[发明专利]一种风力发电机组叶片结冰检测的方法和装置

权利要求书

1.一种风力发电机组叶片结冰检测的方法，其特征在于，包括以下步骤：

A.获取环境温度、湿度、风速、风向、机舱位置、叶片桨距角及发电机功率的实测数据；

B.根据所述环境温度和湿度数据判断结冰状态，剔除非结冰状态下的上述各种实测数据；根据风向和机舱位置数据计算风机对风值，剔除风机偏航误差过大时的上述各种实测数据；

C.根据正常非结冰环境下的风速、叶片桨距角及发电机功率的历史数据，获取风速功率矩阵及风速桨距角矩阵；利用所述风速功率矩阵及风速桨距角矩阵分别获得实测风速下的功率计算值和桨距角计算值；

D.设定功率偏差值，将发电机功率实测值与功率计算值的差值与所述功率偏差值比对，采用自适应学习修正功率偏差值，获得功率偏差优化值；

设定桨距角偏差值，将叶片桨距角实测值与桨距角计算值的差值与桨距角偏差设定值比对，采用自适应学习修正桨距角偏差设定值，获得桨距角偏差优化值；

E.分别比较机组实时监测的功率及桨距角与根据所述风速功率矩阵及风速桨距角矩阵计算的功率及桨距角之间的偏差，当偏差符合所述功率偏差优化值及桨距角偏差优化值，判断叶片为结冰状态。

2.根据权利要求1所述的一种风力发电机组叶片结冰检测的方法，其特征在于，所述步骤A获取的环境温度、湿度、风速、风向、机舱位置、叶片桨距角及发电机功率数据是通过滤波处理后的数据。

3.根据权利要求1所述的一种风力发电机组叶片结冰检测的方法，其特征在于，所述步骤B中还根据风速判断小风状态，剔除小风环境下的各种实测数据。

4.根据权利要求1所述的一种风力发电机组叶片结冰检测的方法，其特征在于，所述步骤C中所述风速功率矩阵及风速桨距角矩阵是通过对所述正常非结冰环境下的风速、叶片桨距角及发电机功率的历史数据进行神经网络训练获得的。

5.根据权利要求1所述的一种风力发电机组叶片结冰检测的方法，其特征在于，所述步骤D中功率及桨距角偏差优化值是通过对偏差大于设定值的无效点使用逼近算法来修正功率及桨距角偏差设定值，再通过多次迭代获得的。

6.一种风力发电机组叶片结冰检测的装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取环境温度、湿度、风速、风向、机舱位置、叶片桨距角及发电机功率的实测数据；

数据处理模块，用于根据所述环境温度和湿度数据判断结冰状态，剔除非结冰状态下的上述各种实测数据；根据风向和机舱位置数据计算风机对风值，剔除风机偏航误差过大时的上述各种实测数据；

风速功率及风速桨距角模块，用于根据正常非结冰环境下的风速、叶片桨距角及发电机功率的历史数据，获取风速功率矩阵及风速桨距角矩阵；利用所述风速功率矩阵及风速桨距角矩阵分别获得实测风速下的功率计算值和桨距角计算值；

结冰修正模块，用于设定功率偏差值，将发电机功率实测值与功率计算值的差值与所述功率偏差值比对，采用自适应学习修正功率偏差值，获得功率偏差优化值；设定桨距角偏差值，将叶片桨距角实测值与桨距角计算值的差值与桨距角偏差设定值比对，采用自适应学习修正桨距角偏差设定值，获得桨距角偏差优化值；

结冰检测算法模块，用于分别比较机组实时监测的功率及桨距角与根据所述风速功率矩阵及风速桨距角矩阵计算的功率及桨距角之间的偏差，当偏差符合所述功率偏差优化值及桨距角偏差优化值，判断叶片为结冰状态。

7.根据权利要求6所述的一种风力发电机组叶片结冰检测的装置，其特征在于，所述数据获取模块获取的环境温度、湿度、风速、风向、机舱位置、叶片桨距角及发电机功率数据是分别通过处理电路滤波后的数据。

8.根据权利要求6所述的一种风力发电机组叶片结冰检测的装置，其特征在于，所述数据处理模块还根据风速判断小风状态，剔除小风环境下的各种实测数据。