任 巖,畢亞雄,吳啟仁,孫 袁,戴敏章

(1.華北水利水電大學電力學院,河南鄭州450045；2.中國長江三峽集團公司,北京100038)

基于信息融合技術的風電機組振動狀態評估

任 巖1,2,畢亞雄2,吳啟仁2,孫 袁1,戴敏章1

(1.華北水利水電大學電力學院,河南鄭州450045；2.中國長江三峽集團公司,北京100038)

對風電機組振動進行監測與診斷能提前預知機組健康狀態,有效防止風電機組“倒塔”事故發生。風電機組的振動與風速、轉速、溫度等量有關。利用信息融合技術,建立風電機組振動狀態評估模型,對機組進行狀態監測,并分析風速、轉速、溫度等量與振動之間的關系。根據分析結果,評估機組的運行狀態,找出了振動越限點,并分析了影響振動的主導原因,得到了診斷結果。

振動；狀態評估；信息融合技術；風電機組

0 前 言

近年來,風電機組“倒塔”事故頻發,使企業受到了嚴重的經濟損失。在實際應用中,風電機組塔架的健康檢查多以人工定期檢查為主,即人工定期攀爬檢查,并記錄當時的檢查數據,為以后的定期人工維護提供參考,但這種檢查方式不但耗時耗力,也不能實時判斷出該機艙的健康狀況,給風電機組帶來安全隱患。因此,如何實時準確地判斷風電機組的健康狀況,成為迫切需要解決的問題。

文獻[1]以塔架形態在線監測系統研究為切入點,將傾斜傳感器和加速度傳感器數據代入塔體變形的參數方程式,通過方程求解、現場工程實踐等方法較準確地得到塔體的變形數據,從而實現對風電機組塔架的傾斜及變形測量,實現對風電機組塔架在線安全監控；文獻[2]基于聲發射技術對風電塔筒進行動態監測研究,可對塔筒的動態缺陷進行準確的定位,但是缺乏對風機工作現場的聲發射源特性的研究,同時沒有有效的聲發射源識別方法；文獻[3]通過對風電機組基礎的檢測鑒定,分別從風機基礎設計和施工角度查明了機組傾斜的原因,針對性地實施了糾偏加固處理。文獻[4]從設計的角度出發,分析塔筒的振動,判斷機組運行的穩定性。文獻[5]基于SCADA運行數據對風電機組塔架振動建模與檢測,采用非線性狀態估計技術作為建模方法,建立了塔架振動模型。

通過上述文獻分析和實踐驗證表明,對風電機組振動狀態分析是判斷其健康狀況的有效手段。而當前研究風電機組振動的方法比較單一,一般僅僅從振動信號本身分析,但實際上,風電機組振動還受到風速、轉速、溫度等量的影響,因此,本研究利用信息融合技術,綜合考慮風速、轉速、溫度等量,以風電機組實際運行數據為基礎,分析其振動狀態,從而準確判斷風電機組的健康狀況。

1 基于信息融合技術的風電機組振動狀態評估系統模型

塔架載荷主要有風輪氣動力、機艙和風輪的重力、風載荷、風機運行中的偏航、變槳等,因此,風電機組振動受風速、轉速、溫度等量的影響[5]。在對塔架振動信號進行實時分析時,還應該考慮風速、轉速、溫度等量的影響。基于信息融合技術[6,7]的風電機組振動狀態評估系統模型如圖1所示,利用傳感器網絡采集風速、轉速、溫度、振動等量,在數據層進行融合,實現塔架狀態的監測、報警等初步評估功能；另一方面對數據進行預處理,包括濾波、頻譜分析等,提取有用信息,為特征層和決策層的融合推理做準備,實現對塔架故障的定位、評估。在風電機組塔架狀態評估的過程中,可以通過融合結果進行人機交互；同時,通過狀態庫,獲得狀態信息,專家可以進行遠程評估,若對系統狀態評估結果不滿意,還可以對融合過程進行干預。

圖1 基于信息融合技術的風電機組振動狀態評估系統模型

2 機組振動分析過程

以某風場3號風機為例。風機參數為：容量1.5 MW,切入風速3 m/s,額定風速10.5 m/s,切出風速20 m/s,取SCADA數據,包括風速、主軸轉速、機艙內溫度、機艙側向振動、機艙軸向振動等,對振動信號時域波形及各參量對振動的影響進行分析融合。

2.1 分析機艙振動趨勢,找出振動越限

取機組1個月的1 min數據,機艙側向振動、軸向振動、振動有效值如圖2所示。

圖2 機艙振動趨勢

從圖2可以看出,振動值超過1級門限(本機組設置為1.1 mm/s2)的時間段為15 000～20 000 s和25 000～30 000 s之間。

2.2 在振動越限時間段內,分析各相關參量與振動的關系

以時間段15 000～20 000 s內為例,風速-振動關系散點圖如圖3所示。主軸轉速-振動關系散點圖如圖4所示。機艙內外溫度差與振動的關系散點如圖5所示。

圖3 風速-振動關系散點

圖4 主軸轉速-振動關系散點

圖5 機艙內外溫度差-振動關系散點

從圖3～5可以看出：

(1)當風速小于切入風速時,側向振動值在±0.2 mm/s2之間、軸向振動值在±0.35 mm/s2之間；當風速在額定風速附近時,側向振動值在±0.5 mm/s2之間、軸向振動值在±0.9 mm/s2之間；當風速在額定風速和切出風速之間時,側向振動值基本維持在±0.15 mm/s2之間、軸向振動值基本維持在±0.25 mm/s2之間；當風速超過切出風速時,側向振動和軸向振動都有超過報警門限值1.1 mm/s2。

(2)當主軸轉速小于10 r/min時,側向振動值基本維持在±0.1 mm/s2之間、軸向振動值在±0.15 mm/s2之間；當主軸轉速在10～16.5 r/min時,側向振動值基本維持在±0.2 mm/s2之間、軸向振動值基本維持在±0.4 mm/s2之間；當主軸轉速在16.5～17.5 r/m之間時,側向振動值基本維持在±1 mm/s2之間、軸向基本維持振動值在±1.3 mm/s2之間；強烈振動大多發生在主軸轉速在16.7～17.2 r/min之間。

(3)機艙內外溫度差小于6 ℃時,振動值基本維持在±0.5 mm/s2之間；當溫差大于6 ℃時,振動值比較分散；振動值越限時溫度差在8～14 ℃之間。

2.3 根據各相關參量與振動的關系,分析各自對振動的影響

(1)風速對振動的影響。振動與風速有關,當風速小于切入風速時,風速對振動影響不大； 當風速在額定風速和切出風速之間時,風速對振動的影響不大； 當風速在額定風速附近時,風速對軸向振動的影響大于側向振動；當風速超過切出風速時,風速對振動的影響大大增加。

(2)主軸轉速對于振動的影響。 振動與主軸轉速有關,當主軸轉速小于額定值時,對振動的影響不大； 當主軸轉速超過額定值時,對振動的影響加大。

(3)機艙內外溫度差對振動的影響。振動與機艙內外溫度差有關,但關系不大。 并不是機艙內外溫度差越大,振動越強烈。

(4)各相關參量對振動影響的程度。 風速對振動的影響最大,各種風速對振動的影響程度依次是：超過切出風速、額定風速、切入風速與額定風速之間、額定風速與切出風速之間；主軸轉速對振動的影響次之,尤其是超過額定轉速時；機艙內外溫度差對振動的影響最小。

3 實例分析

以前述風機為例,進行風電機組振動狀態評估,步驟為：

(1)找出振動越限點。從圖2中,找出振動越限點,第1點,時間點19 192 min,軸向振動1.279 mm/s2(越限),側向振動-1.026 mm/s2,風速19.041 m/s,主軸轉速17.022 r/m,機艙內外溫度差10.898 ℃；第2點,時間點28 861 min,軸向振動1.193 mm/s2(越限),側向振動0.218 mm/s2,風速10.877 m/s,主軸轉速16.962 r/m,機艙內外溫度差7.697 ℃。

(2)分析各參量對振動的影響。在振動越限點1,風速接近切出風速,主軸轉速超過額定轉速,機艙內外溫度差偏大,說明風速和主軸轉速對振動的影響都很大,機艙內外溫度差對振動略有影響；在振動越限點2,風速剛越過額定風速,主軸轉速接近額定轉速,機艙內外溫度差為中間值。

(3)診斷。為了改善振動越限點1的運行工況,應從改變風輪轉速著手,適當關注機艙溫度；為了改善振動越限點2的運行工況,重點從改變風輪轉速著手。

4 結 論

(1)利用信息融合技術,搭建了風電機組振動分析系統模型。

(2)分析了風電機組振動的相關量與振動之間的關系,及其對振動的影響。

(3)利用信息融合技術和振動分析模型,建立了風電機組振動分析方法。

(4)采用風電機組實際數據,找出振動越限點,針對越限點,分析機組運行狀況,根據分析結果,給出診斷結果。

(5)本研究根據機組振動狀況,給出了診斷結果,可供現場運行人員和專家分析做參考；而針對診斷結果,給出何種處理措施,比如如何改變風輪轉速、如何改善機艙溫度等,可在后續的研究過程中深入探討。

[1]劉峰. 風電機組塔筒在線監測技術的應用研究[J]. 風能, 2014, (4): 98-103.

[2]桑遠. 基于聲發射監測的風電塔筒動態監測技術研究[D]. 蘭州： 蘭州理工大學, 2014．

[3]馬德云, 宋佳, 南錕, 等. 某新型風電機組塔筒傾斜及安全性檢測鑒定[J]. 特種結構, 2014(5): 34-37, 43.

[4]高俊云, 連晉華. 風電機組塔筒振動的分析與測量[J]. 風能. 2011(2): 54-56.

[5]郭鵬, 徐明, 白楠, 等. 基于SCADA運行數據的風電機組塔架振動建模與監測[J]. 中國電機工程學報, 2013, 5(33)： 128-136．

[6]呂琛, 欒家輝, 王麗梅, 等. 故障診斷與預測-原理、 技術及應用[M]. 北京: 北京航空航天大學出版社, 2012．

[7]張碧波, 徐寶志, 張瑩. 設備狀態監測與故障診斷[M]. 北京: 化學工業出版社, 2011．

(責任編輯 高 瑜)

Wind Turbine Vibration Condition Assessment Based on Information Fusion Technology

REN Yan1,2, BI Yaxiong2, WU Qiren2, SUN Yuan1, DAI Minzhang1

(1. School of Electric Power, North China University of Water Resources and Electric Power, Zhengzhou 450045, Henan, China; 2. China Three Gorges Corporation, Beijing 100038, China)

The vibration monitoring and fault diagnosis of wind turbine can predict the health state of unit and prevent accident of “Tower collapse”. The vibration of wind turbine is related to wind speed, unit speed and temperature. By using information fusion technology, the vibration state assessment model of wind turbine is established to monitor the state of wind turbine and the relationship between vibration and wind speed, unit speed and temperature are analyzed. Based on analysis results, the operating state of wind turbine is assessed, the vibration limit points are found and the reasons for causing vibration are analyzed. The diagnosis results are finally obtained．

vibration; state assessment; information fusion technology; wind turbine

2015-10-30

河南省科技攻關項目(162102210076)；可再生能源電力技術湖南省重點實驗室(長沙理工大學)開放基金資助項目(2016ZNDL001)；華北水利水電大學高層次人才科研啟動項目(201316)；華北水利水電大學青年科技創新人才支持計劃(201406)

任巖(1979—),女,河南南陽人,副教授,博士,主要從事風電狀態檢修、水利水電技術、新能源發電與抽水蓄能技術等方面的研究．

TM614

A

0559-9342(2017)02-0104-04