CN112177863A - 振动监控***、风力发电***及风电场 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种用于风力发电机组的振动监控***、风力发电***及风电场。振动监控***包括位于风力发电机组上的主控制器、振动传感器和采集器以及服务器。采集器与振动传感器连接并与主控制器通讯连接，采集器通过振动传感器获取风力发电机组的振动数据，并从主控制器中获取风力发电机组的主控功率数据。服务器包括CI生成模块及HI生成模块。CI生成模块与采集器通讯连接，并基于风力发电机组的振动数据及主控功率数据生成风力发电机组带有功率标签的状态指标。HI生成模块与主控制器通讯连接，并基于风力发电机组带有功率标签的状态指标来生成风力发电机组的健康指标。主控制器基于风力发电机组的健康指标来对风力发电机组进行相应的控制。

Description

振动监控***、风力发电***及风电场

技术领域

本发明实施例涉及风力发电技术领域，尤其涉及一种用于风力发电机组的振动监控***、风力发电***及风电场。

背景技术

随着煤炭、石油等能源的逐渐枯竭，人类越来越重视可再生能源的利用。风能作为一种清洁的可再生能源越来越受到世界各国的重视。伴随着风电技术的不断发展，风力发电机组在电力***中的应用日益增加。风力发电机组是将风能转化为电能的大型设备，通常设置于风能资源丰富的地区。为了能够提前发现风力发电机组的潜在故障，保证风力发电机组的正常运行，需要对风力发电机组的状态，尤其是振动状况进行监控。

目前，通常是通过风力发电机组的状态监控***(Condition MonitoringSystem，CMS)来对风力发电机组的振动状态进行监控。然而，现有的CMS振动***是一个单独的个体，一般由供应商提供，CMS振动***并没有与风力发电机组进行强耦合，风力发电机组的一些设计属性、运行数据等不能反馈给现有的独立CMS振动***，存在准确率不高的问题，从而增加其误判率。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种用于风力发电机组的振动监控***、风力发电***及风电场，能够更加有效地对风力发电机组进行监控，提高对风力发电机组的精确控制。

本发明实施例的一个方面提供一种用于风力发电机组的振动监控***。所述振动监控***包括位于所述风力发电机组上的主控制器、安装于所述风力发电机组上的振动传感器、位于所述风力发电机组上的采集器以及服务器。所述采集器与所述振动传感器连接并与所述主控制器通讯连接，所述采集器通过所述振动传感器获取所述风力发电机组的振动数据，并从所述主控制器中获取所述风力发电机组的主控功率数据。所述服务器包括状态指标生成模块及健康指标生成模块。所述状态指标生成模块与所述采集器通讯连接，所述状态指标生成模块基于所述风力发电机组的振动数据及主控功率数据生成所述风力发电机组带有功率标签的状态指标。所述健康指标生成模块与所述主控制器通讯连接，所述健康指标生成模块基于所述风力发电机组带有功率标签的状态指标来生成所述风力发电机组的健康指标。其中，所述主控制器基于所述风力发电机组的健康指标来对所述风力发电机组进行相应的控制。

本发明实施例的另一个方面还提供一种风力发电***。所述风力发电***包括风力发电机组及如上所述的用于风力发电机组的振动监控***。

本发明实施例的又一个方面还提供一种风电场。所述风电场包括多台风力发电机组以及用于风力发电机组的振动监控***。所述振动监控***包括位于每一台风力发电机组上的主控制器、安装于所述每一台风力发电机组上的振动传感器、位于所述每一台风力发电机组上的采集器以及服务器。各台风力发电机组上的采集器分别与其振动传感器连接并与其主控制器通讯连接，所述采集器通过所述振动传感器获取各台风力发电机组的振动数据，并从所述主控制器中获取各台风力发电机组的主控功率数据。所述服务器包括状态指标生成模块及健康指标生成模块。所述状态指标生成模块与所述每一台风力发电机组的采集器通讯连接，所述状态指标生成模块用于基于各台风力发电机组的振动数据及主控功率数据生成所述各台风力发电机组带有功率标签的状态指标。所述健康指标生成模块与所述每一台风力发电机组的主控制器通讯连接，所述健康指标生成模块基于所述各台风力发电机组带有所述功率标签的状态指标来生成所述各台风力发电机组的健康指标。其中，所述各台风力发电机组的主控制器基于所述各台风力发电机组的健康指标来对所述各台风力发电机组进行相应的控制。

本发明实施例的用于风力发电机组的振动监控***、风力发电***及风电场通过HI生成模块生成更为准确的风力发电机组的健康指标，营造更高维度的报警策略，从而能够更加有效地对风力发电机组进行监控，提高对风力发电机组运行状况判断的准确度，减少对风力发电机组的误判率。

附图说明

图1为一种风力发电机组的示意图；

图2为本发明一个实施例的用于风力发电机组的振动监控***的示意性框图；

图3为本发明一个实施例的风力发电机组与服务器通讯连接的示意图；

图4为本发明一个实施例的风电场的示意图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施例并不代表与本发明相一致的所有实施例。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置的例子。

在本发明实施例使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。除非另作定义，本发明实施例使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本发明说明书以及权利要求书中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。同样，“一个”或者“一”等类似词语也不表示数量限制，而是表示存在至少一个。“多个”或者“若干”表示两个及两个以上。除非另行指出，“前部”、“后部”、“下部”和/或“上部”等类似词语只是为了便于说明，而并非限于一个位置或者一种空间定向。“包括”或者“包含”等类似词语意指出现在“包括”或者“包含”前面的元件或者物件涵盖出现在“包括”或者“包含”后面列举的元件或者物件及其等同，并不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而且可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

图1揭示了一种风力发电机组100的立体示意图。如图1所示，风力发电机组100包括多个叶片101、机舱102、轮毂103及塔架104。塔架104从基础(未图示)向上延伸，机舱102安装在塔架104的顶端，轮毂103安装在机舱102的一端，多个叶片101安装在轮毂103上。

图2揭示了本发明一个实施例的用于风力发电机组100的振动监控***2的示意性框图。如图2所示，本发明一个实施例的用于风力发电机组100的振动监控***2包括位于风力发电机组100上的主控制器21、安装于风力发电机组100上的振动传感器22、位于风力发电机组100上的采集器23及与风力发电机组100进行通讯的服务器24。其中，安装于风力发电机组100上的振动传感器22及位于风力发电机组100上的采集器23为CMS硬件26(如图3所示)。在一个实施例中，振动传感器22可以包括加速度传感器221和转速传感器222。采集器23与振动传感器22连接并与主控制器21通讯连接。例如，采集器23与主控制器21之间可以通过建立ModbusTCP通讯连接来进行数据的交互。然而，本发明实施例的采集器23与主控制器21之间的通讯连接并不局限于ModbusTCP通讯协议，也可以采用其他的通讯协议，例如opc通讯协议等。采集器23可以通过振动传感器22获取风力发电机组100的振动数据，并可以从主控制器21中获取风力发电机组100的主控功率数据。例如，采集器23可以每隔预定时间，例如每1s采集风力发电机组100的振动数据和主控功率数据。

服务器24包括状态指标(Condition Index，CI)生成模块241及健康指标(HealthIndex，HI)生成模块242。CI生成模块241可以与采集器23通讯连接，CI生成模块241可以基于风力发电机组100的振动数据及主控功率数据生成风力发电机组100带有功率标签的状态指标。

在一些实施例中，服务器24中的CI生成模块241基于风力发电机组100的振动数据及主控功率数据生成风力发电机组100带有功率标签的状态指标例如可以包括：CI生成模块241可以基于风力发电机组100的振动数据生成风力发电机组100的状态指标，并且，可以基于主控功率数据所在功率段对风力发电机组100的状态指标进行分组。

由于风力发电机组100在实际运行的时段中，外界环境的风力可能是实时变化的，因此，风力发电机组100的运行状态也可能会是不同的，例如，在中高风速下，风力发电机组100是以满发状态进行运转，此时，风力发电机组100的振动能量大；而在低风速下，风力发电机组100是以不满发状态进行运转，此时，风力发电机组100的振动能量小。因此，通过对每个时间段内采集的主控功能数据进行功率段划分来进一步对生成的风力发电机组100的状态指标进行分组，例如可以将功率大的风力发电机组100的状态指标分为一组，将功率小的风力发电机组100的状态指标分为一组，从而，能够将风力发电机组100的运行数据与风力发电机组100的状态指标二者很好地结合在一起，增加了CMS硬件26与风力发电机组100的强耦合。

在一些实施例中，风力发电机组100的状态指标有多种，例如可以包括但不限于风力发电机组100的振动时域数据、振动频域数据、振动包络谱数据和振动特征值中的至少一个，其中振动特征值为将采集的振动数据进行时域转换而转换成的峰值、峭度、均方根等特征参数的其中至少一个。其中，峰值为检测冲击振动的特征参数；均方根为表面点蚀的特征参数。风力发电机组100的健康指标例如可以包括但不限于轴承的健康指标和齿轮箱的健康指标中的至少一个。

服务器24中的HI生成模块242与主控制器21通讯连接，例如，HI生成模块242可以通过ModbusTCP通讯协议或者其他的通讯协议，例如opc通讯协议等与主控制器21进行通讯连接。HI生成模块242可以基于风力发电机组100带有功率标签的状态指标来生成风力发电机组100的健康指标。在一个实施例中，HI生成模块242可以通过Python来调用CI生成模块241中的风力发电机组100带有功率标签的状态指标。在HI生成模块242中预存Python客制算法，HI生成模块242可以基于风力发电机组100带有功率标签的状态指标通过预存的该Python客制算法来生成风力发电机组100的健康指标。本发明实施例的HI生成模块242通过预存的该Python客制算法，可以生成更为准确的风力发电机组100的健康指标，从而可以营造更高纬度的报警指标，提高对风力发电机组100运行状况判断的准确度，减少对风力发电机组100的误判率。在一个实施例中，风力发电机组100的健康指标由多个状态指标通过HI生成模块242生成，HI生成模块242将这些状态指标处理为一个健康指标。为了提高精度，多个状态指标在输入HI生成模块242之前，会进行归一化处理，HI生成模块242输出后，亦通过归一化处理将其指标固化在0-1区间内，以便于健康指标的解读与可视化。

主控制器21可以基于HI生成模块242生成的风力发电机组100的健康指标来对风力发电机组100进行相应的控制。由于通过HI生成模块242对数据的进一步处理生成更为准确的风力发电机组100的健康指标，因此，主控制器21可以根据风力发电机组100的该健康指标对风力发电机组100进行更为准确的控制，有效提高了对风力发电机组100的良好监控能力。

图3揭示了本发明一个实施例的风力发电机组100与服务器24通讯连接的示意图。如图3所示，风力发电机组100上的CMS硬件26通过网线与主控制器21连接，从而CMS硬件26与主控制器21之间可以进行交互。CMS硬件26可以通过主控制器21与环网交换机27连接，环网交换机27连接到风机环网28，服务器24中的CI生成模块241通过环网交换机29连接风机环网28，从而可以建立CMS硬件26与CI生成模块241之间的通讯连接。主控制器21通过环网交换机27连接到风机环网28，HI生成模块242通过环网交换机29连接到风机环网28，从而可以建立主控制器21与HI生成模块242之间的通讯连接。

如图2和图3所示，在一些实施例中，服务器24还包括CMS数据库244，CI生成模块241生成的风力发电机组100的状态指标及HI生成模块242生成的风力发电机组100的健康指标可以保存于CMS数据库244中。

在一些实施例中，HI生成模块242还可以进一步基于风力发电机组100的健康指标生成相应的报警策略，并将相应的报警策略保存于CMS数据库244中。HI生成模块242生成的报警策略可以写入到主控制器21，主控制器21可以根据HI生成模块242生成的报警策略来对风力发电机组100进行相应的控制。

风力发电机组100的健康指标例如可以为0-1范围的数字。在一个实施例中，HI生成模块242基于风力发电机组100的健康指标生成相应的报警策略可以包括：在风力发电机组100的健康指标大于第一报警阈值，例如0.5时，生成第一报警记录，例如黄色报警线。

在另一个实施例中，HI生成模块242基于风力发电机组100的健康指标生成相应的报警策略还可以包括：在风力发电机组100的健康指标大于第二报警阈值时，生成不同于第一报警记录的第二报警记录，第二报警阈值大于第一报警阈值，第二报警阈值例如可以为0.7，第二报警记录例如可以设为红色报警线，从而产生较第一报警记录更为紧迫的报警。

由于风力发电机组100的停机是非常严重的事情，为了严格控制风力发电机组100的停机，可以在HI生成模块242生成预定数量的报警记录后再产生停机码，此时，主控制器21才会根据停机码来控制风力发电机组100停机。

本发明实施例的振动监控***2还包括SCADA(Supervisory Control And DataAcquisition，监视控制及数据采集)***25。SCADA***25与CMS数据库244通讯连接，CMS数据库244中保存的数据可展示在SCADA***25的界面上，从而可以供风场运维人员随时查看。

本发明实施例还提供了一种风力发电***。该风力发电***包括风力发电机组100及如上各个实施例所述的用于风力发电机组100的振动监控***2。

本发明实施例的风力发电***通过HI生成模块242生成更为准确的风力发电机组100的健康指标，营造更高维度的报警策略，从而能够更加有效地对风力发电机组100进行监控，提高对风力发电机组100运行状况判断的准确度，减少对风力发电机组100的误判率。

本发明实施例还提供了一种风电场300。图4揭示了本发明一个实施例的风电场300的示意图。如图4所示，本发明一个实施例的风电场300包括多台风力发电机组100及用于风力发电机组100的振动监控***2。该振动监控***2包括位于每一台风力发电机组100上的主控制器21、安装于每一台风力发电机组100上的CMS硬件26以及可与每一台风力发电机组100通讯连接的服务器24。CMS硬件26包括位于每一台风力发电机组100上的振动传感器22和采集器23。

各台风力发电机组100上的采集器23分别与其振动传感器22连接并与其主控制器21通讯连接，采集器23通过振动传感器22获取各台风力发电机组100的振动数据，并从主控制器21中获取各台风力发电机组100的主控功率数据。

服务器24包括CI生成模块241及HI生成模块242。服务器24中的CI生成模块241与每一台风力发电机组100的采集器23通讯连接，CI生成模块241可以基于各台风力发电机组100的振动数据及主控功率数据生成各台风力发电机组100带有功率标签的状态指标。服务器24中的HI生成模块242与每一台风力发电机组100的主控制器21通讯连接，HI生成模块242可以基于各台风力发电机组100带有功率标签的状态指标来生成各台风力发电机组100的健康指标。

各台风力发电机组100的主控制器21可以基于各台风力发电机组100的健康指标来对各台风力发电机组100进行相应的控制。

在一些实施例中，服务器24还包括CMS数据库244。CI生成模块241生成的风力发电机组100的状态指标和HI生成模块242生成的风力发电机组100的健康指标可以保存于CMS数据库244中。

本发明实施例的风电场300还包括SCADA***25。SCADA***25与CMS数据库244通讯连接，CMS数据库244中保存的数据可展示在SCADA***25的界面上以供风场运维人员查看。

本发明实施例的风电场300具有与上述的风力发电***相类似的有益技术效果，故，在此不再赘述。

以上对本发明实施例所提供的用于风力发电机组的振动监控***、风力发电***及风电场进行了详细的介绍。本文中应用了具体个例对本发明实施例的用于风力发电机组的振动监控***、风力发电***及风电场进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的核心思想，并不用以限制本发明。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明的精神和原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也均应落入本发明所附权利要求书的保护范围内。

Claims (17)

1.一种用于风力发电机组的振动监控***，其特征在于：其包括：

主控制器，位于所述风力发电机组上；

振动传感器，安装于所述风力发电机组上；

采集器，位于所述风力发电机组上，所述采集器与所述振动传感器连接并与所述主控制器通讯连接，所述采集器通过所述振动传感器获取所述风力发电机组的振动数据，并从所述主控制器中获取所述风力发电机组的主控功率数据；以及

服务器，其包括：

状态指标生成模块，与所述采集器通讯连接，所述状态指标生成模块基于所述风力发电机组的振动数据及主控功率数据生成所述风力发电机组带有功率标签的状态指标；及

健康指标生成模块，与所述主控制器通讯连接，所述健康指标生成模块基于所述风力发电机组带有功率标签的状态指标来生成所述风力发电机组的健康指标，

其中，所述主控制器基于所述风力发电机组的健康指标来对所述风力发电机组进行相应的控制。

2.如权利要求1所述的振动监控***，其特征在于：所述振动传感器包括加速度传感器和转速传感器。

3.如权利要求1所述的振动监控***，其特征在于：所述采集器每隔预定时间采集所述风力发电机组的所述振动数据和所述主控功率数据。

4.如权利要求1所述的振动监控***，其特征在于：所述状态指标生成模块用于基于所述风力发电机组的振动数据及主控功率数据生成所述风力发电机组带有所述功率标签的状态指标包括：

所述状态指标生成模块基于所述风力发电机组的振动数据生成所述风力发电机组的状态指标；及

基于所述主控功率数据所在功率段对所述风力发电机组的状态指标进行分组。

5.如权利要求1所述的振动监控***，其特征在于：所述健康指标生成模块通过Python来调用所述状态指标生成模块中的所述风力发电机组带有功率标签的状态指标。

6.如权利要求5所述的振动监控***，其特征在于：所述健康指标生成模块基于所述风力发电机组带有所述功率标签的状态指标通过预存的Python客制算法来生成所述风力发电机组的健康指标。

7.如权利要求1所述的振动监控***，其特征在于：所述服务器还包括CMS数据库，所述风力发电机组的状态指标、所述风力发电机组的健康指标保存于所述CMS数据库中。

8.如权利要求7所述的振动监控***，其特征在于：所述健康指标生成模块还基于所述风力发电机组的健康指标生成相应的报警策略，并保存于所述CMS数据库中。

9.如权利要求8所述的振动监控***，其特征在于：所述健康指标生成模块基于所述风力发电机组的健康指标生成相应的报警策略包括：

在所述风力发电机组的健康指标大于第一报警阈值时，生成第一报警记录。

10.如权利要求9所述的振动监控***，其特征在于：所述健康指标生成模块基于所述风力发电机组的健康指标生成相应的报警策略还包括：

在所述风力发电机组的健康指标大于第二报警阈值时，生成不同于所述第一报警记录的第二报警记录，所述第二报警阈值大于所述第一报警阈值。

11.如权利要求7所述的振动监控***，其特征在于：还包括：

SCADA***，与所述CMS数据库通讯连接，所述CMS数据库中保存的数据可展示在所述SCADA***的界面上以供运维人员查看。

12.如权利要求1所述的振动监控***，其特征在于：所述风力发电机组的状态指标包括所述风力发电机组的振动时域数据、振动频域数据、振动包络谱数据和振动特征值中的至少一个。

13.如权利要求1所述的振动监控***，其特征在于：所述风力发电机组的健康指标包括轴承的健康指标和齿轮箱的健康指标中的至少一个。

14.一种风力发电***，其特征在于：其包括风力发电机组及如权利要求1至13中任一项所述的用于风力发电机组的振动监控***。

15.一种风电场，其包括多台风力发电机组，其特征在于：其还包括用于风力发电机组的振动监控***，所述振动监控***包括：

位于每一台风力发电机组上的主控制器；

安装于所述每一台风力发电机组上的振动传感器；

位于所述每一台风力发电机组上的采集器，各台风力发电机组上的采集器分别与其振动传感器连接并与其主控制器通讯连接，所述采集器通过所述振动传感器获取各台风力发电机组的振动数据，并从所述主控制器中获取各台风力发电机组的主控功率数据；以及

服务器，其包括：

状态指标生成模块，与所述每一台风力发电机组的采集器通讯连接，所述状态指标生成模块用于基于各台风力发电机组的振动数据及主控功率数据生成所述各台风力发电机组带有功率标签的状态指标；及

健康指标生成模块，与所述每一台风力发电机组的主控制器通讯连接，所述健康指标生成模块基于所述各台风力发电机组带有所述功率标签的状态指标来生成所述各台风力发电机组的健康指标，

其中，所述各台风力发电机组的主控制器基于所述各台风力发电机组的健康指标来对所述各台风力发电机组进行相应的控制。

16.如权利要求15所述的风电场，其特征在于：所述服务器还包括CMS数据库，所述风力发电机组的状态指标、所述风力发电机组的健康指标保存于所述CMS数据库中。

17.如权利要求16所述的风电场，其特征在于：还包括：

SCADA***，与所述CMS数据库通讯连接，所述CMS数据库中保存的数据可展示在所述SCADA***的界面上以供运维人员查看。

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