适应于多种类型风力发电机的在线监测系统的开发

张伟鹏,徐健2,杨涛,高伟,陈杰,张聘亭

(1.华中科技大学 能源与动力工程学院，武汉 430074；2.上海瑞视仪表电子有限公司，上海 201612)

适应于多种类型风力发电机的在线监测系统的开发

张伟鹏1,徐健2,杨涛1,高伟1,陈杰1,张聘亭1

(1.华中科技大学 能源与动力工程学院，武汉 430074；2.上海瑞视仪表电子有限公司，上海 201612)

风力发电机由于其恶劣的工作环境以及其复杂多变的工况，在运行时经常出现故障，导致停机维修，造成了很大的经济损失。而当前已经有开发了一些在线监测系统，大多是只针对一种形式结构的风力发电机，而往往风场中会存在多种类型的风机：如双馈式的、直驱式的、还有半直驱式的，而每种风机的内部结构存在着很大的差别，各有优异。针对当前的实际情况，开发了一套针对多种类型的风力机在线监测系统。系统在数据库设计、参数设置、监测界面都融合了多种形式的风力发电机，在自制的模拟风力发电机的台架上试运行已经取得了理想的效果。

风力发电；故障诊断；在线监测；双馈式；直驱式

0 引言

随着全球能源短缺的问题日益突出，新能源的开发显得更为迫切。核能、太阳能、风能等都凭借其各自优势得到了一定的发展，核能因日本福岛核电站事故的发生，安全性被各界所质疑，太阳能长期以来的因其稳定性及技术尚未成熟也在一定程度上扼制了其发展速度。而风电技术日趋成熟，且分布广泛，近几年得到了快速发展。但风电由于其一般地处沙漠、草原、海上等偏远地区，且环境恶劣，造成风机经常出现故障，且维修不方便，在没有远程在线监测时，每当风力机发生故障时都需要去现场，长时间的停机维修，从而增加了机组的运行维护成本，降低了风电的经济效益。因此，无论是从降低风力机的运行风险，还是减少运作成本的角度考虑，都需要大力发展风力机状态监测和故障诊断技术[1]。而目前我国对状态监测应用在风力发电机的研究还处在初始阶段[2]。

由于每种风力发电机的类型和内部结构不同，造成了不同风力发电机的需要重点监测的位置也有所区别，对于直驱式的风力机发电机是其故障的主要来源，所以需要重点监测其电子与转子间的间隙，而双馈式的风力机齿轮箱是造成停机时间最长的故障，所以监测齿轮箱的运行状态是重中之重。先前的大部分在线监测系统只考虑了其中一种类型的风力机，或者是将不同类型的风力机采用不同的在线监测系。针对当前实际情况开发了一套可远程的适用于多种类型风机的在线监测系统。

1 在线监测系统总体结构

如图1所示的在线监测系统的总体框架图，振动数据与工艺数据由风力发电机经传感器、数据采集器传送到数据库中保存，采集器和数据库服务器放置于风场，客户通过有线网络的形式访问服务器中的数据，这样工作人员就可以远程实现对风机的在线监测。不同的工作人员可以根据

自己的需求监测不同的风机，做不同的数据处理，互相之间不受影响。

图1 系统总体示意图Fig.1 System schematic diagram as a whole

2 测点布置

为了得到有效地监测，需要对整个风机全面监测，包括机舱、塔架、轴承、齿轮箱、发电机等[3]。风电机组现场测量点选择的不同，对于监测系统信号分析具有很大的影响，根据目前风电机组的实际运行情况，通常齿轮箱齿轮及其轴承、发电机及其轴承是较容易发生故障的部件。因此在本文的监测中,将齿轮箱前后轴承、发电机前后轴承分别作为重点监测点，同时兼顾塔架等整个风机。根据发电机的类型不同采用不同的测点布置方式，如表1所示。

表1 风电机组测点选择Table 1 The selecting of measuring point of wind turbines

3 系统数据采集与管理

为了能够很好地反应出风机的故障，有时候需要长时间的保留风机运行时的数据，才能有效的提取出风机的故障特征，所以有效的采集和管理数据关系到整个风场的监测和诊断。

3.1数据采集

风机的振动数据经传感器转化为电信号，接入采集器的模拟通道，模拟通道电压输入范围为-20V-20V，能够适应各种在该电压范围内的各种振动传感器。数字通道可以接入0～24V电平，根据高低电平值得设定用做脉冲计数和采集转速信号 。一个采集器有多个数字通道和模拟通道，通过拨码开关来选择接入传感器的类型。系统采样方式分为定频率、同步整周期、和连续采样3种模式。当转速信号接入正常时采用的是同步整周期采样，而当转速通道由于传感器损坏等原因造成转速信号异常时，系统自动切入定频率采样模式，防止数据丢失。连续采样主要是为了实现故障数据追忆。

3.2数据管理

3.2.1 数据量的估算

双馈式风力机存储的是振动的原始波形及时域和频域指标数据，波形数据采集1024个点，按照4KB计算，指标数据每条按照0.5KB计算。

直驱式风力发电机同时包含振动数据及气隙数据，振动数据与双馈式风力机一样，气隙数据每条128个点，按照0.5KB计算。

一个风场按100台风机，根据测点布置可知一台双馈式风力机有14个振动测点。一台直驱式风力发电机有8个振动测点和5个气隙测点。

实时数据量保存前8条数据记录，当前数据量保存近两天的数据，每10min采集一条记录，历史数据保存一年的数据记录。

假如一个风场都安装双馈式或者都安装直驱式风力发电机的情况下，一个风场需要保存的数据量，如表2所示。

表2 数据库中不同存储方式下的数据量Table 2 The amount of data under different storage in a database

3.2.2 数据管理

一台风力机测点很多，为了保证达到实时监测的效果，通常需要很高的采集密度，造成了数据库的数据量庞大，因此必须具备完善的系统数据管理体制。之前的很多在线监测系统不能长时间的保存数据，且数据容易丢失，导致要进行故障诊断仍必须进行许多专门的试验，这些无疑增加故障分析的难度和成本。该系统在数据库中分有多

个数据库，每台风机根据各自相应的采集卡输入到对应编号的数据库中，这样采用编号式的存储方式能够高效、合理的将数据存储下来，而不会造成数据遗漏、紊乱、丢失，而且当需要相应的调取风机的历史数据时，可以通过编号很方便快捷的找到该台风机的数据。同时利用实时、当前和历史保存模式，每种模式根据需要不一样保存的数据时间长度和采集的时间密度也不一样，实时数据因为要反应风机的实时运行状况，所以采集的密度很大而保存的时间范围小，而历史数据保存的时间域度很大，每条数据保存的间隔相对较大。每条数据根据采样时间都有一条时间刻度，这样当需要查询分析数据是可以根据时间刻度去查找。这种方式也从时间轴上很好的管理了数据库，有助于后期的数据追忆。

4 系统的参数设置

4.1使用组态式参数设置需求分析

目前风力发电机有直驱式、双馈式、半直驱式3种类型，每种类型的风机都有各自的特点和优势，如直驱式发电机由于其没有齿轮箱，减少了传动耗损提高了机组的发电效率且相对双馈式发电机而言传动部件的故障率减少，提升了机组的运行可靠性，运行维护成本较低。于此相比，双馈式的发电机由于存在齿轮箱，发电机的极数比直驱式的风机小很多，且直驱式发电机直接与低速风轮相连，各种冲击载荷也全部由发电系统承受，发电机构非常复杂，因此双馈式发电机对发电机的要求没有直驱式的高[4]。由于不同类型的风力机各自都具有自身的优势，目前风场中两种类型的风力发电机都广泛存在，甚至为了弥补两者的缺陷，涌现了一种新型发电机，半直驱式发电机。因此鉴于各自的结构存在着很大的差异，所以对其的监测诊断方式也各有不同。直驱式的风力机由于载荷几乎全由发电机承受，所以监测的重点即为发电机部分，即定子与转子之间的间隙，而双馈式发电机升速部位主要在齿轮箱，齿轮箱这时承受了大部分的载荷，因此齿轮箱是双馈式发电机故障比例最高的传动部件，不言而知齿轮箱是在线监测系统的主要监测对象。

不同的风机由于其监测的部位与对象不同，因此采用的传感器也不一样，对于双馈式风力机监测的主要部位有高速轴、低速轴、齿轮箱，因此对应的传感器也有适用于机组主轴承和机组齿轮箱输入轴的低频加速度传感器以及适用于齿轮箱和发电机的加速度传感器。对于直驱式风力机机组主轴承仍然利用的是低频加速度传感器，而定子与转子之间的间隙监测采用电涡流传感器。

4.2系统组态的设计与实现

本流程图以一个风场为最基本单元，对一个风场进行管理，必要时可以增加风场。一个风场含有多台不同类型的风机，一台风机对应一个数据库，可以增加和删除数据库实现对风机的增加或减少，一台风机含有多个测点，其中包含有多个工艺测点和多个振动测点，工艺测点和振动测点在数据库中分别使用不同的数据表进行数据存储，对设备测点组态允许对测点的增加和删除[5]。

图2 组态流程图Fig.2 The flow chart of the configuration

如图3所示的测点分布示意图，从图中我们可以看出该台风机的基本信息，如风机所属的风场、风机类型、对应的采集器编号及对应的数据库名称。还可以对该台风机中的测点参数进行设置，如测点的位置、使用的传感器类型、采样方式，还有系统分析软件中使用的报警指标等等。模块中还放有一张风力发电机的简化图，可以很直观的了解到各测点的布局及该测点的振动指标值。

图3 组态软件示意图Fig.3 Configuration software

5 系统的软件实现

基于现实风场中风机类型种类多样，单台风机结构复杂，对每台风机的监测手段都不能完全相同，因此对风机的实时监测与故障诊断系统，要求提供不同的监测方案以及分析诊断工具。本系统主要包含以下功能模块：风场总貌图、风机总貌图、参数总表、振动棒图、时域波形、频谱分析、趋势图、倒谱分析、包络分析、相关分析、瀑布图、气隙监测、报警监控参数、报警日志，如图4 所示。

图4 系统监测软件的结构框架Fig.4 The structure of the system monitoring software framework

1）风场总貌：显示该风场所有风机的当前工作状态，以及每台风机的基本信息及参数。

2）风机总貌：显示具体某一台风机的测点布局，测点的一些指标参数等。

3）气隙监测：包括气隙波形和雷达图两部分，主要监测直驱式风力机的发电机电子与转子间的间隙。

4）报警监控：风电机组运行出现异常状态时，将报警信息醒目的显示在监测系统中，提醒运行人员注意。

5）故障诊断：确定设备故障的性质、程度、类别和部位，明确故障、征兆、原因和系统之间的相互关系，并指明故障发展趋势。

6）动平衡计算：提供动平衡计算（最多可支持6平面11测点的平衡，附带配重分解、试重参考、结果优化等工具）。

图5和图6为利用模拟信号现场软件工作时的部分截图。

图5 时域波形图Fig.5 The time domain waveform figure

图6 气隙波形及雷达图Fig.6 Air-gap waveform and radar map

6 结束语

早期在我国风力发电技术刚刚起步的时候，风力发电机上还没有安装在线监测系统，所以不能很好的预示故障的来临，当故障发生以后，只能大停机进行大面积的检修，造成很长时间的停机，直接影响了风力发电机组的发电效率，造成了很大的经济损失。安装适用于各种类型的风机的在线监测系统有利于及早的判断风机的运行状态发现故障，尽早发现故障的位置及其类型，有计划的做出故障处理。

[1]王瑞闯,林富洪．风力发电机在线监测与诊断系统研究[J]．华东电力,2009,37(1)．

[2]陈雪峰,李继猛,程航,等．风力发电机状态监测和故障诊断技术的研究与进展[J]．机械工程学报,2011,47(9)：46-48．

[3]张新燕,何山．风力发电机组主要部件故障诊断研究[J]．新疆大学学报,2009,26(2)：140-144．

[4]范磊．双馈式,直驱式风力发电机的对比[J]．能源环境．

[5]刘俊华,孟清正,杨涛,等．船舶动力装置可组态智能故障诊断系统设计[J] ．中国船舰研究,2011,6(2)：1-4．

Adapted to theVarious Types of WindTurbines on-line Monitoring System Development

Zhang Weipeng1,Xu Jian2,YangTao1,Gao Wei1,Chen Jie1,Zhang Pingting1
（1.School of Energy and Power Engineering,Huazhong University of Science and Technology,Wuhan 430074 China; 2.Shanghai RVIS Instrument & Electronics Co.,Ltd 201612 China）

due to the long-running in harsh environment, coupled with complex conditions, wind turbine runtime failure is also prominent, leading down for maintenance, resulting in great economic losses. Currently someone has developed a number of online monitoring system, mostly just a form of structure for wind turbines. However, wind farm often have many types of wind turbines such as double-fed type, direct drive, as well as semi-direct drive. And the internal structure of each of wind turbine has a big difference and advantage. For the current situation, we developed a set of wind turbine online monitoring system which suit for various forms of wind turbines. System database design, parameter setting, monitoring interfaces are integrated various forms of wind turbines, In the homemade wind turbine simulation bench has achieved the desired effect.

wind power; fault diagnosis; online monitoring; doubly-fed; direct drive

TM315

A

Doi：10.3969/j.issn.1671-1041.2014.03.011

2014-05-01

张伟鹏，男，硕士研究生，江西抚州人。主要研究方向：旋转机械（风力机）状态监测和故障诊断。

高伟，男，博导，教授，湖北汉川人。主要研究方向：热工过程控制策略与控制系统的研究，火电厂计算机控制系统及应用，新能源技术与利用。