[发明专利]风力发电机组变桨异常的识别方法及装置

权利要求书

1.一种风力发电机组变桨异常的识别方法，其特征在于，包括：

获取风力发电机组的变桨速度信号；

根据所述变桨速度信号确定是否发生变桨异常，所述变桨异常包括变桨速度小齿异常或变桨速度尖峰异常；

其中，变桨速度小齿异常为在所述变桨速度信号中存在连续的低幅值波动信号；变桨速度尖峰异常为在所述变桨速度信号中存在突发的高幅值信号；

所述根据所述变桨速度信号确定是否发生变桨异常具体包括：

计算变桨速度信号的周期分量；

计算所述周期分量的差分的绝对值，并确定所述绝对值中大于第一小齿异常阈值的差分值的个数；

若所述绝对值中大于第一小齿异常阈值的差分值的个数大于第二小齿异常阈值，则确定发生变桨速度小齿异常；

所述根据所述变桨速度信号确定是否发生变桨异常，还包括：

计算所述变桨速度信号的差分；

若在所述变桨速度信号的差分中存在大于尖峰异常阈值的差分值，则确定发生变桨速度尖峰异常。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取风力发电机组的变桨速度信号，具体包括：

读取风力发电机组故障记录参数；

从所述故障记录参数中获取风力发电机组发生故障之前的预设时间段内的变桨速度信号。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算变桨速度信号的周期分量，具体包括：

采用以下算法中的任意一种：功率谱分析法、自相关函数分析法、方差分析法，计算所述变桨速度信号的周期分量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述绝对值中大于第一变桨速度小齿异常阈值的差分值的个数之前，还包括：

计算所述周期分量的差分的标准差；

计算所述标准差和第一预设数值的乘积；

将所述乘积和第二预设数值的最大值确定为第一小齿异常阈值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述绝对值中大于第一小齿异常阈值的差分值的个数之后，还包括：

计算所述变桨速度信号的采样时长；

将所述采样时长和第三预设数值的乘积确定为第二小齿异常阈值。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述变桨速度信号的差分之后，还包括：

计算所述差分的标准差；

将所述标准差和第四预设数值的乘积确定为尖峰异常阈值。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述计算所述变桨速度信号的差分之前，还包括：

排除存在识别干扰的非尖峰异常变桨速度信号。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述排除存在识别干扰的非尖峰异常变桨速度信号，具体包括：

若所述变桨速度信号的所有幅值均小于第一预设幅值，则对该变桨速度信号进行排除；或者，

若所述变桨速度信号中存在相邻的两个变桨速度幅值，其中一个变桨速度幅值大于或等于第二预设幅值且另一个变桨速度幅值小于或等于第三预设幅值，则对该变桨速度信号进行排除；

其中，第二预设幅值大于第三预设幅值。