风电监测的方法详解

版权所有，转载注明版权所有，转载注明为了分析和找寻可能的监测方法，需要细剖风力电机的物理现象交互过程：风力（风速、风压）-＞叶片（应变、振动、转动）-＞轴（转速、振动、噪音）-＞齿轮箱（振动、摩擦、发热、噪音）-＞发电机（振动、摩擦、发热）-＞电线（发热）。那么即可以从振动信号（振动、转速）、油液信号（摩擦时交换物质被带入润滑油/液压油中）、应变信号、红外信号（温度）、噪音信号和效能信号（风速、转速、电能质量）六大类进行监测。（1）油液监测。油液监测是早期预警的重要手段。齿轮间的啮合摩擦会使金属颗粒被带入油液当中，随着时间的推移就会出现磨损、裂痕等状况。大多数的轴承与齿轮老化，都是因为使用润滑油不当而导致进一步损伤风机传动系统。这类监控包含油粒子（Oilparticle）计数与温度测量。通过如粒子计数器等装置，即可了解润滑油的品质与可能的污染状态。而工业级用油中的水污染物，扮演了极重要的角色。水分过高可能导致元件过热、腐蚀，出现严重故障。（2）振动监测。油液监测是中期预警的重要手段。通过振动监视可以了解旋转机械设备的状态，因此振动是风电机组监测最重要的方面之一。风电机组都包括主轴承、齿轮箱与发电机，通过振动监测可以有效地了解这些设备的健康状态。根据有效的频率范围，可以使用位置传感器（低频段）、速度传感器（中频段），或加速度传感器（高频段）。振动传感器固定在待测部件之上，从而获取与瞬时本地运动相应的模拟信号。针对这类测量，采集设备应具备高采样率、高动态范围与抗混叠等功能。此外，还可以监测风机机舱与塔架的结构振动，从而了解结构弯曲，以及风力的气体动力效应。通过监视这些振动信号，就可以在关键部件发生重大故障之前，先发现部件是否产生任何问题，比如齿轮或轴承的老化/破损。而针对旋转机械，必须对传感器信号进行阶次分析以获取谐波信息。谐波（Harmonics）可以用来判断部件性能，进行早期诊断。（3）应变监测。油液监测是中期预警的重要手段。应变监测常见于结构健康监测等应用中，且在风力发电领域逐渐凸显其重要性。实验室往往通过应力测量，测试风机叶片的使用寿命。这些测量通常使用金属馅（Metalfoil）应变计，相应的数据采集装置则需要具备电压激励与桥路补偿等功能。应变计可安装于叶片的任何位置，但根据传感器数目的不同，其分布位置也有所差异。传感器应妥善安深圳市亚泰光电技术有限公司深圳市亚泰光电技术有限公司版权所有，转载注明版权所有，转载注明装于叶片之上，以同时测得"拍打方向上(Flapwise)"与"切口方向上(Edgewise)"的数据。噪音监测。油液监测是中晚期预警的重要手段。风电机组噪声影响(noiseimpact)测量，常用于判定风力发电系统是否符合如DINEN61400-11-2007规范。声音监测主要是通过麦克风测量风机的内、外部噪声。针对这一类测量，采集装置应具备高采样率、高动态范围，与抗混迭功能。当监测设备内部噪声时，测量主体即为齿轮箱与主轴承；外部监测则主要测量风机的整体噪声。通过噪声数据，可以找出高频部分而预测可能的故障。此外，还可以测量如声强信号，或通过Third-octave分析，检验风机的噪声。温度监测。油液监测是晚期预警的重要手段。预测维护也需要对温度进行测量。虽然有多款传感器可测量温度，但最常见的仍是热电偶与RTD。而适用的数据采集装置，则应具备较小的输入范围与冷端补偿(CJC)功能。结构健康监测也常常监测内、外部温度。另外更应注意某些关键部件的温度，如发电机的转子(rotor)与定子(stator)，均为风机诊断的重要判据。效能。油液监测是趋势预警/晚期预警的重要手段。①风速风压一定时，情况良好的风机阻尼系数小，转速较高；润滑情况下降或出现异常时阻尼系数大，转速较小②由于电能质量将受风速、涡流，与风向变换所影响，因此电能质量是风电机组状态监测的重要领域。风力发电系统的运行必须达到特定的电压与电流要求。下面列出了一些常见的电能质量分析:峰值功率输出、无功功率、电压波动、谐波。测量无功功率(reactivepower)部分，可以帮助判定电压/电流是否相位一致。通过谐波可进一步分析所有输出信号。同样的，风力的瞬间变TLTbu化将可造成电压波动(voltagefluetuation)，从而影响电力输出。W其中油液信号能进行早期预警，因为摩擦颗粒最早在油液中体现，通过分析油液特征可以及早发现问题；磨损到一定的程度时才会出现明显的振动特征信号，因此振动为中期预警；到出现明显温度异常，表明事故即将发生了，因此红外监测为晚期预警；效能信号是关联风速与转速，运作良好时风速/转速比高，逐步老化时比率慢慢降低，出现故障前会出现临界值，可以通过分析历史数据进行趋势预警。深圳亚泰的“多维度物联网式风机在线故障预警系统”，是国内外首创的多参数关联具备专家诊断库的预警系统，能将油液、振动、红外和效能等信号进行高度关联分析，从早期预警、中期预警、晚期预警及趋势预警中捕捉早期故障特征，按风机运行状态建立专家诊断库给出维护建议。软件界面分三层，第一层显示所有风电场和风机的基本状态，风机状态分三等，良好、正常、需维护（给出维护建议），分别用绿、黄、红指示；第二层显示风机各个部位的运行状况（轴承状态、齿轮箱状态）；第三层显示风机的具体分析数据（振动频谱、油液数据、历史曲线等）。能通过Lan口或无线局域网直