【技术实现步骤摘要】
本专利技术主要涉及风力发电，具体涉及一种基于modbus协议的风电复杂工况数据高频采集方法。
技术介绍
1、在可再生能源领域，风力发电作为一种清洁、绿色的能源形式受到了全球的广泛关注。随着技术的不断进步和成本的降低，风电机组出现大型化趋势，塔筒、叶片、发电机等关键部件相较以往更高、更长和更大，随之而来的风机扫塔、倒塌、机舱烧毁、涡激振动等事故频发。为了确保设备安全，当前scada系统(远程监控与数据采集系统，风场用于监控风机运行状态以及数据存储的监控系统)的风机数据采集具有提高采样速率、拓宽采样频谱以及分析复杂工况的迫切性需求。因此，如何提高风电机组数据实时采集速率、捕捉关键部件复杂工况数据集，对风电机组安全运行具有重要意义。
2、在风电行业内，scada通常采用modbus协议与机组进行数据通讯。基于设备日常状态监测需求，风机设备数据采样频率小于1hz即可满足需求。但随着机组设备大型化和设备诊断技术的快速发展，为了有效监测设备健康状态，进行设备寿命预测。机组关键部件，如传动链、叶片、塔筒和发电机等，数据采集频率应达到至少10hz以上，才能满足需求。在以往，为了获取机组这部分高频数据，需要通过人工到达指定机位采用专有设备(专有协议)方式采集数据(如需采集多台设备，需要单人次逐台采集)，并且特定工况下的数据需要人工主动触发采集，出现人员“等工况”情形。这种采集方式费人力、效率低，而且容易出现工况漏采、采集数据不全等问题。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的技术问题，本专
2、为解决上述技术问题，本专利技术提出的技术方案为：
3、一种基于modbus协议的风电复杂工况数据高频采集方法，包括步骤：
4、1)进行modbus基础参数信息配置；基础参数信息包括风机设备从站信息、采集测点预处理信息、轮巡周期信息以及复杂工况捕捉触发条件信息；
5、2)基础参数信息配置完成后，利用风机设备从站信息批量初始化modbus主站，形成modbus主站列表；
6、3)通过采集测点预处理信息获得携带标签属性的测点协议集并对测点地址进行定位；
7、4)根据需求测点标签属性分类和modbus地址就近分配原则，对原始测点协议集进行测点分类、抽取和拼接，形成符合预期的复杂工况测点集报文；
8、5)以线程池模式依次调度两类任务：一是实现主从站的时间同步任务；二是利用主站定时采集风机从站modbus数据；
9、6)数据采集处理后进入滑窗缓存区，每个设备从站在该区中拥有既定长度的所属滑窗队列，数据进入后会依次进入所属队列进行缓存；
10、7)按照已装载工况筛选条件进行工况数据筛选工作；当遇到符合预期的工况数据，持久化存储复杂工况数据，并清空滑窗缓存区所属的缓存队列；如果数据不符合预期，则滑窗缓存区继续滑窗缓存，直至遇见预期工况数据。
11、优选地，在步骤7)中，工况筛选条件分为常规筛选条件和特殊筛选条件两类：常规类条件主要为普查性质的触发条件，条件判断范围覆盖整个滑窗缓存队列；特殊类条件则为临时性筛查或主动触发的触发条件，条件判断范围为当前周期数据的瞬态判断。
12、优选地，常规筛选条件和特殊筛选条件两类筛选条件同时执行筛查任务，彼此独立，通过筛查的缓存数据进行便签标定，多个条件符合可叠加标定，并绑定相应缓存数据，一同进行持久化存储。
13、优选地，在步骤5)中，数据采集与处理采用生产者-消费者模式进行异步解耦处理，以规避因数据高频采集而数据处理不及时所致的延时风险。
14、优选地，在步骤1)之前，进行modbus协议测点序列分类重组。
15、优选地，modbus协议测点序列分类重组的具体过程为：
16、首先，在协议测点录入之初，基于测点归类属性，对测点进行分类标定出各类；其中原始测点采集协议中存在多种类型测点，不均匀分布在测点序列中；
17、然后，根据工况需求，基于modbus地址就近原则，筛选得到各类测点子集；
18、最后，计算modbus地址并由小及大排序拼接各类测点子集，优化重组形成新的复杂工况关键测点子序列。
19、优选地，根据风电场集电线路特征，风力发电机组按照所属集电线路进行回路分组；基于环形拓扑结构，每台机组作为节点按照所属分组组成一个或多个闭合的环形网络；环形网络内每个节点能够和另外两个相邻节点进行通信，从而形成一条互相连接的通信链路；而风电机组内的modbus从站设备挂载在风机内部局域网内，以相同的形式加入了风机通讯网络中，形成modbus设备的回路型环网。
20、本专利技术还公开了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如上所述方法的步骤。
21、本专利技术进一步公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器运行时执行如上所述方法的步骤。
22、本专利技术还公开了一种计算机设备，包括相互连接的存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器运行时执行如上所述方法的步骤。
23、与现有技术相比，本专利技术的优点在于：
24、本专利技术基于采集数据特点归类、modbus地址就近分配原则，规划风电机组关键部件采集测点协议，并通过批量测点采集器和生产者-消费者模式实现多设备的数据批量、异步高频采集；同时，用户预设工况筛选条件，通过设备复杂工况筛选模块，在线筛选预期工况场景数据集，并将数据压缩缓存至用户指定位置或接口。该专利技术充分适应风机设备未来的预测性维护、高可靠性需求，在不增加硬件设施的情况下，可批量、高频采集风电设备数据，拓宽设备数据分析频谱，持续性满足对风机日益精细化的运维管理需求，提高风机设备可利用率和发电量。
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1.一种基于Modbus协议的风电复杂工况数据高频采集方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的基于Modbus协议的风电复杂工况数据高频采集方法，其特征在于，在步骤7)中，工况筛选条件分为常规筛选条件和特殊筛选条件两类：常规类条件主要为普查性质的触发条件，条件判断范围覆盖整个滑窗缓存队列；特殊类条件则为临时性筛查或主动触发的触发条件，条件判断范围为当前周期数据的瞬态判断。
3.根据权利要求2所述的基于Modbus协议的风电复杂工况数据高频采集方法，其特征在于，常规筛选条件和特殊筛选条件两类筛选条件同时执行筛查任务，彼此独立，通过筛查的缓存数据进行便签标定，多个条件符合可叠加标定，并绑定相应缓存数据，一同进行持久化存储。
4.根据权利要求1或2或3所述的基于Modbus协议的风电复杂工况数据高频采集方法，其特征在于，在步骤5)中，数据采集与处理采用生产者-消费者模式进行异步解耦处理，以规避因数据高频采集而数据处理不及时所致的延时风险。
5.根据权利要求1或2或3所述的基于Modbus协议的风电复杂工况数据高频采集方法，其
6.根据权利要求5所述的基于Modbus协议的风电复杂工况数据高频采集方法，其特征在于，Modbus协议测点序列分类重组的具体过程为：
7.根据权利要求1或2或3所述的基于Modbus协议的风电复杂工况数据高频采集方法，其特征在于，根据风电场集电线路特征，风力发电机组按照所属集电线路进行回路分组；基于环形拓扑结构，每台机组作为节点按照所属分组组成一个或多个闭合的环形网络；环形网络内每个节点能够和另外两个相邻节点进行通信，从而形成一条互相连接的通信链路；而风电机组内的modbus从站设备挂载在风机内部局域网内，以相同的形式加入了风机通讯网络中，形成modbus设备的回路型环网。
8.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1-7中任意一项所述方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序在被处理器运行时执行如权利要求1-7中任意一项所述方法的步骤。
10.一种计算机设备，包括相互连接的存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序在被处理器运行时执行如权利要求1-7中任意一项所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于modbus协议的风电复杂工况数据高频采集方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的基于modbus协议的风电复杂工况数据高频采集方法，其特征在于，在步骤7)中，工况筛选条件分为常规筛选条件和特殊筛选条件两类：常规类条件主要为普查性质的触发条件，条件判断范围覆盖整个滑窗缓存队列；特殊类条件则为临时性筛查或主动触发的触发条件，条件判断范围为当前周期数据的瞬态判断。
3.根据权利要求2所述的基于modbus协议的风电复杂工况数据高频采集方法，其特征在于，常规筛选条件和特殊筛选条件两类筛选条件同时执行筛查任务，彼此独立，通过筛查的缓存数据进行便签标定，多个条件符合可叠加标定，并绑定相应缓存数据，一同进行持久化存储。
4.根据权利要求1或2或3所述的基于modbus协议的风电复杂工况数据高频采集方法，其特征在于，在步骤5)中，数据采集与处理采用生产者-消费者模式进行异步解耦处理，以规避因数据高频采集而数据处理不及时所致的延时风险。
5.根据权利要求1或2或3所述的基于modbus协议的风电复杂工况数据高频采集方法，其特征在于，在步骤1)之前，进行modbus协议测点序列分类重组。
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【专利技术属性】
技术研发人员：文坤，张家友，胡凯凯，万宇宾，李克成，胡婵娟，郑铖，
申请(专利权)人：中车株洲电力机车研究所有限公司，
类型：发明
国别省市：
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