[发明专利]一种大型风力发电机组结冰检测方法

说明书

本发明涉及一种大型风力发电机组结冰检测方法，进行风机非结冰期的大数据采集，通过高斯过程回归方法对采集的风机运行数据进行处理，建立机组风速‑功率曲线，可同时表征风电机组的确定和不确定出力特征，也能反映风电机组的运行效率。在结冰期，根据实时风速，对比风机实际功率与风速‑功率曲线，若风机实际功率超出风速‑功率曲线的95％置信区间边界，则认定为风机结冰。本发明提出的机组结冰检测方法，使的风机的功率曲线更贴近实际情况，具有较高的参考性。通过风机实际功率与风机功率曲线进行对比来判断机组是否结冰，可以降低风机结冰误判几率，提高机组的利用率。

技术领域

本发明涉及结冰检测技术领域，尤其涉及一种大型风力发电机组结冰检测方法。

背景技术

随着各个国家的经济发展和能源需求矛盾日益凸显，风能作为一种储量丰富、资源分布广泛的可再生清洁能源，受到了各国的高度重视。近年来，我国的风电装机容量持续增长，风电累计装机容量与新增装机容量上均居全球第一。由于风能获取的特殊性决定了大量的风机需要布置在高纬度、高海拔的寒冷地区，在此环境下会出现风向仪结冰或叶片结冰的情况，导致风速数据异常、增大叶片阻力，降低了风能的转化效率，影响风机的稳定性及安全性。因此，风力发电机组的结冰检测方法的研究，对保证风机安全、稳定的运行，提高发电效率有着重要的意义。

目前风机的结冰检测技术通常分为硬件检测以及软件检测两方面。

目前通过硬件检测技术是在风机的机舱顶部安装一套机械式风速风向仪和一套超声波式风速风向仪，利用不同类型风速风向仪采集的风速信号计算出风速偏差及叶片安装结冰传感器来判定风机的结冰状况，然而使用此方法存在较大的缺陷，机组受外部复杂环境影响以及自身风速风向仪机械结构问题，可能会出现机组未结冰而误判为机组结冰的状况，也可能会出现机组已经结冰但未达到严重程度而误判为机组未结冰的情况，因此结果的可靠性较差、极易发生误判，若发生误判将严重影响风机的发电效率和使用寿命，一年中相比风机结冰时期较短，加装结冰传感器增加了风机的成本且利用效率低。

而目前通过软件检测机组结冰的方法一般通过基于使用风机状态数据分类模型作为判断依据，需要大量历史样本得到结冰判断依据，并且计算量大，工程应用不便，数据样本若不全面，则会导致误判。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供一种大型风力发电机组结冰检测方法，进行风机非结冰期的大数据采集，通过高斯过程回归方法对采集的风机运行数据进行处理，建立机组风速-功率曲线，可同时表征风电机组的确定和不确定出力特征，也能反映风电机组的运行效率。在结冰期，根据实时风速，对比风机实际功率与风速-功率曲线，若风机实际功率超出风速-功率曲线的95％置信区间边界，则认定为风机结冰。该检测方法参考数据更贴近风机实际运行状况，大大降低风机结冰误判几率，提高机组的利用率。。

为达到上述目的，本发明提供了一种大型风力发电机组结冰检测方法，包括：

在非结冰期采集风力发电机组的数据；

选择正常发电状态数据；

根据风速与对应的功率数据，由正常发电状态数据构建风速-功率曲线，得到95％置信区间上边界与95％置信区间下边界；

分别对95％置信区间上边界与95％置信区间下边界进行拟合，获得95％置信区间上边界与95％置信区间下边界的拟合曲线；

实时采集风力发电机组的数据，当处于正常发电状态且环境温度小于结冰监测阈值T时开始进行风力发电机组结冰判断，风速仪采集大型风力发电机组叶片处的风速值，功率表采集实际功率值，由风速值分别代入95％置信区间上边界与95％置信区间下边界的拟合曲线计算获得上边界功率值和下边界功率值，如果实际功率值不在上边界功率值和下边界功率值之间，判定为风力发电机组结冰。