風場級風力發電機軸承在線監測系統

隋新，劉春陽，馬偉

(河南科技大學 a.河南省機械設計與傳動系統重點實驗室;b.機電工程學院，河南 洛陽 471003)

風能為一種綠色能源,因而,風力發電是未來能源電力發展的趨勢之一[1]。截至2013年底，我國累計風電裝機容量7 716萬千瓦；預計到2020年，將建設千萬千瓦級風電基地7個[2]。但由于風電場、風機大多位于荒山、野地、海灘、沙漠等條件惡劣、人煙稀少的地方，導致維護人員出入不便，設備狀態信息采集不完整，容易造成設備安全隱患不能及時發現，嚴重時將導致設備損毀、系統癱瘓等嚴重后果。因此，研發風力發電機在線監測系統就顯得格外重要和必要[3]。

近年來，越來越多的專家學者、企業機構展開了針對大規模風電設備狀態監控技術的研究。文獻[4]結合數據采集與監視控制系統(Super-Visory Control And Data Acquisition,SCADA)給出了一種能夠監測風力發電機狀態的方法，其中包括數據預處理方法和基于SCADA的風機狀態監控策略。文獻[5]針對風力發電機組和監控系統中多廠商標準共存、數據兼容困難等問題提出了一種基于IEC 61400-25標準的信息模型、信息交換模型和相應的Web服務模型。文獻[6]針對遠程監測風電場設備的需求，以現有風電場SCADA系統為基礎利用虛擬局域網(VLAN)技術設計構建了統一監測風電場中多類設備的網絡架構。文獻[7-9]從各自需求出發，針對風場中風力發電機遠程監控這一共性要求，利用SCADA技術設計了集中式遠程風電設備監控平臺，并取得一定的示范應用。

上述風力發電機集中式遠程監控系統依賴于對SCADA系統的利用，對監控系統所面臨的多風場設備分布廣泛、監控設備較多、采集系統數據信息量大等特點研究不夠深入，較少介紹風力發電機監控系統設計與實現細節。下文從軟件體系架構與實現技術角度出發，提出一整套大規模風場級風機軸承在線監控系統框架，為提高分布式風力發電機監控的可預測性、可靠性和可控性構建相應的軟件支撐服務平臺。

1 通用分布式風力發電機監測系統

在現有的多數解決方案中，分布式風力發電機狀態監測系統整體方案應該由4層結構組成，如圖1所示。

圖1 分布式風力發電機監測系統整體結構

由圖1可知，機載數據采集與分析系統安裝在風機的機艙內，由機載主機、傳動數據采集器、傳感器和傳輸網絡等組成，負責采集、分析風機工作狀態數據，并通過網絡傳送至風場級故障診斷和狀態監測系統。安裝在風場控制中心的風場級風機狀態監測系統，負責實時分析和診斷來自各風機的數據，依據故障的嚴重程度分級報警，并允許本地監測人員查詢、瀏覽和打印監測數據；企業級故障診斷和狀態監測系統設置在風電企業的管理或技術中心，使企業管理和技術人員在遠離風電場的辦公室中也能及時了解風場運行情況；系統供應商遠程技術支持中心能夠綜合分析其制造的風機的運行狀態，提早發現風機的運行故障，負責為風機提供技術咨詢等售后服務。

2 風機軸承在線監測系統設計

2.1 監測系統結構

風場級風機軸承在線監測系統基于面向對象與可插拔組件框架思想設計，具有良好的兼容性與可拓展性，其結構如圖2所示。

圖2 風場級風電軸承在線監測系統結構

風機軸承在線監測系統主要由系統控制核心、數據模型管理、設備管理框架、設備通信管理、數據持久化、風電監測管理及圖形用戶界面等6部分組成，各部分功能如下:

(1)系統控制核心 主要負責管理監測系統運行情況及系統各功能組件的啟動與停止，同時負責適配系統運行環境、操作系統等。

(2)數據模型管理 將風電在線監測系統中用到的各類數據模型進行抽象統一，實現系統控制核心與其他功能模塊解耦，以便于軟件重用與拓展。這些模型包括系統配置信息模型、設備信息模型、采樣信息模型及采樣配置模型等。

(3)設備管理框架 主要管理與監控系統相連的各類采集裝置的運行情況，包括控制采集裝置的工作狀態、實時狀態監測等功能。

(4)設備通信管理 主要負責與各采集裝置的數據通信，現有系統采用基于TCP/IP的網絡通信方案，能夠應用于Internet/Intranet環境。該組件也負責解析與采集裝置之間的數據/命令報文，實現數據模型與通信報文之間的雙向轉換。

(5)數據持久化 主要負責基于數據庫的采樣數據持久化，能夠將所有數據模型及系統運行時的參數保存至本地或異地數據庫，方便不同級別的監控中心查詢、管理、分析風電設備狀態信息。

(6)風電監測管理 為了有效管理風場內多風機、多設備的信號數據源，風電監測管理組件從邏輯上將風場管理劃分為監測項目、監測裝備、監測模塊及監測通道4個層次。

(7)圖形用戶界面 是與用戶交互的系統主界面窗體，用戶可以通過該界面多層次、直觀高效地實時監視風場內各風機的運行情況、采集系統的運行狀態，并實時設置各采集裝置的工作參數。

2.2 多級監控對象的組織結構

在風場內同時存在有多類監控設備，按照其范圍由小到大可劃分為監控通道、監控模塊、監控裝備和監控項目4個層次，同時利用軟件設計模式中的合成模式[10]構建樹形結構，如圖3所示。

圖3 多層次監控對象類結構

在該結構中，將4類監控對象統一為抽象概念“監控節點”，類“抽象監控節點”提供了監控節點的抽象實現，包括監控節點所需的基本功能和數據結構，同時支持接口“樹形節點”。類“監控通道”、“監控模塊”、“監控裝備”和“監控項目”是對4層監控節點的具體實現。

監控通道對應于機載采集裝置的信號采集通道，以風機主軸軸承為主要監控對象，同時兼顧包括齒輪箱等模塊的振動、溫度、電流、電壓信號；監控模塊對應于信號采集與處理硬件模塊，每個采集模塊包含8個采集通道；監控裝備對應于1臺特定的風力發電機，裝有多個信號采集模塊；監控項目是對風場內所有風力發電機的邏輯劃分，可以包括幾臺或全部風力發電機。

樹形結構可以實現對物理實體的虛擬劃分，即不同監控項目的監控裝備或監控模塊可以關聯至同一物理風機或信號采集模塊，便于多角度、多層次監測風場內所有風機設備的運行狀況。例如，當需要比較多臺風機同一軸承位置的振動信號時，可以靈活地將不同風機的監控模塊劃分至同一監控項目中作橫向比較。

2.3 信號特征值選擇

風力發電機葉片旋轉頻率約為15～30 r/min。根據文獻[11]研究結果，能夠反映風機各部件振動特征或主軸軸承故障信息的信號頻率主要集中于0～2 kHz，依據Shannon采樣定理并兼顧今后可能的功能拓展，將采樣頻率設定為0～10 kHz。每臺裝置最多監控8個通道，單通道采樣精度16位，如每小時進行1 min采樣，則產生約為10K×60×8=4.8M個16位浮點數，每天產生數據量約為4.8M×24=115.2M。若保存原始采樣點則數據量較大，有必要處理該信號并僅存儲少量能夠反映信號的特征數據。每個信號采集通道在一個采樣周期內獲得的采樣信息數據結構為

struct ChSamplingDat {

DateTime TimeStamp; //采樣時間戳

String DevID,ChID;//裝置ID、通道ID

float SampCycle;//采樣時間間隔

float[] StaticDat; //時域特征

float[] DynFreq,DynMag; //動態幅頻

float[] CustFreq,CustMag; //自定義幅頻

float[] Samples; //原始采樣點，可能空

}

監控系統選定的信號特征為：(1)數據標識與采樣參數，如采樣時間戳，采集裝置ID，通道ID和采樣周期間隔；(2)時域特征數組StaticDat，其中包含了每次采樣的平均值、最大最小值、峰峰值、峭度、均方根值，以及可能的原始時域采樣數組Samples；(3)頻域特征，對原始信號FFT得到8個幅度最大的幅頻(DynFreq，DynMag)和8個自定義特定頻率的幅頻(CustFreq，CustMag)。

不包括原始采樣數據的最小采樣模式將保留約40個數值(8個時域特征、8對動態幅頻和8對自定義幅頻)，與每小時記錄10K個采樣點相比，數據占用空間大大縮小，僅為原來的1/250。上述特征信號可以完整反映該通道狀態，為故障診斷提供依據。

2.4 數據庫系統設計與優化

即使在工作最小采樣模式下，數據采集模塊在1個月內的采樣數據也約達13M個浮點值，往往導致風場級風電監測系統年數據量達到幾十G字節以上。因此，有必要對數據庫表結構、查詢等進行設計優化。

與存儲采樣數據相關的數據庫表結構如圖4所示。“設備明細”和“設備類型”存儲了與監控系統相連的所有信號采集模塊屬性，如設備ID、設備IP地址等；監控節點與2.2節實體類監控節點相對應，同時存放4類監控對象的基本信息，通過列“節點類型”加以區分，并使用列“父節點ID”維系樹形結構的上下層關系，列“自定義屬性”中以JSon字符串形式存放了監控節點的特定屬性；“監控設備”是表示某邏輯監控節點與信號采集模塊的關聯表；“采樣數據”存放了由采集設備獲取的所有通道采樣數據，為兼顧今后通道采樣數據中動態特征、動態幅頻等數組可能的長度變化及數據訪問效率，沒有按數據庫設計原則將該表中存儲采樣數據的列“靜態特征”、“動態幅度”固定設計成多列來對應存儲數組中的每個元素，而是以二進制方式存儲序列化后的數組，提高了數據存儲與檢索效率。

圖4 采樣數據存儲數據表結構設計

此外針對“采樣數據”數據量大的特點，專門為其設定了物理分區和關鍵字段索引，同時將對表的增、刪、改、查操作編寫為數據庫存儲過程，提高了數據訪問效率。

3 系統實用情況

以上述系統架構設計為指導，在Windows環境下使用Microsoft Visual Studio Express 2008和SQL Server Express 2005作為開發環境，開發了風場級風力發電機軸承在線監測系統，并在河南省某風場投入實際使用，運行狀態良好，運行界面如圖5所示。

圖5 風場級風電軸承監測系統界面

圖5a為結合風場衛星地圖的風場內所有風機運行總覽，同時可以詳細查看來自于單臺風機齒輪箱、發電機、主軸、偏航、變槳等部位軸承的實時監測數據以查看風機運行狀態；圖5b以圖形化方式展示信號歷史數據，可詳細瀏覽以往特定部位的時域、頻域等特征數據，供專家分析風機運行狀態和診斷故障。

4 結束語

風場級風力發電機軸承在線監控系統的設計與實現，能夠有效采集、存儲來自于風場內風力發電機的實際運行狀態信息，為進一步分析風機主軸、齒輪箱、發電機、主軸、偏航、變槳等部位軸承的故障原因，評估風機各部件運行狀態，預警零部件故障等，起到了支撐作用。在下一步的工作中，將把采集到的風機運行數據與實際風機運行狀況結合做進一步分析，研究建立相應的專家級故障診斷模型，達到降低風場運維成本、提高風機運行效率與產能的目的。