关于激光测风雷达在风机上的应用及风机发电性能提升的研究

随着全球风电行业的快速发展,提高风电机组发电性能已成为业界关注的热点问题。激光测风雷达作为一种新型的风速测量设备,具有测量精度高、响应速度快、不受大气条件限制等的优点,越来越受到广泛关注。本文旨在研究激光测风雷达在风电机组上的应用及其对风机发电性能提升的影响,通过分析已经投运风电场的运行数据,选取风电机组安装激光雷达测风装置,对安装前后的数据进行对比,探讨分析激光测风雷达对风机发电性能提升的影响,得出激光测风雷达在风机上的应用能有效提升风机的发电性能,未来在风电行业的应用前景广阔。

风力发电机组高强度螺栓的疲劳预测

风力发电机组法兰盘和叶根轮毂处通过高强度螺栓进行连接,大多数风力发电机塔筒发生倒塌就是连接螺栓疲劳所导致的。为了减少此类塔筒倒塌事故的发生,提出了一种新的螺栓疲劳损伤分析和预测方法。针对2.0 MW风力发电机组的高强度连接螺栓,采用超声探头和温度传感器采集螺栓数据,获得螺栓随机应力谱;然后基于雨流计数法和Goodman公式修正应力谱,提取应力循环数据;最后基于螺栓材料S-N曲线和Miner线性累计损伤理论,构建螺栓疲劳预测模型。实验结果表明,所估算的螺栓疲劳损伤远小于螺栓疲劳极限,满足风力发电机组的设计寿命要求。

风电机组在线状态监测与数据分析系统设计

为了减少风电机组故障引发的安全问题,保障风电场正常进行发电工作,提出风电机组在线状态监测与数据分析系统。系统包括叶片缺陷检测、塔筒监测、无线自组网模块、数据分析平台模块,利用无人机采集风机叶片图像,倾角传感器和螺栓应力测量装置采集塔筒加速度和螺栓应力数据;通过YOLOv5算法、倾斜变形监测算法以及螺栓疲劳预测算法进行数据处理和分析;采用无线自组网模块将处理后的数据传输至中控室;最后在数据分析平台上展示风电机组的状态数据,实现风电机组的实时、在线监测,保障风电机组安全。

基于改进卡尔曼滤波的风电塔筒倾斜监测算法

针对风电塔筒的倾斜角不易实时监测,且计算精度低的问题,提出基于改进卡尔曼滤波的风电塔筒倾斜监测算法。首先,通过姿态解算前求出零偏,剔除零偏对真实数据的影响;然后依据卡尔曼滤波方程进行误差滤波;最后,通过调整卡尔曼滤波方程中的Rk值,使其在滤波前不需要精确初值,在滤波过程中自适应地变化,优化滤波增益。实验结果表明,改进后的卡尔曼滤波解算倾斜角精度高;相较于传统卡尔曼滤波,改进后的卡尔曼滤波估计值接近真实误差值,且误差方差越来越低,误差稳定收敛。

基于深度学习的风机桨叶定位算法研究

对风力发电机进行无人机自主巡检需要提前规划巡检路线,这就要求准确获取风机及桨叶世界坐标。采用深度学习方法,基于目标检测算法模型,通过训练自制数据集实现了桨叶叶尖的精准定位。结合叶尖像素坐标和无人机位姿信息,通过坐标系变换关系,计算出叶尖GPS坐标,为后续实现路线规划提供数据。

基于改进YOLOv5s的风机叶片缺陷检测方法

针对目前风力发电机领域风机叶片缺陷人工检测难度大、效率低的问题,基于无人机图像采集和深度学习理论,提出一种改进YOLOv5s的风机叶片缺陷检测方法。通过设计一种快速空间金字塔池化跨级部分通道(Spatial Pyramid Pooling-Fast Cross Stage Partial Channel,SPPFCSPC)结构替代YOLOv5s中骨干网络部分中的快速空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling Fast,SPPF)结构,同时引入卷积注意力机制模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM)加强空间和通道维度的关键信息,以提高模型的检测精度。实际检测结果显示,改进后的YOLOv5s算法在风机叶片表面缺陷检测方面具有较高的精确性和稳定性。

基于注意力机制的风机表面缺陷检测模型

本文介绍了一种针对无人机巡检风机缺陷检测的算法,通过嵌入注意力机制来改进现有的目标检测模型。该算法在现有目标检测模型的主干网络后面加入了CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力机制,提高了模型的特征提取能力,从而提高了检测的准确率、召回率和平均精度。试验结果表明,改进后的模型在准确率、召回率和平均精度分别达到了83.3%、74.7%和79.7%,比目标检测原模型分别提高了6.9%、1.3%和2%。本文提出的算法可以为无人机巡检风机缺陷检测提供有用的参考,同时也为其他工业缺陷检测问题提供了一种改进现有算法的思路。

基于多重尺度嵌套风资源评估系统评估优化风电项目的实践

利用基于大气模式和CFD技术的多重度嵌套风资源评估系统,优化风电项目风场场址布机方案。通过修正后的实测数据,同化校正中尺度模型,再将中尺度数据带入规划区域微尺度模型中,绘制评估区域多种风参数图谱。利用风速、发电量等资源图谱和湍流、入流角等限制性因素图谱,布置风机点位。根据机型的适用性、技术成熟度,并考虑不同单机容量、风轮直径对发电量的影响,将多种机型进行发电量比较,以此获得最优的经济性评价结果。基于大气模式和CFD技术的多重度嵌套风资源评估系统,对风电项目进行风场场址布机方案优化,实现风电项目区域的精细化计算,确保该风电项目经济效益最大化,可以提高风场的经济效益,为今后的风场规划区域开发提供参考。

利用激光雷达校正风电机组静态偏航误差的研究

风电机组通常利用机舱风向标获取的风向进行偏航控制,而受叶轮影响,该方式将不可避免地引入静态偏航误差。本文通过对比区间化功率曲线,对风电机组的静态偏航误差进行了分析,并利用激光雷达进行了验证。结果表明,利用激光雷达校正静态偏航误差,可有效提升风机的发电效率。