[发明专利]光纤光栅式风电机组叶片工况智能识别方法及系统

说明书

本发明提供了一种光纤光栅式风电机组叶片工况智能识别方法及系统。该方法包括：利用光纤光栅应力传感器监测数据以及离散傅里叶变换算法识别机组转速；利用转速识别模块计算转速、光纤光栅温度传感器监测数据识别机组核心工况信息。本发明提供的光纤光栅式风电机组叶片工况智能识别方法及系统能够叶片故障诊断系统运行工况获取问题。

技术领域

本发明涉及风力发电技术领域，特别是涉及一种光纤光栅式风电机组叶片工况智能识别方法及系统。

背景技术

风电机组叶片作为风电机组将风能转化为机械能的关键部件，且风电机组装机地区运行工况一般比较复杂恶劣，受限于叶片本身设计制造及工艺，长期运行将会导致叶片出现气孔、裂缝、磨损、腐蚀等叶片损伤，若不及时处理将会导致叶片断裂，甚至造成机毁人亡的损伤，严重影响经济及社会收益。

目前，对于风电机组叶片的状态监测以及损伤判定，多依赖于SCADA运行参数分析和基于定期点巡检的目视法诊断。对于SCADA运行参数诊分析来说，依赖于风电机组功率、风速等运行工况，无法对叶片进行分析诊断，具有极大的限制；对于目视法诊断而言，多依赖于现场运维人员的经验，且维护周期长，无法实时在线辨别叶片损伤。

基于此，市面上出现了较多叶片故障诊断系统来对叶片进行诊断分析，保证风电机组安全稳定运行，例如基于振动信号的故障诊断系统、基于光纤光栅技术的故障诊断系统等。上述这些系统存在一个共性缺点就是无法准确获取风电机组叶片当前诸如转速等关键运行工况，这会导致这类系统的自动化程度不高，且增加后台运维分析人员的故障鉴定难度。虽然，这类系统可以通过接入SCADA运行工况数据来进行弥补，但是技术及商业壁垒的存在，将会导致系统研发成本上升，无法大面积推广。此外，基于振动信号的故障诊断系统安装难度大、成本昂贵、对传感器精度要求高、对分析人员专业素质过硬等，导致工程应用不广泛。最近，由光纤光栅传感技术发展而来的叶片故障诊断系统由于其传感器体积小、质量轻、数据网络传输便捷、数据构成简单等一系列优点，逐渐成为学者及工程师们研究的热点。不过，基于光纤光栅传感技术的故障诊断系统同样被无法及时获取风电机组叶片运行工况等难题所困扰。

因此，基于光纤光栅技术的叶片故障诊断系统运行工况获取问题亟需进一步解决。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种光纤光栅式风电机组叶片工况智能识别方法及系统，能够叶片故障诊断系统运行工况获取问题。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种光纤光栅式风电机组叶片工况智能识别方法，所述方法包括：利用光纤光栅应力传感器监测数据以及离散傅里叶变换算法识别机组转速；利用转速识别模块计算转速、光纤光栅温度传感器监测数据识别机组核心工况信息。

在一些实施方式中，利用光纤光栅应力传感器监测数据以及离散傅里叶变换算法识别机组转速，包括：获取三只叶片光纤光栅传感数据；分别对三只叶片光纤光栅传感数据进行快速傅里叶变换，得到三只叶片监测数据的频谱；根据风电机组叶片旋转特性，在0-0.5Hz之内搜索三个叶片频谱幅值的最大值；根据所搜索频谱幅值最大值，索引对应的频率；根据所计算频率，计算每个叶片的转速；利用所计算三个叶片转速，取其平均值，得到风电机组当前1分钟平均转速；将所计算转速按时间趋势保存，给后续模块提供基础数据。

在一些实施方式中，利用转速识别模块计算转速、光纤光栅温度传感器监测数据识别机组核心工况信息，包括：实时鉴别风电机组启动、停止、大风停机、故障停机、正常发电、叶片覆冰的运行工况信息。

在一些实施方式中，实时鉴别风电机组启动的运行工况信息，包括：获取转速识别方法所计算转速；设置风电机组启动阈值，识别机组启动状态；判断机组启动结束状态。

在一些实施方式中，实时鉴别风电机组停止的运行工况信息，包括：获取转速识别方法所计算转速；设置风电机组启动阈值，识别机组正常状态。