CN103590972B - 一种风力发电机组变桨自保护方法 - Google Patents
一种风力发电机组变桨自保护方法 Download PDFInfo
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Abstract
一种风力发电机组变桨自保护方法:包括:带破冰逻辑的主控PLC、带破冰预测算法的变桨变频器、变流器、带动叶片转动的电机;所述的带破冰逻辑的主控PLC与带破冰预测算法的变桨变频器的输入端连接,带破冰预测算法的变桨变频器的输出端与带动叶片转动的电机连接,所述的变流器与带破冰预测算法的变桨变频器连接。根据叶片结冰预测算法,当叶片结冰厚度达到了自动除冰的范围,或者自动除冰周期时间到来时,***进入主动除冰步骤;应用此种***及方法提高了风力发电机组的载荷和出力,延长了叶片使用寿命。
Description
技术领域
本发明涉及一种自保护***,尤其涉及一种风力发电机组变桨自保护方法。
背景技术
随着二氧化碳排放、酸雨、能源短缺等问题的日益加剧,风能作为一种干净的可再生能源,不存在常规能源无法避免的环境污染问题,其已被世界各国所普遍关注与优先发展。我国具有广阔的草原和漫长的海岸线,风能资源储备非常丰富。然而丰富的风资源基本分布在冰天雪地的北方以及湿气非常大的沿海地带,环境极其恶劣,风力发电风机组在摄氏零度以及零度以下低温条件下运行时,如果遇到潮湿空气、雨水、盐雾、冰雪,特别是遇到过冷却水滴时,就会发生冻冰现象。风力发电风机组叶片覆冰后,会产生以下的危害:
(1)叶片覆冰后就会产生较大的冰载,影响叶片的寿命,而且加载在每片叶片上的冰载不尽相同,使得机组的不平衡载荷增大,若继续运行,对机组产生非常大的危害,若停机,长年处于低温地区的机组利用率大大降低;
(2)叶片覆冰后,由于叶片每个截面覆冰厚度不一,使得叶片原有的翼型改变,大大影响风电机组的载荷和出力,使得风机的发电效率大打折扣;
(3)叶片表面覆冰后,随着温度升高,冰块就会脱落,会对机组和现场人员造成很大的安全隐患。
目前风电行业使用最多的方法就是利用人工击碎覆冰,采用人工除冰,具有周期长、受环境影响大、费用高等缺点。
发明内容
为了解决人工除冰周期长、费用高等缺点,本发明提供了一种风力发电机组变桨自保护方法,利用机械方法把冰破碎,然后利用离心力、振动把冰除去。
为了实现上述目的,本发明的技术方案如下:
一种风力发电机组变桨自保护***:包括:带破冰逻辑的主控PLC、带破冰预测算法的变桨变频器、变流器、带动叶片转动的电机;所述的带破冰逻辑的主控PLC与带破冰预测算法的变桨变频器的输入端连接,带破冰预测算法的变桨变频器的输出端与带动叶片转动的电机连接,所述的变流器与带破冰预测算法的变桨变频器连接。
一种风力发电机组变桨自保护方法,是在上述的***中实施,所述的方法具体为:
当发现叶片结冰厚度达到了需自动除冰的范围,或者自动除冰周期时间到来时,***进入主动除冰步骤;
所述的主动除冰步骤包括:
(1)风机中的变流器检测风机是否处于发电运行状态,如果此时风机处于低风停机状态,则通过带破冰预测算法的变桨变频器使带动叶片转动的电机加速至允许的空转转速;
(2)若风机中的变流器检测风机处于工作状态,则通过带破冰预测算法的变桨变频器控制带动叶片转动的电机进入紧急顺桨状态,带破冰逻辑的主控PLC通过控制带破冰预测算法的变桨变频器来记录顺桨过程中机舱的振动值;
(3)顺桨完成后,若记录的振动值小于规定的临界值,则认为此次顺桨除冰无效,重复(1)(2)过程,如果重复三次后仍小于规定的临界值,则触发警告,直接进入主动撞块环节;
所述的主动撞块环节具体包括:
带破冰逻辑的主控PLC通过控制带破冰预测算法的变桨变频器将带动叶片转动的电机切换至速度控制模式,以递增速度变桨;
当叶片移动角度大于6度后,带破冰逻辑的主控PLC通过控制带破冰预测算法的变桨变频器控制带动叶片转动的电机以0.3deg/s速度撞击撞块,当叶片转速小于0.05deg/s且转矩大于50Nm持续3s时,认为叶片已经到达撞块停止位置,停止变桨;
(4)清除相关数据和解除警告,结束除冰。
所述的发现叶片结冰厚度达到了需自动除冰的范围,或者自动除冰周期时间到来,是根据本领域普通技术人员公知方式获知的,但根据具体实施方式中所述的变桨安全性的预测算法可达到更好的预测效果。
本发明的有益效果在于:一种风力发电机组变桨自保护方法,风机进行紧急顺桨时叶轮转速会急速降低,使叶片上的结冰在惯性下脱落,此外,由于紧急顺桨使风机载荷突变,机组产生振动,也有利于叶片除冰;应用此种***及方法提高了风力发电机组的载荷和出力,延长了叶片使用寿命,保证了机组和现场人员造的安全;本发明还具有除冰周期短,费用低等优点。
附图说明
本发明共有附图5幅。
图1为本发明的控制逻辑图;
图2为一种风力发电机组变桨自保护***图;
图3为具体实施方式中的BP三层神经网络拓扑图;
图4为具体实施方式中的BP三层神经网络工作流程图;
图5为具体实施方式中变桨自保护***控制逻辑图。
具体实施方式
下面结合本实施例对本发明进一步说明,一种风力发电机组变桨自保护方法:
一种风力发电机组变桨自保护***:包括:带破冰逻辑的主控PLC、带破冰预测算法的变桨变频器、变流器、带动叶片转动的电机;所述的带破冰逻辑的主控PLC与带破冰预测算法的变桨变频器的输入端连接,带破冰预测算法的变桨变频器的输出端与带动叶片转动的电机连接,所述的变流器与带破冰预测算法的变桨变频器连接。
一种风力发电机组变桨自保护方法,是在上述的***中实施,所述的方法具体为:
根据变桨安全性的预测算法,当发现叶片结冰厚度达到了需自动除冰的范围,或者自动除冰周期时间到来时,***进入主动除冰步骤;
所述的主动除冰步骤包括:
(1)风机中的变流器检测风机是否处于发电运行状态,如果此时风机处于低风停机状态,则通过带破冰预测算法的变桨变频器使带动叶片转动的电机加速至允许的空转转速;
(2)若风机中的变流器检测风机处于工作状态,则通过带破冰预测算法的变桨变频器控制带动叶片转动的电机进入紧急顺桨状态,带破冰逻辑的主控PLC通过控制带破冰预测算法的变桨变频器来记录顺桨过程中机舱的振动值;
(3)顺桨完成后,若记录的振动值小于规定的临界值,则认为此次顺桨除冰无效,重复(1)(2)过程,如果重复三次后仍小于规定的临界值,则触发警告,直接进入主动撞块环节;
所述的主动撞块环节具体包括:
带破冰逻辑的主控PLC通过控制带破冰预测算法的变桨变频器将带动叶片转动的电机切换至速度控制模式,以递增速度变桨;
当叶片移动角度大于6度后,带破冰逻辑的主控PLC通过控制带破冰预测算法的变桨变频器控制带动叶片转动的电机以0.3deg/s速度撞击撞块,当叶片转速小于0.05deg/s且转矩大于50Nm持续3s时,认为叶片已经到达撞块停止位置,停止变桨;
(4)清除相关数据和解除警告,结束除冰。
所述的变桨安全性的预测算法,采用BP三层神经网络对叶片附冰的可能性进行预测,所述的BP三层神经网络包括输入层、隐层和输出层;输入层包括8个输入节点,分别为:风速x1、空气温度x2、空气湿度x3、变桨角度x4、叶轮转速x5、叶片的空间位置x6、风机振动数值x7、叶片材质系数x8;隐层包括有3个节点z1-z3;输出层包括1个输出节点:结冰速度v;输入节点,隐层节点和输出节点的函数关系如下:
xi代表机组采集的可能影响结冰数据的综合值,f1,f2为神经网络固有参数,n为常数,i为某一参数,输入层与隐层之间的权值为h,隐层与输出层的权值为w,zk为隐层节点,v为结冰速度,k为三个叶片编号;所述的输入层与隐层之间的权值h和隐层与输出层的权值w是通过软件仿真得出的;
所述的BP三层神经网络的工作步骤为:
首先对BP三层神经网络进行测试,当BP三层神经网络的性能和误差都收敛到一定标准后,利用测试好的BP三层神经网络进行附冰预测;然后将新的结冰条件作为输入,利用BP三层神经网络预测每片叶片结冰厚度;最后当v值超过限值vmax一定时间t1后,可以认为风机叶片表面已经结冰,结冰的厚度积累到一定时间t2后,机组可以进行相关的除冰动作。
Claims (1)
1.一种风力发电机组变桨自保护方法:是在风力发电机组变桨自保护***中实施的,其中该***包括:带破冰逻辑的主控PLC、带破冰预测算法的变桨变频器、变流器、带动叶片转动的电机;所述的带破冰逻辑的主控PLC与带破冰预测算法的变桨变频器的输入端连接,带破冰预测算法的变桨变频器的输出端与带动叶片转动的电机连接,所述的变流器与带破冰预测算法的变桨变频器连接;
上述方法具体为:
当发现叶片结冰厚度达到了需自动除冰的范围,或者自动除冰周期时间到来时,***进入主动除冰步骤;
所述的主动除冰步骤包括:
(1)风机中的变流器检测风机是否处于发电运行状态,如果此时风机处于低风停机状态,则通过带破冰预测算法的变桨变频器使带动叶片转动的电机加速至允许的空转转速;
(2)若风机中的变流器检测风机处于工作状态,则通过带破冰预测算法的变桨变频器控制带动叶片转动的电机进入紧急顺桨状态,带破冰逻辑的主控PLC通过控制带破冰预测算法的变桨变频器来记录顺桨过程中机舱的振动值;
(3)顺桨完成后,若记录的振动值小于规定的临界值,则认为此次顺桨除冰无效,重复(1)(2)过程,如果重复三次后仍小于规定的临界值,则触发警告,直接进入主动撞块环节;
所述的主动撞块环节具体包括:
带破冰逻辑的主控PLC通过控制带破冰预测算法的变桨变频器将带动叶片转动的电机切换至速度控制模式,以递增速度变桨;
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