遵循情况。由于调节了变压器功率，因此在正常操作期间不应当在这种情况下出现长时间的偏差。

Claims (19)

1.一种用于操作风力发电设备、特别是用于识别异常振荡事件的方法，所述方法包括以下步骤：
-为所述风力发电设备的部件的观测到的振荡的值设置参数化限制，所述部件是塔架头部、转子叶片、发电机和转子中的至少一者，
-考虑至少一个当前环境参数、特别是指示当前入射流的环境参数，从所述参数化限制中确定当前限制，
-确定所述部件的观测到的振荡的当前值，
-将所述部件的观测到的振荡的所述当前值与所述当前限制进行比较，以及
-基于所比较的结果来操作所述风力发电设备。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，观测到的振荡的值是表征所述振荡的值或从表征所述振荡的值导出的值，包括加速度、最大振荡偏转和频率分量中的至少一者。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述环境参数包括风速，所述风速通过风力估算器从所述风力发电设备的当前操作点被进行测量和确定中的至少一者。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述风速具有不超过1分钟的、特别地在10秒与30秒之间的并且特别优选地为10秒的参考时间段。
5.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，观测到的振荡的值在所述部件上被测量。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述测量利用加速度传感器、陀螺仪、增量编码器、应变测量装置、光学传感器和功率测量装置中的至少一者、优选地若干者来进行。
7.根据前述权利要求1至5中的任一项所述的方法，其中，观测到的振荡的值是从在所述风力发电设备的与观测到的部件不同的部件上进行的测量导出的。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，观测到的部件是所述风力发电设备的所述转子，并且所述转子的旋转速度的振荡的当前值是从发电机电流导出的。
9.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，所述风力发电设备的观测到振荡的值的部件包括以下部件中的一者或更多者：
-塔架头部，其中，特别地观测塔架头部加速度，
-转子叶片，其中，特别地观测所述转子叶片的桨距角和/或旋转负载的振荡，
-发电机，其中，特别地观测所述发电机的发电功率的振荡，以及
-转子，其中，特别地观测所述转子的旋转速度的振荡。
10.根据权利要求9所述的方法，其中，观测所述塔架头部的塔架头部加速度，将当前塔架头部加速度与所述当前限制进行比较的步骤包括：
-对所述塔架头部加速度进行滤波、特别地进行低通滤波，以便观测优选地不超过0.8Hz的所述塔架头部加速度的分量，和/或
-确定所述塔架头部加速度的极点，将所确定的所述塔架头部加速度的极点与所述限制进行比较，和/或
-确定所述塔架头部加速度的平均振幅，将所确定的平均振幅与所述限制进行比较。
11.根据权利要求9和10中的任一项所述的方法，其中，观测所述转子叶片的桨距角的振荡，将所述桨距角的当前振荡与所述当前限制进行比较的步骤包括：
-对所述桨距角的所述当前振荡进行滤波、特别地进行高通滤波，以便消除风激振荡，和/或
-在单一事件与长期事件之间、特别地在所述当前限制的单一过冲与长期事件之间进行区分。
12.根据权利要求9至11中的任一项所述的方法，其中，观测所述转子叶片的旋转负载的振荡，将所述旋转负载的当前振荡与所述当前限制进行比较的步骤包括：
-对振荡贡献进行补偿，所述振荡贡献的频率与转子旋转对应并且在绝对值方面与重力贡献对应。
13.根据权利要求9至12中的任一项所述的方法，其中，观测由所述发电机产生的电力的振荡，将所产生的电力的当前振荡与所述当前限制进行比较的步骤包括：
-对所产生的电力进行滤波、特别地进行高通滤波，以便消除风激振荡，和/或
-对由控制所述风力发电设备而引起的电力变化进行补偿。
14.根据权利要求9至13中的任一项所述的方法，其中，观测所述转子的旋转速度的振荡，将所述转子的当前旋转速度与所述当前限制进行比较的步骤包括：
-对观测到的旋转速度进行滤波、特别地进行高通滤波，以便消除风激振荡。
15.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，还包括以下步骤：
-确定、特别地模拟所述风力发电设备在正常操作期间的预期操作负载，
-将所述风力发电设备的所述预期操作负载与测量到的所述风力发电设备的实际负载进行比较，以及
-基于所述比较对所述参数化限制进行调节。
16.根据权利要求15所述的方法，其中，对所述参数化限制进行调节包括：
-如果所述参数化限制已经被超过，则将所述参数化限制增加预先确定的增加因子，和/或
-如果所述参数化限制在预先确定的时间段内未被超过，则将所述参数化限制减少预先确定的缩减因子。
17.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，基于所比较的结果来操作所述风力发电设备的步骤包括：
-当观测到的振荡的当前值超过或低于所述当前限制时检测异常振荡事件，以及
-传送检测到的异常振荡事件，特别地通过SCADA的方式进行传送。
18.一种包括控制器的风力发电设备，所述控制器被设计成实施根据前述权利要求中的任一项所述的方法。
19.一种包括多个根据权利要求18所述的风力发电设备的风力发电场。
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