防覆冰控制方法、装置和系统与流程

1.本公开涉及新能源风电叶片防覆冰技术领域，具体地，涉及一种防覆冰控制方法、装置和系统。


背景技术：

2.在低温高湿山地区，风力发电机组叶片常年受到覆冰困扰，每年因覆冰造成的经济损失巨大。目前，电热或气热防覆冰技术因起效较快、经济性好以及寿面长等优点，在叶片防覆冰领域得到较为广泛的应用。但是，电热或气热防覆冰系统启动过早会造成电耗增加，启动过晚会造成叶片严重覆冰无法启动。因此，合理、科学的制定防覆冰系统控制方法对于电热或气热防覆冰技术尤为重要。


技术实现要素：

3.本公开的目的是提供一种防覆冰控制方法、装置和系统，以解决上述技术问题。
4.为了实现上述目的，第一方面，本公开提供一种防覆冰控制方法，包括：
5.获取风力发电机的叶片上设置的环境传感器的环境感知数据；
6.将所述环境感知数据输入到预先训练完成的覆冰预测模型中，得到所述覆冰预测模型输出的表征所述风力发电机的叶片在第一预设时长后覆冰情况的预测信息；
7.根据所述预测信息确定是否开启对所述叶片进行加热。可选地，所述覆冰预测模型的训练包括：
8.获取所述环境传感器在第一时刻的环境感知数据样本，并对所述环境感知数据样本提取实测特征值；
9.若所述实测特征值处于预先标定的雾凇的特征值范围、雨凇的特征值范围以及雪淞的特征值范围中的任一取值范围内，则将所述实测特征值作为模型训练样本；
10.在距离所述第一时刻的所述第一预设时长后，再次获取所述环境传感器的环境感知数据样本，并根据本次获取的环境感知数据样本对所述模型训练样本添加数据标签，不同的数据标签表征所述叶片不同的覆冰等级；
11.根据添加有所述数据标签的模型训练样本对所述覆冰预测模型进行训练，得到训练完成的覆冰预测模型。
12.可选地，所述预测信息包括覆冰等级信息，所述风力发电机的叶片上还设置有覆冰传感器，所述根据所述预测信息确定是否开启对所述叶片进行加热，包括：
13.根据所述覆冰等级信息启动对应功率的加热模式对所述叶片进行加热；
14.加热第二预设时长后，根据所述覆冰传感器获取的覆冰感知数据确定所述叶片的实际覆冰等级；
15.根据所述实际覆冰等级确定是否切换功率加热模式对所述叶片进行加热。
16.可选地，所述根据所述实际覆冰等级确定是否切换功率加热模式对所述叶片进行加热，包括：
17.若所述实际覆冰等级为非重度覆冰，则判断是否满足加热停止条件；
18.若满足所述加热停止条件，则控制所述加热装置停止加热；
19.若不满足所述加热停止条件，则确定是否切换功率加热模式对所述叶片进行加热。
20.可选地，所述加热停止条件包括：所述风力发电机的风功率比例在第三预设时长内持续高于预设比例值。
21.可选地，所述环境传感器的环境感知数据包括：风速、温度、湿度、过冷水滴直径以及液态水含量中的至少一者。
22.第二方面，本公开提供一种防覆冰控制装置，包括：
23.覆冰预测模块和防覆冰控制模块；
24.所述覆冰预测模块用于获取风力发电机的叶片上设置的环境传感器的环境感知数据，以及用于将所述环境感知数据输入到预先训练完成的覆冰预测模型中，得到所述覆冰预测模型输出的表征所述风力发电机的叶片在第一预设时长后覆冰情况的预测信息；
25.所述防覆冰控制模块用于根据所述预测信息确定是否开启对所述叶片进行加热。
26.第三方面，本公开提供一种防覆冰控制系统，包括：
27.控制器，风力发电机的叶片上设置的环境传感器以及加热装置；
28.所述控制器与所述环境传感器以及所述加热装置均相连；
29.所述控制器用于执行第一方面所述的方法。
30.可选地，所述系统还包括：
31.滑环、分接箱和叶片控制器，所述控制器依次通过所述滑环、所述分接箱和所述叶片控制器与所述加热装置连接；
32.所述控制器用于向所述叶片控制器发送加热控制指令，所述叶片控制器用于根据所述加热控制指令控制所述加热装置对风力发电机的叶片的加热。
33.可选地，所述环境传感器包括：用于检测风速、温度、湿度、过冷水滴直径以及液态水含量中的任一者的传感器。
34.可选地，所述系统还包括：覆冰传感器，用于检测所述叶片的实际覆冰等级。
35.可选地，所述覆冰传感器包括：
36.第一覆冰传感器、第二覆冰传感器和第三覆冰传感器，其中所述第一覆冰传感器位于所述风力发电机的第一叶片的叶尖位置，所述第二覆冰传感器位于所述风力发电机的第二叶片的中段位置，所述第三覆冰传感器位于所述风力发电机的第三叶片的叶根位置。
37.上述技术方案，以预先训练好的模型为基础，将环境传感器获取的环境感知数据输入到该模型中进行预测，能够得到第一预设时长后的覆冰情况的预测信息，从而控制器能够根据该预测信息向加热装置发送控制指令，以控制加热装置开启对应功率的加热模式，对风力发电机的叶片进行加热，以保证风力发电机的正常运行。由于提前预测覆冰情况，能防止防覆冰系统过早或过晚的启动，保证风力发电机以最优的性能持续运行。
38.本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
39.附图是用来提供对本公开的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具
体实施方式一起用于解释本公开，但并不构成对本公开的限制。在附图中：
40.图1示出了一示例性实施例提供的防覆冰控制方法的流程图；
41.图2示出了一示例性实施例提供的覆冰预测模型的训练的流程图；
42.图3示出了一示例性实施例中步骤s130的具体实施方式的流程图；
43.图4示出了一示例性实施例中步骤s133的具体实施方式的流程图；
44.图5示出了一示例性实施例提供的防覆冰控制装置的示意图；
45.图6示出了一示例性实施例提供的防覆冰控制系统的示意图。
具体实施方式
46.以下结合附图对本公开的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本公开，并不用于限制本公开。
47.需要说明的是，本公开中所有获取信号、信息或数据的动作都是在遵照所在地国家相应的数据保护法规政策的前提下，并获得由相应装置所有者给予授权的情况下进行的。
48.如背景技术所述，相关技术中，对于把控开启防覆冰系统的时间尤为重要。若防覆冰系统启动过早，会造成电耗的增加，若启动过晚，会造成叶片严重覆冰而无法正常启动。且现有技术对于覆冰的判断是实时监测而非提前预测，即便气象机构开展了覆冰预测，也仅仅是空间尺度较大的预测，对于单个风力发电机覆冰情况的判断准确度偏低，无法实现精准预测，不能满足防覆冰系统的应用需求。
49.由此，本公开提供一种防覆冰控制方法，提前预测第一预设时长(例如两小时)后的覆冰情况，一方面，可以精准把控开启防覆冰系统的时间，避免过早或过晚的开启防覆冰系统增加电耗，另一方面，可以实现根据不同的覆冰情况开启对应功率的加热模式，可以极大程度的减少电耗。
50.图1示出了一示例性实施例提供的防覆冰控制方法的流程图。如图1所示，该方法包括：
51.s110，获取风力发电机的叶片上设置的环境传感器的环境感知数据。
52.其中，环境感知数据包括风速、温度、湿度、过冷水滴直径以及液态水含量中的至少一者。
53.s120，将该环境感知数据输入到预先训练完成的覆冰预测模型中，得到覆冰预测模型输出的表征该风力发电机的叶片在第一预设时长后覆冰情况的预测信息。
54.其中，该预测信息可以包括覆冰等级信息，例如不覆冰、轻度覆冰、中度覆冰以及重度覆冰等多个等级。该第一预设时长可以根据实际需求灵活设定。
55.在一种可能的实现方式中，将该环境感知数据输入到预先训练完成的覆冰预测模型中的过程，可以包括：对环境感知数据提取特征值，在确定该特征值处于预先标定的雾凇的特征值范围、雨凇的特征值范围以及雪淞的特征值范围中的任一取值范围内的情况下，将该特征值输入到预先训练完成的模型中。
56.应当理解的是，雾凇的特征值范围、雨凇的特征值范围以及雪淞的特征值范围是相关技术领域公知的数据。
57.示例性地，第一预设时长例如可以为2小时，故通过获取环境感知数据，根据该数
据提取特征值，将该特征值输入到预先训练好的模型中进行预测，就能预测出2小时后的风力发电机的叶片的覆冰情况。
58.s130，根据预测信息确定是否开启对该叶片进行加热。
59.在一种可能的实现方式中，在该预测信息表征叶片的覆冰等级信息的情况下，可以根据该预测信息针对不同的覆冰等级，利用不同大小的加热功率对该叶片进行加热。
60.在另一种可能的实现方式中，该风力发电机的叶片上还可以设置有覆冰传感器，通过覆冰传感器来确定加热后风力发电机的叶片的实际覆冰等级，以根据该实际覆冰等级，确定是否停止对叶片的加热或者是否调整对叶片的加热等级。
61.本公开实施例通过覆冰预测模型，能够提前预测风力发电机在第一预设时长后的覆冰情况，根据该覆冰情况来控制是否对风电机组的叶片进行加热，这样可以精准把控开启防覆冰系统的时间，避免过早或过晚的开启防覆冰系统增加电耗。
62.图2示出了一示例性实施例提供的覆冰预测模型的训练的流程图。如图2所示，该方法包括：
63.s210，获取环境传感器在第一时刻的环境感知数据样本，并对该环境感知数据样本提取实测特征值。
64.其中，第一时刻指任一时刻。
65.s220，若该实测特征值处于预先标定的雾凇的特征值范围、雨凇的特征值范围以及雪淞的特征值范围中的任一取值范围内，则将该实测特征值作为模型训练样本。
66.s230，在距离第一时刻的第一预设时长后，再次获取环境传感器的环境感知数据样本，并根据本次获取的环境感知数据样本对该模型训练样本添加数据标签，不同的数据标签表征该叶片不同的覆冰等级。
67.示例性地，在距离获取环境感知数据样本的第一时刻的2小时后，再次通过环境传感器的环境感知数据样本，通过本次获得的环境感知数据样本对第一时刻获取的环境感知数据样本设置数据标签，其中不同的数据标签表示不同的覆冰等级，包括轻度覆冰、中度覆冰和重度覆冰。
68.s240，根据添加有该数据标签的模型训练样本对覆冰预测模型进行训练，得到训练完成的覆冰预测模型。
69.本公开通过提取用于参与训练的特征值，当所提取的参与训练的特征值处于进行模型训练的特征值范围内时，确定该特征值为参与训练的数据样本，第一预设时长后通过再次获取数据样本，对第一次获取的参与模型训练的样本添加数据标签，以表征叶片不同的覆冰等级，再通过添加有数据标签的模型训练样本对覆冰预测模型进行训练，从而得到训练完成的覆冰预测模型。这样建立的模型能与实际紧密联系，通用性较强。
70.图3示出了一示例性实施例中步骤s130的具体实施方式的流程图。如图3所示，该步骤包括：
71.s131，根据覆冰等级信息启动对应功率的加热模式对该叶片进行加热。
72.示例性地，若覆冰等级为轻度覆冰或中度覆冰，则可以开启低功率加热模式对该叶片进行加热，若覆冰等级为重度覆冰，则可以开启高功率加热模式对该叶片进行加热。
73.s132，加热第二预设时长后，根据覆冰传感器获取的覆冰感知数据确定该叶片的实际覆冰等级。
74.示例性地，第二预设时长可以为10分钟，在对应功率的加热模式加热10分钟后，通过覆冰传感器获取覆冰感知数据，以确定该叶片在加热10分钟后的实际覆冰等级。其中，覆冰传感器获取覆冰感知数据后，将该数据传入控制器中，该控制器可以基于预设的算法，来确定叶片当前的实际覆冰等级，例如提取覆冰感知数据的特征值，确定该特征值是否在预设的多个覆冰等级特征值区间，根据该特征值所处的区间，确定实际覆冰等级。
75.s133，根据实际覆冰等级确定是否切换功率加热模式对该叶片进行加热。
76.示例性地，若步骤s131获取的覆冰等级为重度覆冰，则开启高功率加热模式对该叶片进行加热，若步骤s132获取的覆冰等级仍为重度覆冰，则继续对该叶片进行高功率加热。
77.示例性地，若步骤s131获取的覆冰等级为重度覆冰，则开启高功率加热模式对该叶片进行加热，若步骤s132获取的覆冰等级为轻度覆冰或中度覆冰，则判断是否满足加热停止条件，若满足该加热停止条件，则停止加热，若不满足该加热停止条件，则开启低功率加热模式对该叶片进行加热。
78.示例性地，若步骤s131获取的覆冰等级为轻度覆冰或中度覆冰，则开启低功率加热模式对该叶片进行加热，若步骤s132获取的覆冰等级仍为轻度覆冰或中度覆冰，则判断是否满足加热停止条件，若满足该加热停止条件，则停止加热，若不满足该加热停止条件，则继续对该叶片进行低功率加热。
79.示例性地，若步骤s131获取的覆冰等级为轻度覆冰或中度覆冰，则开启低功率加热模式对该叶片进行加热，若步骤s132获取的覆冰等级为重度覆冰，则开启高功率加热模式对该叶片进行加热。
80.本公开，根据不同的覆冰等级开启不同功率的加热模式，可以实现减少不必要的电耗，节约资源。
81.图4示出了一示例性实施例中步骤s133的具体实施方式的流程图。如图4所示，该步骤包括：
82.若实际覆冰等级为非重度覆冰，则判断是否满足加热停止条件，若满足加热停止条件，则控制加热装置停止加热，若不满足加热停止条件，则确定是否切换不同功率的加热模式对该叶片进行加热。
83.在一示例性实施例中，加热停止条件包括：风力发电机的风功率比例在第三预设时长内持续高于预设比例值。
84.示例性地，第三预设时长表示20分钟，预设比例值表示85％。
85.示例性地，当实际覆冰等级为轻度覆冰或中度覆冰时，则判断是否满足风力发电机的风功率比例持续20分钟高于85％，若满足风力发电机的风功率比例持续20分钟高于85％，则控制加热装置停止加热，若不满足，则根据实际覆冰等级确定保持原有功率的加热模式对该叶片进行加热或改变为不同功率的加热模式对该叶片进行加热。
86.本公开通过设置加热停止条件，可以实现在风力发电机恢复正常运行的情况下，准确把控关闭防覆冰控制系统的时间，可以减少电耗。
87.图5示出了一示例性实施例提供的防覆冰控制装置的示意图。如图5所示，防覆冰控制装置200包括：
88.覆冰预测模块210，用于获取风力发电机的叶片上设置的环境传感器的环境感知
数据，以及用于将环境感知数据输入到预先训练完成的覆冰预测模型中，得到覆冰预测模型输出的表征该风力发电机的叶片在第一预设时长后覆冰情况的预测信息。
89.防覆冰控制模块220，用于根据预测信息确定是否开启对该叶片进行加热。
90.可选地，覆冰预测模块210用于：
91.根据添加有数据标签的模型训练样本对覆冰预测模型进行训练，得到训练完成的覆冰预测模型。
92.可选地，覆冰预测模块210包括：
93.环境感知子模块，用于获取环境传感器在第一时刻的环境感知数据样本，并对环境感知数据样本提取实测特征值，以及用于在距离第一时刻的第一预设时长后，再次获取环境传感器的环境感知数据样本。
94.样本筛选子模块，用于当实测特征值处于预先标定的雾凇的特征值范围、雨凇的特征值范围以及雪淞的特征值范围中的任一取值范围内，则将该实测特征值作为模型训练样本。
95.数据标签子模块，用于根据再次获取的环境感知数据样本对模型训练样本添加数据标签，不同的数据标签表征风力发电机的叶片不同的覆冰等级。
96.可选地，覆冰预测模块210还包括：
97.覆冰感知子模块，用于在加热第二预设时长后，根据覆冰传感器获取的覆冰感知数据确定叶片的实际覆冰等级。
98.可选地，防覆冰控制模块220，用于：
99.根据覆冰等级信息启动对应功率的加热模式对叶片进行加热，以及用于根据实际覆冰等级确定是否切换功率加热模式对叶片进行加热。
100.可选地，防覆冰控制模块220，用于：
101.若实际覆冰等级为非重度覆冰，则判断是否满足加热停止条件，若满足加热停止条件，则控制加热装置停止加热，若不满足加热停止条件，则确定是否切换功率加热模式对叶片进行加热。
102.可选地，加热停止条件包括：风力发电机的风功率比例在第三预设时长内持续高于预设比例值。
103.可选地，环境传感器的环境感知数据包括：风速、温度、湿度、过冷水滴直径以及液态水含量中的至少一者。
104.关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
105.图6示出了一示例性实施例提供的防覆冰控制系统的示意图。如图6所示，防覆冰控制系统300包括：控制器301，风力发电机的叶片上设置的环境传感器302以及加热装置303。
106.其中，控制器301与环境传感器302以及加热装置303均相连，控制器301用于执行上述的防覆冰控制方法，环境传感器302用于获取环境感知数据，其中环境感知数据包括风速、温度、湿度、过冷水滴直径以及液态水含量中的任一者，加热装置303用于执行加热模式，给风力发电机叶片进行加热。
107.可选地，环境传感器302包括：用于检测风速、温度、湿度、过冷水滴直径以及液态
水含量中的任一者的传感器。
108.可选地，如图6所示，防覆冰控制系统300还包括：滑环304、分接箱305和叶片控制器306。
109.其中，控制器301依次通过滑环304、分接箱305和叶片控制器306与加热装置303连接，控制器301用于向叶片控制器306发送加热控制指令，叶片控制器306用于根据该加热控制指令控制加热装置303对风力发电机的叶片进行加热，滑环304和分接箱305用于传输控制器301向叶片控制器306发送加热控制指令。
110.此外，控制器301还用于向加热装置303供电，其中滑环304、分接箱305和叶片控制器306还用于传输控制器301向加热装置303的供电。
111.可选地，如图6所示，防覆冰控制系统300还包括：覆冰传感器307，用于检测风力发电机的叶片的实际覆冰等级。
112.图6中，防覆冰控制系统300的运行流程包括：
113.环境传感器302将感知的数据传给控制器301，控制器301经过分析处理，得到预测的第一预设时长后的风力发电机的叶片的覆冰等级，根据该覆冰等级，控制器301依次通过滑环304和分接箱305向叶片控制器306发送相应的控制指令，叶片控制器306进而控制加热装置303执行相应的加热模式，加热第二预设时长后，通过覆冰传感器307检测风力发电机的叶片的实际覆冰等级，若实际覆冰等级改变且还未满足加热停止条件时，则改变加热装置303的加热模式，若满足加热停止条件，则控制器301控制加热装置303停止加热。
114.示例性地，若环境传感器302将感知的数据传给控制器301，控制器301经过分析处理，得到预测的2小时后的风力发电机的叶片的覆冰等级为重度覆冰，则控制器301依次通过滑环304和分接箱305向叶片控制器306发送开启高功率加热模式的控制指令，叶片控制器306进而控制加热装置303执行高功率加热模式，加热10分钟后，通过覆冰传感器307检测风力发电机的叶片的实际覆冰等级为中度覆冰且还未满足加热停止条件，则改变加热装置303的加热模式为低功率加热模式。此外，若实际覆冰等级为中度覆冰或轻度覆冰时，还需判断是否满足加热停止条件，若满足加热停止条件，控制器301则控制加热装置303停止加热。
115.具体地，覆冰传感器307包括：第一覆冰传感器、第二覆冰传感器和第三覆冰传感器，其中第一覆冰传感器位于风力发电机的第一叶片的叶尖位置，第二覆冰传感器位于风力发电机的第二叶片的中段位置，第三覆冰传感器位于风力发电机的第三叶片的叶根位置。
116.示例性地，距离叶尖5米左右的位置，布置第一覆冰传感器；距离叶尖20米左右的位置，布置第二覆冰传感器；距离叶根8米左右的位置，布置第三个覆冰传感器。
117.其中，覆冰传感器307利用阻抗特性，探测结冰厚度，并将温度和结冰信息转换成电信号，通过无线的方式传至控制器301。
118.示例性地，覆冰传感器307可以通过3m胶粘贴在叶片表面，覆冰传感器307带有储能太阳能板可以在白天和夜晚为其自身提供电力。
119.此外，在进行覆冰判断时，以第二覆冰传感器的感知结果为主，第一覆冰传感器和第三覆冰传感器作为覆冰校核使用。
120.以上结合附图详细描述了本公开的优选实施方式，但是，本公开并不限于上述实
施方式中的具体细节，在本公开的技术构思范围内，可以对本公开的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本公开的保护范围。
121.另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合，为了避免不必要的重复，本公开对各种可能的组合方式不再另行说明。
122.此外，本公开的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本公开的思想，其同样应当视为本公开所公开的内容。