[发明专利]一种风电机组状态监测系统性能评估方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种风电机组状态监测系统性能评估方法，能够实现风电机组状态监测系统性能的评估，确定维持系统性能所需满足的条件。

背景技术

随着风电技术的不断进步，风力发电已成为最具潜力的新能源发电方式。然而，风电机组运行环境状况往往较为恶劣，故障率高。同时，风电机组日常维护工作往往还会因恶劣天气而难以及时开展，这些都大大增加了维护费用，严重影响了风电场的生产效益。因此，为了降低经济损失与维护成本，大多数风电场都为风电机组装设了状态监测系统，通过在风电机组关键部件上安装传感器来获得这些部件的状态数据，及时了解设备的运行状况、及时发现故障隐患减少严重故障的发生。然而，由于环境恶劣，风电机组上安装的传感器容易失效，而风电机组状态监测系统的性能也必然会随着失效传感器数量的增多而下降，难以完成状态监测任务。同时，由于构建风电机组状态监测系统需要花费一定费用，在保证系统监测性能的情况下应考虑尽量降低系统的构建成本。

发明内容

发明目的：针对风电机组状态监测系统性能受失效传感器影响的问题，本发明提供一种风电机组状态监测系统性能的评估方法。

技术方案：一种风电机组状态监测系统性能评估方法，风电机组状态监测系统由若干个相同的传感器构成，这些传感器被分为m个簇，每一个簇中均包含n个相同的振动传感器，即整个状态监测系统中共部署k=m×n个相同的振动传感器。每个振动传感器因发生故障而失效的分布函数为f₁(t)。因出现故障而失效的传感器可以利用备件更换，备件数目为l。失效节点经修复后作为备件仍被再次利用。节点被修复的分布函数为f₂(t)。f₁(t)与f₂(t)均为指数形式，对应的速率分别为α₁和β₁。

电机组状态监测系统共有k+l个状态。系统在某一时刻的状态通过三个整数因子来反映，第一个为该时刻系统中正常运行的传感器的数目，第二个为该时刻可利用的备用传感器的数目，第三个为该时刻失效且不能被备用传感器替换的传感器的数目。

传感器的状态采用两状态模型，即健康状态和失效状态。系统状态分为三种类型：健康状态、风险状态与失效状态。健康运行状态是指，系统监测性能可靠，所有失效传感器均能够被备件修复，系统中所有传感器均处于健康状态；风险运行状态是指，系统监测性能虽然能够满足需求，但是因缺乏备件部分失效传感器不能被修复；失效运行状态是指，系统可容忍不被修复的失效传感器数目超过最大值，监测性能不能满足需求。当系统中运行的传感器数量和备件数量变化时，这三类状态之间可相互转化。

通过考察风电机组状态监测系统的可用性来判断系统是否能够满足监测要求。状态监测系统在某一时刻的可用性是指该时刻系统中用于监测风电机组状态的传感器全部处于健康状态或者无法被备用传感器修复的失效传感器数目没有超过允许值。

系统在某一时刻的可用性A(t)与备件数目l及每个簇中可容忍不被修复的失效传感器数目的最大值fjmax之间的关系通过仿真进行验证。

系统的稳态可用性A_s与备件数目l及每个簇中可容忍不被修复的失效传感器数目的最大值f_jmax之间的关系通过仿真进行验证。由此确定在给定备件数目l的情况下，要使系统稳态可用性A达到额定值，系统中可容忍不被修复的失效传感器数目的最大值f_jmax；以及在给定系统中可容忍不被修复的失效传感器数目的最大值f_jmax的情况下，要使系统稳态可用性A达到额定值，所需备件数目l的最小值。

系统处于各个状态的概率用P₀(t)～P_k+l(t)来表示，各个状态概率之间的关系可以用以下马尔可夫方程组来描述：