一种风电机组叶片固有频率监测方法

    公开(公告)号:CN113847212B

    公开(公告)日:2023-05-02

    申请号:CN202111277159.4

    申请日:2021-10-29

    IPC分类号: F03D17/00

    摘要: 本发明注意到大兆瓦发展方向下对风电机组叶片进行监测的必要性,从监测叶片的固有频率这个角度,考虑到叶片不同长度上的振幅不一样,且充分结合风电机组叶片运动的特点,将双轴振动加速度传感器置于叶片的不同长度位置处,能够实现叶片的立体式测量。提出判定叶片固有频率异常的方法,即当有两处及以上的叶片长度区域振动加速度测得的频率值上下浮动超过20%才认为是“异常状态”,这是纵向的判断。同时,叶片之间两两计算得到的频率偏差率也可以判断叶片运行状态,属于横向的对比判断。两种判定策略,全面有效,保证了结果的准确性,防止误报警。

    一种风电机组功率曲线异常散点识别系统及方法

    公开(公告)号:CN113536198B

    公开(公告)日:2022-12-13

    申请号:CN202110790702.4

    申请日:2021-07-13

    IPC分类号: G06F17/10 G06K9/62 G06Q50/06

    摘要: 本发明属于风力发电技术领域,涉及一种风电机组功率曲线异常散点识别方法,根据机组的设计功率曲线确定每个风速中心点对应的功率波动范围;对机组的风速‑功率数据进行分风速段处理;其次,对每个风速段内的数据,根据优化后的功率数据,提取中位数对应的功率值作为参考功率,进而依据对应风速段的功率波动范围及经验值得出上下限功率值;依据得出的功率限值,对风速‑功率散点数据集进行自适应加窗处理,识别并剔除异常散点数据;得到剔除掉异常散点的风速‑功率数据,进而绘制功率曲线,确定其准确性。该方法简单实用,大大减小了固定比例加窗筛选数据的误差,准确性高且计算量小,具有很大实际意义。