风机运行中电力和风力参数的监测
风机性能测试实验原理
风机性能测试实验原理
风机性能测试实验原理：
风机性能测试实验用于评估风机的工作性能和效率。
该实验通常包括测量风机的风量、风速、压力和功率等参数。
以下是一般的风机性能测试实验原理：
1. 风机工作模式选择：根据实际需求选择适当的风机工作模式，比如自由出口、自由进气或封闭回路。
2. 测量风量：使用流量计测量风机进口和出口处的风量。
将风量计连接到风机进口处和出口处，并记录读数。
3. 测量风速：使用风速计或风速测量装置测量风机进口和出口处的风速。
将风速计放置在风机进口处和出口处，并记录读数。
4. 测量压力：使用压力计测量风机进口和出口处的压力。
将压力计连接到风机进口处和出口处，并记录读数。
5. 计算功率：通过测量风机进口和出口处的压力差以及流量，可以计算出风机的功率。
功率计算公式为P = (Q * p * ΔP) / 600，其中P为功率，Q为风量，p为空气密度，ΔP为压力差。
6. 分析数据：根据测量的参数，计算风机的效率、风压特性曲线和风量特性曲线等。
效率可以通过计算功率的比例得到；风压特性曲线可以通过在不同操作点测量风量和风压并绘制曲线得到；风量特性曲线可以通过在不同转速下测量风量并绘制曲线得到。
7. 结果比对：将实验得到的结果与风机性能测试的要求进行比对，评估风机的工作性能。
风机性能测试实验的原理是通过测量风量、风速、压力和功率等参数，来评估风机的性能和效率。
通过这些数据的分析和比对，可以帮助我们了解风机的工作状况，从而进行设计优化或选择合适的风机。
风电操作技术培训风机监控系统
风电操作技术培训风机监控系统风电操作技术培训——风机监控系统随着清洁能源的崛起，风力发电作为一种可再生能源得到了广泛应用。
风力发电场的核心设备是风机，而对风机进行有效的监控是保障风电场运行安全和性能的关键。
本文将介绍风机监控系统的作用及其相关技术培训。
一、风机监控系统的作用风机监控系统是通过传感器、数据采集设备和监测软件等部件组成的系统，用于实时监测风机的状态和性能，以及收集风机运行数据。
其主要作用有以下几个方面：1. 故障诊断与预警：风机监控系统能够监测风机各个部件的运行状态，及时发现异常情况并进行故障诊断与预警。
通过及时采取维护措施，可以避免故障进一步扩大，提高风机的可靠性和可用性。
2. 性能优化：风机监控系统能够监测风机的运行数据，如风速、转速、功率等，并与环境条件进行对比分析，以优化风机的性能。
通过及时调整参数和控制策略，可以提高风机的发电效率，降低维护成本。
3. 运维管理：风机监控系统能够实时监测风机的运行状态，并自动生成运维报表和运行日志。
运维人员可以通过系统对风机进行远程控制和监控，及时掌握风机的运行情况，提高运维效率。
二、风机监控系统技术培训为了提高风电场的运维人员对风机监控系统的了解和运用能力，进行相关的技术培训是必要的。
下面是一些常见的技术培训内容：1. 风电基础知识：培训人员应该具备一定的风电基础知识，了解风力发电的原理、风机的结构和工作原理等。
只有了解风机的基本知识，才能更好地理解监控系统的作用和功能。
2. 监控系统硬件：风机监控系统的硬件包括传感器、数据采集设备和通信模块等。
培训人员应该学习如何安装和调试这些硬件设备，以及对其进行维护和故障排除。
3. 监测软件使用：培训人员应该学习监测软件的使用方法，包括如何实时监测风机的状态和性能，如何进行故障诊断和预警，如何生成运维报表等。
对于不同的监测软件，培训人员还应该学习其特定的操作流程和功能。
4. 数据分析与优化：培训人员应该学习如何对风机的运行数据进行分析，并根据分析结果进行性能优化。
风力发电场的运行与维护技术总结
风力发电场的运行与维护技术总结风力发电作为一种清洁、可再生的能源形式，正逐渐成为全球主要的电力资源之一。
随着越来越多的风力发电场的建设和运行，了解风力发电场的运行与维护技术变得尤为重要。
本文将对风力发电场的运行与维护技术进行总结，并探讨未来的发展趋势。
一、风力发电场的运行技术1. 风能资源评估与场址选择：在建设风力发电场之前，必须对风能资源进行评估和预测。
这可以通过获取历史气象数据、风速测量和利用风能模型等方法进行。
同时，合理选择风力发电场的场址也至关重要，应尽量避免地形复杂、山区、沼泽地以及离聚居区较近等不利条件。
2. 风机选择与布局：风机是风力发电场的核心设备，对其的选择与布局直接影响电站的发电效率和经济性。
在选择风机时，应综合考虑风速、测量高度、风能利用率、机组性能和可靠性等因素。
风机的布局应遵循一定的规则，既要考虑风机之间的互相阻挡影响，又要充分利用场地宽敞的条件，确保风机的运行效果。
3. 输电系统设计与建设：风力发电场的输电系统需要确保可靠的电力传输和输送。
在设计和建设过程中，需要合理规划输电线路的走向、容量和线路类型，并考虑限制的规定和电网接入要求。
4. 运行管理与监测：风力发电场需建立完善的运行管理与监测系统，实时监测风机的运行状态和发电量等指标，并及时对故障和异常情况进行处理。
通过远程监控系统和数据分析，可以提高运行效率和减少故障率。
5. 安全管理与维护措施：风力发电场需要制定严格的安全管理措施，保障人员的安全和设备的正常运行。
维护工作包括定期巡视和保养风机、更换磨损零部件、及时处理故障和修复损坏等工作。
二、风力发电场的维护技术1. 风机叶片的清洁与维护：风机叶片是最易受损和污染的部件之一，定期清洁和维护对于提高风机的效率和寿命非常重要。
清洁过程中应注意使用适当的清洁剂和设备，以避免对环境造成污染。
2. 故障排除与维修：风机可能会出现多种故障，例如机械故障、电气故障和传感器故障等。
人工智能在风力发电场景中的实时监测与控制技术
人工智能在风力发电场景中的实时监测与控制技术人工智能技术在风力发电场景中的应用日益普及，其实时监测与控制能力为风力发电行业带来了革命性的变革。
在风力发电场景中，人工智能技术可用于监测风力发电机组的运行状态、分析大量数据并实时调整发电设备，提高发电效率和减少故障率。
下面将从不同角度探讨人工智能在风力发电场景中的实时监测与控制技术。
首先，在风力发电场景中，人工智能技术通过实时监测风速、风向等气象数据，可帮助预测风力发电的发电量。
通过深度学习算法，人工智能技术可以分析历史数据和实时数据，预测未来风力资源情况，从而优化发电设备的运行。
这种实时监测技术不仅提高了风力发电场的运行效率，还可以节约能源资源，减少环境污染。
其次，人工智能技术在风力发电场景中的实时监测与控制中还可以辅助运维人员快速发现设备故障，并实时采取措施进行修复。
通过智能监测系统，可以实现对风力发电机组各个部件的精准监测和预警，一旦发现异常情况，系统会立即发出提示并给出解决方案。
这种快速反应能力极大地提高了风力发电设备的可靠性和运行稳定性。
再次，人工智能技术还可以实现风场之间的智能协同和互动。
通过人工智能算法，不同风场之间可以实现数据的实时共享和传输，实现风电场之间的协同运行。
这种智能协同机制可以调节不同风场的发电状态，最大程度地利用风能资源，提高整体的发电效率。
另外，人工智能技术结合物联网技术，实现了风力发电设备的自动化监测与控制。
通过在风力发电机组上安装传感器，实时监测机组的运行状态，将数据传输到云端，并通过人工智能算法进行分析处理，实现对风力发电机组的远程监测和控制。
这种自动化监测与控制技术不仅减轻了运维人员的工作负担，还提高了工作效率和设备的利用率。
此外，人工智能技术在风力发电场景中还可以实现对电网的智能管理和调度。
通过人工智能算法分析大量数据，实现电网的实时监测和预测，并进行灵活的调度，保证电力的稳定供应。
这种智能管理和调度技术可以提高电网的运行效率，减少能源浪费，降低电力供应的成本。
基于多源传感的数据风机叶片健康监测
基于多源传感的数据风机叶片健康监测概述：在风力发电行业中，风机叶片的健康状况对风电场的运行和维护至关重要。
为了提高风机叶片健康监测的效率和准确性，多源传感数据的应用成为一种有效的手段。
本文将探讨基于多源传感的数据风机叶片健康监测的原理、方法以及其在风力发电中的应用。
一、基于多源传感的数据风机叶片健康监测原理多源传感的数据风机叶片健康监测利用多种不同的传感器（如振动传感器、温度传感器等）采集风机叶片在运行过程中的各种参数。
这些传感器可以分布在叶片的不同部位，监测叶片的动态变化、温度分布以及应力情况。
通过采集到的多源传感数据，可以对风机叶片的健康状态进行准确评估，并及时发现异常情况。
二、基于多源传感的数据风机叶片健康监测方法1. 传感器布置与数据采集在风机叶片上布置多个传感器，涵盖叶片的关键区域，并采集多种参数数据，如振动、温度、变形等。
这些传感器可以通过有线或无线方式与数据采集系统连接，实时传输数据。
2. 数据处理与特征提取采集到的原始数据需要进行处理和特征提取。
根据不同的传感器类型，可以利用信号处理和数据分析方法处理数据，并提取出代表叶片健康状况的特征参数，如振动频谱、温度变化趋势等。
3. 数据融合与模型建立将来自不同传感器的特征参数进行数据融合，建立基于多源传感数据的风机叶片健康模型。
可以利用机器学习算法、神经网络等方法，训练模型并优化参数，以实现对叶片健康状态的预测和监测。
4. 异常检测与故障预警通过与建立的风机叶片健康模型进行比对分析，可以及时发现叶片健康状态的异常情况，并进行故障预警。
通过预警，可以提前采取相应的维修措施，避免可能的故障扩大和生产损失。
三、基于多源传感的数据风机叶片健康监测在风力发电中的应用1. 实时监测与在线维修通过多源传感数据的实时监测，可以及时获取风机叶片健康状况的信息，提前发现潜在的故障，并制定相应的在线维修计划，以最大限度地减少停机时间和维护成本。
2. 健康评估与预测通过对多源传感数据的分析和比对，可以对风机叶片的健康状态进行评估，并预测叶片的寿命和寿命剩余时间。
风力发电场中的风机运行状态监测与预警维护
风力发电场中的风机运行状态监测与预警维护第一章：绪论风力发电是一种清洁、可再生的能源，已成为全球能源结构中最具潜力的一种。
然而，如何保证风力发电设备的高效、安全、稳定运行，成为制约其发展的一个瓶颈。
在风力发电场中，风力涡轮机是核心设备，其运行状态的监测与预警维护显得尤为重要。
本文就风力发电场中的风机运行状态监测与预警维护进行探讨。
第二章：风力涡轮机运行状态监测技术风力涡轮机的风轮转动可以导致机械振动、电磁振动和声学振动。
为了保证设备的正常运行和延长其寿命，需要对风力涡轮机进行状态监测。
目前，主要的监测技术包括：1.振动监测技术通过对风力涡轮机的振动进行监测，可以发现设备的运行状态及异常情况，及时进行维护和修理。
主要内容包括机械振动和电磁振动。
2.声学监测技术声学监测技术可以对风力涡轮机发出的声音进行监测，可以有效地判断设备的健康状况。
3.温度监测技术风力涡轮机在运行过程中，会产生大量的热量，导致设备受热加剧，从而引起损坏。
因此，可以采用温度监测技术，及时探测设备受热问题，提高运行效率，并延长设备寿命。
第三章：风力涡轮机预警维护技术风力涡轮机的预警维护技术是在设备出现故障前，提前发现并进行对应维护的一种技术。
在风力发电行业中，该技术已被广泛使用，主要包括以下几种：1.机械状态预测技术机械状态预测技术可以通过对设备的振动状态、温度、电流、电压、功率等多种参数进行实时监测，识别和预测风机故障的可能性，从而及时采取相应措施进行预警维护。
2.故障模式诊断技术故障模式诊断技术是一种通过分析设备故障模式来诊断故障并进行维护的技术。
通过建立风力涡轮机故障数据库，可以通过数据分析和比较来预测可能出现故障的机器元素和模式，并有效地实现故障的预测和预防。
3.监控技术监控技术是一种基于实时数据获取、处理和分析的技术。
通过监控风力涡轮机的工作状态，及时发现设备的异常情况，以便及时进行维护和修理。
第四章：风力涡轮机的运行维护风力涡轮机的运行维护是确保设备高效、稳定运行的关键。
风力发电机组运行性能测试技术
风力发电机组运行性能测试技术摘要：目前，随着国家风电产业政策落实和风电技术的发展，我国风电装机容量迅速增长，打造“无人值班，少人值守”风电场，设置风电场远程监控自动化系统，建立集控中心是风电场发展趋势。
但对于装机容量较小、人员较少的新能源企业，要实现先进高效的管理，需要探索适合企业的管理模式。
关键词：风力发电；机组运行；性能分析；测试技术风力发电技术已经变得十分成熟，并且技术在实际应用过程中具有改善生态环境、优化能源结构的作用，对经济发展具有促进作用，这也是该项技术得到广泛应用的一项重要原因。
1风力发电机组构成与状态性能监测技术1.1风力发电机组构成风力发电机组主要由叶轮、变桨系统、传动机构、主控系统、变频系统、发电机组、机舱、偏航系统、塔架等结构组成，依靠风能带动叶轮转动，利用变桨距技术调整叶轮转速、提高发电效率，借助转动系统、主控系统、变频系统保持转速的稳定性，进而传动至发电机处完成发电。
1.2状态监测技术1.2.1性能参数检查该方法主要用于监测风力发电机组在运行状态下的实际输出功率，将获取到的实际监测结果与机组正常输出功率进行对比，判断其性能参数是否超出阈值，以此判断风力发电系统有无故障问题。
1.2.2振动监测技术振动监测技术用于监测发电机组运行过程中轴承、齿轮等构件与机舱系统的振动情况，利用传感器采集其振动信号，进而利用系统将采集到的信号与正常信号进行对比，倘若发现该信号存在异常情况，则系统将会自动发出报警信号进行提示。
通常在使用振动监测技术时主要采用幅域统计分析法、等旋转角采集法等方法，配合运用FFI分析法消除干扰，以此提高振动信息的精确性，相较于其他监测技术而言成本略高。
1.2.3油液监测技术油液质量对于风力发电机组的运行效能发挥着重要影响，采用油液监测技术进行油液质量、铁屑、油温、油滤压降的离线检查，以此获取到的监测数据可以直观反映系统部件的运行状况，定位具体故障。
2风力发电机组运行性能监控系统功能2.1风机精细化控制通过对24台风机进行运行参数的采集分析、判断报警、提示处理，为运维人员监控及操作提供了方向性指导，实现了风机的精细化控制。
风力发电站技术监督计划及措施
风力发电站技术监督计划及措施风力发电站是一种利用风能来发电的设施，是现代清洁能源的重要组成部分。
在建设和运营过程中，技术监督是至关重要的，可以确保风力发电站的安全性、稳定性和可靠性。
本文将就风力发电站技术监督计划及措施进行详细介绍。
一、技术监督计划1.建设前期技术审查：在风力发电站建设前，需要进行技术审查，确保风力发电站的设计符合国家标准和规范，以及具备可行性和稳定性。
技术审查的重点包括风场选址、风机选择、基础设计、电气系统设计等。
2.建设过程监督：建设过程监督是确保风力发电站建设质量的重要环节。
监督内容包括施工进度、材料使用、施工工艺等，确保风力发电站建设过程中不出现质量问题。
3.风机调试和验收：在风力发电站建设完成后，需要进行风机调试和验收。
通过对风机转速、功率输出、变桨机构、变速机构等进行检测，验证风机性能是否符合设计要求。
4.运营阶段监督：风力发电站进入运营阶段后，需要进行定期监督，确保风力发电站的安全性和性能稳定。
监督内容包括风机设备状态监测、风速监测、电网连接监测等。
二、技术监督措施1.建立完善的监督体系：建立风力发电站技术监督机构，确保监督工作的专业性和有效性。
监督机构需要制定监督计划，并在建设和运营过程中进行实施。
2.强化技术监督人员培训：技术监督人员需要具备丰富的风力发电站技术知识和监督经验，因此需要加强培训和学习。
培训内容包括风力发电站设计原理、设备运行维护、安全管理等。
3.定期技术检测和评估：定期对风力发电站进行技术检测和评估，发现问题及时处理。
检测内容包括风机设备状态、风场资源状况、电网连接性能等。
4.加强风力发电站数据监测：通过对风力发电站运行数据进行监测和分析，发现问题并及时处理。
监测数据包括风速、功率输出、温度、振动等。
5.加大技术创新和应用：积极引进先进的风力发电技术和设备，提高风力发电站的效率和可靠性。
同时，加强技术创新，推动风力发电技术的发展。
总之，风力发电站技术监督计划及措施是确保风力发电站安全、稳定、可靠运行的重要保障。
2024年风机的日常运行与维护（三篇）
2024年风机的日常运行与维护随着科技的进步，风电事业的不断发展。
宁夏贺兰山风力发电场的规模也日益扩大，从装机容量2。
04万千瓦逐渐升至9。
18万千瓦，。
伴随着风机种类和数量的增加，新机组的不断投运.风机的日常运行维护也是越来越重要。
现在就风机的运行维护作一下探讨。
一．运行风力发电机组的控制系统是采用工业微处理器进行控制，一般都由多个CPU并列运行，其自身的抗干扰能力强，并且通过通信线路与计算机相连，可进行远程控制，这大大降低了运行的工作量。
所以风机的运行工作就是进行远程故障排除和运行数据统计分析及故障原因分析。
1．远程故障排除风机的大部分故障都可以进行远程复位控制和自动复位控制。
风机的运行和电网质量好坏是息息相关的，为了进行双向保护，风机设置了多重保护故障，如电网电压高、低，电网频率高、低等，这些故障是可自动复位的。
由于风能的不可控制性，所以过风速的极限值也可自动复位。
还有温度的限定值也可自动复位，如发电机温度高，齿轮箱温度高、低，环境温度低等。
风机的过负荷故障也是可自动复位的。
除了自动复位的故障以外，其它可远程复位控制故障引起的原因有以下几种：（1）风机控制器误报故障；（2）各检测传感器误动作；（3）控制器认为风机运行不可靠2．运行数据统计分析对风电场设备在运行中发生的情况进行详细的统计分析是风电场管理的一项重要内容。
通过运行数据的统计分析，可对运行维护工作进行考核量化，也可对风电场的设计，风资源的评估，设备选型提供有效的理论依据。
每个月的发电量统计报表，是运行工作的重要内容之一，其真实可靠性直接和经济效益挂钩。
其主要内容有：风机的月发电量，场用电量，风机的设备正常工作时间，故障时间，标准利用小时，电网停电，故障时间等。
风机的功率曲线数据统计与分析，可对风机在提高出力和提高风能利用率上提供实践依据。
例如，在对Gamesa风机的功率曲线分析后，我们对个别风机的安装程序进行了调节，减少了过发故障和发电机温度过高故障，提高了设备的可利用率。
风电监测的方法详解
风电监测的方法详解为了分析和找寻可能的监测方法，需要细剖风力电机的物理现象交互过程：风力（风速、风压）->叶片（应变、振动、转动）->轴(转速、振动、噪音)->齿轮箱（振动、摩擦、发热、噪音）->发电机（振动、摩擦、发热）->电线（发热）。
那么即可以从振动信号（振动、转速）、油液信号（摩擦时交换物质被带入润滑油/液压油中）、应变信号、红外信号（温度）、噪音信号和效能信号（风速、转速、电能质量）六大类进行监测。
（1）油液监测。
油液监测是早期预警的重要手段。
齿轮间的啮合摩擦会使金属颗粒被带入油液当中，随着时间的推移就会出现磨损、裂痕等状况。
大多数的轴承与齿轮老化，都是因为使用润滑油不当而导致进一步损伤风机传动系统。
这类监控包含油粒子( Oilparticle) 计数与温度测量。
通过如粒子计数器等装置，即可了解润滑油的品质与可能的污染状态。
而工业级用油中的水污染物，扮演了极重要的角色。
水分过高可能导致元件过热、腐蚀，出现严重故障。
（2）振动监测。
油液监测是中期预警的重要手段。
通过振动监视可以了解旋转机械设备的状态，因此振动是风电机组监测最重要的方面之一。
风电机组都包括主轴承、齿轮箱与发电机，通过振动监测可以有效地了解这些设备的健康状态。
根据有效的频率范围，可以使用位置传感器(低频段)、速度传感器(中频段) ，或加速度传感器(高频段)。
振动传感器固定在待测部件之上，从而获取与瞬时本地运动相应的模拟信号。
针对这类测量，采集设备应具备高采样率、高动态范围与抗混叠等功能。
此外，还可以监测风机机舱与塔架的结构振动，从而了解结构弯曲，以及风力的气体动力效应。
通过监视这些振动信号，就可以在关键部件发生重大故障之前，先发现部件是否产生任何问题，比如齿轮或轴承的老化/破损。
而针对旋转机械，必须对传感器信号进行阶次分析以获取谐波信息。
谐波(Harmonics)可以用来判断部件性能，进行早期诊断。
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风力发电机组需要持续监测的电力参数包括电网三相电压、发电机输出的三相电流、电网频率、发电机功率因数等。
这些参数无论风力发电机组是处于并网状态还是脱网状态都被监测，用于判断风力发电机组的起动条件、工作状态及故障情况，还用于统计风力发电机组的有功功率、无功功率和总发电量。
此外，还根据电力参数，主要是发电机有功功率和功率因数来确定补偿电容的投入与切出。
1．电压测量
电压测量主要检测以下故障：
(1)电网冲击相电压超过450V 0.2s。
(2)过电压相电压超过433V 50s。
(3)低电压相电压低于329V 50s。
(4)电网电压跌落相电压低于260V 0.1s。
(5)相序故障。
对电压故障要求反应较快。
在主电路中设有过电压保护，其动作设定值可参考冲击电压整定保护值。
发生电压故障时风力发电机组必须退出电网，一般采取正常停机，而后根据情况进行处理。
电压测量值经平均值算法处理后可用于计算机组的功率和发电量的计算。
2．电流测量
关于电流的故障有：
(1)电流跌落 0.1s内一相电流跌落80%。
(2)三相不对称三相中有一相电流与其他两相相差过大，相电流相差25%，或在平均电流低于50A时，相电流相差50%。
(3)晶闸管故障软起动期间，某相电流大于额定电流或者触发脉冲发出后电流连续
0.1s为0。
对电流故障同样要求反应迅速。
通常控制系统带有两个电流保护即电流短路保护和过电流保护。
电流短路保护采用断路器，动作电流按照发电机内部相间短路电流整定，动作时间。
0～0.5s。
过电流保护由软件控制，动作电流按照额定电流的2倍整定，动作时间1～3s。
电流测量值经平均值算法处理后与电压、功率因数合成为有功功率、无功功率及其他电力参数。
电流是风力发电机组并网时需要持续监视的参量，如果切人电流小于允许极限，则晶闸管导通角不再增大，当电流开始下降后，导通角逐渐打开直至完全开启。
并网期间，通过电流测量可检测发电机或晶闸管的短路及三相电流不平衡信号。
如果三相电流不平衡超出允许范围，控制系统将发出故障停机指令，风力发电机组退出电网。
3．频率
电网频率被持续测量。
测量值经平均值算法处理与电网上、下限频率进行比较，超出时风力发电机组退出电网。
电网频率直接影响发电机的同步转速，进而影响发电机的瞬时出力。
4．功率因数
功率因数通过分别测量电压相角和电流相角获得，经过移相补偿算法和平均值算法处理后，用于统计发电机有功功率和无功功率。
由于无功功率导致电网的电流增加，线损增大，且占用系统容量。
因而送人电网的功率，感性无功分量越少越好，一般要求功率因数保持在0.95以上。
为此，风力发电机组使用了电容器补偿无功功率。
考虑到风力发电机组的输出功率常在大范围内变化，补偿电容器一般按不同容量分成若干组，根据发电机输出功率的大小来投入与切出。
这种方式投入补偿电容时，可能造成过补偿。
此时会向电网输入容性无功。
电容补偿并未改变发电机运行状况。
补偿后，发电机接触器上电流应大于主接触器电流。
(二)风力参数监测
1．风速
风速通过机舱外的数字式风速仪测得。
计算机每秒采集一次来自于风速仪的风速数据；每10min计算一次平均值，用于判别起动风速(风速v>3m/s时，起动小发电机，v>8m/s起动大发电机)和停机风速(v>25m/s)。
安装在机舱顶上的风速仪处于风轮的下风向，本身并不精确，一般不用来产生功率曲线。
2．风向
风向标安装在机舱顶部两侧，主要测量风向与机舱中心线的偏差角。
一般采用两个风向标，以便互相校验，排除可能产生的误信号。
控制器根据风向信号，起动偏航系统。
当两个风向标不一致时，偏航会自动中断。
当风速低于3m/s时，偏航系统不会起动。