CN116658382B - 一种基于环境数据分析的风力发电扇叶除冰控制系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于环境数据分析的风力发电扇叶除冰控制系统，涉及风力发电机扇叶除冰技术领域，包括结冰检测模块、除冰分析模块、除冰实施模块以及转速监控模块；所述结冰检测模块用于获取数据分析计算扇叶表面是否有结冰情况以及结冰质量，所述除冰分析模块用于分析是否进行加热除冰以及加热除冰的时间；本发明用于解决现有的风力发电机扇叶除冰系统对于扇叶加热除冰损耗能源过大以及除冰不够智能导致效率低下的问题。
Description
技术领域
本发明涉及风力发电机扇叶除冰技术领域，尤其涉及一种基于环境数据分析的风力发电扇叶除冰控制技术。
背景技术
风力发电机是将风能转换为机械能，机械能转换为电能的电力设备；广义地说，它是一种以太阳为热源，以大气为工作介质的热能利用发动机。风力发电利用的是自然能源，相对柴油发电要好很多；风力发电不可视为备用电源，但是却可以长期利用；风力发电的原理，是利用风力带动风车叶片旋转，再透过增速机将旋转的速度提升，来促使发电机发电；依据目前的风力发电机技术，大约是每秒三公尺的微风速度，便可以开始发电。
现有的风力发电机扇叶除冰控制系统通常是对环境温度进行监控，当零下时直接开始加热，比如在授权公告号为CN218717278U的中国专利中，公开了一种风力发电机组的除冰装置，该方案就是通过检测环境温度，当环境温度低于0oC时开始预加热，当扇叶表面温度低于0oC时就进行加热除冰，但是对于干燥的天气情况以及发电机自身发电较少的情况下进行加热除冰会导致资源浪费，鉴于此，有必要对现有的除冰控制系统进行优化。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明用于解决现有的风力发电机扇叶除冰系统对于扇叶加热除冰损耗能源过大以及除冰不够智能导致效率低下的问题；
为实现上述目的，本发明提供了一种基于环境数据分析的风力发电扇叶除冰控制系统，包括结冰检测模块、除冰分析模块、除冰实施模块以及转速监控模块；
所述结冰检测模块包括温度传感器、环境检测单元以及结冰分析单元；所述温度传感器用于检测扇叶表面温度；
所述环境检测单元用于获取来流风速、湿度以及扇叶转速；
所述结冰分析单元用于对温度传感器以及环境检测单元获取到的数据进行分析计算，得到扇叶表面的结冰质量；
所述除冰分析模块包括经济分析单元以及除冰信息分析单元；所述经济分析单元用于分析扇叶转速，输出经济信息，所述经济信息包括经济可行信息以及经济不可行信息；
所述除冰信息分析单元用于对结冰质量以及经济信息进行分析，得到给热时间或人工除冰信息；
所述除冰实施模块包括给热控制单元，所述给热控制单元用于接收给热时间，根据给热时间控制加热元件启动或关闭，当执行关闭操作时输出停止给热信号；
所述转速监控模块包括信息计算单元以及转速分析单元；所述信息计算单元用于计算旋转离心力以及结冰摩擦力；
所述转速分析单元用于接收停止给热信号，当接收到停止给热信号后分析扇叶转速判断扇叶表面的涂层磨损信息，输出涂层磨损信息以及辅助除冰信息，涂层磨损信息用于输出给人工处理单元，辅助除冰信息用于输出给辅助除冰单元；
所述除冰实施模块还包括辅助除冰单元以及人工处理单元，所述辅助除冰单元用于接收辅助除冰信息，当接收到辅助除冰信息时控制膨胀带元件膨胀处理；
所述人工处理单元用于接收人工除冰信息以及涂层磨损信息，当接收到人工除冰信息时，输出人工除冰信号，当接收到涂层磨损信息时，输出涂层补充信号。
进一步地，所述环境检测单元包括风速传感器、湿度传感器以及激光测速仪，所述风速传感器用于检测来流风速；所述湿度传感器用于检测湿度；所述激光测速仪用于获取扇叶转速。
进一步地，所述结冰分析单元内配置有结冰速率数据库以及结冰分析策略，所述结冰速率数据库用于存储不同温度下扇叶表面的结冰速率；所述结冰分析策略包括：获取扇叶表面温度、湿度以及来流风速；
当扇叶表面温度大于等于零时，输出无结冰风险信号；
当扇叶表面温度小于零时，对比扇叶表面温度与结冰速率数据库得到当前扇叶表面温度下的结冰速率，标记为实际结冰速率。
进一步地，所述结冰分析单元还配置有结冰计算策略；所述结冰计算策略包括：获取实际结冰速率；
通过结冰分析算法计算得到结冰质量；
所述结冰分析算法配置为：M=α1×ρ×v×S×SL×t1；其中M为结冰质量；α1为涂层黏着系数；ρ为湿度；v为来流风速；S为扇叶表面积；SL为实际结冰速率；t1为单位监控时间；
设定第一结冰阈值，当计算得到的结冰质量大于等于第一结冰阈值时，将得到的结冰质量统一按照第一结冰阈值进行设定；
当M大于等于第二结冰阈值时，输出结冰质量；
当M小于第二结冰阈值时，输出无结冰风险信号，继续监测下一单位监控时间的结冰质量，依次将每组单位监控时间内得到的结冰质量进行相加，直至结冰质量大于等于第二结冰阈值时，输出结冰质量；
将无结冰风险信号和结冰质量输出至除冰分析模块。
进一步地，所述经济分析单元内配置有发电量数据库以及经济分析策略，所述发电量数据库用于存储不同转速下对应的单位发电量；所述经济分析策略包括：获取扇叶转速；
对比发电量数据库中的扇叶转速得到预测单位发电量；
将预测单位发电量与设定的加热启动阈值进行对比，当预测单位发电量大于等于加热启动阈值时，输出经济可行信息；当预测单位发电量小于加热启动阈值时，输出经济不可行信息。
进一步地，所述除冰信息分析单元配置有除冰信息分析策略，所述除冰信息分析策略包括：当接收到无结冰风险信号时，不做除冰处理；
当接收到结冰质量时，获取经济信息：当接收到经济可行信息时，通过给热时间算法计算得出给热时间；
所述给热时间算法配置为：gT=(M×J)/(2S×jT)；其中：gT为给热时间；M为结冰质量；J为水的比热容；S为扇叶面积；jT为单位时间内加热元件提供的热量；
向给热控制单元输出给热时间gT；
当接收到经济不可行信息时，向人工处理单元发送人工除冰信息。
进一步地，所述给热控制单元包括置于扇叶内表面的加热元件以及设置在风力发电机的机舱内的信号处理装置、定时器和控制装置；
所述给热控制单元配置有给热控制策略，所述给热控制策略包括：
接收给热时间；
当接收到给热时间时，设置定时器的时间与给热时间相同，将连接加热元件的开关打开；
当定时器的时间归零时，将连接加热元件的开关关闭，同时输出停止给热信号。
进一步地，所述信息计算单元配置有离心力计算策略，所述离心力计算策略包括：获取扇叶转速；
通过离心力计算算法计算得出旋转离心力；
所述离心力计算算法配置为：F=m×V1/4r；其中F为旋转离心力；m为扇叶质量；V1为扇叶转速；r为扇叶半径；
输出旋转离心力。
进一步地，所述信息计算单元还配置有摩擦力计算策略；所述摩擦力计算策略包括：
通过摩擦力计算算法计算得出结冰摩擦力；
所述摩擦力计算算法配置为：F2=M×g×μ；其中F2为结冰摩擦力；M为结冰质量；g为重力加速度；μ为涂层表面摩擦系数；
输出结冰摩擦力。
进一步地，所述转速分析单元内配置有转速分析策略，所述转速分析策略包括：接收停止给热信号；
当接收到停止给热信号后获取旋转离心力以及结冰摩擦力；
利用除冰详情算法计算得到除冰参考值；所述除冰详情算法配置为：XQ=F-F2；其中XQ为除冰参考值；F为旋转离心力；F2为结冰摩擦力；
当XQ≦0时，向辅助除冰单元发送辅助除冰信息，同时向人工处理单元输出涂层磨损信息；
当XQ>0时，不做输出处理。
进一步地，所述辅助除冰单元包括膨胀带元件、信息接收装置以及定时器；所述膨胀带元件设置在扇叶前缘位置，通过充气膨胀以及泄压收缩的方式达到除冰效果；所述辅助除冰单元配置有辅助除冰策略，所述辅助除冰策略包括：接收辅助除冰信息；
当接收到辅助除冰信息时，控制膨胀带元件膨胀处理，设置定时器时间为第一辅助除冰时长；
当计时归零时，控制膨胀带结束膨胀处理。
进一步地，所述人工处理单元配置有人工处理策略，所述人工处理策略包括：
接收人工除冰信息；
当接收到人工除冰信息后通过网络获取下一日的预测环境温度，标记为参考温度；通过网络获取下一日的预测风速，标记为参考风速；
对比参考温度与参考风速，当参考温度大于等于温度最小处理阈值或参考风速大于等于风速最小处理阈值时，输出人工除冰信号；当参考温度小于温度最小处理阈值和参考风速小于风速最小处理阈值时，不做输出处理；
接收涂层磨损信息；
当接收到涂层磨损信息时，输出涂层补充信号。
本发明的有益效果：本发明通过获取扇叶转速、湿度、扇叶表面温度以及来流风速，判断扇叶表面是否结冰以及结冰时的结冰质量，再判断扇叶转速能够产生的预测单位发电量，判断经济是否可行；当结冰质量大于设定的第二结冰阈值并且经济可行时进行加热除冰处理，当经济不可行时输出信号通知人工除冰；此外，当加热除冰后再次分析扇叶转速判断扇叶表面的结冰是否清除，当没清除时，进行辅助除冰处理，同时输出信号通知人工进行涂层补充；能够结合风力发电机自身的旋转离心力实现精准除冰的同时，节省加热除冰能源，进一步提高智能化除冰的效率。
本发明附加方面的优点将在下面的具体实施方式的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其他特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为本发明的系统的原理框图；
图2为本发明的风力发电机的侧视剖面图；
图3为本发明的方法的步骤流程图。
图中，100、膨胀带元件；200、机舱；300、加热元件。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
实施例一
请参阅图1所示，本实施例提供一种基于环境数据分析的风力发电扇叶除冰控制系统，通过对扇叶转速、来流风速、湿度、扇叶表面温度进行分析计算，能够判断扇叶是否有结冰以及获得结冰质量，根据发电机自身的发电量进行判断是否进行加热除冰，并计算加热时间，可以节省加热除冰能源；通过分析加热除冰后的扇叶转速，判断结冰是否清除，当没有清除时，通过辅助除冰将结冰清除，同时输出信号提醒人工进行涂层补充，能够提高智能化除冰的效率。
具体地，一种基于环境数据分析的风力发电扇叶除冰控制系统包括：结冰检测模块、除冰分析模块、除冰实施模块以及转速监控模块；
所述结冰检测模块包括温度传感器、环境检测单元以及结冰分析单元；所述温度传感器用于检测扇叶表面温度；
环境检测单元包括风速传感器、湿度传感器以及激光测速仪，所述风速传感器用于检测来流风速；所述湿度传感器用于检测湿度；所述激光测速仪用于获取扇叶转速；
具体应用中，来流风速表示实际吹到扇叶表面的风速，在扇叶正常工作范围之内，风速越大，扇叶转速越快；湿度表示空气中水蒸气的质量，湿度越大，温度不变情况下单位时间内扇叶的结冰质量越大；扇叶转速表示扇叶旋转的速度，扇叶转速越大，旋转离心力就越大；
结冰分析单元内配置有结冰速率数据库以及结冰分析策略，所述结冰速率数据库用于存储不同温度下扇叶表面的结冰速率；所述结冰分析策略包括：获取扇叶表面温度、湿度以及来流风速；
当扇叶表面温度大于等于零时，输出无结冰风险信号；
当扇叶表面温度小于零时，对比扇叶表面温度与结冰速率数据库得到当前扇叶表面温度下的结冰速率，标记为实际结冰速率；
结冰分析单元内还配置有结冰计算策略，所述结冰计算策略包括：
通过结冰计算算法计算得到结冰质量；
所述结冰分析算法配置为：M=α1×ρ×v×S×SL×t1；其中M为结冰质量；α1为涂层黏着系数；ρ为湿度；v为来流风速；S为扇叶表面积；SL为实际结冰速率；t1为单位监控时间；
设定第一结冰阈值，当计算得到的结冰质量大于等于第一结冰阈值时，将得到的结冰质量统一按照第一结冰阈值进行设定；
当M大于等于第二结冰阈值时，输出结冰质量；
当M小于第二结冰阈值时，输出无结冰风险信号，继续监测下一单位监控时间的结冰质量，依次将每组单位监控时间内得到的结冰质量进行相加，直至结冰质量大于等于第二结冰阈值时，输出结冰质量；
将无结冰风险信号和结冰质量输出至除冰分析模块；
具体应用中，扇叶表面温度为-10℃，通过对比结冰速率数据库得到SL为0.3，α1设置为0.3，ρ为1.41g/m3，v为10m/s，S为100m2，t1设置为1min，则通过计算得到单位监控时间内的结冰质量为127g；考虑到发电机所处地区的差异，通常情况下设置第二结冰阈值为20KG；在多雨的地区下，设置第一结冰阈值为200KG，当结冰质量等于200KG时，水便很难继续在冰层上附着，此时计算出的结冰质量有可能会大于200KG，因此当结冰质量大于设置的第一结冰阈值时，统一按照第一结冰阈值进行设定；在通常情况下水只有温度在零下时才会结冰，因此当扇叶表面温度大于等于零度时，扇叶表面不会结冰，直接输出无结冰风险信号；当扇叶表面温度小于零时才开始计算结冰质量，输出结冰质量；
除冰分析模块包括：经济分析单元以及除冰信息分析单元；
经济分析单元内配置有发电量数据库以及经济分析策略，所述发电量数据库用于存储不同转速下对应的单位发电量；所述经济分析策略包括：获取扇叶转速；
对比发电量数据库中的扇叶转速得到预测单位发电量；
将预测单位发电量与设定的加热启动阈值进行对比，当预测单位发电量大于等于加热启动阈值时，输出经济可行信息；当预测单位发电量小于加热启动阈值时，输出经济不可行信息；
具体应用中，设定加热启动阈值为1000W电量，由于扇叶需要耗费电能才能加热除冰，当自身的发电量不足以满足耗电需求时，还需要耗费外界的电能，此时再进行加热除冰能源损耗很大；
除冰信息分析单元配置有除冰信息分析策略，所述除冰信息分析策略包括：当接收到无结冰风险信号时，不做除冰处理；
当接收到结冰质量时，获取经济信息：当接收到经济可行信息时，通过给热时间算法计算得出给热时间；
所述给热时间算法配置为：gT=(M×J)/(2S×jT)；其中：gT为给热时间；M为结冰质量；J为水的比热容；S为扇叶面积；jT为单位时间内加热元件300提供的热量；
向给热控制单元输出给热时间gT；
当接收到经济不可行信息时，向人工处理单元发送人工除冰信息。
具体应用中，M为2KG，J为4200J /(kg·℃)，S为100m2，jT为500J，则通过计算得到gT为5min；给热时间算法在计算时为去量纲进行的计算，需要保证取值时，结冰质量的单位设定为KG，水的比热容的单位设定为J /(kg·℃)，扇叶面积的单位设定为m2，单位时间内加热元件300提供的热量的单位设定为J，得到的给热时间的单位设定为min；
除冰实施模块包括给热控制单元、辅助除冰单元人工处理单元；
如图2所示，给热控制单元包括置于扇叶内表面的加热元件300以及设置在风力发电机的机舱200内的信号处理装置、定时器和控制装置；
所述给热控制单元配置有给热控制策略，所述给热控制策略包括：
接收给热时间；
当接收到给热时间时，设置定时器的时间与给热时间相同，将连接加热元件300的开关打开；
当定时器的时间归零时，将连接加热元件300的开关关闭，同时输出停止给热信号；
具体应用中，加热元件300设置于扇叶内表面可以减少热量的流失，而其他装置设置在机舱200内可以减轻扇叶的质量，提高发电机的发电效率；定时器的设置可以精确地控制加热时间，防止加热时间过长导致能量损耗过大或加热时间过短导致冰没有被完全除去；
人工处理单元配置有人工处理策略，所述人工处理策略包括：
接收人工除冰信息；
当接收到人工除冰信息后通过网络获取下一日的预测环境温度，标记为参考温度；通过网络获取下一日的预测风速，标记为参考风速；
对比参考温度与参考风速，当参考温度大于等于温度最小处理阈值或参考风速大于等于风速最小处理阈值时，输出人工除冰信号；当参考温度小于温度最小处理阈值和参考风速小于风速最小处理阈值时，不做输出处理；
接收涂层磨损信息；
当接收到涂层磨损信息时，输出涂层补充信号。
具体应用中，设置温度最小处理阈值为0oC，风速最小处理阈值为5m/s；当预测环境温度大于等于0oC时，扇叶表面不会结冰，人工除冰后不会再次结冰；当预测风速大于等于5m/s时，发电机自身的发电量能够满足加热除冰的需求；
如图2所示，辅助除冰单元包括膨胀带元件100、信息接收装置以及定时器；所述膨胀带元件100设置在扇叶前缘位置，通过充气膨胀以及泄压收缩的方式达到除冰效果；所述辅助除冰单元配置有辅助除冰策略，所述辅助除冰策略包括：接收到辅助除冰信息；
当接收到辅助除冰信息时，控制膨胀带元件100膨胀处理，设置定时器时间为第一辅助除冰时长；
当计时归零时，控制膨胀带结束膨胀处理。
具体应用中，膨胀带元件100设置于扇叶前缘位置，可以最低程度的影响扇叶的运行状态；此外，结冰多数附着在靠近扇叶尖端的位置，在扇叶前缘设置膨胀带能够满足除冰要求；第一辅助除冰时长设置为1min；
转速监控模块包括信息计算单元以及转速分析单元；
信息计算单元配置有离心力计算策略，所述离心力计算策略包括：获取扇叶转速；
通过离心力计算算法计算得出旋转离心力；
所述离心力计算算法配置为：F=m×V1/4r；其中F为旋转离心力；m为扇叶质量；V1为扇叶转速；r为扇叶半径；
输出旋转离心力；
信息计算单元还配置有摩擦力计算策略，所述摩擦力计算策略包括：
通过摩擦力计算算法计算得出结冰摩擦力；
所述摩擦力计算算法配置为：F2=M×g×μ；其中F2为结冰摩擦力；M为结冰质量；g为重力加速度，μ为涂层表面摩擦系数；
输出结冰摩擦力；
具体应用中，离心力计算算法中的数据为去量纲后的计算，需要保证在取值时，扇叶质量的单位设定为KG，扇叶转速的单位设定为m/s，扇叶半径的单位为m，得到的旋转离心力的数值的单位为N；例如，得到的数据中，m为1000KG，V1为4m/s，r为100m，则通过计算得到旋转离心力为10N；结冰质量为2KG，g为10N/KG；μ设置为0.5，则通过计算得到结冰摩擦力为10N；
转速分析单元内配置有转速分析策略，所述转速分析策略包括：接收停止给热信号；
当接收到停止给热信号后获取旋转离心力以及结冰摩擦力；
利用除冰详情算法计算得到除冰参考值；所述除冰详情算法配置为：XQ=F-F2；其中XQ为除冰参考值；F为旋转离心力；F2为结冰摩擦力；
当XQ≦0时，向辅助除冰单元发送辅助除冰信息，同时向人工处理单元输出涂层磨损信息；
当XQ>0时，不做输出处理；
具体应用中，除冰详情算法在计算时为去量纲后的数值计算，只对旋转离心力和结冰摩擦力的数值进行相减，对得到的数值XQ做正负判断即可；例如，得到的数据中，F为500N，F2为400N，则通过计算得到XQ为100，此时不做输出处理；另一种情况下，F为600N，F2为800N，则通过计算得到XQ为-200，此时向辅助除冰单元发送辅助除冰信号，同时向人工处理单元发送涂层磨损信息。
实施例二
请参阅图3所示，本申请提供一种基于环境数据分析的风力发电扇叶除冰控制方法，包括：
步骤S1，利用温度传感器、湿度传感器、风速传感器以及激光测速仪获取来流风速、湿度、扇叶表面温度以及扇叶转速；
步骤S2，对来流风速、扇叶表面温度以及湿度进行分析计算，判断扇叶表面有无结冰风险以及计算得到结冰质量；步骤S2包括如下子步骤：
步骤S201，接收扇叶表面温度，当扇叶表面温度大于等于零时，输出无结冰风险信号；
步骤S202，当扇叶表面温度小于零时，接收来流风速以及湿度，对比扇叶表面温度与结冰速率数据库得到当前扇叶表面温度下的结冰速率，标记为实际结冰速率；
通过结冰分析算法计算得到结冰质量；
所述结冰分析算法配置为：M=α1×ρ×v×S×SL×t1；其中M为结冰质量；α1为涂层黏着系数；ρ为湿度；v为来流风速；S为扇叶表面积；SL为实际结冰速率；t1为单位监控时间；
设定第一结冰阈值，当计算得到的结冰质量大于等于第一结冰阈值时，将得到的结冰质量统一按照第一结冰阈值进行设定；
当M大于等于第二结冰阈值时，输出结冰质量；
当M小于第二结冰阈值时，输出无结冰风险信号，继续监测下一单位监控时间的结冰质量，依次将每组单位监控时间内得到的结冰质量进行相加，直至结冰质量大于等于第二结冰阈值时，输出结冰质量；
步骤S3，接收扇叶转速，对比发电量数据库中的扇叶转速得到预测单位发电量；将预测发电量与设定的加热启动阈值进行对比，当预测发电量大于加热启动阈值时，输出经济可行信息；当预测发电量小于加热启动阈值时，输出经济不可行信息；
步骤S4，对结冰质量以及经济信息进行分析，得到给热时间或人工除冰信息；步骤S4包括如下子步骤：
步骤S401，当接收到无结冰风险信号时，不做除冰处理；
步骤S402，当接收到结冰质量时，获取经济信息：当接收到经济可行信息时，通过给热时间算法计算得出给热时间；
所述给热时间算法配置为：gT=(M×J)/(S×jT)；其中：gT为给热时间；M为结冰质量；J为水的比热容；S为扇叶面积；jT为单位时间内加热元件300提供的热量；输出给热时间gT；
步骤S403，当接收到经济不可行信息时，输出人工除冰信号；
步骤S5，根据给热时间控制加热元件300给热处理，当给热停止后输出给热停止信号；步骤S5包括如下子步骤：
步骤S501，接收给热时间；当接收到给热时间时，设置定时器的时间与给热时间相同，将连接加热元件300的开关打开；
步骤S502，当定时器的时间归零时，将连接加热元件300的开关关闭，同时输出停止给热信号；
步骤S6，接收扇叶转速，利用离心力算法计算得到旋转离心力，利用摩擦力算法计算得到结冰摩擦力；步骤S6包括如下子步骤：
步骤S601，获取扇叶转速；
通过离心力计算算法计算得出旋转离心力；
所述离心力计算算法配置为：F=m×V1/r；其中F为旋转离心力；m为扇叶质量；V1为扇叶转速；r为扇叶半径；
输出旋转离心力；
步骤S602，通过摩擦力计算算法计算得出结冰摩擦力；
所述摩擦力计算算法配置为：F2=M×g×μ；其中F2为结冰摩擦力；M为结冰质量；g为重力加速度，μ为涂层表面摩擦系数；
输出结冰摩擦力；
步骤S7，利用除冰详情算法计算得到除冰参考值，当除冰参考值大于零时，不做输出处理；当除冰参考值小于等于零时，输出涂层磨损信息以及辅助除冰信息；步骤S7包括如下子步骤：
步骤S701，接收停止给热信号；
当接收到停止给热信号后获取旋转离心力以及结冰摩擦力；
利用除冰详情算法计算得到除冰参考值；所述除冰详情算法配置为：XQ=F-F2；其中XQ为除冰参考值；F为旋转离心力；F2为结冰摩擦力；
当XQ≦0时，向辅助除冰单元发送辅助除冰信息，同时向人工处理单元输出涂层磨损信息；
步骤S702，当XQ>0时，不做输出处理；
步骤S8，接收辅助除冰信息，控制膨胀带元件100膨胀除冰处理；步骤S8包括如下子步骤：
步骤S801，接收辅助除冰信息；
当接收到辅助除冰信息时，控制膨胀带元件100膨胀处理，设置定时器时间为第一辅助除冰时长；
步骤S802，当计时归零时，控制膨胀带结束膨胀处理；
步骤S9，接收人工除冰信息以及涂层磨损信息，输出人工除冰信号或涂层补充信号；步骤S9包括如下子步骤：
步骤S901，接收人工除冰信息，当接收到人工除冰信息后通过网络获取下一日预测环境温度以及下一日预测风速；当预测环境温度以及预测风速有一个大于最小处理阈值时，输出人工除冰信号；
步骤S902，接收涂层磨损信息，当接收到涂层磨损信息时，输出涂层补充信号。
实施例三
本申请提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，运行如上方法中的步骤。通过上述技术方案，计算机程序被处理器执行时，执行上述实施例的任一可选的实现方式中的方法，以实现以下功能：获取来流风速、扇叶转速、湿度以及扇叶表面温度，分析扇叶表面温度，判断扇叶有无结冰风险；当有结冰风险时计算出结冰质量；再分析扇叶转速，判断经济是否可行，经济不可行时输出信号提醒进行人工除冰，经济可行时计算出给热时间，根据给热时间控制加热元件300加热与停止；给热停止后分析扇叶转速，判断结冰是否清除，清除时不做输出处理，未清除时通过膨胀带元件100控制辅助除冰，同时输出信号提醒人工进行涂层补充。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质上实施的计算机程序产品的形式。其中，存储介质可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器（Static RandomAccess Memory，简称SRAM），电可擦除可编程只读存储器（Electrically ErasableProgrammable Read-Only Memory，简称EEPROM），可擦除可编程只读存储器（ErasableProgrammable Read Only Memory，简称EPROM），可编程只读存储器（Programmable Red-Only Memory，简称PROM），只读存储器（Read-OnlyMemory，简称ROM），磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (12)
1.一种基于环境数据分析的风力发电扇叶除冰控制系统，其特征在于，包括结冰检测模块、除冰分析模块、除冰实施模块以及转速监控模块；
所述结冰检测模块包括温度传感器、环境检测单元以及结冰分析单元；所述温度传感器用于检测扇叶表面温度；
所述环境检测单元用于获取来流风速、湿度以及扇叶转速；
所述结冰分析单元用于对温度传感器以及环境检测单元获取到的数据进行分析计算，得到扇叶表面的结冰质量；
所述除冰分析模块包括经济分析单元以及除冰信息分析单元；所述经济分析单元用于分析扇叶转速，输出经济信息，所述经济信息包括经济可行信息以及经济不可行信息；
所述除冰信息分析单元用于对结冰质量以及经济信息进行分析，得到给热时间或人工除冰信息；
所述除冰实施模块包括给热控制单元，所述给热控制单元用于接收给热时间，根据给热时间控制加热元件启动或关闭，当执行关闭操作时输出停止给热信号；
所述转速监控模块包括信息计算单元以及转速分析单元；所述信息计算单元用于计算旋转离心力以及结冰摩擦力；旋转离心力通过扇叶质量、扇叶转速以及扇叶半径计算得到，结冰摩擦力通过结冰质量、重力加速度以及涂层表面摩擦系数计算得到；
所述转速分析单元用于接收停止给热信号，当接收到停止给热信号后分析扇叶转速判断扇叶表面的涂层磨损信息，输出涂层磨损信息以及辅助除冰信息；获取旋转离心力以及结冰摩擦力，通过分析旋转离心力以及结冰摩擦力得到涂层磨损信息以及辅助除冰信息；
所述除冰实施模块还包括辅助除冰单元以及人工处理单元，所述辅助除冰单元用于接收辅助除冰信息，当接收到辅助除冰信息时控制膨胀带元件膨胀处理；所述膨胀带元件设置在扇叶前缘位置，通过充气膨胀以及泄压收缩的方式达到除冰效果；
所述人工处理单元用于接收人工除冰信息以及涂层磨损信息，当接收到人工除冰信息时，输出人工除冰信号，当接收到涂层磨损信息时，输出涂层补充信号。
2.根据权利要求1所述的一种基于环境数据分析的风力发电扇叶除冰控制系统，其特征在于，所述环境检测单元包括风速传感器、湿度传感器以及激光测速仪，所述风速传感器用于检测来流风速；所述湿度传感器用于检测湿度；所述激光测速仪用于获取扇叶转速。
3.根据权利要求2所述的一种基于环境数据分析的风力发电扇叶除冰控制系统，其特征在于，所述结冰分析单元内配置有结冰速率数据库以及结冰分析策略，所述结冰速率数据库用于存储不同温度下扇叶表面的结冰速率；所述结冰分析策略包括：获取扇叶表面温度、湿度以及来流风速；
当扇叶表面温度大于等于零时，输出无结冰风险信号；
当扇叶表面温度小于零时，对比扇叶表面温度与结冰速率数据库得到当前扇叶表面温度下的结冰速率，标记为实际结冰速率。
4.根据权利要求3所述的一种基于环境数据分析的风力发电扇叶除冰控制系统，其特征在于，所述结冰分析单元还配置有结冰计算策略；所述结冰计算策略包括：获取实际结冰速率；
通过结冰分析算法计算得到结冰质量；
所述结冰分析算法配置为：M=α1×ρ×v×S×SL×t1；其中M为结冰质量；α1为涂层黏着系数；ρ为湿度；v为来流风速；S为扇叶表面积；SL为实际结冰速率；t1为单位监控时间；
设定第一结冰阈值，当计算得到的结冰质量大于等于第一结冰阈值时，将得到的结冰质量统一按照第一结冰阈值进行设定；
当M大于等于第二结冰阈值时，输出结冰质量；
当M小于第二结冰阈值时，输出无结冰风险信号，继续监测下一单位监控时间的结冰质量，依次将每组单位监控时间内得到的结冰质量进行相加，直至结冰质量大于等于第二结冰阈值时，输出结冰质量；
将无结冰风险信号和结冰质量输出至除冰分析模块。
5.根据权利要求4所述的一种基于环境数据分析的风力发电扇叶除冰控制系统，其特征在于，所述经济分析单元内配置有发电量数据库以及经济分析策略，所述发电量数据库用于存储不同转速下对应的单位发电量；所述经济分析策略包括：获取扇叶转速；
对比发电量数据库中的扇叶转速得到预测单位发电量；
将预测单位发电量与设定的加热启动阈值进行对比，当预测单位发电量大于等于加热启动阈值时，输出经济可行信息；当预测单位发电量小于加热启动阈值时，输出经济不可行信息。
6.根据权利要求5所述的一种基于环境数据分析的风力发电扇叶除冰控制系统，其特征在于，所述除冰信息分析单元配置有除冰信息分析策略，所述除冰信息分析策略包括：当接收到无结冰风险信号时，不做除冰处理；
当接收到结冰质量时，获取经济信息：当接收到经济可行信息时，通过给热时间算法计算得出给热时间；
所述给热时间算法配置为：gT=(M×J)/(2S×jT)；其中：gT为给热时间；M为结冰质量；J为水的比热容；S为扇叶面积；jT为单位时间内加热元件提供的热量；
向给热控制单元输出给热时间gT；
当接收到经济不可行信息时，向人工处理单元发送人工除冰信息。
7.根据权利要求6所述的一种基于环境数据分析的风力发电扇叶除冰控制系统，其特征在于，所述给热控制单元包括置于扇叶内表面的加热元件以及设置在风力发电机的机舱内的信号处理装置、定时器和控制装置；
所述给热控制单元配置有给热控制策略，所述给热控制策略包括：
接收给热时间；
当接收到给热时间时，设置定时器的时间与给热时间相同，将连接加热元件的开关打开；
当定时器的时间归零时，将连接加热元件的开关关闭，同时输出停止给热信号。
8.根据权利要求7所述的一种基于环境数据分析的风力发电扇叶除冰控制系统，其特征在于，所述信息计算单元配置有离心力计算策略，所述离心力计算策略包括：获取扇叶转速；
通过离心力计算算法计算得出旋转离心力；
所述离心力计算算法配置为：F=m×V1/4r；其中F为旋转离心力；m为扇叶质量；V1为扇叶转速；r为扇叶半径；
输出旋转离心力。
9.根据权利要求8所述的一种基于环境数据分析的风力发电扇叶除冰控制系统，其特征在于，所述信息计算单元还配置有摩擦力计算策略；所述摩擦力计算策略包括：
通过摩擦力计算算法计算得出结冰摩擦力；
所述摩擦力计算算法配置为：F2=M×g×μ；其中F2为结冰摩擦力；M为结冰质量；g为重力加速度；μ为涂层表面摩擦系数；
输出结冰摩擦力。
10.根据权利要求9所述的一种基于环境数据分析的风力发电扇叶除冰控制系统，其特征在于，所述转速分析单元内配置有转速分析策略，所述转速分析策略包括：接收停止给热信号；
当接收到停止给热信号后获取旋转离心力以及结冰摩擦力；
利用除冰详情算法计算得到除冰参考值；所述除冰详情算法配置为：XQ=F-F2；其中XQ为除冰参考值；F为旋转离心力；F2为结冰摩擦力；
当XQ≦0时，向辅助除冰单元发送辅助除冰信息，同时向人工处理单元输出涂层磨损信息；
当XQ>0时，不做输出处理。
11.根据权利要求10所述的一种基于环境数据分析的风力发电扇叶除冰控制系统，其特征在于，所述辅助除冰单元包括膨胀带元件、信息接收装置以及定时器；所述辅助除冰单元配置有辅助除冰策略，所述辅助除冰策略包括：接收辅助除冰信息；
当接收到辅助除冰信息时，控制膨胀带元件膨胀处理，设置定时器时间为第一辅助除冰时长；
当计时归零时，控制膨胀带结束膨胀处理。
12.根据权利要求11所述的一种基于环境数据分析的风力发电扇叶除冰控制系统，其特征在于，所述人工处理单元配置有人工处理策略，所述人工处理策略包括：
接收人工除冰信息；
当接收到人工除冰信息后通过网络获取下一日的预测环境温度，标记为参考温度；通过网络获取下一日的预测风速，标记为参考风速；
对比参考温度与参考风速，当参考温度大于等于温度最小处理阈值或参考风速大于等于风速最小处理阈值时，输出人工除冰信号；当参考温度小于温度最小处理阈值和参考风速小于风速最小处理阈值时，不做输出处理；
接收涂层磨损信息；
当接收到涂层磨损信息时，输出涂层补充信号。
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