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    一种风电机组极端风切变的识别方法技术方案来了!

    1年前 | admin | 85次围观

    技术领域

    本发明涉及风力发电技术领域,具体涉及一种风电机组极端风切变的识别方法及装置。

    背景技术

    风切变是一种大气现象,从风电机组风资源分析角度来说,风切变也常常称作风剪切,是用来表征不同高度风速之间关系的一个参数。风切变分为水平风的水平切变、垂直切变以及垂直风的切变,影响风电机组的主要是水平风的垂直风切变,尤其是风电机组塔筒高度增加,风轮直径越来越大的情况下,风切变对机组的影响越发剧烈。

    风切变是威胁风电机组安全的重要因素之一,风切变指数越大,随着高度的增大,风速的增大也越快,风轮在承受上下不平衡风载时,会增加风电机组的倾覆力矩,尤其是极端风切变,会极大限制风电机组的适应性。所以风电机组在设计的时候都必须满足一定的风切变范围的,当风切变指数超出设计范围的时候,风电机组存在安全威胁,长此以往,可能会导致风电机组的损坏或者叶片的折损。

    随着风电机组设计的精细化,出于提高风电机组适应性的目的,开发新的控制方式(如降容、调整桨距角等),用以降低极端风切变对机组的影响已显得很必要,但前提是如何有效识别极端风切变,避免对正常工况下机组造成影响。传统的风切变测量采用测风塔、激光雷达或风廓线雷达,通过测量不同高度的风速达到测量风切变的目的。但其对地形的依赖度高、测量设备寿命和高昂的成本均难以满足风电机组的规模使用需求。

    发明内容

    针对现有技术中的缺陷,本发明提供的一种风电机组极端风切变的识别方法及装置,以解决现有风切变测量技术对地形的依赖度高、测量设备寿命和高昂的成本均难以满足风电机组规模使用需求的技术问题。

    为了实现上述目的,本发明通过如下技术方案来实现:

    一种风电机组极端风切变的识别方法,包括以下步骤:

    基于紫外曝光技术分别采集风电机组三个叶片的反射波长数据;

    根据所述反射波长数据计算每个叶片根部挥舞弯矩;

    对所述叶片根部挥舞弯矩作滤波处理,并基于多叶片变换算法将所述滤波后的叶片根部挥舞弯矩投射到风轮旋转平面,计算得出风轮推力力矩、风轮倾覆力矩和风轮偏航力矩;

    根据所述风轮推力力矩、风轮倾覆力矩和风轮偏航力矩计算风切变指数计算值;

    将所述风切变指数计算值与预设最大风切变指数比对,若所述风切变指数计算值大于预设最大风切变指数,则判定风电机组处于极端风切变工况。

    可选地,所述基于紫外曝光技术分别采集风电机组三个叶片的反射波长数据,包括:

    在每个叶片根部至少设置四个数据采集点,采集每个数据采集点的测量波长和中心波长。

    可选地,所述根据所述反射波长数据计算每个叶片根部挥舞弯矩,满足以下公式:

    其中,λ为测量波长,λ

    可选地,所述基于多叶片变换算法将所述滤波后的叶片根部挥舞弯矩投射到风轮旋转平面,计算得出风轮推力力矩、风轮倾覆力矩和风轮偏航力矩,满足以下公式:

    其中风切变指数公式,m

    可选地,所述根据所述风轮推力力矩、风轮倾覆力矩和风轮偏航力矩计算风切变指数计算值,满足以下公式:

    其中,V

    一种风电机组极端风切变的识别装置,包括:

    测量模块,用于基于紫外曝光技术分别采集风电机组三个叶片的反射波长数据;

    处理模块,用于根据所述反射波长数据计算每个叶片根部挥舞弯矩;之后对所述叶片根部挥舞弯矩作滤波处理,并基于多叶片变换算法将所述滤波后的叶片根部挥舞弯矩投射到风轮旋转平面,计算得出风轮推力力矩、风轮倾覆力矩和风轮偏航力矩;之后根据所述风轮推力力矩、风轮倾覆力矩和风轮偏航力矩计算风切变指数计算值;最后将所述风切变指数计算值与预设最大风切变指数比对,若所述风切变指数计算值大于预设最大风切变指数,则判定风电机组处于极端风切变工况。

    可选地,所述测量模块包括光纤光栅应变传感器,每个叶片根部至少设置四个所述光纤光栅应变传感器。

    由上述技术方案可知,本发明的有益效果:

    一方面,本发明提供一种风电机组极端风切变的识别方法,包括以下步骤:基于紫外曝光技术分别采集风电机组三个叶片的反射波长数据;根据所述反射波长数据计算每个叶片根部挥舞弯矩;对所述叶片根部挥舞弯矩作滤波处理,并基于多叶片变换算法将所述滤波后的叶片根部挥舞弯矩投射到风轮旋转平面,计算得出风轮推力力矩、风轮倾覆力矩和风轮偏航力矩;根据所述风轮推力力矩、风轮倾覆力矩和风轮偏航力矩计算风切变指数计算值;将所述风切变指数计算值与预设最大风切变指数比对,若所述风切变指数计算值大于预设最大风切变指数,则判定风电机组处于极端风切变工况。本方法通过监测叶片根部挥舞弯矩计算出风切变强度,进而识别极端风切变工况,避免了传统风切变测量方式的贵重设备和维护成本的投入,利于应用极端风切变工况下机组运行优化技术。

    另一方面,本发明还提供一种风电机组极端风切变的识别装置,包括:测量模块,用于基于紫外曝光技术分别采集风电机组三个叶片的反射波长数据;处理模块,用于根据所述反射波长数据计算每个叶片根部挥舞弯矩;之后对所述叶片根部挥舞弯矩作滤波处理,并基于多叶片变换算法将所述滤波后的叶片根部挥舞弯矩投射到风轮旋转平面,计算得出风轮推力力矩、风轮倾覆力矩和风轮偏航力矩;之后根据所述风轮推力力矩、风轮倾覆力矩和风轮偏航力矩计算风切变指数计算值;最后将所述风切变指数计算值与预设最大风切变指数比对,若所述风切变指数计算值大于预设最大风切变指数,则判定风电机组处于极端风切变工况。本装置通过测量模块监测叶片根部挥舞弯矩计算出风切变强度,进而识别极端风切变工况,避免了传统风切变测量方式的贵重设备和维护成本的投入,利于应用极端风切变工况下机组运行优化技术。

    附图说明

    为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案,下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中,类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中,各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。

    图1为一种风电机组极端风切变的识别方法的流程图。

    具体实施方式

    下面将结合附图对本发明技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案,因此只作为示例,而不能以此来限制本发明的保护范围。

    需要注意的是,除非另有说明,本申请使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域技术人员所理解的通常意义。

    本发明基于叶片的一阶谐波响应,通过叶片模型仿真,可以看出叶片谐波对风的特性有特定的依赖性,并且每种风状态,例如垂直风切变或水平风切变,都会在叶片的谐波响应上留下特定的可识别标记。利用这一特点,可以可靠地推断出这些风的状态,只需观察叶片载荷的一次谐波。通过处理合适的传感器(如应变计或光纤)获得的在线测量值,可以很容易地获得这些量。

    请参阅图1,本发明提供一种风电机组极端风切变的识别方法,包括以下步骤:

    S1、基于紫外曝光技术分别采集风电机组三个叶片的反射波长数据;

    具体地,在每个叶片根部至少设置四个数据采集点,采集每个数据采集点的测量波长和中心波长,具体可以在数据采集点设置光纤光栅应变传感器,光纤光栅应变传感器可利用紫外曝光技术在光纤芯中引起折射率的周期性变化测量反射波长的变化。

    S2、根据所述反射波长数据计算每个叶片根部挥舞弯矩;

    具体地,每个数据采集点采集的测量波长和中心波长,结合以下公式可计算该数据采集点应变计算值:

    其中,λ为测量波长,λ

    再根据每个叶片根部的四个数据采集点的应变计算值,通过以下公式可求得每个叶片根部挥舞弯矩:

    其中

    S3、对所述叶片根部挥舞弯矩作滤波处理,并基于多叶片变换算法将所述滤波后的叶片根部挥舞弯矩投射到风轮旋转平面,计算得出风轮推力力矩、风轮倾覆力矩和风轮偏航力矩;

    具体地,通过二阶低通滤波器滤除叶片根部挥舞弯矩M

    其中,m

    具体地,风轮方位角ψ

    S4、根据所述风轮推力力矩、风轮倾覆力矩和风轮偏航力矩计算风切变指数计算值;

    具体地,通过风轮推力力矩、风轮倾覆力矩和风轮偏航力矩可计算出风轮不平衡程度的无量纲值A,具体采用以下公式:

    之后采用整机仿真得出风切变推导模型,采用最小二乘法辨识出模型系数三阶矩阵K

    其中风切变指数公式,V

    S5、将所述风切变指数计算值与预设最大风切变指数比对,若所述风切变指数计算值大于预设最大风切变指数,则判定风电机组处于极端风切变工况。

    本方法通过监测叶片根部挥舞弯矩计算出风切变强度,进而识别极端风切变工况,避免了传统风切变测量方式的贵重设备和维护成本的投入,利于应用极端风切变工况下机组运行优化技术。本发明提供了一种可靠的、低成本的极端风切变的识别方法,识别结果可用于机组的运行、安全控制策略或数据统计,使得优化极端风切变工况下机组动作,降低极端风切变风况下机组关键载荷有了必要的基础。

    本发明还提供一种风电机组极端风切变的识别装置,包括:

    测量模块,用于基于紫外曝光技术分别采集风电机组三个叶片的反射波长数据;

    处理模块,用于根据所述反射波长数据计算每个叶片根部挥舞弯矩;之后对所述叶片根部挥舞弯矩作滤波处理,并基于多叶片变换算法将所述滤波后的叶片根部挥舞弯矩投射到风轮旋转平面,计算得出风轮推力力矩、风轮倾覆力矩和风轮偏航力矩;之后根据所述风轮推力力矩、风轮倾覆力矩和风轮偏航力矩计算风切变指数计算值;最后将所述风切变指数计算值与预设最大风切变指数比对,若所述风切变指数计算值大于预设最大风切变指数,则判定风电机组处于极端风切变工况。该识别装置用于实施上述风电机组极端风切变的识别方法。

    作为对上述方案的进一步改进,所述测量模块包括光纤光栅应变传感器,每个叶片根部至少设置四个所述光纤光栅应变传感器。

    本装置通过测量模块监测叶片根部挥舞弯矩计算出风切变强度,进而识别极端风切变工况,避免了传统风切变测量方式的贵重设备和维护成本的投入,利于应用极端风切变工况下机组运行优化技术。

    最后应说明的是:以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围,其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。

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