基于SCADA數據的風力發電機組振動監測與分析

成立峰，萬書亭，繩曉玲

（華北電力大學 能源動力與機械工程學院，河北 保定 071003）

基于SCADA數據的風力發電機組振動監測與分析

成立峰，萬書亭，繩曉玲

（華北電力大學 能源動力與機械工程學院，河北 保定 071003）

風機在實際運行時，受風特性和控制策略、制造安裝誤差等因素影響經常出現振動超限報警甚至停機等工程問題。通過風特性建模，以及提取風電場海量的SCADA數據，運用數據修正等統計方法對SCADA數據中蘊含的豐富內容進行分析，研究了風速統計平均值、湍流強度以及風輪轉速統計平均值對風機振動的影響關系。結果表明，相關各量對風機振動的影響差異明顯?？蔀轱L電場SCADA數據分析、風機運行狀態評估及現場維護等提供有益參考。

振動與波；風力發電機組；風電場；SCADA數據；振動監測；湍流

風力發電是目前世界上發展最快的新能源產業，大中型風電場建設技術日趨成熟。數據采集與監控系統（supervisory control and data acquisition，SCADA）作為遠程連接每臺風機及主控機房的綜合監控系統［1］，應用已非常普遍，技術成熟，具有遠程控制與參數調節、數據采集與存儲以及報警等諸多功能，是風電場建設的重要組成部分［2-3］。

風機運行過程中，SCADA系統會以較低的采樣頻率（如每10分鐘）采集記錄風機數據。由于采樣頻率低，SCADA數據通常被忽視，其中蘊含的豐富內容被閑置或丟棄，沒能得到充分認識和利用。其實，海量的SCADA數據中記錄了風機多種類型的運行數據：有些數據可直接反映風機的運行狀態，有些數據則可轉換成反映風機性能的特征曲線，利用價值巨大［4-7］。

本文根據SCADA數據低頻采集、海量存儲的特點，以中國某風場為例，對若干臺機組的SCADA數據進行了采集和調用。通過進行數據篩選和修正、數據相關性分析等方法，分析了風機振動狀態的相關特征，研究了機組振動產生的原因，可為風電場SCADA數據分析、風機運行狀態評估及現場維護等提供參考。

1　風電場及SCADA系統模型

1.1風特性及建模

風是風力發電的源動力，風特性決定了風電場的類型和優劣。風特性主要包括風速和風向，都具有隨機性和間歇性。

風速模型是風電場建模的重要部分，最常見的風速分布模型是Weibull分布，如式（1）

式中Pw（ν0）為累積概率函數；ν0為風速；C為Weibull分布函數的尺度參數；k為Weibull分布函數的形狀參數［8］。

Weibull風速分布模型側重對風能資源進行統計，它描述了風速在10 min或更長時間內的平均值?，F在最常采用平均風速和湍流分量疊加的風速模型：以一定時間尺度內的風速均值為基準，用湍流分量對其變化進行修正。

風速10 min統計平均值由式（2）得到

湍流強度是描述大氣湍流運動特性的特征量，它描述了風速的時域和空域變化程度。湍流強度越大，風速波動越大，氣流不穩，風輪所受氣動載荷變化越大。其數學定義是風速標準偏差與平均風速之比，如式（3）所示

式中IT為湍流強度；σ為風速10 min統計標準偏差。

1.2風場SCADA系統及數據修正模型

風電場配置模型根據實際需求一般分為三個層次：本地監控、中央監控和遠程監控。如圖1所示。所含信息主要有：風速、溫度、氣壓等風場環境信息；風電機組、升壓站、氣象站等設備的定位及拓撲結構信息；本地及遠程通信連接等。

圖1　風電場配置拓撲結構

針對風機正常運行時的機組振動問題，利用SCADA系統歷史數據的查詢功能，采集調用了風場氣象數據（風速、風向、湍流強度、氣溫等）和機組運行數據（有功功率、無功功率、驅動方向振動、非驅動方向振動、葉輪轉速等）用于本文分析。為了使分析結果正確、可靠，必須對原始數據進行篩選，對于測試階段以及故障停機和人工停機等工況下的數據要予以剔除。

因受風速、湍流、氣溫、氣壓以及空氣密度、濕度等自然環境的影響，經篩選后的數據還要經過必要的數據修正，對相關量作標準化處理，如式（4）和式（5）

2　數據源

文中算例風電場地處中國中部丘陵地帶，地形高低起伏，表面植被繁茂，湍流強度很大。受季風氣候影響，風資源呈季節性變化，春冬兩季風速較大，夏秋兩季風速較?。煌瑫r風速的日變化規律也比較明顯，日出后風速開始緩慢增大，至中午達到最大后又緩慢減小，晚間風速維持在相對較小的水平；年有效風能密度均值約為100 W/m2，年有效風速時長約3 000 h。該風電場裝機容量為40 MW，裝機類型為2 MW變速恒頻雙饋異步風力發電機組，詳細參數見表1。

表1　2 MW風力發電機組參數

該風場SCADA系統記錄監測到的某時段機組數據包括時間、風速、風向、湍流、發電量、功率、風輪與發電機轉速、風機振動加速度等各類參數總計有218個。經統計處理，得到的風速、湍流強度和風向玫瑰圖等風況數據如圖2、圖3和圖4所示。

圖2　風速

圖3　湍流強度

圖4　風向玫瑰圖

3　風機振動監測與分析

根據機組SCADA系統采集到的機組運行數據，得到了機組驅動方向與非驅動方向的振動加速度曲線，如圖5所示。

圖5　風機振動加速度曲線

可以看出，機組的振動加速度幅值隨風機運行的時間歷程波動明顯，通過大量的SCADA數據監測和分析，風速、湍流、風輪轉速是造成機組振動的主要影響因素。

3.1平均風速對風機振動的影響

平均風速的波動使風輪所受的氣動載荷也發生波動：在風輪旋轉平面內，產生變化的氣動轉矩；而在軸向上，產生變化的俯仰載荷。

圖6為經數據修正和標準化后的散點圖，揭示了風速10 min平均值與風機振動的影響關系?？梢钥闯?，隨著平均風速的增大，機組在驅動方向和非驅動方向上的振動加速度均隨之增大，但振動加速度的統計均值變化率不同，驅動方向的振動變化率較大，非驅動方向的振動變化率較小，即驅動方向的振動對平均風速的變化更加敏感。在低風速段，驅動方向與非驅動方向的振動幅值相差不大，加速度散點彼此混疊在一起；而在高風速階段，尤其是高于額定風速以后，加速度散點分離的趨勢非常清晰，驅動方向的振動加速度明顯高于非驅動方向。

圖6　平均風速對風機振動的影響

可見，平均風速波動引起的交變載荷是風機振動的主要激勵源，也是導致風機振動幅值波動的重要因素。

3.2湍流對風機振動的影響

湍流反映了風速的波動，湍流強度越大，氣流波動越大，風速越不穩定。風機運行時，由于湍流的存在，風輪所受的氣動載荷變成了交變載荷，并通過整條傳動鏈以變化的彎矩和推力的形式作用在機組上。

圖7是湍流分量對風機振動的影響散點圖。可以看出，隨著湍流強度的增大，機組在驅動方向和非驅動方向上的振動加速度逐漸增大，但振動加速度的統計均值變化率相差很大。湍流分量較小時，機組在兩個方向上的振動加速度散點基本混疊在一起，驅動方向的振動略大；當湍流分量較大時，兩個方向的振動加速度散點漸趨分離，驅動方向的振動明顯大于非驅動方向。與平均風速對風機振動的影響相似，驅動方向的振動對湍流強度的變化更加敏感。

盡管風輪可以通過風機控制系統進行變槳和偏航，但湍流與風向的多變以及控制策略、硬件本身的誤差等帶來的影響使得風輪所受的俯仰彎矩以及偏航力矩始終交變存在，進而加劇機組的振動。因此，湍流既是風機振動的主要激勵源，同樣也是風機振動幅值波動的重要因素。

圖7　湍流對風機振動的影響

3.3風輪轉速對風機振動的影響

風電機組傳動鏈從前至后包括主軸、軸承、齒輪箱、聯軸器、發電機等傳動部件以及相應的支撐部件。氣流驅動風輪帶動整條傳動鏈運轉，而機械部件運轉是風機振動的最直接的激勵源。

圖8是風輪轉速統計均值對風機振動的影響散點圖。

圖8　風輪轉速統計均值對風機振動的影響

可以看出，盡管該機組采用變速恒頻發電技術，風輪以變速運行，但受風況等因素影響，風輪轉速在切入轉速9.4 r/min和額定轉速16 r/min兩個值較為集中，中間轉速值與風速隨機性密切相關。在切入轉速和額定轉速上，風機驅動方向和非驅動方向的振動加速度變化范圍均很寬，很難判定轉速與風機振動的關系，但統計發現，中間轉速值對應的振動加速度統計均值變化率存在很大差異。說明機艙振動與風輪轉速存在一定的相關性，但有其他因素（如上所述的風特性、機組控制參數變化、系統誤差等）的影響耦合在其中不可忽略。

4　結語

本文通過建立風特性模型和SCADA數據修正模型，通過對某風場SCADA運行數據進行采集、篩選、修正處理，研究了風速、湍流以及風輪轉速對機組振動產生的影響。研究結果表明：

（1）隨著平均風速的增大，機組在驅動方向和非驅動方向上的振動加速度均隨之增大，振動加速度的統計均值變化率不同。驅動方向的振動對平均風速的波動相對更敏感。

（2）隨著湍流強度的增大，機組在驅動方向和非驅動方向上的振動加速度幅值逐漸增大，振動加速度的統計均值變化率差異明顯，驅動方向的振動對湍流強度的變化更加敏感。

（3）風輪轉速統計均值與機艙振動存在一定的相關性，但有其他耦合因素的影響。

綜上所述，平均風速的波動和湍流的存在是風機振動最根本最主要的激勵源，不受任何其他因素的影響。而風輪轉速對風機的振動雖有最直接的影響，但因傳動系統（包括風輪、主軸、軸承、齒輪箱和發電機等）低速或高速運轉受控于風的特性、控制系統參數以及機械硬件自身誤差等因素，風輪轉速與風機振動的關系復雜，耦合因素不可忽略。本文研究結果可為風電場數據分析、風機運行狀態評估和現場維護等提供有益參考。

［1］ZAHER A，MCARTHUR S D J，INFIELD D G，et al. Online wind turbine fault detection through automated Scada data analysis［J］.Wind Energy，2009，12（6）:574-593.

［2］趙國群，徐勁松.基于Web的風電場監控及信息管理系統的設計與研究［J］.機電工程，2014，31（12）：1623-1628.

［3］WATSON S J，XIANG B J，YANG WEN-XIAN，et al. Condition monitoring of the power output of wind turbine generators using wavelets［J］.IEEE Transactions on Energy Conversion，2010，25（3）:715-721.

［4］劉永前，王飛，時文剛，等.基于支持向量機的風電機組運行工況分類方法［J］.太陽能學報，2010，31（9）：1191-1197.

［5］劉建勛，胡偉輝，林勝，等.雙饋式風力發電機減振系統的優化［J］.噪聲與振動控制，2011，31（3）：29-32.

［6］梁穎，方瑞明.基于SCADA和支持向量回歸的風電機組狀態在線評估方法［J］.電力系統自動化，2013，37（14）：7-12.

［7］WIGGELINKHUIZENEJ，VERBRUGGENT W，BRAAM H，et al.Assessment of condition monitoring techniques for offshore wind farms［J］.Journal of Solar Energy Engineering，2008，130:1004，1-1004，9.

［8］IEC 61400-25，Communications for monitoring and control of wind power plants［S］.

Monitoring andAnalysis of Wind Turbine Vibration Based on SCADAData

CHENG Li-feng，WAN Shu-ting，SHENG Xiao-ling
（College of Energy Power and Mechanical Engineering，North China Electric Power University，Baoding 071003，Hebei China）

Wind turbines often suffer from a series of engineering issues such as vibration overruns and turbine downtime etc.due to the wind characteristic change，unsuitable control strategy，manufacturing and installation errors and so on.In this paper，the wind characteristic model is established and the SCADA data of the wind farm is extracted.Then，using the statistical methods such as data correction，rich contents of the SCADA data are analyzed.The influence of the statistical mean value of wind speed，turbulence intensity and the statistical mean value of rotor speed on the wind turbine vibration is studied.The results indicate that the influences of these factors on wind turbine vibration are quite different.The results provide a useful reference for wind farm SCADA data analysis，wind turbine operation assessment and on-site maintenance etc.

vibration and wave；wind turbines；wind farm；SCADAdata；vibration monitoring；turbulence

TM6

ADOI編碼：10.3969/j.issn.1006-1335.2016.05.033

1006-1355（2016）05-0160-04

2016-03-31

中央高?；究蒲袠I務費專項資金資助（2014XS82）；河北省自然科學基金資助項目（E2015502008）

成立峰（1981-），男，河北省定州市人，博士研究生，研究方向為風力發電機組運行特性、故障診斷與控制策略。E-mail:clf2001_0@163.com

萬書亭（1970-），山西省長子縣人，男，教授，博士生導師。E-mail:13582996591@139.com

繩曉玲（1982-），女，河北省無極縣人，博士研究生，講師，研究方向為風力發電機組信號檢測與故障診斷。