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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明涉及风力发电技术领域，提供一种基于功率时域波形的风力发电机组叶片偏载的量化识别方法，包括：1利用空气动力学理论计算得到受到风切变影响的风轮的输出功率P1；2在风切变的影响下，改变风力发电机组中的任一叶片的桨距角，计算此时风力发电机组的输出功率P2；3计算输出功率的变化量△P；4通过功率的变化量的最大差值△Pmax识别风力发电机组叶片偏载量。通过改变一个叶片的桨距角，计算风机输出功率的变化量△P，从而定量识别叶片的偏载，为后续偏载的控制提供了研究方向；进而为防止风机因偏载造成损坏提供了一种新思路，从而延长风机叶片和变桨轴承的运行寿命，降低故障发生率，节省维护成本，提高系统的安全与稳定性。
主权项：1.一种基于功率时域波形的风力发电机组叶片偏载的量化识别方法，其特征在于，包括：1利用空气动力学理论计算得到受到风切变影响的风力发电机组的输出功率P1；2在风切变的影响下，改变风力发电机组中的任一叶片的桨距角，计算此时风力发电机组的输出功率P2；3计算在风切变影响的风力发电机组输出功率P1与改变风力发电机组中的任一叶片的桨距角后的风力发电机组的输出功率P2的输出功率的变化量△P；4通过功率的变化量的最大差值△Pmax联立方程识别风力发电机组叶片偏载量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 基于功率时域波形的风力发电机组叶片偏载的量化识别方法
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