CN116557223A - 一种针对风力发电机的检测方法和相关装置 - Google Patents
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- Y02E10/70—Wind energy
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Abstract
本申请实施例公开了一种针对风力发电机的检测方法和相关装置，可以获取风力发电机在预设时段内对应的运行数据，然后根据该运行数据确定风力发电机对应的综合数据，该综合数据能够体现出风力发电机在预设时段内的持续运行状态。当该综合数据超过第一数据阈值时，在一定程度上可以说明该风力发电机持续运行在数据较为异常的状态，虽然运行数据没有超过故障对应的第二数据阈值，但是会造成风力发电机机组疲劳载荷增大，降低机组使用寿命。因此，响应于该综合数据超过第一数据阈值，处理设备可以生成风力发电机对应的第一告警信息，从而在一定程度上能够避免风力发电机由于工作在不健康的运行状态导致机组损坏的问题。
Description
技术领域
本申请涉及风力发电技术领域，特别是涉及一种针对风力发电机的检测方法和相关装置。
背景技术
风力发电是新能源中的主要供能方式，为了维持风力发电机的稳定运行，在相关技术中，相关人员会针对风力发电机设定告警阈值，一旦风力发电机的运行参数超过该阈值就会告警，从而实现对风力发电机运行状态的检测。
然而，这种风力发电机检测方式只能对超过告警阈值的数据进行较为准确的告警，无法针对未超过告警阈值的数据进行分析，因此难以对风力发电机进行有效检测。
发明内容
为了解决上述技术问题，本申请提供了一种针对风力发电机的检测方法，处理设备可以对风力发电机在一段时间内的整体运行状态进行分析，当该时间段内的持续运行状态都对应较为异常的数据时，虽然没有达到故障报警的数据阈值，也可以进行告警，以避免发电机持续工作在较为异常的状态造成发电机磨损。
本申请实施例公开了如下技术方案：
第一方面，本申请实施例公开了一种针对风力发电机的检测方法，所述方法包括：
获取风力发电机在预设时段内对应的运行数据；
根据所述运行数据确定所述风力发电机对应的综合数据，所述综合数据用于体现所述风力发电机在所述预设时段内的持续运行状态；
响应于所述综合数据超过第一数据阈值，生成所述风力发电机对应的第一告警信息，所述第一告警信息用于标识所述风力发电机在所述预设时段内处于异常运行状态，所述第一数据阈值小于第二数据阈值，所述第二数据阈值用于判断所述风力发电机是否出现故障。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
响应于所述运行数据超过第二数据阈值，生成所述风力发电机对应的第二告警信息，所述第一数据阈值小于所述第二数据阈值，所述第二告警信息用于标识所述风力发电机出现运行故障。
在一种可能的实现方式中，所述运行数据为桨角数据，所述根据所述运行数据确定所述风力发电机对应的综合数据，包括：
根据所述桨角数据，确定所述风力发电机对应的桨角波动幅值最小值、桨角波动周期、桨角波动周期均值、桨角主频和桨角主频幅值；
所述第一数据阈值包括桨角主频幅值阈值、桨角周期间隔波动差阈值和桨角波动幅值阈值，所述响应于所述综合数据超过第一数据阈值，生成所述风力发电机对应的第一告警信息，包括：
响应于所述桨角主频大于所述风力发电机对应的塔架一阶频率，且所述桨角主频幅值大于所述桨角主频幅值阈值，生成所述风力发电机对应的第一告警信息；
或，响应于所述预设时段内多个桨角波动周期均满足所述桨角周期间隔波动差阈值，且所述桨角波动幅值最小值大于所述桨角波动幅值，生成所述风力发电机对应的第一告警信息。
在一种可能的实现方式中，所述运行数据为转速数据，所述根据所述运行数据确定所述风力发电机对应的综合数据，包括：
根据所述转速数据，确定所述风力发电机对应的转速波动幅值最小值、转速波动周期、转速波动周期均值、转速主频和转速主频幅值；
所述第一数据阈值包括转速主频幅值阈值、转速周期间隔波动差阈值和转速波动幅值阈值，所述响应于所述综合数据超过第一数据阈值，生成所述风力发电机对应的第一告警信息，包括：
响应于所述转速主频大于所述风力发电机对应的塔架一阶频率，且所述转速主频幅值大于所述转速主频幅值阈值，生成所述风力发电机对应的第一告警信息；
或，响应于所述预设时段内多个转速波动周期均满足所述转速周期间隔波动差阈值，且所述转速波动幅值最小值大于所述转速波动幅值，生成所述风力发电机对应的第一告警信息。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
滤除所述转速信号中的固有模态频率，所述固有模态频率是基于所述风力发电机运行过程中的震动生成的；
所述根据所述转速数据，确定所述风力发电机对应的转速波动幅值最小值、转速波动周期、转速波动周期均值、转速主频和转速主频幅值，包括：
根据滤除后的所述转速数据，确定所述风力发电机对应的转速波动幅值最小值、转速波动周期、转速波动周期均值、转速主频和转速主频幅值。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
对所述运行数据进行滤波处理；
所述根据所述运行数据确定所述风力发电机对应的综合数据，包括：
根据滤波处理后的所述运行数据，确定所述风力发电机对应的综合数据。
第二方面，本申请实施例公开了一种针对风力发电机的检测装置，所述装置包括获取单元、确定单元和第一响应单元：
所述获取单元，用于获取风力发电机在预设时段内对应的运行数据；
所述确定单元，用于根据所述运行数据确定所述风力发电机对应的综合数据，所述综合数据用于体现所述风力发电机在所述预设时段内的持续运行状态；
所述第一响应单元，用于响应于所述综合数据超过第一数据阈值，生成所述风力发电机对应的第一告警信息，所述第一告警信息用于标识所述风力发电机在所述预设时段内处于异常运行状态，所述第一数据阈值小于第二数据阈值，所述第二数据阈值用于判断所述风力发电机是否出现故障。
在一种可能的实现方式中，所述装置还包括第二响应单元：
所述第二响应单元，用于响应于所述运行数据超过第二数据阈值，生成所述风力发电机对应的第二告警信息，所述第一数据阈值小于所述第二数据阈值，所述第二告警信息用于标识所述风力发电机出现运行故障。
在一种可能的实现方式中，所述运行数据为桨角数据，所述确定单元具体用于：
根据所述桨角数据，确定所述风力发电机对应的桨角波动幅值最小值、桨角波动周期、桨角波动周期均值、桨角主频和桨角主频幅值；
所述第一数据阈值包括桨角主频幅值阈值、桨角周期间隔波动差阈值和桨角波动幅值阈值，所述第一响应单元具体用于：
响应于所述桨角主频大于所述风力发电机对应的塔架一阶频率，且所述桨角主频幅值大于所述桨角主频幅值阈值，生成所述风力发电机对应的第一告警信息；
或，响应于所述预设时段内多个桨角波动周期均满足所述桨角周期间隔波动差阈值，且所述桨角波动幅值最小值大于所述桨角波动幅值，生成所述风力发电机对应的第一告警信息。
在一种可能的实现方式中，所述运行数据为转速数据，所述确定单元具体用于：
根据所述转速数据，确定所述风力发电机对应的转速波动幅值最小值、转速波动周期、转速波动周期均值、转速主频和转速主频幅值；
所述第一数据阈值包括转速主频幅值阈值、转速周期间隔波动差阈值和转速波动幅值阈值，所述第一响应单元具体用于：
响应于所述转速主频大于所述风力发电机对应的塔架一阶频率，且所述转速主频幅值大于所述转速主频幅值阈值，生成所述风力发电机对应的第一告警信息；
或，响应于所述预设时段内多个转速波动周期均满足所述转速周期间隔波动差阈值，且所述转速波动幅值最小值大于所述转速波动幅值，生成所述风力发电机对应的第一告警信息。
在一种可能的实现方式中，所述装置还包括第一过滤单元：
所述第一过滤单元，用于滤除所述转速信号中的固有模态频率，所述固有模态频率是基于所述风力发电机运行过程中的震动生成的；
所述确定单元具体用于：
根据滤除后的所述转速数据，确定所述风力发电机对应的转速波动幅值最小值、转速波动周期、转速波动周期均值、转速主频和转速主频幅值。
在一种可能的实现方式中，所述装置还包括第二过滤单元：
所述第二过滤单元，用于对所述运行数据进行滤波处理；
所述确定单元具体用于：
根据滤波处理后的所述运行数据，确定所述风力发电机对应的综合数据。
第三方面，本申请实施例公开了一种计算机可读存储介质，当所述计算机可读存储介质中的指令被至少一个处理器运行时，所述至少一个处理器执行如第一方面中的任一项所述的针对风力发电机的检测方法。
第四方面，本申请实施例公开了一种计算机设备，包括：
至少一个处理器；
至少一个存储计算机可执行指令的存储器，
其中，所述计算机设备可执行指令在被所述至少一个处理器运行时，所述至少一个处理器执行如第一方面中的任一项所述的针对风力发电机的检测方法。
在一种可能的实现方式中，所述计算机设备设置在风电场的控制器中。
由上述技术方案可以看出，在进行检测时，可以获取风力发电机在预设时段内对应的运行数据，然后根据该运行数据确定风力发电机对应的综合数据，该综合数据能够体现出风力发电机在预设时段内的持续运行状态。当该综合数据超过第一数据阈值时，在一定程度上可以说明该风力发电机持续运行在数据较为异常的状态，在这种运行状态下，虽然运行数据没有超过故障对应的第二数据阈值，但是会造成风力发电机机组疲劳载荷增大，降低机组使用寿命。因此，响应于该综合数据超过第一数据阈值，处理设备可以生成风力发电机对应的第一告警信息，该第一告警信息用于标识风力发电机在预设时段内出于异常状态，该第一数据阈值小于第二数据阈值，该第二数据阈值用于判断风力发电机是否出现故障。从而，通过该方式，在对发电机是否故障进行识别的基础上，还能够进一步对风力发电机是否处于不健康的运行状态进行检测，从而在一定程度上能够避免风力发电机由于工作在不健康的运行状态导致机组损坏的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种针对风力发电机的检测方法的流程图；
图2为本申请实施例提供的一种针对风力发电机的检测方法和示意图；
图3为本申请实施例提供的一种针对风力发电机的检测方法和示意图；
图4为本申请实施例提供的一种针对风力发电机的检测方法和示意图；
图5为本申请实施例提供的一种针对风力发电机的检测方法和示意图；
图6为本申请实施例提供的一种基于桨角数据进行检测的示意图；
图7为本申请实施例提供的一种基于转速数据进行检测的示意图；
图8为本申请实施例提供的一种针对风力发电机的检测装置的结构框图。
具体实施方式
下面结合附图，对本申请的实施例进行描述。
目前风力发电机机组并无针对控制系统振荡的识别与保护方案。既有的加速度超限故障保护、功率超限保护、叶轮过速保护在控制系统振荡异常严重情况下，即加速度幅值、功率、转速超过故障保护阈值时才能起到保护作用。机组在日常的运行中会存在控制系统振荡导致加速度幅值相对较大，转速、功率、桨距角波动，但未达到以上故障标准，机组长期运行在此状态下会造成机组疲劳载荷增大，降低机组使用寿命。
为了解决上述技术问题，本申请提供了一种针对风力发电机的检测方法，处理设备可以对风力发电机在一段时间内的整体运行状态进行分析，当该时间段内的持续运行状态都对应较为异常的数据时，虽然没有达到故障报警的数据阈值，也可以进行告警，以避免发电机持续工作在较为异常的状态造成发电机磨损。
可以理解的是，该方法可以应用于处理设备上，该处理设备为能够进行风力发电机检测的处理设备，例如可以为具有动作控制功能的终端设备或服务器。该方法可以通过终端设备或服务器独立执行，也可以应用于终端设备和服务器通信的网络场景，通过终端设备和服务器配合执行。其中，终端设备可以为计算机、手机等设备。服务器可以理解为是应用服务器，也可以为Web服务器，在实际部署时，该服务器可以为独立服务器，也可以为集群服务器。
接下来，将结合附图，对本申请实施例提供的一种针对风力发电机的检测方法进行介绍。
参见图1，图1为本申请实施例提供的一种针对风力发电机的检测方法的流程图，该方法包括：
S101：获取风力发电机在预设时段内对应的运行数据。
其中，预设时段可以为基于风力发电机的运行特点所设定的，例如可以设定为60s；该运行数据用于体现风力发电机对应的运行状态，例如可以为转速数据、桨角数据等，此处不作限制。
S102：根据运行数据确定风力发电机对应的综合数据。
该综合数据用于体现所述风力发电机在预设时段内的持续运行状态，持续运行状态是指该风力发电机在该预设时段内持续运行时所处的变化较少的运行状态，该持续运行状态能够反映出该风力发电机在该预设时段内的整体运行特点。
S103：响应于综合数据超过第一数据阈值，生成风力发电机对应的第一告警信息。
为了避免风力发电机长期运行在不健康的运行状态，处理设备可以针对风力发电机设定两类阈值，包括第一数据阈值和第二数据阈值，其中，第一数据阈值用于判定风力发电机是否工作在异常状态，第二数据阈值用于判断风力发电机是否出现故障，该第一数据阈值小于该第二数据阈值。
在进行风力发电机检测时，处理设备一方面可以通过该第二数据阈值，判断该风力发电机是否出现故障。响应于该运行数据超过第二数据阈值，处理设备可以生成风力发电机对应的第二告警信息，该第二告警信息用于标识该风力发电机出现运行故障。
另一方面，即使该运行数据没有超过该第二数据阈值，处理设备还可以基于第一数据阈值和综合数据判断该风力发电机是否处于异常的运行状态。响应于该综合数据超过第一数据阈值，说明该风力发电机在目标时段内持续工作在较为异常的工作状态，此时，处理设备可以生成该风力发电机对应的第一告警信息，该第一告警信息用于标识该风力发电机在预设时段内出于异常运行状态。
由上述技术方案可以看出，在进行检测时，可以获取风力发电机在预设时段内对应的运行数据，然后根据该运行数据确定风力发电机对应的综合数据，该综合数据能够体现出风力发电机在预设时段内的持续运行状态。当该综合数据超过第一数据阈值时，在一定程度上可以说明该风力发电机持续运行在数据较为异常的状态，在这种运行状态下，虽然运行数据没有超过故障对应的第二数据阈值，但是会造成风力发电机机组疲劳载荷增大，降低机组使用寿命。因此，响应于该综合数据超过第一数据阈值，处理设备可以生成风力发电机对应的第一告警信息，该第一告警信息用于标识风力发电机在预设时段内出于异常状态，该第一数据阈值小于第二数据阈值，该第二数据阈值用于判断风力发电机是否出现故障。从而，通过该方式，在对发电机是否故障进行识别的基础上，还能够进一步对风力发电机是否处于不健康的运行状态进行检测，从而在一定程度上能够避免风力发电机由于工作在不健康的运行状态导致机组损坏的问题。
其中，针对不同的运行数据种类，处理设备进行检测的方式也可以有所不同。接下来，将针对不同类型的运行数据进行详细介绍。
在一种可能的实现方式中，该运行数据可以为桨角数据，在确定综合数据时，处理设备可以根据桨角数据，确定该风力发电机对应的桨角波动幅值最小值、桨角波动周期、桨角波动周期均值、桨角主频和桨角主频幅值。其中，波动幅值是指桨角数据波形中波峰和波谷的差值，波峰与波峰的间隔为波动周期，如图2所示。通过差分法可以找到图形的波峰和波谷，进而确定出相关数据。主频是指主导频率，如图3所示。
在该实现方式中，第一数据阈值可以包括桨角主频幅值阈值、桨角周期间隔波动差阈值和桨角波动幅值阈值，响应于该桨角主频大于风力发电机对应的塔架一阶频率，且该桨角主频幅值大于桨角主频幅值阈值，说明该风力发电机在目标时段内的运行参数都较为异常，处理设备可以生成该风力发电机对应的第一告警信息。或，响应于预设时段内多个桨角波动周期均满足桨角周期间隔波动差阈值，且桨角波动幅值最小值大于桨角波动幅值，也可以证明该风力发电机在目标时段内的运行状态异常，处理设备同样可以生成该风力发电机对应的第一告警信息。塔架一阶频率是该风力发电机所对应的固有参数，可以由相关人员在建设该风力发电机时进行设定。
在另一种可能的实现方式中，该运行数据可以为转速数据，处理设备可以根据转速数据，确定该风力发电机对应的转速波动幅值最小值、转速波动周期、转速波动周期均值、转速主频和转速主频幅值，转速波形可以如图4所示，转速主频可以如图5所示。在该实现方式中，第一数据阈值可以包括转速主频幅值阈值、转速周期间隔波动差阈值和转速波动幅值阈值，在进行检测时，响应于该转速主频大于风力发电机对应的塔架一阶频率，且转速主频幅值大于该转速主频幅值阈值，处理设备可以生成该风力发电机对应的第一告警信息；或，响应于该预设时段内多个转速波动周期均满足转速周期间隔波动差阈值，且该转速波动幅值最小值大于转速波动幅值，处理设备可以生成该风力发电机对应的第一告警信息。
可以理解的是，在风力发电机运行的过程中，由于环境中的风、叶轮转动等原因，风力发电机自身在运行过程中可能会产生一定的震动，而这些震动在一定程度上会对处理设备收集的转速数据带来影响。因此，在一种可能的实现方式中，为了进一步提高检测的准确性，处理设备可以滤除转速信号中的固有模态频率，该固有模态频率是基于风力发电机运行过程中的震动生成的。处理设备可以根据滤除后的转速数据，确定该风力发电机对应的转速波动幅值最小值、转速波动周期、转速波动周期均值、转速主频和转速主频幅值，从而消除风力发电机的震动对转速数据的影响，提高针对风力发电机检测的准确度。
此外，为了进一步提高数据精度，在一种可能的实现方式中，处理设备还可以对运行数据进行滤波处理，从而去除运行数据中的噪音数据等干扰，提高运行数据的可靠程度。处理设备可以根据滤波处理后的运行数据，确定该风力发电机对应的综合数据，进一步提高检测准确度。
例如，如图6所示，图6为本申请实施例提供的一种基于桨角数据进行检测的示意图。处理设备可以通过桨角测量单元，例如可以为安装在变桨系统的旋转编码器，采集桨角数据。通过桨角滤波处理单元，可以进行低通滤波处理，使主频及时域周期计算更加准确。然后，可以使用快速傅里叶算法计算主频及幅值，并且以差分法找出波峰及波谷，波峰值与波谷值的差即为波动幅值，波峰与波峰的间隔为波动周期。处理设备可以实时获取桨角测量单元反馈的桨角信号作为桨角数据。其中，各项阈值可以进行如下设置：
m-主频幅值阈值，可参考的取值范围为0.2～5，取值越低时代表算法对振荡的识别灵敏度越高，但准确率相对取值高时偏低，需要根据实际机组控制特性进行调整。
n-桨角波动周期数，可参考取值范围为>4，取值越低时代表算法对振荡的识别灵敏度越高，但准确率相对取值高时偏低，需要根据实际机组控制特性进行调整。
k-周期间隔波动差阈值，可参考取值范围为0.1～0.2，取值越高时代表算法对振荡的识别灵敏度越高，但准确率相对取值低时偏低，需要根据实际机组控制特性进行调整。
y-桨角波动幅值阈值，可参考的取值范围为0.2～10，取值越低时代表算法对振荡的识别灵敏度越高，但准确率相对取值高时偏低，需要根据实际机组控制特性进行调整。
如图6所示，在满足相应的条件后，处理设备可以生成桨角振动预警(即第一告警信息)，以通知该风力发电机在桨角维度出现了异常振动情况。
参见图7，图7为本申请实施例提供的一种基于转速数据进行检测的示意图。处理设备可以通过集成在机组变流器装置中转速测量单元测量转速，然后进行低通滤波处理，使主频及时域周期计算更加准确。转速信号(即转速数据)来源于转速测量来源，需要先滤除测量转速信号中机组固有模态频率后才能应用于机组控制，否则机组固有模态频率耦合到控制转速中，该模态频率会被控制系统进一步激励导致控制系统振荡。处理设备可以使用快速傅里叶算法计算主频及幅值，并且以差分法找出波峰及波谷，波峰值与波谷值的差即为波动幅值，波峰与波峰的间隔为波动周期，处理设备可以实时获取转速测量单元反馈的转速信号。其中，转速检测所使用的阈值如下所示：
m-主频幅值阈值，可参考的取值范围为0.2～4，取值低时代表算法对振荡的识别灵敏度越高，但准确率相对取值高时偏低，需要根据实际机组控制特性进行调整。
n-转速波动周期数，可参考取值范围为>4，取值越低时代表算法对振荡的识别灵敏度越高，但准确率相对取值高时偏低，需要根据实际机组控制特性进行调整。
k-周期间隔波动差阈值，可参考取值范围为0.1～0.2，取值越高时代表算法对振荡的识别灵敏度越高，但准确率相对取值低时偏低，需要根据实际机组控制特性进行调整。
y-转速波动差值系数阈值，可参考的取值范围为0.7～0.9，需要根据实际机组控制特性进行调整。
r-转速波动主频幅值差值系数，可参考的取值范围为0.7～0.9，需要根据实际机组控制特性进行调整。
通过上述方式，在风力发电机机组由于控制系统振荡运行在亚健康状态，但严重程度未足以引起其它衍生故障时，可以及时对这种不稳定状态进行识别并预警，保证机组寿命。同时，通过多样化的阈值判定，处理设备可以对控制系统振荡的根因能够进一步诊断，提升了机组自诊断能力，降低全生命周期运维成本。
基于上述实施例提供的一种针对风力发电机的检测方法，本申请实施例还提供了一种针对风力发电机的检测装置，参见图8，图8为本申请实施例提供的一种针对风力发电机的检测装置800的结构框图，所述装置包括获取单元801、确定单元802和第一响应单元803：
所述获取单元801，用于获取风力发电机在预设时段内对应的运行数据；
所述确定单元802，用于根据所述运行数据确定所述风力发电机对应的综合数据，所述综合数据用于体现所述风力发电机在所述预设时段内的持续运行状态；
所述第一响应单元803，用于响应于所述综合数据超过第一数据阈值，生成所述风力发电机对应的第一告警信息，所述第一告警信息用于标识所述风力发电机在所述预设时段内处于异常运行状态，所述第一数据阈值小于第二数据阈值，所述第二数据阈值用于判断所述风力发电机是否出现故障。
在一种可能的实现方式中，所述装置还包括第二响应单元：
所述第二响应单元，用于响应于所述运行数据超过第二数据阈值，生成所述风力发电机对应的第二告警信息，所述第一数据阈值小于所述第二数据阈值，所述第二告警信息用于标识所述风力发电机出现运行故障。
在一种可能的实现方式中，所述运行数据为桨角数据，所述确定单元具体802用于：
根据所述桨角数据，确定所述风力发电机对应的桨角波动幅值最小值、桨角波动周期、桨角波动周期均值、桨角主频和桨角主频幅值；
所述第一数据阈值包括桨角主频幅值阈值、桨角周期间隔波动差阈值和桨角波动幅值阈值，所述第一响应单元803具体用于：
响应于所述桨角主频大于所述风力发电机对应的塔架一阶频率，且所述桨角主频幅值大于所述桨角主频幅值阈值，生成所述风力发电机对应的第一告警信息；
或，响应于所述预设时段内多个桨角波动周期均满足所述桨角周期间隔波动差阈值，且所述桨角波动幅值最小值大于所述桨角波动幅值，生成所述风力发电机对应的第一告警信息。
在一种可能的实现方式中，所述运行数据为转速数据，所述确定单元802具体用于：
根据所述转速数据，确定所述风力发电机对应的转速波动幅值最小值、转速波动周期、转速波动周期均值、转速主频和转速主频幅值；
所述第一数据阈值包括转速主频幅值阈值、转速周期间隔波动差阈值和转速波动幅值阈值，所述第一响应单元803具体用于：
响应于所述转速主频大于所述风力发电机对应的塔架一阶频率，且所述转速主频幅值大于所述转速主频幅值阈值，生成所述风力发电机对应的第一告警信息；
或，响应于所述预设时段内多个转速波动周期均满足所述转速周期间隔波动差阈值，且所述转速波动幅值最小值大于所述转速波动幅值，生成所述风力发电机对应的第一告警信息。
在一种可能的实现方式中，所述装置还包括第一过滤单元：
所述第一过滤单元，用于滤除所述转速信号中的固有模态频率，所述固有模态频率是基于所述风力发电机运行过程中的震动生成的；
所述确定单元802具体用于：
根据滤除后的所述转速数据，确定所述风力发电机对应的转速波动幅值最小值、转速波动周期、转速波动周期均值、转速主频和转速主频幅值。
在一种可能的实现方式中，所述装置还包括第二过滤单元：
所述第二过滤单元，用于对所述运行数据进行滤波处理；
所述确定单元802具体用于：
根据滤波处理后的所述运行数据，确定所述风力发电机对应的综合数据。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，当所述计算机可读存储介质中的指令被至少一个处理器运行时，所述至少一个处理器执行上述任一项实施例所述的针对风力发电机的检测方法。
本申请实施例还提供了一种计算机设备，包括：
至少一个处理器；
至少一个存储计算机可执行指令的存储器，
其中，所述计算机设备可执行指令在被所述至少一个处理器运行时，所述至少一个处理器执行上述任一项实施例所述的针对风力发电机的检测方法。
在一种可能的实现方式中，所述计算机设备设置在风电场的控制器中。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质可以是下述介质中的至少一种：只读存储器(英文：read-only memory，缩写：ROM)、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于设备及系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的设备及系统实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
以上所述，仅为本申请的一种具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种针对风力发电机的检测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取风力发电机在预设时段内对应的运行数据；
根据所述运行数据确定所述风力发电机对应的综合数据，所述综合数据用于体现所述风力发电机在所述预设时段内的持续运行状态；
响应于所述综合数据超过第一数据阈值，生成所述风力发电机对应的第一告警信息，所述第一告警信息用于标识所述风力发电机在所述预设时段内处于异常运行状态，所述第一数据阈值小于第二数据阈值，所述第二数据阈值用于判断所述风力发电机是否出现故障。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
响应于所述运行数据超过第二数据阈值，生成所述风力发电机对应的第二告警信息，所述第一数据阈值小于所述第二数据阈值，所述第二告警信息用于标识所述风力发电机出现运行故障。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运行数据为桨角数据，所述根据所述运行数据确定所述风力发电机对应的综合数据，包括：
根据所述桨角数据，确定所述风力发电机对应的桨角波动幅值最小值、桨角波动周期、桨角波动周期均值、桨角主频和桨角主频幅值；
所述第一数据阈值包括桨角主频幅值阈值、桨角周期间隔波动差阈值和桨角波动幅值阈值，所述响应于所述综合数据超过第一数据阈值，生成所述风力发电机对应的第一告警信息，包括：
响应于所述桨角主频大于所述风力发电机对应的塔架一阶频率，且所述桨角主频幅值大于所述桨角主频幅值阈值，生成所述风力发电机对应的第一告警信息；
或，响应于所述预设时段内多个桨角波动周期均满足所述桨角周期间隔波动差阈值，且所述桨角波动幅值最小值大于所述桨角波动幅值，生成所述风力发电机对应的第一告警信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运行数据为转速数据，所述根据所述运行数据确定所述风力发电机对应的综合数据，包括：
根据所述转速数据，确定所述风力发电机对应的转速波动幅值最小值、转速波动周期、转速波动周期均值、转速主频和转速主频幅值；
所述第一数据阈值包括转速主频幅值阈值、转速周期间隔波动差阈值和转速波动幅值阈值，所述响应于所述综合数据超过第一数据阈值，生成所述风力发电机对应的第一告警信息，包括：
响应于所述转速主频大于所述风力发电机对应的塔架一阶频率，且所述转速主频幅值大于所述转速主频幅值阈值，生成所述风力发电机对应的第一告警信息；
或，响应于所述预设时段内多个转速波动周期均满足所述转速周期间隔波动差阈值，且所述转速波动幅值最小值大于所述转速波动幅值，生成所述风力发电机对应的第一告警信息。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
滤除所述转速信号中的固有模态频率，所述固有模态频率是基于所述风力发电机运行过程中的震动生成的；
所述根据所述转速数据，确定所述风力发电机对应的转速波动幅值最小值、转速波动周期、转速波动周期均值、转速主频和转速主频幅值，包括：
根据滤除后的所述转速数据，确定所述风力发电机对应的转速波动幅值最小值、转速波动周期、转速波动周期均值、转速主频和转速主频幅值。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
对所述运行数据进行滤波处理；
所述根据所述运行数据确定所述风力发电机对应的综合数据，包括：
根据滤波处理后的所述运行数据，确定所述风力发电机对应的综合数据。
7.一种针对风力发电机的检测装置，其特征在于，所述装置包括获取单元、确定单元和第一响应单元：
所述获取单元，用于获取风力发电机在预设时段内对应的运行数据；
所述确定单元，用于根据所述运行数据确定所述风力发电机对应的综合数据，所述综合数据用于体现所述风力发电机在所述预设时段内的持续运行状态；
所述第一响应单元，用于响应于所述综合数据超过第一数据阈值，生成所述风力发电机对应的第一告警信息，所述第一告警信息用于标识所述风力发电机在所述预设时段内处于异常运行状态，所述第一数据阈值小于第二数据阈值，所述第二数据阈值用于判断所述风力发电机是否出现故障。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，当所述计算机可读存储介质中的指令被至少一个处理器运行时，所述至少一个处理器执行如权利要求1-6中的任一项所述的针对风力发电机的检测方法。
9.一种计算机设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；
至少一个存储计算机可执行指令的存储器，
其中，所述计算机设备可执行指令在被所述至少一个处理器运行时，所述至少一个处理器执行如权利要求1-6中的任一项所述的针对风力发电机的检测方法。
10.根据权利要求9所述的计算机设备，其特征在于，所述计算机设备设置在风电场的控制器中。
Priority Applications (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210114345.4A CN116557223A (zh) | 2022-01-30 | 2022-01-30 | 一种针对风力发电机的检测方法和相关装置 |
| AU2022437623A AU2022437623A1 (en) | 2022-01-30 | 2022-06-30 | Detection method for wind driven generator, and related apparatus |
| PCT/CN2022/102767 WO2023142372A1 (zh) | 2022-01-30 | 2022-06-30 | 一种针对风力发电机的检测方法和相关装置 |
| KR1020237045401A KR20240016353A (ko) | 2022-01-30 | 2022-06-30 | 풍력 발전기용 검출 방법 및 관련 기기 |
| EP22923180.8A EP4345298A1 (en) | 2022-01-30 | 2022-06-30 | Detection method for wind driven generator, and related apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
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|---|---|---|---|
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Publications (1)
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|---|---|
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Family Applications (1)
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|---|---|---|---|
| CN202210114345.4A Pending CN116557223A (zh) | 2022-01-30 | 2022-01-30 | 一种针对风力发电机的检测方法和相关装置 |
Country Status (1)
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-
2022
- 2022-01-30 CN CN202210114345.4A patent/CN116557223A/zh active Pending
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