CN115768980A - 风力涡轮机中的温度估计 - Google Patents

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Abstract

提供了一种估计风力涡轮机的部件的温度的方法，该方法包括：在校准周期期间，接收所述部件的温度的测量和一个或多个对应的操作参数的测量；以及使用所述测量来计算所述部件的所述温度的模型的系数。所述模型将在当前时间的温度与在前一时间的温度Tn—1相关联。基于由所述风力涡轮机产生的风速或功率，将所述模型分成不同的箱。所述方法还包括使用所述模型来估计所述风力涡轮机的温度。

Description

风力涡轮机中的温度估计
技术领域
本发明涉及风力涡轮机，尤其涉及风力涡轮机中部件的温度的估计。
背景技术
了解风力涡轮机的各个部件的温度是非常重要的，以确保它们按照预期运行，并且防止损坏涡轮机的任何部分。通常，多个温度传感器被用以跟踪所给定的部件的温度。使用多个传感器允许比较和验证测量，并提供冗余以防故障。
然而，这些温度传感器中的一者或多者可能在涡轮机的寿命期间发生故障，并且可能很难更换。在不了解关键部件的操作温度的情况下，也许要将涡轮机离线。
因此，需要用于部件的温度的替代测量。
发明内容
本发明的第一方面提供了一种估计风力涡轮机的部件的温度的方法，该方法包括：
在校准周期期间：
接收由所述风力涡轮机的温度传感器所测量的所述部件的温度的测量；
接收与所述温度的所述测量相对应的所述风力涡轮机的一个或多个操作参数的测量，所述一个或多个操作参数至少包括由所述风力涡轮机产生的风速或功率的测量；
使用所述温度的测量和所述一个或多个操作参数的测量来计算所述部件的所述温度的模型的系数，其中：
所述模型将在当前时间的所述部件的温度Tn与在当前时间的所述一个或多个操作参数的值以及在前一时间的所述部件的温度Tn-1相关联；
基于由所述风力涡轮机产生的风速或功率，将所述模型分成不同的箱，使得对于每个箱，所述模型均包括将在所述当前时间的所述风力涡轮机的所述温度Tn与在所述当前时间时的所述一个或多个操作参数的所述值以及在前一时间的所述部件的所述温度Tn-1相关联的相应系数；并且
计算所述模型的系数包括：将所述温度和所述一个或多个操作参数的每个测量分配到所述模型的一个或多个箱，并将各个箱的所述系数与分配到该箱的所述测量相拟合；以及
使用所述模型来估计所述风力涡轮机的所述部件的温度。
在一些实施方式中，使用所述模型来估计所述风力涡轮机的所述部件的温度还包括如下步骤：
在操作周期期间：
接收在第一时间获取的所述一个或多个操作参数的测量；
基于在所述第一时间产生的所述风速或功率，将所述一个或多个操作参数的所述测量分配到所述模型的箱；以及
将所述一个或多个操作参数的所述测量输入到所述模型中，以使用所述测量所分配到的箱的系数和在所述第一时间之前的时间时所述温度的估计Tx-1来估计在所述第一时间时的所述部件的所述温度Tx。
该方法还可以包括：根据所述部件在所述第一时间时的所述温度的所述估计来操作所述风力涡轮机。
在一些实施方式中，该方法还可以包括：估计在所述第一时间时所述部件的所述温度的不确定性，其中，所述不确定性是基于在所述第一时间时所述温度的所述估计的统计上的不确定性的，以及基于在所述第一时间之前的时间时的不确定性的。
在一些实施方式中，该方法还可以包括以下步骤，即，在所述操作周期期间：
接收由所述风力涡轮机的温度传感器在所述第一时间测量的所述部件的所述温度的测量；以及
将所述测量与在所述第一时间时的所述温度的所述估计进行比较以验证所述测量。
在一些这样的实施方式中，该方法还可以包括如下步骤：
确定温度的所述测量与所述温度的所述估计之间的差值超过预定阈值；以及
确定来自所述温度传感器的所述测量是无效的。
在一些实施方式中，使用所述模型来估计所述风力涡轮机的所述部件的温度可以包括或进一步包括：从所述模型来计算所述部件的稳态温度。这样的实施方式可以包括：将所述风力涡轮机的所述部件的所述稳态温度与来自一个或多个其它风力涡轮机的对应稳态温度进行比较。一些实施方式还可以包括：基于所述比较来识别所述风力涡轮机中的异常。替代地或附加地，该方法可以包括：将所述稳态温度与所述风力涡轮机的预期稳态温度进行比较。
在一些实施方式中，所述部件可以是以下中的至少一者：发电机；发电机绕组；变压器；变压器绕组；齿轮箱；齿轮箱油；液压油；转换器；一个或多个轴承；以及冷却水系统。
在一些实施方式中，所述部件可以是发电机或发电机绕组，所述一个或多个操作参数还可以包括发电机转子速度、发电机电压、以及无功功率中的至少一者。
在一些实施方式中，所述模型可以将在当前时间的所述发电机或发电机绕组的温度与以下相关联：
由所述涡轮机所产生的当前功率的平方；
当前发电机转子速度；以及
所述发电机或发电机绕组在前一时间时的温度。
本发明的第二方面提供了一种包括指令的计算机程序，当所述程序由计算机来执行时使所述计算机执行所述第一方面的实施方式中任一项所述的方法。
本发明的第三方面提供了一种用于风力涡轮机的控制器，该控制器包括处理器和存储器；其中，所述控制器被配置成接收来自所述风力涡轮机的一个或多个传感器的操作参数的测量；并且其中，所述存储器存储指令，所述指令在由所述处理器执行时使所述处理器执行所述第一方面的实施方式中任一项所述的方法。
本发明的第四方面提供了一种风力涡轮机，所述风力涡轮机包括：用于在所述风力涡轮机的操作期间测量操作参数的一个或多个传感器；以及根据本发明的第三方面的实施方式中任一项所述的控制器。
附图说明
现将参考附图描述本发明的实施方式，其中
图1是风力涡轮机的示意图；
图2是风力涡轮机的控制系统的示意图；以及
图3例示了估算风力涡轮机的部件的温度的方法。
具体实施方式
图1以示意性立体图例示了风力涡轮机100的示例。风力涡轮机100包括塔架102、位于塔架顶点处的机舱103以及与安置在机舱103内的发电机可操作地联接的转子104。除了发电机之外，机舱容纳用于将风能转换成电能所需的多种部件以及操作、控制和优化风力涡轮机100的性能所需的各种部件。风力涡轮机的转子104包括中央轮毂105和从中央轮毂105向外突出的多个叶片106。在所例示的实施方式中，转子104包括三个叶片106，但数量可以变化。此外，风力涡轮机包括控制系统。该控制系统可以被放置在机舱内，或者分布在涡轮机内的多个位置处并且通信连接。
风力涡轮机100可以被包括在属于风力发电厂(也称为风力发电场或风电场)的其它风力涡轮机的集合中，风力发电厂用作通过输电线路与电网连接的发电厂。电网通常由发电站、传输电路和变电站的网络构成，所述变电站由输电线路的网络来联接，这些输电线路将电力传输到形式为电力设施的最终用户和其它客户的负载。
图2示意性地例示了控制系统200和风力涡轮机的元件的实施方式。风力涡轮机包括转子叶片106，转子叶片106经由齿轮箱203被机械地连接到发电机202。在直接驱动系统和其它系统中，齿轮箱203可以不存在。由发电机202所产生的电功率经由电转换器205被注入到电网204中。发电机202和转换器205可以是基于满量程转换器(FSC)架构的或双馈感应发电机(DFIG)架构的，但也可以使用其它类型。
控制系统200包括许多元件，这些元件包括具有处理器和存储器的至少一个主控制器220，使得处理器能够基于存储在存储器中的指令来执行计算任务(诸如以下所讨论的方法)。通常，风力涡轮机控制器确保了在操作中风力涡轮机产生所需的功率输出电平。这是通过调节叶片106的俯仰角和/或转换器205的功率提取来获取的。为此，控制系统包括俯仰系统和动力系统，该俯仰系统包括使用俯仰基准208的俯仰控制器207，而动力系统包括使用功率基准206的功率控制器209。风力涡轮机转子包括能够由俯仰机构来俯仰的转子叶片。转子包括能够使转子叶片单独俯仰的单独俯仰系统，并且可以包括同时调节所有转子叶片上的所有俯仰角的公共俯仰系统。控制系统或控制系统的元件可以被放置在发电厂控制器(未示出)中，使得涡轮机可以基于外部所提供的指令来操作。
控制系统200还包括许多温度传感器230(为了清楚起见，图2中仅示出了一个传感器)。这些传感器230被定位在风力涡轮机100中的各个位置处，以测量涡轮机的特定部件(例如发电机绕组)的温度。温度传感器230将温度测量提供到控制器220，控制器220监控各个控制器的温度以确保涡轮机正确的操作，并且可以基于温度读数来调节涡轮机的操作。例如，如果部件变得过热，则控制器220可以控制涡轮机100的操作，以降低该部件的温度(例如，降低部件上的物理或电负载)，以防止对风力涡轮机100的永久损坏。
理想情况下，温度传感器230将为了涡轮机100的整个寿命而正常工作。然而，在实践中，传感器230很可能发生故障。修理或更换已故障的温度传感器230可能是困难和昂贵的，例如需要关闭涡轮机100。然而，风力涡轮机100的持续操作需要了解部件温度，这使得操作员除了修理传感器230或面临涡轮机100永久损坏的风险外别无选择。
图3例示了估计风力涡轮机100的部件的温度的方法300。使用方法300，可以从风力涡轮机的当前操作参数(例如涡轮机功率输出)来估计温度。这种所估计的温度能够被用于实际上替换一个或多个已故障的温度传感器，从而允许涡轮机100继续安全操作。
如下所例示的方法300包括两个不同的阶段。在第一校准阶段，使用在特定风力涡轮机100上所测量的数据来计算将部件温度与操作参数相关联的模型的参数。重要的是，该模型还将当前部件温度与先前温度相关联，以考虑热惯性。在第二操作阶段，该模型被用以基于同一涡轮机100的当前操作参数来估计部件温度。
如本文所使用的，温度可以指部件的绝对或相对温度。例如，该温度可以相对于诸如当前冷却水温度的参考温度。
方法300开始于步骤301，其中，部件的温度的测量由一个或多个温度传感器230来测量。
然后，该方法进行到步骤302，其中，与温度的测量相对应的风力涡轮机的一个或多个操作参数的测量被测量。该一个或多个操作参数至少包括由风力涡轮机产生的风速或功率的测量，并且还可以包括诸如发电机速度的操作参数。如由本领域技术人员将理解的，这些测量中的每一者均可以由风力涡轮机上的适当传感器来执行，例如向数据采集与监控系统报告的传感器。
操作参数的测量对应于温度的测量，因为各个测量均表示在进行对应的温度测量的时间时操作参数的值。例如，可以在相同或类似的时间时进行对应的测量，例如在彼此的预定时间周期内(例如在1分钟内或在5分钟内)。对于数据采集与监控数据，其中通常在10分钟周期内进行测量并取平均值，温度和操作参数可以对应，因为它们来自相同的数据采集与监控数据周期。
在步骤301和302中所执行的测量可以被传递到涡轮机控制器220，该涡轮机控制器可以执行以下详细的进一步步骤。替换地，该测量可以被传递到外部系统，该外部系统可以代表风力涡轮机100执行以下步骤。
在步骤303处，使用温度和操作参数的测量来计算部件的温度的模型的系数。该模型的形式为：
Tn～F(x，y，z，Tn-1).
这里，Tn表示在当前时间时的温度。Tn-1表示在前一时间时的温度，特别是最近一次的温度测量/估计。x、y、z表示在当前时间时的操作参数的值，例如发电量。尽管表示了三个操作参数，但可以使用任意数量的参数。例如，该模型可以仅将当前温度与功率/风速和先前温度相关联。下面将更详细地讨论用于发电机绕组温度的情况的示例性模型。
使用回归技术或能够从训练数据(即，从步骤301和302中所进行的测量)获取的任意方法可以找到该模型的系数。例如，机器学习或概率建模技术可以被应用以计算该模型的系数。
基于由风力涡轮机100所产生的风速或功率，将模型分成多个箱。该模型包括用于每个箱的相应系数。例如，考虑一个简单的模型，例如：
Tn～ai(PWR)2+biTn-1， (1)
其中，PWR表示涡轮机100的输出功率。这里，ai、bi分别是功率的平方和先前温度与当前温度相关联的系数。
基于所产生的功率，将模型分成多个箱。第一箱可以被用于在100-200kW范围内的输出功率；第二箱可以被用于在200-300kW范围内的输出功率等。各个箱均包括用于该箱的相应系数ai、bi。因此，对于第一个箱，模型为：
Tn～a1(PWR)2+b1Tn-1， (2)
其中，a1、b1是用于第一箱的相应系数。同样，对于第二箱，模型为：
Tn～a2(PWR)2+b2Tn-1， (3)
其中，a2、b2是用于第二箱的相应系数。
当在步骤303中计算系数时，基于在进行测量的时间时的功率/风速，各个温度和操作参数均被分配到箱。使用上述回归技术，所分配到箱的测量仅被用以计算用于该箱的系数。
因此，模型实际上包括许多不同的温度模型，各个温度模型均适合于特定的功率/风速范围。已经发现，模型的这种分隔为所有功率/风速提供了比全局模型更准确的温度估计。
在一些实施方式中，箱可以重叠。例如，第一箱可以用于在80-220kW范围内的输出功率，第二箱用于在180-320kW范围内的功率，第三箱用于在280-420kW范围的功率等等。在这样的实施方式中，各个温度和操作参数的测量均可以在步骤303中被分配至多个箱，其中，在那些测量的时间时的风速/功率输出由那些多个箱所覆盖。然后，该测量被用以找到它们被分配到的每个箱的系数。
可以基于可用于模型的生成的数据量来选择所使用的箱的数量和/或箱之间的重叠量。例如，如果一年或更长时间的数据是可用的，那么大量数据可用于允许很多重叠的箱。例如，箱的间距可以在5kW和50kW之间，例如10kW(即，箱中心的间距为10kW)。在这种情况下，箱的宽度可以为箱中心的±500kW(或从±100kW至±1000kW范围内选择)。在这种情况下，在各个箱中可用的大量数据向所生成的模型提供了鲁棒性。当确定了用于各个箱的模型的参数时，诸如高斯加权因子的加权因子可以被应用于箱内的数据，使得在箱的中心处的数据比在箱边缘处的数据对结果参数的影响更大。
应注意，等式(1)至(3)中所提供的模型仅为例示性的。如本领域技术人员所理解的，可以在模型中使用任意数量的操作参数，进行选择以适合被建模的特定部件。此外，任何模型都可以包括在步骤303中用操作参数的系数来计算的恒定偏移系数。
一旦模型的各个箱的系数已被确定，校准周期就完成了，并且该模型被用以估计部件的温度。特别地，方法300可以移动至操作周期，该操作周期在步骤304处开始。方法300可以立即进行到步骤304，或者可以存在延迟。例如，当需要温度估计时，例如当温度传感器230发生故障时，方法300可以仅进行到步骤304。
在步骤304处，在第一时间tx(即，当前时间)时进行操作参数(即，模型中所使用的参数)的测量。这些测量以与以上所讨论的步骤302相同的方式来进行。
在步骤305处，基于在第一时间tx时的输出功率/风速，在步骤304中所得到的测量被分配至模型的箱。在重叠箱被使用的情况下，如上所讨论，在步骤304中所得到的每个测量均可以被分配至其中测量最接近于箱中心点的箱。
在步骤306处，测量被输入到模型中，以使用在第一时间tx时操作参数的值和前一时间tx-1时温度的估计Tx-1来估计在第一时间tx时的温度Tx。例如，对于上面等式(1)至(3)中所示的简单例示性模型，如果在tx时的输出功率是在第一箱的范围内，则在tx(在这种简单的情况下，仅输出功率)时操作参数的测量和在前一时间tx-1时温度的估计被输入到等式(2)中，以估计部件的温度Tx。前一时间tx-1尤其可以是最后可用操作参数测量的时间。例如，来自风力涡轮机的SCADA数据通常被测量并平均成10分钟的数据周期。第一时间可以对应于最近10分钟的数据周期，而前一时间可以对应于紧接在前的10分钟的数据周期。
在前一时间tx-1时温度的估计Tx-1本身可以使用方法300来生成，这使用了在前一时刻tx-1时操作参数的测量以及在此之前的时间tx-2时温度的估计Tx-2。温度Tx-1可以例如已存储于存储器中，例如与涡轮机控制器220相关联的存储器，并且可以从存储器中来检索，以估计在第一时间tx时的温度Tx，作为步骤306的一部分。
替代地，特别是在无来自方法300的先前运行的估计是可用的情况下，可以选择一个值用于在先前时间tx-1时的温度Tx-1。例如，可以选择诸如50℃的预设“启动”值，或者可以基于在风力涡轮机100或类似风力涡轮机中典型温度的以往观察来进行估计。由温度传感器230所得到的温度测量可以被用作前一温度Tx-1，例如可以使用在传感器230故障之前所执行的最后温度测量。
一旦在第一当前时间时的温度Tx已经被估计，方法300就可以结束。替代地，步骤304至306可以被连续运行，这基于在先前测量周期中的温度估计来更新用于各个新测量周期的温度估计。无论哪种情况，温度的估计都可以被用以通知风力涡轮机100的操作。例如，如果温度变得过热，则控制器220可以改变风力涡轮机100的操作，以降低部件的温度。
在一些实施方式中，不确定性值也可以被确定用于每个所估计的温度值。不确定性值σx可以是基于来自用于该单个温度的模型的统计不确定性∑的，以及基于先前温度估计(即生成当前温度估计中所使用的先前温度估计)的不确定性σx-1的。特别地在第一时间时温度的估计Tx的不确定性σx可以被计算为：
Figure BDA0003977004290000091
这里，bi是将Tx与用以生成Tx的模型的特定箱的Tx-1相关联的系数。因此，例如，在上述简单模型中，当使用模型的第一箱从方程(2)计算温度时，系数b1将被用在不确定性计算中。
这样，部件所固有的热惯性被反映在不确定性中，这与单独统计不确定性相比，提供了单个温度估计的不确定性的更有价值的指示。然后，这种改进的不确定性能够被用以通知对于涡轮机操作的决策。
由方法300所提供的温度(和不确定性)可以被用以验证来自传感器230的温度测量，例如在其他温度传感器230已发生故障而未留冗余的情况下，。在这种情况下，可以接收来自(剩余)传感器230的一个或多个测量，并且可以与从方法300所生成的对应的温度估计进行比较。如果实际测量和估计之间的差值超过阈值，则可以确定传感器230中存在故障，或者部件中存在物理问题(例如，过热)。阈值可以是基于实际测量和估计测量之间的绝对温度差值的简单预定阈值。替代地，可以使用上面讨论的不确定性值。阈值可以是，实际温度测量与所估计的测量的偏差超过不确定性的预定倍数的值。例如，如果实际测量离所估计的温度大于1.5σx或2σx，则能够确定存在问题。
作为方法300的一部分所生成的模型还可以被用以确定用于给定组的固定操作参数的稳态温度。特别地，在方法300的步骤303中已确定了模型的各个箱的系数之后，对于固定的操作参数，可以针对情况Tn＝Tn-1求解模型的方程，以确定稳态温度。稳态温度的计算可以在不估计任何操作温度的情况下来执行，换言之，当模型被用以确定稳态温度时，方法300的步骤304至306可以被省略。
在这样的实施方式中，可以使用模型的单个所选择的箱的系数和所选择的操作参数来计算单个稳态温度。替代地，可以计算用于不同输出功率/风速的范围(以及因此模型的不同箱)以及包括在模型中的其他操作参数的范围的多个稳态温度，从而有效地生成稳态温度图。
以这种方式计算的稳态温度可以被用以将涡轮机100的性能与其它涡轮机进行比较，或与来自涡轮机100的设计的所预期的性能进行比较，以确定涡轮机100是否正确运行。例如，用于单个涡轮机100的稳态温度可以与来自类似涡轮机(例如，相同模型、类似位置等)的集合的对应稳态温度的平均行为进行比较。由于海拔会影响温度，因此该集合可以仅包括与单个涡轮机100在相同或相似海拔处的涡轮机，或者海拔校正因子可以根据涡轮机群体的稳态温度与海拔的回归来确定，这允许不同海拔的涡轮机进行比较。作为构建机群模型的替代方法，在风力涡轮机集合上测量的所有数据可以被合并，并被用以计算一个(装箱)集体模型的系数，该集体模型随后将提供集合的平均行为，并且能够与来自单个涡轮机100的结果进行比较，以识别在该单个涡轮机100的性能中的异常。
在上面所讨论的实施方式中任一项中，部件可以为以下中的至少一个：发电机；发电机绕组；变压器；变压器绕组；齿轮箱；齿轮箱油；液压油；转换器；一个或多个轴承；以及冷却水系统。通常，部件可以是在其温度行为中表现出热惯性的风力涡轮机的任何部件。
在特定示例中，方法300可以被应用以估计风力涡轮机100的发电机绕组的温度。在这种情况下，用作模型的一部分的操作参数可以包括输出功率以及发电机转子速度、发电机电压和无功功率中的至少一者。例如，模型可以采用如下形式：
Tn～ci(PWR)2+di(RPM)+eiV+fi+giTn-1， (5)
其中，PWR是涡轮机输出功率，RPM是发电机转速，V是发电机电压，而fi是恒定偏移系数。在这种模型的一些变体中，V可以被省略。
上述方法中任一项都可以被实现为包括指令的计算机程序，当由计算机执行该程序时，该指令使计算机执行上述方法中任一项。特别地，计算机程序可以被存储在诸如控制器220的涡轮机控制器上，并且可以使控制器的处理器执行上述方法中任一项。
尽管以上已参考一个或多个优选实施方式来描述本发明，但是应当理解，在不脱离如所附权利要求中限定的本发明的范围的情况下，可以进行各种改变或修改。

Claims (15)

1.一种估计风力涡轮机的部件的温度的方法，该方法包括：
在校准周期期间：
接收由所述风力涡轮机的温度传感器所测量的所述部件的温度的测量；
接收所述风力涡轮机的与所述温度的所述测量相对应的一个或多个操作参数的测量，所述一个或多个操作参数至少包括由所述风力涡轮机产生的风速或功率的测量；
使用所述温度的测量和所述一个或多个操作参数的测量来计算所述部件的所述温度的模型的系数，其中：
所述模型将在当前时间的所述部件的温度Tn与在当前时间的所述一个或多个操作参数的值和在前一时间的所述部件的温度Tn-1相关联；
基于由所述风力涡轮机产生的风速或功率，将所述模型分成不同的箱，使得对于每个箱，所述模型均包括将在所述当前时间的所述风力涡轮机的所述温度Tn与在所述当前时间的所述一个或多个操作参数的所述值和在前一时间的所述部件的所述温度Tn-1相关联的相应系数；并且
计算所述模型的系数包括：将所述温度和所述一个或多个操作参数的每个测量均分配到所述模型的一个或多个箱，并将各个箱的所述系数与分配到该箱的所述测量相拟合；以及
使用所述模型来估计所述风力涡轮机的所述部件的温度。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，使用所述模型来估计所述风力涡轮机的所述部件的温度包括：
在操作周期期间：
接收在第一时间获取的所述一个或多个操作参数的测量；
基于在所述第一时间产生的所述风速或功率，将所述一个或多个操作参数的所述测量分配到所述模型的箱；以及
将所述一个或多个操作参数的所述测量输入到所述模型中，以使用所述测量所分配到的所述箱的所述系数和在所述第一时间之前的时间时的所述温度的估计Tx-1来估计在所述第一时间时的所述部件的所述温度Tx。
3.根据权利要求2所述的方法，所述方法还包括：估计在所述第一时间时所述部件的所述温度的不确定性，其中，所述不确定性是基于在所述第一时间时所述温度的所述估计的统计不确定性以及基于在所述第一时间之前的时间时的不确定性的。
4.根据权利要求2或3所述的方法，所述方法还包括，在所述操作周期期间：
接收由所述风力涡轮机的温度传感器在所述第一时间时测量的所述部件的所述温度的测量；以及
将所述测量与在所述第一时间时的所述温度的所述估计进行比较以验证所述测量。
5.根据权利要求4所述的方法，所述方法还包括：
确定温度的所述测量与所述温度的所述估计之间的差值超过预定阈值；以及
确定来自所述温度传感器的所述测量是无效的。
6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，使用所述模型来估计所述风力涡轮机的所述部件的温度包括：从所述模型计算所述部件的稳态温度。
7.根据权利要求6所述的方法，所述方法还包括：
将所述风力涡轮机的所述部件的所述稳态温度与来自一个或多个其它风力涡轮机的对应稳态温度进行比较。
8.根据权利要求7所述的方法，所述方法还包括：基于所述比较来识别所述风力涡轮机中的异常。
9.根据权利要求6至8中任一项所述的方法，所述方法还包括：
将所述稳态温度与所述风力涡轮机的预期稳态温度进行比较。
10.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述部件是以下中的至少一者：发电机；发电机绕组；变压器；变压器绕组；齿轮箱；齿轮箱油；液压油；转换器；一个或多个轴承；以及冷却水系统。
11.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述部件是发电机或发电机绕组，并且其中，所述一个或多个操作参数还包括发电机转子速度、发电机电压以及无功功率中的至少一者。
12.根据权利要求11所述的方法，其中，所述模型将所述发电机或发电机绕组在当前时间的温度与以下相关联：
由所述涡轮机产生的当前功率的平方；
当前发电机转子速度；以及
所述发电机或发电机绕组在前一时间时的温度。
13.一种计算机程序，该计算机程序包括指令，当所述程序由计算机来执行时，所述指令使所述计算机执行权利要求1至12中任一项所述的方法。
14.一种用于风力涡轮机的控制器，该控制器包括处理器和存储器；
其中，所述控制器被配置成接收来自所述风力涡轮机的一个或多个传感器的操作参数的测量；并且
其中，所述存储器存储指令，所述指令当由所述处理器执行时使所述处理器执行权利要求1至11中任一项所述的方法。
15.一种风力涡轮机，该风力涡轮机包括：
一个或多个传感器，所述一个或多个传感器用于测量在所述风力涡轮机的操作期间的操作参数；和
根据权利要求14所述的控制器。
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CN103758696B (zh) * 2014-01-09 2016-05-25 华北电力大学 基于scada温度参数的风电机组安全状况评价方法
CN104131950B (zh) * 2014-07-24 2017-02-01 重庆大学 一种风电机组温度特征量的阈值分区确定方法
EP3314120B1 (en) 2015-06-24 2023-06-07 Vestas Wind Systems A/S Blade load sensing system for a wind turbine
JP6337032B2 (ja) 2016-02-04 2018-06-06 株式会社Ｓｕｂａｒｕ サーモスタット故障検出装置
DK3625528T3 (da) * 2017-05-18 2022-06-13 Gen Electric System og fremgangsmåde til estimering af motortemperatur på et pitch-system af en vindmølle
DE102017120284A1 (de) 2017-09-04 2019-03-07 Innogy Se Verfahren zum Überwachen des Zustands mindestens eines während des Betriebs einer Windkraftanlage belasteten Bauteils
CN110414155B (zh) 2019-07-31 2022-09-30 北京天泽智云科技有限公司 一种带有单测点的风机部件温度异常检测和报警方法
CN110703025A (zh) 2019-10-18 2020-01-17 重庆大学 一种风电变流器igbt功率模块健康状态异常识别方法

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