風力發電機組葉片不平衡監測方法及裝置的制造方法
【專利摘要】本發明涉及一種風力發電機組葉片不平衡監測方法及裝置，該方法包括以下步驟：獲取風力發電機機械轉速對應的頻率fg，以及風力發電機組葉片的機械轉速對應的頻率fr；并根據所述fg確定風力發電機的轉矩或功率的采樣頻率fs，其中fs＝m·fg；以所述采樣頻率fs，獲取所述風力發電機的k個轉矩或功率數據；對所述k個轉矩或功率數據進行傅里葉分析，并以fr為基頻獲得幅值頻譜；將所述幅值頻譜中的一次頻譜幅值與其他次頻譜幅值進行比較，若所述一次頻譜幅值大于其他次頻譜幅值，則判斷所述風力發電機組葉片處于不平衡狀態。本發明無需額外增加傳感器即可實現對風力發電機組葉片的運行狀態實時監測，成本低可靠性好。
【專利說明】
風力發電機組葉片不平衡監測方法及裝置
技術領域
[0001] 本發明涉及風力發電技術領域，具體涉及一種風力發電機組葉片不平衡監測方法 及裝置。
【背景技術】
[0002] 近年風電場規模不斷擴大，風力發電機組朝著單機大容量方向發展，風電維護工 作難度大，成本高，發展風力發電機組運行狀態在線監控系統至關重要。
[0003] 葉片作為風力發電系統重要部件，風電系統能量通過葉片從風中捕獲動能。對于 目前常見的三葉片風力發電機組，任何一個葉片的質量、重心、形狀、安裝角度或者氣動特 性等不平衡均可能導致風力發電機組葉片不平衡故障，甚至引發嚴重事故。
[0004] 目前風力發電機組葉片的運行狀態監測主要采用定期檢測、或加裝風力發電機組 振動傳感器、X射線、超聲波檢測儀器等傳感器的方式。這種方式存在不及時、不可靠、成本 尚等缺點。
【發明內容】
[0005] 本發明的目的在于提出一種風力發電機組葉片不平衡監測方法及裝置，實現風力 發電機組葉片運行狀態的在線監測，成本低可靠性好。
[0006] 為達此目的，本發明采用以下技術方案：
[0007] 作為本發明的一個方面，提供的一種風力發電機組葉片不平衡監測方法，該方法 包括以下步驟：
[0008] 獲取風力發電機機械轉速對應的頻率fg，以及風力發電機組葉片的機械轉速對應 的頻率fr;并根據所述f g確定風力發電機的轉矩或功率的采樣頻率fs，其中fs=m ? fg(m為 正整數）；
[0009] 以所述采樣頻率匕，獲取所述風力發電機的k個轉矩或功率數據(k為正整數）；
[0010] 對所述k個轉矩或功率數據進行傅里葉分析，并以為基頻獲得幅值頻譜；
[0011] 將所述幅值頻譜中的一次頻譜幅值與其他次頻譜幅值進行比較，若所述一次頻譜 幅值大于其他次頻譜幅值，則判斷所述風力發電機組葉片處于不平衡狀態。
[0012] 進一步地，還包括步驟:對判斷結果進行濾波。
[0013] 作為本發明的另一個方面，提供的一種風力發電機組葉片不平衡監測裝置，該裝 置包括：
[0014] 獲取模塊，用于獲取風力發電機機械轉速對應的頻率fg，以及風力發電機組葉片 的機械轉速對應的頻率f r;并根據所述fg確定風力發電機的轉矩或功率的采樣頻率fs，其中 f s=m ? fg(m為正整數）；
[0015] 采樣模塊，用于以所述采樣頻率匕，獲取所述風力發電機的k個轉矩或功率數據(k 為正整數）；
[0016] 傅里葉計算模塊，用于對所述k個轉矩或功率數據進行傅里葉分析，并以fr為基頻 獲得幅值頻譜；
[0017] 判斷模塊，將所述幅值頻譜中的一次頻譜幅值與其他次頻譜幅值進行比較，若所 述一次頻譜幅值大于其他次頻譜幅值，則判斷所述風力發電機組葉片處于不平衡狀態。
[0018] 進一步地，還包括:濾波模塊，用于對判斷結果進行濾波。
[0019] 本發明的有益效果為:本發明通過不平衡監測裝置實時檢測的電壓、電流、發電機 轉速等信息提取風力發電機組葉片不平衡導致的轉矩波動特征信息，無需額外增加傳感 器即可實現對風力發電機組葉片的運行狀態實時監測，成本低可靠性好。
【附圖說明】
[0020] 圖1是包含變速齒輪箱的風力發電機組葉片、齒輪箱及風力電機的機械連接簡圖；
[0021] 圖2是不包含變速齒輪箱的風力發電機組葉片與風力發電機的機械連接簡圖；
[0022] 圖3是本發明實施例一的一種風力發電機組葉片不平衡監測方法流程圖；
[0023] 圖4是本發明實施例一的風力發電機組葉片平衡狀態下分析結果示意圖；
[0024] 圖5是本發明實施例一的風力發電機組葉片不平衡狀態下結果示意圖；
[0025] 圖6是本發明實施例二的一種風力發電機組葉片不平衡監測裝置框圖。
【具體實施方式】
[0026] 下面結合圖1-圖6并通過【具體實施方式】來進一步說明本發明的技術方案。
[0027] 風力發電機組葉片處于不平衡狀態時，機械轉矩會產生與葉片轉速同頻率的波 動，這種波動會通過機械系統傳遞到風力發電機轉矩上。此刻風力發電機轉矩T e可表示為
[0029] 其中Tm為風力發電機轉矩直流分量，Tev為波動分量幅值，com為葉片轉速。波動分 量T ev可以作為風力發電機組葉片不平衡狀態的判斷依據。一般來說，葉片轉速com較小，如 果要準確提取波動分量T ev，至少需要連續采樣2~3個葉片周期。假設葉片轉動周期為3s，3 個周期采樣時間為9s，在風速變化較快的情況下，9s內葉片轉速〇m會發生較大變化。如果 采用傳統的等時間間隔采樣方法，再采用傅里葉進行頻譜分析，提取出來的特征頻率會分 布在一個較寬的頻帶內，易對風力發電機組葉片不平衡狀態的判斷造成干擾。而本發明采 樣分析方法可以很好地解決上述問題。
[0030] 實施例一
[0031] 如圖1-圖3所示，一種風力發電機組葉片不平衡監測方法，包括以下步驟：
[0032] S10、獲取風力發電機機械轉速對應的頻率fg，以及風力發電機組葉片的機械轉速 對應的頻率fr;并根據所述fg確定風力發電機的轉矩或功率的采樣頻率fs，其中f s=m ? fg(m 為正整數）；
[0033]如圖1所示，若風力發電系統為雙饋風力發電系統，雙饋風力發電系統包括風力發 電機葉片、齒輪箱及風力發電機。雙饋風力發電系統一般還安裝有碼盤，通過該碼盤可以直 接獲得風力發電機機械轉速對應的頻率fg。齒輪箱的變比一般在1 〇〇左右，即fg = 1 OOfr，此 時m可取1，即fs = fg。
[0034]如圖2所示，若風力發電系統為直驅風力發電系統，直驅風力發電系統一般沒有安 裝碼盤，無法直接獲得風力發電機機械轉速對應的頻率fg，但是可以根據當前定子電壓Vs、 定子電流Is，構建轉子位置觀測器和轉子轉速觀測器，風力發電機機械轉速對應的頻率fg。
[0035]直驅風力發電機組葉片機械轉速和發電機機械轉速相同，SPfg = fr，為提高頻譜范 圍，m-般取8或者以上整數，可取100,即fs=100fg。
[0036] S20、以所述采樣率率fs，獲取所述風力發電機的k個轉矩或功率數據（k為正整 數)；
[0037]在本實施例中，若風力發電系統為雙饋風力發電系統，具體采樣方法為:檢測到碼 盤零位與風力發電機水平軸或者垂直軸重合，采樣一次轉矩或者功率數據。
[0038]在本實施例中，若風力發電系統為直驅風力發電系統，具體米樣方法為：發電機 每轉過360/m角度采樣一次轉矩或者功率數據。
[0039] S30、對所述k個轉矩或功率數據進行傅里葉分析，并以fr為基頻獲得幅值頻譜；
[0040] 在本實施例中，當k = 2Ui為正整數)時，可采用快速傅里葉變換方法對轉矩或功 率數據進行頻譜分析。
[0041] 具體可通過以下公式進行傅里葉計算
[0043]其中，Q(i)為第i個傅里葉計算結果，Te(n)/P(n)為k個轉矩數據中的第n個轉矩/ 功率數據，= cos(2/t _ 〃/ / A:) +./sin(2;r ? /?/ /幻，為傅里葉計算中常用的旋轉系數；
[0044]通過以下公式對所述傅里葉計算結果進行計算并得到頻譜幅值
[0046]其中，Q(i)=Q(i)reai+jQ(i)imag，Q(i)reai表示Q(i)實部，Q(i) imag表示Q(i)虛部，|0 (i) I表示Q(i)模值，也即頻譜幅值。
[0047] 若風力發電機組葉片轉動一圈采樣n次，m = Round(360/n)，Round〇表示截取括號 內數據的整數部分。如果|〇(m)|大于|〇(m+l)|，則可將|0(m)|作為一次頻譜幅值;如果|0 (m) |小于10(m+l) |，則可將10(m+l) |作為一次頻譜幅值。
[0048] S40、將所述幅值頻譜中的一次頻譜幅值與其他次頻譜幅值進行比較，若所述一次 頻譜幅值大于其他次頻譜幅值，則判定所述風力發電機組葉片處于不平衡狀態。
[0049] 在本實施例中，根據一次頻譜幅值| 0(m) |與其他次頻譜幅值的大小比較來判斷風 力發電機組葉片是否處于不平衡狀態。正常情況下，一次頻譜幅值I 〇(m) |與其他次頻譜幅 值大小相近，而在不平衡狀態下，一次頻譜幅值I 〇(m) |大于其他次頻譜幅值。例如：如果| 0 (m) | 大于 |〇(m-2) |，并且 |〇(m) | 大于 |〇(m-l) |，并且 |〇(m) | 大于 |〇(m+l) |，并且 |〇(m) | 大于 〇(m+2) |，則認為一次頻譜幅值大于其他次頻譜幅值，并判定風力發電機組葉片處于不平 衡狀態。
[0050] 圖2為風力發電機組葉片平衡狀態下分析結果；圖3為風力發電機組葉片不平衡狀 態下分析結果。對比可知，正常情況下，一次頻譜幅值與其他次頻譜幅值大小基本一致;而 在不平衡狀態下，一次頻譜幅值明顯大于其他次頻譜幅值。在圖2和圖3中橫坐標表示傅里 葉變化的次數，縱坐標表示頻譜幅值。
[0051] 在本實施例中，為了提高判斷結果的可靠性，還包括:對判斷結果進行濾波。
[0052] 實施例二
[0053]如圖6所示，一種風力發電機組葉片不平衡監測裝置，包括：
[0054]獲取模塊，用于獲取風力發電機機械轉速對應的頻率fg，以及風力發電機組葉片 的機械轉速對應的頻率fr;并根據所述fg確定風力發電機的轉矩或功率的采樣頻率fs，其中 f s=m ? fg(m為正整數）；
[0055] 采樣模塊，用于以所述采樣頻率fs，獲取所述風力發電機的k個轉矩或功率數據(k 為正整數）；
[0056] 傅里葉計算模塊，用于對所述k個轉矩或功率數據進行傅里葉分析，并以fr為基頻 獲得幅值頻譜；
[0057] 判斷模塊，將所述幅值頻譜中的一次頻譜幅值與其他次頻譜幅值進行比較，若所 述一次頻譜幅值大于其他次頻譜幅值，則判斷所述風力發電機組葉片處于不平衡狀態。 [0058]需要說明的是，風力發電機組葉片不平衡監測裝置，可為獨立裝置，或者為變流 器控制器的一部分或者軟件模塊，或者為風力發電機組主控制器的一部分或者軟件模塊。 [0059]以上所述僅為本發明的【具體實施方式】，這些描述只是為了解釋本發明的原理，而 不能以任何方式解釋為對本發明保護范圍的限制。基于此處的解釋，本領域的技術人員不 需要付出創造性的勞動即可聯想到本發明的其它具體實施方法，這些方式都將落入本發明 的保護范圍之內。
【主權項】
1. 一種風力發電機組葉片不平衡監測方法，該方法包括以下步驟： 獲取風力發電機機械轉速對應的頻率fg，以及風力發電機組葉片的機械轉速對應的頻 率fr;并根據所述fg確定風力發電機的轉矩或功率的采樣頻率fs，其中fs = m · fg(m為正整 數)； 以所述采樣頻率fs，獲取所述風力發電機的k個轉矩或功率數據(k為正整數）； 對所述k個轉矩或功率數據進行傅里葉分析，并以fr為基頻獲得幅值頻譜； 將所述幅值頻譜中的一次頻譜幅值與其他次頻譜幅值進行比較，若所述一次頻譜幅值 大于其他次頻譜幅值，則判斷所述風力發電機組葉片處于不平衡狀態。2. 根據權利要求1所述的一種風力發電機組葉片不平衡監測方法，其特征在于，還包括 步驟:對判斷結果進行濾波。3. -種風力發電機組葉片不平衡監測裝置，該裝置包括： 獲取模塊，用于獲取風力發電機機械轉速對應的頻率fg，以及風力發電機組葉片的機械 轉速對應的頻率fr;并根據所述fg確定風力發電機的轉矩或功率的采樣頻率fS，其中fS = m · fg(m為正整數）； 采樣模塊，用于以所述采樣頻率fs，獲取所述風力發電機的k個轉矩或功率數據(k為正 整數）； 傅里葉計算模塊，用于對所述k個轉矩或功率數據進行傅里葉分析，并以fr為基頻獲得 幅值頻譜； 判斷模塊，將所述幅值頻譜中的一次頻譜幅值與其他次頻譜幅值進行比較，若所述一 次頻譜幅值大于其他次頻譜幅值，則判斷所述風力發電機組葉片處于不平衡狀態。4. 根據權利要求3所述的風力發電機組葉片不平衡監測裝置，其特征在于，還包括:濾 波模塊，用于對判斷結果進行濾波。
【文檔編號】G01M1/16GK106052957SQ201610303926
【公開日】2016年10月26日
【申請日】2016年5月10日
【發明人】張琪, 周黨生, 黃峰, 黃峰一, 王云杰
【申請人】深圳市禾望電氣股份有限公司