【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于风力发电技术，特别是一种海上风电机组桨叶安全控制方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、风力发电是一种利用风能转化为电能的可再生能源利用方式，具有清洁、环保、无污染、无耗尽等优点。随着风力发电技术的发展，风电场的规模和数量不断增加，风电机组的事故也进入高发期。倒塔是风电机组最严重的事故，风电机组倒塔会造成巨额经济损失甚至人员伤亡。据不完全统计(cwif和北极星风电网等)，近十年业内公开报道的风电机组倒塔事故达到平均一年12起。公开的事故只占实际倒塔事故的冰山一角。出现倒塔事故的机组分属不同厂家，地点分散，多数项目为近两年内完成交付，个别项目甚至刚刚运行或完成检修，给风电行业健康稳定发展带来极大冲击与挑战。海上风电机组由于可及性、造价等因素，倒塔引起的损失更加难以估量。
2、目前业界普遍认为，引起风电机组倒塔的原因主要为叶片失效、塔筒或基础失效、关键连接节点失效、变桨系统失效等；防止倒塔的最后防线主要为plc控制桨叶及主机安全链系统。但plc控制实际应用中，可能存在有风机安全逻辑缺陷，在紧急情况下无法第一时间顺桨；同时存在安全链启动但仍由于机组失电状态无法完成顺桨的情况。因此，十分有必要增加安全冗余的海上风电机组桨叶安全控制设备、系统及控制方法，打通各层逻辑，确保需要时可靠、优先顺桨。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种海上风电机组桨叶安全控制方法、系统、设备及介质，解决了现有的海上风电机组桨叶安全控制存在无法及时控制桨叶顺桨，导致存在倒塔的缺陷
2、为了达到上述目的，本专利技术采用的技术方案是：
3、本专利技术提供的一种海上风电机组桨叶安全控制方法，包括以下步骤：
4、步骤1，当目标风电机组运行异常，且桨叶未进入顺桨状态时，分别计算目标风电机组对应的叶片风险度、塔筒及基础风险度、变桨系统风险度和主轴风险度；
5、步骤2，根据得到的风险度计算目标风电机组对应的倒塔预警风险值，将得到的倒塔预警风险值与预设阈值进行比对，根据比对结果控制目标风电机组的桨叶动作。
6、优选地，步骤1中，计算目标风电机组对应的叶片风险度，具体方法是：
7、s21，获取目标风电机组的叶片设计参数，以及目标风电机组所处风电场的风资源可研数据；
8、s22，利用有限元模型对叶片进行仿真，得到仿真数据；
9、s23，利用一维层次聚类法对得到的仿真数据进行聚类，得到多类仿真子数据；
10、s24，获取目标风电机组当前时刻叶片的实际运行数据；
11、s25，根据s23中得到的多类仿真子数据和s24中得到的实际运行数据计算得到目标风电机组的叶片风险度。
12、优选地，s25中，根据s23中得到的多类仿真子数据和s24中得到的实际运行数据计算得到目标风电机组的叶片风险度，具体方法是：
13、所述多类仿真子数据包括多类叶片振动加速度仿真子数据、多类叶片载荷仿真子数据、多类叶根螺栓载荷仿真子数据；
14、所述实际运行数据包括叶片振动加速度实测值、叶片载荷实测值和叶根螺栓载荷实测值；
15、分别计算叶片振动加速度风险值、叶片载荷风险值和叶根螺栓载荷风险值；
16、根据得到的叶片振动加速度风险值、叶片载荷风险值和叶根螺栓载荷风险值计算得到叶片风险度。
17、优选地，计算叶片振动加速度风险值，具体方法是：
18、判断叶片振动加速度实测值是否属于多类叶片振动加速度仿真子数据中的任何一类，其中：
19、若叶片振动加速度实测值不属于多类叶片振动加速度仿真子数据的任何一类，则定义叶片振动加速度对应的风险值为1；否则，定义叶片振动加速度对应的风险值为0。
20、优选地，步骤2中，根据得到的风险度，结合下式计算得到目标风电机组对应的倒塔预警风险值：
21、
22、其中，risk为倒塔预警风险值；
23、max(riskblade,riskfound,riskpitch,riskmain)为四个风险值中的最大值；
24、min(riskblade,riskfound,riskpitch,riskmain)为四个风险值中的最小值。
25、优选地，步骤2中，将得到的倒塔预警风险值与预设阈值进行比对，根据比对结果控制目标风电机组的桨叶动作，具体方法是：
26、若得到的倒塔预警风险值大于等于预设阈值，则控制目标风电机组的桨叶进行顺桨。
27、一种海上风电机组桨叶安全控制系统，包括：
28、风险度计算单元，用于当目标风电机组运行异常，且桨叶未进入顺桨状态时，分别计算目标风电机组对应的叶片风险度、塔筒及基础风险度、变桨系统风险度和主轴风险度；
29、桨叶动作控制单元，用于根据得到的风险度计算目标风电机组对应的倒塔预警风险值，将得到的倒塔预警风险值与预设阈值进行比对，根据比对结果控制目标风电机组的桨叶动作。
30、优选地，所述风险度计算单元包括叶片风险度计算模块，其中，所述叶片风险度计算模块包括：
31、数据获取模块，用于获取目标风电机组的叶片设计参数，以及目标风电机组所处风电场的风资源可研数据，以及获取目标风电机组当前时刻叶片的实际运行数据；
32、仿真模块，用于利用有限元模型对叶片进行仿真，得到仿真数据；
33、聚类模块，用于利用一维层次聚类法对得到的仿真数据进行聚类，得到多类仿真子数据；
34、叶片风险度计算模块，用于根据得到的多类仿真子数据和得到的实际运行数据计算得到目标风电机组的叶片风险度。
35、一种处理设备，所述处理设备至少包括处理器和存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序时执行以实现所述方法的步骤。
36、一种计算机存储介质，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现根据所述方法的步骤。
37、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
38、本专利技术提供的一种海上风电机组桨叶安全控制方法，当目标风电机组运行异常，且桨叶未进入顺桨状态时，计算风电机组四个重要部件的风险度，并计算倒塔的风险预警值，根据该风险预警值控制桨叶的动作，该方法在不影响plc与安全链对于变桨系统的控制功能，同时在传统plc控制与机组安全链两道防线的基础之上，增加安全冗余，弥补了可能存在的风电机组安全逻辑缺陷，避免在紧急情况下无法第一时间顺桨的隐患，从根本上杜绝倒塔事故发生。
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1.一种海上风电机组桨叶安全控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种海上风电机组桨叶安全控制方法，其特征在于，步骤1中，计算目标风电机组对应的叶片风险度，具体方法是：
3.根据权利要求2所述的一种海上风电机组桨叶安全控制方法，其特征在于，S25中，根据S23中得到的多类仿真子数据和S24中得到的实际运行数据计算得到目标风电机组的叶片风险度，具体方法是：
4.根据权利要求3所述的一种海上风电机组桨叶安全控制方法，其特征在于，计算叶片振动加速度风险值，具体方法是：
5.根据权利要求1所述的一种海上风电机组桨叶安全控制方法，其特征在于，步骤2中，根据得到的风险度，结合下式计算得到目标风电机组对应的倒塔预警风险值：
6.根据权利要求1所述的一种海上风电机组桨叶安全控制方法，其特征在于，步骤2中，将得到的倒塔预警风险值与预设阈值进行比对，根据比对结果控制目标风电机组的桨叶动作，具体方法是：
7.一种海上风电机组桨叶安全控制系统，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的一种海上风
9.一种处理设备，所述处理设备至少包括处理器和存储器，所述存储器上存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器运行所述计算机程序时执行以实现权利要求1到6任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机存储介质，其特征在于，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现根据权利要求1到6任一项所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种海上风电机组桨叶安全控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种海上风电机组桨叶安全控制方法，其特征在于，步骤1中，计算目标风电机组对应的叶片风险度，具体方法是：
3.根据权利要求2所述的一种海上风电机组桨叶安全控制方法，其特征在于，s25中，根据s23中得到的多类仿真子数据和s24中得到的实际运行数据计算得到目标风电机组的叶片风险度，具体方法是：
4.根据权利要求3所述的一种海上风电机组桨叶安全控制方法，其特征在于，计算叶片振动加速度风险值，具体方法是：
5.根据权利要求1所述的一种海上风电机组桨叶安全控制方法，其特征在于，步骤2中，根据得到的风险度，结合下式计算得到目标风电机组对应的倒塔预警风险值：
6.根据权利要求1所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：高晨，赵国富，柴琦，鲁园，王守平，王团结，李军福，魏楠，
申请(专利权)人：西安热工研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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