[发明专利]一种风电机组输出功率异常的自适应检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种风电机组输出功率的检测方法，特别是关于一种风电机组输出功率异常的自适应检测方法。

背景技术

风能作为最具规模开发潜力的可再生新能源，近年来发展十分迅猛。据世界风能协会（WWEA）统计，截止到2013年底，全球风电总装机容量为318GW；中国风电总装机容量达到91GW，为全球头号风电大国。由于风电机组的运行环境较为恶劣，随着运行年限的增加，风电机组设备逐渐老化，性能、可靠性开始下降，机组在相同工况下的出力会出现下降，发电效益开始降低。因此，有必要对风力发电机组进行在线监测，以便及时地掌握机组运行状态，及时发现机组异常，确保安全稳定运行。及时发现机组实际发电功率异常，尽可能早地对相关部件进行排查，能进一步提高风电机组运行水平，实现风电场的经济运行。

当风电机组上的风轮叶片因沙尘、昆虫和漏油等原因被污染时，会改变风轮叶片表面的粗糙度，使翼型空气动力学特性发生变化，使得输出功率下降。为了提高风电机组的效率，需要进行跟风偏航。当风电机组偏航机构发生故障时，由于不能很好地跟踪风向变化，会导致风电机组的输出功率发生异常。当风电机组变桨距机构发生故障时，由于不能很好地改变叶片桨距角的大小来迎合风速变化，同样会导致风电机组的输出功率发生异常。目前风电机组状态监测系统已开始安装，然而由于缺乏故障样本，故障诊断研究成果还不能满足现场需求。如果能根据现有在线监测系统中监测数据，建立评估模型，获取能反映机组设备的运行状态信息，就能及时获取机组异常状态信息。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是提供一种能动态适应风电机组风速变化的基于Shepard插值的风电机组输出功率自适应异常检测方法。

为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：一种风电机组输出功率异常的自适应检测方法，其包括以下步骤：1）建立标准样本库；收集风电机组运行初期且运行状态良好时不同风速对应的风电机组输出功率，并将其作为标准样本数据，建立标准样本库；2）建立风电机组输出功率标准模型；采用Shepard插值方法，将风速作为样本点，建立基于风速信息的风电机组输出功率标准模型：

p^(v)=Σt=1mωtPt/Σt=1mωt,]]>

式中，为新样本点v的响应值p(v)的估计值；ω_t为权重，表示新样本点v和试验样本点V_t对响应值的估计值的贡献大小；P_t为试验样本点V_t对应的响应值；3）对风电机组的输出功率进行检测并对异常情况进行报警，其具体包括以下步骤：①将风电机组状态监测中第i时刻的风速数据v_i代入风电机组输出功率标准模型，计算得到该时刻风速下风电机组输出功率的标准值为p(v_i)；②根据当前风速下风电机组输出功率的标准值p(v_i)和实测值r(v_i)，建立风电机组当前风速下的功率偏差O_d(v_i)：