基于分布式检测和数据判测的垂直轴风力发电测试装置技术领域
本发明涉及风力发电系统集成监测领域，是一种基于分布式检测
和数据判测的垂直轴风力发电测试装置。
背景技术
“装备要发展，测试须先行”。中小型风力发电设备从设计、试制
直到生产和维护过程中都离不开验证与测试。而由于风能利用的自然
特殊性，设备无论是在研发初期的风洞测试，还是样机或产品的现场
运行监测，基于人工方式和有线传输方式的数据采集过程都极为不
便。
基于有线传输方式的风力发电系统分布式多传感器连接过程异
常繁琐复杂、测试人员的劳动强度大。在风洞狭小的空间内测试，还
会因导线走线方式的不同造成局部风场的畸变，影响测试精度，甚至
因导线脱落造成旋转轴的缠绕，导致严重事故。在风力发电运行现场，
由于机组现场安装的地理和气象条件较恶劣，如郊区或市区中的地势
高处、屋顶等，长期大量的人工数据采集极为不便，过长的导线也会
造成严重的信号衰减和干扰。
因此，依据风机发电设备的实际应用需求，应用基于无线通讯分
布式传感器网络的运行状态参数的智能测试系统平台，对风力发电产
品的整个生命周期具有重要意义，并具有良好的应用、实用前景。
发明内容
本发明的目的在于提供一种结构合理，安装方便、测试可靠、易
维护的基于多网络融合和分布式传感的垂直轴风力发电监测装置。
本发明的技术解决方案是：
一种基于多网络融合和分布式传感的垂直轴风力发电监测装置，
其特征是：包括现场测量与处理设备，现场测量与处理设备与上位机
智能显示设备通讯；所述现场测量与处理设备包括空气动力测量模
块、发电功率测量模块、垂直轴偏振测量模块、电磁与噪声测量模块，
上述各测量模块与数据监测处理模块通讯；所述垂直轴偏振测量模块
包括3个双轴磁阻传感器，分别安装于垂直轴风轮机主轴的顶端、底
端和风力发电机转子出轴端；所述各测量模块包括微处理器和Zigbee
无线通讯接口；所述数据监测处理模块包括微处理器、Zigbee无线通
讯接口和WiFi无线通讯接口；上述各测量模块通过各自Zigbee无线
通讯接口与数据监测处理模块的Zigbee无线通讯接口通讯；所述上
位机智能显示设备的WiFi无线通讯接口与数据监测处理模块的WiFi
无线通讯接口通讯；
所述数据监测处理模块的微处理器采用数据异常判测算法；所述
数据异常判测算法包括如下步骤：
(1)获取发电机发电功率Pe和角速度ω的实时测量值；
(2)按下式计算出垂直轴风轮机的机械功率观测值
z · 1 = - Lz 1 - L ( L ω - B ω / J - P e / ( j ω ) ) z 2 = z 1 + L ω P ^ m = Jωz 2 ]]>
式中，J为垂直轴风轮机的转动惯量；z1，z2为状态变量；L为正常系
数。
(3)获取垂直轴风轮机机械功率Pm的实时测量值；
(4)将计算出的机械功率观测值和机械功率Pm的实时测量值
进行比较，如果二者偏差小于15％，则可判定“测量数据正常”，否
则判定“测量数据异常”。
所述现场测量与处理设备中各测量模块与数据监测处理模块采
用Zigbee无线通讯协议双向通讯；所述数据监测处理模块与上位机
智能显示设备采用WiFi无线通讯协议双向通讯。
所述现场测量与处理设备中各测量模块的Zigbee无线通讯接口
配置为从设备模式，数据监测处理模块的Zigbee无线通讯接口配置
为主协调器模式；所述数据监测处理模块的WiFi无线通讯接口配置
为纯接入点模式。
述空气动力测量模块还包括风速传感器、气温传感器、气压传感
器和光伏电板组；所述现场测量与处理设备采用风光储方式供电。
数据监测处理模块根据双轴磁阻传感器的数据，实时计算出垂直
轴风轮机在其主轴顶端、底端和风力发电机转子出轴端，3个水平截
面双轴方向上的偏斜均方差、峭度、偏斜度值，并根据与预设阀值比
较，形成垂直轴动态机械倾斜健康程度的判别。
本发明结构合理，安装方便、测试可靠、易维护；其优点还在于：
(1)采用分布式多微处理器技术，使得系统各个功能部件物理
分散，软硬件的模块化程度和可靠性提高，利于维护升级和检修。
(2)被测信号现场数字化，提高了精度，避免了传统模拟信号
长距离传输的衰减和易受干扰等问题。
(3)采用多无线网路通讯技术，避免了有线传输的高造价、高
功耗、连线繁琐、安装不便与机械强度可靠性等问题。
(4)采用观测器估计值与实测值进行比较的方法，来判定数据
监测处理模块收到的相关数据是否真实有效，使得测试系统的监测数
据更加可靠。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
图1为本发明一个实施例的总体结构图。
图2为空气动力测量模块组成结构图。
图3为双轴磁阻传感器的安装位置分布图。
图4为垂直轴偏振曲线(t,σi,Kuri,Sci)示例图。
图5为风轮空气动力特性曲线(λ,Cp)示例图。
图6为风轮机械出特性曲线(vw,n,Pm)示例图。
图7为电功率输出特性曲线(vw,Pe)示例图。
图8为调速特性曲线(vw,n)示例图。
图9为机组效率曲线(vw,η)示例图。
图10为电磁强度曲线(t,Em)示例图。
图11为噪声曲线(t,ANL)示例图。
具体实施方式
一种基于多网络融合和分布式传感的垂直轴风力发电监测装置，
包括现场测量与处理设备，现场测量与处理设备与上位机智能显示设
备通讯；所述现场测量与处理设备包括空气动力测量模块、发电功率
测量模块、垂直轴偏振测量模块、电磁与噪声测量模块，上述各测量
模块与数据监测处理模块通讯；所述垂直轴偏振测量模块包括3个双
轴磁阻传感器，分别安装于垂直轴风轮机主轴的顶端、底端和风力发
电机转子出轴端；所述各测量模块包括微处理器和Zigbee无线通讯
接口；所述数据监测处理模块包括微处理器、Zigbee无线通讯接口和
WiFi无线通讯接口；上述各测量模块通过各自Zigbee无线通讯接口
与数据监测处理模块的Zigbee无线通讯接口通讯；所述上位机智能
显示设备的WiFi无线通讯接口与数据监测处理模块的WiFi无线通讯
接口通讯。
现场测量与处理设备采用风光储方式供电。以一方面减少垂直轴
风力发电系统现场测量与处理设备的外部供电线路的长距离传输，另
一方面可以增加现场测量与处理设备供电的可靠性。
进一步地，参见图2，空气动力测量模块还包括风速传感器、气
温传感器、气压传感器和光伏电板组，其微处理器将上述传感器变送
来的风速vw、气温T和气压P信号转换成数字信息，然后通过其Zigbee
无线通讯接口传递给数据监测处理模块。光伏电板组为空气动力测量
模块供电，以减少外部供电线路的长距离传输。
发电功率测量模块还包括电压传感器、电流传感器和电压频率监
测电路，其微处理器将上述传感器及监测电路变送来的电压V、电流
I和电压频率f信号转换成数字信息，然后通过其Zigbee无线通讯接
口传递给数据监测处理模块。
垂直轴偏振测量模块还包括3个双轴磁阻传感器，其微处理器将
每个传感器检测到的垂直轴水平方向双轴的偏角信号转换成数字信
息，然后通过Zigbee无线通讯接口传递给数据监测处理模块。参见
图3，为3个双轴磁阻传感器的安装位置分布图。图3中，101为垂
直轴风轮机，102为垂直轴风轮机的垂直轴主轴，在其下部同轴安装
风力发电机103，104、105和106为3个双轴磁阻传感器，他们分别
安装于垂直轴风轮机的顶端、底端和风力发电机转子出轴端。
电磁与噪声测量模块还包括电磁强度传感器和噪声传感器，其微
处理器将上述传感器变送来的电磁强度和噪声信号转换成数字信息，
然后通过其Zigbee无线通讯接口传递给数据监测处理模块。
现场测量与处理设备中各测量模块与数据监测处理模块采用
Zigbee无线通讯协议双向通讯，其中，各测量模块的Zigbee无线通
讯接口配置为从设备模式，数据监测处理模块的Zigbee无线通讯接
口配置为主协调器模式。
数据监测处理模块收到并存储双轴磁阻传感器的数据。再由其微
处理器实时计算出垂直轴风轮机在其主轴顶端、底端和风力发电机转
子出轴端，3个水平截面双轴方向上各自的偏斜均方差σi、峭度Kuri、
偏斜度Sci值，其中i＝1,2,3，代表3个双轴磁阻传感器的编号。
以一组运行数据集合内具有N个采样点数据(xik，k＝1,…,N)为
例，其偏斜均方差σi、峭度Kuri、偏斜度Sci的计算式如下：
σ i = 1 N Σ k = 1 N x i k 2 , Kur i = 1 N Σ k = 1 N ( x i k σ i ) 4 , S C i = 1 N Σ k = 1 N x i k 2 ]]>
数据监测处理模块根据上式计算结果与其内部存储的预设阀值
比较，形成垂直轴动态机械倾斜健康程度的判别，如“运行正常”、
“偏角较小”和“偏角较大”等指示。
同时，数据监测处理模块将当前时间t和垂直轴风轮机的3组均
方差σi、峭度Kuri、偏斜度Sci分别作为一对横、纵轴数据进行有格
式存储(t,σi,Kuri,Sci)，即可获得垂直轴主轴偏振曲线的绘图数据，如
图4。
数据监测处理模块收到并存储空气动力测量模块传递来的风速
vw、气温T、气压信号P，以及发电功率测量模块传递来的电压V、
电流I和电压频率f信号。其微处理器根据与其内部存储的气温-气压
-空气密度函数，计算出空气密度ρ。再由其内部存储的风力发电机基
本机电参数，包括发电功率系数Ke、发电机极对数np、垂直轴风轮
半径R、风轮扫风截面积A等，由计算式
n = 60 f n p , ω = 2 π f n p , λ = ω R v 2 , C m = 2 J ω · πρ 3 v w 2 , ]]>Pe＝KeUI
分别计算出垂直轴风轮机转速n、角速度ω、叶尖速比λ、相对力矩
系数Cm和发电机发电功率Pe。再根据以下计算式
Cp＝Cmλ、Pm＝0.5ρAvw3Cmλ、
分别计算出垂直轴风轮机的风能利用系数Cp、机械功率Pm和机组效
率η。
进一步地，数据监测处理模块：
将叶尖速比λ和风能利用系数Cp作为一对横、纵轴数据进行有
格式存储(λ,Cp)，即可获得风轮空气动力特性曲线的绘图数据，如图
5。
将各种相同风速vw区间下的垂直轴风轮机转速n和机械功率Pm
作为一对横、纵轴数据进行有格式存储(vw,n,Pm)，即可获得风轮机械
出特性曲线的绘图数据，如图6。
将风速vw和发电机发电功率Pe作为一对横、纵轴数据进行有格
式存储(vw,Pe)，即可获得电功率输出特性曲线的绘图数据，如图7。
将风速vw和垂直轴风轮机转速n作为一对横、纵轴数据进行有
格式存储(vw,n)，即可获得调速特性曲线的绘图数据，如图8。
将风速vw和机组效率η作为一对横、纵轴数据进行有格式存储(vw,
η)，即可获得机组效率曲线的绘图数据，如图9。
数据监测处理模块收到并存储电磁与噪声测量模块传递来的电
磁强度和噪声值，将接收时间t和电磁强度Em作为一对横、纵轴数
据进行有格式存储(t,Em)，即可获得电磁强度曲线的绘图数据，如图
10；将接收时间t和噪声ANL作为一对横、纵轴数据进行有格式存储
(t,ANL)，即可获得噪声曲线的绘图数据，如图11。
为了判测数据监测处理模块收到的相关数据是否真实有效，可采
用观测器估计值与实测值进行比较的方法来判定。其原理包括：
垂直轴风力发电系统的机电耦合运动学方程可表达为
ω · = 1 J ω ( P m - P e - Bω 2 ) ]]>
式中，J为垂直轴风轮机的转动惯量，B为垂直轴风力发电主轴系统
的摩擦系数。
上式表明，发电机发电功率Pe、角速度ω和垂直轴风轮机机械
功率Pm是相关联的。因此，若假设垂直轴风轮机机械功率Pm为未知
量，则可通过已知的发电机发电功率Pe和角速度ω，利用下式计算
出垂直轴风轮机的机械功率观测值
z · 1 = - L z 1 - L ( L ω - B ω / J - P e / ( j ω ) ) z 2 = z 1 + L ω P ^ m = J ω z 2 ]]>
式中，J为垂直轴风轮机的转动惯量；z1，z2为状态变量；L为正常系
数。
将计算出的机械功率观测值和机械功率Pm的实时测量值进行
比较，如果二者偏差小于15％，则可判定“测量数据正常”，否则判
定“测量数据异常”。
上述数据异常判测算法可以由数据监测处理模块内的微处理器，
软件编程实现。
数据监测处理模块与上位机智能显示设备采用WiFi无线通讯协
议双向通讯，其中，数据监测处理模块的WiFi无线通讯接口配置为
纯接入点模式(AP)。上位机智能显示设备可以为PC机、平板电脑
或是手机等智能可便携设备，他们作为WiFi无线通讯的站点(STA)，
可以接入数据监测处理模块，进行数据交换和访问，以更大地增加本
监测装置的智能化、便携化和友好化。
上位机智能显示设备内部运行相应程序，将接收来自数据监测处
理模块的各类绘图数据，包括风轮空气动力特性曲线数据(λ,Cp)、风
轮机械出特性曲线数据(vw,n,Pm)、电功率输出特性曲线数据(vw,Pe)、
调速特性曲线数据(vw,n)、机组效率曲线数据(vw,η)、电磁强度曲线数
据(t,Em)、噪声曲线数据(t,ANL)、垂直轴偏振曲线数据(t,σi,Kuri,Sci)，
利用描点法做图，在显示设备上显示出来。同时，显示出数据异常判
测算法给出的“测量数据正常”或“测量数据异常”，以及垂直轴动
态机械倾斜健康程度的判定结果，供用户和监测人员观察判断。