趙云
摘 要:變槳控制系統是風電機組系統中控制算法比較復雜、設備故障發生頻繁的子系統。當風機出現故障并發生停機狀況時,數據采集系統和監視控制系統會顯示出具體的故障信息,這種具體的故障信息會有多項內容,并且會在風電機組定位故障種類、確認檢修方式、及時恢復生產等方面帶來很多不利影響。因此,靠非線性狀態估計的風電機組變槳控制系統的故障識別功能,能夠及時排除風電機組的故障,提升風電機組的穩定性,提高風電機組發電性能。該文主要是基于非線性狀態估計技術作為風電機組變槳控制系統的數據挖掘方法,分析風電機組變槳控制系統運行的趨勢及故障類型。
關鍵詞:非線性狀態估計;故障識別;變槳控制系統;風電機組
中圖分類號:TM315 文獻標志碼:A
1 非線性狀態估計的概念及建模原理
非線性狀態估計的英文釋義為NSET,是一種非參數、非線性建模方法,通常適用于電子產品的壽命預測、設備狀態監測以及故障監測等領域。非線性狀態估計建模方法是以實時數據為依托,可以為工廠的風電機組變槳控制系統提供迅速可靠的故障識別方法。
在工廠的工業生產過程運行的設備中,有n個相關聯的向量,以每次觀測到的測點為觀測向量,那么觀測n次就有n個觀測向量。也就是:
非線性狀態估計建模的第一步就是構造過程記憶矩陣,用字母D代替,在工業生產過程運行的設備中,在不同的工作情況下采集的歷史數據,若有m個歷史觀測向量,構造過程記憶矩陣就為:
過程記憶矩陣中的每一列觀測向量都反映了工業生產過程中設備的某個節點的工作狀態,經過對歷史觀測向量數據的選擇,組成一個個空間,反映了整個動態過程。所以構造過程記憶矩陣的作用主要是展現工廠工業生產過程中的設備正常運行的動態過程。
非線性狀態估計輸入值,用Xobs作為某一時刻設備的觀測向量,對應的輸出值為輸入值的預測向量Xest,每一個Xobs都能通過非線性狀態估計生成一個m維的權值向量,W=[w1 w2…wm],最后算出Xest=D·W,非線性狀態估計整個的輸出值就是過程記憶矩陣中m個觀測向量的線性組合。
工廠工業生產過程中運行設備正常時,非線性狀態估計的輸入觀測向量就會處在正常的過程記憶矩陣空間內,與過程記憶矩陣中的過去觀測向量內容比較相似,離得距離也較近,但是如果工業生產過程中運行設備出現故障時,輸入觀測向量就會偏離正常工作空間,以此來顯示故障的發生。
2 變槳控制系統故障分析及其影響
風電機組變槳控制系統的故障按發展的時間可以分為2種:一種是突發性故障,另一種是漸進性故障。突發性故障指的是在工業生產或制造的過程中設備整體或者部分功能突然發生故障,而引起風電機組變槳控制系統發生損壞的情況,這類故障發生時間短而且難預測。漸進性故障是由于設備在運行過程中某些具體零部件出現老化、磨損等性能逐漸下降的情況,最后導致故障發生。風電機組變槳控制系統的故障主要集中在風電機組變槳控制器通信發生故障、變槳控制器軸發生故障、變槳控制器發生集合故障、風電機組變槳電機發生溫度警告等方面。
風電機組的變槳控制系統發生故障會導致葉片不能正常使用,進而導致發電系統出現錯誤,如果發電系統出錯,電力就不能夠及時地進行輸送。
3 非線性狀態估計模型識別風電機組變槳控制系統故障
依據非線性狀態估計的建模,我們能夠有效識別風電機組變槳控制系統發生的故障類型并尋找解決方法。
變槳電機溫度高時,可以通過風電機組變槳控制系統及時發現故障問題,工作人員在處理變槳電機溫度高的問題時,可以從外部原因和內部原因2個方面入手,從外部原因來看,我們要先查看變槳控制系統中的齒輪箱是否卡住、變槳控制系統中的齒輪是否夾雜著異物;從內部原因來看,變槳電機的電氣剎車是否正常打開,電氣剎車電路是否斷線等。我們要先排除好外部原因再排除內部原因。
當風電機組變漿控制系統通信出現故障問題時,我們可以檢查次控制器與主控制器之間是否發生通信中斷,如果次控制器沒有不良反應,那么通信中斷的主要原因便可以歸結于信號線的問題,檢查機艙柜等一系列電路是否有干擾、斷線、短路等的問題。
對于該故障,我們解決的方法是用進線端電壓230 V,出線端電壓24 V的萬用表測量中控器,如果一切正常,則證明中控器沒有發生故障情況,繼續進行排查,將有關的通信線拔下來,將紅白線接地,輪轂側萬用表一支表筆接地,如果感覺到電阻的存在,說明電路沒有斷路;如果發生斷路情況,我們可以使用備用電線。如果故障依然存在,繼續檢查變槳控制系統中的滑環,有的風電機組的變槳通信故障是由滑環引起的。風電機組中的變槳控制系統中的齒輪箱如果發生漏油,很容易造成滑環內進油,油黏在滑環與插針中間,形成油膜,油膜阻隔了電路,變槳控制系統的通信信號就會時有時無。在冬季變槳通信故障比較多。對于發現的變槳錯誤故障問題,分析它可能是變槳控制器內部發生了故障,使得變槳控制器的信號出現中斷;另一種可能是變槳控制器的外部出現問題。對于該類變槳故障問題,非線性狀態估計下的處理方法是當中控器無法控制變槳時,信號為0,可進入輪轂檢查中控器是否損壞,一般中控器如果有故障,可能會出現無法手動變槳的情況,如果手動變槳成功,檢查信號輸出的線路是否有虛接、斷線等情況,前面提到的滑環問題也可能引起該故障,解決滑環問題也是處理該故障的方法之一。
4 結語
通過上文我們了解了非線性狀態估計建模方法,還有構造過程記憶矩陣的有效方法,非線性狀態估計方法算法簡單、意義明確,在該方法的基礎上建立風電機組變槳控制系統模型,這樣可以識別出風電機組變槳控制系統的運行狀態,當風電機組變槳控制系統發生故障停機時,可以通過觀測向量與正常狀態下風電機組變槳模型的偏差,發現風電機組變槳控制系統的故障,風電機組故障的識別為定位故障制定檢修方案提供技術指導,同時也為后續開展風機狀態檢測及性能評價提供參考。
參考文獻
[1]尹詩,余忠源,孟凱峰,等.基于非線性狀態估計的風電機組變槳控制系統故障識別[J].中國電機工程學報,2014,34(S1):160-165.
[2]賀德馨.風工程與工業空氣動力學[M].北京:國防工業出版社,2006:112-115.
[3]張雷,李海東,李建林,等.基于LQR方法的風電機組變槳距控制的動態建模與仿真分析[J].太陽能學報,2008,29(7):781-785.
[4]孫春順,王耀南,李欣然.飛輪輔助的風力發電系統功率和頻率綜合控制[J].中國電機工程學報,2008,28(29):111-116.
[5]耿華,楊耕.變速變槳距風電系統的功率水平控制[J].中國電機工程學報,2008,28(25):130-137.
[6]郭鵬,Infield David,楊錫運.風電機組齒輪箱溫度趨勢狀態監測及分析方法[J].中國電機工程學報,2011,31(32):129-136.
[7]李學偉.基于數據挖掘的風電機組狀態預測及變槳系統異常識別[D].重慶:重慶大學電氣工程學院,2012.