一种风电机组转速振荡状态识别方法、装置及存储介质与流程

1.本发明涉及风力发电技术领域，具体涉及一种风电机组转速振荡状态识别方法、装置及存储介质。


背景技术：

2.随着风电行业的深入发展，风电机组处于风场定制化开发阶段中，高塔筒、大风轮风电机组持续装机，同时风电机组在复杂地形、复杂湍流风况下持续运行，其运行状态差异明显，风电机组会处于一定的转速振荡状态，导致机组振动超限停机或者零部件疲劳损伤。
3.针对风电机组转速状态监测，行业内现阶段一般停留在电机同步(次同步)振荡监控方面或者通过监控系统中机舱振动加速度值进行识别，同时传统的频谱分析需要大量计算，当前受限于风电机组plc计算资源，难以进行有效识别。
4.当前风电机组无法有效监测机组转速振荡状态并进行识别，容易导致机组振荡停机，是目前工程应用中的突出问题。


技术实现要素：

5.针对现有技术中的缺陷，本发明提供的一种风电机组转速振荡状态识别方法、装置及存储介质，以解决当前风电机组无法有效监测机组转速振荡状态并进行识别，容易导致机组振荡停机的技术问题。
6.为了实现上述目的，本发明通过如下技术方案来实现：
7.本发明的第一方面，提供一种风电机组转速振荡状态识别方法，包括以下步骤：
8.指定预设时间段，并将所述预设时间段划分为多个连续的计算周期，依次提取每个所述计算周期内的发电机转速值；
9.基于所述发电机转速值提取最大转速包络线和最小转速包络线；
10.计算所述最大转速值包络线特征值和最小转速值包络线特征值的差值，并计算全部所述差值的平均值；
11.判断所述差值的平均值，若所述差值的平均值大于预设值，则标记一次；
12.统计所述预设时间段内的标记次数，若所述标记次数大于设定次数，则判定机组在该所述预设时间段内处于转速振荡状态。
13.可选地，基于所述发电机转速值提取最大转速包络线和最小转速包络线，包括以下步骤：
14.基于所述发电机转速值，求取局部极大值点和局部极小值点；
15.基于全部所述局部极大值点提取转速上包络线，并基于全部所述局部极小值点提取转速下包络线；
16.求取所述转速上包络线的局部极大值点，并求取所述转速下包络线的局部极小值点；
17.基于全部所述转速上包络线的局部极大值点提取所述最大转速包络线，并基于全
部所述转速下包络线的局部极小值点提取所述最小转速包络线。
18.可选地，所述基于全部所述局部极大值点提取转速上包络线，包括：
19.于任意相邻两所述局部极大值点之间线性插值取点，以将全部所述局部极大值点顺次连接以形成所述上包络线。
20.可选地，统计所述预设时间段内的标记次数，若所述标记次数大于设定次数，则判定机组在该所述预设时间段内处于转速振荡状态，还包括：
21.当确定所述机组处于转速振荡状态时，即输出警报信号。
22.本发明的第二方面，提供一种风电机组转速振荡状态识别装置，包括：
23.数据采集模块，用于指定预设时间段，将所述预设时间段划分为多个连续的计算周期，依次提取每个计算周期内的发电机转速值；
24.数据处理模块，用于基于所述发电机转速值提取最大转速包络线和最小转速包络线；计算所述最大转速值包络线特征值和最小转速值包络线特征值的差值，并计算全部所述差值的平均值；
25.条件判定模块，用于判断所述差值的平均值，若所述差值的平均值大于预设值，则标记一次；同时还用于统计所述预设时间段内的标记次数，若所述标记次数大于设定次数，则判定机组在该所述预设时间段内处于转速振荡状态。
26.可选地，还包括：
27.报警模块，用于：当确定所述机组处于转速振荡状态时，即输出警报信号。
28.本发明的第三方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有信息传递的实现程序，所述程序被处理器执行时实现如上述一种风电机组转速振荡状态识别方法的步骤。
29.由上述技术方案可知，本发明的有益效果：
30.本发明提供一种风电机组转速振荡状态识别方法，包括以下步骤：指定预设时间段，并将所述预设时间段划分为多个连续的计算周期，依次提取每个所述计算周期内的发电机转速值；基于所述发电机转速值提取最大转速包络线和最小转速包络线；计算所述最大转速值包络线特征值和最小转速值包络线特征值的差值，并计算全部所述差值的平均值；判断所述差值的平均值，若所述差值的平均值大于预设值，则标记一次；统计所述预设时间段内的标记次数，若所述标记次数大于设定次数，则判定机组在该所述预设时间段内处于转速振荡状态。本发明直接从风电机组发电机转速端入手，提取发电机转速包络线差值，监测当前机组运行状态，判定机组是否处于转速振荡状态，实现风电机组在线振荡状态的识别，形成一种风电机组plc可实现的在线转速振荡状态识别方法。
附图说明
31.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。
32.图1为一种风电机组转速振荡状态识别方法的步骤图；
33.图2为最大转速包络线和最小转速包络线的提取步骤图；
34.图3为风电机组转速振荡状态识别方法的流程图；
35.图4为风电机组转速振荡状态识别方法的实施例流程图；
36.图5为机组理论发电机转速时序和极值点图；
37.图6为发电机转速包络线时序图；
38.图7为机组现场实际发电机转速时序及包络线图；
39.图8为机组现场发电机转速极值点图；
40.图9为机组现场发电机转速包络线时序图；
41.图10为转速输入信号添加高频成分的对比图；
42.图11风速图；
43.图12发电机转速添加高频成分后的输入信号图；
44.图13输出的转速包络上下每5s差值平均值图。
具体实施方式
45.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。
46.本发明提供一种风电机组转速振荡状态识别方法，包括以下步骤：
47.s1、指定预设时间段，并将所述预设时间段划分为多个连续的计算周期，依次提取每个所述计算周期内的发电机转速值；
48.s2、基于所述发电机转速值提取最大转速包络线和最小转速包络线；
49.s3、计算所述最大转速值包络线特征值和最小转速值包络线特征值的差值，并计算全部所述差值的平均值；
50.s4、判断所述差值的平均值，若所述差值的平均值大于预设值，则标记一次；
51.s5、统计所述预设时间段内的标记次数，若所述标记次数大于设定次数，则判定机组在该所述预设时间段内处于转速振荡状态。
52.本发明直接从风电机组发电机转速端入手，主要是通过提取发电机转速信号的包络曲线，计算上下包络曲线的差值，根据一定时间段内包络差值的幅值范围，来判定当前状态是否处于转速振荡状态，实现风电机组在线振荡状态的识别，形成一种风电机组plc可实现的在线转速振荡状态识别方法。
53.优先地，请参阅图3
‑
4，风电机组转速振荡状态识别方法具体步骤为：
54.(1)输入：实时发电机转速数据；以每envelope_period(s)作为一个计算周期；
55.(2)提取发电机转速的包络线，计算包络线上下差值，输出该计算周期内差值的平均值；
56.(3)判断差值的平均值大于等于envelope_deviation(rpm)，输出标志位flag＝1；否则输出flag＝0；
57.(4)如果每个envelope_time(min)内标志位flag＝1触发次数大于等于envelope_number(次)，则判定机组当前处于转速振荡状态，反之没处于振荡状态。
58.本发明属于一种对风电机组当前是否处于发电机转速振荡状态进行识别的新方法，直接从发电机转速端入手，通过寻找转速信号局部极值，进行线性插值取点，求取当前计算周期envelope_period内发电机转速包络，输出转速包络差值平均值，通过判定一定时
间段envelope_time内包络差值平均值超过包络差值条件envelope_deviation的次数，来识别风电机组是否处于转速振荡状态。
59.作为对上述方案的进一步改进，在步骤s2，还包括以下子步骤：
60.s21、一次局部极值点求取：基于所述发电机转速值，求取局部极大值点和局部极小值点；
61.s22、一次包络线提取：基于全部所述局部极大值点提取转速上包络线，并基于全部所述局部极小值点提取转速下包络线；于任意相邻两所述局部极大值点之间线性插值取点，以将全部所述局部极大值点顺次连接以形成所述上包络线；同理，于任意相邻两所述局部极小值点之间线性插值取点，以将全部所述局部极小值点顺次连接以形成所述下包络线；
62.s23、二次局部极值点求取：求取所述转速上包络线的局部极大值点，并求取所述转速下包络线的局部极小值点；
63.s24、二次包络线提取：基于全部所述转速上包络线的局部极大值点提取所述最大转速包络线，并基于全部所述转速下包络线的局部极小值点提取所述最小转速包络线；于任意相邻两所述上包络线的局部极大值点之间线性插值以提取最大转速包络线，于任意相邻两所述上包络线的局部极小值点之间线性插值以提取最小转速包络线。
64.理论上，一次局部极值点求取的结果如图5所示，一次包络线提取的结果如图6所示。但针对风电机组现场实测发电机转速数据，其频率里含有高频成分较多，一次局部极值点求取时会识别高频成分，经一次包络线提取的实际转速包络线如图7所示。这种包络曲线并不能真实反映当前转速的包络。所以需要在一次包络线提取的基础上进行适应性调整，在求得的图7包络线的基础上，对上包络线再计算找到局部极大值点，对下包络线再计算找到局部极小值点，求取的局部极值点如图8所示。找到局部极值点后，再分别在两个局部极值点之间线性插值取点，从而得到最大转速包络线和最小转速包络线，如图9所示。
65.即，本发明直接针对发电机转速信号，通过局部极值点，之后线性插值局部极值点求取转速包络，再针对现场风电机组转速信号进行适应性改进，求取实际转速包络范围；输出转速包络差值平均值，通过判定一定时间段内包络差值平均值超过包络差值条件的次数，来实现转速振荡状态识别的方法。
66.可选地，求取局部极值点可按照以下步骤：
67.①
令一段5s、采样间隔0.02s的转速信号数据为序列a1，针对序列a1，从第二个点开始，依次使用当前点的转速值x
i
减去上一点的转速值x
i
‑1，存储得到一段新的序列a2；
68.②
依次判断新序列a2的值的正负，大于0的值输出标志1，等于0的值输出符号标志0，小于0的值输出标志
‑
1，再得到一段新的序列a3；
69.③
针对新序列a3，从第二个点开始，依次使用当前点的值y
i
减去上一点的值y
i
‑1，得到一段新的序列a4；
70.④
依次判定新序列a4，等于
‑
2的点为局部极大值点，等于2的点为局部极小值点。
71.作为对上述方案的进一步改进，统计所述预设时间段内的标记次数，若所述标记次数大于设定次数，则判定机组在该所述预设时间段内处于转速振荡状态，还包括：当确定所述机组处于转速振荡状态时，即输出警报信号。
72.一个实施例：
73.以某5.0mw机组为例，进行转速振荡识别方法的仿真计算，参数设置如下表。
74.变量
‑
单位值包络计算周期envelope_period秒5包络差值条件envelope_deviationrpm20判定时间段envelope_time分钟2超包络差值次数envelope_number次10
75.本次计算中，利用风力发电机组专业仿真软件bladed；基于22m/s湍流风，为了是bladed仿真中转速输入信号贴近现场机组数据，对输入发电机转速信号添加高频15hz的噪声，再来验证转速振荡识别策略，仿真时序如图10
‑
13所示。其中，图10是给转速输入信号添加高频成分15hz的对比图，图11是22m/s的湍流风时序，图12是发电机转速添加高频成分后的输入信号，图13是输出的转速包络上下差值5s平均值。根据图13中每5s的转速包络差值平均值，每两分钟(5
‑
125s)内超过20rpm的计算周期只有2次，即可判定当前机组未处于转速振荡状态。
76.本发明还提供一种风电机组转速振荡状态识别装置，包括：
77.数据采集模块，用于指定预设时间段，并将所述预设时间段划分为多个连续的计算周期，依次提取每个所述计算周期内的发电机转速值；
78.数据处理模块，用于基于所述发电机转速值提取最大转速包络线和最小转速包络线；计算所述最大转速值包络线特征值和最小转速值包络线特征值的差值，并计算全部所述差值的平均值；
79.条件判定模块，用于判断所述差值的平均值，若所述差值的平均值大于预设值，则标记一次；同时还用于统计所述预设时间段内的标记次数，若所述标记次数大于设定次数，则判定机组在该所述预设时间段内处于转速振荡状态。
80.报警模块，用于：当确定所述机组处于转速振荡状态时，即输出警报信号。
81.本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有信息传递的实现程序，所述程序被处理器执行时实现如上述一种风电机组转速振荡状态识别方法的步骤。
82.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。