CN101929432A - 用于控制风力涡轮机的运行的方法和*** - Google Patents

用于控制风力涡轮机的运行的方法和*** Download PDF

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Abstract

提供了用于控制风力涡轮机的运行的方法和***。该方法包括确定与风力涡轮机的一个或多个部件相关的至少一个故障模式，估计在当前运行状况下该部件的剩余寿命，确定一个或多个控制方案来控制该风力涡轮机的运行，从而将该部件的剩余寿命调整到该部件的期望的剩余寿命，为确定的一个或多个控制方案确定功率生产收益，并且选择用于控制该风力涡轮机的运行的确定的控制方案，以最大化功率生产收益。

Description

用于控制风力涡轮机的运行的方法和***
技术领域
本发明涉及用于控制风力涡轮机的运行的方法以及用于执行该方法的***。更具体地，本发明涉及确定用以延长风力涡轮机剩余寿命的控制方案的方法。
背景技术
在控制风力涡轮机的运行时，通常测量许多与风力涡轮机相关的参数。这些参数中的一些可能涉及风力涡轮机的一个或多个部件(例如齿轮***、齿轮***的零件、轴承、发电机、驱动轴等)的健康。这些参数可以包括部件的温度或者在部件附近测量到的温度、负载、部件的应力或张力等。测量和分析这些参数允许操作者检测部件何时达到即将损坏的状态。当这个出现时，必须安排保养检查以修理或替换该部件。这导致不期望的保养事件，这些保养事件是附加在通常的保养计划之外的。而且，可能出现部件在保养检查之前就出现损坏的情形，此时风力涡轮机必须停止一段时间。这导致风力涡轮机功率生产减少的后果。
“Towards Quantification of Condition Monitoring Benefit for WindTurbine Generators”，David McMillan等，European Wind Energy Conference2007，公开了采用不同的概率模型的用于风力发电站的维护策略，以改进风力发电站的运行效率。监测一个或多个涡轮机的部件(包括齿轮箱和发电机)的状况。
“Requirements for Condition Based Operation and Maintenance inOffshore Wind Farms”，Jochen Giebhardt等，European Wind EnergyConference 2007，描述了采用在线状况监测***的用于海上风力涡轮机的故障检测。
发明内容
本发明的一个目的在于提供用于控制风力涡轮机的运行的方法和***，其中比起现有技术的方法，减少了计划外的保养检查的数量。
本发明的另一个目的在于提供用于控制风力涡轮机的运行的方法和***，其中比起现有技术的方法，减少了风力涡轮机总的停工时间。
根据本发明的第一方面，提供用于控制风力涡轮机的运行的方法。该方法包括：
确定与风力涡轮机的至少一个部件相关的至少一个故障模式；
估计在当前运行状况下该部件的剩余寿命；
确定一个或多个控制方案用于控制该风力涡轮机的运行，以将该部件的剩余寿命调整到想要的剩余寿命；
为确定的一个或多个控制方案确定功率生产收益(power productionyield)；和
选择用于控制该风力涡轮机的运行的确定的控制方案，以最优化功率生产收益。
在本文中，术语“风力涡轮机”理解为指适于从风力中提取能量并将其转换为电能的结构。现代的风力涡轮机通常包括可旋转地支撑机舱的塔结构。该机舱承载着轮毂，该轮毂具有一组附接到其上的转子叶片。所述转子叶片可以通过相对于该塔结构旋转该机舱而指向风。机舱的内部包含有能量转换设备，例如包括齿轮装置和发电机的功率传动***，该发电机电连接到功率网上。可选地，该风力涡轮机可以是无齿轮的类型。
该方法包括确定与风力涡轮机的至少一个部件相关的至少一个故障模式。该部件包括但是不限于齿轮装置、齿轮零件(包括驱动轴或齿轮)、轴承或发电机。故障模式指可能在风力涡轮机的部件中出现的故障的类型。例如，齿轮箱的故障模式可以包括但是不限于轴承及它们的滚动元件上的污迹、剥落物和凹陷。齿轮故障的其他例子还包括齿轮齿表面的磨损、破裂的齿等。还可能存在其他类型的故障，例如底盘和设备(例如扭矩盘)中的裂纹、轴倾斜、通风和润滑***等。
在确定了部件的故障模式之后，估计部件在当前运行状况下的剩余寿命。在本文中，术语“剩余寿命”理解为指：如果风力涡轮机持续运行在当前运行状况下，例如在当前的输出功率水平下，部件损坏之前将经过的平均时间。
之后，确定多个控制方案用于控制该风力涡轮机的运行，以将该部件的剩余寿命调整到想要的剩余寿命。其中一个控制方案例如可以包括充分地延长剩余寿命，以允许风力涡轮机继续运行，直至到来的计划的保养事件为止。因此可以避免停工和非计划的保养事件。可选地或另外地，剩余寿命可以延长以达到一个时期，在该时期，更便于对该风力涡轮机进行保养或维护。这样的时期例如可以包括低风力时期或具有改进的天气状况的时期。这尤其与海上风力涡轮机相关，在所述海上风力涡轮机中，有利的天气状况对于实现访问涡轮机是至关重要的。在另一个选择中，在不能够延长剩余寿命到下一次计划的保养事件或更方便的时期的情况下，控制方案可以包括在剩余寿命可以延长到的时间跨度内计划额外的保养事件。这样，所述控制方案是不同的建议，所述不同的建议最大化在该时期中风力涡轮机总的功率生产，直至进行所需的保养为止。另外，所述控制方案可以包括在进行所需的保养之前延长风力涡轮机的运行时间的建议。
对于每个不同的控制方案，确定功率生产收益。当风力涡轮机运行在减小的输出功率水平时，由产生的功率带来的任何收入也减少。收入的损失可以与进行非计划的或额外的保养事件和/或风力涡轮机由于部件损坏而导致的停工所涉及的花费进行权衡。这样，功率生产收益提供与在不同控制方案中涉及的收入和开销相关的信息。这允许对如何控制风力涡轮机的运行做出告知的决定。最后，选择控制方案来控制风力涡轮机的运行。该选择是基于在前得到的功率生产收益信息而做出的。
根据一个实施例，确定至少一个故障模式包括获得与风力涡轮机的一个或多个部件的健康状况相关的数据，分析该获得的数据以确定是否存在任何异常，当确定获得的数据存在异常时触发警告信号，和基于分析的数据确定至少一个故障模式。
在本文中，术语“健康状况”理解为指一种状况，其是部件是否可运行和可运行到什么程度的指示。这样，部件的健康状况可以指示部件是否可能在不久的将来损坏，和/或是否可能发生故障和/或错误。该健康状况还可以指示当前运行设置是否适于该部件。与部件的健康状况相关的数据可以包括但是不限于，部件的温度或部件附近的温度，部件的振动，部件的应力，部件的张力和/或部件的负载。
获得的数据用于分析任何的异常。异常的例子包括部件的温度超出特定阈值，部件的张力、应力或振动水平太高，信号振幅上存在显著的改变等。可以为将要测量的各个参数设定警报级别。当超出这些警报级别中的任一个时，意味着已经检测到特定的异常，并触发警告信号。当警告信号触发时，与部件相关的故障模式得以确定。
可以将两组或更多组数据用于确定特定的故障，所述两组或更多组数据触发两个或更多个警告信号。只有在对应于这两组数据的警告信号被触发时，才能确定已经出现特定的故障模式。这样，以这样的方式确定故障模式产生了高的置信水平，并最小化错误警报的可能性。
根据一个实施例，分析该获得的数据以确定是否存在任何异常包括确定从获得的数据是否存在从预定的数据集的任何实质偏差。例如在风力发电站中，获得风力发电站中一些或所有风力涡轮机的相同或相似部件的数据。如果从一个风力涡轮机的部件中获得的数据显著地不同于从在相同风力发电站中其他风力涡轮机的相同或类似部件中获得的数据的平均值的话，那么确定该风力涡轮机的部件中存在异常。
根据一个实施例，获得与一个或多个部件的健康状况相关的数据包括通过一个或多个传感器测量每个部件的一个或多个参数。根据该一个实施例，直接通过测量得到与部件的健康状况相关的数据。合适的传感器的例子包括但是不限于温度传感器、振动传感器、张力传感器和应力传感器。作为测量参数的替代，与一个或多个部件的健康状况相关的数据可以以非直接的方式获得。
可以基于凭经验(empirically)获得的数据而进行估计部件的剩余寿命的步骤。该凭经验获得的数据可以包括与风力涡轮机的地点处的风速和/或风向相关的数据。这样的数据可以在建立风力涡轮机之前的时期获得和/或在风力涡轮机运行的时期获得。可以统计学地处理该凭经验获得的风力的数据。特别地，关于例如风力涡轮机地点处的风速分布的信息可以以每个月平均风速的形式获得，并且可以通过关于风速数据的标准差的信息得到补充。该风速可以在一年中改变，也即在冬季更可能出现比在夏季更高的风速。如上所述的统计学地处理的经验数据可以用于估计在下一个或几个月中风力涡轮机的地点处预期的风速。这在确定如何控制风力涡轮机的运行以将剩余寿命调整到期望的剩余寿命时可以是一个因素。例如，比起在高风力时期，在低风力时期更可能以最大输出功率运行风力涡轮机而没有部件损坏的风险。
可选地或另外地，凭经验获得的数据可以包括与相同于或类似于该部件的部件的寿命相关的数据。这样的数据例如可以以如下方式获得。当对于给定的部件检测到给定的警报级别时，该部件被监测，并检测随时间变化的功率输出、以及在报警级别之间功率经过的时间，直到记录到部件损坏为止。对大量相同或类似的部件进行此操作，从而获得在不同运行状况下关于部件的剩余寿命的统计信息。该信息可以有利地用于估计或计算在检测到给定警报级别时和在给定的运行状况下部件的剩余寿命。
根据一个实施例，一个控制方案包括减少风力涡轮机的功率生产，以延长部件的剩余寿命到风力涡轮机的下一次计划的维护。这防止了部件在下一次计划的维护之前损坏，这样的损坏可能导致在从部件损坏到计划的维护的时期中功率生产的损失，以及进而收入/效益的损失。部件在计划的维护之前损坏还可能需要进行计划外的维护，这导致额外的开销。
根据一个实施例，每个控制方案的功率生产收益基于至少一个选自一个组的因素而确定，该组包括风场预期、电力定价(power tariff)和设备的开销。
该风场预期允许估计在接下来的一个或多个月中的风速。然后该风力数据预期信息可以用于确定何时适于进行风力涡轮机的维护服务。该信息可以用于确定如何减弱(de-rate)该风力涡轮机，从而可以将部件的剩余寿命延长到计划的维护。特别地，其可以用于确定如何以最大功率输出水平运行该风力涡轮机直至下一次计划的维护位置。
该电力定价主要用于估计在减弱时期内生产的电的收入。因此，功率生产收益更精确地反映和映射了与涡轮机在减弱和不减弱下的运行相关的收入信息。同时，电力定价还可以用作考虑减弱的时机的因素。例如，当电力定价高时，该涡轮机减弱可能导致更高的收入损失。因此，最好在电力定价低的时期减弱该风力涡轮机。需要注意的是，在短期内，电力定价相对于风速更恒定地可变。
设备的开销也可以考虑进来。维持高输出功率水平可以引起部件的完全损坏，而减小的输出功率水平可以允许部件在可以修理之前一直幸存。对于具有高的设备开销的部件，部件损坏的开销高于具有低设备开销的部件。因此对于具有高的设备开销的部件，期望能延长部件的寿命直至其可以被修理，而不是在完全损坏后替换该部件。
因此，通过将一个或多个这样的因素考虑进来，该功率生产收益更准确地反映了控制方案的收入信息。这允许在选择控制方案时做出更加明智的确定。
根据一个实施例，该方法还可以包括生成建议报告，该建议报告包括控制方案及相应的功率生产收益。该建议报告以有用的方式呈现先前确定的信息，从而允许人们容易理解和比较不同的控制方案及它们相应的功率生产收益。建议报告的形式可以被定制。相应地，人们能够容易地选择最适合其需要的控制方案。
根据一个实施例，采用选择的控制方案控制风力涡轮机的运行。
根据第二方面，本发明提供用于控制风力涡轮机的运行的***，该***包括：
-适于为风力涡轮机的至少一个部件确定故障模式的故障模式分析器；
-适于确定当前运行状况下该部件的剩余寿命的寿命计算器；
-适于确定一个或多个控制方案以控制该风力涡轮机的运行，以调整该部件的剩余寿命到想要的剩余寿命的控制单元；和
-适于为所述一个或多个控制方案确定功率生产收益的开销评估器。
需要注意的是，本领域技术人员将容易认识到与本发明第一方面相关的所述的任何特征也将结合在本发明的第二方面，反之亦然。根据本发明第二方面的***可以有利地执行本发明第一方面的方法。
根据一个实施例，所述故障模式分析器基于与风力涡轮机的部件的健康状况相关的数据而确定所述故障模式，如在涉及本发明第一方面中所述的。该寿命计算器可以适于以上述参考本发明第一方面所述的方式计算部件剩余寿命。
所述一个或多个控制方案可以包括减小风力涡轮机功率生产的建议，以延长部件的剩余寿命到下一次风力涡轮机的计划的维护。所述控制方案可以类似于在关于本发明第一方面中已经描述的那些。
所述开销评估器基于选自一个组的至少一个因素而为所述一个或多个控制方案确定功率生产收益，该组包括电力定价、设备的开销和风力数据预期。采用任何因素确定功率生产收益的优点已经在先前关于本发明第一方面中描述。
根据一个实施例，该***还包括适于生成建议报告的报告生成器。该建议报告包括所述控制方案和各自的功率生产收益。如前所述，这允许人们容易地选择最适于其要求的控制方案。
本发明还涉及风力发电站，包括至少一个风力涡轮机和监测单元。该监测单元包括：
适于为风力涡轮机的至少一个部件确定故障模式的故障模式分析器；
适于确定当前运行状况下该部件的剩余寿命的寿命计算器；
适于确定一个或多个控制方案以控制该风力涡轮机的运行，以调整该部件的剩余寿命到想要的剩余寿命的控制单元；和
适于为所述一个或多个控制方案确定功率生产收益的开销评估器。
根据一个实施例，该风力涡轮机包括一个或多个用于获得与风力涡轮机的部件的健康状况相关的数据的传感器。所述传感器设置在该部件上或在该部件附近。如上面相关于本发明第一方面所述的，涉及部件健康状况的数据直接地通过传感器的测量值得到。合适的传感器的例子包括但是不限于温度传感器、振动传感器、张力传感器和应力传感器。
根据一个实施例，监测单元还包括适于生成建议报告的报告生成器。该建议报告包括所述控制方案和它们各自的功率生产收益。如前面关于本发明第一和第二方面中所述的，这允许人们容易地选择最适于其要求的控制方案。
附图说明
现在将结合附图更加详细地描述本发明，在附图中：
图1表示风力涡轮机的结构。
图2a-2c表示设置在齿轮箱和发电机上的传感器。
图3表示根据一个实施例的用于控制风力涡轮机运行的CBO***的总设计。
图4表示根据一个实施例的CBO单元的设计。
图5表示根据一个实施例的部件在不同警报级别和不同控制策略下的剩余寿命。
图6表示根据一个实施例的部件在替代的控制策略下的剩余寿命。
图7表示根据一个实施例的通过报告生成器生成的推荐报告。
图8是根据一个实施例的表示用于控制风力涡轮机的运行的方法的流程图。
具体实施方式
图1表示风力涡轮机1的总装备。该风力涡轮机1包括具有多个塔部分的塔2、位于塔2顶上的机舱3、和从机舱3延伸的转子4。该塔2竖立在建于地面中的基底7上。转子4可相对于机舱3旋转，并包括轮毂5和一个或多个叶片6。
叶片6上的风力事件引起转子4相对于机舱3旋转。来自转子4的旋转的机械能通过机舱3中的发电机(未示出)转换为电能。生成的电能可以供应到电力网或当地社区。风力涡轮机期望运行许多年。因此，各种各样的监测***用于监测风力涡轮机部件的运行健康。这样的部件的例子包括但是不限于齿轮箱、发电机、偏转轴承等。这是通过这样实现的：在风力涡轮机中具有许多传感器，这些传感器用于获得与风力涡轮机中的部件的物理特性相关的数据，并处理这些数据以确定任一部件是否具有损坏的高可能性。当部件被确定具有损坏的高可能性时，部件被替换，或者采取其他校正措施。
图2a表示风力涡轮机的齿轮箱10的侧视图。图2b表示图2a的齿轮箱10的顶视图。图2c表示风力涡轮机1的发电机12的侧视图。齿轮箱10和发电机12总共设有八个加速度计13-20，它们设置在齿轮箱10和发电机12的不同位置。这些加速度计13-20分别用于在它们各自的位置上检测齿轮箱10或发电机12中的振动。通过在状况监测***(CMS)中分析传感器13-20执行得到的测量结果，并基于分析获得齿轮箱10的监控状况和发电机12的健康状况。这样，如果设置在齿轮箱10上的一个或多个传感器13-18呈现增加的振动水平，那么这指示齿轮箱10处于非最佳健康状态。然后CMS为齿轮箱10触发相应的警报或警告信号。类似地，如果设置在发电机12上的传感器19、20中的一者或两者均测量到增加的振动水平，可以推定发电机12处于非最佳健康状态，且为发电机12触发相应的警报或警告信号。
可以为齿轮箱10和/或发电机12处的不同振动水平设置不同的警报级别。例如，可以为齿轮箱设置5个警报级别，其中警报级别1是最不严重的，而警报5是最严重的。如果触发了警报级别1，就意味着齿轮箱10开始表现出一些故障的迹象，并可能在不久的将来损坏。如果触发了警报级别5，这意味着齿轮箱10将很快损坏，需要立即计划进行维护以修理或替换部件。对应于不同警报级别的振动水平可以基于来自其他涡轮机的相似或相同部件的统计数据、风力和位置数据等而定义。
齿轮箱10和/或发电机12可以可选地或另外地设有其他类型的传感器，例如温度传感器，其可以用于测量作为部件健康状况的指示的参数。而且，在替代的实施例中，齿轮箱10和/或发电机12可以设有任意数量的传感器。
图3表示根据一个实施例的基于状况运行的(CBO)***30的总设计。该***30包括风力涡轮机31、数据中心32和CBO单元33。风力涡轮机31包括传感器***35和网络服务器36。传感器***35包括用于监测风力涡轮机31中的部件的物理特性的传感器。例如，该传感器***35可以包括用于监测齿轮箱10的振动水平的图2a中的加速度计13-20。通过传感器获得的这样的振动(或其他物理特性)数据涉及风力涡轮机31中的部件的健康状况。从传感器***35获得的数据传送到网络服务器36，继而传送到数据中心32。从传感器***35到网络服务器36和/或从网络服务器36到数据中心32的数据传输可以通过以太网进行。其他传送数据的方式，例如无线方式(WLAN)、光纤光缆、GPRS也是可以的。需要注意的是，网络服务器36是可选的，而且可以不出现在风力涡轮机31中。在这种情况下，由传感器***35采集的数据可以直接传送到数据中心32。
数据中心32是中央数据处理中心，其接收来自不同来源的信息并处理它们。在一个实施例中，数据中心32接收来自风力涡轮机31的数据。此外，数据中心32也接收其他信息，包括但是不限于风力和地点数据37、电力定价38和设备开销39。用户也可以提供额外的输入，例如与部件的健康状况、部件的年龄、天气信息或针对涡轮机做出的任何特定期望的控制设置相关的信息。这样的用户输入40可以由用户采用位于数据中心32或通过诸如因特网或以太网之类的数据网络连接的远程位置的计算机终端而提供。
根据本发明的一个实施例，通过数据中心32接收到的信息传送到CBO单元33，CBO单元分析这些信息并提供减弱控制建议。CBO单元33的输出包括一个或多个减弱控制建议。可以选择其中一个建议来控制风力涡轮机31的运行。该建议可以由用户手动选择，或者由CBO单元自动地选择。在一个实施例中，CBO单元33的输出是用于控制风力涡轮机31的运行的(基于选择的减弱建议的)控制信号。
如图3所示，风力涡轮机31、数据中心32和CBO单元33是互相分离的单元。这只是用于表示通过这些单元31、32、33执行的不同的功能。在一个实施例中，数据中心32和CBO单元33位于风力涡轮机31的外面。同样可能的是，或者数据中心32或者CBO单元33位于风力涡轮机31的里面，或者数据中心32和CBO单元33都位于风力涡轮机31的里面。
图4表示根据一个实施例的CBO单元33的设计。该CBO单元33包括故障模式分析器41、寿命计算器42、控制单元43、开销评估器44和报告生成器45。
故障模式分析器维护具有与不同故障模式相关的条目的数据库。当故障模式分析器接收来自数据中心32的作为输入的信息时，其将该信息与在数据库中的条目作比较，以确定已经出现的故障模式的类型。该数据库包括但是不限于：
涡轮机部件监控下的总的信息，
涡轮机部件当前触发的警告和历史警告，
涡轮机部件的相关警告，
用于检测故障或触发警告信号的传感器数据，
从传感器获得的与故障相关的数据的签名或模式，
用于确定故障警报概率和置信水平的方法，和
校正故障所采取的行动。
与涡轮机部件的有关警告相关的信息可以从在相同的风力发电站内经历了类似故障的涡轮机获得，或者从在其他风力发电站中的其他涡轮机中获得。此外或替代地，用于确定故障警报概率和置信水平的方法可以包括这样的方法，例如相关关系、交叉参考或者任何其他采用从传感器或其他涡轮机中获得的数据的统计方法。
在用故障模式分析器41确定部件的故障模式之后，寿命计算器42确定部件的剩余寿命。将参考图5示出部件剩余寿命的确定。
图5的图示示出了在检测到给定的警报级别之后部件的剩余寿命。该部件例如可以是图2a和2b的齿轮箱10或者图2c的发电机2。在图示中画出了随时间变化的部件的振动水平。对应于四个警报级别，警报级别2-5的四个振动水平被标出。这样，当部件的振动水平达到标为“警报级别2”的水平时，用于部件的警报级别2被触发。警报级别5是最严重的级别，当达到该级别时，部件很可能将损坏，风力涡轮机的运行必须停止。
标示为“功率输出等级5”的曲线表示在风力涡轮机运行在功率输出等级5的情况下随时间而变化的振动水平。绘出了平均振动水平和95％置信区间带。当达到对应于警报级别2的振动水平时，剩余寿命为从检测到警报级别2直至达到警报级别5、部件最可能损坏所经过的时间。该时间区间标示为Δt。
在图示中，绘出了表示风力涡轮机各自以功率输出等级4、3和1运行的情形的相应的曲线。可以从图示中看到，当风力涡轮机运行在较低功率等级时，剩余寿命增加。
需要注意的是，本文中，术语“功率输出等级”应被理解为指风力涡轮机的输出功率区间。对于具有给定标称输出功率的特定风力涡轮机，功率水平被分为合适的区间，最高功率等级对应于标称功率或几乎是标称功率。例如，对于2.0MW的平台，功率分级可以如下：
  功率输出等级   1   2   3   4   5
  功率值Pw(MW)   Pw≤0.7   0.7＜Pw≤1.2   1.2＜Pw≤1.5   1.5＜Pw≤1.8   1.8＜Pw
作为另一个例子，对于3.0MW平台的功率分级可以如下：
  功率输出等级   1   2   3   4   5
  功率值Pw(MW)   Pw≤0.9   0.9＜Pw≤1.5   1.5＜Pw≤2.1   2.1＜Pw≤2.65   2.65＜Pw
图5中的曲线可以从大量相同或类似部件中获得的测量中得到。可以绘出代表振动水平对在给定警报级别触发后的运行时间的曲线。例如，一个曲线，意味着涡轮机可以在功率输出等级5下运行大于80％的剩余有用寿命。或者，例如，另一个曲线表示着涡轮机可以在功率输出等级4下运行超出80％的剩余有用寿命等。从所有这些参考曲线知道，可以通过调节在检测到给定的警报级别之后，部件运行在功率输出等级上的时间，使得以不同的控制方案运行涡轮机。
在另一个实施例中，部件的剩余寿命可以从凭经验获得的与相同或类似部件的寿命相关的数据中确定。类似或相同部件的测量到的剩余寿命可以表达为：
Γalarmlevel＝a5Γ5+a4Γ4+a3Γ3+a2Γ2+a1Γ1
其中Γalarmlevel是测量到的在给定的警报级别被检测到之后的类似或相同部件的剩余寿命，Γi是类似或相同部件以功率输出等级i运行的时间，而ai是与功率输出等级i相关的系数。对于每个警报级别，例如通过曲线拟合和/或回归方法，ai′s的值可以从源于大量部件的测量中确定。
一旦ai′s的值已经被确定，部件在给定警报级别被检测到之后的剩余寿命可以采用如下公式计算得出：
Talarmlevel＝a5T5+a4T4+a3T3+a2T2+a1T1
其中ai′s是如前面所述那样先前已确定的系数，Ti是部件以功率输出等级i运行的时间，而Talarmlevel是部件在检测到给定警报等级之后的计算得到的剩余寿命。需要注意的是，部件的剩余寿命可以通过调节Ti′s而调节，以获得期望的部件剩余寿命。
在部件的剩余寿命通过寿命计算器42确定之后，控制单元43基于剩余寿命为部件确定一个或多个减弱控制建议。确定减弱控制建议的例子如图6所示。
图6的图示示出了根据一个实施例的部件在控制策略下的剩余寿命。根据该控制策略，当达到对应于警报级别2的振动水平时，如果风力涡轮机运行在功率输出等级5的时间多于80％的剩余寿命，那么剩余有用寿命是Δt。这通过曲线“功率输出等级5”而示出。
如果得到的结果是Δt小于到下一次计划的保养事件的时间，那么当振动水平达到对应于警报级别3时，风力涡轮机可以被减弱，从而运行在功率输出等级4的时间多于80％的剩余寿命。这通过曲线“功率输出等级4”示出。从而对比于风力涡轮机运行在功率输出等级5的情形，剩余寿命延长了Δt+。
如果得到的结果是延长的剩余寿命(Δt)+(Δt+)还小于到下一次计划的保养事件的时间，那么当达到对应于警报级别4的振动水平时，风力涡轮机可以进一步减弱，从而运行在功率输出等级3的时间多于80％的剩余寿命。这通过曲线“功率输出等级3”而示出。因此，对比于风力涡轮机运行在功率输出等级5的情形，剩余寿命进一步延长了Δt++。如果这仍然不足以获得想要的剩余寿命，那么或者可以建议进一步的减弱，或者建议计划额外的保养事件以维修或替换部件。
在另一个例子中，想要的剩余寿命可以以另一种方式计算。如早前指出的，想要的剩余寿命可以从某个警报级别触发时的时间到低风力季节或涡轮机下一次计划的保养服务的时间。在警报级别触发后，需要确定剩余寿命和在该时期(也即剩余寿命)的风场预期。该风场预期提供风速分布数据。因此，确定风力涡轮机将运行的功率输出等级是可能的，确定该风力涡轮机将在该功率输出等级下运行的相应的时期也是可能的。然后剩余寿命可以采用如下公式计算：
Talarmlevel＝a5T5+a4T4+a3T3+a2T2+a1T1
如果Talarmlevel小于想要的剩余寿命，涡轮机将在功率输出等级5、或4等下运行的时期可能需要调整，以达到想要的剩余寿命。
在每个相应的时期的电力定价也可以考虑进来以使客户收入最大化。例如，如果想要的剩余寿命是两个月，而第一个月的电力定价高于第二个月，那么建议的控制运行如下：
-使涡轮机在最高功率输出等级下运行而不施加任何减弱控制，只要涡轮机在最高功率输出等级下运行的时期小于想要的剩余寿命的预定时期即可。在该时期中，最高的功率输出等级依赖于可得到的风速。
-当涡轮机在最高功率输出等级(例如功率输出等级5)下运行的时期达到时，即使风速支持该等级，也不允许涡轮机在该功率输出等级下运行。
再次参见图4，在通过控制单元43确定一个或多个减弱建议之后，开销评估器44为来自控制单元43的每个减弱建议确定功率生产收益。该功率生产收益基于下述因素中的一个或多个而确定：风场预期、电力定价和设备开销。该功率生产收益基于不同的减弱控制建议提供与功率生产的收入(或者收入损失)相关的信息。例如，如果下一个月，例如七月份的电力定价高于八月份的电力定价，风力涡轮机在七月份以比在八月份更高的功率输出运行是渴望的。换句话说，如果风力涡轮机在七月份减弱的话，要比在八月份减弱有更大的收入损失。
部件损坏的设备开销也可以考虑进来。如果部件的设备开销高，该部件的替换开销也将是高的。设备开销还包括设备的运行和维护努力，以及需要替换的部件的开销。在一个实施例中，开销评估器44还可以将由于涡轮机停止或减弱而向客户支付的任何补偿考虑进来。因此，渴望的是，风力涡轮机以这样的方式运行，使得该部件的寿命延伸到其可以在低的风速下修理的时期。这必须与上面与高风速相关的因素相平衡，在高风速中期望涡轮机不减弱以防止高的收入损失。
通过报告生成器45，可以在报告中呈现减弱的控制建议和它们相应的功率生产收益。该报告允许用户概览减弱建议和基于该减弱的控制的可能的收入损失。然后用户可以基于不同的考虑选择合适的减弱控制建议，以控制风力涡轮机的运行。图7示出了通过报告生成器45产生的建议报告的例子。图7的建议报告包括如下：
生产预期：对于具体的时期，减弱和不减弱下涡轮机功率输出之间的比较。
检测到的故障：可能损坏的具体部件的细节。这样的细节的例子包括齿轮箱段(例如行星段、中间段、高速段等)、部件(前轴承、后轴承、小齿轮等)、故障严重性和减弱前估计的剩余寿命。
减弱选择：一个或多个减弱建议，涡轮机减弱的百分比和作为减弱的结果的延长的剩余寿命。对于各个减弱建议的生产的预期也可以呈现。还可以包括部件在获得延长的剩余寿命中的置信水平。
其他建议：这可以包括需要执行的具体行动，例如减弱、替换部件、计划维护服务或一些其他后续行动以校正故障。
图7示出的建议报告只是通过报告生成器45产生的建议报告的设计的例子。可能的是，建议报告包括比上述更多或更少的部分。建议报告的设计也可以在其他例子中有所不同。
需要注意的是，例如基于预定的标准(比如最低的开销)，减弱控制建议可以通过CBO单元33自动地选择。在可选的实施例中，CBO单元33不包括报告生成器。基于开销评估器44的输出，选择对应于最高功率生产收益(或者最低收入损失)的减弱控制建议。如上文所述的，风力涡轮机31的运行基于选择的减弱控制建议得到控制。
图8是流程图，表示根据一个实施例的控制风力涡轮机的运行的方法。步骤81包括确定部件的故障模式。如在一个实施例中先前所述的，获得来自设置在部件上或其附近的传感器的数据，对其进行分析，来确定是否存在任何异常。如果存在，该数据被分析以确定部件中可能出现的故障模式的类型，例如齿轮箱中的破裂。该步骤81可以通过CBO单元33中的故障模式分析器41而确定。
步骤82包括估计在当前运行状况下部件的剩余寿命。部件的剩余寿命可以基于凭经验获得的数据而确定，如先前(尤其是参考图5)所述的那样。该步骤82可以通过在CBO单元33中的寿命评估器42而确定。步骤83包括确定一个或多个控制方案以控制风力涡轮机的运行。例如，控制方案可以减少风力涡轮机的功率生产，以延长部件的剩余寿命至下一次计划的保养事件。该步骤83可以通过在CBO单元33中的控制单元43而确定。
步骤84包括为在步骤83中确定的控制方案确定功率生产收益。如在一个实施例中先前所述的，该功率生产收益可以至少基于电力定价、设备开销和/或风力数据预期而确定。该步骤84可以通过CBO单元33中的开销评估器44而确定。步骤85包括为控制风力涡轮机的运行控制选择控制方案。该控制方案基于在步骤84中确定的功率生产收益而选择。如先前所述的，该控制方案可以通过CBO单元33自动地选择，或者由用户基于另外的考虑而手动地选择。如果控制方案由用户选择，那么报告可以例如由CBO单元33中的报告生成器45而产生，以向用户提供控制方案的概览以及它们相应的功率生产收益。
当选择了控制方案时，风力涡轮机的运行基于选择的控制方案而得到控制。例如，风力涡轮机的功率生产可以减少(减弱)到其当前输出的80％，直至下一次计划的保养事件为止。
需要注意的是，上述实施例只是实施的可能例子，其仅仅用于实现对本发明原理的清晰的理解。本领域技术人员可以对本发明的上述实施例做出许多变形和改变，所述变形和改变在本文中旨在包含在随附的权利要求的范围之内。

Claims (20)

1.一种用于控制风力涡轮机的运行的方法，所述方法包括：
确定与所述风力涡轮机的至少一个部件相关的至少一个故障模式；
估计在当前运行状况下所述部件的剩余寿命；
确定一个或多个控制方案，以控制所述风力涡轮机的运行，从而将所述部件的剩余寿命调整到期望的剩余寿命；
为所确定的一个或多个控制方案确定功率生产收益；和
选择用于控制所述风力涡轮机的运行的确定的控制方案，该确定的控制方案最大化所述功率生产收益。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，确定至少一个故障模式包括：
-获得与所述风力涡轮机的部件的健康状况相关的数据；
-分析所获得的数据来确定是否存在任何异常；
-当确定在所获得的数据中存在异常时，触发警告信号；和
-基于所分析的数据确定所述至少一个故障模式。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，分析所获得的数据来确定是否存在任何异常包括：
确定所获得的数据相对于预定的数据集是否存在任何实质的偏差。
4.根据权利要求2或3所述的方法，其中，获得与一个或多个部件的健康状况相关的数据包括：
通过一个或多个传感器测量每个部件的一个或多个参数。
5.根据任一前述权利要求所述的方法，其中，估计所述部件的剩余寿命是基于凭经验获得的数据而进行的。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述凭经验获得的数据包括：
与在所述风力涡轮机的地点处的风速和/或风向相关的数据。
7.根据权利要求5或6所述的方法，其中，所述凭经验获得的数据包括：
与相同于或类似于所述部件的部件的寿命相关的数据。
8.根据任一前述权利要求所述的方法，其中，用于控制所述风力涡轮机的所述一个或多个控制方案包括：
减小所述风力涡轮机的功率生产，以将所述部件的剩余寿命延长到所述风力涡轮机的下一次计划的维护。
9.根据任一前述权利要求所述的方法，其中，基于从包括下列各项的组中选择的至少一个因素来确定所述一个或多个控制方案中的每一个的功率生产收益：
电力定价、设备的开销、和风力数据预期。
10.根据任一前述权利要求所述的方法，还包括：
生成建议报告，所述建议报告包括所述一个或多个控制方案及各自的功率生产收益，其中基于所述建议报告选择确定的控制方案。
11.根据任一前述权利要求所述的方法，还包括：
基于所选择的控制方案控制所述风力涡轮机。
12.一种用于控制风力涡轮机的运行的***，所述***包括：
故障模式分析器，用于确定所述风力涡轮机的至少一个部件的故障模式；
寿命计算器，用于确定在当前运行状况下所述部件的剩余寿命；
控制单元，用于确定一个或多个控制方案，以控制所述风力涡轮机的运行，从而将所述部件的剩余寿命调整到期望的剩余寿命；和
开销估计器，用于确定所述一个或多个控制方案的功率生产收益。
13.根据权利要求12所述的***，其中，所述故障模式分析器基于与所述风力涡轮机的部件的健康状况相关的数据来确定所述故障模式。
14.根据权利要求12或13所述的***，其中，所述寿命计算器基于凭经验获得的数据确定所述部件的剩余寿命。
15.根据权利要求12-14中任一项所述的***，其中，所述一个或多个控制方案包括如下建议：
减小所述风力涡轮机的功率生产，以将所述部件的剩余寿命延长到所述风力涡轮机的下一次计划的维护。
16.根据权利要求12-15中任一项所述的***，其中，所述开销评估器基于从包括下列各项的组中选择的至少一个因素来确定所述一个或多个控制方案的功率生产收益：
电力定价、设备的开销、和风力数据预期。
17.根据权利要求12-16中任一项所述的***，还包括：
用于生成建议报告的报告生成器，所述建议报告包括所述一个或多个控制方案及各自的功率生产收益，从而使得能够选择用于控制所述风力涡轮机的运行的控制方案。
18.一种风力发电站，包括：
-至少一个风力涡轮机；和
-监测单元，所述监测单元包括：
-故障模式分析器，用于确定所述风力涡轮机的至少一个部件的故障模式；
-寿命计算器，用于确定在当前运行状况下所述部件的剩余寿命；
-控制单元，用于确定一个或多个控制方案，以控制所述风力涡轮机的运行，从而将所述部件的剩余寿命调整到期望的剩余寿命；和
-开销估计器，用于确定所述一个或多个控制方案的功率生产收益。
19.根据权利要求18所述的风力发电站，其中所述风力涡轮机包括用于获得与所述风力涡轮机的部件的健康状况相关的数据的一个或多个传感器，其中所述一个或多个传感器设置在所述部件上或所述部件附近。
20.根据权利要求18或19所述的风力发电站，其中所述监测单元还包括：
用于生成建议报告的报告生成器，所述建议报告包括所述一个或多个控制方案及各自的功率生产收益，从而使得能够选择用于控制所述风力涡轮机的运行的控制方案。
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