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風力發電機組故障預警策略探討

2022-05-16 20:35張文博
電子樂園·下旬刊 2022年6期
關鍵詞:風力發電機組

張文博

摘要:風能的開發利用是實現碳峰值和碳中和的重要手段。目前,風力機的安裝規模日益擴大,風力機的故障集中在轉子、主軸、齒輪箱、發電機、變頻器和液壓制動系統。有些傳動鏈故障停機時間長,備件采購周期長,需要使用起重機等大型機械設備進行相應的維護,這不僅增加了風電機組的運行維護成本,也影響了風電機組的發電,從而降低了風電機組的經濟性。為了降低運行維護成本,提高運行維護效率,風電場運行維護人員開始采用預防性維護策略。通過故障報警,在風機設備尚未發生故障或損壞的前提下進行維護和檢查。

關鍵詞:風力發電機組;故障報警;策略分析研究

1風電機組運行故障的主要形式

1.1葉片部件有故障

當葉片長期暴露在空氣中時,葉片表面經常出現腐蝕、磨損等問題,導致風機工作效率顯著降低,并發生一系列故障。同時,在長期高負荷運行環境下,葉片的性能和質量會不同程度地降低,整體結構容易松動,導致葉片在旋轉過程中受力不均,風機設備無法正常運行。對于葉片故障,技術人員應及時關注,并及時修復損壞的葉片和結構,避免后續生產過程中發生更嚴重的事故。

1.2齒輪箱有故障

通常采用齒輪箱控制主軸左轉速度,實現風能向電能的轉換,從而有效提高電能質量。齒輪箱故障將直接影響設備的運行。一般來說,齒輪箱長期運行后,由于摩擦時間長,內部溫度會急劇升高。在這個過程中,如果不及時進行散熱工作,潤滑油的作用會嚴重降低,導致機組的負荷變化和工作轉速變化。同時,部分設備內部齒輪箱設計不合理,齒輪承載能力估算不足,導致設備啟動后出現故障。此外,在發電機組長期惡劣的環境條件下,變速箱內部不可避免地會出現銹蝕、磨損等一系列問題,這將對風力發電的利用產生負面影響。

1.3電機系統有故障

風力發電機組系統故障主要受系統環境條件的影響。由于作用機理的特殊性,風力發電機組經常暴露在室外,在運行過程中不可避免地會遇到灰塵、雨、雪、風等惡劣天氣條件,在長期潮濕的環境中,電機系統容易發生機械短路、軸承磨損和過熱故障。同時,系統軸承磨損嚴重,內部溫度過高,也會在一定程度上導致設備故障停機。電機系統的穩定性將對整個風力發電機組的效率和電能質量產生決定性影響。

2風力機故障預測技術

2.1機組機械系統故障預測技術

如果機組中的機械系統發生故障,會影響整個機組的運行,甚至造成停機,不僅影響發電效果,還會形成大量的維修費用,嚴重影響工作效率和經濟效益。較為常見的機械結構有軸承結構、齒輪箱和葉片等,由于日負壓大、工作環境差等原因,此類裝置容易發生故障。因此,在故障預測中應更多地關注此類設備。在具體的預測中,可以從以下幾個方面入手:首先,利用隱馬爾可夫模型和半隱馬爾可夫模型對動態部件的運行狀態進行分析,從而推斷軸承的退化狀態,判斷軸承的壽命。該方法在實際應用中效果良好,預測效果最好。例如,一些學者利用離散觀測序列提取隱半MSRkov鏈,并在此基礎上利用轉臺轉移矩陣預測故障。Dong使用HMM準確預測泵的壽命。Bechhoefer使用改進的HMM預測旋轉軸。曾慶虎借助離散HSMM建立了軸承退化模型,各種研究結果表明了該理論和模型預測的可行性。其次,通過伽馬過程分析設備的運行數據,可以得到設備使用壽命的概率分布,并根據數據密度判斷具體的使用壽命。第三,可以通過相位的平均根值計算設備的性能和使用狀態。利用麥克風多點監測的方法可以分析設備的噪聲狀態,利用小波分析方法提取設備故障數據進行故障診斷。因此,機械系統的故障預測需要依靠不同的計算模型對設備數據進行分析,通過模型和數據分布找到性能退化或壽命的信息點,從而達到故障預測的目的。

2.2機組電子系統故障預測技術

近年來,風力發電越來越受到人們的重視,其故障診斷和預測也越來越深入。電子系統故障在檢修、預測中是一個重要環節,雖然不能形成大面積停機,而且維護成本較低,但故障次數越多會增加維護難度,且系統故障時間短,如果仍有可能造成故障系統癱瘓,增加故障檢測的難度。在實際的預測工作中,可以進行以下幾個方面的工作:第一,系統植入。在系統建設和運行之初,應該對系統進行優化,并將其植入自主維護系統中,使其能夠獨立地檢測、檢查、隔離和修復故障,減少預測負擔。二是保護職能的確立。與植入類似,系統建設中應增加保護功能模塊。當發現故障時,可以啟用保護模式,相關技術人員也可以啟用此功能。第三,數據的實時監控。為了對電子系統進行監控,可以適當增加報警功能,當遇到重大故障時,可以向相關技術人員發出警告,并通過數據顯示問題的位置,及時解決問題。第四,建立壓力或疲勞模型。利用該模型對故障狀態和程度進行了預測。

3風電機組故障排除措施

風機故障的解決措施一般是基于產生機理和原因,建議在風機日常維護中加強對發電機、驅動軸和齒輪箱的檢查。通過“聽、摸、看”,針具可以檢測發電機和齒輪箱是否卡住,是否有噪音,操作是否順暢。還可以通過振動監測收集數據進行數據分析;用溫度計測量溫度,也可以用手觸摸軸承外殼溫度,檢查其是否在可控范圍技術規范的數值要求內;檢查潤滑油油位的高度、顏色和粘度,檢查加油記錄時間、油品、加油量以及各設備軸承油的類型和規格是否正確。當發生故障時,首先根據故障信息和監控系統的操作說明定位故障點,停機進行維修。為了快速重啟風力發電設備,建議在故障點更換設備。每個風場應儲存多個易損件和易耗件備份。對于無法更換的大型設備,應迅速組織人力物力,及時制定應急維修保養計劃。故障排除后,將故障點、故障排除方法、原因整理成文件,供類似故障發生時參考。

4結論

風電機組故障診斷技術可以有效縮短故障診斷時間,提高故障診斷的準確性。風電機組故障診斷措施的有效實施,不僅可以為風電系統監控系統提供更完善的質量,也可以為風能開發布局、區域機組選型提供指導,為高效的能源轉換、后期維護提供指導,提供設備技術更新,為產品的現場升級提供建設性建議。

參考文獻

[1]毛小麗.風力發電機組故障特征分析與診斷方法研究[D].華北電力大學,2017.

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