一种用于风力发电系统的状态监测方法

技术领域

本发明涉及风力发电技术领域，更具体的是涉及一种用于风力发电系统的状态监测方法。

背景技术

一般情况下，风力发电系统工作环境恶劣，不具备使用大量人力资源进行现场值检测装置守的条件；因此，需要采取高度自动化、智能化的监控系统和通信手段来保证风力发电系统检测装置的安全稳定运行；具体地，需要实时向控制中心进行数据传输并进行智能化控制，那么就需检测装置要具有较高可靠性的智能监控系统；

现有的风力发电系统的监测方法中对检测数据的显示过于简单，缺少对检测到的数据直观的观测；且随时间的推移，风力发电系统中的各部件容易出现连锁的故障反应，因此需要一种能够预测状态且表达直观监测方法。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供如下技术方案：

一种用于风力发电系统的状态监测方法，包括：

步骤一，在风力发电系统的硬件设备上安装检测装置一，在风力发电系统的电气设备上安装检测装置二；

步骤二，将所述检测装置一和所述检测装置二的检测结果收集并发送至分析模块；

步骤三，根据所述分析模块预设的各参数阈值与检测结果进行对比，获取分析结果；并将检测结果进行分类，获得函数图，并根据函数图预测检测结果的趋势；

步骤四，通过建模模块对所述硬件设备和所述软件设备进行三维建模，并将所述分析结果和函数图插入模型中。

优选的，在上述的一种用于风力发电系统的状态监测方法中，所述硬件设备包括：

机舱，其设置于塔筒顶端；

发电机，其固定安装于所述机舱内部，用于将机械能转换为电能；

齿轮箱，其输出端与所述发电机的输入端通过传动部件连接，用于提高转速；

轴承，其固定连接于所述机舱内，并设置于所述齿轮箱输入端位置；

主轴，其内端与所述齿轮箱输入端固定连接，外端穿过所述轴承并延伸至所述机舱外部；所述主轴与所述轴承固定连接；

叶片，其设置有多个，分别与所述主轴外端固定连接；所述叶片内部为中空结构。

优选的，在上述的一种用于风力发电系统的状态监测方法中，所述电气设备包括：

制动部件，其与所述轴承连接，用于对所述主轴制动；

变流部件，其与所述发电机连接，用于使输出电流频率和电网保持一致；

变压部件，其与所述变流部件连接，用于改变输出电压数据；

存储部件，其与所述变压部件连接，用于接收存储转换后的电能。

优选的，在上述的一种用于风力发电系统的状态监测方法中，所述检测装置一包括：

振动传感部件，其设置有多个，分别设置于所述机舱壁、所述主轴、所述轴承和所述齿轮箱上，用于检测振动幅度数据；

转速传感部件，其设置有多个，分别设置于所述主轴和所述传动部件上，用于检测转速数据；

叶片破损传感部件，其对应所述叶片数量设置有多个，分别设置于所述叶片内部，用于检测所述叶片的破损程度；

温度传感部件，其固定安装于所述机舱内，用于检测所述机舱内部的温度数据。

优选的，在上述的一种用于风力发电系统的状态监测方法中，所述检测装置二包括：

电压传感部件，其设置有多个，分别与所述制动部件、所述变流部件、所述变压部件和所述存储部件电连接，用于检测其电压数据；

电流传感部件，其设置有多个，分别与所述制动部件、所述变流部件、所述变压部件和所述存储部件电连接，用于检测其电流数据；

负荷传感部件，其设置有多个，分别与所述制动部件、所述变流部件、所述变压部件和所述存储部件电连接，用于检测其负荷状态数据。

优选的，在上述的一种用于风力发电系统的状态监测方法中，所述建模模块包括：

扫描单元，其设置于所述机舱内，对所述硬件设备和所述软件设备进行扫描，用于获得所述硬件设备和所述软件设备的采样点数据；

传输单元，其与所述扫描单元信号连接，用于传输采集到的采样点数据；

建模单元，其与所述传输单元连接，用于根据采样点数据进行建模；

存储单元，其与所述建模单元连接，用于存储三维模型。

优选的，在上述的一种用于风力发电系统的状态监测方法中，所述分析模块包括：

数据接收单元，其与所述检测部件一和所述检测部件二信号连接，用于接收并存储检测数据；

对比单元，其与所述数据接收单元连接；所述对比单元内部设置有对应的预设范围阈值，将检测数据与预设范围阈值一一对比，获得所述分析结果；

结果发送单元，其与所述存储显示模块信号连接，用于将所述分析结果和检测数据对应插入所述存储单元内。

优选的，在上述的一种用于风力发电系统的状态监测方法中，所述分析模块还包括：

计算单元，其对接收到的各部件的幅度数据和转速数据进行计算，并将幅度数据和转速数据通过时刻进行分类，将对应时刻值的对应部件的幅度数据和转速数据整合为一个集合；对接收到的各部件的负荷状态数据与时刻值整合为一个集合；对接收到的各部件的电压数据和电流数据与时刻值整合为一个集合；

绘图单元，其与所述计算单元连接，针对不同的部件分别设定三种三维函数图；将时刻值、幅度数据以及转速数据分别带入所述三维函数图的横轴、纵轴以及竖轴，在所述三维函数图中获得各部件的振动幅度趋势和转速趋势；将负荷状态数据与时刻值带入所述三维函数图的横轴和纵轴，获得各部件的负荷趋势；将电压数据、电流数据以及时刻值分别带入所述三维函数图的横轴、纵轴以及竖轴，获得各部件的电压趋势和电流趋势；

预测单元，其与所述绘图单元连接，通过大数据对所述三维函数图进行分析，预测各部件的振动幅度趋势、转速趋势、负荷趋势、电压趋势以及电流趋势，并将预测到的坐标对应插入所述三维函数图中。

优选的，在上述的一种用于风力发电系统的状态监测方法中，所述存储单元还包括：

显示器，其与所述绘图单元、所述预测单元、所述建模单元以及所述结果发送单元连接，用于显示三维模型、检测数据、分析结果以及三维函数图。

经由上述的技术方案可知，本申请与现有技术相比，其有益效果在于：

1、实时监测风力发电系统中的硬件设备和电气设备的状态；

2、能够对硬件设备的振动幅度、转速以及电气设备的电压、电流以及负荷进行预测；

3、更直观的将检测到的数据进行展示；

4、提高监测的速度，通过预测降低异常状态的损失。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1是本发明的流程图；

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明中，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性；术语“多个”则指两个或两个以上，除非另有明确的限定。术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语均应做广义理解，例如，“连接”可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；“相连”可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或单元必须具有特定的方向、以特定的方位构造和操作，因此，不能理解为对本发明的限制。

在本说明书的描述中，术语“一个实施例”、“一些实施例”、“具体实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或实例。而且，描述的具体特征、结构、材料或特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

在一个实施例中，请参阅图1，一种用于风力发电系统的状态监测方法，包括：

步骤一，在风力发电系统的硬件设备上安装检测装置一，在风力发电系统的电气设备上安装检测装置二；

步骤二，将检测装置一和检测装置二的检测结果收集并发送至分析模块；

步骤三，根据分析模块预设的各参数阈值与检测结果进行对比，获取分析结果；并将检测结果进行分类，获得函数图，并根据函数图预测检测结果的趋势；

步骤四，通过建模模块对硬件设备和软件设备进行三维建模，并将分析结果和函数图插入模型中。

上述实施例的原理是：将风电系统分为硬件类和电气类，针对不同种类的设备检测不同的参数；利用检测结果和分析结果进行统计和画图，进而根据图像趋势对设备的状态进行预测。

上述实施例的有益效果是：实现了对风电系统状态的预测，进而能够提醒管理者预先做出反应，降低风险和损失。

在一个实施例中，请参阅图1，一种用于风力发电系统的状态监测方法，硬件设备包括机舱、发电机、齿轮箱、轴承、主轴、和叶片；机舱设置于塔筒顶端；发电机固定安装于机舱内部，用于将机械能转换为电能；齿轮箱输出端与发电机的输入端通过传动部件连接，用于提高转速；轴承固定连接于机舱内，并设置于齿轮箱输入端位置；主轴内端与齿轮箱输入端固定连接，外端穿过轴承并延伸至机舱外部；主轴与轴承固定连接；叶片设置有多个，分别与主轴外端固定连接；叶片内部为中空结构；

电气设备包括：制动部件、变流部件以及变压部件；制动部件与轴承连接，用于对主轴制动；变流部件与发电机连接，用于使输出电流频率和电网保持一致；变压部件与变流部件连接，用于改变输出电压数据；存储部件，其与变压部件连接，用于接收存储转换后的电能；

检测装置一包括：振动传感部件、转速传感部件、叶片破损传感部件以及温度传感部件；

振动传感部件设置有多个，分别设置于机舱壁、主轴、轴承和齿轮箱上，用于检测振动幅度数据；振动传感部件包括固定在待测部件上的激光发射端，和激光发射端延伸方向处的光敏接收端，光敏接收端可以固定连接于机舱内壁，光敏接收端的面积与振动的最大限度相关联，所能限定的振动幅度范围越大，光敏接收端的面积越大；所能限定的振动幅度范围越小，光敏接收端的面积越小；

转速传感部件设置有多个，分别设置于主轴和传动部件上，用于检测转速数据；转速传感部件包括发射检测端和传感齿轮，传感齿轮中心开孔套接固定于待测部件上，发射检测端的发射头对准传感齿轮的边缘，发射检测端可以固定连接于机舱内壁上；发射检测端向传感齿轮的边缘发射红外线，检测单位时间内红外线通过探测端的齿数，从而获得转速数据。

叶片破损传感部件，其对应叶片数量设置有多个，分别设置于叶片内部，用于检测叶片的破损程度；叶片破损传感部件包括气压传感器、气压稳定部件；在叶片的内部固定安装若干个气压传感器，并通过气压稳定部件使叶片内部的气压大于外部气压，并保证内部气压的稳定；当叶片表面出现破损时空气穿过叶片外壁进入中空部，流速大压强小导致其气压值降低，从而获得叶片的破损状态；

温度传感部件，其固定安装于机舱内，用于检测机舱内部的温度数据；温度传感部件优选温度传感器结合烟雾传感器实现；

检测装置二包括：电压传感部件、电流传感部件和负荷传感部件；电压传感部件设置有多个，分别与制动部件、变流部件、变压部件和存储部件电连接，用于检测其电压数据；电流传感部件设置有多个，分别与制动部件、变流部件、变压部件和存储部件电连接，用于检测其电流数据；负荷传感部件设置有多个，分别与制动部件、变流部件、变压部件和存储部件电连接，用于检测其负荷状态数据；

其中，电压传感部件优选电压传感器，电流传感部件优选电流传感器，负荷传感部件优选负荷传感器；上述电压传感器、电流传感器、负荷传感器、温度传感器、烟雾传感器以及气压传感器均为现有技术。

上述实施例的有益效果是：通过对机舱内部的各硬件的振动幅度、转速、叶片破损程度进行检测，通过对电气设备包括导线等设备的电压、电流以及负荷进行检测；使得监测结果更加准确和全面。

在一个实施例中，请参阅图1，一种用于风力发电系统的状态监测方法，建模模块包括：扫描单元、传输单元、建模单元、存储单元；扫描单元设置于机舱内，对硬件设备和软件设备进行扫描，用于获得硬件设备和软件设备的采样点数据；传输单元与扫描单元信号连接，用于传输采集到的采样点数据；建模单元与传输单元连接，用于根据采样点数据进行建模；存储单元与建模单元连接，用于存储三维模型。

分析模块包括：数据接收单元、对比单元、结果发送单元；数据接收单元与检测部件一和检测部件二信号连接，用于接收并存储检测数据；对比单元与数据接收单元连接；对比单元内部设置有对应的预设范围阈值，将检测数据与预设范围阈值一一对比，获得分析结果；结果发送单元与存储显示模块信号连接，用于将分析结果和检测数据对应插入存储单元内；

分析模块还包括：计算单元、绘图单元和预测单元；计算单元对接收到的各部件的幅度数据和转速数据进行计算，并将幅度数据和转速数据通过时刻进行分类，将对应时刻值的对应部件的幅度数据和转速数据整合为一个集合；对接收到的各部件的负荷状态数据与时刻值整合为一个集合；对接收到的各部件的电压数据和电流数据与时刻值整合为一个集合；绘图单元与计算单元连接，针对不同的部件分别设定三种三维函数图；将时刻值、幅度数据以及转速数据分别带入三维函数图的横轴、纵轴以及竖轴，在三维函数图中获得各部件的振动幅度趋势和转速趋势；将负荷状态数据与时刻值带入三维函数图的横轴和纵轴，获得各部件的负荷趋势；将电压数据、电流数据以及时刻值分别带入三维函数图的横轴、纵轴以及竖轴，获得各部件的电压趋势和电流趋势；预测单元与绘图单元连接，通过大数据对三维函数图进行分析，预测各部件的振动幅度趋势、转速趋势、负荷趋势、电压趋势以及电流趋势，并将预测到的坐标对应插入三维函数图中；

存储单元还包括显示器，其与绘图单元、预测单元、建模单元以及结果发送单元连接，用于显示三维模型、检测数据、分析结果以及三维函数图；

其中，对比单元的对比过程包括：设检测到的幅度数据为A，预设幅度范围阈值矩阵A0(A1、A2)，其中A1为第一幅度范围，A2为第二幅度范围，且按幅度值大小排序为A1

当A≤A1时，表明该部件处于正常振动状态；

当A1

当A>A2时，表明该部件处于严重异常振动状态；

设检测到的转速数据为B，预设转速范围阈值矩阵B0(B1、B2)，其中B1为第一转速范围，B2为第二转速范围，且按转速值大小排序为B1

当B≤B1时，表明该部件处于过低旋转状态；

当B1

当B>B2时，表明该部件处于过快旋转状态；

设检测到的温度数据为C，预设温度范围阈值矩阵C0(C1、C2)，其中C1为第一温度范围，C2为第二温度范围，且按温度值大小排序为C1

当C≤C1时，表明该部件处于正常温度状态；

当C1

当C>C2时，表明该部件处于严重高温状态；

设检测到的电压数据为D，预设电压范围阈值矩阵D0(D1、D2)，其中D1为第一电压范围，D2为第二电压范围，且按电压值大小排序为D1

当D≤D1时，表明该部件处于电压异常状态；

当D1

当D>D2时，表明该部件处于电压异常状态；

设检测到的电流数据为F，预设电流范围阈值矩阵F0(F1、F2)，其中F1为第一电流范围，F2为第二电流范围，且按电流值大小排序为F1

当F≤F1时，表明该部件处于电流异常状态；

当F1

当F>F2时，表明该部件处于电流异常状态；

设检测到的负荷数据为G，预设负荷范围阈值矩阵G0(G1、G2)，其中G1为第一负荷范围，G2为第二负荷范围，且按负荷状态数据大小排序为G1

当G≤G1时，表明该部件处于负荷异常状态；

当G1

当G>G2时，表明该部件处于负荷异常状态；

预测趋势采用的大数据方式或人工智能方式为现有技术。

上述实施例的有益效果是：通过设定预设阈值范围，经过对比能够提高分析结果的准确性；通过将转速、振动和时刻构建三维函数图，通过将电压、电流和饰扣构建三维函数图，通过将负荷和时刻构建函数图，使得观测更加直观，且通过坐标的方式更容易通过大数据或人工智能的方式推算斜率，进而方便预测各部件状态的趋势。

需要说明的是，上述实施例提供的系统，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，在实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块来完成，即将本发明实施例中的模块或者步骤再分解或者组合，例如，上述实施例的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。对于本发明实施例中涉及的模块、步骤的名称，仅仅是为了区分各个模块或者步骤，不视为对本发明的不当限定。

术语“包括”或者任何其它类似用语旨在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备/装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者还包括这些过程、方法、物品或者设备/装置所固有的要素。

至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征做出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。