一種風力發電機組振動異常的狀態預警方法及系統的制作方法
【專利摘要】本發明是有關于一種風力發電機組振動異常的狀態預警方法及系統，該方法包括以下步驟：機組數據的采集與存儲；差異性檢驗，將采集到各機組的發電機轉速瞬態值與其它機組和/或該機組過往記錄進行差異性比較；振動狀態輸出，將差異性過大的機組對應的振動狀態輸出。該系統包括數據采集和存儲模塊、差異性檢驗模塊和振動狀態輸出模塊。本發明通過數理統計與計算機模式識別相結合的方法，可達到減小噪聲數據對異常狀態判斷的影響的技術效果，從而提高預警系統的魯棒性和準確性，還便于針對不同配置、不同環境下的風機定制更具針對性的預警機制，適于廣泛推廣使用。
【專利說明】—種風力發電機組振動異常的狀態預警方法及系統
【技術領域】
[0001]本發明涉及一種風力發電【技術領域】，特別是涉及一種風力發電機組振動異常的狀態預警方法及系統。
【背景技術】
[0002]機組振動狀態監測和故障診斷技術的不斷完善，是風力發電領域的重要研究課題之一。
[0003]第200810118822.4號中國專利公開了一種“風力發電機組振動監測及故障診斷的方法”，該方法的步驟包括:設置監測點布置傳感器，通過傳感器輸出原始振動信號，通過數據采集設備完成信號存儲；通過組件總線模塊將特征值數據發送到接受模塊，并存儲于數據中心；在數據中心設置閥值曲線，特征值數據持續增長，超過閥值時，接受模塊趨勢預警，持續超過閥值時，接收模塊進行趨勢預警，持續超過閥值時，接收模塊發出狀態預警；在分析模塊中建立故障診斷模塊，設置故障診斷閥值，分析模塊從數據中心獲取包絡信號數據，通過故障診斷模塊計算出故障綜合評價值，故障綜合評價值和故障診斷閥值進行對比，進行故障報警。
[0004]在實際應用中發現上述振動監測及故障診斷方法存在以下不足:其使用時域特征值及頻域特征值進行故障狀態判斷，是直接采集實時數據觀察值使用的，不可避免的會受到噪聲數據的影響，從而降低系統的可靠性和魯棒性。
[0005]由此可見，上述現有的風力發電機組振動異常的狀態預警技術在方法與使用上，顯然仍存在有不便與缺陷，而亟待加以進一步改進。如何能創設一種可減小噪聲數據影響的新的基于數理統計原理的風力發電機組振動異常狀態預警方法及系統，實屬當前業界極需改進的目標。
【發明內容】
[0006]本發明要解決的技術問題是提供一種風力發電機組振動異常的狀態預警方法及系統，使其減小受到噪聲數據的影響，具有更好的預警效果，從而克服現有的風力發電機組振動異常的狀態預警方法的不足。
[0007]為解決上述技術問題，本發明一種風力發電機組振動異常的狀態預警方法，包括以下步驟:機組數據的采集與存儲；差異性檢驗，將采集到各機組的發電機轉速瞬態值與其它機組和/或該機組過往記錄進行差異性比較；振動狀態輸出，將差異性過大的機組對應的振動狀態輸出。
[0008]作為本發明的一種改進，所述的機組數據的采集與存儲之后還包括采集周期的判斷步驟，不滿足采集周期時繼續采集和存儲數據，滿足采集周期后才進入差異性檢驗步驟。
[0009]所述的差異性檢驗包括:檢驗在當前數據周期內該機組的振動狀態與風電場內其它機組的差異性，檢驗當前數據周期內該機組振動狀態與風電場內不同機組在同一轉速段內的差異性，檢驗該機組在當前數據周期與過往周期的振動狀態的差異性，以及檢驗該機組在當前數據周期內不同轉速段振動狀態的差異性。
[0010]所述的檢驗在當前數據周期內該機組的振動狀態與風電場內其它機組的差異性，是基于馬哈拉諾比斯距離進行檢驗和判斷。
[0011]所述的檢驗當前數據周期內該機組振動狀態與風電場內不同機組在同一轉速段內的差異性，是基于歐氏距離進行計算和檢驗。
[0012]所述的振動狀態輸出采用報表形式輸出對應機組在對應轉速值的機組加速度瞬態值對應的占比值。
[0013]所述的振動狀態輸出還包括將計算得到的占比值與兩閾值進行比較，并發出黃色或紅色警報的過程。
[0014]此外，本發明還提供了一種應用上述方法的風力發電機組振動異常的狀態預警系統，包括:數據采集和存儲模塊，用于采集并存儲風力發電機組的數據；差異性檢驗模塊，用于將采集到各機組的發電機轉速瞬態值與其它機組和/或該機組過往記錄進行差異性比較；振動狀態輸出模塊，用于將差異性過大的機組對應的振動狀態輸出。
[0015]作為進一步改進，其還包括采集周期判斷模塊，用于判斷數據采集和存儲模塊獲得的數據是否滿足采集周期，在不滿足采集周期時指令數據采集和存儲模塊繼續采集和存儲數據，在滿足采集周期后提供周期內的數據給差異性檢驗模塊。
[0016]還包括閾值設定模塊和/或報警輸出模塊。
[0017]采用這樣的設計后，本發明通過數理統計與計算機模式識別相結合的方法，可達到減小噪聲數據對異常狀態判斷的影響的技術效果，從而提高預警系統的魯棒性和準確性，還便于針對不同配置、不同環境下的風機定制更具針對性的預警機制，適于廣泛推廣使用。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0018]上述僅是本發明技術方案的概述，為了能夠更清楚了解本發明的技術手段，以下結合附圖與【具體實施方式】對本發明作進一步的詳細說明。
[0019]圖1是本發明風力發電機組振動異常的狀態預警方法的流程示意圖。
【具體實施方式】
[0020]請參照圖1所示，本發明風力發電機組振動異常的狀態預警方法主要包括機組數據的采集與存儲、差異性檢驗、振動狀態輸出等步驟。
[0021]1、采集與存儲
[0022]具體來說，機組數據的采集與存儲，是在未停機狀態下將狀態量的實時瞬態數據進行采集并存儲。具體是將機艙加速度傳感器、發電機轉速傳感器overspeed模塊采集到原始數據，通過帶通濾波及計算獲得機艙加速度瞬態值和發電機轉速瞬態值RPM(GeneratorRotationSpeed),再經以太網發送至SCADA系統的數據中心進行存儲。
[0023]2、差異性檢驗
[0024]當采集并存儲的數據滿足周期要求后，調取數據中心的數據。該數據周期通常可由本領域技術人員依據經驗進行設定判斷，通常來說以周為單位。
[0025]以t為采樣周期連續采樣T時間內的數據作為樣本。將發電機轉速瞬態值RPM經行條件拆分，將轉速劃分為多個域RPMk (k=l，2，3……)。
[0026]之后，采用數理分析的方法，檢驗在當前數據周期內該機組的振動狀態是否與風電場內其它機組存在差異性、在當前數據周期內該機組振動狀態與風電場內不同機組在同一轉速段內是否存在差異性、該機組在當前數據周期與過往周期的振動狀態是否存在不穩定性、該機組在當前數據周期內不同轉速段振動狀態是否存在差異性。在該差異性比較過程中，進行比較的不同機組的配置和應用環境需相同。
[0027]2.1、風電場A內的風機振動差異判斷:
[0028]基于Mahalanobis (馬哈拉諾比斯)距離的判斷
[0029]風電場風機數量n，風機編號為Wi, i=l，2，3......n ；
[0030]編號Wi風機的在轉速RPMk時獲得振動加速度值
【權利要求】
1.一種風力發電機組振動異常的狀態預警方法，其特征在于包括以下步驟: 機組數據的采集與存儲； 差異性檢驗，將采集到各機組的發電機轉速瞬態值與其它機組和/或該機組過往記錄進行差異性比較； 振動狀態輸出，將差異性過大的機組對應的振動狀態輸出。
2.根據權利要求1所述的風力發電機組振動異常的狀態預警方法，其特征在于所述的機組數據的采集與存儲之后還包括采集周期的判斷步驟，不滿足采集周期時繼續采集和存儲數據，滿足采集周期后才進入差異性檢驗步驟。
3.根據權利要求1所述的風力發電機組振動異常的狀態預警方法，其特征在于所述的差異性檢驗包括:檢驗在當前數據周期內該機組的振動狀態與風電場內其它機組的差異性，檢驗當前數據周期內該機組振動狀態與風電場內不同機組在同一轉速段內的差異性，檢驗該機組在當前數據周期與過往周期的振動狀態的差異性，以及檢驗該機組在當前數據周期內不同轉速段振動狀態的差異性。
4.根據權利要求3所述的風力發電機組振動異常的狀態預警方法，其特征在于所述的檢驗在當前數據周期內該機組的振動狀態與風電場內其它機組的差異性，是基于馬哈拉諾比斯距離進行檢驗和判斷。
5.根據權利要求3所述的風力發電機組振動異常的狀態預警方法，其特征在于所述的檢驗當前數據周期內該機組振動狀態與風電場內不同機組在同一轉速段內的差異性，是基于歐氏距離進行計算和檢驗。
6.根據權利要求1所述的風力發電機組振動異常的狀態預警方法，其特征在于所述的振動狀態輸出采用報表形式輸出對應機組在對應轉速值的機組加速度瞬態值對應的占比值。
7.根據權利要求6所述的風力發電機組振動異常的狀態預警方法，其特征在于所述的振動狀態輸出還包括將計算得到的占比值與兩閾值進行比較，并發出黃色或紅色警報的過程。
8.一種應用權利要求1-7中任一項所述方法的風力發電機組振動異常的狀態預警系統，其特征在于包括: 數據采集和存儲模塊，用于采集并存儲風力發電機組的數據； 差異性檢驗模塊，用于將采集到各機組的發電機轉速瞬態值與其它機組和/或該機組過往記錄進行差異性比較； 振動狀態輸出模塊，用于將差異性過大的機組對應的振動狀態輸出。
9.根據權利要求8所述的風力發電機組振動異常的狀態預警系統，其特征在于還包括采集周期判斷模塊，用于判斷數據采集和存儲模塊獲得的數據是否滿足采集周期，在不滿足采集周期時指令數據采集和存儲模塊繼續采集和存儲數據，在滿足采集周期后提供周期內的數據給差異性檢驗模塊。
10.根據權利要求8所述的風力發電機組振動異常的狀態預警系統，其特征在于還包括閾值設定模塊和/或報警輸出模塊。
【文檔編號】G01M15/00GK103674234SQ201310717509
【公開日】2014年3月26日 申請日期:2013年12月23日 優先權日:2013年12月23日
【發明者】唐彬偉, 葉月光, 隨德光 申請人:北京天源科創風電技術有限責任公司
專業數控銑床產品供應商
20年生產經驗，實力工廠，精工品質，質量有保障
