[发明专利]风力发电机组的监测方法、装置和系统有效

专利信息
申请号: 201911353257.4 申请日: 2019-12-25
公开(公告)号: CN113027699B 公开(公告)日: 2022-07-12
发明(设计)人: 敖瑞;赵广宇;贾行建 申请(专利权)人: 新疆金风科技股份有限公司
主分类号: F03D17/00 分类号: F03D17/00
代理公司: 北京铭硕知识产权代理有限公司 11286 代理人: 于翔;曾世骁
地址: 830026 新疆维吾尔自治*** 国省代码: 新疆;65
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摘要:
搜索关键词: 风力 发电 机组 监测 方法 装置 系统
【说明书】:

提供了一种风力发电机组的监测方法、装置和系统,所述方法包括:获取风力发电机组的叶片的桨距角数据;基于桨距角数据计算叶根的旋转振动频率;比较计算的旋转振动频率与叶根固有旋转振动频率,并根据风力发电机组工况数据获得叶片和变桨系统的健康状态。

技术领域

本申请涉及风力发电领域,更具体地,涉及一种风力发电机组的监测方法、装置和系统。

背景技术

叶片是风力发电机组的重要部件,随着机组容量的不断增大,叶片的长度以及重量也在不断地增加,因此对叶片的监测预警尤为重要。在叶片监测中,最常使用的方法是通过监测叶片挥舞和摆振方向的振动来对叶片的健康状态做评估。

更具体地,本领域中通常采用叶片振动监测法、功率曲线误差法、视频监测法、音频识别法等方法来对叶片进行监测。然而,叶片振动监测法使用叶片挥舞和摆振方向的振动对叶片进行预警,全面性不足,并且叶片振动监测法需额外增加振动传感器及采集设备,成本增加较高;在功率曲线误差法中,功率曲线之间的差异可由多种原因导致,并且具有一定的滞后性;视频监测方法仅能识别叶片的表面故障特征,故障识别覆盖面不足;音频识别法在周围噪声较严重的情况下不容易进行识别。

发明内容

根据本发明的示例性实施例的一方面,提供了一种风力发电机组的监测方法,包括:获取风力发电机组的叶片的桨距角数据;基于桨距角数据计算叶根的旋转振动频率;比较计算的旋转振动频率与叶根固有旋转振动频率,并根据风力发电机组工况数据获得叶片和变桨系统的健康状态。

叶根的旋转振动的旋转轴可以为叶根的中心轴线。

所述变桨系统可包括变桨轴承及驱动变桨轴承旋转的变桨驱动系统。

所述叶根固有旋转振动频率可由叶根旋转振动模型确定,其中,所述模型可表示叶根的旋转角度、叶根的旋转加速度与叶片旋转力矩相关。

所述叶片旋转力矩可包括:叶片所受的风载旋转力矩,和/或,叶片不对称质量分布产生的旋转力矩。

所述叶根固有旋转振动频率可以为变桨系统刚度与叶片转动惯量比值的平方根。

获得叶片和变桨系统的健康状态的步骤可包括:当计算的旋转振动频率小于所述叶根固有旋转振动频率并且所述风力发电机组工况数据指示环境温度低时,确定叶片结冰;当计算的旋转振动频率大于所述叶根固有旋转振动频率并且所述风力发电机组工况数据指示轮毂或者主轴发生振动时,确定叶片发生损坏或者结构脱落;当计算的旋转振动频率小于所述叶根固有旋转振动频率并且所述风力发电机组工况数据指示液压不足时,确定变桨轴承或者变桨驱动系统发生损坏。

根据本发明的示例性实施例的一方面,提供了一种风力发电机组的监测装置,包括:桨距角获取单元,获取风力发电机组的叶片的桨距角数据;振动频率计算单元,基于桨距角数据计算叶根的旋转振动频率;状态获得单元,比较计算的旋转振动频率与叶根固有旋转振动频率,并根据风力发电机组工况数据获得叶片和变桨系统的健康状态。

叶根的旋转振动的旋转轴可以为叶根的中心轴线。

所述变桨系统可包括变桨轴承及驱动变桨轴承旋转的变桨驱动系统。

所述叶根固有旋转振动频率可由叶根旋转振动模型确定,其中,所述模型可表示叶根的旋转角度、叶根的旋转加速度与叶片旋转力矩相关。

所述叶片旋转力矩可包括:叶片所受的风载旋转力矩,和/或,叶片不对称质量分布产生的旋转力矩。

所述叶根固有旋转振动频率可以为变桨系统刚度与叶片转动惯量比值的平方根。

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