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CN105654239B - 用于风力发电机组极端风况的识别方法、装置及系统 - Google Patents

用于风力发电机组极端风况的识别方法、装置及系统 Download PDF

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CN105654239B
CN105654239B CN201511021277.3A CN201511021277A CN105654239B CN 105654239 B CN105654239 B CN 105654239B CN 201511021277 A CN201511021277 A CN 201511021277A CN 105654239 B CN105654239 B CN 105654239B
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wind
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extreme
wind speed
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Beijing Goldwind Science and Creation Windpower Equipment Co Ltd
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Abstract

本发明实施例提供一种用于风力发电机组极端风况的识别方法、装置及系统，所述方法包括：获取所述风力发电机组的外部实时风速；根据所述实时风速在预设时间内的变化与变化阈值，确定所述风力发电机组是否处于极端风况。本发明实施例提供的用于风力发电机组极端风况的识别方法、装置及系统，根据外部实时风速在预设时间内的变化与变化阈值，确定所述风力发电机组是否处于极端风况，无需添加昂贵的测试设备，且算法简单、实时性高；可以有效的识别风力发电机组是否处于极端风况，并为风力发电机组的控制策略调整提供充足的时间。

Description

用于风力发电机组极端风况的识别方法、装置及系统
技术领域
本发明涉及风力发电机组的风况处理技术领域，尤其涉及一种用于风力发电机组极端风况的识别方法、装置及系统。
背景技术
风力发电机组有可能经历极端风况的危害，极端风况包括但不限于极端运行阵风(Extreme Operating Gust，EOG)、极限持续阵风(Extreme Coherent Gust，ECG)或台风等等。在极端风况下对风力发电机组的保护或在保证风力发电机组安全的前提下使风力发电机组继续正常工作，取决于如何有效及时的识别出极端风况，这是调整风力发电机组的控制策略的关键。
现有专利或非专利文献中提及的极端风况识别或评估方法多为采用昂贵的测试设备如激光雷达装置，或运用复杂的统计变量并进行特征匹配如均值统计量和协方差统计量等。因此，增加了机组的设计成本或算法过于复杂造成机组控制器运算负荷加大。
发明内容
本发明的目的在于提供一种用于风力发电机组极端风况的识别方法、装置及系统，算法简单、实时性高。
根据本发明的一方面，本发明提供一种用于风力发电机组极端风况的识别方法，所述方法包括：获取所述风力发电机组的外部实时风速；根据所述实时风速在预设时间内的变化与变化阈值，确定所述风力发电机组是否处于极端风况。
进一步的，所述根据所述实时风速在预设时间内的变化与变化阈值，确定所述风力发电机组是否处于极端风况包括：获取第一统计周期内所述实时风速的平方和序列；获取第二统计周期内所述平方和序列的增加倍数；当所述增加倍数大于倍数阈值时，确定所述风力发电机组处于第一极端风况。
进一步的，根据：
Figure BDA0000896660780000021
计算所述倍数阈值f(vwind_speed)，其中，vwind_speed为所述风力发电机组的外部实时风速，a、b、c、d、e、xlow和xhigh为常数，xhigh大于xlow，a大于e；并且/或者，根据：
Figure BDA0000896660780000022
计算所述倍数阈值f(vwind_speed)，其中，vwind_speed为所述风力发电机组的外部实时风速，f、g、h、i、xlow和xhigh为常数，xhigh大于xlow，f大于i。
进一步的，所述根据所述实时风速在预设时间内的变化与变化阈值，确定所述风力发电机组是否处于极端风况包括：获取第三统计周期内所述实时风速的变化速率；当所述变化速率大于速率变化阈值时，确定所述风力发电机组处于第二极端风况。
进一步的，所述速率变化阈值为1.5m/s2。
进一步的，所述方法还包括：当确定所述风力发电机组处于极端风况时，根据所述预设时间内的初始风速和终止风速调整所述风力发电机组的控制策略。
进一步的，所述方法还包括：根据所述风力发电机组处于极端风况的记录，确定所述风力发电机组所在风电场极端风况的评估报告。
根据本发明的另一方面，本发明还提供一种用于风力发电机组极端风况的识别装置，所述装置包括：风速获取单元，用于获取所述风力发电机组的外部实时风速；风况确定单元，用于根据所述实时风速在预设时间内的变化与变化阈值，确定所述风力发电机组是否处于极端风况。
进一步的，所述风况确定单元包括：平方和序列获取子单元，用于获取第一统计周期内所述实时风速的平方和序列；倍数获取子单元，用于获取第二统计周期内所述平方和序列的增加倍数；第一风况确定子单元，用于当所述增加倍数大于倍数阈值时，确定所述风力发电机组处于第一极端风况。
进一步的，所述风况确定单元还包括：
第一倍数阈值获取子单元，用于根据：
Figure BDA0000896660780000031
计算所述倍数阈值f(vwind_speed)，其中，vwind_speed为所述风力发电机组的外部实时风速，a、b、c、d、e、xlow和xhigh为常数，xhigh大于xlow，a大于e；
第二倍数阈值获取子单元，用于根据：
Figure BDA0000896660780000032
计算所述倍数阈值f(vwind_speed)，其中，vwind_speed为所述风力发电机组的外部实时风速，f、g、h、i、xlow和xhigh为常数，xhigh大于xlow，f大于i。
进一步的，所述风况确定单元包括：变化速率获取子单元，用于获取第三统计周期内所述实时风速的变化速率；第二风况确定子单元，用于当所述变化速率大于速率变化阈值时，确定所述风力发电机组处于第二极端风况。
进一步的，所述速率变化阈值为1.5m/s2。
进一步的，所述装置还包括：策略控制单元，用于当确定所述风力发电机组处于极端风况时，根据所述预设时间内的初始风速和终止风速调整所述风力发电机组的控制策略。
进一步的，所述装置还包括：极端风况评估单元，用于根据所述风力发电机组处于极端风况的记录，确定所述风力发电机组所在风电场极端风况的评估报告。
进一步的，所述用于风力发电机组极端风况的识别装置集成在所述风力发电机组的主控制器中，并且/或者，所述用于风力发电机组的控制装置集成在所述风力发电机组的主控PLC中。
根据本发明的又一方面，本发明还提供一种用于风力发电机组极端风况的识别系统，所述系统包括风速测量装置和与所述风速测量装置相连的如前所述的用于风力发电机组极端风况的识别装置，所述识别装置通过所述风速测量装置获取所述风力发电机组的外部实时风速。
进一步的，所述风速测量装置包括：瞬时风速监测装置、滤波器和滤波数据缓存装置；所述瞬时风速监测装置用于测量所述风力发电机组的外界瞬时风速信号；所述滤波器用于对所述外界瞬时风速信号进行平滑处理；所述滤波数据缓存装置用于缓存滤波后的外界瞬时风速信号。
本发明实施例提供的用于风力发电机组极端风况的识别方法、装置及系统，根据外部实时风速在预设时间内的变化与变化阈值，确定所述风力发电机组是否处于极端风况，无需添加昂贵的测试设备，且算法简单、实时性高；可以有效的识别风力发电机组是否处于极端风况，并为风力发电机组的控制策略调整提供充足的时间。
附图说明
图1是示出本发明示例性实施例一的一种用于风力发电机组极端风况的识别方法流程图；
图2是示出本发明示例性实施例一中的风速测量装置的结构图；
图3是示出本发明示例性实施例一中的瞬时风速信号滤波曲线示意图；
图4是示出EOG风况的示意图；
图5是示出ECG风况的示意图；
图6是示出本发明示例性实施例二的一种用于风力发电机组极端风况的识别方法流程图；
图7是示出本发明示例性实施例二中识别EOG风况步骤中倍数阈值与风速的一种函数曲线示意图；
图8是示出本发明示例性实施例二中识别EOG风况步骤中倍数阈值与风速的另一种函数曲线示意图；
图9是示出本发明示例性实施例二中识别EOG风况步骤中倍数阈值与风速的又一种函数曲线示意图；
图10是示出本发明示例性实施例三的一种用于风力发电机组极端风况的识别装置结构图一；
图11是示出本发明示例性实施例三的一种用于风力发电机组极端风况的识别装置结构图二。
具体实施方式
下面结合附图对本发明示例性实施例的用于风力发电机组极端风况的识别方法、装置及系统进行详细描述。
实施例一
图1是示出本发明示例性实施例一的一种用于风力发电机组极端风况的识别方法流程图。
参照图1，示例性实施例一的用于风力发电机组极端风况的识别方法包括步骤S110和步骤S120。
在步骤S110，获取风力发电机组的外部实时风速。
图2是示出本发明示例性实施例一中的风速测量装置的结构图。
本实施例中，可以通过图2所示的风速测量装置获取风力发电机组的外部实时风速。参照图2，风速测量装置可以包括但不限于瞬时风速监测装置201和滤波器202，其中，瞬时风速监测装置201可以包括风速仪和数据采集与转换装置，除了风速仪也可以采用其他的可以测量风速的装置；滤波器的参数可以根据具体的风力发电机组的外部环境不同而不同，例如，风力发电机组处于山谷或者处于湖边等等，滤波器选取的原则是对外界瞬时风速信号进行平滑处理，但不会明显的改变外界瞬时风速信号的波动性，在本实施例中，采用时间常数为16的一阶低通滤波器。
图3是示出本发明示例性实施例一中的瞬时风速信号滤波曲线示意图。在本实施例中，风速仪将测量的外界瞬时风速通过数据采集与转换装置进行信号处理后发送给滤波器202。参照图3，由于获取的外界瞬时风速信号301往往存在细微毛刺，因此可选的，在本实施例中采用时间常数为16的一阶低通滤波器对外界瞬时风速信号301进行滤波得到实时风速信号302。
可选的，风速测量装置还可以包括滤波数据缓存装置203，滤波器202将滤波后的实时风速发送给滤波数据缓存装置203。滤波数据缓存装置203采用高效的数据缓存机制完成K秒数据的缓存，为步骤S120确定风力发电机组是否处于极端风况提供数据准备。
在步骤S120，根据实时风速在预设时间内的变化与变化阈值，确定风力发电机组是否处于极端风况。
风力发电机组所处的风况包括正常风况和极端风况，极端风况分为1年重现期和50年重现期。风况通常指一个合并的平均的恒定的气流流量。本实施例中所指的极端风况包括但不限于德国劳氏(Germanischer Loyd，GL)的再生能源认证部发布的GL2010标准中规定的极端风况、国际电工委员会(International Electro technical Commission，IEC)标准中规定的极端风况或者中国船级社发布的风力发电机组规范中规定的极端风况等，还包括风速快速上升且能量持续增加可能对风力发电机组运行造成损伤的风况。图4是示出EOG风况的示意图，图5是示出ECG风况的示意图。例如，50年一遇的EOG风况(参见图4)以及ECG风况(参见图5)，或者风向变化的极限持续阵风(Extreme Coherent gust withDirection change，ECD)以及极端风向变化(Extreme Direction Change，EDC)风等。
本发明实施例提供的用于风力发电机组极端风况的识别方法，根据外部实时风速在预设时间内的变化与变化阈值，确定该风力发电机组是否处于极端风况，无需添加昂贵的测试设备，且算法简单、实时性高；可以有效的识别风力发电机组是否处于极端风况，并为风力发电机组的控制策略调整提供充足的时间。
实施例二
图6是示出本发明示例性实施例二的一种用于风力发电机组极端风况的识别方法流程图。
本实施例所公开的用于风力发电机组极端风况的识别方法包括步骤S610对应实施例一中的步骤S110，步骤S620、步骤S630和步骤S640对应于实施例一中的步骤S120，或者，步骤S650和步骤S660对应于实施例一中的步骤S120。
可以针对不同极端风况的不同特征，设计不同的确定风力发电机组是否处于该极端风况的方法，本实施例仅以识别EOG和ECG为例进行说明，对于识别其他的极端风况，可以对不同时间(或者时间段)以及不同变化量下通过计算风速变化来确定风力发电机组是否处于极端风况的原理相同。
在步骤S610，获取所述风力发电机组的外部实时风速。
在本实施例中，步骤S620、步骤S630和步骤S640可以用来确定风力发电机组是否处于EOG风况，步骤S650和步骤S660可以用来确定风力发电机组(下称机组)是否处于ECG风况。
在本实施例中，对于EOG风况的识别方法，由气动扭矩的公式Ta＝0.5ρCqπR3V2可知，气动扭矩Ta与风速V的平方成正比，其中，ρ表示机组所在外界环境的空气密度，Cq表示机组的扭矩系数，R表示叶轮半径，机组可以通过变桨系统实现对各个桨叶桨距角的控制，以此限制风轮吸收风流的能量，进而减小气动扭矩。而发电机在完成电能转化的同时，可以控制发电机的电磁转矩Te。由ΔT＝Ta-Te，dω＝ΔT/J可知，转速微分与气动扭矩Ta和电磁扭矩Te的差值相关。整个机组就是通过变桨机制调节气动扭矩Ta、发电机调节电磁扭矩Te来实现机组的转速控制。在本实施例中，可以根据Ta＝0.5ρCqπR3V2，ΔT＝Ta-Te，dω＝ΔT/J等公式提取出转速微分与风速平方正相关的客观规律而提出极端运行阵风(ExtremeOperating Gust，EOG)风况的识别方法如下：
在步骤S620，获取第一统计周期(在本实施例中为K秒)内实时风速的平方和序列。该平方和序列可以是一定长度的向量。
例如，风力发电机组的主控PLC的工作频率为50HZ，即每秒可以采样50个数据(0.02秒采样一个数据)。以每秒可以获取50个实时风速的数值为例，K秒内可以获取K*50个实时风速的数值，将第j～K*50+j-1(j为自然数)的实时风速的数值分别平方后再求和得到对应的j时刻的实时风速的平方和，K秒内各时刻对应的实时风速的平方和组成K秒内实时风速的平方和序列。
在步骤S630，获取第二统计周期(在本实施例中为T秒)内该平方和序列的增加倍数，K秒与T秒是同一数量级的数值。
在本实施例中，第二统计周期(在本实施例中为T秒)内该平方和序列的增加倍数是指T秒内平方和序列的最后一个平方和的数值减去第一个平方和的数值后再除以第一个平方和的数值。
在步骤S640，当该增加倍数大于倍数阈值时，确定风力发电机组处于第一极端风况(即EOG风况)。倍数阈值可以根据不同风区、不同风电场的风资源特性、不同机型、同一机型不同轮毂高度、同一机型不同叶轮直径、不同机位点的风况特征合理调节。
图7是示出本发明示例性实施例二中识别EOG风况步骤中倍数阈值与风速的一种函数曲线示意图。
可选的，在本实施例中，参见图7，可以通过以下公式(1)计算步骤S640中的倍数阈值。根据：
Figure BDA0000896660780000081
计算所述倍数阈值f(vwind_speed)，其中，vwind_speed为所述风力发电机组的外部实时风速，a、b、c、d、e、xlow和xhigh为常数，xhigh大于xlow，a大于e。
f(vwind_speed)是一个分段函数，其中，xlow和xhigh表示分段拐点值。当风速小于xlowm/s时，阈值为a；当风速大于xhighm/s时，阈值为e；当风速在xlowm/s与xhighm/s之间时满足二次函数关系，二次函数中b、c和d为具体的参数值。
图8是示出本发明示例性实施例二中识别EOG风况步骤中倍数阈值与风速的另一种函数曲线示意图。
可选的，当风速在xlowm/s与xhighm/s之间时可以是二次函数关系也可以是线性关系，例如，在本实施例中，参见图8，还可以通过以下公式(2)计算步骤S640中的倍数阈值。根据：
Figure BDA0000896660780000082
计算所述倍数阈值f(vwind_speed)，其中，vwind_speed为所述风力发电机组的外部实时风速，f、g、h、i、xlow和xhigh为常数，xhigh大于xlow，f大于i。
图9是示出本发明示例性实施例二中识别EOG风况步骤中倍数阈值与风速的又一种函数曲线示意图。
可选的，f(vwind_speed)也可以是通过任何曲线拟合方式得到的函数表达式，例如如图9所示的指数函数等等。
在本实施例中，对于极限持续阵风(Extreme Coherent Gust，ECG)风况的识别方法，ECG风况的特征为10秒内风速变化15m，风速变化速率为15/10＝1.5m/s2，因此，在本实施例中，设定速率变化阈值为1.5m/s2并提出ECG风况的识别方法如下：
在步骤S650，获取第三统计周期(该统计周期可以预先指定，例如为K秒等等)内实时风速的变化速率。
在步骤S660，当所述变化速率大于速率变化阈值时，确定风力发电机组处于第二极端风况(即ECG风况)。
上述识别EOG风况的步骤中的倍数阈值和识别ECG风况的步骤中的速率变化阈值可以根据不同风区、不同风电场的风资源特性合理调节以得到最优的识别效果。可选的，也可以按照额定风速划分，分别设定额定风速以下的倍数阈值/速率变化阈值和额定风速以上的倍数阈值/速率变化阈值。
在本实施例中，用于风力发电机组极端风况的识别方法还可以包括步骤S670和步骤S680。
在步骤S670，当确定所述风力发电机组处于极端风况时，根据所述预设时间内的初始风速和终止风速调整所述风力发电机组的控制策略。
风力发电机组在风速较小的初始风况下出现极端风况会造成机组机舱加速度过大，塔架与发电机都会受到一定程度的损伤与破坏。风力发电机组在风速较大的初始风况下出现极端风况会造成风力发电机组的发电机过速，从而影响发电机的使用寿命，并降低了风力发电机组的可利用率。因此，确定了风力发电机组处于极端风况时，可以根据所述预设时间内的初始风速和终止风速调整所述风力发电机组的控制策略，以便在极端风况下如何保证风力发电机组安全或者如何维持风力发电机组继续发电。
可选的，可以预先设置，步骤S640输出表征风力发电机组是否处于EOG风况的确定结果的布尔量，例如确定风力发电机组处于EOG风况时，输出高电平表示；如果未确定风力发电机组处于EOG风况则输出低电平表示。
可选的，可以预先设置，步骤S660输出表征风力发电机组是否处于ECG风况的确定结果的布尔量，例如确定风力发电机组处于ECG风况时，输出高电平表示；如果未确定风力发电机组处于ECG风况则输出低电平表示。
将步骤S640输出表征风力发电机组是否处于EOG风况的确定结果的布尔量与步骤S660输出表征风力发电机组是否处于ECG风况的确定结果的布尔量进行或逻辑运算，并逻辑运算的结果作为调整所述风力发电机组的控制策略的使能信号，步骤S670结合该使能信号以及预设时间内的初始风速和终止风速调整所述风力发电机组的控制策略，实现对风力发电机组的最优调节。
在步骤S680，根据所述风力发电机组处于极端风况的记录，确定所述风力发电机组所在风电场极端风况的评估报告。
当确定机组处于极端风况时，触发生成极端风况数据记录文件，例如，记录文件可以记录触发时刻前90s数据和触发时刻后30s数据。由于生成极端风况数据记录文件需要一定的时间，因此，生成极端风况数据记录文件可以与步骤S670并列执行，或者在步骤S670之后执行。
可以根据风力发电机组处于极端风况的记录进行极端风况的频次统计与概率分析，包括但不限于统计各个机位点易出现哪种极端风况、各个机位点极端风况出现的频次与概率等，并根据统计结果确定整个风电场极端风况的评估报告。
本实施例为机组提供了应对极端风况的使能信号，使机组有充足的时间在极端风况能量没有累计到足以给机组造成危害的程度之前改变机组控制策略，有效的保障了机组的安全，提高了机组适应复杂风况的能力。
实施例三
图10是示出本发明示例性实施例三的一种用于风力发电机组极端风况的识别装置结构图一；
图11是示出本发明示例性实施例三的一种用于风力发电机组极端风况的识别装置结构图二。
本实施例公开的一种用于风力发电机组极端风况的识别装置用于执行实施例一和实施例二中的用于风力发电机组极端风况的识别方法。
参见图10，一种用于风力发电机组极端风况的识别装置包括风速获取单元101和风况确定单元102。
风速获取单元101，用于获取风力发电机组的外部实时风速。
风况确定单元102，用于根据实时风速在预设时间内的变化与变化阈值，确定风力发电机组是否处于极端风况。
进一步的，所述风况确定单元102包括平方和序列获取子单元1021、倍数获取子单元1022和第一风况确定子单元1023。
平方和序列获取子单元1021，用于获取第一统计周期内所述实时风速的平方和序列。
倍数获取子单元1022，用于获取第二统计周期内所述平方和序列的增加倍数。
第一风况确定子单元1023，用于当所述增加倍数大于倍数阈值时，确定该风力发电机组处于第一极端风况。
进一步的，风况确定单元还包括第一倍数阈值获取子单元1024和第二倍数阈值获取子单元1025。
第一倍数阈值获取子单元1024，用于根据：
Figure BDA0000896660780000111
计算所述倍数阈值f(vwind_speed)，其中，vwind_speed为风力发电机组的外部实时风速，a、b、c、d、e、xlow和xhigh为常数，xhigh大于xlow，a大于e；
第二倍数阈值获取子单元1025，用于根据：
Figure BDA0000896660780000112
计算所述倍数阈值f(vwind_speed)，其中，vwind_speed为所述风力发电机组的外部实时风速，f、g、h、i、xlow和xhigh为常数，xhigh大于xlow，f大于i。
参见图11，可选的，风况确定单元102可以包括变化速率获取子单元1026和第二风况确定子单元1027。
变化速率获取子单元1026，用于获取第三统计周期内所述实时风速的变化速率；
第二风况确定子单元1027，用于当所述变化速率大于速率变化阈值时，确定风力发电机组处于第二极端风况。
可选的，所述速率变化阈值为1.5m/S2。
参见图10，进一步的，该装置还可以包括策略控制单元103。
策略控制单元103，用于当确定风力发电机组处于极端风况时，根据预设时间内的初始风速和终止风速调整该风力发电机组的控制策略。
参见图10，进一步的，该装置还可以包括极端风况评估单元104。
极端风况评估单元104，用于根据风力发电机组处于极端风况的记录，确定该风力发电机组所在风电场极端风况的评估报告。
可选的，该用于风力发电机组极端风况的识别装置集成在所述风力发电机组的主控制器中。
可选的，所述用于风力发电机组的控制装置集成在所述风力发电机组的主控PLC中。
本发明实施例提供的用于风力发电机组极端风况的识别装置，根据外部实时风速在预设时间内的变化与变化阈值，确定所述风力发电机组是否处于极端风况，无需添加昂贵的测试设备，且算法简单、实时性高；可以有效的识别风力发电机组是否处于极端风况，并为风力发电机组的控制策略调整提供充足的时间。
实施例四
本实施例提供的一种用于风力发电机组极端风况的识别系统，所述系统包括风速测量装置和与风速测量装置相连的用于风力发电机组极端风况的识别装置，该识别装置通过所述风速测量装置获取风力发电机组的外部实时风速。
其中，本实施例中的风速测量装置即为实施例一中所述的风速测量装置。
本实施例中的用于风力发电机组极端风况的识别装置即为实施例三中所述的用于风力发电机组极端风况的识别装置。
可选的，所述风速测量装置包括：瞬时风速监测装置、滤波器和滤波数据缓存装置；所述瞬时风速监测装置用于测量所述风力发电机组的外界瞬时风速信号；所述滤波器用于对所述外界瞬时风速信号进行平滑处理；所述滤波数据缓存装置用于缓存滤波后的外界瞬时风速信号。
本发明实施例提供的用于风力发电机组极端风况的识别系统，根据外部实时风速在预设时间内的变化与变化阈值，确定所述风力发电机组是否处于极端风况，无需添加昂贵的测试设备，且算法简单、实时性高；可以有效的识别风力发电机组是否处于极端风况，并为风力发电机组的控制策略调整提供充足的时间。
上述根据本发明的方法可在硬件、固件中实现，或者被实现为可存储在记录介质(诸如CD ROM、RAM、软盘、硬盘或磁光盘)中的软件或计算机代码，或者被实现通过网络下载的原始存储在远程记录介质或非暂时机器可读介质中并将被存储在本地记录介质中的计算机代码，从而在此描述的方法可被存储在使用通用计算机、专用处理器或者可编程或专用硬件(诸如ASIC或FPGA)的记录介质上的这样的软件处理。可以理解，计算机、处理器、微处理器控制器或可编程硬件包括可存储或接收软件或计算机代码的存储组件(例如，RAM、ROM、闪存等)，当所述软件或计算机代码被计算机、处理器或硬件访问且执行时，实现在此描述的处理方法。此外，当通用计算机访问用于实现在此示出的处理的代码时，代码的执行将通用计算机转换为用于执行在此示出的处理的专用计算机。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (12)

1.一种用于风力发电机组极端风况的安全控制方法，其特征在于，所述安全控制方法由用于风力发电机组极端风况的安全控制装置执行，所述用于风力发电机组极端风况的安全控制装置集成在所述风力发电机组的主控制器中，所述安全控制装置包括风速仪、数据采集与转换装置、滤波器，所述安全控制方法包括：
通过风速仪测量所述风力发电机组的外界瞬时风速信号并将所述外界瞬时风速通过数据采集与转换装置进行信号处理后发送给滤波器；
通过滤波器对信号处理后的外界瞬时风速信号进行平滑处理；
通过平滑处理后的外界瞬时风速信号获取所述风力发电机组的外部实时风速；
根据所述实时风速在预设时间内的变化与变化阈值，确定所述风力发电机组是否处于极端风况；
当确定所述风力发电机组处于极端风况时，根据所述预设时间内的初始风速和终止风速调整所述风力发电机组的控制策略，以保证风力发电机组的安全；
其中，根据所述实时风速在预设时间内的变化与变化阈值，确定所述风力发电机组是否处于极端风况包括：
获取第一统计周期内所述实时风速的平方和序列；
获取第二统计周期内所述平方和序列的增加倍数；
当所述增加倍数大于倍数阈值时，确定所述风力发电机组处于第一极端风况。
2.根据权利要求1所述的安全控制方法，其特征在于，根据：
Figure FDA0003095274160000011
计算所述倍数阈值f(vwind_speed)，其中，vwind_speed为所述风力发电机组的外部实时风速，a、b、c、d、e、xlow和xhigh为常数，xhigh大于xlow，a大于e；
或者，根据：
Figure FDA0003095274160000012
计算所述倍数阈值f(vwind_speed)，其中，vwind_speed为所述风力发电机组的外部实时风速，f、g、h、i、xlow和xhigh为常数，xhigh大于xlow，f大于i。
3.根据权利要求1所述的安全控制方法，其特征在于，所述根据所述实时风速在预设时间内的变化与变化阈值，确定所述风力发电机组是否处于极端风况包括：
获取第三统计周期内所述实时风速的变化速率；
当所述变化速率大于速率变化阈值时，确定所述风力发电机组处于第二极端风况。
4.根据权利要求3所述的安全控制方法，其特征在于，所述速率变化阈值为1.5m/s2。
5.根据权利要求1所述的安全控制方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述风力发电机组处于极端风况的记录，确定所述风力发电机组所在风电场极端风况的评估报告。
6.一种用于风力发电机组极端风况的安全控制装置，其特征在于，所述用于风力发电机组极端风况的安全控制装置集成在所述风力发电机组的主控制器中，所述安全控制装置包括：
风速仪，用于测量所述风力发电机组的外界瞬时风速信号；
数据采集与转换装置，用于对所述外界瞬时风速进行信号处理；
滤波器，用于对信号处理后的外界瞬时风速信号进行平滑处理；
风速获取单元，用于通过平滑处理后的外界瞬时风速信号获取所述风力发电机组的外部实时风速；
风况确定单元，用于根据所述实时风速在预设时间内的变化与变化阈值，确定所述风力发电机组是否处于极端风况；
策略控制单元，用于当确定所述风力发电机组处于极端风况时，根据所述预设时间内的初始风速和终止风速调整所述风力发电机组的控制策略，以保证风力发电机组的安全；
其中，所述风况确定单元包括：
平方和序列获取子单元，用于获取第一统计周期内所述实时风速的平方和序列；
倍数获取子单元，用于获取第二统计周期内所述平方和序列的增加倍数；
第一风况确定子单元，用于当所述增加倍数大于倍数阈值时，确定所述风力发电机组处于第一极端风况。
7.根据权利要求6所述的安全控制装置，其特征在于，所述风况确定单元还包括：
第一倍数阈值获取子单元，用于根据：
Figure FDA0003095274160000031
计算所述倍数阈值f(vwind_speed)，其中，vwind_speed为所述风力发电机组的外部实时风速，a、b、c、d、e、xlow和xhigh为常数，xhigh大于xlow，a大于e；
第二倍数阈值获取子单元，用于根据：
Figure FDA0003095274160000032
计算所述倍数阈值f(vwind_speed)，其中，vwind_speed为所述风力发电机组的外部实时风速，f、g、h、i、xlow和xhigh为常数，xhigh大于xlow，f大于i。
8.根据权利要求6所述的安全控制装置，其特征在于，所述风况确定单元包括：
变化速率获取子单元，用于获取第三统计周期内所述实时风速的变化速率；
第二风况确定子单元，用于当所述变化速率大于速率变化阈值时，确定所述风力发电机组处于第二极端风况。
9.根据权利要求8所述的安全控制装置，其特征在于，所述速率变化阈值为1.5m/s2。
10.根据权利要求6所述的安全控制装置，其特征在于，所述装置还包括：
极端风况评估单元，用于根据所述风力发电机组处于极端风况的记录，确定所述风力发电机组所在风电场极端风况的评估报告。
11.一种用于风力发电机组极端风况的安全控制系统，其特征在于，所述系统包括风速测量装置和与所述风速测量装置相连的如权利要求6至10任一项所述的用于风力发电机组极端风况的安全控制装置，所述安全控制装置通过所述风速测量装置获取所述风力发电机组的外部实时风速。
12.根据权利要求11所述的安全控制系统，其特征在于，所述风速测量装置包括：瞬时风速监测装置、滤波器和滤波数据缓存装置；所述瞬时风速监测装置用于测量所述风力发电机组的外界瞬时风速信号；所述滤波器用于对所述外界瞬时风速信号进行平滑处理；所述滤波数据缓存装置用于缓存滤波后的外界瞬时风速信号。
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