智能化風電機組在線監測技術研究

張亞洲

摘 要：發展清潔、可再生能源是新時期可持續發展戰略的重要內容。近年來，風能發展迅速，如何確保風電機組的穩定運行，是確保風能有效利用的重要前提。文章分析智能化風電機組在線監測的技術原理、技術要點，并在此基礎上，闡述了智能化風電機組在線監測技術的價值和社會效益。文章一方面強化了對智能化風電機組在線監測技術的認識，另一方面深入研究了智能化風電機組在線監測系統的建立，對于推動風能事業發展起到重要作用。

關鍵詞：風電機組；智能化；在線監測技術

中圖分類號：TM315 文獻標識碼：A 文章編號：1006-8937（2015）27-0066-02

1 風能機組

風能是一種干凈的、可再生的能源，在當前國家大力保護環境、節約能源的背景下，利用風能發電是極為重要且極具有發展潛力的發電方式。然而隨著風電機組裝機容量及機組單機容量不斷增長的同時，又對風電機組的安全、可靠性提出了更高的要求。

據統計，大兆瓦級風力發電機組的故障主要集中在齒輪箱、發電機、葉片、電氣系統、偏航系統等關鍵部件。

這些關鍵部件一旦出現故障，會造成風電機組停機損失發電量，再加上風電場所處的地理位置比較偏僻，氣候條件比較惡劣，而且機組處于高空運行，維修維護成本較高，嚴重影響風力發電的經濟效益。

因此，對于機組的主要部件進行連續監控，第一時間了解機組的健康狀態，具有重要的社會經濟價值。

本文所闡述的智能化在線監測系統目前在國內3 MW機組上實現批量安裝。

據分析，使用在線監測系統，由于齒輪箱故障導致的維修費用相比沒有安裝在線監測系統，可節省59%的費用。

可見，安裝在線監測系統，對于風電行業的經濟效益有著顯著的影響。

2 智能化風電機組在線監測的技術原理

針對當前控制機組安全運行、降低風電機組的維護成本，提高機組利用率的需求，開發智能化的風電機組在線監測系統，以便更及時、更準確的對風電機組健康狀態進行評估，保證機組安全、可靠、經濟的運行，同時系統經過長期運行，可以獲得機組的狀態數據，對機組設計的改進及現場維護有積極的指導意義。

高、低頻加速度傳感器的參數表，見表1、2。

從表中可以看出，智能化風電機組在線監測器系統的高、低頻加速度傳感器具有更高的靈敏度，并且，在頻響范圍上有了較大的改善，在很大程度上提高了傳感器的應用效率。

此外，在溫度范圍上，-50～+120 ℃進一步提高了傳感器的應用性。

根據風電機組的機械結構特點，在風電機組的主要傳動鏈部件上安裝振動傳感器，結合風電機組主要部件的振動特性，定制專門的數據采集策略來實現數據的采集，在研究部件振動機理的理論基礎上，采用智能化的數據處理方法來實現部件特征信息的提取，建立起適用于風電機組故障的專家知識庫，進而實現系統的自動智能診斷。智能化風電機組在線監測系統中數據采集單元的參數表，見表3。

從表中可以知道，數據采集單元的優越性更加顯著，-30～65 ℃的運行環境、-40～70 ℃的儲存環境溫度，這對于確保數據有效采集是至關重要的。榆次同時，在IP等級和防腐等級方面，為進一步確保數據采集單位的有效工作，防腐登記和IP等級都有了較大的提高，進而體現在線監測技術的優越性。

3 智能化風電機組在線監測的技術要點

相比于其他的在線監測系統，智能化風電機組在線監測的技術要點更加顯著、更有助于提高在線監測的有效性。

具體而言，智能化風電機組在線監測的技術要點，集中表現在以下幾個方面。

3.1 高可靠性的硬件設計與開發技術

智能化風電機組在線監測所開發的硬件系統，具有穩定好，可靠性高、環境適應性好等特點。同時在數據采集方面，針對傳動鏈不同部件的振動特性，定制適用于該測點的采集策略，通過通訊的方式從風電機組主控系統獲取相關參數信息（功率、風速、軸承溫度等），實現這些參數信息與振動數據的同步采集。

3.2 風電機組振動故障特征信息的提取方法

風電機組由于其變轉速、變載荷的特性，加上其運行過程中會受到變槳、偏航等的影響，使得其振動信號比較復雜。本課題通過分析研究風電機組傳動鏈各部件的振動機理及故障特征，在傳統數據處理的基礎上，采用智能化的數據處理方法從復雜的信號中提取部件的故障特征特征頻率，為建立專家數據庫，準確的判斷機組的運行情況提供有力的依據。

3.3 故障診斷專家知識庫的建立

故障診斷是風電機組在線監測系統的重要部分，故障診斷的準確性直接關系到系統的應用情況。本課題在風電機組主要機械部件振動機理研究的理論基礎上，結合長期的振動數據的積累及故障案例的分析總結，建立基于風電機組的故障診斷專家知識庫，進而實現系統的自動智能診斷功能。

3.4 準確的報警設置方法

針對不同風電機組在不同工況下的振動特性，建立基于工況的數據存儲策略，通過分析各工況下風電機組的振動數據，自動設置報警值，避免發生誤報漏報的情況，提高系統報警的準確性，為現場維護提供更為可靠的建議。

3.5 良好的系統集成性

本系統可以兼容油液傳感器的數據分析，與振動數據的分析互相支撐、互相補充；同時系統軟件可以與風場SCADA系統兼容，即在SCADA界面上可以實時顯示風電機組主要部件的運行狀態，以便于風場管理人員對整個風電機組的管理與控制。

4 智能化風電機組在線監測的技術價值

在實際中，在線監測系統已作為3 MW機組的標準配置，實現批量化應用。如西班牙Laloma風電場、南非Metro Wind風電場、上海東海大橋風電場、江蘇東風電場等。系統運行穩定，能實現對風電機組主要部件進行實時監測，對機組的健康狀況做出準確的判斷與評估的功能，為現場維護提供了指導性的建議。

未來該系統也會成5 MW、6 MW以及更大機型上作為標準配置。

國家《風力發電機組狀態監測導則》中明確規定，對于2 MW及以上風力發電機組，必須安裝在線監測系統。可見，隨著風力發電機組裝機容量的不斷增加，在線監測系統也有著廣闊的市場空間。

目前，關于智能化的風電機組在線監測技術，國內外均已開展相關工作。在線監測系統的目的是通過對數據的分析，發現風電機組主要部件運行過程中可能存在的隱患。可見，故障診斷的準確性是評價在線監測系統好壞的主要指標之一。

然而，準確的故障診斷又與所采集數據的準確性、采集策略、對風電機組特性的了解、數據處理方法等環節都有著密切的關系。與其他在線監測系統對比，本文所研究的監測系統，其價值主要體現在以下幾方面。

4.1 數據采集策略的多樣性

針對風電機組主要部件的振動機理，針對不同 部件不同測點采取不同的采集策略，同時實現機組主控參數信息、振動信息的同時采集，從而獲得有效的數據。

4.2 報警值設置的準確性

當前大多在線監測系統報警值的設置基本上基于VDI3834標準，但是由于風電機組有其不同的振動特性，用統一的標準來設定報警值，效果極其不理想。本系統采用基于不同工況的報警值設置方法，使得報警更準確。

4.3 數據處理方法的先進性

目前大部分在線監測系統都采用傳統的數據處理方法，本課題在傳統數據處理方法的基礎上，采用了一些智能化的數據處理方法，為故障診斷提供有力的工具。

4.4 故障診斷的自動化、智能化

目前大部分在線監測系統都是通過人工的分析方法，故障的發展是一個循序漸進的過程，僅通過人工的方法定期分析數據，這樣會花費較高的人工和時間成本。智能化風電機組在線監測系統可以對常規的故障實現智能診斷，對于比較復雜的故障，還需要專業的工程師進行分析。

5 智能化風電機組在線監測技術應用的社會效益

隨著風電機組裝機容量的增加，以及風電機組向大兆瓦級的方向發展，由于風電機組故障停機導致的發電量損失、維護維修成本過高等問題已成為風電行業比較關注的問題。

如陸上一臺3 MW機組，塔架高達90 m左右，齒輪箱重量20 t左右，如果齒輪箱發生故障，僅拆裝費用可高達100萬元以上，如果再加上運輸和維修費用，則高達200萬元，這相當于風力發電機組生產成本的13%，而且還會導致機組停機數月，影響發電量。海上機組由于拆裝的困難，維護需要出動大型輪船，其維護成本至少是陸上的2倍以上。

因此，在風電機組上安裝在線監測系統，實時監控風電機組的運行狀態，及時發現設備存在的隱患，采取有效措施避免重大事故的發生，同時可將當前風電場定期維護和事后維護的模式改為預測維護模式，可以有效的降低運行維護成本。

6 結 語

總而言之，風能作為一種可再生清潔能源，近年來得到了快速發展，成為電力行業發展的重要部分。風電機組的安全穩定運行，是確保風能有效利用的重要前提，如何構建智能化的在線監測系統，是確保風電機安全穩定運行的重要工作。

本文通過智能化在線監測技術的研究，并建立智能化風電機組在線監測系統，在很大程度上優化了在線監測技術，對于進一步推動風電機組在線監測技術的發展，起到了重要的作用。

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