一种风力发电机传动链预警方法及系统

技术领域

本发明涉及风力发电技术领域，具体是一种风力发电机传动链预警方法及系统。

背景技术

目前市场上的风力发电机组，通常由风轮、主轴、齿轮箱、发电机构成传动链。尽管风力发电机组在原理上较为简单，但由于风力发电机组设备通常工作在恶劣环境中，设备故障率偏高。而目前对传动链的故障通常只有过温保护、振动监测和人工巡检方式进行监测，其中过温保护和人工巡检通常只对故障显著发生的情况有效，而振动监测则需要额外的设备成本。传动链部件与其它风力发电机组部件相比，其具有一些独有特征，一是许多故障早期症状不明显，容易发展成为难以通过简单维护处理的复杂故障；二为传动链复杂故障时通常需要使用大型移动吊车，维护成本很高，造成巨大经济损失。

发明内容

为克服现有技术的不足，本发明提供了一种风力发电机传动链预警方法及系统，解决现有技术存在的难以提前预警故障、人力成本高等问题。

本发明解决上述问题所采用的技术方案是：

一种风力发电机传动链预警方法，包括以下步骤：

a、温度读取：读取风力发电机组温度数据；

b、归一化处理：对读取的温度数据进行归一化处理；

c、相关性运算：对温度数据序列进行相关性运算；

d、预警：将温度数据序列相关性运算结果与故障限值对比进行预警。

作为一种优选的技术方案，步骤b中，对运行数据采用极值正规化方法进行归一化处理。

作为一种优选的技术方案，步骤b中，进行归一化处理的公式为：

其中，i为数据序列中元素的编号，

作为一种优选的技术方案，步骤c中，相关性运算的方法为皮尔逊相关系数方法。

作为一种优选的技术方案，步骤c中，相关性运算的公式为：

其中，R为相关性运算结果，n为数据序列中元素的总数，

作为一种优选的技术方案，步骤a中，有效温度数据的依据为风力发电机组正常运行情况下的数据。

作为一种优选的技术方案，步骤a中，用于进行故障判定的温度测点包括以下的一种或多种：主轴轴承温度、齿轮箱轴伸端温度、齿轮箱非轴伸端温度、发电机驱动端轴承温度、发电机非驱动端轴承温度、环境温度。

作为一种优选的技术方案，步骤d中，故障限值通过风力发电机组设计和运行统计数据决定。

作为一种优选的技术方案，步骤d中，相关性R低于故障限值时发出报警信号。

一种风力发电机传动链预警系统，用于实现所述的一种风力发电机传动链预警方法，包括依次连接的以下模块：

温度读取模块：用以，读取风力发电机组温度数据；

归一化处理模块：用以，对读取的温度数据进行归一化处理；

相关性运算模块：用以，对温度数据序列进行相关性运算；

预警模块：用以，将温度数据序列相关性运算结果与故障限值对比进行预警。

本发明相比于现有技术，具有以下有益效果：

本发明可以在不增加设备硬件成本的前提下，通过既有运行数据实现稳定可靠的设备故障预警，有效降低了人力成本，并且可以避免故障扩大导致的维护成本激增。

附图说明

图1为本发明所述的一种风力发电机传动链预警方法的步骤示意图。

具体实施方式

下面结合实施例及附图，对本发明作进一步的详细说明，但本发明的实施方式不限于此。

实施例1

如图1所示，本发明公开了一种风力发电机传动链预警系统，属于故障预警技术领域。本发明的一种风力发电机传动链预警系统，提供了一种基于风力发电机组运行数据记录进行风力发电机传动链故障预警的方法，能有效基于温度数据对传动部件运行状态进行评估。考虑到现有技术的缺陷和风力发电机组的特性，本发明基于多变量状态估计模型，通过残差阈值进行报警来提高系统的稳定性。

本发明的主要目的在于提供一种基于风力发电机组运行数据记录进行风力发电机传动链故障预警的方法，能有效基于温度数据对传动部件运行状态进行评估。

本发明通过以下流程实现故障预警：

(1)读取风力发电机组有效温度数据；

(2)对读取的温度数据进行归一化处理；

(3)对温度数据序列进行相关性运算；

(4)根据温度数据序列相关性运算结果与故障限值对比进行故障预警。

为了实现上述目的，根据本发明具体实施方式的一个方面，提供了一种基于风力发电机组运行数据记录进行风力发电机传动链故障预警的方法，包括以下步骤：

a、读取风力发电机组有效温度数据；

b、对读取的温度数据进行归一化处理；

c、对温度数据序列进行相关性运算；

d、将温度数据序列相关性运算结果与故障限值对比进行预警。

进一步的，步骤a中，用于进行故障判定的温度测点包括主轴轴承温度、齿轮箱轴伸端温度、齿轮箱非轴伸端温度、发电机驱动端轴承温度、发电机非驱动端轴承温度、环境温度。

进一步的，步骤a中，有效温度数据的依据为风力发电机组正常运行情况下的数据，风力发电机组因故停机或功率上升过程数据不属于有效数据。

进一步的，步骤b中，对运行数据采用Min-Max Normalization方式归一化，数据序列归一化公式为

进一步的，步骤c中，对各个不同来源的温度数据进行相关性运算，运算方式为Pearson相关系数，其公式为

进一步的，步骤d中，故障限值通过风力发电机组设计和运行统计数据决定，设备的温度特性取决于功率特性和结构设计，同一个机型可以采用相同的判断依据。

进一步的，当相关性R低于阈值时发出报警信号，再由技术员判断设备运行状态。

在轴承出现摩擦故障或者绕组存在非金属性短路时，故障温度可以反应出故障状态，通过本发明的风力发电机传动链预警系统可以提前预警，避免发展成为难以通过简单维护处理的复杂故障。

实施例2

如图1所示，作为实施例1的进一步优化，在实施例1的基础上，本实施例还包括以下技术特征：

首先，本发明的实施条件为风力发电机主控制器或风力发电远程监控系统具备数据记录功能。

本发明采集数据为上述系统中记录的设备运行数据，数据间隔最大不应大于10分钟，为保证数据的可靠性，每一份采集数据的时间不应低于8小时。

读取设备的运行数据，并按照公式

归一化的数据进行两两比较，如发电机驱动端轴承与非驱动端轴承温度一般存在很高的相关性系数，其中当R低于设定值时则发出故障警告。

完成上述流程后跳转至获取运行数据步骤，一般每间隔最多2小时进行一次故障判定。

如上所述，可较好地实现本发明。

本说明书中所有实施例公开的所有特征，或隐含公开的所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以以任何方式组合和/或扩展、替换。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，依据本发明的技术实质，在本发明的精神和原则之内，对以上实施例所作的任何简单的修改、等同替换与改进等，均仍属于本发明技术方案的保护范围之内。