本申请涉及发电领域,尤其涉及一种蓄能器故障检测方法及装置。
背景技术:
1、蓄能器是液压变桨系统的重要部件,可以吸收液压变桨系统中液体的压力冲击,保护液压系统器件,维持液压变桨系统的动态稳定。若液压变桨系统中的蓄能器发生故障,例如蓄能器的换向阀换向或油路关闭,此时变桨系统中的液压油的运动状态发生改变,容易产生液压冲击,液压冲击会对液压变桨系统中的管道、仪表等器件造成破坏。因此,本领域急需一种蓄能器故障的检测方法,对蓄能器的故障进行监测,及时发现液压变桨系统中蓄能器失效等问题,防止因蓄能器故障造成液压变桨系统部件的进一步损坏,保证风力发电机组稳定运行。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题,本申请提供了一种蓄能器故障检测方法及装置,用于检测蓄能器的故障,及时发现液压变桨系统中蓄能器失效等问题。
2、为了实现上述目的,本申请实施例提供的技术方案如下:
3、本申请实施例提供一种蓄能器故障检测方法,蓄能器应用于液压变桨系统,方法包括:
4、获得第一时间段内液压变桨系统中目标机组的实时数据,实时数据包括第一时间段内目标机组的液压站液位和目标机组的变桨角度;
5、根据实时数据计算液压站液位的最密点,最密点为预设变桨角度下液压站液位分布最密集的点;
6、当最密点与目标机组的历史最密点的差值大于第一预设阈值时,判断目标机组对应的蓄能器故障;目标机组的历史最密点由目标机组的历史数据确定,历史数据包括目标机组的历史液压站液位和目标机组的历史变桨角度。
7、作为一种可能的实施方式,根据实时数据计算液压站液位的最密点,最密点为预设变桨角度下液压站液位分布最密集的点,包括:
8、将实时数据中预设变桨角度对应的数据确定为目标分仓内的数据;
9、根据液压站液位将目标分仓中的数据划分为多个窗口;
10、将目标分仓的多个窗口中数据量最大的窗口确定为目标窗口,并计算目标窗口的数据中液压站液位的平均值,平均值为平均值所在的分仓对应的变桨角度下液压站液位的最密点。
11、作为一种可能的实施方式,将目标分仓的多个窗口中数据量最大的窗口确定为目标窗口,并计算目标窗口的数据中液压站液位的平均值,包括:
12、将目标分仓的多个窗口中数据量最大的窗口确定为目标窗口;
13、当目标窗口的数据量等于目标分仓的数据量时,将循环变量的值增加1;
14、当循环变量的值小于或等于预设变量值时,用目标窗口中的数据替换目标分仓内的数据,并返回根据液压站液位将目标分仓中的数据划分为多个窗口。
15、作为一种可能的实施方式,还包括:
16、当循环变量的值大于预设变量值时,计算目标窗口的数据中液压站液位的平均值。
17、作为一种可能的实施方式,还包括:
18、当目标窗口的数据量不等于目标分仓的数据量时,将循环变量赋值为0。
19、作为一种可能的实施方式,还包括:
20、根据目标机组在第二时间段内的历史数据计算液压站液位的历史最密点,第二时间段早于第一时间段。
21、作为一种可能的实施方式,根据实时数据计算液压站液位的最密点,包括:
22、根据实时数据计算液压站液位的多个最密点,多个最密点分别为多个不同的预设变桨角度下液压站液位分布最密集的点;
23、当最密点与目标机组的历史最密点的差值大于第一预设阈值时,判断目标机组对应的蓄能器故障,包括:
24、当多个最密点与历史最密点的差值的平均值大于等于第一预设阈值时,判断目标机组对应的蓄能器故障。
25、作为一种可能的实施方式,还包括:
26、当最密点与目标机组的历史最密点的差值小于等于第二预设阈值时,判断目标机组对应的蓄能器故障。
27、作为一种可能的实施方式,还包括:
28、对实时数据进行数据清洗,获得有效实时数据;
29、根据实时数据计算液压站液位的最密点,包括:
30、根据有效实时数据计算液压站液位的最密点。
31、根据上述实施例提供的蓄能器故障检测方法,本申请实施例还提供了一种蓄能器故障检测装置,蓄能器应用于液压变桨系统,装置包括:
32、获得模块,用于获得第一时间段内液压变桨系统中目标机组的实时数据,实时数据包括第一时间段内目标机组的液压站液位和目标机组的变桨角度;
33、计算模块,用于根据实时数据计算液压站液位的最密点,最密点为预设变桨角度下液压站液位分布最密集的点;
34、判断模块,用于当最密点与目标机组的历史最密点的差值大于第一预设阈值时,判断目标机组对应的蓄能器故障;目标机组的历史最密点由目标机组的历史数据确定,历史数据包括目标机组的历史液压站液位和目标机组的历史变桨角度。
35、作为一种可能的实施方式,计算模块具体用于:
36、将实时数据中预设变桨角度对应的数据确定为目标分仓内的数据;
37、根据液压站液位将目标分仓中的数据划分为多个窗口;
38、将目标分仓的多个窗口中数据量最大的窗口确定为目标窗口,并计算目标窗口的数据中液压站液位的平均值,平均值为平均值所在的分仓对应的变桨角度下液压站液位的最密点。
39、通过上述技术方案可知,本申请具有以下有益效果:
40、本申请实施例提供了一种蓄能器故障检测方法,蓄能器应用于液压变桨系统,方法包括:获得第一时间段内液压变桨系统中目标机组的实时数据,实时数据包括第一时间段内目标机组的液压站液位和目标机组的变桨角度;根据实时数据计算液压站液位的最密点,最密点为预设变桨角度下液压站液位分布最密集的点;当最密点与目标机组的历史最密点的差值大于第一预设阈值时,判断目标机组对应的蓄能器故障;目标机组的历史最密点由目标机组的历史数据确定,历史数据包括目标机组的历史液压站液位和目标机组的历史变桨角度。
41、由此可知,本申请实施例提供的蓄能器故障检测方法,通过获得目标机组的液压站液位和变桨角度,并根据液压站液位和变桨角度计算液压站液位的最密点,将该最密点与目标机组的历史最密点进行比较,实现了对蓄能器故障的检测。如此,本申请实施例提供的方法,在无需加装额外的测量设备的情况下,利用液压变桨系统中原有的数据,便可以对蓄能器的故障进行检测,防止因蓄能器故障造成液压变桨系统部件的进一步损坏,保证风力发电机组安全、稳定运行。
1.一种蓄能器故障检测方法,其特征在于,所述蓄能器应用于液压变桨系统,所述方法包括:
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述实时数据计算液压站液位的最密点,所述最密点为预设变桨角度下所述液压站液位分布最密集的点,包括:
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述将所述目标分仓的多个窗口中数据量最大的窗口确定为目标窗口,并计算所述目标窗口的数据中液压站液位的平均值,包括:
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,还包括:
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,还包括:
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述实时数据计算液压站液位的最密点,包括:
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
10.一种蓄能器故障检测装置,其特征在于,所述蓄能器应用于液压变桨系统,所述装置包括:
11.根据权利要求10所述的装置,其特征在于,所述计算模块具体用于: