风电机组的振动风险检测方法及装置

技术领域

本公开涉及风力发电领域，更具体地，涉及一种风电机组的振动风险检测方法及装置。

背景技术

在风电机组的运行过程中，常常受到振动问题的困扰，振动故障会影响机组的发电性能、安全性以及可靠性，并且振动故障还可能会导致诸如螺栓松动等的次生问题。因此，评估风电机组的振动风险一直是风电技术改进中所关注的重要问题之一。

在现有的风电机组的振动风险评估中，对于地形风险的把控，主要是依赖于工程师的个人经验以及参考流体仿真软件的仿真结果。

然而，在现有的方案中，一方面，如果工程师的认知或经验不足，则可能会导致风电机组存在潜在的风险；另一方面，流体仿真软件在特殊地形下可能出现失真或者偏差较大的现象，其仿真结果的可参考性不高，导致振动风险评估的结果不准确。

发明内容

鉴于现有的方案中依赖于个人经验且流体仿真存在失真或偏差导致振动风险评估的结果不准确的问题，本公开提供一种风电机组的振动风险检测方法及装置。

本公开的第一方面提供一种风电机组的振动风险检测方法，所述振动风险检测方法包括：获取风电机组所在的检测区域的地形数据和测风数据；根据所述地形数据和所述测风数据，确定地形特征指标和风参特征指标，其中，所述地形特征指标表征所述检测区域内的地形特征，所述风参特征指标表征所述检测区域内的风的特征；响应于所述地形特征指标和所述风参特征指标中的至少一个满足预设条件，确定所述风电机组在所述检测区域存在振动风险。

可选地，所述地形特征指标基于所述检测区域内的参考位置来确定，所述参考位置包括风电机组的机位点、基准位置以及位于所述机位点与所述基准位置之间的障碍物位置。

可选地，所述地形特征指标包括：所述机位点的高程与所述障碍物位置的高程的第一高程差；以及所述障碍物位置到所述机位点与所述基准位置之间的连线的第一竖直距离，其中，确定所述风电机组在所述检测区域存在振动风险的步骤包括：响应于所述地形特征指标满足第一预设条件，确定所述风电机组在所述检测区域存在振动风险，其中，所述第一预设条件为所述第一高程差小于第一高程差阈值并且所述第一竖直距离大于第一竖直距离阈值。

可选地，所述检测区域为多个，所述地形特征指标还包括：所述机位点与所述障碍物位置之间的第一水平距离，其中，确定所述风电机组在所述检测区域存在振动风险的步骤还包括：响应于所述地形特征指标满足所述第一预设条件和第二预设条件，确定所述风电机组在所述检测区域存在振动风险，其中，所述第二预设条件为：当前检测区域以及与所述当前检测区域相邻的检测区域中的至少两者的第一水平距离在第一预定范围内，并且所述当前检测区域的第一水平距离在第二预定范围内，所述第一预定范围包含所述第二预定范围。

可选地，所述地形特征指标还包括：所述障碍物位置与所述基准位置之间的坡度，其中，确定所述风电机组在所述检测区域存在振动风险的步骤还包括：响应于所述地形特征指标满足所述第一预设条件、所述第二预设条件和第三预设条件，确定所述风电机组在所述检测区域存在振动风险，其中，所述第三预设条件为所述坡度大于第一坡度阈值。

可选地，所述风参特征指标包括：所述检测区域内的风频，其中，确定所述风电机组在所述检测区域存在振动风险的步骤包括：响应于所述风参特征指标满足第四预设条件，确定所述风电机组在所述检测区域存在振动风险，其中，所述第四预设条件为所述风频大于第一风频阈值且与相邻检测区域的风频之和大于第二风频阈值。

可选地，所述检测区域为多个，所述地形特征指标包括：每个检测区域中的最大高程与平均高程的第一差值、所述障碍物位置与所述基准位置的第二高程差；或者，所述地形特征指标包括：预定参考区域中的最大高程与多个检测区域的平均高程中的最小值之间的第二差值、所述障碍物位置的高程与基准位置的高程的第二高程差，其中，所述预定参考区域包含所述多个检测区域，并且所述预定参考区域的面积大于或等于所述多个检测区域的总面积，其中，确定所述风电机组在所述检测区域存在振动风险的步骤包括：响应于所述地形特征指标满足第五预设条件，确定所述风电机组在所述检测区域存在振动风险，其中，所述第五预设条件为：所述第一差值大于第一差值阈值且所述第二高程差大于第二高程差阈值；或者，所述第二差值小于第二差值阈值且所述第二高程差大于第三高程差阈值，其中，所述第一差值阈值小于所述第二差值阈值，所述第二高程差阈值大于所述第三高程差阈值。

可选地，所述检测区域为多个，其中，确定所述风电机组在所述检测区域存在振动风险的步骤包括：响应于当前检测区域和至少一个相邻检测区域的地形特征指标和风参特征指标均满足预设条件，确定所述风电机组在所述检测区域是否存在振动风险。

可选地，所述参考位置通过以下方式确定：在距所述机位点第一预定距离范围内的坡度小于0的情况下，将在所述检测区域中距所述机位点最近的坡度为0的位置确定为第一位置；在所述第一位置距所述机位点的水平距离小于第一距离阈值的情况下，将在远离所述机位点的方向上距所述第一位置第二预定距离范围内的最高点确定为所述障碍物位置；在所述第一位置距所述障碍物位置的水平距离小于第二距离阈值的情况下，将在远离所述机位点的方向上距所述障碍物位置第三预定距离范围内的坡度小于第二坡度阈值的位置确定为所述基准位置。

可选地，所述振动风险检测方法还包括：在距所述机位点所述第一预定距离范围内的坡度大于或等于0的情况下，将所述机位点确定为所述第一位置。

可选地，所述振动风险检测方法还包括：在所述第一位置距所述机位点的水平距离大于或等于所述第一距离阈值的情况下，将所述第一位置确定为所述障碍物位置和所述基准位置。

可选地，所述振动风险检测方法还包括：在所述第一位置距所述障碍物位置的水平距离大于或等于所述第二距离阈值的情况下，将所述障碍物位置确定为所述基准位置。

可选地，所述参考位置通过以下方式确定：在所述风电机组的地形网格上确定以所述机位点为中心的第一扇区；将所述第一扇区划分为以所述机位点为中心的多个第二扇区，根据预定的外扩距离，以所述地形网格的单个网格在每个第二扇区的径向上的尺寸为步长，确定所述参考位置在所述地形网格上的位置坐标，其中，所述外扩距离为在每个第二扇区的径向上距所述机位点的距离；根据所述位置坐标，确定所述参考位置的实际位置。

本公开的第二方面提供一种风电机组的振动风险检测装置，所述振动风险检测装置包括：获取单元，被配置为获取风电机组所在的检测区域的地形数据和测风数据；确定单元，被配置为根据所述地形数据和所述测风数据，确定地形特征指标和风参特征指标，其中，所述地形特征指标表征所述检测区域内的地形特征，所述风参特征指标表征所述检测区域内的风的特征；检测单元，被配置为响应于所述地形特征指标和所述风参特征指标中的至少一个满足预设条件，确定所述风电机组在所述检测区域存在振动风险。

本公开的第三方面提供一种电子设备，所述电子设备包括：处理器；存储器，所述存储器存储计算机可执行指令，其中，所述计算机可执行指令在被所述处理器运行时，促使所述处理器执行根据本公开所述的风电机组的振动风险检测方法。

本公开的第四方面提供一种计算机可读存储介质，当所述计算机可读存储介质中的指令被处理器运行时，促使所述处理器执行根据本公开所述的风电机组的振动风险检测方法。

根据本公开的风电机组的振动风险检测方法及装置，可以基于待检测振动风险的区域的地形数据和测风数据，确定该区域的地形特征和风特征，并且响应于地形特征和风特征满足预设条件，确定该区域存在振动风险，其能够在不依赖于工程师的个人经验且不依赖于流体仿真结果的情况下，对风电机组的振动风险进行检测，提高检测的准确性，从而降低机组的运行风险。

附图说明

图1是示出根据本公开的示例性实施例的风电机组的振动风险检测方法的示意性流程图。

图2A和图2B是示出根据本公开的示例性实施例的风电机组的振动风险检测方法中检测区域内的参考位置的示意图。

图3是示出根据本公开的示例性实施例的风电机组的振动风险检测方法中确定参考位置的步骤的示意性流程图。

图4是示出根据本公开的示例性实施例的风电机组的振动风险检测方法中基于地形网格确定参考位置的步骤的示意性流程图。

图5是示出根据本公开的示例性实施例的风电机组的振动风险检测方法中基于地形网格细分检测区域的示意图。

图6是示出根据本公开的示例性实施例的风电机组的振动风险检测方法中检测区域内的参考位置的识别结果的示意图。

图7A和图7B是示出根据本公开的示例性实施例的风电机组的振动风险检测方法中对参考位置的地形仿真分析的示意图。

图8是示出根据本公开的示例性实施例的风电机组的振动风险检测方法中对参考位置的流体仿真分析的示意图。

图9A是示出根据本公开的示例性实施例的风电机组的振动风险检测方法中确定地形特征指标的一示例的示意性流程图。

图9B是示出根据本公开的示例性实施例的风电机组的振动风险检测方法中检测振动风险的一示例的示意图。

图10是示出根据本公开的示例性实施例的风电机组的振动风险检测装置的示意性框图。

具体实施方式

提供下面的具体实施方式以帮助读者获得对在此描述的方法、设备和/或系统的全面理解。然而，在理解本申请的公开之后，在此描述的方法、设备和/或系统的各种改变、修改和等同物将是清楚的。例如，在此描述的操作的顺序仅是示例，并且不限于在此阐述的那些顺序，而是除了必须以特定的顺序发生的操作之外，可如在理解本申请的公开之后将是清楚的那样被改变。此外，为了更加清楚和简明，本领域已知的特征的描述可被省略。

在此描述的特征可以以不同的形式来实现，而不应被解释为限于在此描述的示例。相反，已提供在此描述的示例，以仅示出实现在此描述的方法、设备和/或系统的许多可行方式中的一些可行方式，所述许多可行方式在理解本申请的公开之后将是清楚的。

如在此使用的，术语“和/或”包括相关联的所列项中的任何一个以及任何两个或更多个的任何组合。

尽管在此可使用诸如“第一”、“第二”和“第三”的术语来描述各种构件、组件、区域、层或部分，但是这些构件、组件、区域、层或部分不应被这些术语所限制。相反，这些术语仅用于将一个构件、组件、区域、层或部分与另一构件、组件、区域、层或部分进行区分。因此，在不脱离示例的教导的情况下，在此描述的示例中所称的第一构件、第一组件、第一区域、第一层或第一部分也可被称为第二构件、第二组件、第二区域、第二层或第二部分。

在说明书中，当元件(诸如，层、区域或基底)被描述为“在”另一元件上、“连接到”或“结合到”另一元件时，该元件可直接“在”另一元件上、直接“连接到”或“结合到”另一元件，或者可存在介于其间的一个或多个其他元件。相反，当元件被描述为“直接在”另一元件上、“直接连接到”或“直接结合到”另一元件时，可不存在介于其间的其他元件。

在此使用的术语仅用于描述各种示例，并不将用于限制公开。除非上下文另外清楚地指示，否则单数形式也意在包括复数形式。术语“包含”、“包括”和“具有”说明存在叙述的特征、数量、操作、构件、元件和/或它们的组合，但不排除存在或添加一个或多个其他特征、数量、操作、构件、元件和/或它们的组合。

除非另有定义，否则在此使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与由本公开所属领域的普通技术人员在理解本公开之后通常理解的含义相同的含义。除非在此明确地如此定义，否则术语(诸如，在通用词典中定义的术语)应被解释为具有与它们在相关领域的上下文和本公开中的含义一致的含义，并且不应被理想化或过于形式化地解释。

此外，在示例的描述中，当认为公知的相关结构或功能的详细描述将引起对本公开的模糊解释时，将省略这样的详细描述。

在风电机组(也称为“风力发电机组”)的运行过程中，振动故障是常见的机组故障中的一种，振动故障可以是由现场复杂恶劣的环境和/或机组个体的差异所导致的，其使得风电机组的安全性、发电性能、可靠性难以达到最优平衡。

此外，除了振动故障本身外，振动故障还可能会导致次生问题，例如导致螺栓松动等的高风险问题。另外，3P振动还会导致风电机组存在无法满足预期(例如，20年)使用寿命的风险。

尽管振动故障长期占据风电机组的故障前列，然而，其一直没有得到较好的解决。

在现有的振动风险评估中，对于诸如复杂地形(Complex Terrain)的振动风险把控与工程师的经验相关性较大，经验丰富的工程师能对常规的振动风险进行定性的说明，另外，也借助于计算流体动力学(Computational Fluid Dynamics，CFD)的流体仿真软件进行仿真，根据仿真结果评估风险。

在现有的方案中，一方面，工程师由于认知的不足，可能对风频评估不准确，导致风电场机位点排布设计时存在潜在的风险；另一方面，CFD流体仿真软件在特殊地形下会出现失真或者偏差较大的现象，通过仿真计算得到机位点湍流来评估风险的方法也已经不适用。

此外，也存在通过检测区域的风险评分方式和机器学习建模方式给出风险的预测水平的方案，但是预测结果的准确性以及模型的稳定性还有待提高，可能出现误报、漏报的情况，并且其评分和建模方法相对复杂，在应用端应用实现相对困难。

此外，由于振动风险评估的结果与风电机组的微观选址是息息相关的，因此在振动风险评估不够准确时，将影响到风电机组的微观选址。这里，微观选址是指：在可行性研究阶段工作完成后，依据风电场场址范围，在保证风电机组安全性的前提下，利用已经获得的区域风资源数据、气象数据、勘测数据等相关资料，综合考虑机位建设条件，通过技术经济分析方法确定风电机组最终排布方案的过程。

尽管本文中以风电机组的微观选址的应用场景对振动风险检测方案进行了描述，但是其根据本公开的风电机组的振动风险检测方案的应用不限于此，例如，也可以基于振动风险检测结果，通过例如偏航系统，关闭风电机组的部分运行扇区。

由此可见，该振动风险检测方案可以应用于布设风电机组前的选址过程，也可以应用于已经布设的风电机组的运行控制过程。此外，振动风险检测结果可以是在风电机组的运行过程中实时更新的，以便于优化风电机组的运行控制。

下面将参照附图描述根据本公开的示例性实施例提供的风电机组的振动风险检测方法、风电机组的振动风险检测装置、电子设备以及计算机可读存储介质，以解决上述问题中的至少一者。

根据本公开的第一方面，提供一种风电机组的振动风险检测方法。该振动风险检测方法可以由具有计算分析功能的设备执行，该设备可以是终端设备或服务器，其中，上述终端设备可以是诸如平板电脑、笔记本电脑、数字助理、可穿戴设备等；上述服务器可以是独立服务器，也可以是服务器集群，还可以是云计算平台或虚拟化中心。

下面将给出该振动风险检测方法的实施场景的示例。

在一示例中，该振动风险检测方法可以应用于布设风电机组前的选址场景中，该实施场景可以包括终端设备或服务器。

具体来说，可以通过用户接口向终端设备或服务器发送对将要布设的风电机组的选址区域进行振动风险检测的请求，终端设备或服务器可以响应于接收到该请求，获取风电机组所在的检测区域的地形数据和测风数据，这里，检测区域可以是将要布设风电机组的选址区域。进而，终端设备或服务器可以根据地形数据和测风数据，确定地形特征指标和风参特征指标，其中，地形特征指标表征所述检测区域内的地形特征，风参特征指标表征检测区域内的风的特征。如此，终端设备或服务器可以响应于地形特征指标和风参特征指标中的至少一个满足预设条件，确定风电机组在检测区域存在振动风险。

在该实施场景中，在确定检测区域存在振动风险情况下，可以调整布设风电机组的选址区域，并且可对调整后的选址区域再次进行上述振动风险检测。

在另一示例中，该振动风险检测方法还可以应用于已经布设的风电机组的运行控制场景中，该实施场景可以包括终端设备或服务器以及风电机组的控制系统，这里，风电机组的控制系统例如但不限于包括偏航控制系统。

可以通过用户接口向终端设备或服务器发送对已经布设的风电机组的检测区域进行振动风险检测的请求，这里，检测区域例如可以是风电机组的一个或多个运行扇区。

终端设备或服务器可以响应于接收到上述请求，获取检测区域的地形数据和测风数据。进而，终端设备或服务器可以根据地形数据和测风数据，确定地形特征指标和风参特征指标，其中，地形特征指标表征所述检测区域内的地形特征，风参特征指标表征检测区域内的风的特征。如此，终端设备或服务器可以响应于地形特征指标和风参特征指标中的至少一个满足预设条件，确定风电机组在检测区域存在振动风险。

在该实施场景中，终端设备或服务器可以将存在振动风险的检测结果发送到风电机组的偏航控制系统，从而偏航控制系统可以控制风电机组关闭在存在振动风险的检测区域(例如，运行扇区)内的运行，以避免风电机组在运行到这样的检测区域时发生振动故障。

下面将参照图1至图8描述根据本公开的示例性实施例的风电机组的振动风险检测方法。

如图1所示，根据本公开的示例性实施例的风电机组的振动风险检测方法可以包括以下步骤：

在步骤S10，可以获取风电机组所在的检测区域的地形数据和测风数据。

这里，检测区域可以指的是待进行振动风险检测的区域。

作为示例，本文中所述的检测区域可以是风电机组的扇区，其中，扇区可以指的是：以风电机组的位置为圆心，划分风电机组所在的地形得到的区域。例如，可以以风电机组的位置为圆心，在周向上划分出多个扇区，每个扇区可以为一个检测区域，可针对每个扇区执行本公开所述的振动风险检测方法，从而得到风电机组在每个扇区中的振动风险。然而，检测区域不限于上述示例，其也可以是风电机组所在的任意形状的区域。

在该步骤中，地形数据可以是任意形式的数据，例如可以是STRM30-tif格式数据，只要其能够反映出检测区域的地形即可。

此外，地形数据可以是从现有的地形数据库中获取的，优选地，其可以为实时采集的数据。对于同一检测区域，采集时间不同，得到的地形数据也可能不同，因此可以在需要检测风电机组的振动风险时，采集检测区域的地形数据。然而，地形数据的获取方式不限于上述示例，也可以基于正射影像图获取，或者也可以通过现场实测来获取，例如通过诸如激光三维扫描的方式对地形进行实测得到地形数据。

测风数据可以是针对检测区域采集的风资源相关的数据，其例如可以包括风频、风速、风向、风切变等，但是其不限于此，测风数据可以体现检测区域的风资源特点的至少一方面，因此其也可以是其他直接测得或间接计算得到的风参。

作为示例，测风数据可以通过风电场内的测风塔测量。测风塔是一种用于测量风参数据的塔架结构，即，一种用于对近地面气流运动情况进行观测、记录的塔形构筑物。一个风电场内可以设置一座测风塔，在此前提下对于同一风电场内的不同风电机组，其对应的风参数据可以相同。优选地，可以选择风电场中海拔最高的测风塔的测风数据。

在步骤S20，可以根据地形数据和测风数据，确定地形特征指标和风参特征指标。

在该步骤中，地形特征指标表征检测区域内的地形特征，风参特征指标表征检测区域内的风的特征。这里，地形特征指标可以是基于地形数据确定的指标，风参特征指标可以是基于测风数据确定的指标，风参特征指标例如可以包括检测区域内的风频，然而其不限于此，也可以包括检测区域内的风速、风向、风切变等。

检测区域的地形复杂性通常可能导致湍流结构与风电机组的设计条件相比发生扭曲，从而产生偏差，因此，考虑地形特征进行振动风险检测，可以提高检测结果的准确性。

地形复杂性可以通过地形的坡度和地形在平面上的变化来表征。由于不同区域的地形通常是不同的，并且地形的变化一般是无规律性的，因此，在对检测区域的地形进行分析时，可以选取能够代表检测区域的地形特征的地形特征指标，在选取地形特征指标时，可以考虑地形中具有代表性的、对振动风险产生影响的一些关键位置(下文中也称为“参考位置”)，基于这些关键位置以及关键位置之间的位置关系来确定地形特征指标。特别是对于复杂地形来说，选取合适的地形特征指标，有利于更准确地检测复杂地形所带来的振动风险。本文中所称的复杂地形是指：风电场地形坡度不小于17°的地带或有可能引起气流畸变的障碍物地带。

具体来说，地形特征指标可以基于检测区域内的参考位置来确定。作为示例，参考位置可以包括风电机组的机位点、基准位置以及位于机位点与基准位置之间的障碍物位置。

基准位置可以用于确定风电机组所在的机位点与平坦区域的拟合平面，具体来说，可以基于机位点与基准位置之间的连线确定机位点相对于平坦区域的坡度，或者说，基准位置可以为斜坡区域与平坦地区之间的拐点位置。

障碍物位置可以是机位点与基准位置之间的位置(包括机位点)，其可以表示机位点与平坦区域之间的突起位置，例如，可以是海拔最高的位置。

基于机位点、障碍物位置和基准位置，可以从整体上表征检测区域内在机位点周围的地形特点，采用这三个参考位置确定地形特征指标可以在确保计算的简化性的同时体现出检测区域的地形复杂性，在振动风险检测中引入与地形相关的影响因子。

下面将参考图2A至图5详细描述确定参考位置的过程。

图2A和图2B是示出根据本公开的示例性实施例的风电机组的振动风险检测方法中检测区域内的参考位置的一示例的示意图。图3是示出根据本公开的示例性实施例的风电机组的振动风险检测方法中确定参考位置的示意性流程图。

如图3所示，在步骤S301，可以判断距机位点第一预定距离范围内的坡度是否小于0。

在距机位点第一预定距离范围内的坡度小于0的情况下，在步骤S302，可以将在检测区域中距机位点最近的坡度为0的位置确定为第一位置；在距机位点第一预定距离范围内的坡度大于或等于0的情况下，在步骤S303，可以将机位点确定为第一位置。

这里，第一预定距离范围可以根据实际需要来设定，例如，其可以为距离机位点100m至800m的范围。该第一预设距离范围设置为用于寻找机位点周围的地形的凹入位置(即，在步骤S302中所述的第一位置)，该凹入位置为坡度的拐点，因此该位置处的坡度为0。

此外，根据地形的不同，在机位点周围可能不存在凹入位置，机位点附近可能相对平坦，例如，机位点与障碍物位置之间相对平坦。在此情况下，可以认为机位点与第一位置重合，以用于基于第一位置确定障碍物位置和基准位置。

作为示例，在图2A和图2B中，A点可以为机位点，B点可以为第一位置，其可以为距离A点800m之间第一个斜率为零的点。然而，图2A和图2B仅是一种示例，如上面所述，A点附近也可以不存在凹入位置，即，可以认为A点和B点重合。

在步骤S304，可以判断第一位置距机位点的水平距离是否小于第一距离阈值。

在第一位置距机位点的水平距离小于第一距离阈值的情况下，在步骤S305，可以将在远离机位点的方向上距第一位置第二预定距离范围内的最高点确定为障碍物位置；在第一位置距机位点的水平距离大于或等于第一距离阈值的情况下，在步骤S306，可以将第一位置确定为障碍物位置和基准位置。

这里，可以通过衡量第一位置(图2A和图2B中的点B)与机位点(图2A和图2B中的点A)之间的水平距离来判断在是否需要寻找障碍物位置和基准位置，具体来说，在第一位置在水平方向上距离机位点较远时，可以认为在距机位点第一距离阈值内的区域内，不存在障碍物，因此可以将第一位置、障碍物位置和基准位置作为同一位置；而在第一位置在水平方向上距离机位点较近时，则需要以第一位置为起点进一步向远离机位点的方向寻找是否存在可能会带来振动风险的障碍物，例如在第二预定范围内来寻找。

第一距离阈值可以根据实际需要来设定，例如可以为750m。作为示例，第一距离阈值可以这样来确定：在超过该第一距离阈值时，在以第一位置为起点远离机位点的方向上存在的障碍物对机位点的振动风险影响较小或者可以忽略。

此外，第二预定距离范围可以根据实际需要来设定，例如，其可以为距离第一位置100m至1000m的范围。

作为示例，在图2A和图2B中，C点可以为障碍物位置，其例如可以是B点外100m与1000m之间的最高点；H1可以为第一位置B与机位点A之间的水平距离。

在步骤S307，可以判断第一位置距障碍物位置的水平距离是否小于第二距离阈值。

在第一位置距障碍物位置的水平距离小于第二距离阈值的情况下，在步骤S308，可以将在远离机位点的方向上距障碍物位置第三预定距离范围内的坡度小于第二坡度阈值的位置确定为基准位置；在第一位置距障碍物位置的水平距离大于或等于第二距离阈值的情况下，在步骤S309，可以将障碍物位置确定为基准位置。

这里，可以通过衡量第一位置(图2A和图2B中的点B)距障碍物位置(图2A和图2B中的点C)的水平距离来判断在是否需要寻找基准位置，具体来说，在障碍物位置在水平方向上距离第一位置较远时，可以将障碍物位置作为基准位置，并且可以基于障碍物位置与机位点的连线，确定机位点相对于平坦区域的坡度；而在障碍物位置在水平方向上距离第一位置较近时，则需要以障碍物位置为起点向远离机位点的方向寻找基准位置，例如在第三预定范围内来寻找。

第二距离阈值可以根据实际需要来设定，例如可以为950m。作为示例，第二距离阈值可以这样来确定：在超过该第二距离阈值时，可以基于障碍物位置与机位点的连线，确定机位点相对于平坦区域的坡度。

第三预定距离范围可以根据实际需要来设定，例如，其可以为距离障碍物位置300m至1000m的范围。第二坡度阈值例如可以为0.1，即，基准位置与障碍物位置之间的平均坡度小于0.1。

作为示例，在图2A和图2B中，D点可以为基准位置，H2-H1可以为第一位置B与障碍物位置C之间的水平距离。

根据本公开的示例性实施例，除了上述机位点、障碍物位置和基准位置外，参考位置还可以包括边界位置。

边界位置可以用于界定检测区域的边界，如图2A和图2B所示，E点可以为边界位置，在图2A中可以看出，E点在形成为扇区的检测区域的外周上，当超过该边界位置时，可以认为地形与机位点的振动风险关联性相对较小，可以忽略不计。例如，E点可以是C点外1000m的点。

作为示例，边界位置可以是在远离机位点的方向上距障碍物位置第四预定距离的位置，该第四预定距离例如可以为1000m，然而其不限于此，可以根据实际需要来确定。

此外，在上述步骤S308中，若在远离机位点的方向上距障碍物位置第三预定距离范围内不存在坡度小于第二坡度阈值的位置，则可以将边界位置作为基准位置。例如，如图2B所示，基准位置D点可以是C点到E点之间，以210m步长选取的两点之间的高程差小于21m的点，即平均坡度小于0.1的点。

然而，本公开不限于此，若在远离机位点的方向上距障碍物位置第三预定距离范围内不存在坡度小于第二坡度阈值的位置，也可以指定在远离机位点的方向上在障碍物位置之外的任意位置为基准位置。

上面结合图2A、图2B和图3描述了确定参考位置的基本原理，在实际应用中，可以基于风电机组的地形网格来确定各个参考位置。

以检测区域为如上所述的扇区的情况下，如图4所示，参考位置可以通过以下方式确定：

在步骤S401，可以在风电机组的地形网格上确定以机位点为中心的第一扇区。

这里，第一扇区可以为一个检测区域。第一扇区可以是：在风电机组的地形网格上，以机位点为圆心绘制的圆的一部分圆弧与机位点形成的扇形区域。例如，第一扇区可以为图4中的θ1角所对应的扇区。

本公开的示例性实施例对第一扇区的划分方式不进行具体限定，例如，以上述图2A所示，可以以风电机组的正北方向左右各11.25度形成的区域为一个扇区，也即号扇区，然后顺时针向下，每22.5度为一个扇区(即，θ1为22.5度)，即沿顺时针方向，0号扇区的下一个扇区为1号扇区(11.25度-33.75度)，如此可以将风电机组所在的地形划分为16个扇区(15号扇区)，其中，A点为扇区对应的圆心，也即风电机组的机位点。

在步骤S402，可以将第一扇区划分为以机位点为中心的多个第二扇区。

为了能够提高检测的准确性，可以对第一扇区进行细分加密处理。具体来说，在该步骤中，如图5所示，可以将第一扇区划分为多个第二扇区，第二扇区可以为图5中的θ2角所对应的扇区。

这里，多个第二扇区的大小可以相同，例如圆心角相同，其可以通过对第一扇区平均划分多个扇区而得到。作为示例，可以在地形网格上，获取第一扇区内的网格中心线(即，第一扇区的径向平分线)上的网格，以逐次二分的方式，对第一扇区进行划分，从而得到多个第二扇区。

然而，多个第二扇区的大小也可以不同，其可根据需要对第一扇区进行划分，例如，在由第一扇区的径向平分线到第一扇区的边界的方向上，第二扇区的圆心角可以减小。

在步骤S403，可以根据预定的外扩距离，以地形网格的单个网格在每个第二扇区的径向上的尺寸为步长，确定参考位置在地形网格上的位置坐标。

这里，外扩距离为在每个第二扇区的径向上距机位点的距离，其可以根据实际需要来设定，例如可以为距离机位点2000m。

此外，在多个第二扇区的大小可以相同的情况下，在地形网格上，第二扇区的角度可以根据对arctan(2×网格分辨率/外扩距离)向下取整数计算得到。

具体来说，在地形网格上，外扩网格个数＝1+外扩距离/网格分辨率，以在外扩网格个数的范围内，按照如图3所示的原理检索参考位置在地形网格上的位置坐标。

在步骤S404，可以根据位置坐标，确定参考位置的实际位置。

在该步骤中，可以将参考位置在地形网格上的位置坐标表示转换为实际位置。具体来说，可以将参考位置在地形网格上的行列转换为地理上的经度和纬度。

图6是示出在实际的地形图上参考位置的识别结果的示意图，其中，实线框内的标记点为识别到的参考位置。

基于上面的方法确定和识别到的参考位置，可以确定地形特征指标。根据本公开的示例性实施例，在确定地形特征指标过程中，基于地形仿真分析和流体仿真分析对指标进行了分析，以确定出对振动风险影响相对明显的指标用于风险检测。

具体来说为了方便后续指标的应用，可以先通过参数化地形构造的方式，构建不同场景下的地形图，再通过精细化仿真技术，对构造的地形进行流体仿真，获得关键点的流程信息，并确定不同指标的敏感水平。

在确定了机位点A、第一位置B、障碍物位置C和基准位置D的情况下，可以通过地形仿真得到不同表示方式的地形图(如图7A和图7B所示)。基于该地形图，可以进一步通过流体仿真，得到流体的运动情况(如图7A和图8所示)。

从图7A和图8可以看出，地形坡度越陡峭、陡崖的落差越大、机位点与障碍物的高程差越大，则气流分离现象越明显，风险越大。因此，本公开通过分析得到，地形特征指标可以从参照位置之间的坡度、高程、水平距离几个方面来确定。

作为第一示例，地形特征指标可以包括障碍物特征指标，障碍物特征指标可以为与障碍物位置的高程相关的指标。

例如，该障碍物特征指标可以包括：机位点的高程与障碍物位置的高程的第一高程差；以及，障碍物位置到机位点与基准位置之间的连线的第一竖直距离。

具体来说，以图2B所示的地形为例，第一高程差可以为A点的高程与C点的高程之间的差值，第一竖直距离可以为C点到C’点的距离，其中，C’点为从C点的铅垂线与AD连线的交点。

作为第二示例，地形特征指标还可以包括间距特征指标，间距特征指标可以为与障碍物位置距机位点的距离相关的指标。

例如，该间距特征指标可以包括机位点与障碍物位置之间的第一水平距离。

具体来说，以图2B所示的地形为例，第一水平距离可以为A点与C点之间在水平方向上的距离，即图中所示的H2。

作为第三示例，地形特征指标还可以包括坡度特征指标，坡度特征指标可以为与障碍物位置的陡崖相关的指标。

例如，该坡度特征指标可以包括障碍物位置与基准位置之间的坡度。

具体来说，以图2B所示的地形为例，该坡度可以是CD连线的坡度。

作为第四示例，地形特征指标还可以包括高差特征指标。

在一种情况下，该高差特征指标可以为：每个检测区域中的最大高程与平均高程的第一差值、障碍物位置与基准位置的第二高程差。

具体来说，以图2B所示的地形为例，检测区域中的最大高程例如可以为C点，平均高程可以通过在检测区域中选取多个高程测量位置的高程求平均得到，这里，对高程测量位置的选取没有特别限制，只要其平均值能够用于表征整个检测区域的平均高程即可。以图2B所示的地形为例，第二高程差可以是C点高程与D点高程之差。

替代地，在另一种情况下，在对某个检测区域进行风险检测时，可以考虑在该检测区域附近区域的地形。具体来说，检测区域可以为多个，例如，如图2A所示的多个扇区。

在此情况下，上述高差特征指标也可以为：预定参考区域中的最大高程与多个检测区域的平均高程中的最小值之间的第二差值、障碍物位置的高程与基准位置的高程的第二高程差。

这里，预定参考区域包含多个检测区域，并且预定参考区域的面积大于或等于多个检测区域的总面积。

以图2A所示的地形为例，预定参考区域可以是以机位点为圆心以预定距离(例如，2km)为半径所形成的圆形区域，其可以包括多个扇形区域，每个扇形区域可以对应于一个检测区域。当对多个扇形区域中的一个扇形区域进行振动风险识别时，可以考虑该扇形区域相邻的两个扇形区域内的地形数据或测风数据。

此外，以图2B所示的地形为例，第二高程差可以是C点高程与D点高程之差。

上面给出了地形特征指标的一些示例，其中涉及高程、坡度、水平距离等，下面给出确定这些指标的示例性方法。

作为示例，可以基于地形网格，确定用于确定地形特征指标的目标位置的行列值，然后根据行列值确定目标位置的经纬度，再根据经纬度计算具体的地形特征指标。

具体来说，通过对地形数据高程的识别，比较相邻点之间的高程值大小，判断区域内高程的最大值为此区域内的最高点，最小高程值的点位区域内的最低点。

此外，可以通过计算两个目标位置之间的高程差和距离来得出两个目标位置之间的坡度和斜率。

下面描述根据地形特征指标和风参特征指标确定风电机组在检测区域是否存在振动风险的过程。

返回图1，在步骤S30，可以响应于地形特征指标和风参特征指标中的至少一个满足预设条件，确定风电机组在检测区域存在振动风险。

在该步骤中，可以分别为地形特征指标和风参特征指标设置预设条件，以确定检测区域的振动风险。

作为第一示例，如上所述，地形特征指标可以包括障碍物特征指标，可以针对障碍物特征指标设置障碍物指标条件。

具体来说，障碍物特征指标可以包括第一高程差和第一竖直距离，障碍物指标条件可以包括第一预设条件，第一预设条件为第一高程差小于第一高程差阈值并且第一竖直距离大于第一竖直距离阈值。

在此示例中，可以响应于地形特征指标满足第一预设条件，确定风电机组在检测区域存在振动风险。

进一步地，根据本公开的示例性实施例，检测区域可以为多个，可以响应于当前检测区域和至少一个相邻检测区域的地形特征指标和风参特征指标均满足预设条件，确定风电机组在检测区域是否存在振动风险。

在此示例中，障碍物指标条件还可以包括第一区域条件，第一区域条件可以为：当前检测区域或相邻检测区域的第一高程差小于0。

具体来说，为了提高检测的准确性，可以基于上述第一预设条件和第一区域条件的组合来进行风险检测。

以图2A和图2B为例，在机位点A高程与障碍物位置C高程的差值小于零、当前检测区域或相邻检测区域的第一高程差小于零且CC’距离大于第一竖直距离阈值(例如，20m)，则可确定风电机组在检测区域存在振动风险。

作为第二示例，如上所述，地形特征指标可以包括间距特征指标，可以针对间距特征指标设置间距指标条件。

具体来说，间距特征指标可以包括第一水平距离，间距指标条件可以包括第二预设条件，第二预设条件为：当前检测区域以及与当前检测区域相邻的检测区域中的至少两者的第一水平距离在第一预定范围内，并且当前检测区域的第一水平距离在第二预定范围内，第一预定范围包含第二预定范围。

在此示例中，检测区域可以为多个，可以响应于地形特征指标满足第二预设条件，确定风电机组在检测区域存在振动风险。

例如，以图2A和图2B为例，在当前检测区域或相邻检测区域中的至少两个扇区中的AC间的水平距离在第一预定范围(例如，在80m至900m之间)、且当前检测区域的AC间距离在第二预定范围(例如，在100-800m之间)的情况下，可以确定风电机组在检测区域存在振动风险。

此外，优选地，为了提高检测的准确性，可以响应于地形特征指标满足上述第一预设条件、第一区域条件和第二预设条件，确定风电机组在检测区域存在振动风险。

作为第三示例，如上所述，地形特征指标可以包括坡度特征指标，可以针对坡度特征指标设置坡度指标条件。

具体来说，坡度特征指标可以包括障碍物位置与基准位置之间的坡度，坡度指标条件可以包括第三预设条件，第三预设条件为坡度大于第一坡度阈值。

在此示例中，可以响应于地形特征指标满足第三预设条件，确定风电机组在检测区域存在振动风险。

例如，以图2A和图2B为例，在CD坡度大于第一坡度阈值(例如，0.17)的情况下，可以针对坡度特征指标设置坡度指标条件。

此外，优选地，为了提高检测的准确性，可以响应于地形特征指标满足第一预设条件、第一区域条件、第二预设条件和第三预设条件，确定风电机组在检测区域存在振动风险。

作为第四示例，如上所述，地形特征指标还可以包括高差特征指标，可以针对高差特征指标设置高差指标条件。

具体来说，高差特征指标可以包括第一差值和第二高程差，或者，高差特征指标可以包括第二差值和第二高程差。

高差指标条件可以包括第五预设条件，第五预设条件可以为：第一差值大于第一差值阈值且第二高程差大于第二高程差阈值；或者，第二差值小于第二差值阈值且第二高程差大于第三高程差阈值。

具体来说，这里提供两种高差特征指标，与只关注当前检测区域内的高程特征指标相比，在考虑整个预定参考区域与当前检测区域之间的高程特征指标时，可以放宽对高程差的限制，例如，第一差值阈值小于第二差值阈值，第二高程差阈值大于第三高程差阈值。如此，可以根据实际应用需求，选择适合的指标及相应的指标条件。

在此示例中，可以响应于地形特征指标满足第五预设条件，确定风电机组在检测区域存在振动风险。

例如，以图2A和图2B为例，在当前检测区域的最大高程与平均高程之间的差值大于第一差值阈值(例如，100m)、且C点高程与D点高程之间的差值大于第一高程差阈值(例如，150m)的情况下，可以确定风电机组在检测区域存在振动风险。

或者，在预设参考范围(例如，距机位点2km的范围)内的最大高程与所有检测区域中的平均高程的最小值之间的差值小于第二差值阈值(例如，200m)、且当前检测区域的C点高程与D点高程之间的差值大于第二高程差阈值(例如，100m)的情况下，可以确定风电机组在检测区域存在振动风险。

上面描述了基于地形特征指标判断检测区域内的振动风险的方法，在此基础上，或者替代地，还可以基于风参特征指标来判断检测区域内的振动风险。

具体来说，在风参特征指标包括检测区域内的风频的情况下，响应于风参特征指标满足第四预设条件，确定风电机组在检测区域存在振动风险。

这里，第四预设条件可以为风频大于第一风频阈值且与相邻检测区域的风频之和大于第二风频阈值。

例如，以图2A和图2B为例，在当前检测区域的风频大于第一风频阈值(例如，5％)、且与相邻两个检测区域的风频之和分别大于第二风频阈值(例如，10％)，可以确定风电机组在检测区域存在振动风险。

需要说明的是，在上述地形特征指标和风参特征指标中，其对检测结果的准确性的影响的权重由大到小依次为：障碍物特征指标、间距特征指标、坡度特征指标、风参特征指标、高差特征指标。可以根据对检测结果的准确性的实际要求，选择上述指标中的一个或多个以及上面描述的相应指标条件来执行检测。

还需要说明的是，可以采用上述指标中的任意一个或任意多个的组合来执行检测。

图9A是示出根据本公开的示例性实施例的风电机组的振动风险检测方法中确定地形特征指标的一示例的示意图。

如图9A所示，以图2A和图2B所示的地形为例，在步骤S901，可以判断作为机位点的A点外100m范围内坡度是否小于0的。在上述坡度小于0的情况下，在步骤S902，可以查找A点外在[100m,800m]之间的第一个坡度为0的位置，作为B点；在上述坡度大于或等于0的情况下，在步骤S903，可以认为A点与B点重合，将A点的位置坐标赋值给B点。

在步骤S904，可以判断AB水平距离是否小于750m。在AB水平距离小于750m的情况下，在步骤S905，可以查找B点外[100m,1000m]之间的最高点位置，作为C点；在AB水平距离大于或等于750m的情况下，在步骤S906，可以认为C点、D点、E点、B点重合，将B点的位置坐标赋值给C点、D点、E点，然后输出A点、B点、C点D点、E点的坐标和高程。

在步骤S907，可以判断BD水平距离是否小于950m。在BD水平距离小于950m的情况下，在步骤S908，可以判断是否查找到C点外[300m,1000m]之间的D点，其中，D点为这样的点：210m步长两点高程差小于21m；在BD水平距离大于或等于950m的情况下，在步骤S909，可以认为D点、E点和C点重合，将B点的位置坐标赋值给D点、E点和C点。

在步骤S908中查找到D点的情况下，在步骤S910，可以直接输出A点、B点、C点D点、E点的坐标和高程；在步骤S908中未查找到D点的情况下，在步骤S911，可以认为D点与E点重合，然后输出A点、B点、C点D点、E点的坐标和高程。

在步骤S912，可以基于A点、B点、C点D点、E点的坐标和高程，计算地形特征指标，以用于后续根据指标条件判断是否存在振动风险。

图9B是示出根据本公开的示例性实施例的风电机组的振动风险检测方法中检测振动风险的一示例的示意图。

如图9B所示，可以基于获取到的地形数据、测风数据以及与抵挡的机位点坐标，确定地形特征指标和风参特征指标。然后可以利用地形特征指标和风参特征指标分别基于相应的指标条件进行判断，即，上文中所述的障碍物指标条件、间距指标条件、风参指标条件、坡度指标条件和高差指标条件。

在经过每个指标条件的判断后，可以输出相应的判断结果Flag，例如包括障碍物Flag、间距Flag、风参Flag、坡度Flag和高差Flag。

当这些结果Flag中的一个或多个表示存在风险(例如，Flag＝1)时，可以认为风电机组在检测区域存在振动风险。

基于上述风电机组的振动风险检测方法，对给定的风险测试集进行了测试验证，其验证结果如下表1和表2所示。

表1是对第一测试集进行风险检测的结果，在第一测试集中，将全部风电场均预先设置为风险风电场，以验证根据本公开的示例性实施例的振动风险检测方法是否能够将其全部检测到。

表1

表2是对第二测试集进行风险检测的结果，在第二测试集中，将部分风电场预先设置为风险风电场，以验证根据本公开的示例性实施例的振动风险检测方法是否能够从全部风电场中准确检测到存在振动风险的风电场。

表2

从表1和表2所示，对于不同测试集而言，振动风险检测的准确率均高于95％，误报率均低于3％。由此可见，根据本公开的示例性实施例的风电机组的振动风险检测方法的检测性能较好，通过提前识别风险点及风险区域，同时结合相应的控制策略，能够降低至少80％机组振动风险。

如上所述，根据本公开的示例性实施例的风电机组的振动风险检测方法，通过设置地形特征指标来量化地形风险水平，降低对工程师经验的依靠。

此外，该方法适用于复杂地形的风电场由于障碍物阻挡引起的机组高振动风险识别，其可以应用于前期微观选址的风险识别的应用场景，也可以应用于在役机组的风险排查的应用场景，其通用性较高。

根据本公开的第二方面，提供一种风电机组的振动风险检测装置，图10是示出根据本公开的示例性实施例的风电机组的振动风险检测装置的示意性框图。如图10所示，风电机组的振动风险检测装置包括获取单元100、确定单元200和检测单元300。

获取单元100可以被配置为获取风电机组所在的检测区域的地形数据和测风数据。

确定单元200可以被配置为根据地形数据和测风数据，确定地形特征指标和风参特征指标，其中，地形特征指标表征检测区域内的地形特征，风参特征指标表征检测区域内的风的特征。

检测单元300可以被配置为响应于地形特征指标和风参特征指标中的至少一个满足预设条件，确定风电机组在检测区域存在振动风险。

作为示例，地形特征指标基于检测区域内的参考位置来确定，参考位置包括风电机组的机位点、基准位置以及位于机位点与基准位置之间的障碍物位置。

作为示例，地形特征指标包括：机位点的高程与障碍物位置的高程的第一高程差；以及障碍物位置到机位点与基准位置之间的连线的第一竖直距离。

在该示例中，检测单元300还可以被配置为：响应于地形特征指标满足第一预设条件，确定风电机组在检测区域存在振动风险，其中，第一预设条件为第一高程差小于第一高程差阈值并且第一竖直距离大于第一竖直距离阈值。

作为示例，检测区域为多个，地形特征指标还包括：机位点与障碍物位置之间的第一水平距离。

在该示例中，检测单元300还可以被配置为：响应于地形特征指标满足第一预设条件和第二预设条件，确定风电机组在检测区域存在振动风险，其中，第二预设条件为：当前检测区域以及与当前检测区域相邻的检测区域中的至少两者的第一水平距离在第一预定范围内，并且当前检测区域的第一水平距离在第二预定范围内，第一预定范围包含第二预定范围。

作为示例，地形特征指标还包括：障碍物位置与基准位置之间的坡度。

在该示例中，检测单元300还可以被配置为：响应于地形特征指标满足第一预设条件、第二预设条件和第三预设条件，确定风电机组在检测区域存在振动风险，其中，第三预设条件为坡度大于第一坡度阈值。

作为示例，风参特征指标包括：检测区域内的风频。

在该示例中，检测单元300还可以被配置为：响应于风参特征指标满足第四预设条件，确定风电机组在检测区域存在振动风险，其中，第四预设条件为风频大于第一风频阈值且与相邻检测区域的风频之和大于第二风频阈值。

作为示例，检测区域为多个，地形特征指标包括：每个检测区域中的最大高程与平均高程的第一差值、障碍物位置与基准位置的第二高程差；或者，地形特征指标包括：预定参考区域中的最大高程与多个检测区域的平均高程中的最小值之间的第二差值、障碍物位置的高程与基准位置的高程的第二高程差，其中，预定参考区域包含多个检测区域，并且预定参考区域的面积大于或等于多个检测区域的总面积。

在该示例中，检测单元300还可以被配置为：响应于地形特征指标满足第五预设条件，确定风电机组在检测区域存在振动风险，其中，第五预设条件为：第一差值大于第一差值阈值且第二高程差大于第二高程差阈值；或者，第二差值小于第二差值阈值且第二高程差大于第三高程差阈值，其中，第一差值阈值小于第二差值阈值，第二高程差阈值大于第三高程差阈值。

作为示例，检测区域为多个，检测单元300还可以被配置为：响应于当前检测区域和至少一个相邻检测区域的地形特征指标和风参特征指标均满足预设条件，确定风电机组在检测区域是否存在振动风险。

作为示例，参考位置通过以下方式确定：在距机位点第一预定距离范围内的坡度小于0的情况下，将在检测区域中距机位点最近的坡度为0的位置确定为第一位置；在第一位置距机位点的水平距离小于第一距离阈值的情况下，将在远离机位点的方向上距第一位置第二预定距离范围内的最高点确定为障碍物位置；在第一位置距障碍物位置的水平距离小于第二距离阈值的情况下，将在远离机位点的方向上距障碍物位置第三预定距离范围内的坡度小于第二坡度阈值的位置确定为基准位置。

作为示例，振动风险检测装置还包括位置确定单元，位置确定单元可以被配置为：在距机位点第一预定距离范围内的坡度大于或等于0的情况下，将机位点确定为第一位置。

作为示例，位置确定单元还可以被配置为：在第一位置距机位点的水平距离大于或等于第一距离阈值的情况下，将第一位置确定为障碍物位置和基准位置。

作为示例，位置确定单元还可以被配置为：在第一位置距障碍物位置的水平距离大于或等于第二距离阈值的情况下，将障碍物位置确定为基准位置。

作为示例，参考位置通过以下方式确定：在风电机组的地形网格上确定以机位点为中心的第一扇区；将第一扇区划分为以机位点为中心的多个第二扇区，根据预定的外扩距离，以地形网格的单个网格在每个第二扇区的径向上的尺寸为步长，确定参考位置在地形网格上的位置坐标，其中，外扩距离为在每个第二扇区的径向上距机位点的距离；根据位置坐标，确定参考位置的实际位置。

根据本公开的第三方面，提供一种电子设备，该电子设备包括：处理器；存储计算机可执行指令的存储器，其中，计算机可执行指令在被处理器运行时，促使处理器执行根据本公开的第一方面所述的风电机组的振动风险检测方法。

作为示例，该电子设备可以是PC计算机、平板装置、个人数字助理、智能手机、或其他能够执行上述指令集合的装置。这里，电子设备并非必须是单个的电子设备，还可以是任何能够单独或联合执行上述指令(或指令集)的装置或电路的集合体。电子设备还可以是集成控制系统或系统管理器的一部分，或者可被配置为与本地或远程(例如，经由无线传输)以接口互联的便携式电子设备。此外，电子设备还可包括视频显示器(诸如，液晶显示器)和用户交互接口(诸如，键盘、鼠标、触摸输入装置等)。电子设备的所有组件可经由总线和/或网络而彼此连接。

上述处理器可以包括中央处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、可编程逻辑装置、专用处理器系统、微控制器或微处理器。作为示例而非限制，处理器还可包括模拟处理器、数字处理器、微处理器、多核处理器、处理器阵列、网络处理器等。

处理器可运行存储在存储器中的指令或代码，其中，存储器还可以存储数据。指令和数据还可经由网络接口装置而通过网络被发送和接收，其中，网络接口装置可采用任何已知的传输协议。

存储器可与处理器集成为一体，例如，将RAM或闪存布置在集成电路微处理器等之内。此外，存储器可包括独立的装置，诸如，外部盘驱动、存储阵列或任何数据库系统可使用的其他存储装置。存储器和处理器可在操作上进行耦合，或者可例如通过I/O端口、网络连接等互相通信，使得处理器能够读取存储在存储器中的文件。

根据本公开的第四方面，提供一种计算机可读存储介质。当计算机可读存储介质中的指令被处理器运行时，促使处理器执行根据本公开的第一方面所述的风电机组的振动风险检测方法。

具体来说，根据本公开的实施例的风电机组的振动风险检测方法可被编写为计算机程序并被存储在计算机可读存储介质上。计算机可读存储介质的示例包括：只读存储器(ROM)、随机存取可编程只读存储器(PROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、随机存取存储器(RAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、闪存、非易失性存储器、CD-ROM、CD-R、CD+R、CD-RW、CD+RW、DVD-ROM、DVD-R、DVD+R、DVD-RW、DVD+RW、DVD-RAM、BD-ROM、BD-R、BD-RLTH、BD-RE、蓝光或光盘存储器、硬盘驱动器(HDD)、固态硬盘(SSD)、卡式存储器(诸如，多媒体卡、安全数字(SD)卡或极速数字(XD)卡)、磁带、软盘、磁光数据存储装置、光学数据存储装置、硬盘、固态盘以及任何其他装置，所述任何其他装置被配置为以非暂时性方式存储计算机程序以及任何相关联的数据、数据文件和数据结构并将所述计算机程序以及任何相关联的数据、数据文件和数据结构提供给处理器或计算机使得处理器或计算机能执行所述计算机程序。在一个示例中，计算机程序以及任何相关联的数据、数据文件和数据结构分布在联网的计算机系统上，使得计算机程序以及任何相关联的数据、数据文件和数据结构通过一个或多个处理器或计算机以分布式方式存储、访问和执行。

以上对本公开的具体实施方式进行了详细描述，虽然已表示和描述了一些实施例，但本领域技术人员应该理解，在不脱离由权利要求及其等同物限定其范围的本公开的原理和精神的情况下，可对这些实施例进行修改和变型，这些修改和变型也应在本公开的权利要求的保护范围内。