ES3038176T3 - Temperature estimation in a wind turbine - Google Patents

Temperature estimation in a wind turbine

Info

Publication number
ES3038176T3
ES3038176T3 ES21732188T ES21732188T ES3038176T3 ES 3038176 T3 ES3038176 T3 ES 3038176T3 ES 21732188 T ES21732188 T ES 21732188T ES 21732188 T ES21732188 T ES 21732188T ES 3038176 T3 ES3038176 T3 ES 3038176T3
Authority
ES
Spain
Prior art keywords
temperature
wind turbine
model
component
time
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
ES21732188T
Other languages
English (en)
Inventor
Asier Berra
Steven John Hayden
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Vestas Wind Systems AS
Original Assignee
Vestas Wind Systems AS
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Vestas Wind Systems AS filed Critical Vestas Wind Systems AS
Application granted granted Critical
Publication of ES3038176T3 publication Critical patent/ES3038176T3/es
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F03—MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS; WIND, SPRING, OR WEIGHT MOTORS; PRODUCING MECHANICAL POWER OR A REACTIVE PROPULSIVE THRUST, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • F03D—WIND MOTORS
    • F03D17/00—Monitoring or testing of wind motors, e.g. diagnostics
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F03—MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS; WIND, SPRING, OR WEIGHT MOTORS; PRODUCING MECHANICAL POWER OR A REACTIVE PROPULSIVE THRUST, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • F03D—WIND MOTORS
    • F03D17/00—Monitoring or testing of wind motors, e.g. diagnostics
    • F03D17/005—Monitoring or testing of wind motors, e.g. diagnostics using computation methods, e.g. neural networks
    • F03D17/006—Estimation methods
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F03—MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS; WIND, SPRING, OR WEIGHT MOTORS; PRODUCING MECHANICAL POWER OR A REACTIVE PROPULSIVE THRUST, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • F03D—WIND MOTORS
    • F03D17/00—Monitoring or testing of wind motors, e.g. diagnostics
    • F03D17/009—Monitoring or testing of wind motors, e.g. diagnostics characterised by the purpose
    • F03D17/018—Monitoring or testing of wind motors, e.g. diagnostics characterised by the purpose for monitoring temperature
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F03—MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS; WIND, SPRING, OR WEIGHT MOTORS; PRODUCING MECHANICAL POWER OR A REACTIVE PROPULSIVE THRUST, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • F03D—WIND MOTORS
    • F03D17/00—Monitoring or testing of wind motors, e.g. diagnostics
    • F03D17/009—Monitoring or testing of wind motors, e.g. diagnostics characterised by the purpose
    • F03D17/025—Monitoring or testing of wind motors, e.g. diagnostics characterised by the purpose for calibrating
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F03—MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS; WIND, SPRING, OR WEIGHT MOTORS; PRODUCING MECHANICAL POWER OR A REACTIVE PROPULSIVE THRUST, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • F03D—WIND MOTORS
    • F03D15/00—Transmission of mechanical power
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F03—MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS; WIND, SPRING, OR WEIGHT MOTORS; PRODUCING MECHANICAL POWER OR A REACTIVE PROPULSIVE THRUST, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • F03D—WIND MOTORS
    • F03D17/00—Monitoring or testing of wind motors, e.g. diagnostics
    • F03D17/027—Monitoring or testing of wind motors, e.g. diagnostics characterised by the component being monitored or tested
    • F03D17/032—Bearings
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F03—MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS; WIND, SPRING, OR WEIGHT MOTORS; PRODUCING MECHANICAL POWER OR A REACTIVE PROPULSIVE THRUST, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • F03D—WIND MOTORS
    • F03D17/00—Monitoring or testing of wind motors, e.g. diagnostics
    • F03D17/027—Monitoring or testing of wind motors, e.g. diagnostics characterised by the component being monitored or tested
    • F03D17/033—Gearboxes
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F03—MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS; WIND, SPRING, OR WEIGHT MOTORS; PRODUCING MECHANICAL POWER OR A REACTIVE PROPULSIVE THRUST, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • F03D—WIND MOTORS
    • F03D17/00—Monitoring or testing of wind motors, e.g. diagnostics
    • F03D17/027—Monitoring or testing of wind motors, e.g. diagnostics characterised by the component being monitored or tested
    • F03D17/036—Generators
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F03—MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS; WIND, SPRING, OR WEIGHT MOTORS; PRODUCING MECHANICAL POWER OR A REACTIVE PROPULSIVE THRUST, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • F03D—WIND MOTORS
    • F03D9/00—Adaptations of wind motors for special use; Combinations of wind motors with apparatus driven thereby; Wind motors specially adapted for installation in particular locations
    • F03D9/20—Wind motors characterised by the driven apparatus
    • F03D9/25—Wind motors characterised by the driven apparatus the apparatus being an electrical generator
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F05—INDEXING SCHEMES RELATING TO ENGINES OR PUMPS IN VARIOUS SUBCLASSES OF CLASSES F01-F04
    • F05B—INDEXING SCHEME RELATING TO WIND, SPRING, WEIGHT, INERTIA OR LIKE MOTORS, TO MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS COVERED BY SUBCLASSES F03B, F03D AND F03G
    • F05B2260/00—Function
    • F05B2260/80—Diagnostics
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F05—INDEXING SCHEMES RELATING TO ENGINES OR PUMPS IN VARIOUS SUBCLASSES OF CLASSES F01-F04
    • F05B—INDEXING SCHEME RELATING TO WIND, SPRING, WEIGHT, INERTIA OR LIKE MOTORS, TO MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS COVERED BY SUBCLASSES F03B, F03D AND F03G
    • F05B2260/00—Function
    • F05B2260/82—Forecasts
    • F05B2260/821—Parameter estimation or prediction
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F05—INDEXING SCHEMES RELATING TO ENGINES OR PUMPS IN VARIOUS SUBCLASSES OF CLASSES F01-F04
    • F05B—INDEXING SCHEME RELATING TO WIND, SPRING, WEIGHT, INERTIA OR LIKE MOTORS, TO MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS COVERED BY SUBCLASSES F03B, F03D AND F03G
    • F05B2260/00—Function
    • F05B2260/84—Modelling or simulation
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F05—INDEXING SCHEMES RELATING TO ENGINES OR PUMPS IN VARIOUS SUBCLASSES OF CLASSES F01-F04
    • F05B—INDEXING SCHEME RELATING TO WIND, SPRING, WEIGHT, INERTIA OR LIKE MOTORS, TO MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS COVERED BY SUBCLASSES F03B, F03D AND F03G
    • F05B2270/00—Control
    • F05B2270/30—Control parameters, e.g. input parameters
    • F05B2270/303—Temperature
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F05—INDEXING SCHEMES RELATING TO ENGINES OR PUMPS IN VARIOUS SUBCLASSES OF CLASSES F01-F04
    • F05B—INDEXING SCHEME RELATING TO WIND, SPRING, WEIGHT, INERTIA OR LIKE MOTORS, TO MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS COVERED BY SUBCLASSES F03B, F03D AND F03G
    • F05B2270/00—Control
    • F05B2270/30—Control parameters, e.g. input parameters
    • F05B2270/32—Wind speeds
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F05—INDEXING SCHEMES RELATING TO ENGINES OR PUMPS IN VARIOUS SUBCLASSES OF CLASSES F01-F04
    • F05B—INDEXING SCHEME RELATING TO WIND, SPRING, WEIGHT, INERTIA OR LIKE MOTORS, TO MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS COVERED BY SUBCLASSES F03B, F03D AND F03G
    • F05B2270/00—Control
    • F05B2270/30—Control parameters, e.g. input parameters
    • F05B2270/327—Rotor or generator speeds
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F05—INDEXING SCHEMES RELATING TO ENGINES OR PUMPS IN VARIOUS SUBCLASSES OF CLASSES F01-F04
    • F05B—INDEXING SCHEME RELATING TO WIND, SPRING, WEIGHT, INERTIA OR LIKE MOTORS, TO MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS COVERED BY SUBCLASSES F03B, F03D AND F03G
    • F05B2270/00—Control
    • F05B2270/30—Control parameters, e.g. input parameters
    • F05B2270/335—Output power or torque
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E10/00—Energy generation through renewable energy sources
    • Y02E10/70—Wind energy
    • Y02E10/72—Wind turbines with rotation axis in wind direction

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Sustainable Development (AREA)
  • Sustainable Energy (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Wind Motors (AREA)

Abstract

Se proporciona un método para estimar la temperatura de un componente de una turbina eólica. Este método comprende, durante un período de calibración, recibir mediciones de la temperatura del componente y de uno o más parámetros operativos correspondientes; y calcular, utilizando los coeficientes de medición de un modelo, la temperatura del componente. El modelo relaciona la temperatura actual con la temperatura anterior, Tn-1. El modelo se divide en contenedores independientes según la velocidad del viento o la potencia generada por la turbina eólica. El método también comprende el uso del modelo para estimar la temperatura de la turbina eólica. (Traducción automática con Google Translate, sin valor legal)

Description

DESCRIPCIÓN
Estimación de temperatura en un aerogenerador
Campo de la invención
La presente invención se refiere a aerogeneradores y, en particular, a la estimación de temperaturas de componentes de aerogeneradores.
Antecedentes de la invención
Es importante conocer la temperatura de los distintos componentes de un aerogenerador, para garantizar que se comportan según lo esperado y evitar daños en cualquier parte de la turbina. Habitualmente, se utilizan múltiples sensores de temperatura para controlar la temperatura de un componente determinado. El uso de múltiples sensores permite comparar y verificar las mediciones y ofrece redundancia contra fallos.
Sin embargo, uno o varios de estos sensores de temperatura pueden fallar durante la vida útil de la turbina, y puede resultar difícil sustituirlos. Sin conocer la temperatura de funcionamiento de los componentes clave, puede que haya que desconectar la turbina.
Por lo tanto, se necesitan mediciones alternativas de la temperatura de los componentes.
El documento CN110703025 es un ejemplo relevante de la técnica anterior.
Sumario de la invención
Un primer aspecto de la invención proporciona un método de estimación de la temperatura de un componente de un aerogenerador, comprendiendo el método:
durante un periodo de calibración:
recibir mediciones de la temperatura del componente medidas por un sensor de temperatura del aerogenerador;
recibir mediciones de uno o más parámetros operativos del aerogenerador correspondientes a las mediciones de la temperatura, comprendiendo el uno o más parámetros operativos al menos mediciones de la velocidad del viento o de la potencia generada por el aerogenerador;
calcular, utilizando las mediciones de temperatura y de uno o más parámetros operativos, los coeficientes de un modelo de la temperatura del componente, en donde:
el modelo relaciona una temperatura del componente en un tiempo actual,Tn,con un valor de uno o más parámetros operativos en el tiempo actual y con una temperatura del componente en un tiempo anterior, Tn-1;
el modelo se divide en segmentos separados basándose en la velocidad del viento o de la potencia generada por el aerogenerador, tal que el modelo comprende, para cada segmento, coeficientes respectivos que relacionan la temperatura del aerogenerador en el tiempo actual,Tn,con el valor de uno o más parámetros operativos en el tiempo actual y con la temperatura del componente en un tiempo anterior, Tn-1 ; y
calcular los coeficientes del modelo comprende la asignación de cada medición de temperatura y de uno o más parámetros operativos a uno o más segmentos del modelo, y el ajuste de los coeficientes de cada segmento a las mediciones asignadas a ese segmento; y
utilizar el modelo para estimar una temperatura del componente del aerogenerador.
En algunas realizaciones, utilizar el modelo para estimar una temperatura del componente del aerogenerador comprende además:
durante un periodo operativo:
recibir una medición de uno o más parámetros operativos tomada en un primer tiempo;
asignar la medición de uno o más parámetros operativos a un segmento del modelo basándose en la velocidad del viento o de la potencia generada en el primer tiempo; e
introducir la medición de uno o más parámetros operativos en el modelo para estimar la temperatura del componente en el primer tiempo,Tx,utilizando el coeficiente del segmento al que se asigna la medición y una estimación de la temperatura en un tiempo anterior al primer tiempo, Tx-1.
El método puede comprender además el funcionamiento del aerogenerador de acuerdo con la estimación de la temperatura del componente en el primer tiempo.
En algunas realizaciones, el método puede comprender además la estimación de una incertidumbre en la temperatura del componente en el primer tiempo, en donde la incertidumbre se basa en una incertidumbre estadística de la estimación de la temperatura en el primer tiempo, y en una incertidumbre en el tiempo anterior al primer tiempo.
En algunas realizaciones, el método puede comprender, además, durante el periodo operativo:
recibir una medición de temperatura del componente medida por un sensor de temperatura del aerogenerador en el primer tiempo; y
comparar la medición con la estimación de la temperatura en el primer tiempo para validar la medición.
En algunas de las realizaciones de este tipo, el método puede comprender, además:
determinar que una diferencia entre la medición de temperatura y la estimación de la temperatura supera un umbral predeterminado; y
determinar que la medición del sensor de temperatura no es válida.
En algunas realizaciones, la utilización del modelo para estimar una temperatura del componente del aerogenerador puede comprender o comprender además el cálculo de una temperatura en estado estacionario del componente a partir del modelo. Tales realizaciones pueden comprender comparar la temperatura en estado estacionario del componente del aerogenerador con las correspondientes temperaturas en estado estacionario de otra u otras aerogeneradores. Algunas realizaciones pueden comprender además la identificación de una anomalía en el aerogenerador basándose en la comparación. Como alternativa o adicionalmente, el método puede comprender comparar la temperatura en estado estacionario con una temperatura en estado estacionario esperada del aerogenerador.
En algunas realizaciones, el componente puede ser al menos uno de los siguientes: un generador; un devanado del generador; un transformador; un devanado del transformador; una caja de engranajes; aceite de la caja de engranajes; aceite hidráulico; un convertidor; uno o varios cojinetes; y un sistema de refrigeración por agua.
En algunas realizaciones, el componente puede ser un generador o un devanado del generador, el uno o más parámetros operativos pueden comprender además al menos uno de los siguientes: velocidad del rotor del generador; tensión del generador; y potencia reactiva.
En algunas realizaciones, el modelo puede relacionar una temperatura del generador o del devanado del generador en un tiempo actual con:
un cuadrado de una potencia actual generada por la turbina;
una velocidad del rotor del generador actual; y
una temperatura del generador o del devanado del generador en un tiempo anterior.
Un segundo aspecto de la invención proporciona un programa informático que comprende instrucciones que, cuando el programa es ejecutado por un ordenador, hace que el ordenador ejecute el método de cualquiera de las realizaciones del primer aspecto.
Un tercer aspecto de la invención proporciona un controlador para un aerogenerador que comprende un procesador y una memoria; en donde el controlador está configurado para recibir mediciones de parámetros operativos de uno o más sensores del aerogenerador; y en donde la memoria almacena instrucciones que, cuando son ejecutadas por el procesador, hacen que el procesador ejecute el método de cualquier realización del primer aspecto.
Un cuarto aspecto de la invención proporciona un aerogenerador que comprende uno o más sensores para medir parámetros operativos durante el funcionamiento del aerogenerador; y un controlador de acuerdo con cualquier realización del tercer aspecto de la invención.
Breve descripción de los dibujos
Las realizaciones de la invención se describirán a continuación con referencia a los dibujos adjuntos, en los que:
la Figura 1 es una vista en perspectiva esquemática de un aerogenerador;
la Figura 2 es una representación esquemática de un sistema de control de un aerogenerador; y
la Figura 3 ilustra un método de estimación de la temperatura de un componente de un aerogenerador.
Descripción detallada de la realización o realizaciones
La Figura 1 ilustra, en una vista esquemática en perspectiva, un ejemplo de un aerogenerador 100. El aerogenerador 100 incluye una torre 102, una góndola 103 en el ápice de la torre y un rotor 104 acoplado operativamente a un generador alojado dentro de la góndola 103. Además del generador, la góndola aloja una variedad de componentes requeridos para convertir la energía eólica en energía eléctrica y diversos componentes necesarios para operar, controlar y optimizar el rendimiento del aerogenerador 100. El rotor 104 del aerogenerador incluye un buje central 105 y una pluralidad de palas 106 que se proyectan hacia el exterior desde el buje central 105. En la realización ilustrada, el rotor 104 incluye tres palas 106, pero el número puede variar. Es más, el aerogenerador comprende un sistema de control. El sistema de control puede estar colocado dentro de la góndola o estar distribuido en una serie de ubicaciones dentro de la turbina y estar conectado comunicativamente.
El aerogenerador 100 puede estar incluido entre un conjunto de otros aerogeneradores pertenecientes a una central eólica, también denominada parque eólico o granja eólica, que sirve de central generadora de energía conectada por líneas de transmisión con una red eléctrica. La red eléctrica consiste en general en una red de plantas de generación, circuitos de transmisión y subestaciones acopladas a una red de líneas de transmisión que transmiten la potencia a cargas en la forma de usuarios finales y otros clientes de las compañías eléctricas.
La Figura 2 ilustra esquemáticamente una realización de un sistema de control 200 junto con elementos de un aerogenerador. El aerogenerador comprende palas del rotor 106 que se conectan mecánicamente a un generador eléctrico 202 a través de una caja de engranajes 203. En sistemas de transmisión directa y otros sistemas, la caja de engranajes 203 puede no estar presente. La potencia eléctrica generada por el generador 202 se inyecta en una red eléctrica 204 través de un convertidor eléctrico 205. El generador eléctrico 202 y el convertidor 205 pueden basarse en una arquitectura de convertidor a escala completa (FSC) o una arquitectura de generador de inducción de doble alimentación (DFIG), pero se pueden usar otros tipos.
El sistema de control 200 comprende una serie de elementos, que incluyen al menos un controlador principal 220 con un procesador y una memoria, para que el procesador sea capaz de ejecutar tareas informáticas (como los métodos que se comentan a continuación) basándose en las instrucciones almacenadas en la memoria. En general, el controlador de turbina eólica garantiza que, en funcionamiento, el aerogenerador genere un nivel de salida de potencia solicitado. Esto se obtiene ajustando el ángulo de cabeceo de las palas 106 y/o la extracción de potencia del convertidor 205. Para este fin, el sistema de control comprende un sistema de paso que incluye un controlador de paso 207 que usa una referencia de paso 208 y un sistema de potencia que incluye un controlador de potencia 209 que usa una referencia de potencia 206. El rotor del aerogenerador comprende palas del rotor cuyo paso puede ajustarse mediante un mecanismo de paso. El rotor comprende un sistema de paso individual que es capaz de hacer pasar individualmente las palas del rotor, y puede comprender un sistema de paso común que ajusta todos los ángulos de cabeceo en todas las palas del rotor al mismo tiempo. El sistema de control, o elementos del sistema de control, pueden colocarse en un controlador de central eléctrica (no mostrado) para que la turbina pueda funcionar basándose en instrucciones proporcionadas externamente.
El sistema de control 200 comprende además varios sensores de temperatura 230 (para mayor claridad, en la Figura 2 sólo se representa un sensor). Estos sensores 230 se colocan en varios puntos del aerogenerador 100 para medir la temperatura de determinados componentes de la turbina, como los devanados del generador. Los sensores de temperatura 230 proporcionan mediciones de temperatura al controlador 220, que supervisa la temperatura de los distintos controladores para garantizar el correcto funcionamiento de la turbina, y puede ajustar el funcionamiento de la turbina basándose en las lecturas de temperatura. Por ejemplo, si un componente se está calentando demasiado, el controlador 220 puede controlar el funcionamiento de la turbina 100 para reducir la temperatura de ese componente (por ejemplo, reduciendo una carga física o eléctrica sobre un componente), para evitar daños permanentes en el aerogenerador 100.
De manera ideal, los sensores de temperatura 230 funcionarán correctamente durante toda la vida útil de la turbina 100. En la práctica, sin embargo, es probable que fallen los sensores 230. La reparación o sustitución de un sensor de temperatura 230 averiado puede resultar difícil y costosa, por ejemplo, requiriendo la parada de la turbina 100. Sin embargo, el funcionamiento continuado del aerogenerador 100 requiere conocer la temperatura de los componentes, dejando a los operarios con pocas opciones salvo reparar el sensor 230 o arriesgarse a un daño permanente en la turbina 100.
La Figura 3 ilustra un método 300 de estimación de la temperatura de un componente de un aerogenerador 100. Usando el método 300, la temperatura puede estimarse a partir de los parámetros operativos actuales del aerogenerador, como la salida de potencia de la turbina. Esta temperatura estimada puede utilizarse para sustituir uno o varios de los sensores de temperatura averiados, permitiendo el funcionamiento continuo y seguro de la turbina 100.
El método 300 ilustrado a continuación comprende dos fases distintas. En una primera fase de calibración, los parámetros de un modelo que relaciona la temperatura de los componentes con los parámetros operativos se calculan utilizando datos medidos en un aerogenerador 100 específico. De manera importante, el modelo también relaciona la temperatura actual del componente con una temperatura anterior, para tener en cuenta la inercia térmica. En una segunda fase operativa, el modelo se utiliza para estimar la temperatura del componente basándose en los parámetros operativos actuales de esa misma turbina 100.
Como se utiliza en el presente documento, la temperatura puede referirse a la temperatura absoluta de un componente o a una temperatura relativa. Por ejemplo, la temperatura puede ser relativa a una temperatura de referencia, como la temperatura actual del agua de refrigeración.
El método 300 comienza en la etapa 301, en la que las mediciones de la temperatura del componente son medidas por uno o más sensores de temperatura 230.
A continuación, el método pasa a la etapa 302, en la que se miden uno o más parámetros operativos del aerogenerador correspondientes a las mediciones de la temperatura. El uno o más parámetros operativos comprenden al menos mediciones de la velocidad del viento o de la potencia generada por el aerogenerador, y pueden comprender otros parámetros operativos, tal como la velocidad del generador. Cada una de estas mediciones puede realizarse mediante sensores apropiados en el aerogenerador, como los sensores que informan a un sistema SCADA, como se apreciará por un experto en la materia.
Las mediciones de los parámetros operativos se corresponden con las mediciones de la temperatura en el sentido de que cada medición representa el valor del parámetro operativo en el momento en que se tomó la medición de temperatura correspondiente. Por ejemplo, las mediciones correspondientes pueden realizarse en el mismo momento o en un momento similar, por ejemplo, con un periodo de tiempo predeterminado (por ejemplo, 1 minuto o 5 minutos). Para datos SCADA, en los que normalmente se realizan mediciones y se promedian en periodos de 10 minutos, los parámetros de temperatura y funcionamiento pueden corresponderse en el sentido de que proceden del mismo periodo de datos SCADA.
Las mediciones realizadas en las etapas 301 y 302 pueden comunicarse al controlador de la turbina 220, que puede realizar las etapas adicionales que se detallan a continuación. Como alternativa, las mediciones pueden comunicarse a un sistema externo, que puede realizar las etapas siguientes en nombre del aerogenerador 100.
En la etapa 303, los coeficientes de un modelo de la temperatura del componente se calculan utilizando las mediciones de temperatura y los parámetros operativos. El modelo es de la forma:
Tn ~ F (x, y, z,Tn-1).
Aquí,Tnrepresenta la temperatura en un tiempo actual.Tn-irepresenta la temperatura en un momento precedente -en particular la medición/estimación de temperatura inmediatamente anterior. x,y, zrepresentan valores de parámetros operativos en el tiempo actual, como la producción de energía. Aunque se representan tres parámetros operativos, puede usarse cualquier número de parámetros. Por ejemplo, el modelo puede relacionar la temperatura actual sólo con la potencia/velocidad del viento y la temperatura anterior. A continuación se expone con más detalle un modelo de ejemplo para el caso de la temperatura del devanado del generador.
Los coeficientes del modelo pueden obtenerse mediante una técnica de regresión o cualquier método capaz de aprender de los datos de entrenamiento, es decir, de las mediciones realizadas en las etapas 301 y 302. Por ejemplo, pueden aplicarse técnicas de aprendizaje automático o de modelización probabilística para calcular los coeficientes del modelo.
El modelo se segrega en una pluralidad de segmentos basándose en la velocidad del viento o en la potencia generada por el aerogenerador 100. El modelo comprende coeficientes respectivos para cada segmento. Por ejemplo, considera un modelo simple como:
Tn~ai (PWR)2+bTn-i(1)
dondePWRrepresenta la potencia de salida de la turbina 100. Aquí,a, bison coeficientes que relacionan, respectivamente, el cuadrado de la potencia y la temperatura anterior con la temperatura actual.
Este modelo se divide en varios segmentos, basándose en la potencia generada. Se puede utilizar un primer segmento para potencias de salida comprendidas el intervalo entre 100 y 200 kW; se puede utilizar un segundo segmento para potencias de salida comprendidas en el intervalo entre 200 y 300 kW y así sucesivamente. Cada segmento comprende coeficientes respectivosa, bipara ese segmento. Por tanto para el primer segmento, el modelo es:
Tn~ a1(PWR)2+b1Tn-i, (2)
donde a-i, b1 son los coeficientes respectivos para el primer segmento. De manera similar, para el segundo segmento, el modelo es:
Tn ~ a2(PWR)2 b2Tn-i,(3)
donde a2, b2 son los coeficientes respectivos para el segundo segmento.
Al calcular los coeficientes en la etapa 303, cada parámetro de temperatura y funcionamiento se asigna a un segmento basándose en la potencia/velocidad del viento al momento en que se realizó la medición. Sólo las mediciones asignadas a un segmento se utilizan para calcular los coeficientes de ese segmento, utilizando las técnicas de regresión descritas anteriormente.
Por tanto, el modelo comprende varios modelos de temperatura diferentes, cada uno adaptado a un intervalo de potencia/velocidad del viento concreto. Se ha comprobado que esta segregación del modelo proporciona una estimación de la temperatura más precisa que un modelo global para todas las velocidades de potencia/viento.
En algunas realizaciones, los segmentos pueden solaparse. Por ejemplo, el primer segmento puede ser para potencias de salida comprendidas en el intervalo de 80-220 kW, el segundo segmento para potencias comprendidas en el intervalo de 180-320 kW, el tercer segmento para potencias comprendidas en el intervalo de 280-420 kW, y así sucesivamente. En tales realizaciones, cada medición de temperatura y parámetro operativo puede asignarse en la etapa 303 a múltiples segmentos, donde la velocidad del viento/salida de potencia en el momento de esas mediciones está cubierta por esos múltiples segmentos. A continuación, las mediciones se utilizan para hallar los coeficientes de cada segmento al que se asignan.
El número de segmentos utilizados y/o la cantidad de solapamiento entre segmentos puede seleccionarse basándose en la cantidad de datos disponibles para la generación del modelo. Por ejemplo, si se dispone de un año o más de datos, entonces es posible que se disponga de una gran cantidad de datos para permitir la superposición de muchos segmentos. Por ejemplo, los segmentos pueden estar espaciados entre 5 kW y 50 kW, por ejemplo, a 10 kW de separación (es decir, los centros de segmentos están a 10 kW de separación). En tales casos, las anchuras de los segmentos pueden ser de ±500 kW del centro de segmento (o seleccionarse entre ±100 kW y ±1000 kW). En tales casos, el gran número de datos disponibles en cada segmento proporciona solidez al modelo generado. Al determinar los parámetros del modelo para cada segmento, un factor de ponderación, como un factor de ponderación gaussiano, puede aplicarse a los datos dentro del segmento, de modo que los datos situados en el centro del segmento afecten más a los parámetros resultantes que los datos situados en los bordes del segmento.
Cabe señalar que el modelo de las ecuaciones (1)-(3) es meramente ilustrativo. En el modelo puede utilizarse cualquier número de parámetros operativos, seleccionados para adaptarse al componente concreto que se está modelando, como apreciaría el experto. Adicionalmente, cualquier modelo puede incluir un coeficiente de desplazamiento constante, que se calculará con los coeficientes de los parámetros operativos en la etapa 303.
Una vez determinados los coeficientes de cada segmento del modelo, el periodo de calibración se completa y el modelo se utiliza para estimar la temperatura del componente. En particular, el método 300 puede pasar al periodo operativo, a partir de la etapa 304. El método 300 puede proceder inmediatamente a la etapa 304, o puede haber un retraso. Por ejemplo, el método 300 sólo puede pasar a la etapa 304 cuando es necesario estimar la temperatura, como cuando falla un sensor de temperatura 230.
En la etapa 304, las mediciones de los parámetros operativos (es decir, los utilizados en el modelo) se toman en un primer tiempo,tx -es decir, una tiempo actual. Estas mediciones se realizan de la misma manera que en la etapa 302, analizada anteriormente.
En la etapa 305, las mediciones tomadas en la etapa 304 se asignan a un segmento del modelo basándose en la potencia de salida/velocidad del viento en el primer tiempo,tx.Cuando se utilizan segmentos superpuestos, como se ha analizado anteriormente, cada medición tomada en la etapa 304 puede asignarse a la ubicación en la que la medición esté más próxima al punto central del segmento.
En la etapa 306, las mediciones se introducen en el modelo para estimar la temperatura,Tx,en el primer tiempo,tx,utilizando los valores de los parámetros operativos en el primer tiempo,tx,y una estimación de la temperatura Tx-1 en un tiempo anterior, tx-1. Por ejemplo, para el modelo ilustrativo simple que se muestra en las ecuaciones (1)-(3) anteriores, si la potencia de salida entxestá en el intervalo del primer segmento, las mediciones de los parámetros operativos entx(en este caso sencillo, sólo la potencia de salida) y la estimación de la temperatura en un tiempo anterior tx-1 se introducen en la ecuación (2) para estimar la temperatura del componenteTx.El tiempo anterior tx-1 puede ser, en particular, el tiempo de las últimas mediciones de parámetros operativos disponibles. Por ejemplo, los datos SCADA de un aerogenerador suelen medirse y promediarse en periodos de datos de 10 minutos. El primer tiempo puede corresponder a un periodo de datos de 10 minutos más reciente, y el tiempo anterior puede corresponder al periodo de datos de 10 minutos inmediatamente anterior.
La estimación de la temperaturaTx-1en el tiempo anterior tx-1 puede haberse generado mediante el método 300, utilizando las mediciones de los parámetros operativos en el tiempo anterior tx-1 y una estimación de la temperatura Tx-2 en un tiempo tx-2 anterior al mismo. La temperaturaTx-1puede, por ejemplo, haberse almacenado en una memoria, tal como una memoria asociada al controlador de turbina 220, y puede recuperarse de la memoria para estimar la temperaturaTxen el primer tiempo,txcomo parte de la etapa 306.
Como alternativa, y en particular cuando no se dispone de una estimación de una ejecución anterior del método 300, puede seleccionarse un valor para la temperaturaTx-1en el tiempo anterior tx-1. Por ejemplo, puede elegirse un valor "inicial" preestablecido, como 50 °C, o puede hacerse una estimación basada en observaciones previas de temperaturas típicas en el aerogenerador 100 o en aerogeneradores similares. Una medición de temperatura tomada por un sensor de temperatura 230 puede utilizarse como la temperatura anterior Tx-1, por ejemplo, puede utilizarse la última medición de temperatura realizada antes del fallo de un sensor 230.
Una vez que la temperaturaTxen el primer tiempo actual se ha estimado, el método 300 puede finalizar. Como alternativa, las etapas 304-306 pueden ejecutarse de forma continua, actualizando la estimación de la temperatura para cada nuevo periodo de medición basándose en la estimación de la temperatura en el periodo de medición anterior.
En cualquier caso, la estimación de la temperatura puede utilizarse para informar del funcionamiento del aerogenerador 100. Por ejemplo, el controlador 220 puede alterar el funcionamiento del aerogenerador 100 para reducir la temperatura del componente si se está calentando demasiado.
En algunas realizaciones, también puede determinarse un valor de incertidumbre para cada valor de temperatura estimado. El valor de incertidumbreOxpuede basarse tanto en la incertidumbre estadística I del modelo para esa temperatura individual como en la incertidumbre ox-i de la estimación de temperatura anterior, es decir, la estimación de temperatura anterior utilizada en la generación de la estimación de temperatura actual. En particular, la incertidumbreOxde la estimación de la temperaturaTxen el primer tiempo puede calcularse como:
Aquí,bies el coeficiente que relacionaTxconTx-idel segmento particular del modelo utilizado para generarTx.Así, por ejemplo, en el modelo sencillo descrito anteriormente, donde el primer segmento del modelo se utilizó para calcular la temperatura a partir de la ecuación (2), el coeficiente bi se utilizaría en el cálculo de la incertidumbre.
De esta forma, la inercia térmica inherente al componente se refleja en la incertidumbre, proporcionando una indicación más valiosa de la incertidumbre de una estimación individual de temperatura que la incertidumbre estadística por sí sola. Esta incertidumbre mejorada puede utilizarse para tomar decisiones sobre el funcionamiento de las turbinas.
La temperatura (y la incertidumbre) proporcionada por el método 300 puede utilizarse para validar una medición de temperatura de un sensor 230, por ejemplo, cuando han fallado otros sensores de temperatura 230, sin dejar redundancia. En este caso, se puede recibir una o más mediciones del sensor (restante) 230, y se pueden comparar con las correspondientes estimaciones de la temperatura generadas a partir del método 300. Si una diferencia entre las mediciones reales y las estimaciones supera un umbral, puede determinarse que existe un fallo en el sensor 230, o un problema físico en el componente (por ejemplo, sobrecalentamiento). El umbral puede ser un simple umbral predeterminado basándose en la diferencia absoluta de temperatura entre las mediciones real y estimada. Como alternativa, puede utilizarse el valor de incertidumbre comentado anteriormente. El umbral puede consistir en que las mediciones reales de temperatura se desvíen de las mediciones estimadas en más de un múltiplo predeterminado de la incertidumbre. Por ejemplo, si la medición real se aleja más de 1,5ox o2oxde la temperatura estimada, puede determinarse que existe un problema.
El modelo generado como parte del método 300 también puede utilizarse para determinar una temperatura en estado estacionario para un conjunto dado de parámetros operativos fijos. En particular, una vez determinados los coeficientes de cada segmento del modelo en la etapa 303 del método 300, las ecuaciones del modelo pueden resolverse para el casoTn = Tn-i,para parámetros de funcionamiento fijos a fin de determinar la temperatura en estado estacionario. El cálculo de la temperatura en estado estacionario puede realizarse sin estimar ninguna temperatura operativa, es decir, cuando el modelo se utiliza para determinar una temperatura en estado estacionario, pueden omitirse las etapas 304 306 del método 300.
En tales realizaciones, puede calcularse una única temperatura en estado estacionario, utilizando los coeficientes de un único segmento seleccionado del modelo y los parámetros operativos seleccionados. Como alternativa, se pueden calcular múltiples temperaturas en estado estacionario para un intervalo de diferentes potencias de salida/velocidades del viento (y, por tanto, diferentes segmentos del modelo), e intervalos de otros parámetros operativos incluidos en el modelo, dando como resultado un mapa de temperaturas en estado estacionario.
La temperatura o temperaturas en estado estacionario calculadas de este modo pueden utilizarse para comparar el rendimiento de la turbina 100 con el de otras turbinas, o con un rendimiento esperado a partir del diseño de la turbina 100, para determinar si la turbina 100 funciona correctamente. Por ejemplo, la temperatura o temperaturas en estado estacionario de una turbina 100 individual pueden compararse con el comportamiento medio de la temperatura o temperaturas en estado estacionario correspondiente de un conjunto de turbinas similares (por ejemplo, el mismo modelo, ubicación similar, etc.). Como altitud puede afectar a la temperatura, el conjunto puede comprender sólo turbinas a altitudes iguales o similares a la turbina 100 individual, o puede determinarse un factor de corrección de altitud a partir de una regresión de la temperatura en estado estacionario a la altitud para una población de turbinas, permitiendo comparar turbinas de diferentes altitudes. Como enfoque alternativo a la construcción de un modelo de flota, todos los datos medidos en un conjunto de aerogeneradores pueden combinarse y utilizarse para calcular los coeficientes de un modelo colectivo (segmentado), que proporcionaría un comportamiento medio del conjunto, y podría compararse con los resultados de una turbina 100 individual para identificar anomalías en el rendimiento de esa turbina 100 individual.
En cualquiera de las realizaciones analizadas anteriormente, el componente puede ser, al menos, un generador; un devanado del generador; un transformador; un devanado del transformador; una caja de engranajes; aceite de la caja de engranajes; aceite hidráulico; un convertidor; uno o varios cojinetes; y un sistema de refrigeración por agua. En general, el componente puede ser cualquier componente de un aerogenerador que presente inercia térmica en su comportamiento térmico.
En un ejemplo particular, el método 300 puede aplicarse para estimar la temperatura de un devanado del generador de un aerogenerador 100. En un caso de este tipo, los parámetros operativos utilizados como parte del modelo pueden incluir la potencia de salida y, al menos, la velocidad del rotor del generador, la tensión del generador y la potencia reactiva. Por ejemplo, el modelo toma la forma:
Tn~Ci(PWR)2 di (RPM)+e,V+fi+giTn-1(5)
dondePWRes la potencia de salida de la turbina,RPMes la velocidad del generador,Ves la tensión del generador, yfies un coeficiente de desplazamiento constante. En algunas variantes de este modelo,Vpuede omitirse.
Cualquiera de los métodos descritos anteriormente puede implementarse como un programa informático que comprenda instrucciones que, cuando el programa es ejecutado por un ordenador, hacen que el ordenador ejecute cualquiera de los métodos descritos anteriormente. En particular, el programa informático puede almacenarse en un controlador de turbina, como el controlador 220, y puede hacer que un procesador del controlador realice cualquiera de los métodos descritos anteriormente.
Aunque la invención se ha descrito anteriormente con referencia a una o más realizaciones preferidas, se apreciará que se pueden realizar diversos cambios o modificaciones sin alejarse del alcance de la invención, tal y como se define en las reivindicaciones adjuntas.

Claims (15)

REIVINDICACIONES
1. Un método de estimación de la temperatura de un componente de un aerogenerador, comprendiendo el método: durante un periodo de calibración:
recibir mediciones de la temperatura del componente medidas por un sensor de temperatura del aerogenerador;
recibir mediciones de uno o más parámetros operativos del aerogenerador correspondientes a las mediciones de la temperatura, comprendiendo el uno o más parámetros operativos al menos mediciones de la velocidad del viento o de la potencia generada por el aerogenerador;
calcular, utilizando las mediciones de temperatura y de uno o más parámetros operativos, los coeficientes de un modelo de la temperatura del componente, en donde:
el modelo relaciona una temperatura del componente en un tiempo actual,Tn,con un valor de uno o más parámetros operativos en el tiempo actual y con una temperatura del componente en un tiempo anterior, Tn-1;
el modelo se divide en segmentos separados basándose en la velocidad del viento o de la potencia generada por el aerogenerador, tal que el modelo comprende, para cada segmento, coeficientes respectivos que relacionan la temperatura del aerogenerador en el tiempo actual,Tn,con el valor de uno o más parámetros operativos en el tiempo actual y con la temperatura del componente en un tiempo anterior, Tn-1 ; y
calcular los coeficientes del modelo comprende la asignación de cada medición de temperatura y de uno o más parámetros operativos a uno o más segmentos del modelo, y el ajuste de los coeficientes de cada segmento a las mediciones asignadas a ese segmento; y
utilizar el modelo para estimar una temperatura del componente del aerogenerador.
2. El método de la reivindicación 1, en donde utilizar el modelo para estimar una temperatura del componente del aerogenerador comprende:
durante un periodo operativo:
recibir una medición de uno o más parámetros operativos tomada en un primer tiempo;
asignar la medición de uno o más parámetros operativos a un segmento del modelo basándose en la velocidad del viento o de la potencia generada en el primer tiempo; e
introducir la medición de uno o más parámetros operativos en el modelo para estimar la temperatura del componente en el primer tiempo, Tx, utilizando el coeficiente del segmento al que se asigna la medición y una estimación de la temperatura en un tiempo anterior al primer tiempo,Tx-1.
3. El método de la reivindicación 2, que comprende, además, la estimación de una incertidumbre en la temperatura del componente en el primer tiempo, en donde la incertidumbre se basa en una incertidumbre estadística de la estimación de la temperatura en el primer tiempo, y en una incertidumbre en el tiempo anterior al primer tiempo.
4. El método de la reivindicación 2 o la reivindicación 3, que comprende, además, durante el periodo operativo: recibir una medición de temperatura del componente medida por un sensor de temperatura del aerogenerador en el primer tiempo; y
comparar la medición con la estimación de la temperatura en el primer tiempo para validar la medición.
5. El método de la reivindicación 4, que comprende además:
determinar que una diferencia entre la medición de temperatura y la estimación de la temperatura supera un umbral predeterminado; y
determinar que la medición del sensor de temperatura no es válida.
6. El método de cualquier reivindicación anterior, en donde la utilización del modelo para estimar una temperatura del componente del aerogenerador comprende el cálculo de una temperatura en estado estacionario del componente a partir del modelo.
7. El método de la reivindicación 6, que comprende además:
comparar la temperatura en estado estacionario del componente del aerogenerador con las correspondientes temperaturas en estado estacionario de otro u otros aerogeneradores.
8. El método de la reivindicación 7, que comprende, además, la identificación de una anomalía en el aerogenerador basándose en la comparación.
9. El método de cualquiera de las reivindicaciones 6 a 8, que comprende además:
comparar la temperatura en estado estacionario con una temperatura en estado estacionario esperada del aerogenerador.
10. El método de cualquier reivindicación anterior, en donde el componente es al menos uno de los siguientes: un generador; un devanado del generador; un transformador; un devanado del transformador; una caja de engranajes; aceite de la caja de engranajes; aceite hidráulico; un convertidor; uno o varios cojinetes; y un sistema de refrigeración por agua.
11. El método de cualquier reivindicación anterior, en donde el componente es un generador o un devanado del generador, y en donde el uno o más parámetros operativos comprenden además al menos uno de la velocidad del rotor del generador; tensión del generador; y potencia reactiva.
12. El método de la reivindicación 11, en donde el modelo relaciona una temperatura del generador o del devanado del generador en un tiempo actual con:
un cuadrado de una potencia actual generada por la turbina;
una velocidad del rotor del generador actual; y
una temperatura del generador o del devanado del generador en un tiempo anterior.
13. Un programa informático que comprende instrucciones que, cuando el programa es ejecutado por un ordenador, hace que el ordenador realice el método de cualquiera de las reivindicaciones 1-12.
14. Un controlador para un aerogenerador que comprende un procesador y una memoria;
en donde el controlador está configurado para recibir mediciones de parámetros operativos de uno o más sensores del aerogenerador; y
en donde la memoria almacena instrucciones que, cuando son ejecutadas por el procesador, hacen que el procesador realice el método de cualquiera de las reivindicaciones 1-11.
15. Una turbina eólica que comprende:
uno o más sensores para medir parámetros operativos durante el funcionamiento del aerogenerador; y un controlador de acuerdo con la reivindicación 14.
ES21732188T 2020-06-04 2021-06-02 Temperature estimation in a wind turbine Active ES3038176T3 (en)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DKPA202070354 2020-06-04
PCT/DK2021/050171 WO2021244722A1 (en) 2020-06-04 2021-06-02 Temperature estimation in a wind turbine

Publications (1)

Publication Number Publication Date
ES3038176T3 true ES3038176T3 (en) 2025-10-09

Family

ID=78830137

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
ES21732188T Active ES3038176T3 (en) 2020-06-04 2021-06-02 Temperature estimation in a wind turbine

Country Status (5)

Country Link
US (1) US11920562B2 (es)
EP (1) EP4162160B1 (es)
CN (1) CN115768980B (es)
ES (1) ES3038176T3 (es)
WO (1) WO2021244722A1 (es)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP4198304B1 (en) 2021-12-14 2025-07-30 Vestas Wind Systems A/S Monitoring a wind turbine based on a predicted future thermal condition of a wind turbine electrical component
WO2025140761A1 (en) * 2023-12-27 2025-07-03 Vestas Wind Systems A/S Prediction of a temperature parameter associated with a component of a wind turbine
CN118246244B (zh) * 2024-05-22 2024-08-09 暨南大学 一种海上风电场数据的参数化方法
CN118836127B (zh) * 2024-09-20 2024-11-29 华电电力科学研究院有限公司 一种滤波板温度监测方法、装置、设备及介质

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2009003478A2 (en) 2007-06-29 2009-01-08 Vestas Wind Systems A/S Thermal monitoring of doubly-fed generator
EP2568268A1 (en) * 2011-09-07 2013-03-13 kk-electronic a/s Method for estimating the temperature of a semiconductor chip
US8326577B2 (en) * 2011-09-20 2012-12-04 General Electric Company System and method for predicting wind turbine component failures
DK3077668T3 (da) * 2013-11-21 2020-10-26 Gen Electric System og metode til vurdering af ydeevneindvirkningerne af vindmølleopgraderinger
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
JP2016099104A (ja) * 2014-11-26 2016-05-30 日本電信電話株式会社 温度推定システムおよび推定方法
CN107787406B (zh) 2015-06-24 2021-01-26 维斯塔斯风力系统集团公司 用于风力涡轮机的叶片负载感测系统
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
CN109477464B (zh) * 2016-05-03 2021-10-29 维斯塔斯风力系统集团公司 机械设备，尤其是风力涡轮机的状态监控
CN108021723B (zh) * 2016-11-02 2021-05-25 上海汽车集团股份有限公司 油泵电机温度估算方法及装置
WO2018209655A1 (en) 2017-05-18 2018-11-22 General Electric Company System and method for estimating motor temperature of a pitch system of a wind turbine
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

Also Published As

Publication number Publication date
US11920562B2 (en) 2024-03-05
EP4162160B1 (en) 2025-08-06
US20230279843A1 (en) 2023-09-07
CN115768980A (zh) 2023-03-07
WO2021244722A1 (en) 2021-12-09
EP4162160A1 (en) 2023-04-12
CN115768980B (zh) 2025-11-25
EP4162160C0 (en) 2025-08-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
ES3038176T3 (en) Temperature estimation in a wind turbine
US10422319B2 (en) Control method and system for wind turbines
EP2514969B1 (en) Monitoring wind turbine performance
ES2873399T3 (es) Método y sistema de control para la protección de turbinas eólicas
US10318666B2 (en) Simulation of a maximum power output of a wind turbine
CN107076113B (zh) 基于操作轨迹验证的风力涡轮机的控制手段
ES2813376T3 (es) Control de un grupo de turbinas eólicas
ES2821958T3 (es) Métodos y sistemas para generar programaciones de control de turbinas eólicas
US20180335019A1 (en) A method for monitoring and assessing power performance changes of a wind turbine
WO2014124643A1 (en) Detecting blade structure abnormalities
ES2991965T3 (es) Método y aparato de control de carga para el sistema de generador de turbina eólica
EP3473846A1 (en) Wind power generator system and method and program for controlling the same
US20190063406A1 (en) A method for monitoring and assessing power performance changes of a wind turbine
EP3012937B1 (en) Control system for renewable energy power generation facilities, method for controlling same, and renewable energy power generation system
US10451034B2 (en) Methods and systems for alleviating loads in off-shore wind turbines
JP5799112B2 (ja) 逸失エネルギの決定方法
WO2019038711A1 (en) DEVICE AND METHOD FOR ADJUSTING THE STEP OF BLADES IN A WIND TURBINE
ES2932607T3 (es) Modificación de la estrategia de control para el control de un aerogenerador usando la probabilidad de carga y el límite de carga de diseño
ES2974858T3 (es) Monitorización del funcionamiento de una turbina eólica
Feng et al. Sensor fault tolerant control of a wind turbine via Takagi-Sugeno fuzzy observer and model predictive control
US12331720B2 (en) Wind turbine replacement schedule
Kishokumar et al. Parameter Identification for Design of an Automatic Load-Frequency Control (ALFC) Scheme for Sri Lankan Power System