CN107709764B - 用于生成风力涡轮机控制安排的方法和*** - Google Patents

用于生成风力涡轮机控制安排的方法和*** Download PDF

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Abstract

提供了一种为风力涡轮机生成控制安排的方法,该控制安排指出涡轮机最大功率水平如何随时间改变,该方法包括:接收表示目标最低风力涡轮机寿命的输入;基于测量的风力涡轮机场地和/或运行数据,确定表示所述风力涡轮机或一个或多个涡轮机部件的当前剩余疲劳寿命的值;以及改变初始预定义控制安排的指定所述涡轮机最大功率水平如何随时间变化的参数。通过如下方式改变参数:(i)调节所述初始预定义控制安排的所述参数;(ii)基于所改变的控制安排,估计在所改变的控制安排的持续时间内,所述风力涡轮机或所述一个或多个涡轮机部件消耗的将来疲劳寿命;以及(iii)重复步骤(i)和(ii),直到所估计的由所述风力涡轮机或所述一个或多个涡轮机部件中的每个涡轮机部件消耗的将来疲劳寿命足以允许达到所述目标最低风力涡轮机寿命。

Description

用于生成风力涡轮机控制安排的方法和***
技术领域
本发明的实施例涉及用于确定风力涡轮机功率输出的控制安排的方法和***。
背景技术
图1A示出了现有技术已知的大型常规风力涡轮机1,其包括塔架10和位于塔架10顶部的风力涡轮机舱20。风力涡轮机转子30包括三个都具有长度L的风力涡轮机叶片32。风力涡轮机转子30可以包括另一数量的叶片32,例如,一个、两个、四个、五个或更多。叶片32安装于轮毂34上,轮毂位于塔架基部上方高度H处。轮毂34通过从机舱20前方延伸的低速轴(未示出)连接到机舱20。低速轴驱动变速箱(未示出),变速箱使旋转速度步进加快,并接着驱动机舱20之内的发电机,以将旋转的叶片32从风中提取的能量转换成电力输出。风力涡轮机叶片32界定扫略面积A,即旋转叶片32勾划的圆的面积。扫略面积指定由风力涡轮机1拦截了给定气团的多少,于是,影响风力涡轮机1的功率输出以及涡轮机1的部件在工作期间经受的力和弯矩。如图所示,涡轮可以位于陆上或海面上。在后一种情况下,塔架将连接到单桩式、三角架式、点阵式或其他基础结构,基础可以是固定或悬浮的。
例如,每个风力涡轮机都具有风力涡轮机控制器,其可以位于塔底或塔顶。风力涡轮机控制器处理来自传感器和其他控制***的输入,并产生用于致动器的输出信号,致动器例如是桨距致动器、发电机扭矩控制器、发电机接触器、用于激活轴制动器的开关、偏航电动机等。
图1B示意性示出了常规风力发电厂100的示例,包括多个风力涡轮机110,每个风力涡轮机110的控制器都与发电厂控制器(PPC)130进行通信。PPC 130可以与每个涡轮双向通信。如图所示,涡轮通过粗线150向电网连接点140输出电力。在工作中,假设风况允许,风力涡轮机110的每一个都将输出高达制造商指定的额定功率的最大有功功率。
图2示出了风力涡轮机的常规功率曲线55,在x轴上绘示了风速,在y轴上绘示了功率输出。曲线55是风力涡轮机的正常功率曲线,定义了由风力涡轮发电机输出的作为风速函数的功率。如现有技术公知的,风力涡轮机在切入风速Vmin下开始产生电力。涡轮机然后在部分负荷(也称为部分负载)条件下工作,直到在点VR处达到额定风速。在额定风速处,达到额定(或标称)发电机功率,涡轮机工作于满负荷。例如,典型风力涡轮机中的切入风速可以是3m/s,额定风速可以是12m/s。点Vmax是切出风速,这是风力涡轮机可以在输送电力的同时工作的最高风速。在等于和高于切出风速的风速下,风力涡轮机出于安全原因而关机,尤其是为了减小作用于风力涡轮机上的负荷。或者,可以根据风速,将功率输出逐渐减小到零功率。
在IEC61400中将风力涡轮机的额定功率定义为在正常工作和外界条件下风力涡轮机被设计成达到的最大连续电功率输出。大型商用风力涡轮机通常被设计成使用期限为20到25年,并被设计成在额定功率下工作,从而不超过各部件的设计负荷和疲劳寿命。
风力涡轮机中各个部件的疲劳损伤积累率在不同工作条件下变化很大。磨损率或损伤累积往往随着产生的功率增大而增大。风况也影响损伤的积累率。对于一些机械部件而言,在极高紊流中工作导致的疲劳损伤的积累率比正常紊流高很多倍。对于一些电气部件,在极高温度下工作(可能由于环境温度高造成)导致疲劳损伤的积累率,例如绝缘击穿率比正常温度下高很多倍。作为示例,针对发电机绕组的经验法则是绕组温度减小10℃会使寿命增加100%。
风力发电厂的年发电量(AEP)与形成风力发电厂的风力涡轮机的生产率相关,并且通常取决于风力发电厂位置的年风速。给定风力发电厂的AEP越大,风力发电厂运营商的利润越大,且供应给电网的电能的量越大。
因此,风力涡轮机制造商和风力发电厂运营商一直在努力提高给定风力发电厂的AEP。
一种这样的方法可以是在一定条件下使风力涡轮机超额工作,换言之,允许风力涡轮机在一段时间内工作于高于风力涡轮机额定或铭牌功率水平的功率水平,如图2的阴影区域58所示,以便在风力高时产生更多电能,并相应增大风力发电厂的AEP。具体而言,术语“超额”被理解为表示通过控制涡轮机参数,例如转子速度、转矩或发电机电流,在满负荷运行期间产生超过额定有功功率。速度需求、转矩需求和/或发电机电流需求的增大提高了超额产生的额外功率,而速度、转矩和/或发电机电流需求的减小则减少了超额产生的额外功率。应该理解的是,超额适用于有功功率而不适用于无功功率。在涡轮机处于超额运行时,涡轮机又比正常情况更积极运行,发电机的功率输出比给定风速的额定功率更高。超额功率水平可以比额定输出功率高例如30%。在这对运营商有利时,尤其在诸如风速、紊流和电价的外界条件允许更有利润的发电时,这样允许有更大的功率提取。
超额导致风力涡轮机部件的更高磨损或疲劳,这可能导致一个或多个部件过早损坏并需要关闭涡轮机进行维护。这样一来,超额的特征在于瞬变行为。在涡轮机处于超额运行时,可能短到几秒钟,或者如果风况和部件的疲劳寿命有利于超额,可以有更长时间段。
尽管超额允许涡轮机运营商提高AEP并通过其他方式改变发电以适合其要求,但存在与超额风力涡轮机相关联的几个问题和缺点。风力涡轮机典型被设计成工作在给定标称额定功率水平或铭牌功率水平,并工作保证年数,例如20年或25年。因此,如果风力涡轮机处于超额运行,那么可能减少风力涡轮机的使用期限。
本发明寻求为涡轮机运营商提供灵活性,以通过例如回到优化的AEP而以适合其要求的方式来操作其涡轮机。
发明内容
在附图标记现在指向的独立权利要求中定义了本发明。在从属权利要求中阐述了优选特征。
本发明的实施例设法改善涡轮机运营商在采用对能量获取和疲劳负荷折中处理的控制方法时可有的灵活性。这种控制方法的示例是使用超额运行。
根据本发明的第一方面,提供了一种为风力涡轮机生成控制安排的方法,该控制安排指出了涡轮机最大功率水平如何随时间改变,该方法包括:
接收表示目标最低风力涡轮机寿命的输入;
基于测量的风力涡轮机场地和/或运行数据,确定表示所述风力涡轮机或一个或多个涡轮机部件的当前剩余疲劳寿命的值;
通过如下方式改变初始预定义控制安排的指定所述涡轮机最大功率水平如何随时间变化的参数:
i)调节所述初始预定义控制安排的所述参数;
ii)基于所改变的控制安排,估计在所改变的控制安排的持续时间内,所述风力涡轮机或所述一个或多个涡轮机部件消耗的将来疲劳寿命;以及
iii)重复步骤(i)和(ii),直到所估计的由所述风力涡轮机或所述一个或多个涡轮机部件中的每个涡轮机部件消耗的将来疲劳寿命足以允许达到所述目标最低风力涡轮机寿命。
可以改变所述参数,直到负荷最重部件消耗的估计将来疲劳寿命足以允许恰好达到目标最低风力涡轮机寿命,或者换言之,使得消耗的总疲劳寿命将与目标最低风力涡轮机寿命基本相同。这可以基于目标最低风力涡轮机寿命的预定裕度(例如,在目标的0到1、0到3、0到6或0到12个月之内)实现。
任选地,步骤(iii)还需要对所述涡轮机的寿命内的能量捕获进行最大化。
任选地,所述控制安排指示所述风力涡轮机可以在其额定功率以上超额运行的功率的量。
任选地,该方法还包括针对所述一个或多个涡轮机部件中的每个涡轮机部件,接收表示针对所述涡轮机部件的许可更换的最大次数的输入。步骤(i)然后可以还包括针对一个或多个所述涡轮机部件,调节在所述涡轮机的剩余寿命内可以更换所述部件的次数。步骤(i)还可以包括针对一个或多个所述涡轮机部件,调节在所述涡轮机剩余寿命期间何时可以更换所述部件。所述一个或多个涡轮机部件可以包括叶片、桨距轴承、桨距致动***、轮毂、主轴、主轴承、变速箱、发电机、变换器、偏航驱动器、偏航轴承或变压器中的一项或多项。
任选地,所述初始预定义控制安排指定所述涡轮机最大功率水平随时间的相对变化。
任选地,确定表示所述涡轮机或所述一个或多个涡轮机部件的当前剩余疲劳寿命的值包括将来自一个或多个涡轮机传感器的传感器数据应用于一个或多个寿命使用估计算法。
任选地,确定表示所述涡轮机或所述一个或多个涡轮机部件的当前剩余疲劳寿命的值包括使用来自状况监测***的数据。
任选地,确定表示所述涡轮机或所述一个或多个涡轮机部件的当前剩余疲劳寿命的值包括结合场地检查程序使用从风力发电厂传感器获得的数据,所述场地检查程序基于从所述风力发电厂传感器获得的数据以及与所述风力发电厂和所述风力涡轮机设计相关的参数确定作用于涡轮机部件的负荷。传感器数据可以包括在调试和/或建设风力涡轮机或风力发电厂之前收集的传感器数据。
任选地,调节所述参数包括向所述控制安排应用偏移、放大、衰减或增益系数。调节所述参数,直到在所述安排的持续时间内,消耗掉负荷最重的部件的全部或基本全部疲劳寿命。可以通过使示出以在针对期望寿命的场地特有能力下设置的最大功率水平工作的个体涡轮机招致的疲劳损伤的线上方和下方的曲线面积相等,来调节所述参数。可以调节该偏移,直到由于根据控制安排运行涡轮机随时间招致的疲劳损伤等于由于根据设置在针对目标最低寿命的各个涡轮机最大功率水平的恒定最大功率水平运行涡轮机而随时间招致的疲劳损伤。
任选地,所述初始预定义控制安排指定最大功率水平随时间的变化梯度。调节所述参数然后可以包括调节所述梯度。
任选地,所述控制安排表示随时间应当招致的疲劳损伤的量,所述方法还包括基于一个或多个LUE使所述风力涡轮机运行,以所述控制安排指示的速率招致疲劳损伤。
任选地,该方法还包括向风力涡轮机控制器提供所确定的控制安排以控制风力涡轮机的功率输出。
该方法可以根据需要仅执行一次或定期执行。或者,可以周期性地重复该方法。具体而言,可以每天、每月或每年重复该方法。
可以提供一种配置成执行本文所述方法的用于风力涡轮机或风力发电厂的对应控制器。
仍然根据第一方面,提供了一种为包括两个或更多风力涡轮机的风力发电厂生成控制安排的方法,所述控制安排为每个风力涡轮机指示所述最大功率水平如何随时间改变,所述方法包括:
接收表示针对每个涡轮机目标最低期望寿命的输入;
基于测量的风力涡轮机场地和/或运行数据,确定表示每个所述风力涡轮机或每个所述风力涡轮机的一个或多个涡轮机部件的当前剩余疲劳寿命的值;
通过如下方式改变初始预定义控制安排的指定所述发电厂最大功率水平如何随时间变化的参数:
i)调节所述初始预定义控制安排的所述参数;
ii)基于所改变的控制安排,使用场地检查程序估计在所改变的控制安排的持续时间内,所述风力涡轮机或所述一个或多个涡轮机部件消耗的将来疲劳寿命,所述场地检查程序基于从风力发电厂传感器获得的数据以及与所述风力发电厂和所述风力涡轮机设计相关的参数确定作用于涡轮机部件上的负荷并且包括所述风力发电厂的涡轮机之间的交互;以及
iii)重复步骤(i)和(ii),直到所估计的由所述风力涡轮机或所述一个或多个涡轮机部件中的每个涡轮机部件消耗的将来疲劳寿命足以允许达到所述风力涡轮机目标最低寿命。
任选地,传感器数据包括在调试和/或建设风力涡轮机或风力发电厂之前收集的传感器数据。
任选地,进一步约束步骤(iii),使得对于所述安排之内的任意给定时段,在将所有所述涡轮机的功率加在一起时,不超过从发电厂到电网的连接中所能承载的功率的量。
根据本发明的第二方面,提供了一种为风力涡轮机生成控制安排的方法,该控制安排指出涡轮机最大功率水平如何随时间改变,该方法包括:
接收表示要在涡轮机的剩余寿命内一个或多个涡轮机部件中的每个涡轮机部件将被更换的最大次数的输入;
基于测量的风力涡轮机场地和/或运行数据,确定表示所述涡轮机或一个或多个涡轮机部件的当前剩余疲劳寿命的值;
通过如下方式改变初始预定义控制安排的指定所述涡轮机最大功率水平如何随时间变化的参数:
iv)调节所述初始预定义控制安排的所述参数;
v)基于所改变的控制安排,并考虑一个或多个涡轮机部件的更换,估计在所改变的控制安排的持续时间内,所述风力涡轮机或所述一个或多个涡轮机部件消耗的将来疲劳寿命;以及
vi)重复步骤(i)和(ii),直到所估计的由所述风力涡轮机或所述一个或多个涡轮机部件中的每个涡轮机部件消耗的将来疲劳寿命足以允许达到目标最低风力涡轮机寿命。
可以改变所述参数,直到负荷最重部件消耗的所估计的将来疲劳寿命足以允许恰好达到目标最低风力涡轮机寿命,或者换言之,使得消耗的总疲劳寿命将与目标最低风力涡轮机寿命基本相同。这可以基于目标最低风力涡轮机寿命的预定裕度(例如,在目标的0到1、0到3、0到6或0到12个月之内)实现。
任选地,步骤(iii)还需要对所述涡轮机的寿命内的能量捕获进行最大化。
任选地,所述控制安排指示所述风力涡轮机可以在其额定功率以上超额运行的功率的量。
任选地,步骤(i)还包括针对一个或多个所述涡轮机部件,调节在所述涡轮机的剩余寿命内可以更换所述部件的次数。步骤(i)还可以包括针对一个或多个所述涡轮机部件,调节在所述涡轮机剩余寿命期间何时可以更换所述部件。
任选地,所述目标最低风力涡轮机寿命是对应于涡轮机设计寿命的预定目标值。
任选地,该方法还包括接收表示用户定义的目标最低风力涡轮机寿命的输入。
任选地,所述初始预定义控制安排指定涡轮机最大功率水平随时间的相对变化。
任选地,确定表示所述涡轮机或所述一个或多个涡轮机部件的当前剩余疲劳寿命的值包括将来自一个或多个涡轮机传感器的传感器数据应用于一个或多个寿命使用估计算法。
任选地,确定表示所述涡轮机或所述一个或多个涡轮机部件的当前剩余疲劳寿命的值包括使用来自状况监测***的数据。
任选地,确定表示所述涡轮机或所述一个或多个涡轮机部件的当前剩余疲劳寿命的值包括结合场地检查程序使用从风力发电厂传感器获得的数据,所述场地检查程序基于从所述风力发电厂传感器获得的数据以及与所述风力发电厂和所述风力涡轮机设计相关的参数确定作用于涡轮机部件的负荷。传感器数据可以包括调试和/或建设风力涡轮机或风力发电厂之前收集的传感器数据。
任选地,调节所述参数包括向所述控制安排应用偏移、放大、衰减或增益系数。调节所述参数,直到在所述安排的持续时间内,消耗掉负荷最重的部件的全部或基本全部疲劳寿命。可以通过使示出以在针对期望寿命的场地特有能力下设置的最大功率水平工作的个体涡轮机招致的疲劳损伤的线上方和下方的曲线面积相等,来调节所述参数。可以调节该偏移,直到由于根据控制安排运行涡轮机随时间招致的疲劳损伤等于由于根据设置在针对目标最低寿命的各个涡轮机最大功率水平的恒定最大功率水平运行涡轮机而随时间招致的疲劳损伤。
任选地,所述初始预定义控制安排指定最大功率水平随时间的变化梯度。调节参数可以包括调节所述梯度。
任选地,所述控制安排表示随时间应当招致的疲劳损伤的量,所述方法还包括基于一个或多个LUE使所述风力涡轮机运行,以所述控制安排指示的速率招致疲劳损伤。
任选地,该方法还包括向风力涡轮机控制器提供所确定的控制安排以控制风力涡轮机的功率输出。
任选地,所述一个或多个涡轮机部件可以包括叶片、桨距轴承、桨距致动***、轮毂、主轴、主轴承、变速箱、发电机、变换器、偏航驱动器、偏航轴承或变压器中的一项或多项。
该方法可以根据需要仅执行一次或定期执行。或者,可以周期性地重复该方法。具体而言,可以每天、每月或每年重复该方法。
可以提供一种被配置成执行本文所述方法的用于风力涡轮机或风力发电厂的对应控制器。
仍然根据第二方面,提供了一种为包括两个或更多风力涡轮机的风力发电厂生成控制安排的方法,所述控制安排为每个风力涡轮机指示所述最大功率水平如何随时间改变,所述方法包括:
接收表示要在涡轮机的剩余寿命内针对每个涡轮机更换一个或多个涡轮机部件中的每个涡轮机部件的最大次数的输入;
基于测量的风力涡轮机场地和/或运行数据,确定表示每个所述风力涡轮机或每个所述风力涡轮机中的一个或多个涡轮机部件的当前剩余疲劳寿命的值;
通过如下方式改变初始预定义控制安排的指定所述发电厂最大功率水平如何随时间变化的参数:
iv)调节所述初始预定义控制安排的所述参数;
v)基于所改变的控制安排并考虑更换一个或多个涡轮机部件,使用场地检查程序估计在所改变的控制安排的持续时间内,所述风力涡轮机或所述一个或多个涡轮机部件消耗的将来疲劳寿命,所述场地检查程序基于从风力发电厂传感器获得的数据以及与所述风力发电厂和所述风力涡轮机设计相关的参数确定作用于涡轮机部件上的负荷并包括所述风力发电厂的涡轮机之间的交互;以及
vi)重复步骤(i)和(ii),直到所估计的由所述风力涡轮机或所述一个或多个涡轮机部件中的每个涡轮机部件消耗的将来疲劳寿命足以允许达到所述目标最低风力涡轮机寿命。
任选地,传感器数据包括在调试和/或建设风力涡轮机或风力发电厂之前收集的传感器数据。
任选地,进一步约束步骤(iii),使得对于所述安排之内的任意给定时段,在将所有所述涡轮机的功率加在一起时,不超过从发电厂到电网的连接中所能承载的功率的量。
根据本发明的第三方面,提供了一种为风力涡轮机生成控制安排的方法,该控制安排指示涡轮机最大功率水平如何随时间改变,该方法包括:
基于测量的风力涡轮机场地和/或运行数据,确定表示所述涡轮机或一个或多个涡轮机部件的当前剩余疲劳寿命的值;
应用优化功能,该优化功能改变初始控制安排以通过改变涡轮机或一个或多个涡轮机部件的能量捕获和消耗的疲劳寿命之间的折中关系,直到确定优化的控制安排,来确定优化的控制安排,该优化包括:
基于当前剩余疲劳寿命和所改变的控制安排,估计在所改变的控制安排的持续时间内,所述涡轮机或涡轮机部件消耗的将来疲劳寿命;以及
根据一个或多个输入约束来约束控制安排的优化;
其中输入约束包括针对一个或多个涡轮机部件的许可部件更换的最大次数,该优化还包括改变风力涡轮机寿命的初始值以确定目标风力涡轮机寿命。
根据本发明的第四方面,提供了一种为风力涡轮机生成控制安排的方法,该控制安排指示涡轮机最大功率水平如何随时间改变,该方法包括:
基于测量的风力涡轮机场地和/或运行数据,确定表示所述涡轮机或一个或多个涡轮机部件的当前剩余疲劳寿命的值;
应用优化功能,该优化功能改变初始控制安排以通过改变涡轮机或一个或多个涡轮机部件的能量捕获和消耗的疲劳寿命之间的折中关系,直到确定优化的控制安排,来确定优化的控制安排,该优化包括:
基于当前剩余疲劳寿命和所改变的控制安排,估计在所改变的控制安排的持续时间内,所述涡轮机或涡轮机部件消耗的将来疲劳寿命;以及
根据一个或多个输入约束来约束控制安排的优化;
其中输入约束包括目标最低风力涡轮机寿命,该优化还包括改变要在安排期间进行的针对一个或多个部件的部件更换次数的初始值,以确定部件更换的最大次数。
根据本发明的第五方面,提供了一种为风力涡轮机生成控制安排的方法,该控制安排指示涡轮机最大功率水平如何随时间改变,该方法包括:
基于测量的风力涡轮机场地和/或运行数据,确定表示所述涡轮机或一个或多个涡轮机部件的当前剩余疲劳寿命的值;
应用优化功能,该优化功能改变初始控制安排以通过改变涡轮机或一个或多个涡轮机部件的能量捕获和消耗的疲劳寿命之间的折中关系,直到确定优化的控制安排,来确定优化的控制安排,该优化包括:
基于当前剩余疲劳寿命和所改变的控制安排,估计在所改变的控制安排的持续时间内,所述涡轮机或涡轮机部件消耗的将来疲劳寿命;以及
根据一个或多个输入约束来约束控制安排的优化;
其中该优化还包括改变风力涡轮机寿命的初始值,以及改变要在安排期间进行的针对一个或多个部件的部件更换次数的初始值,以确定针对一个或多个涡轮机部件的部件更换次数和目标最低风力涡轮机寿命的组合。
以下任选的特征可以适用于第三、第四或第五方面。
该控制安排可以在涡轮机的整个寿命期间应用。
任选地,该方法还包括通过改变部件更换定时和次数直到最大次数来优化控制安排。
任选地,所述一个或多个可以更换的涡轮机部件包括叶片、桨距轴承、桨距致动***、轮毂、主轴、主轴承、变速箱、发电机、变换器、偏航驱动器、偏航轴承或变压器中的一项或多项。
任选地,所述初始控制安排指定涡轮机可以一直工作到的涡轮机最大功率水平随时间的相对变化。
任选地,该输入约束还包括涡轮机设计允许的上限最大功率输出和/或涡轮机的最小功率输出。
任选地,确定表示所述涡轮机或所述一个或多个涡轮机部件的当前剩余疲劳寿命的值包括将来自一个或多个涡轮机传感器的传感器数据应用于一个或多个寿命使用估计算法。
任选地,确定表示所述涡轮机或所述一个或多个涡轮机部件的当前剩余疲劳寿命的值包括使用来自状况监测***的数据。
任选地,确定表示所述涡轮机或所述一个或多个涡轮机部件的当前剩余疲劳寿命的值包括结合场地检查程序使用从风电场传感器获得的数据,所述场地检查程序基于所述风电场传感器以及与所述风电场和所述风力涡轮机设计相关的参数确定作用于涡轮机部件的负荷。
任选地,控制安排的优化包括改变控制安排以使平准化能量成本(levelisedcost of energy model)(LCoE)最小化。可以使用LCoE模型来确定LCoE,该模型包括针对以下各项中的一项或多项的参数:容量因子,表示在一个周期内产生的能量除以如果在该周期内连续以额定功率使涡轮机运行产生的能量;可用性,表示涡轮机可用于发电的时间;以及电场效率,表示在一个周期内产生的能量除以如果在完全不被上游涡轮机扰乱的风中使涡轮机运行产生的能量。该模型还可以包括用于如下一项或多项的参数:与更换一个或多个部件相关联的成本,包括涡轮机停机时间、用于更换部件的人工和设备、替换部件的制造或翻新成本以及将翻新或替换部件运输到电厂的成本;以及与更换磨损零件相关联的服务成本。
任选地,优化的控制安排是运行涡轮机可以达到的最大功率水平的安排,并可以指定风力涡轮机额定功率以上的最大功率水平。或者,所述控制安排可以指定随时间应当招致的疲劳损伤量,所述方法还包括基于一个或多个LUE使所述风力涡轮机运行,以所述控制安排指示的速率招致疲劳损伤。
该控制安排可以指示涡轮机最大功率水平在涡轮机寿命内如何改变。
任选地,该方法还可以包括向风力涡轮机控制器或风力发电厂控制器提供优化的控制安排以控制风力涡轮机的功率输出。
任选地,周期性重复该方法。可以每天、每月或每年重复该方法。
可以提供一种被配置成执行本文所述第三、第四或第五方面的方法的用于风力涡轮机或风力发电厂的对应控制器。
根据第三方面,提供了一种用于为风力涡轮机生成控制安排的优化器,该控制安排指示涡轮机最大功率水平如何随时间变化,该优化器包括:
优化模块,所述优化模块被配置成接收:用于一组变量的初始值,即风力涡轮机的运行变量,包括初始控制安排;一个或多个约束;以及表示涡轮机或一个或多个涡轮机部件的当前剩余疲劳寿命的数据;
其中该优化模块被配置成:
根据涡轮机或一个或多个涡轮机部件的剩余疲劳寿命和一个或多个约束,通过从其初始值改变变量中的一个或多个变量,使在优化模块处接收的取决于该组变量的运行参数最小化或最大化,从而优化控制安排;以及
输出优化的控制安排;
其中约束包括针对一个或多个涡轮机部件的许可部件更换的最大次数,该优化模块还被配置成改变风力涡轮机寿命的初始值以确定目标风力涡轮机寿命。
根据第四方面,提供了一种为风力涡轮机生成控制安排的优化器,该控制安排指出涡轮机最大功率水平如何随时间改变,该优化器包括:
优化模块,所述优化模块被配置成接收:用于一组变量的初始值,即风力涡轮机的运行变量,包括初始控制安排;一个或多个约束;以及表示涡轮机或一个或多个涡轮机部件的当前剩余疲劳寿命的数据;
其中该优化模块被配置成:
根据涡轮机或一个或多个涡轮机部件的剩余疲劳寿命和一个或多个约束,通过从其初始值改变变量中的一个或多个,使在优化模块处接收的取决于该组变量的运行参数最小化或最大化,从而优化控制安排;以及
输出优化的控制安排;
其中约束包括目标最低风力涡轮机寿命,该优化模块还被配置成改变要在安排期间进行的针对一个或多个部件的部件更换次数的初始值,以确定部件更换的最大次数。
根据第五方面,提供了一种为风力涡轮机生成控制安排的优化器,该控制安排指出涡轮机最大功率水平如何随时间改变,该优化器包括:
优化模块,所述优化模块被配置成接收:用于一组变量的初始值,即风力涡轮机的运行变量,包括初始控制安排;一个或多个约束;以及表示涡轮机或一个或多个涡轮机部件的当前剩余疲劳寿命的数据;
其中该优化模块被配置成:
根据涡轮机或一个或多个涡轮机部件的剩余疲劳寿命和一个或多个约束,通过从其初始值改变变量中的一个或多个,使在优化模块处接收的取决于该组变量的运行参数最小化或最大化,从而优化控制安排;以及
输出优化的控制安排;
其中该优化模块还被配置成改变风力涡轮机寿命的初始值,并改变要在安排期间进行的针对一个或多个部件的部件更换次数的初始值,以确定针对一个或多个涡轮机部件的部件更换次数和目标最低风力涡轮机寿命的组合。
以下任选特征可以适用于第三、第四或第五方面的优化器。
任选地,所述初始控制安排指定涡轮机可以一直工作到的涡轮机最大功率水平随时间的相对变化。
任选地,该优化器还包括初始化模块,该初始化模块被配置成接收用于该组变量和传感器数据的初始值,该初始化模块被配置成计算针对运行参数的初始值。
任选地,该一个或多个涡轮机部件是叶片、桨距轴承、桨距致动***、轮毂、主轴、主轴承、变速箱、发电机、变换器、偏航驱动器、偏航轴承或变压器中的一项或多项。
任选地,所述运行参数是针对涡轮机的平准化能量成本(LCoE),优化所述控制安排包括使平准化能量成本(LCoE)最小化。可以使用LCoE模型来确定LCoE,该模型包括针对如下一项或多项的参数:容量因子,表示在一个周期内产生的能量除以如果在该周期内连续以额定功率使涡轮机运行产生的能量;可用性,表示涡轮机可用于发电的时间;以及电场效率,表示在一个周期内产生的能量除以如果在完全不被上游涡轮机扰乱的风中使涡轮机运行产生的能量。该模型还可以包括用于如下一项或多项的参数:与更换一个或多个部件相关联的成本,包括涡轮机停机时间、用于更换部件的人工和设备、替换部件的制造或翻新成本以及将翻新或替换部件运输到电厂的成本;以及与更换磨损零件相关联的服务成本。
可以提供一种包括根据第三、第四或第五方面的任何方面的优化器的控制器。
根据第三方面,提供了一种为包括多个风力涡轮机的风力发电厂生成控制安排的方法,该控制安排针对每个风力涡轮机指出最大功率水平如何随时间改变,该方法包括:
基于测量的风力涡轮机场地和/或运行数据,确定表示每个所述风力涡轮机或每个所述风力涡轮机中的一个或多个涡轮机部件的当前剩余疲劳寿命的值;
应用优化功能,该优化功能改变每个涡轮机的初始控制安排,以通过改变每个涡轮机或每个涡轮机的一个或多个涡轮机部件的能量捕获和消耗的疲劳寿命之间的折中关系,直到确定优化的控制安排,来确定优化的控制安排,该优化包括:
基于当前剩余疲劳寿命和所改变的控制安排,使用场地检查程序,估计在所改变的控制安排的持续时间内,所述涡轮机或涡轮机部件消耗的将来疲劳寿命,所述场地检查程序基于从风力发电厂传感器获得的数据和与风力发电厂和风力涡轮机设计相关的参数确定作用于涡轮机部件的负荷,并包括风力发电厂的涡轮机之间的交互;以及
根据一个或多个输入约束来约束控制安排的优化;
其中该约束包括针对每个风力涡轮机的一个或多个涡轮机部件中的每个涡轮机部件的许可部件更换的最大次数,该优化模块还被配置成改变风力涡轮机寿命的初始值以确定目标风力涡轮机寿命。
根据第四方面,提供了一种为包括多个风力涡轮机的风力发电厂生成控制安排的方法,该控制安排针对每个风力涡轮机指出最大功率水平如何随时间改变,该方法包括:
基于测量的风力涡轮机场地和/或运行数据,确定表示每个所述风力涡轮机或每个所述风力涡轮机中的一个或多个涡轮机部件的当前剩余疲劳寿命的值;
应用优化功能,该优化功能改变每个涡轮机的初始控制安排,以通过改变每个涡轮机或每个涡轮机的一个或多个涡轮机部件的能量捕获和消耗的疲劳寿命之间的折中关系,直到确定优化的控制安排,来确定优化的控制安排,该优化包括:
基于当前剩余疲劳寿命和所改变的控制安排,使用场地检查程序,估计在所改变的控制安排的持续时间内,所述涡轮机或涡轮机部件消耗的将来疲劳寿命,所述场地检查程序基于从风力发电厂传感器获得的数据和与风力发电厂和风力涡轮机设计相关的参数确定作用于涡轮机部件的负荷,并包括风力发电厂的涡轮机之间的交互;以及
根据一个或多个输入约束来约束控制安排的优化;
其中所述约束包括针对每个风力涡轮机的目标最低风力涡轮机寿命,该优化模块还被配置成改变要在安排期间进行的针对每个风力涡轮机的一个或多个部件的部件更换次数的初始值,以确定部件更换的最大次数。
根据第五方面,提供了一种为包括多个风力涡轮机的风力发电厂生成控制安排的方法,该控制安排针对每个风力涡轮机指出最大功率水平如何随时间改变,该方法包括:
基于测量的风力涡轮机场地和/或运行数据,确定表示每个所述风力涡轮机或每个所述风力涡轮机中的一个或多个涡轮机部件的当前剩余疲劳寿命的值;
应用优化功能,该优化功能改变每个涡轮机的初始控制安排,以通过改变每个涡轮机或每个涡轮机的一个或多个涡轮机部件的能量捕获和消耗的疲劳寿命之间的折中关系,直到确定优化的控制安排,来确定优化的控制安排,该优化包括:
基于当前剩余疲劳寿命和所改变的控制安排,使用场地检查程序,估计在所改变的控制安排的持续时间内,所述涡轮机或涡轮机部件消耗的将来疲劳寿命,所述场地检查程序基于从风力发电厂传感器获得的数据和与风力发电厂和风力涡轮机设计相关的参数确定作用于涡轮机部件的负荷,并包括风力发电厂的涡轮机之间的交互;以及
根据一个或多个输入约束来约束控制安排的优化;
其中该优化还包括改变针对风力涡轮机寿命的每个的初始值,以及改变要在安排期间进行的针对每个风力涡轮机的一个或多个部件的部件更换次数的初始值,以确定针对每个风力涡轮机的一个或多个涡轮机部件的部件更换次数和针对每个风力涡轮机的目标最低风力涡轮机寿命的组合。
以下任选特征可以适用于第三、第四或第五方面的发电厂级的方法。
任选地,所述初始控制安排针对每个涡轮机指定涡轮机可以运行达到的涡轮机最大功率水平随时间的相对变化。
任选地,传感器数据包括在调试和/或建设风力涡轮机或风力发电厂之前收集的传感器数据。
任选地,该优化功能针对一个或多个所述涡轮机部件,改变在所述涡轮机的剩余寿命内可以更换所述部件的次数。该优化功能可以针对一个或多个所述涡轮机部件,改变在所述涡轮机剩余寿命期间何时可以更换所述部件。
任选地,进一步约束该方法,使得对于所述安排之内的任意给定时段,在将所有所述涡轮机的功率加在一起时,不超过从发电厂到电网的连接中所能承载的功率的量。
可以提供一种对应的风力发电厂控制器,其被配置成执行第三、第四或第五方面的以上方法。
本文所述的任何方法都可以体现在执行于控制器的处理器上时令其执行相关方法的软件中。
这里提到场地检查软件包括技术人员已知的场地检查工具,用于模拟风力涡轮机的运行,以基于建设前和/或调试前的传感器数据和诸如地形等其他场地信息,确定风力涡轮机和风力发电厂的运行特性。场地检查工具也可以在可用时使用来自涡轮机或发电厂或来自类似涡轮机或发电厂的运行数据。示例包括Vestas(TM)场地检查工具。DNV GL提供了替代的场地检查软件包。它由三个连接的程序构成:“WindFarmer”、“WindFarmer BladedLink”和“Bladed”,其允许用户执行整个范围的性能和负荷计算。
附图说明
现在将参考附图,仅通过举例的方式进一步描述本发明,在附图中:
图1A是常规风力涡轮机的示意性正视图;
图1B是包括多个风力涡轮机的常规风力发电厂的示意图;
图2是示出了风力涡轮机的常规功率曲线的曲线图;
图3是曲线图,示出了风力涡轮机产生的功率可以如何随着涡轮机目标寿命而变化;
图4是曲线图,示出了用于风力涡轮机的不同功率安排,其中各个最大风力涡轮机功率水平在涡轮机的寿命期间改变以控制功率输出;
图5是曲线图,示出了不同涡轮机部件之间积累的总寿命疲劳的示例变化;
图6是针对风力发电厂的简化平准化能量成本模型的示例;
图7是用于优化风力涡轮机控制策略的示例优化器的方框图;
图8是用于确定风力涡轮机类型的最大功率水平的方法示例;以及
图9是风力涡轮机控制器布置的示意图。
具体实施方式
本发明的实施例设法改善涡轮机运营商在采用对能量获取和疲劳负荷折中处理的控制方法时可获得的灵活性。具体而言,各实施例提供了一种优化方法,以允许涡轮机运营商根据其要求优化涡轮机性能,例如AEP。
为了优化性能,有三个参数可以在总体风力涡轮机控制策略中变化。这三个参数是(i)风力涡轮机的功率安排;(ii)风力涡轮机的剩余寿命;以及(iii)风力涡轮机剩余寿命期间允许的部件更换次数。可以相对于一个或多个其他参数改变这些参数中的一个或多个参数,以实现优化的控制策略。参数也可能受到约束的限制。
可以进行优化以例如改善涡轮机在其寿命期间的AEP以及改善盈利能力。涡轮机运营商可以指定一个或多个约束,然后可以进行优化。运营商可以请求最小风力涡轮机寿命(例如,19年)、个体部件更换(例如,一个变速箱更换)的最大次数和/或特定功率安排、安排曲线或形状或安排梯度中的一个或多个。
功率安排是风力涡轮机控制器使用的变量的安排,以在剩余涡轮机寿命期间,例如在涡轮机超额运行时,对能量获取和疲劳负荷进行折中处理。给定涡轮机超额运行产生的额外功率可以通过指定变量,例如各个风力涡轮机最大功率水平的值来控制。这一最大功率水平指定高于额定功率的功率,在超额运行时涡轮机可以最高工作到该功率。功率安排可以指定涡轮机寿命期间恒定的最大功率水平。或者,功率安排可以指定在风力涡轮机寿命期间改变的最大功率水平,使得超额运行可以产生的额外功率的量随时间变化。例如,发电厂运营商可能希望在风力涡轮机寿命早期以涡轮机部件增大的疲劳寿命消耗为代价产生更多电力,因为在项目早期发电的金融价值不相称的高。
针对给定涡轮机类型的各个风力涡轮机最大功率水平受到风力涡轮机机械部件的最大负荷极限和电气部件的设计极限的约束,因为最大功率不能被安全地增大到超过会导致涡轮机经受高于其最高设计负荷极限的机械负荷值或电气负荷的水平。这种不能被超过的各个风力涡轮机最大功率水平的这种上限最大功率水平可以被称为“风力涡轮机类型最大功率水平”,并指定所确定的负荷不超过针对该类型风力涡轮机的设计负荷的最大功率水平。下文在“最大功率水平计算”一节中给出了可以计算风力涡轮机类型的最大功率水平的方式的示例。
各个风力涡轮机的最大功率水平是根据本发明的实施例的安排的指定的功率水平,可以简称为最大功率水平。可以针对每个个体涡轮机细化各个风力涡轮机最大功率水平,基于针对每个涡轮机的疲劳负荷值,基于每个风力涡轮机在其在风力发电厂中的具***置或地点面对的一个或多个条件来计算,并针对给定地点的每个涡轮机确定各个风力涡轮机的最大功率水平。然后可以设置各个风力涡轮机最大功率水平,使得涡轮机或由各个涡轮机部件消耗疲劳寿命的速率给出对应于或超过特定目标寿命的疲劳寿命。
风力涡轮机的剩余寿命指定运营商乐于接受以便优化AEP的使用寿命的量。剩余寿命将取决于距离实施AEP优化方法的第一次激活的时间点,因为可用剩余寿命随着涡轮机工作减小。
风力涡轮机剩余寿命期间许可的部件更换次数也可以用于优化AEP。随着涡轮机部件在不同状况中以不同速率疲劳,一些部件的实际寿命可能大大超过风力涡轮机的20年预期寿命,或者同样的,各部件能够以针对给定寿命的更大量来超额运行。具有更长寿命的部件不驱动总的涡轮机寿命,并具有闲置生产能力。不过,具有更短寿命的那些部件可能对超额运行具有限制效果,可以通过在涡轮机寿命期间更换这些部件的一个或多个部件来增大AEP。具体而言,通过增大转矩实现的超额运行对变速箱、发电机和电力汲取部件的疲劳寿命有特别大的影响。相反,在通过增大转子转速实现超额运行时,那么叶片和结构部件的疲劳寿命受到更严重的影响。
在本发明的实施例语境中可更换部件被认为是主要部件,例如均占风力涡轮机总成本5%或更大且可以现场更换的部件。不需要考虑仅占风力涡轮机总成本小部分的一般磨损部件。具体而言,考虑替换的部件可以包括叶片、变桨轴承、变桨致动***、轮毂、主轴、主轴承、变速箱、发电机、变换器、偏航驱动器、偏航轴承或变压器中的一项或多项。
图3示出了优化的第一示例,其中针对涡轮机的目标寿命改变功率安排。在本示例中,涡轮机的设计寿命为20年,对于涡轮机的寿命期间功率水平是固定的。可以看出,在给定某年生产的功率的量随着风力涡轮机寿命减小而增大。随着涡轮机寿命的减小,可能增大涡轮机或涡轮机部件的疲劳寿命消耗率,允许通过超额运行产生额外功率。根据涡轮机运营商的偏好,可以应用优化。例如,可以确定并选择使涡轮机的AEP、净现值(NPV)或纯现价(NPW)最大化的寿命。可以利用已知的方法计算NPV/NPW。
图4示出了优化的另一示例,其中针对涡轮机的目标寿命改变功率安排。在本示例中,由安排指定的最大功率水平可以在涡轮机寿命期间变化。可以指定初始安排,例如,涡轮机运营商可以具有期望的安排形状来使用。该安排定义了各个风力涡轮机最大功率水平如何随时间改变,但可以通过相对而非绝对的方式这样做。在本示例中,期望的安排401是线性安排,从风力涡轮机类型最大功率水平Pmax到20年涡轮机寿命期间针对涡轮机类型的标称或额定功率水平Pnom。对于年平均风速低于涡轮机设计风速的典型的示例现场,各个涡轮机在20年寿命期间的现场具体能力由点线A示出。对于特定涡轮机,如果在涡轮机寿命期间不超过涡轮机或某些涡轮机部件的疲劳寿命,可能无法满足期望的安排401。因此调节安排,直到根据功率安排招致的总疲劳不超过负荷最重部件的设计疲劳寿命。
这可以通过估计在其持续时间期间遵循安排所招致的疲劳损伤来实现,该持续时间例如最大为涡轮机设计寿命,或用户指定的涡轮机寿命。可以使用现场检查功能估计招致的疲劳损伤,并可以利用LUE数据加以补充,考虑到给定微现场状况,两者都考虑了由于负荷导致的疲劳损伤。可以调节安排直到负荷最重的部件的最终疲劳寿命等于该部件的设计疲劳寿命。换言之,调节安排,直到在安排持续时间内,用尽负荷最重的部件的全部或基本全部疲劳寿命。
可以通过调节其一个或多个参数来调节安排。这可以包括:
-通过在整个安排中增加或减去值从而对安排应用偏移;
-向安排应用大于或小于1的增益;
-用于通过调节相关参数,对控制安排进行非线性提升或降低,以通过其他方式酌情扩展/收缩或增长/缩小安排,以改变安排功率水平值的任何其他适当功能。
在一个示例中,对于大部分疲劳部件而言,可以基于从功率安排曲线图确定的随时间导致的疲劳损伤或剩余疲劳寿命与时间的等价曲线,并利用现场检查软件确定在给定功率水平下在发电厂之内特定涡轮机位置(或者称为涡轮机微现场)会给部件造成的疲劳损伤,实现安排的调节。调节曲线图,直到适用于期望涡轮机寿命的等价疲劳曲线上超过和低于相应能力线的每个安排界定的面积相等。例如,这可以通过如下方式实现:使示出以在针对期望寿命的现场特有能力下设置的恒定最大功率水平工作的个体涡轮机招致的疲劳损伤的线上方和下方的曲线面积相等。例如,这会是等价于图3中的点线A的线,但示出了针对各个风力涡轮机最大功率随时间招致的疲劳损伤。可以通过对曲线增加或减去偏移,使功率安排曲线向上或向下移动直到面积相等,或以其他方式通过调节曲线的一个或多个参数放大或缩小曲线,来实现面积相等。那么,涡轮机或涡轮机部件消耗的总疲劳寿命将达到运行20年。由线402示出了示例安排,其终止于黑色正方形i。
点线B示出了对于同一示例现场,对于19年寿命,涡轮机的现场具体能力。可以看出,在19年寿命期间的能力比20年寿命期间更高。这样一来,所得的19年安排(线403给出了其示例)可以比20年寿命安排402PI 20yrs具有更高的初始最大功率水平值PI 19yrs。安排403终止于由黑色正方形ii表示的19年。
在图4的示例中,安排的调节受到额外约束的限制,即安排的斜率或梯度应当等于针对20年寿命的初始安排401。也可以应用其他约束,如图4的示例中所用,由此安排的斜率仅在到达标称功率水平时才等于初始安排401,该标称功率水平可以是涡轮机的额定功率,从这个点往后,将最大功率水平维持在标称功率水平。或者,实施例可以采用涡轮机的亚额定运行,从而可以将安排指定的最大功率水平设置成低于涡轮机额定功率以下。
以阶跃方式调节安排,从Pmax减小,或从Pnom或从线A的功率值增大,直到达到适当的安排,对于该安排,在负荷最重的涡轮机部件中有足够的疲劳寿命达到目标涡轮机寿命。例如,可以以Pnom的1%为步长增大或减小初始最大功率水平PI,直到达到适当的安排。
存在根据涡轮机寿命年数优化功率安排的其他可能。例如,安排可以全部从相同初始值(例如,Pmax)开始并梯度变化直到适用于期望涡轮机寿命的,由等价疲劳曲线上的相应能力线上方和下方的每个安排界定的面积相等。
另一条线404示出了安排的示例,如果考虑一个或多个部件更换,对于涡轮机在20年寿命期间可以实现该安排。安排404终止于黑色框i。一个或多个部件可能尤其容易因超额运行而疲劳损伤。例如,如图5所示,在20年运行之后,一个部件可能到达20年寿命的疲劳极限,而其他部件仍然具有储备的一些寿命。在这种情况下,更换引发更大疲劳损伤率的部件允许增大AEP。考虑到涡轮机的寿命并考虑更换的总成本,这样仍然可以在计算NPV时增大涡轮机的盈利能力。
作为指定最大功率水平值的安排的替代,还可以指定疲劳损伤的安排或剩余疲劳寿命的安排,因为招致的疲劳损伤率与涡轮机的最大功率水平设置相关。然后例如使用LUE跟踪涡轮机控制器中的疲劳寿命,控制涡轮机功率输出以将剩余疲劳寿命维持到安排指定的值。作为另一个替代,也可以使用能量安排,因为这仍然会表示涡轮机最大功率水平如何随时间改变。能量安排可以是每年或每月或类似的。
为了避免引起怀疑,安排也可以具有非线性形状,例如遵循多项式曲线的形状。
尽管安排被示为在其持续时间内连续变化,但它们可以通过阶跃方式改变,指定在诸如一个月、季度或年的特定时间内的给定最大功率水平。安排可以是例如涡轮机寿命期间一系列的年值。
可以一次性计算安排,或者可以以一定时间相隔重复计算。例如,可以每个月或每年计算一次安排。对于指定每年的最大功率水平的安排,可能有利的是每月或每星期(例如)计算安排,因为安排的改变可以提示用户参数比预期变化更快。
如果一次性计算安排,可以在风力发电厂调试之前进行这种计算,或者可以在调试之后任何时间进行。对于以一定时间相隔重复的计算,可以在风力发电厂调试之前进行第一次计算,或者可以在调试之后任何时间进行。
-第一示例
根据第一示例,产生可用于控制风力涡轮机的控制安排。可以定义相对安排,可以定义最小风力涡轮机寿命或主要部件更换最大次数的一个或多个。然后调节该安排以确保涡轮机的疲劳寿命满足目标寿命,同时使AEP最大化。
根据本文描述的超额控制技术之一,使用超额控制器操作风力涡轮机,超额控制器可以由风力涡轮机控制器实现。
可以使用寿命使用估计器(LUE)确定和监测部件的寿命使用情况。可以在确保所有涡轮机部件的疲劳负荷极限保持在其设计寿命之内时使用寿命使用估计器。可以利用例如诸如雨流计数和Miner规则或化学变性方程,测量给定部件经受的负荷(例如它们为弯矩、温度、力或运动)并可以计算消耗的部件疲劳寿命的量。基于寿命使用估计器,然后可以操作各个涡轮机,从而不超过其设计极限。用于针对给定涡轮机部件测量消耗的疲劳寿命的装置、模块、软件部件或逻辑部件也可以称为其寿命使用估计器,可以使用相同的缩写(LUE)指代用于确定寿命使用估计的算法以及对应的装置、模块或软件或逻辑部件。下文更详细地描述了LUE。
根据默认运行模式,超额控制器将基于风力涡轮机的预期或证实寿命内的功能或安排来控制所应用的超额的量。通常这是20或25年。
控制器被配置成例如从现场操作员接收输入参数,该输入为风力涡轮机或一个或多个特定涡轮机部件定义新的目标寿命。使用LUE确定到目前为止涡轮机或相关涡轮机部件的寿命使用。这样对风力涡轮机的剩余的部件寿命量提供了约束,因此对控制安排提供了约束。此外,修改的目标寿命对必须将剩余部件寿命延长的时间量提供了约束。
可以使用现场检查软件离线或在线计算将来可用的疲劳寿命,并可以将此用于指定修改的控制安排。现场检查功能可以包括计算或一次或多次模拟,以利用基于现场的历史数据确定预期疲劳损伤率,历史数据包括建造之前实测的现场气候数据和/或建造之后实测的现场气候数据和/或来自LUE的数据。现场气候数据典型包括来自气象桅杆或地基激光雷达的数据,并可以包括风速、紊流强度、风向、空气密度、垂直切变和温度。场地检查计算可以远程或酌情由涡轮机/发电厂级别的控制器执行。
可以利用与给定WPP场地地貌、地形、风况等相关的信息或参数填充场地检查软件。地貌和地形信息可以由现场勘测和/或对WPP现场的了解来提供,可以包括坡度、峭壁、WPP中每个涡轮机的入流角的细节等。可以从气象桅杆数据和/或从风力涡轮机经受和记录的风况和/或WPP处位置中的WPPC提供风况,例如风速(季度、年度的等等)、紊流强度(季度、年度的等等)、空气密度(季度、年度的等等)、温度(季度、年度的等等)等。
场地检查工具可以包括一个或多个存储器、数据库或其他数据结构,以存储和维护针对每种风力涡轮机的疲劳负荷值、针对每种风力涡轮机的风力涡轮机类型最大功率水平和与WPP场地条件相关的信息和/或参数。
因此产生修改的控制安排,由此根据针对寿命结束的新目标日期比先前的目标日期(可以是证实的寿命)更早还是更晚,调节通过超额运行产生的额外功率,使得涡轮机遭受更高或更低的疲劳损伤消耗率。
修改涡轮机控制安排的能力允许运营商随时间改变其优先级。例如,本地电网上的主要发电机可能要在寿命中期大修时停止工作,或者完全停工,电网可能需要额外的支持。这可以反映在显著更高的长期费率上,因此对于运营商来说短期内提高能量产生是有利的。运营商因此能够决定减少涡轮机寿命,或者诸如变速箱和发电机的受影响部件的寿命,并通过超额运行产生额外电力,同时接受更短的风力涡轮机或涡轮机部件寿命。
可以使用除LUE之外的方法确定风力涡轮机或涡轮机部件的寿命使用情况。相反,可以研究到目前为止涡轮机的运行,并可以计算迄今为止发生的疲劳损伤。在针对风力涡轮机改造超额控制时这可能尤其有用,再次使用场地检查软件离线计算将来可用疲劳寿命,并将此用于指定最大功率水平。场地检查功能再次可以包括离线或在线计算或一次或多次模拟,以利用基于场地的历史数据或安装之前实测的场地数据,确定预期疲劳损伤率,尽管在这种情况下未利用可用的LUE数据进行计算。
可以利用场地检查软件研究一直到装配采用本文所述功能的超额控制器的日期前风力涡轮机的运行,以基于指定场地地貌、场地地形、场地气象条件等的输入参数,使用与风力涡轮机在风力发电厂场地之内的精确位置相关的测量值,计算涡轮机部件上的疲劳负荷,所述测量值例如是能量输出、风速、风向、紊流强度、风切变、空气密度、涡轮机机械负荷测量(例如,来自叶片负荷传感器)、涡轮机电气部件温度和负荷、结冰事件、部件温度和状况监测***输出中的一个或多个。这些值可以用于计算迄今为止涡轮机部件发生的疲劳损伤的估计值。可以通过向场地检查功能风力涡轮机模型或模拟应用测量值来计算涡轮机或涡轮机部件将来可用的寿命,其基于这些测量值中的一个或多个和针对涡轮机的风力涡轮机类型最大功率水平的值提供估计的疲劳损伤和/或剩余疲劳寿命作为输出。该模拟或模型可以在部件级或针对涡轮机总体提供疲劳损伤和/或剩余疲劳寿命。可以根据各种计算程序进行疲劳负荷计算。这样的场地检查程序的各种示例将是技术人员公知的,将不会详细描述。
可以使用所得的涡轮机或涡轮机部件的消耗疲劳寿命的估计确定控制器应用的超额策略。可以在超额控制的初始化时一次性使用该估计,如果要进行改造,可以在涡轮机寿命中途进行。或者,可以在涡轮机寿命期间周期性地进行估计,从而根据寿命疲劳消耗在整个涡轮机寿命期间如何变化而周期性更新超额策略。
基于风力涡轮机或风力涡轮机部件的剩余疲劳寿命确定超额策略,剩余疲劳寿命自身基于风力涡轮机的运行寿命。控制所应用的超额的量,从而以充分低速率对涡轮机或涡轮机部件造成疲劳损伤,以确保仅在预定涡轮机寿命的最后,且优选恰好在最后才用尽涡轮机的疲劳寿命。
可以利用来自一个或多个状况监测***的数据进一步扩展或更换部件疲劳寿命估计的确定。状况监测***(CMS)包括涡轮机变速箱、发电机或其他关键部件中的驱动系***的战略要点处的若干传感器。状况监测***在部件实际故障之前提供部件故障的早期报警。因此可以将来自状况监测***的输出提供给控制器并用作被监测部件消耗的疲劳寿命的指示,并能够尤其提供部件的疲劳寿命何时达到其终点的指示。这提供了估计所用寿命的额外方式。
-第二示例
提供用于执行更一般化优化过程的第二示例,可以用于执行与上述类似类别的优化以及其他更一般的优化。第二示例的优化过程可以由应用优化方案的控制器来执行。
包括完整的财务成本或平准化能量成本(LCoE)、涡轮机的模型,并在安装超额控制***之前在离线计算中使用,或作为风力涡轮机控制器或风力发电厂控制器的一部分在线使用。使用LCoE模型允许优化超额策略,并也可以基于这样做的成本考虑主要部件的更换。如这里使用的,术语“平准化能量成本”是指来自涡轮机的能量成本的度量,是通过将涡轮机的寿命成本除以涡轮机的寿命能量输出来计算的。
图6示出了简化LCoE模型的示例,其中考虑了与建设和操作风力涡轮机以及风力涡轮机发电厂相关联的各种成本。
风力涡轮发电机(WTG)成本考虑了制造风力涡轮机的总成本。运输成本考虑了将涡轮机部件运输到安装场地的成本。运行和维护(O&M)成本考虑了涡轮机的运行成本,可以在进行运行和维护时更新。可以由服务技术人员向本地涡轮机控制器、向风力发电场控制器或别处提供这种信息。容量因子表示如果必须要在给定时间段连续以额定功率操作涡轮机,在该时间段,例如一年内产生的能量除以可能已经产生的能量。可用性表示可用于发电的涡轮机时间。电场效率是指从风提取能量的效率,受到电场之内涡轮机间距的影响。
LCoE模型中仅需要包括受到控制和部件更换策略影响的那些LCoE元素,因为在已经建造完涡轮机或风电场时,可以包括在LCoE模型中的若干参数变成固定的了。受影响元素是:
●运行和维护(O&M)成本
○如果更换更多部件则增加
●容量因子
○如果使用更积极的超额并因此产生更多MWh则增加
●可用性
○如果更换更多主要部件,由于更换流程需要停机时间,则轻微减小
○如果更积极的超额导致磨损部件更多的预防性更换或未安排的故障,则轻微减小
●寿命
○根据约束选择减少或增加
让涡轮机或WPP控制器中包括涡轮机的财务成本(LCoE)模型允许确定更灵活和有效率的控制策略。例如,如果发现特定场地的条件对变速箱而言特别严酷,那么这将被识别,运营商可以选择是否使涡轮机超额运行并考虑更换变速箱特定次数。然后,涡轮机控制器可以确定何时应当更换变速箱,相应地运行涡轮机,并任选地还提供何时更换变速箱的指示。
图7示出了用于优化风力涡轮机控制策略的示例优化器的框图,其可以被结合到控制器中,并可以用于实施本发明的各实施例。
在启动算法时,运行一次标记为“初始化”的方框。这提供了优化循环的初始条件。周期性地,例如,每天、每月或每年一次地执行标记为“优化”的循环。在执行它时,该循环运行需要的次数以实现优化过程的充分好的收敛。在收敛之后,将新一组输出发送到风力涡轮机控制器(x1)和运营商(其他输出),用于实施所确定的控制策略。两个方框“计算LCoE的估计值”包含相同的计算方法。它们包括图6已经不是固定的所有要素,即O&M成本、容量因子、可用性和寿命。例如,塔架基建费用已经固定,因此不需要包括。但运行和维护(O&M)成本不是固定的,因为在涡轮机寿命期间,变速箱可能工作更辛苦且被更换一次,因此包括它。
并未示出图7中的所有连接,其中有很多类似连接,例如在优化算法方框和“计算LCoE估计值”方框之间。在图7中或参考图7使用以下术语:
●N寿命剩余的周期数量(例如,年)。如果需要的话,用户可以改变这个值以适合其期望的操作策略。
●x1对于1…N年,例如对于3MW涡轮机[3.5MW、3.49MW、3.49MW、3.48MW、3.47MW…]的个体风力涡轮机最大功率水平的一维数组
●x2年份1…N的变速箱更换次数的一维数组,例如[0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0]
●x3对于年份1…N的发电机更换次数的一维数组
●x4对于年份1…N的主轴承更换次数的一维数组
●x5对于年份1…N的叶片组更换次数的一维数组
以及任选地:
●x6对于年份1…N的变换器更换次数的一维数组
●x7对于年份1…N的桨距轴承更换次数的一维数组
●x8对于年份1…N的桨距致动器(液压或电动)更换次数的一维数组
●x9对于年份1…N的偏航驱动器更换次数的一维数组
●x10对于年份1…N的偏航轴承更换次数的一维数组
●x11对于年份1…N的变压器更换次数的一维数组
●“_0”表示初始条件,例如,x1_0表示x1的初始条件。
参考图7,优化流程需要针对给定涡轮机确定若干常数,并利用若干物理和控制参数的值计算用于优化的初始条件。一旦已经计算出初始条件,该优化过程就应用定义平准化能量成本以及物理和控制参数输入值之间的关系的函数,以确定使平准化能量成本最小化而不超过特定优化约束的输入值组合。
为了计算用于优化的初始条件,可以确定给定涡轮机的若干参数值并将其输入到“初始化”方框中。对于任何给定的周期性(例如,每月)优化,这些值是常数。它们是运营商输入的参数,可以在任何时间改变,但如果改变,将在下一次运行优化时应用。这些参数可以包括以下各项中的一项或多项:涡轮机/各个涡轮机部件的寿命;变速箱更换成本;轴承更换成本;发电机更换成本;叶片更换成本;桨距***更换成本;以及必要的任何其他部件的更换成本。
例如,利用场地检查功能和/或一个或多个LUE来确定涡轮机的寿命和/或一个或多个部件的寿命,或者可以将其提供为要符合的约束。可更换部件包括叶片、桨距轴承、桨距致动***、轮毂、主轴、主轴承、变速箱、发电机、变换器、偏航驱动器、偏航轴承或变压器。
确定更换每个部件的总成本。例如,为了更换变速箱,成本将考虑是否正在装配新的或修复的变速箱、运输成本以及吊车与人工成本。在图6中的可用性段落下还包括涡轮机停机时间成本。
可以包括其他成本,例如财务成本,包括加权平均资金成本(WACC)等,以及计算将来的涡轮机工作策略对LCoE的效果所需的任何其他要素。
可以由运营商根据其针对场地的运营策略设置寿命参数,或者可以作为优化的一部分确定寿命参数。其他常数基于最好的知识,因此可以偶尔更新它们,但这样的更新会相当少。具体而言,O&M成本只能预先估计,并随时间过去利用实际数据更换这些估计值,由此得到将来O&M成本的更准确估计。
“初始化”方框和优化算法使用了以下变量:
●x1对于1…N年,个体风力涡轮机最大功率水平的一维数组,例如对于3MW涡轮机[3.5MW、3.49MW、3.49MW、3.48MW、3.47MW…]
●x2年份1…N的变速箱更换次数的一维数组,例如[0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0]
●x3对于年份1…N的发电机更换次数的一维数组
●x4对于年份1…N的主轴承更换次数的一维数组
●x5对于年份1…N的叶片组更换次数的一维数组
以及任选地:
●x6对于年份1…N的变换器更换次数的一维数组
●x7对于年份1…N的桨距轴承更换次数的一维数组
●x8对于年份1…N的桨距致动器(液压或电动)更换次数的一维数组
●x9对于年份1…N的偏航驱动器更换次数的一维数组
●x10对于年份1…N的偏航轴承更换次数的一维数组
●x11对于年份1…N的变压器更换次数的一维数组
LCoE估计值的初始计算使用来自运营商的初始估计值作为初始条件,x1_0、x2_0、x3_0等。
图7中标记为“测量数据”的信号由来自传感器的数据和从O&M流程确定的数据构成。来自传感器的测量数据可以来自涡轮机或风力发电厂,并可以包括以下各项中的一项或多项:
-针对一个或多个涡轮机部件的LUE值,所述部件例如是变速箱、发电机、主轴承、叶片、变换器、桨距轴承、桨距致动器(液压或电气)、偏航驱动器、偏航轴承、变压器等;
-风速和环境数据,或从场地检查程序获得的其他数据;
-用于一个或多个涡轮机部件的CMS数据。
来自运行和维护(O&M)活动的测量数据由O&M成本构成,可以包括基于到目前为止的成本(如果有的话)的估计值。将这与将来安排的服务模式、来自同一或其他风力发电厂的相同设计的其他涡轮机的经验以及来自使用相同部件的不同设计的其他涡轮机的特定部件的经验一起使用,以给出LCoE计算中将来O&M成本的估计值。
从初始条件开始,优化过程使用输入和约束,通过直接计算LCoE或通过计算特定的LCoE变量来使平准化能量成本(LCoE)最小化。仅需要计算建造涡轮机之后改变的LCoE的一部分,即,受O&M成本、容量因子、可用性和寿命影响的比例。进行优化,直到LCoE最小化,例如,直到在步骤之间计算的LCoE变化在给定容限之内。
对优化的约束是在搜索LCoE的最小值时优化算法不能进入的区域。约束可以包括以下各项中的一项或多项:风力涡轮机类型的最大功率水平;涡轮机类型的最小功率输出;风力发电厂通往电网的连接的最大有功功率容量,即所有涡轮机的有功功率输出的最大和;以及任何其他适当的约束。
约束还可以包括可以由用户定义的以下各项中的一项或多项:
-最小或目标期望风力涡轮机寿命;
-对于所有部件或对于一个或多个给定部件的部件替换最大次数;
-定义最大功率安排形状的预定义最大功率水平安排或预定义相对最大功率安排。
可以选择针对每个一维数组的输入数量以使优化算法的运行时间更可管理。上面将一维数组x1、x2等描述为针对每年的操作而提供。尽管可以为每月或每季度的操作提供输入,但这会提供12倍或4倍的输入。因此,可以使用年值。当然,可以根据期望的计算时间或优化间隔,酌情使用不同的时间周期。
再者,为了使运行时间更可管理,可以选择风力涡轮机部件,使得在优化中仅使用最相关的部件。可以基于其寿命是否受到额定风速以上的有功功率输出显著影响来选择要包括的部件,尤其是变速箱、发电机、主轴承和叶片。
此外或替代地,可以基于它们的值选择用于优化中的部件。例如,可以仅包括其值为涡轮机总成本5%或更大的部件。
优化算法在其每次运行到收敛时产生若干输出。可以通过向风力涡轮机控制器自动发送数据以用作下一次运行优化循环(例如,1个月之后)之前的涡轮机功率需求,在闭环控制中使用对于涡轮机代表对于年份1…N的最大功率水平安排的一维数组x1。或者,可以例如通过向计算机***发送最大功率水平数据以在显示器上输出,供服务部门查看,以建议容量使用最大功率水平而没有自动控制循环。
其他一维数组x2、x3、x4代表用于更换部件的安排。可以将这一安排数据输出到另一计算机***以允许采取动作。可以将数据直接提供到部件更换调度软件中。或者,可以使用部件更换数据,包括建议的更换日期,作为发送到显示器的建议输出,供服务部门查看,以决定人工实施部件更换计划。
应当指出,可以将上述最大功率水平的一维数组(x1)提供为仅超额水平、超额或低于额定水平、或仅低于额定水平,使得最大功率水平变量仅需要指定额定功率上方(或下方)的量。功率需求或者可以是针对每个周期的速度需求和/或转矩需求,或如下所述由寿命使用控制功能控制功率的疲劳寿命消耗。使用速度需求和转矩需求两者的缺点是用于计算最优配置的计算时间将更长。
尽管上文将优化器描述为周期性执行,但也可以偶发地使用或仅使用一次。例如,可以在安装超额控制器时离线进行优化。或者,可以在控制器中,无论在风力涡轮机处、风力发电厂处或别处嵌入优化器,在这种情况下,将以特定时间步长执行它。
如上所述,可以利用或不利用LUE进行优化,因为场地数据可以用于确定部件疲劳,从而给出可用于涡轮机或涡轮机部件的剩余寿命的指示。
尽管已经主要结合用于超额控制器描述了优化算法,但这不是要求的。可以利用任何对能量获取和涡轮机疲劳负荷进行折中的控制动作应用优化。这可以包括以下各项中的一项或多项:通过低于额定操作改变功率需求;推力限制,该极限限制功率输出以通过减小功率曲线“膝盖”处的转子推力,以功率输出为代价防止高推力负荷;或者对能量获取和疲劳负荷进行折中的任何其他控制特征。
尽管可以在任何位置进行所需的计算,但在实践中,可以在风力发电厂控制器中,例如SCADA服务器中更好地进行像这样的策略动作。这样允许直接现场输入服务数据,避免从场地到控制中心的通信问题。不过,也可以在控制中心中执行计算。这同样适用于本文所述的其他方法,包括第一示例的方法。
-最大功率水平计算
现在接着描述用于确定可应用于涡轮机的最大功率水平的示例技术。
一种用于确定针对风力涡轮机类型的风力涡轮机类型最大功率水平的方法可以包括:模拟两个或更多测试功率水平的负荷谱以针对两个或更多测试功率水平的每种,该类型风力涡轮机上的负荷;将针对每个测试功率水平确定的负荷与该类型的风力涡轮机的设计负荷进行比较;以及将针对该类型的风力涡轮机的风力涡轮机类型最大功率水平设置为所确定的负荷不超过针对该类型风力涡轮机的设计负荷的最大测试功率水平。
因此,可以针对一种或更多类型的风力涡轮机确定风力涡轮机类型最大功率水平。
图8示出了流程图,详述了可以用于任意实施例设置涡轮机最大功率水平的示例。在步骤301中,进行检查以针对一种或多种类型的风力涡轮机确定风力涡轮机机械部件的设计极限。在本示例中,利用离线计算机***确定设计极限。不过,应该认识到,可以由在线计算机***或与风力涡轮机和/或WPP相关联的任何其他软件和/或硬件实现该功能。
风力涡轮机类型最大功率水平是如果要在风力涡轮机部件设计负荷极限下操作时,在风力适当高时,允许给定类型的风力涡轮机产生的最大功率水平。风力涡轮机类型最大功率水平有效地适用于涡轮机的设计寿命。因此,风力涡轮机类型最大功率水平通常将高于针对该类型风力涡轮机的标称铭牌额定值,因为标称铭牌额定值通常是更保守的值。
如以下示例和实施例中使用的一种风力涡轮机可以被理解为具有相同电气***、机械***、发电机、变速箱、涡轮机叶片、涡轮机叶片长度、轮毂高度等的风力涡轮机。因此,出于本发明的实施例的目的,与风力涡轮机的主要结构或部件的任何差异都产生新类型的风力涡轮机。例如,除不同轮毂高度(例如,塔高)之外都相同的风力涡轮机会是两种不同类型的风力涡轮机。类似地,除涡轮机叶片长度不同之外都相同的风力涡轮机也被认为是两种不同类型的风力涡轮机。而且,50Hz和60Hz的风力涡轮机被认为是不同类型的风力涡轮机,它们是为寒冷气候和炎热气候设计的风力涡轮机。
因此该类型的风力涡轮机不是必须对应于国际电工委员会(IEC)类别的风力涡轮机,因为不同类型的涡轮机可以在风力涡轮机的相同IEC类别中,其中每种风力涡轮机基于风力涡轮机中部件的设计可以具有不同的风力涡轮机类型最大功率水平。
在以下示例中,风力涡轮机额定值为1.65MW(1650KW)的标称铭牌额定功率水平,轮毂高度为78米,被设计成在特定IEC风级的条件下服务。
然后可以针对该类型的风力涡轮机,通过针对第一测试超额功率水平模拟负荷谱以识别针对该第一功率水平该类型风力涡轮机上的负荷,来确定该风力涡轮机类型的机械部件的设计极限。负荷可以是机械负荷、疲劳负荷、风力涡轮机可以承受的任何其他负荷或不同负荷的任意组合。在本示例中,不过,将要认识到,机械负荷被认为是其他负荷,例如,也可以考虑疲劳负荷。模拟负荷谱的过程还可以包括或可以是外插法或其他形式的分析,可以执行该分析以确定该类型风力涡轮机上的负荷。
负荷谱典型地包括可以在风力涡轮机的计算机模拟中运行的一定范围的不同测试情况。例如,该负荷谱可以包括针对持续10分钟8m/s,持续10分钟10m/s,针对不同风向,针对不同风紊流,针对风力涡轮机启动时,针对风力涡轮机停机时等的风的测试情况。应该认识到,有很多不同的风速、风况、风力涡轮机运行条件和/或故障条件,有在负荷谱的风力涡轮机模拟中可以运行测试情况。该测试情况可以包括真实、实际数据或人工数据(例如,对于与风力涡轮机相关的标准中定义的50年阵风)。负荷谱的模拟可以针对负荷谱中的所有测试情况确定影响风力涡轮机的力和负荷。这种模拟还可以估计或确定测试情况事件可能发生的次数,例如,可以预计10分钟持续时间的10m/s的风的测试情况会在风力涡轮机20年寿命期间发生2000次,因此可以计算在风力涡轮机寿命期间风力涡轮机上的疲劳。该模拟还可以基于影响风力涡轮机的所确定负荷计算或确定风力涡轮机中各部件可能招致的疲劳损伤或负荷。
在本示例中,第一测试功率水平可以是1700KW,因为这比针对本示例中考虑的该类型的风力涡轮机的标称铭牌额定功率水平更高。然后可以针对给定类型的风力涡轮机模拟负荷谱,以便判断在该第一测试功率水平下该类型的风力涡轮机能否运行,而不会超过该类型风力涡轮机的机械部件的最高设计负荷。如果该模拟发现该类型的风力涡轮机能够运行于第一测试功率水平,那么可以针对第二测试功率水平重复相同的过程。例如,在该示例中,该第二测试功率水平可以是1725KW。然后针对给定类型的风力涡轮机模拟负荷谱以识别该类型的风力涡轮机是否能够在该第二测试功率水平下运行而不超过机械部件的极限设计负荷。
如果未超过机械部件的极限设计负荷,那么可以迭代地执行针对其他测试功率水平的模拟负荷谱的过程。在本示例中,以25KW的步长递增测试功率水平,不过,将要认识到,递增步长可以是适于识别风力涡轮机类型最大功率水平的目的的任何值,例如5KW、10KW、15KW、20KW、30KW、50KW等,或者按照测试功率水平的百分比增加,例如1%增量、2%增量、5%增量等。或者,该过程开始于高的第一测试功率水平,并针对每次迭代,将测试功率水平递减适当的量,直到识别风力涡轮机类型的最大功率水平,即,该类型的风力涡轮机能够运行而不超过极限设计限制的第一测试功率水平。
在本示例中,给定类型的风力涡轮机被识别为能够在1750KW、1775KW和1800KW的其他测试功率水平下运行,之后在1825KW处超过一个或多个机械部件的设计限制。于是,该过程发现针对这种类型的风力涡轮机类型最大功率水平为1800KW。
在其他实施例中,由于该类型的风力涡轮机未超过在1800KW下针对该机械部件的极限设计负荷,但在1825KW下确实超过针对该机械部件的极限设计负荷,那么该过程可以进一步迭代地以更小增量,例如5KW递增测试功率水平,以识别风力涡轮机是否可以运行,而不会在1800KW和1825KW之间的功率水平下超过机械极限设计负荷。不过,在当前示例中,将1800KW的功率水平作为针对该类型风力涡轮机的风力涡轮机类型机械部件设计极限。
然后可以针对要分析的任何其他类型的风力涡轮机进行确定风力涡轮机类型最大功率水平的过程。在图8的步骤302,可以针对前面确定的风力涡轮机机械部件的设计极限考虑或测定该类型风力涡轮机中电气部件的设计限制。
在步骤302中,可以考虑主要电气部件以确保针对机械部件设计极限确定的风力涡轮机类型功率水平不超过被分析的该类型风力涡轮机的主要电气部件的设计限制。主要电气部件例如可以包括发电机、变压器、内部电缆、接触器或该类型风力涡轮机中的任何其他电气部件。
基于模拟和/或计算,然后判断主要电气部件是否能够在先前针对机械部件设计极限确定的风力涡轮机类型最大功率水平下运行。例如,在机械部件设计极限功率水平下运行可能导致风力涡轮机内部一条或多条电缆的温度升高,因此降低电缆的电流承载能力,该能力是由电缆导线尺寸和散热条件确定的。因此,将针对新的温度条件计算当前电流承载能力,以便判断电缆是否能够工作在高达风力涡轮机类型最大功率水平的功率水平下。对于其他电气部件可以考虑类似事项,例如,部件的温度、部件的容量等,以识别电气部件是否能够工作在高达机械部件设计极限的功率水平下。
如果判定或发现主要电气部件能够在先前确定的机械部件设计极限下运行,那么,在图8的步骤303中,对于给定类型的风力涡轮机,将该风力涡轮机类型的最大功率水平设置或记录为根据机械部件设计极限针对给定类型的风力涡轮机的最大功率水平。不过,如果判定或发现主要电气部件不能在先前确定的机械部件设计极限下运行,那么可以进行进一步的研究或动作以达到适应机械和电气部件两者的涡轮机类型最大功率水平。
一旦针对每种类型的风力涡轮机确定了风力涡轮机类型最大功率水平,就可以将这个参数用作上述方法之内的约束,以达到针对WPP中的每个风力涡轮机的各个最大功率水平的安排,例如,最大超额功率水平。
针对WPP中每个风力涡轮机的不同个体最大功率水平是有利的,因为WPP中的条件可能在WPP场地之间有变化。因此,可能存在这样的情况:WPP中一个位置处的风力涡轮机可能与WPP中不同位置处相同类型的另一风力涡轮机面对不同的条件。因此,相同类型的两个风力涡轮机可能需要不同的个体最大功率水平,或者可以根据优选实施方式向WPP中该类型的所有风力涡轮机应用最低个体最大功率水平。如本文所述,确定各个风力涡轮机特有的个体最大功率水平作为确定安排的一部分。
-超额控制
本发明的实施例可以应用于通过应用超额控制而运行以确定要应用的超额的量的风力涡轮机或风力发电厂。
由超额控制器产生超额控制信号并由风力涡轮机控制器用于使得涡轮机超额运行。上述控制安排可以用于这样的超额控制器之内或结合其使用,以设置可以通过超额运行产生的功率量的上限。产生超额控制信号的具体方式不是本发明实施例关键性的,但为了理解容易将给出示例。
每个风力涡轮机都可以包括超额控制器作为风力涡轮机控制器的一部分。超额控制器计算超额请求信号,其指示涡轮机要在额定输出以上的功率输出超额运行的最高量。控制器从涡轮机传感器接收数据,例如桨距角、转子转速、功率输出等,并能够发出命令,例如桨距角、转子速度、功率输出等的设定点。控制器还可以从电网,例如从电网运营商接收命令以响应于电网需求或故障提高或降低有功或无功功率输出。
图9示出了涡轮机控制器布置的示意示例,其中超额控制器901产生可以由风力涡轮机控制器用于向涡轮机应用超额的超额控制信号。可以根据检测涡轮机运行参数和/或诸如风速与风向的本地条件的一个或多个传感器902/904的输出产生超额控制信号。超额控制器901包括可以在超额控制的各方面中使用的一个或多个功能控制模块。可以提供额外的功能模块,模块的功能可以被组合或可以省略一些模块。
由优化器907根据如本文所述确定的安排提供针对各个涡轮机最大功率水平的值。这提供了可以根据安排使涡轮机运行的最大功率水平。
额外的功能模块产生功率需求,并且一般将用以减小涡轮机控制器作用的最终功率需求。额外功能模块的具体示例是运行约束模块906。超额运行利用了部件设计负荷和每个涡轮机运行时承受的负荷之间通常存在的间隙,这通常比计算设计负荷的IEC标准模拟条件更有益。超额运行导致涡轮机的功率需求在大风中增大,直到达到运行约束(温度等)指定的运行极限或直到达到功率上限,设置功率上限是为了防止超过部件设计负荷。由运行约束控制模块906实施的运行约束根据各种运行参数限制可能的超额功率需求。例如,在保护功能就位以在变速箱油温超过65℃时发起停机时,运行约束可以根据超过60℃的温度的变速箱油温指示最大可能超额设定点信号的线性降低,达到65℃处的“不可能超额”(即,功率设定点信号等于额定功率)。
来自功能模块的最大功率水平和功率需求被提供给最小值功能框908,并选择最低值。可以提供另一最小值块909,其选择来自超额控制器901的最小功率需求和任何其他涡轮机功率需求,例如由电网运营商指定的那些需求,以产生由风力涡轮机控制器应用的最终功率需求。
作为替代,超额控制器例如可以是图1B的PPC控制器130的一部分。PPC控制器与每个涡轮机通信,并能够从涡轮机接收数据,例如桨距角、转子速度、功率输出等,并能够向各个涡轮机发送命令,例如用于桨距角、转子速度、功率输出等的设定点。PPC 130也可以从电网,例如从电网运营商接收命令以响应于电网需求或故障提高或降低有功或无功功率输出。每个风力涡轮机的控制器都与PPC 130通信。
PPC控制器130从每个涡轮机接收功率输出数据,因此意识到电网连接点140处的每个涡轮机和电厂整体的功率输出。如果需要,PPC控制器130可以接收发电厂整体的功率输出的操作设定点,并将其在每个涡轮机之间分配,使得输出不超过运营商分配的设定点。这一发电厂设定点可以在从0到电厂额定输出功率之间的任何点。电厂的“额定功率”输出是电厂中各个涡轮机的额定功率输出之和。发电厂设定点可以在电厂额定功率输出以上,即整个电厂都超额运行。
PPC可以从电网连接直接接收输入,或者可以接收作为总发电厂输出和标称或额定功率电厂输出之间差异度量的信号。这一差异可以用于提供各个涡轮机超额运行的依据。理论上,仅有单个涡轮机可以超额运行,但优选使多个涡轮机超额运行,最优选地,向所有涡轮机发送超额信号。发送到每个涡轮机的超额信号可以不是固定控制,但反而可以是每个涡轮机可以执行的超额最大量的指示。每个涡轮机都可以具有关联的控制器,其可以在涡轮机控制器之内或集中地,例如在PPC处实现,这将实施图9所示的一个或多个功能,以判断涡轮机是否能够对超额信号做出响应,以及如果能够,超过多少量。例如,在涡轮机控制器之内的控制器判定给定涡轮机处的条件有利且高于额定风速时,它可以做出肯定响应,且使给定涡轮机超额运行。在控制器实施超额信号时,发电厂的输出将升高。
因此集中地或在每个个体涡轮机处产生超额信号,该信号表示一个或多个涡轮机或发电厂整体的涡轮机可以执行的超额量。
-寿命使用估计器
如上所述,本发明的实施例利用了寿命使用估计器(LUE)。现在将更详细地描述寿命使用估计器。估计寿命使用情况所需的算法将在部件之间有所不同,LUE可以包括LUE算法库,包括以下各项中的一些或全部:负荷持续时间、负荷运行分布、雨流计数、应力循环损伤、温度循环损伤、发电机热反应率、变压器热反应率和轴承磨损。此外可以使用其他算法。如上所述,寿命使用估计可以仅用于选定的关键部件,使用算法库使得能够为LUE选择新部件,并从库中选择适当算法,并且为该部件设置具体参数。
在一个实施例中,为涡轮机的所有主要部件实施LUE,包括叶片、桨距轴承、桨距致动器或驱动器、轮毂、主轴、主轴承外壳、主轴承、变速箱轴承、轮齿、发电机、发电机轴承、变换器、发电机终端盒电缆、偏航驱动器、偏航轴承、塔架、海上支撑结构(如果有的话)、地基和变压器绕组。或者,也可以选择这些LUE中的一个或多个。
作为适当算法的示例,可以在叶片结构、叶片螺栓、桨距***、主轴***、变换器、偏航***、塔架和地基估计器中使用雨流计数。在叶片结构算法中,将雨流计数用于叶根弯曲的挥舞力矩和摆振力矩,以识别应力循环范围和平均值,并将输出发送到应力循环损伤算法。对于叶片螺栓,将雨流计数用于螺栓弯曲力矩以识别应力循环范围和平均值,并向应力循环损伤算法发送输出。在桨距***、主轴***、塔架和地基估计器中,也应用雨流计数算法以识别应力循环范围和平均值,并向应力循环损伤算法发送输出。应用雨流算法的参数可以包括:
-桨距***-桨距力;
-主轴***-主轴转矩;
-塔架-塔架应力;
-地基-地基应力。
在偏航***中,将雨流算法应用于塔顶扭转以识别负荷持续时间,并将这一输出发送到应力循环损伤算法。在变换器中,使用发电机功率和RPM推断温度,使用在这个温度下的雨流计数来识别温度循环和平均值。
可以通过输入叶片挥舞负荷和桨距速度作为负荷持续时间算法或轴承磨损算法的输入,来监测叶片轴承的寿命使用情况。对于变速箱而言,将负荷运行持续时间应用于主轴转矩以计算使用的寿命。对于发电机,使用发电机RPM推断发电机温度,其被用作热反应率发电机算法的输入。对于变压器而言,从功率和环境温度推断变压器温度,以向变压器热反应率算法提供输入。
在可能的情况下,优选使用现有传感器提供算法进行运算的输入。于是,例如,通常风力涡轮机直接测量叶片结构、叶片轴承和叶片螺栓估计器所需的叶根弯曲挥舞力矩和摆振力矩。对于桨距***,可以测量汽缸第一腔室中的压力,并推断第二腔室中的压力,使得能够计算桨距力。这些仅仅为示例,可以直接测量或从其他可用传感器输出推断需要作为输入的其他参数。对于一些参数而言,可能有利的是,如果不能以足够精确度推断值,则使用额外的传感器。
用于各种类型的疲劳估计的算法是已知的,可以在以下标准和文本中找到:
负荷运行分布和负荷持续时间:
Guidelines for the Certification of Wind Turbines,GermainischerLloyd,Section 7.4.3.2 Fatigue Loads
雨流:
IEC 61400-1‘Wind turbines–Part 1:Design requirements,Annex G Miner求和:
IEC 61400-1‘Wind turbines–Part 1:Design requirements,Annex G功率定律(化学变性):
IEC 60076-12‘Power Transformers–Part 12:Loading guide for dry-typepower transformers’,Section 5.
-发电厂级控制
可以在风力发电厂级执行本文所述方法的任何方法,由此产生包括针对每个风力涡轮机的个体控制安排的发电厂控制安排。这样做的好处是允许考虑给定发电厂中涡轮机之间的交互。
上游涡轮机功率需求/功率水平的改变影响紧跟上游涡轮机的任何涡轮机的功率输出和疲劳损伤的积累率。场地检查软件包括关于涡轮机在风力发电厂之内定位的信息,并考虑了风力电场之内涡轮机相互之间的相对位置。因此场地检查软件的计算考虑了来自上游涡轮机的尾流效应(wake effects)。
对于一些风力发电厂而言,从发电厂到供电电网的连接的输电容量小于在所有涡轮机以该风力涡轮机类型最大功率水平发电时每个涡轮机产生的功率之和。在这种情况下,进一步约束风力涡轮机或风力发电厂的控制安排,使得对于安排之内的任何给定时间段,在将所有涡轮机的功率加在一起时,不超过从发电厂到电网的连接能够输送的功率量。
本文描述的实施例依赖于在确定涡轮机的控制安排时对涡轮机属性和涡轮机场地属性的分析。各种计算,包括由场地检查软件执行的那些计算,可以离线、在一个或多个不同计算***处实现,且所得的控制安排被提供给风力涡轮机或发电厂控制器。或者,可以在风力涡轮机控制器或发电厂控制器上在线进行计算。
上述实施例不是排他性的,一个或多个特征可以被组合或合作,以便通过针对风力发电厂中的每个风力涡轮机设置最大功率水平来实现改进的超额控制,该超额控制考虑了环境和面向或影响风力涡轮机的场地条件。
应当指出,本发明的实施例可以应用于恒速和变速涡轮机两者。涡轮机可以采用主动桨距控制,由此通过叶片水平运动实现高于额定风速的功率限制,其涉及使每个叶片的全部或部分旋转以减小迎风角。或者,涡轮机可以采用主动失速控制,其通过调节叶片桨距使其在主动桨距控制中使用的相反方向上停顿来实现高于额定风速的功率限制。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,但应该理解,仅通过举例的方式描述了这样的实施例。本领域的技术人员将会想到很多变化、改变和替换而不脱离如所附权利要求界定的本发明范围。

Claims (30)

1.一种为风力涡轮机生成控制安排的方法,所述控制安排指示所述涡轮机的最大功率水平如何随时间改变,所述方法包括:
接收表示目标最低风力涡轮机寿命的输入;
基于测量的风力涡轮机场地和/或运行数据,确定表示所述风力涡轮机或一个或多个涡轮机部件的当前剩余疲劳寿命的值;
通过如下方式改变初始预定义控制安排的指定所述涡轮机最大功率水平如何随时间变化的参数:
i)调节所述初始预定义控制安排的所述参数;
ii)基于所改变的控制安排,估计在所改变的控制安排的持续时间内,所述风力涡轮机或所述一个或多个涡轮机部件消耗的将来疲劳寿命;以及
iii)重复步骤(i)和(ii),直到所估计的由所述风力涡轮机或所述一个或多个涡轮机部件中的每个涡轮机部件消耗的将来疲劳寿命足以允许达到所述目标最低风力涡轮机寿命。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,步骤(iii)还需要对所述涡轮机的寿命内的能量捕获进行最大化。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其中,所述控制安排指示所述风力涡轮机能够在其额定功率以上超额运行的功率的量。
4.根据权利要求1或2所述的方法,还包括针对一个或多个所述涡轮机部件中的每个涡轮机部件,接收表示针对所述涡轮机部件的许可更换的最大次数的输入。
5.根据权利要求4所述的方法,其中,步骤(i)还包括针对一个或多个所述涡轮机部件,调节在所述涡轮机的剩余寿命内能够更换所述部件的次数。
6.根据权利要求5所述的方法,其中,步骤(i)还包括针对一个或多个所述涡轮机部件,调节在所述涡轮机的剩余寿命期间何时能够更换所述部件。
7.根据权利要求4所述的方法,其中,所述一个或多个涡轮部件包括以下各项中的一项或多项:叶片、桨距轴承、桨距致动***、轮毂、主轴、主轴承、变速箱、发电机、变换器、偏航驱动器、偏航轴承或变压器。
8.根据权利要求1或2所述的方法,其中,所述初始预定义控制安排指定所述涡轮机最大功率水平随时间的相对变化。
9.根据权利要求1或2所述的方法,其中,确定表示所述涡轮机或所述一个或多个涡轮机部件的当前剩余疲劳寿命的值包括将来自一个或多个涡轮机传感器的传感器数据应用于一个或多个寿命使用估计算法。
10.根据权利要求1或2所述的方法,其中,确定表示所述涡轮机或所述一个或多个涡轮机部件的当前剩余疲劳寿命的值包括使用来自状况监测***的数据。
11.根据权利要求1或2所述的方法,其中,确定表示所述涡轮机或所述一个或多个涡轮机部件的当前剩余疲劳寿命的值包括结合场地检查程序使用从风力发电厂传感器获得的数据,所述场地检查程序基于从所述风力发电厂传感器获得的数据以及与所述风力发电厂和风力涡轮机设计相关的参数确定作用于涡轮机部件的负荷。
12.根据权利要求11所述的方法,其中,所述传感器数据包括在调试和/或建设所述风力涡轮机或风力发电厂之前收集的传感器数据。
13.根据权利要求1或2所述的方法,其中,调节所述参数包括向所述控制安排应用偏移。
14.根据权利要求1或2所述的方法,其中,调节所述参数包括向所述控制安排应用增益系数。
15.根据权利要求14所述的方法,其中,所述增益系数是放大系数或衰减系数。
16.根据权利要求1或2所述的方法,其中,调节所述参数,直到在所述安排的持续时间内,消耗掉负荷最重的部件的全部或基本全部疲劳寿命。
17.根据权利要求16所述的方法,其中,通过使示出以在针对期望寿命的场地特有能力下设置的最大功率水平运行的个体涡轮机招致的疲劳损伤的线上方和下方的曲线面积相等,来调节所述参数。
18.根据权利要求1或2所述的方法,其中,所述初始预定义控制安排指定最大功率水平随时间的变化梯度。
19.根据权利要求18所述的方法,其中,调整所述参数包括调整所述梯度。
20.根据权利要求1或2所述的方法,其中,所述控制安排表示随时间应当招致的疲劳损伤的量,所述方法还包括基于一个或多个LUE使所述风力涡轮机运行,从而以所述控制安排指示的速率招致疲劳损伤。
21.根据权利要求1或2所述的方法,还包括向风力涡轮机控制器提供所确定的控制安排以控制风力涡轮机的功率输出。
22.根据权利要求1或2所述的方法,其中,周期性重复所述方法。
23.根据权利要求22所述的方法,其中,每天、每月或每年重复所述方法。
24.一种用于风力涡轮机或风力发电厂的控制器,其被配置为执行根据权利要求1到23中的任一项所述的方法。
25.一种风力涡轮机,其包括根据权利要求24所述的控制器。
26.一种风力发电厂,其包括根据权利要求24所述的控制器。
27.一种为风力发电厂生成控制安排的方法,所述风力发电厂包括两个或更多风力涡轮机,所述控制安排为每个风力涡轮机指示最大功率水平如何随时间改变,所述方法包括:
接收表示针对每个涡轮机的目标最低期望寿命的输入;
基于测量的风力涡轮机场地和/或运行数据,确定表示每个所述风力涡轮机或每个所述风力涡轮机的一个或多个涡轮机部件的当前剩余疲劳寿命的值;
通过如下方式改变初始预定义控制安排的指定所述风力涡轮机的最大功率水平如何随时间变化的参数:
i)调节所述初始预定义控制安排的所述参数;
ii)基于所改变的控制安排,使用场地检查程序估计在所改变的控制安排的持续时间内,所述风力涡轮机或所述一个或多个涡轮机部件消耗的将来疲劳寿命,所述场地检查程序基于从风力发电厂传感器获得的数据以及与所述风力发电厂和所述风力涡轮机设计相关的参数确定作用于涡轮机部件上的负荷并且包括所述风力发电厂的涡轮机之间的交互;以及
iii)重复步骤(i)和(ii),直到所估计的由所述风力涡轮机或所述一个或多个涡轮机部件中的每个涡轮机部件消耗的将来疲劳寿命足以允许达到所述目标最低风力涡轮机寿命。
28.根据权利要求27所述的方法,其中,从风力发电厂传感器所获得的数据包括在调试和/或建设所述风力涡轮机或风力发电厂之前收集的传感器数据。
29.根据权利要求27或28所述的方法,其中,进一步约束步骤(iii),使得对于所述安排之内的任意给定时段,在将所有所述涡轮机的功率加在一起时,不超过从发电厂到电网的连接中所能承载的功率的量。
30.一种风力发电厂控制器,其被配置为执行根据权利要求27到29中的任一项所述的方法。
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Families Citing this family (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
ES2800675T3 (es) * 2014-10-17 2021-01-04 Vestas Wind Sys As Control de turbinas eólicas
US10871146B2 (en) 2015-06-30 2020-12-22 Vestas Wind Systems A/S Methods and systems for generating wind turbine control schedules
EP3317523B1 (en) 2015-06-30 2020-09-23 Vestas Wind Systems A/S Methods and systems for generating wind turbine control schedules
CN107709764B (zh) 2015-06-30 2019-10-18 维斯塔斯风力***集团公司 用于生成风力涡轮机控制安排的方法和***
US11480158B2 (en) 2017-04-06 2022-10-25 Vestas Wind Systems A/S Method of retrofitting a wind turbine with an energy generating unit
US10669988B2 (en) * 2017-10-10 2020-06-02 General Electric Company System and method for operating wind turbines to avoid stall during derating
CN108869173B (zh) * 2018-01-31 2019-08-16 北京金风科创风电设备有限公司 风电机组的功率控制方法和设备
EP3608538A1 (en) * 2018-12-18 2020-02-12 Vestas Wind Systems A/S Model-based repowering solutions for wind turbines
FR3095246B1 (fr) * 2019-04-16 2022-12-09 Ifp Energies Now Procédé et système de contrôle d’une grandeur d’une éolienne par choix du contrôleur par un apprentissage automatique
DE102019119909B4 (de) * 2019-07-23 2024-03-14 Universität Stuttgart Verfahren zum Betreiben einer Windenergieanlage und Computerprogrammprodukt
EP3779186A1 (en) * 2019-08-14 2021-02-17 Siemens Gamesa Renewable Energy A/S Method for computer-implemented determination of control parameters of a turbine
EP3779185A1 (en) 2019-08-14 2021-02-17 Siemens Gamesa Renewable Energy A/S Method for computer-implemented determination of control parameters for wind turbines
WO2021098923A1 (en) * 2019-11-21 2021-05-27 Vestas Wind Systems A/S Method of retrofitting a wind turbine
CN112943557B (zh) * 2019-12-10 2022-09-13 北京金风科创风电设备有限公司 风电场、风力发电机组及其运行状态的预测方法和设备
EP3967870B1 (en) * 2020-09-14 2023-03-22 Vestas Wind Systems A/S Method of controlling a wind turbine generator
US11661919B2 (en) 2021-01-20 2023-05-30 General Electric Company Odometer-based control of a wind turbine power system
US11635060B2 (en) 2021-01-20 2023-04-25 General Electric Company System for operating a wind turbine using cumulative load histograms based on actual operation thereof
EP4053399A1 (en) 2021-03-01 2022-09-07 Siemens Gamesa Renewable Energy A/S Controlling the operation of plural wind turbines
EP4053398A1 (en) * 2021-03-01 2022-09-07 Siemens Gamesa Renewable Energy A/S Controlling the operation of a power plant
US11728654B2 (en) 2021-03-19 2023-08-15 General Electric Renovables Espana, S.L. Systems and methods for operating power generating assets
WO2023049411A1 (en) * 2021-09-24 2023-03-30 University Of Virginia Patent Foundation Super-rated operation for increased wind turbine power with energy storage
CN115421447B (zh) * 2022-08-20 2024-06-21 山东科技大学 数控机床时间-能量效率评估与控制方法、***及装置
CN117289671B (zh) * 2023-11-27 2024-02-02 博纯材料股份有限公司 高阶锗烷提纯生产控制***的状态监控方法及***

Family Cites Families (38)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0299215A (ja) * 1988-10-06 1990-04-11 Fujikura Ltd ピンチロール
US7015950B1 (en) 1999-05-11 2006-03-21 Pryor Timothy R Picture taking method and apparatus
US7143007B2 (en) 2003-10-17 2006-11-28 Hydralift Amclyde, Inc. Equipment component monitoring and replacement management system
US7203554B2 (en) 2004-03-16 2007-04-10 United Technologies Corporation Model predictive controller with life extending control
CN1880756A (zh) * 2006-05-16 2006-12-20 陈亚洲 自由发电定频稳压输出的风力发电机
WO2009027509A1 (en) 2007-08-31 2009-03-05 Vestas Wind Systems A/S Wind turbine siting and maintenance prediction
ES2577530T3 (es) 2009-05-25 2016-07-15 Vestas Wind Systems A/S Procedimiento y sistema para controlar el funcionamiento de una turbina eólica
ES2562253T3 (es) 2009-06-24 2016-03-03 Vestas Wind Systems A/S Un procedimiento y un sistema para controlar el funcionamiento de una turbina eólica
EP2325480A1 (en) 2009-11-24 2011-05-25 Siemens Aktiengesellschaft Method for controlling the operation of a wind turbine and wind turbine load control system
WO2011095519A2 (en) 2010-02-05 2011-08-11 Vestas Wind Systems A/S Method of operating a wind power plant
GB2481461A (en) 2010-06-21 2011-12-28 Vestas Wind Sys As Control of a downstream wind turbine in a wind park by sensing the wake turbulence of an upstream turbine
US9348394B2 (en) 2010-09-14 2016-05-24 Microsoft Technology Licensing, Llc Managing computational workloads of computing apparatuses powered by renewable resources
GB2484266A (en) * 2010-09-30 2012-04-11 Vestas Wind Sys As Over-rating control of a wind turbine power plant
GB2491548A (en) 2010-09-30 2012-12-12 Vestas Wind Sys As Over-rating control of a wind turbine power plant
US20120325290A1 (en) 2011-06-27 2012-12-27 Integrated Power Technology Corporation Solar cogeneration vessel
EP2557311A1 (en) 2011-08-12 2013-02-13 kk-electronic a/s A method for controlling a wind power park and a wind power park controlled by such method
WO2013023702A1 (en) 2011-08-18 2013-02-21 Siemens Aktiengesellschaft Method to regulate the output power production of a wind turbine
DK201170539A (en) 2011-09-30 2013-03-31 Vestas Wind Sys As Control of wind turbines
GB201200491D0 (en) 2012-01-12 2012-02-22 Romax Technology Ltd Method for operating a wind turbine generator
JP5567044B2 (ja) 2012-02-21 2014-08-06 三菱重工業株式会社 ウインドファームの運転方法及びウインドファームの運転制御システム
CN105221351B (zh) 2012-04-24 2019-03-19 O·尤格夫 利用太阳热能和风能源进行发电的混合***
US9605654B2 (en) 2012-07-24 2017-03-28 General Electric Company Wind turbine lifetime estimator
US9197104B2 (en) 2012-07-25 2015-11-24 Electro-Motive Diesel, Inc. Venting device for electric machine
US20140324495A1 (en) 2013-02-22 2014-10-30 Vestas Wind Systems A/S Wind turbine maintenance optimizer
US9610444B2 (en) * 2013-03-15 2017-04-04 Pacesetter, Inc. Erythropoeitin production by electrical stimulation
US20140288855A1 (en) 2013-03-20 2014-09-25 United Technologies Corporation Temporary Uprating of Wind Turbines to Maximize Power Output
WO2014187461A1 (en) 2013-05-24 2014-11-27 Vestas Wind Systems A/S Method and system for planning and controlling power generators
WO2015014368A1 (en) 2013-07-29 2015-02-05 Vestas Wind Systems A/S Simulation of a maximum power output of a wind turbine
KR20160067139A (ko) 2013-10-04 2016-06-13 쓰리엠 이노베이티브 프로퍼티즈 컴파니 장식 미소구체 물품
EP3055557B1 (en) 2013-10-07 2019-09-25 Vestas Wind Systems A/S Methods and apparatus for controlling wind turbines
US9822762B2 (en) 2013-12-12 2017-11-21 General Electric Company System and method for operating a wind turbine
US9035479B1 (en) 2014-07-11 2015-05-19 Wind Stream Properties, Llc Turbine controller for optimizing economic present value of the turbine
WO2017000952A1 (en) 2015-06-30 2017-01-05 Vestas Wind Systems A/S Methods and systems for generating wind turbine control schedules
EP3317523B1 (en) 2015-06-30 2020-09-23 Vestas Wind Systems A/S Methods and systems for generating wind turbine control schedules
CN107709764B (zh) 2015-06-30 2019-10-18 维斯塔斯风力***集团公司 用于生成风力涡轮机控制安排的方法和***
US10871146B2 (en) 2015-06-30 2020-12-22 Vestas Wind Systems A/S Methods and systems for generating wind turbine control schedules
WO2017000950A1 (en) 2015-06-30 2017-01-05 Vestas Wind Systems A/S Methods and systems for generating wind turbine control schedules
ES2821958T3 (es) 2015-06-30 2021-04-28 Vestas Wind Sys As Métodos y sistemas para generar programaciones de control de turbinas eólicas

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