苏来漫·阿布力汗
新疆风能有限责任公司 新疆乌鲁木齐 830001
欧美国家风电机组维护的研究起步较早,且在发展的过程之中不断完善与成熟。风电机组的预防性维护与预测性维护便是由欧美国家首先提出,其概念如下:通过相关技术对风电机组的运行状态进行一定程度的监测,然后根据监测信号分析出风电机组的运行情况与健康情况,在故障还未发生之前做出有效的诊断,并及时采取有效措施予以解决[1]。这种提前诊断出故障的监测技术极大地降低了风电机组发生故障的可能性,减少了故障处理成本,具有一定的经济效益。我国对于风电机组状态监测的研究起步相对较晚,我国学者汤敏指出:对于风机状态的监测可以从其振动、应变、润滑油、声音、温度、电能质量等方面开展,通过测量、分析与数据整合手段,可以实现风电机组设备运行状态的预诊断,并提出具有针对性且行之有效的处理措施。
振动监测是较常使用的机器设备监测方法,只要是机械,它在运行的过程之中必然会发生振动,因此振动可以对机器设备的状态进行一定程度的反映。如果机器设备发生异常时,其振动量以及振动波形与正常运行状态下的情况会出现差异,通过对其的分析便可以获取相关机器设备的劣化程度以及故障特征。
在风电机组的运行状态监测中,最常使用的声学技术主要有声发射技术与超神波技术。相关研究表明,运用声发射技术对风电机组运行状态进行监测,能够比振动监测更早的预诊出故障;而对于超声波而言,它在方向性与穿透性方面能够发挥出很大的优势,将之运用于风电机组运行状态监测,能够对其结构与状态做出良好的反映。
在风电机组的关键部位布置一定量的传感器,然后对这些传感器的应力大小进行检测,通过分析传感器的应力大小变化,可以对风电机组在运行过程中的结构受力情况进行有效的了解,进而合理判断出风机运行状态。随着科学技术的发展以及研究的日益深入,应变监测在风电领域有了越来越广泛的应用,为风电机组运行的稳定性与可靠性提供助力。
在风电机组运行状态的监测中,温度监测主要是对电力与电气设备的状态进行监测。通过对某些部位的温度变化情况进行监测,可以获取风电机组是否健康运行的相关信息。例如对液压系统中液压缸、高速轴承等部位进行实时温度监测,当温度过高时,则需要将风电机组退出运行[2]。
润滑油液的监测主要是运用了油液分析技术,也可以称作为设备磨损工况监测技术。这一监测方法主要是通过对油液进行监测分析来获取设备的工况,并由此对相关设备当前的工作状况以及未来可能发生的情况做出判断,并在此基础之上实施具有针对性的运维方案,从而实现预防性维修。
电网运行时,必须按照一定的规律连续且稳定地向客户提供优质的电能,在这种情况之下,风力发电系统在运行的过程中就必须具有特定的电压与电流要求。因此电能质量监测是风电机组运行状态监测的重要方法,较常使用的电能质量分析主要包含有峰值功率输出、无功功率、电压波动、谐波等。
统计分析即对极大值、均方根、均值、标准差、峰度、偏度等相关参数进行数据统计,并针对这些数据进行多角度的分析,进而为风电机组故障诊断提供数据参考。
对所收集到的风电机组运行数据信息进行一定程度的趋势分析,这种分析方法一般用于风电机组的故障预测分析[3]。
在获取的风电机组运行数据信息当中,存在着一些无用信息,运用过滤分析方法可以将无用信息进行剔除,从而提升数据的有效性与针对性。
控制系统在一定的输入下,依据输出量的时域表达式,可以对系统的稳定性、稳态性能以及瞬态进行一定程度的分析。
这一分析方法主要是对功率谱的对树值进行傅里叶逆变换,从而将复杂的卷积关系进行简化,使其转换为线性叠加,这样一来就可以在其倒频谱上较容易地识别信号的频率组成分量,进而对风电机组的故障特性做出较为准确的反映。
这一分析方法是一种逻辑归纳方法,以系统最低级的组成为起始点,并由此逐级分析风电机组中每一个部件可能的失效模式,然后在此基础之上进行分析并跟踪到系统,由此可以决定出每一个故障模式对于风力发电系统性能的影响。
故障树分析法时在故障模式影响与后果分析法的基础之上发展而成的,故障树是一种图示模型,它的构造是使用各种逻辑门按照系统与元件的因果关系组合而成的,通过这一分析方法可以有效获取各个部件对于系统的影响权重信息[4]。
本文主要针对风电机组状态监测技术及故障分析方法进行研究与分析。首先对风电机组状态监测技术研究现状进行了一定程度的阐述,然后从振动监测、声学监测、应变监测、温度监测、润滑油液监测以及电能质量监测等方面说明了风电机组状态监测方法。最后具体分析了统计分析、过滤分析、时域分析、倒频谱分析、故障模式及后果分析、故障树分析等风电机组故障分析方法。