风力发电的水冷控制方法、计算机设备及其存储介质技术

本申请涉及风电技术领域，尤其是涉及风力发电的水冷控制方法、计算机设备及其存储介质，其方法包括对室外空气散热器进行红外热成像，实时获取温度分布成像图；基于温度分布成像图读取室外空气散热器各区域的温度值，并定位温度值超过预设值的区域；获取此时室外的风向和风力值，对定位的区域进行温度异常情况预判，得到异常原因；基于异常原因和预设的数据列表，选取对应的降温措施；根据降温措施对区域进行降温，直至温度值等于或低于预设值。解决了现有的风力发电水冷控制方法散热效率时高时低,散热效果不稳定的问题。本申请具有提高风力发电水冷控制时的散热稳定性的效果。高风力发电水冷控制时的散热稳定性的效果。高风力发电水冷控制时的散热稳定性的效果。

【技术实现步骤摘要】
风力发电的水冷控制方法、计算机设备及其存储介质


[0001]本专利技术涉及风电
，尤其是涉及风力发电的水冷控制方法、计算机设备及其存储介质。

技术介绍

[0002]目前，风电机组在发电过程中，一些器件如齿轮箱、发电机、控制变频器、刹车机构及调向装置等等都会产生热量，其热量大小取决于器件本身的功率。其中，发电机因功率大产生的热量多。当今的风电技术发展迅速，已由KW机组向MW机组转变,电子器件的体积越来越小,对电子器件的功能要求也越来越高，进而导致风电机组周围的热流密度越来越大。当热量过高时则会影响器件的可靠性。
[0003]为保证机组的正常运行，一般需要配置相应的水冷控制系统将多余的热量带走。具体地，恒定压力和恒定流速的冷却介质源源不断地流经风电机组带走热量，温升冷却介质由高压循环泵的进口经室外空气散热器与冷空气进行热交换。水冷控制系统采用单侧减压的方式使得冷空气与室外空气散热器进行散热交换。散热后冷却介质再循环进入风电机组，形成一个密闭式循环系统。
[0004]针对上述中的相关技术，专利技术人认为存在有现有的风力发电水冷控制方法受室外风力等影响，散热效率时高时低，导致散热效果不稳定的缺陷。

技术实现思路

[0005]为了提高风力发电水冷控制时的散热稳定性，本申请提供了风力发电的水冷控制方法、计算机设备及其存储介质。
[0006]第一方面，本申请提供风力发电的水冷控制方法，具有提高风力发电水冷控制时的散热稳定性的特点。
[0007]本申请是通过以下技术方案得以实现的：风力发电的水冷控制方法，包括，对室外空气散热器进行红外热成像，实时获取温度分布成像图；基于所述温度分布成像图读取所述室外空气散热器各区域的温度值，并定位温度值超过预设值的区域；获取此时室外的风向和风力值，对定位的所述区域进行温度异常情况预判，得到异常原因；基于所述异常原因和预设的数据列表，选取对应的降温措施；根据所述降温措施对所述区域进行降温，直至温度值等于或低于预设值。
[0008]通过采用上述技术方案，对室外空气散热器进行红外热成像，实时获取温度分布成像图，以实时了解室外空气散热器的温度情况；基于温度分布成像图读取室外空气散热器各区域的温度值，并定位温度值超过预设值的区域，以及时确定室外空气散热器的温度异常区域，利于尽快采取措施；对定位的区域进行温度异常情况预判，得到异常原因，以辅
助工作人员更快地进行异常情况排查，利于尽快采取措施；基于异常原因和预设的数据列表，选取对应的降温措施，根据降温措施对定位区域进行降温，直至温度值等于或低于预设值，以实现自动对室外空气散热器的温度异常区域进行降温的目的，进而室外空气散热器能始终进行良好地散热，散热效果更稳定，提高了风力发电水冷控制方法的散热稳定性。
[0009]本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述对所述区域进行温度异常情况预判，得到异常原因的步骤包括，获取以往所述室外空气散热器的温度异常案例资料；基于所述温度异常案例资料进行训练学习，获得温度异常原因与风向、风力值和室外温度值的映射关系；基于所述映射关系和获取的所述风向、所述风力值，结合定位的所述区域的温度值，得到异常原因。
[0010]通过采用上述技术方案，基于大数据，对以往室外空气散热器的温度异常案例资料进行训练学习，得到温度异常原因与风向、风力值和室外温度值的映射关系，进而根据获取的风向、风力值，结合定位的区域的温度值，自动分析获得异常原因，设计智能化，有利于辅助工作人员更快地进行异常情况排查，尽快采取措施改善室外空气散热器的散热情况。
[0011]本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：还包括，定期更新所述室外空气散热器的温度异常案例资料；基于更新的所述温度异常案例资料进行训练学习，修正映射关系，并对所述映射关系进行迭代更新。
[0012]通过采用上述技术方案，基于更新的温度异常案例资料进行训练学习，不断修正映射关系，定期对映射关系进行迭代更新，进而映射关系能更准确地反映温度异常原因与风向、风力值和室外温度值之间的关系，分析获得的异常原因更准确。
[0013]本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述对定位的所述区域进行温度异常情况预判前，还包括获取此时的室外温度值；计算定位的所述区域的温度值与所述室外温度值的差值，并判断温差是否小于预设预警值；当所述温差小于预设预警值时，对定位的所述区域进行温度异常情况预判。
[0014]通过采用上述技术方案，对定位的区域进行温度异常情况预判前，获取此时的室外温度值，计算定位的区域的温度值与室外温度值的差值，并判断温差是否小于预设预警值，以验证定位区域的异常温度是否因室外温度变化引起；当温差小于预设预警值时，即定位区域的异常温度与室外温度变化无关，进一步对定位区域进行温度异常情况预判，降低了定位区域温度异常预判的复杂性。
[0015]本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述定位温度值超过预设值的区域的步骤包括，将所述室外空气散热器各区域的温度值转换成数字信号，并生成伪色彩热图；使所述伪色彩热图的温度值与所述室外空气散热器温度正常时形成的预设伪色彩热图的温度值进行对比；当伪色彩热图与预设伪色彩热图的比对结果不一致时，圈出所述伪色彩热图所在区域作为定位区域。
[0016]通过采用上述技术方案，使室外空气散热器各区域的温度值转换成数字信号，并生成伪色彩热图，以通过伪色彩热图直观了解室外空气散热器各区域的温度情况和差异情况；当伪色彩热图与预设伪色彩热图的比对结果不一致时，圈出伪色彩热图所在区域作为定位区域，有利于及时发现异常温度数据，协助进行散热控制。
[0017]本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述使所述伪色彩热图的温度值与所述室外空气散热器温度正常时形成的预设伪色彩热图的温度值进行对比的步骤包括，使所述伪色彩热图的温度值和预设伪色彩热图的温度值映射到sRGB颜色空间的坐标系中；基于sRGB到Lab的转换公式，将sRGB颜色值转换为Lab值；计算两个对比的Lab值的delta值，获得计算结果；当计算结果位于预设数值范围之外时，伪色彩热图与预设伪色彩热图的比对结果不一致。
[0018]通过采用上述技术方案，使温度值映射到sRGB颜色空间的坐标系中，基于sRGB到Lab的转换公式，将sRGB颜色值转换为Lab值，计算两个对比的Lab值的delta值；当计算结果位于预设数值范围之外时，伪色彩热图与预设伪色彩热图的比对结果不一致，进而实现判断伪色彩热图与预设伪色彩热图是否一致的目的。
[0019]第二方面，本申请提供一种计算机设备，具有提高风力发电水冷控制时的散热稳定性的特点。
[0020]本申请是通过以下技术方案得以实现的：一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述风力发电的水冷控制方法的步骤。
[0021]第三方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，具有提高风力发电水冷控制时的散热稳定性的特点。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.风力发电的水冷控制方法，其特征在于，包括，对室外空气散热器进行红外热成像，实时获取温度分布成像图；基于所述温度分布成像图读取所述室外空气散热器各区域的温度值，并定位温度值超过预设值的区域；获取此时室外的风向和风力值，对定位的所述区域进行温度异常情况预判，得到异常原因；基于所述异常原因和预设的数据列表，选取对应的降温措施；根据所述降温措施对所述区域进行降温，直至温度值等于或低于预设值。2.根据权利要求1所述的风力发电的水冷控制方法，其特征在于，所述对所述区域进行温度异常情况预判，得到异常原因的步骤包括，获取以往所述室外空气散热器的温度异常案例资料；基于所述温度异常案例资料进行训练学习，获得温度异常原因与风向、风力值和室外温度值的映射关系；基于所述映射关系和获取的所述风向、所述风力值，结合定位的所述区域的温度值，得到异常原因。3.根据权利要求2所述的风力发电的水冷控制方法，其特征在于，还包括，定期更新所述室外空气散热器的温度异常案例资料；基于更新的所述温度异常案例资料进行训练学习，修正映射关系，并对所述映射关系进行迭代更新。4.根据权利要求1所述的风力发电的水冷控制方法，其特征在于，所述对定位的所述区域进行温度异常情况预判前，还包括获取此时的室外温度值；计算定位的所述区域的温度值与所述室外温度值的差值，并判断温差是否小于预设预警值；当所述温差小于预设预警值时，对定位的所述区域进行温度异常情况预判。5.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡贤，但小平，姚胡龙，
申请(专利权)人：广州市力瑞电气机械有限公司，
类型：发明
国别省市：