一种风电机组状态的监控方法与流程

本发明涉及一种监控方法，尤其涉及一种监控风电机组状态的方法。

背景技术：

目前各风场都有监控系统即SCADA来实现风场机组的实时监控，但通常情况下，该监控仅起到运行数据监测、机组启停、限功率管理的作用，机组实时运行的各种数据与机组各部件所受的载荷有直接的关系，当前通用的监控系统未将机组载荷计算结果、部件材料特性与实际风机运行工况结合，而机组部件实际使用过程中的载荷及疲劳损坏是不能体现在监控系统中的。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术存在的缺陷，提供一种风电机组状态的监控方法，解决机组部件的载荷、疲劳寿命的监控和管理。

为解决这一技术问题，本发明提供了一种风电机组状态的监控方法，由SCADA、机组计算模型、部件材料特性有机结合，包括风电场监控及机组载荷计算，所述风电场监控为部件当前状态及剩余使用时间显示，并且含有重点监控部件选择及部件状态序列显示功能；所述机组载荷计算为包含机组计算模型和载荷与部件使用寿命计算模型两个计算模块，具体包括如下步骤：

步骤1.预先在服务器端建立机组的计算模型，并将各部件的材料特性置入计算模型中；

步骤2.将实际各部件实测值与计算得到的机组输出量进行对比和分析，对机组计算模型进行修正，通过几轮的修正可使得计算模型更好地模拟出机组各部件工作状态，此时该模型对部件载荷的计算值便可的过程便可较为准确反映机组各部件载荷；

步骤3.机组疲劳计算模型通过雨流计数法将载荷数据转化为疲劳计算所需数据，结合部件材料属性计算部件理论使用寿命；

步骤4.在上述步骤1-3的基础上建立机组所有部件的载荷、疲劳寿命的数据库，通过木桶理论分析部件中最易损坏的部件，将其作为重点监测对象，并针对该部件进行故障预处理。

所述机组计算模型将机组实际运行工况下的问部件数据反馈至机组计算模型中，将对应的数据进行比对，从而对机组计算模型进行修正。

所述载荷与部件使用寿命计算模型将机组疲劳计算结果与部件实际工况下的载荷进行结合，并应用实际机组部件疲劳损坏对模型进行修正，从而更为精确地预测机组部件运行寿命。

有益效果：本发明只需在风场建设前期增加用于模型计算和数据库分析的服务器，建立对应于风场的机组计算模型、机组载荷及疲劳数据库，将现有风场监控及机组载荷计算相结合，实现机组部件故障预测及部件寿命预估的监控方案，实现对风电机组更有效的管理。本发明通过对机组实际运行工况及采集数据的分析，修正内部机组计算模型和载荷及部件寿命计算模型，从而使得在运行期间通过该系统可清晰了解各部件运行状况及对部件进行故障预测，可实现如下功能：1)更为精确地获取机组运行期间任意部件的载荷；2)机组任意运行工况下各部件的输入及输出功率；3)机组及部件故障预测。

附图说明

图1为雨流计数法示意图；

图2为本发明机组计算模型修正流程图；

图3为本发明载荷与部件使用寿命计算模型修正流程图；

图4为本发明机组监控概览示意图。

具体实施方式

下面结合附图及实施例对本发明做具体描述。

本发明提供了一种由SCADA、机组计算模型、部件材料特性有机结合的风电机组状态的监控方法，合理监测机组状态。

本发明包括风电场监控及机组载荷计算。

所述风电场监控为部件当前状态及剩余使用时间显示，并且含有重点监控部件选择及部件状态序列显示功能；所述机组载荷计算为包含机组计算模型和载荷与部件使用寿命计算模型两个计算模块。

所述机组计算模型将机组实际运行工况下的问部件数据反馈至机组计算模型中，将对应的数据进行比对，从而对机组计算模型进行修正。

所述载荷与部件使用寿命计算模型将机组疲劳计算结果与部件实际工况下的载荷进行结合，并应用实际机组部件疲劳损坏对模型进行修正，从而更为精确地预测机组部件运行寿命。

本发明的监控方法具体包括如下步骤：

步骤1.预先在服务器端建立机组的计算模型，并将各部件的材料特性置入计算模型中。计算模型包含该风场所使用的控制策略，当机组监控系统将实际工况数据输入到该计算模型中时，系统服务器结合控制策略可计算出当前机组的输出量，如发电机组功率、齿箱扭矩、风轮输出扭矩等。

步骤2.将实际各部件实测值与计算得到的机组输出量进行对比和分析，对机组计算模型进行修正，通过几轮的修正可使得计算模型更好地模拟出机组各部件工作状态，此时该模型对部件载荷的计算值便可的过程便可较为准确反映机组各部件载荷。

步骤3.机组疲劳计算模型通过雨流计数法(图1所示)将载荷数据转化为疲劳计算所需数据，结合部件材料属性计算部件理论使用寿命。监控系统将机组实际运行工况下的部件载荷作为输入量输入到机组疲劳计算模型中，通过与预先在机组仿真计算时载荷的对应值，可计算出机组当前所受载荷在全部设计寿命期内所占比例，从而可计算出机组所有部件所剩余使用寿命。由于材料的不均匀性和疲劳计算的不确定性，上述计算值作为初始值计入预先设定好的机组部件寿命数据库中，作为整机维护的基础参数。当该部件由于疲劳损坏时，修正该部件在部件寿命数据库的寿命值。后续可通过对样本的分析，修正部件疲劳计算模型及更新部件疲劳数据库。

步骤4.在上述步骤1-3的基础上建立机组所有部件的载荷、疲劳寿命的数据库，通过木桶理论分析部件中最易损坏的部件，将其作为重点监测对象，并针对该部件进行故障预处理，即找出“最短板”，当该部件更换后，对当前机组的“最短板”进行递归，这样每台机组的最薄弱部件一直处于首要监控的位置。

所述步骤3中的疲劳理论：机组疲劳判定时主要采取雨流计数法(如图1所示)：利用获取的应力结果，对风力发电机组进行疲劳寿命和损伤度计算。疲劳寿命采用S-N曲线进行计算，S为应力幅大小，N为对应的疲劳寿命，N代表材料所能承受该幅值载荷的次数。S-N曲线由统计分析得出，可信度因子选为2，对应97.7％的可信度。

S-N曲线的计算公式如下：

logN＝logC₀-d/σ-mlogS_r [式1]

其中：S_r——应幅变，

C₀——常量与材料及连接形式有关，

σ——logN的标准差，

d——可信度因子，

M——logS_r对logN的反斜率。

结合各应力幅的大小和出现频率，可以计算出对应的损伤度，采用线性累加方法，求其总和便可得到结构的总损伤度，以估算出其寿命。

所述步骤4中的木桶理论：木桶原理又称短板理论，其核心内容为：一只木桶盛水的多少，并不取决于桶壁上最高的那块木块，而恰恰取决于桶壁上最短的那块。

图2所示为机组计算模型修正流程图。

监控系统采集外部环境数据如风速、风向作为模型输入量，代入机组计算模型，结合该风场使用的控制策略进行机组输出量的计算，同时实际风电机组受外部的风驱动按照预先置入的控制策略运行。监控系统采集的机组实际输出量和机组计算模型计算的输出量作为输入源进入数据分析系统中进行对比分析，由人工对分析结果进行详细分析，形成模型修改方案，对机组计算模型进行调整，完成第一轮更改。修改后的模型继续与实际机组在同样工况下进行数据的对比分析，最终使得机组计算模型计算结果与机组实际输出结果一致。此时该模型对部件载荷的计算结果较之前更为接近实际值。

图3所示为载荷与部件使用寿命计算模型修正流程图。

机组部件载荷通过雨流计数法从时域改变为频域，结合部件材料S-N属性在机组疲劳计算模型中生成部件载荷与部件使用寿命的对应模型，完成初步计算。机组在实际工况下的部件载荷由之前修正后的机组计算模型计算，将计算结果输入载荷与部件使用寿命计算模型可计算部件理论剩余使用时间。当部件在使用过程中由于疲劳发生损坏时，将部件实际使用载荷及使用时间计入部件载荷及寿命数据库，结合理论计算的部件使用时间，进行对比分析，得出计算模型的不足之处并进行修正。

图4所示为机组监控概览示意图。

上述模型完成后，根据实际工况及其对应的部件状态序列设定机组故障预警机制，对于序列中最薄弱的部件加强监控，针对部件故障时间和故障类型提前准备相应的工具或制定相应的维护方案，当部件更换后，对应更新版的部件状态序列，重新定位最薄弱部件，从而实现更有效的监控。

本发明只需在风场建设前期增加用于模型计算和数据库分析的服务器，建立对应于风场的机组计算模型、机组载荷及疲劳数据库，将现有风场监控及机组载荷计算相结合，实现机组部件故障预测及部件寿命预估的监控方案，实现对风电机组更有效的管理。本发明通过对机组实际运行工况及采集数据的分析，修正内部机组计算模型和载荷及部件寿命计算模型，从而使得在运行期间通过该系统可清晰了解各部件运行状况及对部件进行故障预测。

本发明可实现如下功能：

1)更为精确地获取机组运行期间任意部件的载荷；

2)机组任意运行工况下各部件的输入及输出功率；

3)机组及部件故障预测。

本发明上述实施方案，只是举例说明，不是仅有的，所有在本发明范围内或等同本发明的范围内的改变均被本发明包围。