【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及风力发电机，具体为一种风力发电机远程监控系统。
技术介绍
1、风力发电机的工作原理涉及将风能转换为机械能，再转换为电能，其中切割磁感线的过程是发电过程的核心；风力发电机的基本组成包括叶片、机舱、塔筒等，其中叶片捕捉风能，转化为机械能，驱动机舱内的转子转动，转子转动时，便进行切割磁感线运动，使转子导体中产生感应电动势，从而产生电流。
2、公开号为cn108252858b的申请公开了风力发电机远程监控系统，解决了不在风力发电机现场的值班人员无法及时了解风力发电机发生故障时的运行状况问题，其技术方案要点是：包括风力发电机、与风力发电机连接的控制单元、与控制单元连接供值班人员远程实时监控发电机运行状况的远程监控终端；控制单元包括检测风力发电机的运行状况并输出感应信号t1-n的运行异常感应模块、连接于运行异常感应模块并受控于感应信号t1-n对风力发电机进行制动保护的运行异常制动模块、对风力发电机的异常运行数据进传输至远程监控终端的运行数据传输模块，便于不在风力发电机现场的值班人员第一时间了解风力发电机发生故障时的运行状况。
3、其风力发电机在进行远程监控过程中，一般基于对应风力发电机的发电状态，来识别此风力发电机是否存在相关发电问题，但原始的此种监控方式，其一，未对风力发电机的实际运作状态进行分析，其二，未对风力发电机内部因自我降温保护措施导致转子的转速变化异常从而导致发电量异常的情况进行分析，因原始对风力发电机的监控方式并不全面，并不能充分保障其监控过程中的数值精准度。
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种风力发电机远程监控系统，解决了原始对风力发电机的监控方式并不全面，并不能充分保障其监控过程中的数值精准度的问题。
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种风力发电机远程监控系统，包括：
3、周期数值监测端，对指定风力发电机在预设周期内所产生的周期数据进行监测，其中周期数据包括发电总量以及叶片转圈总数；
4、周期数据处理端，将本预设周期内所监测的周期数据进行相关分析，确定单圈所对应的发电量，再将本预设周期所确定的单圈发电量与过往周期的单圈发电量进行数值分析，来评定此预设周期内本风力发电机是否发电正常，基于评定结果将此预设周期标定为异常周期或标准周期，具体方式为：
5、基于本预设周期内所监测的周期数据，确认其发电总量f以及叶片转圈总数z，采用f÷z＝d确认本预设周期内的单圈发电量d；
6、以此预设周期为基准，从过往的预设周期中识别五组标准周期，五组标准周期相比于其他的标准周期距离预设周期的时间线最近，采用预设周期单圈发电量同样的确认方式对五组标准周期的单圈发电量进行确定，并标定为dk，其中k代表不同的标准周期，其中标准周期的时间长度与预设周期的时间长度一致；
7、将本预设周期的单圈发电量d与五组标准周期的单圈发电量dk进行方差处理，确认待定方差f，并将待定方差f与预设值y1进行比对，若f＞y1，则将此预设周期标定为异常周期；若f≤y1，则将此预设周期标定为标准周期，并将所标定的异常周期传输至前置数据分析端内进行周期数据分析；
8、关联项数据监测端，对风力发电机的叶片转圈数、转子转圈数以及实时的发电量数据进行实时监测，并将实时监测的相关数据传输至前置数据分析端内；
9、前置数据分析端，基于所确定的异常周期，将属于此异常周期的叶片转圈数以及转子转圈数进行提取，并将所提取的叶片转圈数以及转子转圈数进行数值合并分析，来确定本风力发电机的前置传动组件是否异常，具体方式为：
10、基于本异常周期内所确认的叶片转圈数，从叶片转圈数中识别第一组完整转圈的相关时段，其相关时段为本叶片在本周期开始时所处的初始位置，当转一圈后再次到达此初始位置的持续时长，从转子转圈数中识别此相关时段内转子的转圈数，并标定为zq1，再基于叶片转圈数，识别第二组转圈的相关时段，再识别对应相关时段内转子的转圈数zq2，依此类推，直至确定至叶片转圈数在本异常周期内的最后一组完整转圈时停止，确定其对应转子的转圈数zqi，其中i代表不同的相关时段；
11、再基于本风力发电机行星齿轮所设定的加速比b，其中b为预设值将若干个zqi与加速比b进行比对，将zqi＝b的相关参数标定为标准参数，将zqi≠b的相关参数标定为异常参数；
12、将联排出现的异常参数标定为同组异常参数，且一组异常参数也记录为一个异常参数，识别异常参数的具体个数g：
13、若g≥3，则依据时间的前后关系，识别相邻异常参数之间的间隔时长是否一致：
14、若均一致，则生成前置传动正常信号，并传输至展示端内，再执行后置数据分析端；
15、若未全部一致，则生成前置传动异常信号，并传输至展示端内，再执行后置数据分析端；
16、若g＜3时，则生成前置传动波动信号，并传输至展示端内，再执行后置数据分析端；
17、后置数据分析端，基于所确定的异常周期，将属于此异常周期的转子转圈数以及发电量数据进行提取，并将所提取的转子转圈数以及发电量数据进行数值合并分析，来确定本风力发电机的后置传动组件是否异常，具体方式为：
18、基于本异常周期内所确认的转子转圈数，记录本异常周期初始时刻其转子所在的初始位置，当转子转动b圈后重新到达此位置，记录一组校准时段，并从发电量数据中确认属于此校准时段的校准电量，再依次对后续若干个校准时段以及校准电量进行一一确认，其中b为加速比，且b为整数；
19、将所确认的校准时段标定为jzq，将对应的校准电量标定为jdq，其中q代表不同的校准时段；
20、确认每个校准时段的校准单电量：jdq÷jzq＝ddq，其ddq为校准单电量；
21、从转子转圈数中识别属于本异常周期的最低转速以及最高转速，并基于预设的发电因子，确定最低发电量以及最高发电量，其中最低发电量＝最低转速×发电因子，其中最高发电量＝最高转速×发电因子，基于最低发电量以及最高发电量确定标准发电区间，其中发电因子为预设因子将所确认的若干个校准单电量ddq与标准发电区间进行比对：
22、当ddq∈标准发电区间时，不进行任何标定；
23、当标准发电区间，则标定为异常发电量，并将异常发电量所关联的校准时段标定为异常时段；
24、识别异常时段是否与异常参数所出现的时段一致，若均一致，则不生成任何处理信号，若未全部一致，则生成发电量异常信号并展示。
25、本专利技术提供了一种风力发电机远程监控系统。与现有技术相比具备以下
26、有益效果：
27、本专利技术通过风力发电机的周期发电量进行监控并分析，基于最近周期的发电量数值特征，来确定本发电机在本周期的发电量是否存在异常情况，从而来锁定异常周期，基于最近周期数据确定此类风力发电机的发电特征，再基于所确定的发电特征，来识别本风力发电机是否发电正常，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种风力发电机远程监控系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种风力发电机远程监控系统，其特征在于，所述周期数据处理端，评定预设周期内本风力发电机是否发电正常的具体方式为：
3.根据权利要求2所述的一种风力发电机远程监控系统，其特征在于，所述待定方差F≤Y1时，则将此预设周期标定为标准周期，并将所标定的异常周期传输至前置数据分析端内进行周期数据分析。
4.根据权利要求2所述的一种风力发电机远程监控系统，其特征在于，所述前置数据分析端，确定其风力发电机的前置传动组件是否异常的具体方式为：
5.根据权利要求4所述的一种风力发电机远程监控系统，其特征在于，所述异常参数的具体个数G＜3时，则生成前置传动波动信号，并传输至展示端内，再执行后置数据分析端。
6.根据权利要求4所述的一种风力发电机远程监控系统，其特征在于，所述后置数据分析端，确定本风力发电机的后置传动组件是否异常的具体方式为：
7.根据权利要求6所述的一种风力发电机远程监控系统，其特征在于，所述校准单电量DDq∈标准发电区间时，不进行任何标
...【技术特征摘要】
1.一种风力发电机远程监控系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种风力发电机远程监控系统，其特征在于，所述周期数据处理端，评定预设周期内本风力发电机是否发电正常的具体方式为：
3.根据权利要求2所述的一种风力发电机远程监控系统，其特征在于，所述待定方差f≤y1时，则将此预设周期标定为标准周期，并将所标定的异常周期传输至前置数据分析端内进行周期数据分析。
4.根据权利要求2所述的一种风力发电机远程监控系统，其特征在于，所述前置数据分析端，确定其风力...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋舜，严飞强，邢祥云，周瑞鑫，陈磊，
申请(专利权)人：中徽建技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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