基于信息融合技术的风电机组振动状态评估

任 岩,毕亚雄,吴启仁,孙 袁,戴敏章

(1.华北水利水电大学电力学院,河南郑州450045；2.中国长江三峡集团公司,北京100038)

基于信息融合技术的风电机组振动状态评估

任 岩1,2,毕亚雄2,吴启仁2,孙 袁1,戴敏章1

(1.华北水利水电大学电力学院,河南郑州450045；2.中国长江三峡集团公司,北京100038)

对风电机组振动进行监测与诊断能提前预知机组健康状态,有效防止风电机组“倒塔”事故发生。风电机组的振动与风速、转速、温度等量有关。利用信息融合技术,建立风电机组振动状态评估模型,对机组进行状态监测,并分析风速、转速、温度等量与振动之间的关系。根据分析结果,评估机组的运行状态,找出了振动越限点,并分析了影响振动的主导原因,得到了诊断结果。

振动；状态评估；信息融合技术；风电机组

0 前 言

近年来,风电机组“倒塔”事故频发,使企业受到了严重的经济损失。在实际应用中,风电机组塔架的健康检查多以人工定期检查为主,即人工定期攀爬检查,并记录当时的检查数据,为以后的定期人工维护提供参考,但这种检查方式不但耗时耗力,也不能实时判断出该机舱的健康状况,给风电机组带来安全隐患。因此,如何实时准确地判断风电机组的健康状况,成为迫切需要解决的问题。

文献[1]以塔架形态在线监测系统研究为切入点,将倾斜传感器和加速度传感器数据代入塔体变形的参数方程式,通过方程求解、现场工程实践等方法较准确地得到塔体的变形数据,从而实现对风电机组塔架的倾斜及变形测量,实现对风电机组塔架在线安全监控；文献[2]基于声发射技术对风电塔筒进行动态监测研究,可对塔筒的动态缺陷进行准确的定位,但是缺乏对风机工作现场的声发射源特性的研究,同时没有有效的声发射源识别方法；文献[3]通过对风电机组基础的检测鉴定,分别从风机基础设计和施工角度查明了机组倾斜的原因,针对性地实施了纠偏加固处理。文献[4]从设计的角度出发,分析塔筒的振动,判断机组运行的稳定性。文献[5]基于SCADA运行数据对风电机组塔架振动建模与检测,采用非线性状态估计技术作为建模方法,建立了塔架振动模型。

通过上述文献分析和实践验证表明,对风电机组振动状态分析是判断其健康状况的有效手段。而当前研究风电机组振动的方法比较单一,一般仅仅从振动信号本身分析,但实际上,风电机组振动还受到风速、转速、温度等量的影响,因此,本研究利用信息融合技术,综合考虑风速、转速、温度等量,以风电机组实际运行数据为基础,分析其振动状态,从而准确判断风电机组的健康状况。

1 基于信息融合技术的风电机组振动状态评估系统模型

塔架载荷主要有风轮气动力、机舱和风轮的重力、风载荷、风机运行中的偏航、变桨等,因此,风电机组振动受风速、转速、温度等量的影响[5]。在对塔架振动信号进行实时分析时,还应该考虑风速、转速、温度等量的影响。基于信息融合技术[6,7]的风电机组振动状态评估系统模型如图1所示,利用传感器网络采集风速、转速、温度、振动等量,在数据层进行融合,实现塔架状态的监测、报警等初步评估功能；另一方面对数据进行预处理,包括滤波、频谱分析等,提取有用信息,为特征层和决策层的融合推理做准备,实现对塔架故障的定位、评估。在风电机组塔架状态评估的过程中,可以通过融合结果进行人机交互；同时,通过状态库,获得状态信息,专家可以进行远程评估,若对系统状态评估结果不满意,还可以对融合过程进行干预。

图1 基于信息融合技术的风电机组振动状态评估系统模型

2 机组振动分析过程

以某风场3号风机为例。风机参数为：容量1.5 MW,切入风速3 m/s,额定风速10.5 m/s,切出风速20 m/s,取SCADA数据,包括风速、主轴转速、机舱内温度、机舱侧向振动、机舱轴向振动等,对振动信号时域波形及各参量对振动的影响进行分析融合。

2.1 分析机舱振动趋势,找出振动越限

取机组1个月的1 min数据,机舱侧向振动、轴向振动、振动有效值如图2所示。

图2 机舱振动趋势

从图2可以看出,振动值超过1级门限(本机组设置为1.1 mm/s2)的时间段为15 000～20 000 s和25 000～30 000 s之间。

2.2 在振动越限时间段内,分析各相关参量与振动的关系

以时间段15 000～20 000 s内为例,风速-振动关系散点图如图3所示。主轴转速-振动关系散点图如图4所示。机舱内外温度差与振动的关系散点如图5所示。

图3 风速-振动关系散点

图4 主轴转速-振动关系散点

图5 机舱内外温度差-振动关系散点

从图3～5可以看出：

(1)当风速小于切入风速时,侧向振动值在±0.2 mm/s2之间、轴向振动值在±0.35 mm/s2之间；当风速在额定风速附近时,侧向振动值在±0.5 mm/s2之间、轴向振动值在±0.9 mm/s2之间；当风速在额定风速和切出风速之间时,侧向振动值基本维持在±0.15 mm/s2之间、轴向振动值基本维持在±0.25 mm/s2之间；当风速超过切出风速时,侧向振动和轴向振动都有超过报警门限值1.1 mm/s2。

(2)当主轴转速小于10 r/min时,侧向振动值基本维持在±0.1 mm/s2之间、轴向振动值在±0.15 mm/s2之间；当主轴转速在10～16.5 r/min时,侧向振动值基本维持在±0.2 mm/s2之间、轴向振动值基本维持在±0.4 mm/s2之间；当主轴转速在16.5～17.5 r/m之间时,侧向振动值基本维持在±1 mm/s2之间、轴向基本维持振动值在±1.3 mm/s2之间；强烈振动大多发生在主轴转速在16.7～17.2 r/min之间。

(3)机舱内外温度差小于6 ℃时,振动值基本维持在±0.5 mm/s2之间；当温差大于6 ℃时,振动值比较分散；振动值越限时温度差在8～14 ℃之间。

2.3 根据各相关参量与振动的关系,分析各自对振动的影响

(1)风速对振动的影响。振动与风速有关,当风速小于切入风速时,风速对振动影响不大； 当风速在额定风速和切出风速之间时,风速对振动的影响不大； 当风速在额定风速附近时,风速对轴向振动的影响大于侧向振动；当风速超过切出风速时,风速对振动的影响大大增加。

(2)主轴转速对于振动的影响。 振动与主轴转速有关,当主轴转速小于额定值时,对振动的影响不大； 当主轴转速超过额定值时,对振动的影响加大。

(3)机舱内外温度差对振动的影响。振动与机舱内外温度差有关,但关系不大。 并不是机舱内外温度差越大,振动越强烈。

(4)各相关参量对振动影响的程度。 风速对振动的影响最大,各种风速对振动的影响程度依次是：超过切出风速、额定风速、切入风速与额定风速之间、额定风速与切出风速之间；主轴转速对振动的影响次之,尤其是超过额定转速时；机舱内外温度差对振动的影响最小。

3 实例分析

以前述风机为例,进行风电机组振动状态评估,步骤为：

(1)找出振动越限点。从图2中,找出振动越限点,第1点,时间点19 192 min,轴向振动1.279 mm/s2(越限),侧向振动-1.026 mm/s2,风速19.041 m/s,主轴转速17.022 r/m,机舱内外温度差10.898 ℃；第2点,时间点28 861 min,轴向振动1.193 mm/s2(越限),侧向振动0.218 mm/s2,风速10.877 m/s,主轴转速16.962 r/m,机舱内外温度差7.697 ℃。

(2)分析各参量对振动的影响。在振动越限点1,风速接近切出风速,主轴转速超过额定转速,机舱内外温度差偏大,说明风速和主轴转速对振动的影响都很大,机舱内外温度差对振动略有影响；在振动越限点2,风速刚越过额定风速,主轴转速接近额定转速,机舱内外温度差为中间值。

(3)诊断。为了改善振动越限点1的运行工况,应从改变风轮转速着手,适当关注机舱温度；为了改善振动越限点2的运行工况,重点从改变风轮转速着手。

4 结 论

(1)利用信息融合技术,搭建了风电机组振动分析系统模型。

(2)分析了风电机组振动的相关量与振动之间的关系,及其对振动的影响。

(3)利用信息融合技术和振动分析模型,建立了风电机组振动分析方法。

(4)采用风电机组实际数据,找出振动越限点,针对越限点,分析机组运行状况,根据分析结果,给出诊断结果。

(5)本研究根据机组振动状况,给出了诊断结果,可供现场运行人员和专家分析做参考；而针对诊断结果,给出何种处理措施,比如如何改变风轮转速、如何改善机舱温度等,可在后续的研究过程中深入探讨。

[1]刘峰. 风电机组塔筒在线监测技术的应用研究[J]. 风能, 2014, (4): 98-103.

[2]桑远. 基于声发射监测的风电塔筒动态监测技术研究[D]. 兰州： 兰州理工大学, 2014．

[3]马德云, 宋佳, 南锟, 等. 某新型风电机组塔筒倾斜及安全性检测鉴定[J]. 特种结构, 2014(5): 34-37, 43.

[4]高俊云, 连晋华. 风电机组塔筒振动的分析与测量[J]. 风能. 2011(2): 54-56.

[5]郭鹏, 徐明, 白楠, 等. 基于SCADA运行数据的风电机组塔架振动建模与监测[J]. 中国电机工程学报, 2013, 5(33)： 128-136．

[6]吕琛, 栾家辉, 王丽梅, 等. 故障诊断与预测-原理、 技术及应用[M]. 北京: 北京航空航天大学出版社, 2012．

[7]张碧波, 徐宝志, 张莹. 设备状态监测与故障诊断[M]. 北京: 化学工业出版社, 2011．

(责任编辑 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

河南省科技攻关项目(162102210076)；可再生能源电力技术湖南省重点实验室(长沙理工大学)开放基金资助项目(2016ZNDL001)；华北水利水电大学高层次人才科研启动项目(201316)；华北水利水电大学青年科技创新人才支持计划(201406)

任岩(1979—),女,河南南阳人,副教授,博士,主要从事风电状态检修、水利水电技术、新能源发电与抽水蓄能技术等方面的研究．

TM614

A

0559-9342(2017)02-0104-04