一种风力发电机组叶片结冰识别方法和装置与流程

本发明涉及风力发电，特别是一种风力发电机组叶片结冰识别方法和装置。

背景技术：

1、风力发电机组通常都会建设在风能资源丰富的地域，而这些地域的冬天比较寒冷，气温比较低、湿度比较大。风能有着明显的地域不平衡分布的特点，在中国地域内，大量风场在北方地区或者中南部山区，而这些地区却又容易遭受冰雪侵袭。如果风机的机组叶片覆盖上冰雪，那么将不能正常运行，影响到整个风场的发电量。

2、当发电系统的风力发电机组叶片发生覆冰的问题，就会影响到机组叶片的翼形，促使其发生不规则改变，叶片的表面高度也变得不均匀，大大增加了粗糙度，因此叶片的阻力将会大大提升，气动性能会大大降低，风能发电利用率大大降低，出现风速功率不匹配的情况。另外，叶片覆冰情况发生后，不管是叶片本身，还是其他整机部件，载荷都会增加，如果覆冰不够均匀，叶片质量不同造成整个风轮发生不平衡，导致叶片乃至风轮发生更大的振动，更大程度上损伤到叶片，大大降低风力发电机组稳定性，增加机组运行风险。

3、综上，叶片结冰后继续运行会影响机组发电量和机组寿命，因此及时判断叶片是否结冰就成为保护风力发电机组寿命比较关键的监测技术。

技术实现思路

1、鉴于此，本发明提供一种风力发电机组叶片结冰识别方法和装置，能够保证机组在寒冷严酷的外部环境中尽快发现处于结冰的状态，更快的做出保护机组寿命安全的控制动作，降低了机组结冰运行的风险，提高了机组的安全性和可靠性。

2、本发明公开了一种风力发电机组叶片结冰识别方法，其包括：

3、获取当前机组的转速并对其进行滤波处理后进行标准差计算，将标准差与预设转速波动阈值进行比较，以得出机组当前是否存在转速异常波动；

4、获取当前风速和风轮面有效风速并对其分别进行滤波，计算滤波后的风轮面有效风速与滤波后测量风速的偏差值并计算偏差百分比，将偏差百分比与预设偏差阈值进行比较，以得出机组当前是否存在风速功率不匹配异常；

5、根据获取的当前环境温度和当前环境湿度，计算当前环境指数，并根据环境指数与预设环境指数进行比较，以得到当前环境温度下，机组是否存在叶片结冰可能；

6、当机组当前同时存在转速异常波动、风速功率不匹配异常和叶片结冰可能时，判定叶片处于结冰状态。

7、进一步地，所述获取当前机组的转速并对其进行滤波处理后进行标准差计算，将标准差与预设转速波动阈值进行比较，以得出机组当前是否存在转速异常波动，包括：

8、对读取的测量转速进行滤波计算，去掉风速变化带来的转速正常波动，并过滤掉一些过高或过低频率的毛刺，使转速更加平滑，得到滤波转速；

9、对得到的滤波转速进行标准差计算，得到滤波后转速的标准差；标准差用于描述由于叶片结冰引起的不平衡力导致转速异常波动放大的幅度；

10、判断转速波动的标准差是否大于预设转速阈值；如果大于，则转速异常波动监测模块监测出异常。

11、进一步地，所述获取当前风速和风轮面有效风速并对其分别进行滤波，计算滤波后的风轮面有效风速与滤波后测量风速的偏差值并计算偏差百分比，将偏差百分比与预设偏差阈值进行比较，以得出机组当前是否存在风速功率不匹配异常，包括：

12、读取风速计测量风速，对测量风速进行滑动平均滤波；

13、计算并读取风轮面有效风速；其中，风轮面有效风速是由风机运行数据计算得出的风轮面单点有效风速；同时，对计算得风轮面有效风速也进行相同的滑动滤波，保持与测量风速一致的窗口值；

14、计算风速偏差的百分比，若风速偏差百分比大于预设风速偏差且持续一段时间，则风速功率不匹配模块监测出异常。

15、进一步地，计算风轮面有效风速的具体计算步骤如下：

16、基于风力发电机组的气动模型，推导得出风轮面所受到的气动力矩公式如下：

17、

18、其中，ρ为空气密度，r为风轮半径，v为来流风速，cp(λ)为风机关于λ叶尖速比的多项式，称为功率系数；

19、而风机传动链动力学模型如下：

20、

21、通过能量守恒公式联立可以得出风轮面有效风速为：

22、

23、其中，v为风轮面有效风速。

24、进一步地，所述风速偏差的百分比，公式如下：

25、

26、其中，wd指风速偏差百分比，w1指滤波后的测量风速，w2指滤波后的计算风速。

27、进一步地，风轮面有效风速指的是风机实际运行吸收风能反推计算的风速，如果实际外部测量的风速远高于风机运行实际吸收的有效风速，说明风机的气动性能有所下降，由叶片结冰或者叶片失速所导致。

28、进一步地，叶片未结冰情况下，风轮面有效风速与风速计测量风速的趋势基本相同；叶片处于结冰状态下，风轮面有效风速与风速计测量风速存在明显偏差。

29、进一步地，所述根据获取的当前环境温度和当前环境湿度，计算当前环境指数，并根据环境指数与预设环境指数进行比较，以得到当前环境温度下，机组是否存在叶片结冰可能，包括：

30、根据外部环境测量的传感器测量得到外部环境当前温度和当前湿度，根据温度湿度的组合判断是否符合结冰的条件；

31、运用加权求积的办法确定环境指数；

32、将计算得的环境指数与预设环境指数阈值进行比较；若大于，则说明当前环境温度下，机组存在叶片结冰可能。

33、进一步地，所述环境指数为：

34、e＝at×bh

35、其中，a和b均为加权系数，t为环境温度，h为环境湿度，e为计算所得的环境指数。

36、本发明还公开了基于上述所述的风力发电机组叶片结冰识别方法的装置，所述装置包括：

37、转速异常波动监测模块，用于获取当前机组的转速并对其进行滤波处理后进行标准差计算，将标准差与预设转速波动阈值进行比较，以得出机组当前是否存在转速异常波动；

38、风速功率不匹配监测模块，用于获取当前风速和风轮面有效风速并对其分别进行滤波，计算滤波后的风轮面有效风速与滤波后测量风速的偏差值并计算偏差百分比，将偏差百分比与预设偏差阈值进行比较，以得出机组当前是否存在风速功率不匹配异常；

39、外部环境监测模块，用于根据获取的当前环境温度和当前环境湿度，计算当前环境指数，并根据环境指数与预设环境指数进行比较，以得到当前环境温度下，机组是否存在叶片结冰可能；

40、判定模块，用于当机组当前同时存在转速异常波动、风速功率不匹配异常和叶片结冰可能时，判定叶片处于结冰状态。

41、由于采用了上述技术方案，本发明具有如下的优点：

42、1、在不增加硬件成本的条件下，通过转速波动监测、风速功率不匹配和外部环境检测的判断方法来实现判断机组叶片结冰与否，有效提高了识别机组叶片结冰的准确性和可靠性。

43、2、本方法区别于以往的风速功率严重不匹配的判断方法，能够运用风机叶片在结冰状态下，风轮不平衡导致转速异常波动的表现，两种方式结合进行识别风机处于叶片结冰的状态，更加准确且快速的识别出结冰的情况，保护风机在恶劣环境下的监控能力，有效提高机组寿命。