风电机组故障（精选11篇）
风电机组故障 篇1
0 引言
作为一种清洁能源,风能的利用逐渐成为国家可持续发展的重要战略组成。受限于风能的分布,风电场大多分布在自然环境相对较恶劣的区域,加之风电机组复杂的机械结构等因素,各个部件极易被损坏[1,2]。如果能够在故障发生的初始阶段检测到异常情况,并及时进行维修,可大大降低严重故障发生的概率,进而减少风电机组运行维护成本,提高风电场运行的经济效益。因此,风电机组状态监测和故障预测系统的研发是非常必要的。
目前,风力发电技术尚处于发展阶段,关于风电机组状态监测和故障预测的研究不够深入。文献[3,4]利用统计分析方法分析大量的风电机组风速、温度等特征量离线运行数据,提取某些有规律的指标参数,与出厂设计标准值进行对比,以达到实现风电机组状态监测的目的。另外,现有对风电机组的故障预测多是基于SCADA监测数据信息开展研究,如文献[5]充分考虑风电机组各部件或子系统之间的相互作用和耦合关系,利用SCADA历史运行数据中的连续量监测数据进行故障预测。这些方法都需要大量的监测数据,运算复杂度较高,监测分析实时性较差。
风电机组状态监测技术主要涵盖振动分析、油液监测、热成像技术和过程参数监视等[6]。由于风电机组振动故障发生概率最高[7],振动信号所包含的信息量最大且实时性较好,因此,该系统采用振动分析法监测风电机组运行状态,并预测各部件的故障趋势。
本文介绍了该系统的主要组成部分,并对各部分功能进行阐述;对系统中包含的时域与频域分析方法进行仿真分析,验证所采用方法的可行性;对研发系统在某风电场捕捉到的异常信号进行分析,验证了研发系统在实际应用中的有效性。
1 振动监测与故障预测系统组成
1.1 基本思想
风电机组振动监测与故障预测系统主要由振动信号采集模块、风电场监控中心及远程监控诊断中心3部分组成。每台风电机安装若干振动信号采集模块,单个振动信号采集模块采集4路振动信号,经由网线或WIFI发送到网络中,光纤交换机将电信号转换为光信号,经由光纤将原始振动信号传输到风电场监控中心;风电场监控中心实时显示测得的振动信号,并存储分析;远程监控诊断中心通过VPN服务器与风电场监控中心建立联系,并调用振动信号数据,对存在异常的风电机组进行故障诊断分析。整个监测系统通过以太网建立连接,其中风电机组振动信号采集系统的网络拓扑结构如图1所示。
1.2 振动信号采集模块
作为风力发电机组振动监测系统中的核心智能单元,振动信号采集模块主要用于振动信号的采集、硬件滤波和信号传输控制等。振动信号采集模块具有4路信号采集通道,每个通道包含有信号调理电路和信号采集电路,并通过内部总线传送采集到的数据。其中,信号调理电路为振动传感器提供硬件滤波,去掉偏置电压,抗混叠,并将振动信号调制成差分信号,便于ADC芯片处理。信号采集电路主要包括ADC信号采样电路和测温电路,ADC芯片选用∑-△型ADC,满足对机械系统振动测量的要求;测温电路对AD、电源、协处理器等部位的温度进行监测,当温度到达极限值时,电路板停止工作,直到温度恢复正常,电路重新工作。电源电路保证整个系统的稳定运行,同时为IPC传感器提供4 mA的恒定电流。协处理器由MCU和DSP组成,负责对数据进行预处理,其中MCU负责采集数据,DSP负责处理数据。PHY代表10/100 M以太网模块及WIFI模块,负责网络数据的传输工作。具体设计构架如图2所示。
1.3 风电场监控中心
根据风电机组振动监测与故障预测系统的需求分析,采用C#号开发本系统,主要包含设备管理、信号监测设置与显示、数据存储与分析和故障预测4个模块。
(1)设备管理。对于不同型号的风电机组,输入相关部件的参数后,系统可以自动计算出对应的特征频率等参数,并将相关信息进行存储。
(2)信号监测设置与显示。登录系统后不仅可以对上位机监测参数等进行设置,还可以分别调节远端振动信号采集模块各个通道的采样频率等。在监测过程中,通过振动信号时域波形图、频谱图、瀑布图等显示测量信号状态,如果出现异常情况,系统发出预警信号,并根据需求打印相应的分析报告。
(3)数据存储与分析,考虑到1个风电场中存在几十或上百台风机,直接存储未经处理的振动信号并不现实。因此,系统采用定期存储与异常存储相结合的模式,在未检测到风电机组异常的情况下实施定期存储,检测到异常时进行实时存储。对于测量数据,实时计算其时域特征参数(峰值、有效值、峰值因数、峭度系数等[8]),并进行包络解调分析、幅值谱分析、倒频谱分析和EMD分解等详细的信号分析[9,10]。
(4)故障预测。系统采用基于数据和模型的方法对风电机组存在的故障进行预测,主要包括自学习、随机子空间和粒子滤波等方法。自学习方法通过分析存储的历史数据,获取风电机固有的振动特征参数,作为故障预测的阈值指标,当实时监测指标值偏离固有指标值一定范围时,发出预警信号。随机子空间方法通过定义参考特征值及均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)对风电机组的健康状况进行评价,根据曲线走势及门槛值便可得知风电机组相关部件的运行状况,大大降低系统对使用人员的要求,方便风电场运行人员对各个机组的监控。
1.4远程监控诊断中心
远程监控中心通过VPN服务器接入风电场监控中心,根据需求可以直接使用风电机组振动监测与故障预测系统,获取风电机组不同部位的实时振动信号数据、分析与诊断结论等。风电场监控中心也可以通过Web服务器定时向远程监控诊断中心发送数据、图形等。—该系统不仅可以方便总公司级的设备管理技术人员及时了解风电场设备运行状况,针对异常风电机组数据进行深入分析,还可以方便各个高校或科研单位获取实际风电机组振动数据,开展深层次的研究。
此外,风电机组是一个复杂的机械系统,准确分析判断一些异常状况,需要通过多种分析手段综合分析。结合以往经验及当前情况,这些工作只能由远程的专家来完成。专家通过远程监控诊断中心可随时获取机组振动数据,分析设备运行状态,定期或异常发生时提交分析报告指导风电机组的维护工作。
2 风电机组振动信号仿真分析
2.1 振动信号分析
振动信号采集模块采集得到的是以时间为序列的振动信号,通过提取信号中包含的特征信息,评估风电机组的运行状态。
系统使用峰值、有效值、峰值因数和峭度系数等时域参数对模拟的齿轮箱振动信号进行分析。分别计算齿轮箱正常运行、断齿故障和齿面磨损故障时,振动信号4个时域指标的结果,如表1所示。
由表1可知,发生故障时4个指标的计算结果都大于正常运行数据计算结果。比较峰值计算结果可以发现,断齿故障信号对应的结果远大于齿面磨损信号,可知断齿所造成的振动冲击非常显著;对于峭度系数,断齿故障信号的计算结果也远大于正常信号和齿面磨损信号的计算结果;而对于有效值和峰值因数,计算结果区分度较小,不易判断是否存在故障,通过表1分析,验证了部分时域参数能区分不同的故障类型,时域分析法可以初步判定风电机组是否存在异常状况。
2.2 故障预测
利用随机子空间方法分析采集到的振动信号,预测风电机组齿轮箱故障。其基本思路是:
(1)建立齿轮箱随机状态空间模型。
(2)利用测量到的稳态振动数据计算线性模型参数矩阵A的特征值,作为齿轮箱线性动态系统的参考特征值[13]。
当齿轮箱稳态运行时,计算得到的实时特征值稳定在系统参考特征值附近;当齿轮箱异常运行时,计算得到的实时特征值会偏离参考特征值,从而识别出齿轮箱的异常状态。为避免对多个特征值进行比较,系统将均方根误差(RMSE)作为总体评价指标,利用统计过程控制原理划定槛值,进而从数值上直观识别出齿轮箱的故障状态。经计算分析,确定出RMSE指标的门槛值为0.028 2。
为验证该方法的有效性,模拟齿轮箱断齿故障,并从故障前一段时间开始计算RMSE的变化趋势。如图3所示,初始阶段R MSE值在门槛值以下波动不大,但随着特征值点的发散,RMSE值越来越大。第679个点以后,曲线上升到0.028 2附近,并出现不同于正常状况的波动;第804个点以后,曲线完全越过门槛值,由此可以初步判定齿轮箱存在故障风险。随后,曲线上升速度骤增,表明齿轮箱运行状态恶化。故在第679个点附近应发出预警信号,提醒运行人员采取措施,实现风电机组的早期故障预警。
3 实测风电机组轴承异常信号分析
在某风电场实际安装了所研发的风电机组振动监测与故障预测系统,并将数据传输到风电场控制中心。在运行过程中,监测到某风电机组低速轴存在周期性的异常冲击信号,随后经过现场实际检查确认了检测信号的准确性。图4为实际传感器安装示意图。
设置振动信号采集模块的采样率为46.5 kHz,取冲击信号相同时间间隔的振动信号进行分析,其时域波形如图5所示。由图5可知,风电机组低速轴正常运行时,振动信号幅值较小且基本是平稳的随机波形。与正常振动信号不同,发生异常后时域波形具有明显的冲击信号。正常振动信号对应的峭度指标值为2.62,发生异常后对应的峭度指标值为18.05,从时域参数方面也能很明显发现异常状况。
图5中,对2段振动信号进行傅里叶变换分析,得到其频谱图如图6所示。由图6可知,发生异常后,振动信号频谱幅值整体变大,并未出现某一频率成分幅值突然变大,不存在轴承缺陷等相关特征频率,因此该异常信号并不是轴承缺陷等故障引起的冲击信号。经过分析相关结构及询问设备厂家,最终确定该异常是由于低速轴上对应的套皮管松动引起的。
取异常振动信号和正常振动信号对应频谱成分作差(如图7红色曲线),以及相同时间间隔正常振动信号频谱成分作差(如图7黑色曲线),也可以发现频谱成分幅值是整体增大的,进一步验证了分析结果的正确性。
4 结语
风电机组在线振动监测与故障预测管理系统通过实时监测风电机组振动信号,分析计算振动特征参数,从而实现了对风电机组主要部件的远程状态评估。该管理系统对于风电场实现风电机组的状态检修,提高机组在线运行时长,缩短排除故障时间,降低风电场运行损失具有重要意义。
风电场管理未来的发展趋势是无人化管理。运行管理人员对风电机组进行远程监控,一旦出现异常,可在线发放检修单,检修人员接单开展工作。无人化管理既能改善风电场工作人员的工作环境,又能提高故障维修的效率.实现故障维修责任制。通过实际安装应用所研发的监测系统,验证了该系统振动信号采集。传输及分析的准确性。
风电机组故障 篇2
按照公司制定的检修规程的计划要求，某某风机检修班于2015年9月28日-10月18日进行某某风电场2015一期风机半年检修工作。这是某某风机检修班第四年独立检修一期S48/750风机。检修班组在检修之前，首先将安全作业做为头等大事来抓，坚持“安全第一，预防为主”的原则，深入开展安全教育学习，保障人身和设备的绝对安全。并认真学习检修方案中的安全组织技术措施，实行小组分工，将各项工作落实到人，实行责任制，建立分工明细表，细化检修的各项环节。还根据本年及往年的风机运行状态和检修实际情况，对风力机组进行综合评估，确定检修的增加项目，检修前夕检修班组密集召开会议，商讨检修最优方案，根据风机现阶段存在的缺陷，着重解决风力发电机组最实际问题，消除隐患，预防设备事故发生。在公司各级领导和风电场关怀及风机检修班成员共同的努力和运行班组的支持下，本着保证质量完成既定任务，消除设备缺陷、使风机能够安全高效运行为目的，顺利的完成了一期66台风机20155半检修工作。检修工作中，检修班检修登高432余人次，处理故障登高20余人次，检修66台风机，未发生一起安全事故，并且保质保量的完成了检修计划。机组在例行检修后运行正常，机组故障率显著下降，风机一直处于高利用率水平。风机经检修后运行良好，故障明显下降，有效的提高了风机的可利用率，现将本次工作情况做以下总结。
一、风机半年检的主要工作
在半年检修工作中，严格按照某某风电场S48/750风机安全规程及风机检修规程执行，参考金风科技有限公司风机技术部门提供的半年检修清单的要求，根据现场风机实际情况作出部分调整，得出符
合我风电场风机检修清单的要求，半年检修主要工作是对风机进行保养润滑，检查风机的缺陷并进行修正、消缺，并对风机进行预防性的检查。按规定对每台风机分别对主轴、发电机、偏航轴承、偏航齿轮加注油脂；高速闸片磨损检查，发现闸片磨损超差的进行更换；对偏航电缆检查，解缆调整；检查防雷接地装置，更换碳刷、卡簧；出机舱检查轮毂、叶片，并补漆；检查液压系统，渗漏情况，并根据班组要求对部分风机做了对中工作；齿轮箱外观检查渗漏情况；机舱清洁；塔筒内的电缆夹板检查紧固；爬梯安全装置检查紧固；加装一二平台插座；检查风向标S极是否正对机头。风速仪风向标有无松动；偏航系统检查、偏航电机有异常声响进行调整，偏航刹车盘清理；偏航刹车片挡块固定螺栓有无松动，电容柜检查等工作。通过这次半年检修，风机的故障明显下降，提高了风机的可利用率。
在这次检修中也发现了一些以前从未遇见到的问题，大家能够积极的思考，想办法进行处理和修复。例如：313风机的偏航计数器故障，大家通过参阅维护手册学习和以往典型故障的分析，现场拍照记录接线方式等方法第一次自行完成了32芯线的备用线倒换工作；在对514风机的偏航系统检查中发现了偏航小齿轮断齿的故障，大家集思共想共同确定拆卸、更换安装方案，使用自制的工装，克服了在狭小空间内更换大体积、大重量零件的困难，安全顺利把偏航小齿轮进行了更换，恢复了风机正常运行。
二、风机检修班组人员得到锻炼
全体检修人员能吃苦耐劳，不怕脏、不怕累，服从安排，做好本职工作，员工们能够起到积极的带头作用，每位员工都有对工作的积极态度如许育同志在参加风电场组织的篮球比赛时把脚扭伤了，他只休息4天就主动提出继续参加检修工作，班组领导能够主动克服一些自身的困难，执行工作安排放弃休假，带领班组员工努力把工作做好。每位小组成员都能够积极主动的工作、学习，及时对每台风机的缺陷
和消耗的物资进行记录。特别是一些脏活、累活都抢着干。检修人员每天在做半年检的同时，对风机出现的故障及时地进行处理，有时连续工作十余小时，在近21天内每人每天平均攀爬风机3到4次，付出相当大的体力，做了大量的工作，完成了机组的检修任务，同时在半年检修过程中也提高了发现故障和处理故障的能力，整个团队都得到了锻炼和提高。
总结：风机检修班连续四年独立完成风机检修工作，通过历次检修积累的经验和不足，虽然检修班整体技术力量同去年相比已经有了不小提高，目前班组仍处于学习型的班组，班组计划性的开展学习工作，通过组织学习提高班组整体技术力量，培养班组成员善于发现问题并能解决的能力。检修工作中还有一些暂时不能完成的工作，为此检修班会查阅资料，咨询风机厂家得出具体的行之有效的解决方案，风机检修工作虽然很辛苦，时有挑战恶劣的气候和个人的意志，检修班成员会克服困难保证机组正常运行，时时待命，力争每一度电，并为下一年的检修工作时刻准备。
某某风电场检修班
风电机组故障 篇3
摘要：针对风电机组故障信息耦合性、模糊性的不确定性特点，结合贝叶斯网络在处理不确定性问题上的优势，提出了风电机组故障诊断的贝叶斯网络方法，重点研究了该方法的两个关键问题，即风电机组故障诊断的贝叶斯网络建模和贝叶斯网络推理，构建了一种基于事故树分析方法的三层CME贝叶斯网络模型并解析了贝叶斯网络的故障推理过程，通过风电机组齿轮箱的故障诊断实例验证了上述模型的可行性和贝叶斯网络推理的有效性，研究成果对具有相关不确定性问题的机电设备故障诊断有借鉴意义。
关键词：风电机组；故障诊断；贝叶斯网络；推理
摘要：针对风电机组故障信息耦合性、模糊性的不确定性特点，结合贝叶斯网络在处理不确定性问题上的优势，提出了风电机组故障诊断的贝叶斯网络方法，重点研究了该方法的两个关键问题，即风电机组故障诊断的贝叶斯网络建模和贝叶斯网络推理，构建了一种基于事故树分析方法的三层CME贝叶斯网络模型并解析了贝叶斯网络的故障推理过程，通过风电机组齿轮箱的故障诊断实例验证了上述模型的可行性和贝叶斯网络推理的有效性，研究成果对具有相关不确定性问题的机电设备故障诊断有借鉴意义。
关键词：风电机组；故障诊断；贝叶斯网络；推理
摘要：针对风电机组故障信息耦合性、模糊性的不确定性特点，结合贝叶斯网络在处理不确定性问题上的优势，提出了风电机组故障诊断的贝叶斯网络方法，重点研究了该方法的两个关键问题，即风电机组故障诊断的贝叶斯网络建模和贝叶斯网络推理，构建了一种基于事故树分析方法的三层CME贝叶斯网络模型并解析了贝叶斯网络的故障推理过程，通过风电机组齿轮箱的故障诊断实例验证了上述模型的可行性和贝叶斯网络推理的有效性，研究成果对具有相关不确定性问题的机电设备故障诊断有借鉴意义。
风电机组故障 篇4
海上风电具有风速高、风资源持续稳定、单机容量大、无噪声限制、不占用土地、更接近电网负荷中心便于并网与利用等巨大优势,其规模化发展已经成为我国当前风电发展的重要任务[1,2,3]。中国海上风电发展潜力巨大,根据最新的海上风能资源普查结果,30 m水深以内的海域风能资源约4.9 亿k W。 除了丰富的海上风能资源外,中国东部沿海地区经济发达,能源需求大;电网结构强,风电并网条件好。为促进海上风电产业的发展,“十二五”能源发展规划和可再生能源专项规划中提出了海上风电的发展目标,即到2020 年建成装机容量为3 000×104k W的目标。国家能源局在发布的《全国海上风电开发建设方案(2014-2016)》中布局44 个海上风电项目,共计1 053 万k W装机容量。随着技术瓶颈和电价政策的逐一突破,我国海上风电将迎来井喷式增长,正面临黄金发展十年。
随着海上风电的迅猛发展,作为与影响风电全寿命周期度电成本的4 项关键要素(项目投资、运维成本、发电量和财务成本)息息相关的主要因素[4],风力发电机组在海洋恶劣环境下的安全稳定运行问题越发受到关注。海上风力发电机组具有以下特点:(1)故障率高。受海洋高湿度、强腐蚀运行环境的影响,发电机组各部件故障率高。海上风力发电机组故障表现出故障部件集中、小部件可能导致大停运的特点。(2)故障维修困难。海上风电场可进入性差,维护要通过船舶或直升飞机才能靠近,有时甚至2~3 个月根本无法进行维护。如需更换大型设备,须租用逾1 000 万/次的船只,受船只数量限制,修护极其困难。(3)故障停运损失巨大。以东海大桥海上风电场一期示范项目为例,一台3 MW的海上双馈风电机组停机一个月的发电量损失达58 万k Wh。由于海上风力机单机容量越来越大,随着6 MW、10 MW等更大机型投入运行,在丰富的海上风能资源下,长时间的故障停运将会造成严重的经济损失。
上述因素的影响使得海上风电机组的故障容错运行受到国内外工业界和学术界的广泛关注。目前国内有关风力发电故障研究主要集中在电网故障下提高风电机组的故障穿越能力[5,6,7]。如何能有效降低风电机组内部故障带来的损失,避免重大事故发生是风电机组安全可靠运行的重要保证。迫切需要及早发现海上风电机组的电气缺陷,通过故障辨识及预警,及时提供有效的容错机制以优化运行情况,使其在无法维修时还能继续发电,尽量减少停机损失。
本文结合海上风电机组的故障特点,主要针对风力发电机组的定、转子绕组开路,轻微短路故障以及变流器故障,分析其容错运行现状并比较不同容错方案的可行性,进一步讨论了目前海上风电机组容错研究存在的主要问题和发展前景。
1 海上风电机组的故障特点
1.1 海上风电机组的故障统计与分析
欧洲地区是海上风电发展最早,也是海上风电发展最成熟的地区。本文收集了荷兰滨海埃赫蒙德海上风电场[8,9]的运行资料,对欧洲地区海上风电场的运行情况进行分析。
荷兰滨海埃赫蒙德(Egmond aan Zee)海上风电场(OWEZ)是荷兰第一个大型海上风力发电场。该风电场于2006年建成,坐落在荷兰北海岸,拥有36台3 MW Vestas海上风电机组,总装机容量108 MW,距离海岸线10~18 km,可以向当地10万多户家庭用户供电。
该海上风电场2007~2009 年的运行数据指出,2007 年全年总计发电量为330.06 MWh,风电机组每月的平均可用率在65%~95%之间具有较大的波动。具体如图1(a)所示。2007 年属于该风电场并网运行的第二年,风电机组早期故障停运主要是由于风力机变速箱引起的。在2009 年,该风电场的风电机组的34 台变速箱全部更换,并且另有8 台发电机组也由于不同的故障而更换。更换后的风电机组运行可用率有了一定的改善,机组可用率大致可以维持在70%~90%之间,如图1(b)所示,全年平均可用率达到83.5%。但是由于受到风速的影响,2009 年全年上网电量为315.211 MWh。
文献[8]对该海上风电场2007~2009年三年的运维数据进行了分析,统计了共13组部件的停运率及停运引起的系统停机时间。从图2可以看出,该海上风电场运行的早期,控制系统故障是海上风电机组中停运率最高的设备,风电机组中33%左右的停运来自于控制系统,而齿轮箱则是导致风电机组停运的主要原因,导致机组全年10%左右的时间处于停运状态[8]。
图3统计了13年间欧洲陆上风电的故障率和停机率[10]。从图3 可以看出,电气系统、控制系统属于陆上机组的高故障率部件,而齿轮箱、传动链等则属于故障率相对低的大型部件。但前者故障后造成的停机时间相对较短,而后者会造成更长时间的停运,从而表现出对风电场运行更大的影响。
图2 统计的是部件的停运率,图3 统计的则是部件的故障率,因此两组数据不能直接对比。但可以看出,两者的数据分布大致相似,都具有如下特点:(1) 高故障率或者是高停运率的部件导致的系统停运时间较短,其中电气系统(接线开关、变流器、控制系统等)的故障率或是停运率较高。(2) 使系统停机时间最长的是齿轮箱和发电机的故障,这一点在图2 的海上风电机组故障统计中非常明显。
1.2 电力电子变流器故障特点
文献[10]中指出在风力发电系统中,电力电子变流器的故障占电气故障的15%,但这个数据是在整个WEPM数据库中(含有直接并网的发电机组)得出的,因此对于变速风力发电系统,变流器的故障率要更高。WEPM数据库首次对变流器部件进行了分析,指出变流器一半的故障是由半导体器件引起的,然而这个数据是在1997~2005年获得的,如今其可靠性是有所提高的。所以为了获得更多关于变流器可靠性的数据,文献[11]统计了其他应用领域中变流器的故障率及故障特点,得出如下结论:功率半导体器件和直流电容是变流器最薄弱的环节,一半以上的故障是由它们引起的。电力电子变流器作为维持风力机运行的最基本部件,其可靠性就显得尤为重要。
变流器故障主要有变流器误动作、过电压、过电流、过热、欠电压等。变流器过电压一般是指转换过程中,中间直流回路过电压,这将对中间直流回路滤波电容器寿命产生直接影响。变流器负载突降会使负载侧向变流器中间直流回路回馈能量,造成直流侧短时间内能量的集中回馈,可能会超过中间直流回路及其能量处理单元的承受能力引发过电压故障。过电流故障是由于变流器负载发生突变,负荷分配不均,输出短路等原因引起的。输入电源缺相时,整流回路故障会导致欠压故障。由于以上原因会引起变流器的开关管断路、短路故障和直流电容的损坏[12]。
1.3 风力发电机故障特点
海上风力机每年的故障率可达50%,以发电机、变速箱、变流器的故障为主[13]。由于长期运行在高湿度、强腐蚀等恶劣环境下,直接影响了发电机的定、转子绕组绝缘,加上绝缘体的自然老化和绝缘击穿等原因,导致了风力发电机故障。常见的故障主要有定、转子绕组开路和短路故障、轴承故障和气隙偏心等故障[14]。
随着风力发电机单机容量的增大和电压等级的提高,同时风力发电机在电网中的比重也越来越大,发电机的安全运行直接影响着电网的稳定性。图4统计了发电机的故障分布,其中轴承的故障率为40%,定子的故障率为38%,转子的故障率为10%,其他故障占12%[15]。目前国内外学者对发电机定子、转子绕组故障及其诊断方法也有较多的研究[16,17,18,19]。
在工程上机械故障通常是难以修复的,只能根据机械损坏的状态来评估机械部件还能持续使用多长时间。而轻微电气故障可以通过优化控制算法和硬件重构等方式实现容错运行。
2海上风电机组容错技术
容错,顾名思义就是允许出错,工程上指在系统中,当一个或多个关键部件出现故障时,系统必须将发生故障的部件从系统中隔离开,然后采取相应措施维持其规定功能,或在可接受的性能指标变化下,继续稳定可靠运行。
故障容错可以从硬件容错、软件容错两方面考虑。硬件容错主要指故障后的硬件系统重构,着眼于风力发电机本体的容错设计和变流器的结构容错等。软件容错主要考虑故障容错控制,着眼于故障后的控制策略与算法优化。
2.1 硬件容错
2.1.1 备份式冗余设计
备份式冗余设计是在原来的系统设计中加入冗余硬件开关代替故障开关,实现容错控制。文献[20]提出了一种应用在双馈感应发电机中带有冗余桥臂的变流器拓扑。当检测到开路故障时,立即移除故障开关的门极信号实现隔离故障;当短路故障时,快速熔断器断开实现故障桥臂的隔离,触发导通对应的双向晶闸管(TRIAC)将冗余开关连接到电路中,如图5 所示。图中直流母线的两个电容器可用于测量极电压,进行故障诊断。文献[21]通过FPGA实现故障检测和容错控制。
在故障的情况下,这种冗余拓扑能够保证系统性能不受影响。文献[20]基于马尔可夫链模型来判断所提出的容错拓扑结构相对故障的脱机效率。根据可靠性分析,这种方法能在不停机的情况下保证系统的最佳性能,尤其适合海上风力发电。然而,冗余备份增加了开关器件数量,电路拓扑复杂,器件相对故障率也会增加,同时成本提高。并且这种拓扑只适用于变流器故障,并不能解决电机绕组的开路、短路故障。
2.1.2 变流器的拓扑结构设计
变流器的拓扑结构设计,是在故障后改变原来的拓扑结构,配合适当的控制策略实现容错运行。在风力发电系统中,工程中应用最多的是背靠背PWM功率变流器组成的双PWM变流器。由于永磁同步发电系统和双馈感应发电系统的拓扑结构不同,以下分别总结了两种系统的拓扑结构容错设计。
(1) 永磁同步风力发电系统容错拓扑
文献[22-24]对永磁同步风力发电机组(PMSG)的变流器容错进行了详细的研究。在永磁同步风力发电系统中,功率是单方向全功率流通,因此,IGBT开路故障后,机侧容错可以通过IGBT反并联二极管构成的整流电路实现。网侧逆变器容错更加复杂多变,需要配合有效的控制策略,因此对网侧逆变器的容错做了更多深入的研究。
网侧逆变器容错拓扑方案主要由以下几种:(1)将网侧变压器的星形中点通过TRIAC与直流母线电容中点相连,如图6 所示。TRIAC在系统正常运行时是关断状态,当检测到网侧变流器某相故障后,隔离故障桥臂,导通TRIAC。这种方案只需增加一个硬件开关就实现了故障容错,可以有效降低系统的容错成本。(2)网侧变流器故障后,触发TRIAC导通,将变压器星形连接的中性点和发电机的一相连接,即五桥臂结构。这种方案的缺点是不适用两侧变流器同时故障,优点在于减少了冗余开关,在不增加直流电压等级的情况下,可以在有限的运行范围内保持良好的驱动操作。这也使得它成为提高PMSG驱动器可靠性方案中极有吸引力的方案。(3)三相四开关电路拓扑。与前两种方案相比,这种方案减少了电力变压器,增加了两个TRIAC。当监测到某相故障并隔离故障桥臂后,触发该相TRIAC导通直接与直流母线中点连接。方案(1)(3)由于与电容中点相连,故障相电流流过电容,会引起电容电压的波动,因此需要配合适当的电压补偿策略。
文献[25]在研究变流器故障容错的基础上,考虑到电机和变压器绕组故障,提出了一种拓扑结构,如图7。在这个系统中仅需要增加两个开关SW1、SW2。系统中某相故障后,隔离故障相,触发SW1、SW2 导通,将电机与变压器的中性点相连接,形成五桥臂拓扑结构。由于引出了电机和变压器的中性点,SW1、SW2 导通后,会出现零序电流,因此需要考虑消除零序分量。这种方案减少了冗余开关数量,既适用于两侧变流器一相桥臂故障,也适用于发电机和变压器一相绕组故障。
(2) 双馈异步风力发电系统容错拓扑
文献[26-28]将6/5 桥变流器结构应用在双馈风力发电机(DFIG)中,如图8 所示。系统中增加三个TRIAC(Ta、Tb、Tc)。当机侧a相发生故障,隔离故障桥臂,触发该相的Ta导通,则网侧变流器的a相桥臂作为两侧变流器的共享桥臂,通过适当的控制策略实现理想输出。这种方案与前文图6 所示的拓扑相类似,仍不适用于两侧变流器同时故障,且增加了开关的使用频率,潜在地提高了功率开关的故障率。
文献[29]将三相四开关电路拓扑应用于双馈风力发电系统中的容错运行中,如图9 所示。通过TRIAC将故障相与直流中点相连并对双馈风力发电机组的机侧和网侧变流器的单相开路故障容错分别进行了仿真验证。
2.1.3 多相电机
多相电机具有较低的转矩脉动,更高的容错性能和较小的单相额定功率[30]。这些理想的特性使多相电机在大功率和高可靠性的系统中具有很大的发展潜力。包括五相电机[31]、六相电机[32,33,34]、九相电机[35]、十二相电机[36]、甚至十八相电机[37],其中的大多数都和风力发电系统相关。由于近年来风力机容量的不断增加和可靠性要求的提高(尤其是海上风电场),使得多相电机的优势更加突出。大功率变流器常常是由许多单元级联而成,大功率电机的绕组通常也由许多并联的线圈组成。因此,电机和电力电子电路可以通过重新配置应用在多相发电系统中,并且不需要增加硬件。当一相故障或缺失,功率损失比一般电机小的多。
具有背靠背结构变流器的多相变速驱动系统中,机侧通常是两电平或三电平的电压源变流器(VSCs)[30]。多相发电机的研究也集中于n相VSCs或二极管整流器的应用,这完全取决于电机的类型。一种六相多级感应发电机[34]如图10 所示。图10(a)中是两个并联三相VSCs驱动的六相风力发电系统,这是一种典型的非对称六相电机变速驱动的拓扑。图10(b)则是对称六相发电系统(永磁同步电机),机侧是两个串联的三相变流器,网侧是三电平中点嵌位变流器,并与直流环节的中点相连,这种结构既可以用于永磁同步电机也可以用于感应电机。然而直流环节与网侧变流器的三线连接时需要慎重考虑其经济性,尤其是在网侧变流器放置较远的情况下[28],当然,在高压直流输电的海上风电场中可以考虑这种拓扑结构。随着海上风电场装机容量的增加,大功率高可靠性的需求日益增强,高压直流输电的优势不断凸显。文献[38]详细研究了基于无变压器概念的永磁同步风力发电系统,并可以实现100 k V的直流输出。该系统中每三相绕组组成一个三相发电机模块,且每组的三相定子绕组之间电气隔离。三相定子绕组连接到一个VSC模块。VSC模块串联到直流侧,即在没有变压器的情况下,定子绕组上有较小的交流电压而变流器将会输出很高的直流电压。这种拓扑非常适合直流并网的远距离海上风力发电[38]。
2.2 软件容错
2.2.1 脉宽调制算法改进
脉宽调制(PWM)技术是变流器控制的核心技术,而空间矢量脉宽调制(SVPWM)具有电压利用率高,易于数字化实现和优化等优点而广泛应用于电力电子变换和交流传动领域。SVPWM是在矢量空间用有限的静止矢量去合成和跟踪调制波的空间旋转矢量,使合成的空间矢量含有调制波的信息。传统的六开关PWM变流器的8 个静止矢量按一定的规律切换可以在矢量空间用合成旋转的电压空间矢量来逼近电压矢量圆,从而形成SVPWM波形。
当监测到变流器某一个开关器件短路或断路后,短时间内并不会对系统造成严重的影响,只是会降低系统的性能和可靠性。变流器中某一个IGBT故障后,由于其反并联的二极管仍是完好的,变流器仍可以在三相条件下运行,但电压矢量会产生畸变。
文献[39]对不同扇区正常和故障后的电压矢量进行了分析,得出合成电压矢量畸变原因,最终给出了发生畸变的两种情况:一种由零矢量引起的畸变,另一种是由零矢量和有效矢量共同引起的畸变。因此可用一个正常矢量来补偿代替发生畸变的矢量。这种单纯使用软件容错的方法只适用于变流器的单个IGBT故障。
2.2.2 矢量控制
在风力发电系统中,矢量控制是把电流分解为d轴电流和q轴电流,分别加以控制。通过前馈解耦控制得到d-q坐标系下电压参考值,再经过坐标变换得到电压指令信号,进行PWM调制。因此在运用矢量控制的容错系统中,一般是对PWM调制方法进行改进,使系统良好稳定运行。
(1) 四开关PWM调制
前文四开关三相电路拓扑中,由于一相电流流过直流电容中点,将引起直流电压波动和输出电流畸变。而导致母线电容中点电压波动的最主要原因则是故障相电流对母线电容的充放电,由式(1)可以看出,波动电压与电流幅值成正比,与电容值C和电流频率 ω 成反比,这也是四开关三相系统低频特性差的原因[40]。因此可以通过加大电容值或加大增加电机运行频率来减小直流电压的波动。
在实际系统中电容容量是有限的,为了减小或消除不平衡电压对逆变器输出电压的影响,最好在程序中对基本电压矢量的作用时间进行修正,对不平衡电压进行补偿。
四开关SVPWM也是在矢量空间上用静止的矢量合成电压矢量圆,但四开关变流器只有四个开关矢量,且没有零矢量。一般用两个相反矢量或采用有效矢量来等效零矢量的作用[41,42]。文献[43]提出了一种自适应的空间矢量调制方法,可以补偿直流电压波动和转矩脉动,但也需要复杂的计算和高频开关转换。文献[44-45]提出的四开关SVPWM控制策略在一个开关周期内只需要三个开关状态,是一种简捷有效的补偿策略。文献[46]揭示了四开关逆变器SVPWM控制的实质是以两路相位相差π/3电角度的正弦波为隐含调制函数的SPWM控制,并提出了七段式实现方法和过调制方法,以减少开关频率和提高直流电压的利用率。
(2) 五桥臂变流器PWM调制
文献[26]提出了两种五桥臂变流器的PWM控制策略,即双零序信号注入法。将零序信号分别加入五个参考电压矢量,零序信号不会改变输出的线电压和相电压,只是作为一个自由度减少电流谐波和提高直流电压的利用率。
2.2.3 直接功率控制与直接转矩控制
双馈电机的直接转矩控制(DTC)是通过电压矢量来控制转子磁链矢量,使电机转矩和磁链同时按要求快速变化,从而控制电机转速。因此直接转矩控制的关键就是建立磁链和逆变器开关模式之间的关系。直接功率控制(DPC)的控制思想源自于电动机的直接转矩控制策略[39],在电网电压发生不平衡故障时,DPC仍然能够保持有功、无功功率(电磁转矩)恒定。大型发电机系统中,这两种控制方法存在很多缺点,例如直接转矩控制低速性能差,转矩脉动大;直接功率控制在电网不平衡的情况下会造成电流畸变严重、谐波大等问题,很多文献都对这两种方法进行了优化[47,48]。DTC和DPC避免了复杂的解耦运算,对电机参数不敏感,简单易行。
文献[23]将DTC和DPC分别应用在永磁同步发电机机侧变流器和网侧变流器的故障容错控制中,并重新制定开关表,从而稳定直流电压,减小转矩脉动,降低谐波。其中DTC和DPC的控制核心仍是对四开关拓扑的电压矢量控制进行合理的改进。
2.2.4 滞环电流控制
电流滞环跟踪控制是将三相电流给定信号和检测到的三相电流信号比较,若实际电流大于给定值,则通过变流器使之减小,反之增大,电流波形围绕给定值变化,并将偏差限制在一定范围内。
在容错系统中,若没有零序通路,即系统与网侧不共地,由于此时只需控制正常的两相桥臂就可间接地控制第三相。A相故障隔离后的三相电流如式(2),B、C相电流相位位移 π/3,幅值为原来的3倍。因此只要控制两相电流相位相差即可。文献[22]和文献[24]重新对参考电流进行计算,并引入直流电压波动反馈,将参考电流和测量的实际电流差值进行滞环比较,产生PWM信号。
滞环电流控制通过控制环宽可使电流快速跟踪,而且对电路参数依赖性小,系统鲁棒性好,受电容电压波动影响小。然而,该控制方法不能做到开关频率恒定,且存在稳态误差[49]。
表1 系统地总结了风力发电发电机组的容错现状,在如今风力发电技术研究的基础上分析指出容错方案的应用可行性。
注:+ 强化研究工程应用;- 弱化研究工程应用;0 维持现状
从表1 中可以看出:备份式冗余设计在硬件上增加冗余桥臂,代替故障桥臂,无论是在硬件还是在软件上不会有太大的改变。多相电机虽然是现在海上风电机组的研究热点,但现在还处在实验研究阶段,未能大范围的应用。大量文献集中研究风电机组软件容错和变流器容错拓扑结构的设计[20,21,22,23,24,25,26,27,28,29],这些方法也可以运用在现阶段海上风力发电机组的轻微故障容错中。
3 热点与展望
3.1 容错技术研究热点
从国内外研究可以看出,现阶段风力发电机组容错研究主要集中在以下两个方面:
(1) 容错拓扑结构的改进。在海上风力发电中,主要采用的是双PWM变流器。其中开关器件的高故障引起很多学者的关注,因此发电机组故障容错更是成为研究的热点问题。
(2) 控制算法的优化。许多文献将三相四开关电路拓扑应用在故障容错中,并对其控制算法进行了大量的总结研究,集中研究优化四个开关电压矢量及其在每个周期内作用时间的分配,使这种方案更好地应用在风力发电系统中。
3.2 海上风力发电机组容错研究展望
结合本文对风力发电机组故障容错技术的总结分析,目前海上风力发电机组容错在以下方面还面临巨大挑战:
(1) 精确的电机故障模型。现阶段对海上风力发电机组故障容错研究主要集中在永磁风力发电机组,只有少数文献关注于双馈风力发电机组的容错。而双馈风力发电机已成为海上发电机的主流机型。由于缺乏精确的便于与变流器及控制系统连接的故障模型,导致目前对DFIG容错运行的研究主要针对变流器故障。事实上DFIG绕组开路、短路故障的容错研究同样重要,精确的故障模型是一个有效的突破口,虽有文献建立了双馈电机的故障模型,但是只考虑了电机本体,没有与变流器及其控制系统连接后综合考虑其并网运行状态下的故障及容错运行特性。
(2) 量化的故障预警门槛。目前对于风电机组故障诊断的方法较多,但是缺乏故障预警量化的参照标准。为及时提供有效的容错机制,必须量化故障预警门槛以保证故障辨识的准确性、及时性及有效性。
(3) 挖掘现有系统的容错潜力。目前故障容错大多采用冗余备份(多相电机也属于冗余的一种情况)措施来解决,除结构复杂、成本高昂以外,还受风力机机舱空间体积的限制,因此需要深度挖掘现有系统的容错潜力,在现有硬件结构的微小改变的基础上大大提高机组的容错能力。
(4) 缺乏评估容错能力的指标体系。目前仍没有一套完整的容错指标来评价一个系统的容错运行能力,而更多的是采用可靠性来评估。而提高系统可靠性的一个基本方法就是使用容错技术,即一个系统在出现运行性故障时能够依靠系统内在的能力保持系统连续正常的运行。现阶段大多数容错性能研究是将故障前和故障容错后的一些性能进行对比分析,例如,对比故障前后电流电压幅值,转矩、直流电压的脉动以及功率输出等。而对于大型海上风力发电机组来说,更要考虑故障容错后系统的等效停运率是否能降低,容错拓扑所增加的硬件成本能否在计及电能损失后仍具有良好的经济效益,风电机组能否安全可靠持续运行。这些方面都是减少故障率,降低维修成本的关键,因此,很有必要建立一套以耐久性为导向的故障容错指标体系。这也将是今后容错研究的一个方向。
4 结论
风电机组运行维护现状研究与展望 篇5
关键词：风电机组；维护现状；展望
中图分类号：TM614 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2016）24-0127-02
风力发电作为一种环保发电方式，风力发作为一种成本低、安全、环保且储量大的可再生发电能源，具有较大的开发价值。据世界能源组织统计发现，我国陆地面积上的高层风力储备大约为7.5亿kW[1]。我國的风能储备比较丰富，其开发的前景相当广阔，但是我国的风力发电技术远比国外技术落后，因此发展风力发电的同时必须针对风电机组运行维护现状进行分析，为提升风电机组运维做出贡献。
1 国内风力发电发展现状以及相关技术
1.1 国内风力发电发展现状
我国地域辽阔，海岸强较长，沿海地区的风力资源相当丰富，我国的平均风功率密度为100 W/m2，我国的风能资源储量约为32.26亿kW。随着我国经济快速发展，各项建设对于能源需求越来越高。自从上个世纪90年代开始，我国风电产业快速发展，且发展的速度高于30.00%。我国风力发展技术不断进步，能够满足我国风力发电的基本需求，同时还将建设成为世界主要风力发电设备制造供应地。
根据我国风能协会发布的风电装机容量统计，截止2010年底，我国新增安装风电机组大约为13 000余台，装机的容量达到18 900 MW，比同时期增长37%。2015年累积安装风机组35 000台，装机容量45 000 MW，比同时期增长73.3%，由此可见风力发电在我国发展越来越高好[2]。
1.2 风电机组概述
风电机组主要由风力发电机、蓄电池充电控制器、支撑发电机组塔架、卸荷器、逆变器、蓄电池组、并网控制器等组成。风力发电机组一般包括风轮叶片、加固件、发电机以及风轮等组成。风力发电作为新能源，其与传统的发电技术相比而言存在着很大的差异，风电快速发展需要国家政策大力支持。
从国际风力发电情况来看，凡是风力发电发展速度迅速的国家，均有政府部门的政策支持。随着新能源的发展，国家给予了风力发电巨大的能源政策支持，国家政策为确保风电设备制造和风力技术的发展提供了巨大帮助。
随着我国电力市场不断扩大，对于风电设备需求日益增大，目前的风电设备市场供应能力不能够满足需求。随着风电设备整机安装的需求不断增大，大型轴承、齿轮箱、叶片、电控设备等供给能力已经不能够满足要求，因此风电设备的市场需求潜力不断增大。
我国风能资源储存丰富，风电产业迅速发展已经成为了全球风力发电比较活跃的地区。风能属于清洁可再生能源，其受到了世界各国的高度重视，世界风能市场以每年40%的速度增长，预计在未来的20年内将以每年25%的速度递增。
2 海上风电机组运维现状
2.1 海上风电机组运行可行率
近年来，随着风电产业的快速发展，世界风力发电技术也有了更大的进步。目前，风电行业中可用率是风电机组招标的重要门槛，同时也是质量保证期验收的重要标准。可用率主要指可用时间和不可用时间的比值，其反应出了设备在长期运行过程中处于正常运行状态的概率[3]。
因此海上风电机组运行实践中，反映出维修性，根据设备不可用时间所包含的内容，可将可用率进一步划分为固有可用率。电力系统可靠性作为电力系统可靠运行的重要指标，电力系统故障修复和不计预防性维护等其他因素均会引起停运。
目前，有很多参考文献对风电机组可用率进行统计研究，通常情况下使用可用率进行表示。海上风电机组的使用率在一定时间内有较大的波动，且通常会低于技术可用率水平，然而技术的可用率相对稳定。齿轮箱故障作为海上风电机组和陆上风电机组最主要的停运根源，据资料统计陆上风电机组中齿轮箱的平均修复时间为260 h，海上风电机组的齿轮箱修复时间可能花费360 h以上[4]。控制系统主要为海上风电机组和陆上风电机组，因此这两者属于停机频率较高的部件之一。
2.2 影响海上风电机组运维成本因素
2.2.1 风机各部件可靠性
从风机组的故障来看，机组停运的主要原因有故障停运、检修停运、保护停运以及电网停运等几个方面。故障停运和保护停运是海上风电机组停运的重要原因，致使保护停运的事发频率较高，故障停运的时间较长，引起电力系统停止运行时间较长。
2.2.2 天气因素
海上天气条件对于风机运维影响主要表现在下面三个方面：
其一，风速和浪高对于船只等交通工具运行的可行性影响很大；
其二，浪高对于海上风机登陆约束；
其三，风速、浪高、雨、雾以及夜晚等视觉影响情况，对于海上吊装、机舱外作业限制很大。风速在12 m/s以下、浪高2 m以下是海上风电运维船只出航的基本条件[5]。
不同海域风电场各个月份存在着很大的差异，不同的季节出航的时间长短不同。
2.2.3 运维人员配置和管理制度
虽然海上风电机组的运维已经开始了很长时间，但是其并未形成足够的标准，应该积极积累经验，对海上风电机组的维护必须要具备很高的专业性，以确保海上风电机组故障得以控制。
海上风电场可进入性相对较差，设备的检测状态和故障诊断不能够完全借助人力进行检测，那么在实际工作中如何专业配置维护人员将会对海上风电机组运维产生巨大影响。海上风电机组维护人员至少需要2个技术人员，部分部件的维护工作需要4人之多，因此维护人员多少与技术专业性与否直接会影响海上风机运维成效。
2.2.4 交通工具因素
海上风电机组运维离不开交通工具，而船只和飞机作为其主要的交通工具，在运维过程中除了承载维修人员和维护工具外，还用于重型设备、大型设备吊装。海上风机运维必须配备不同的运维工具，考虑到不同设备出现故障的情况不同，所使用到的工具也不一样，风电机组运维中应考虑到成本问题。
一般来说，小型船只的年租费用约200万元，大型起重船的单次出海费用可达1 000万元，可见船风电机组运维中成本消耗非常高，如何合理配置海上交通工具将成为风电机组运维必须解决的问题[6]。
3 风电机组运维展望
3.1 风电机组运维数据收集研究
风电机组运维数据、经济性统计以及可靠性等都是风电机组后续运行的重要基础。国内相关运行统计的数据较少，国内高校和科研机构等研究数据较少，并且难以开展。随着大数据时代的到来，大数据技术有助于挖掘风电机组电场累积信息。
3.2 风机容错运行研究
海上风电机组故障在所难免，海上风电机组维护时间较长，维护难度和成本相对较高。海上风电机组除了传统的冗余设计之外，容错控制是很多电机设备上容错运行的主要模式。容错控制主要指控制系统中某些元件发生故障，系统仍然能够按照期望的性能指标运行，还可以完成相应的任务。
3.3 风电机组多部件系统研究
近年来，随着海上風电盛行，风电机厂的规模越来越大，每个风电场包含数十台、数百台风电机组的风电场已经非常常见。但是当前对于风电机组的研究和运维仍然处于大部分单机单部件和单机多部件系统的研究，而单机多部件系统仍然是处于基础的经济相关性的研究之中。对海上风电机组进行故障相关性、结构性以及功能相关性分析，以此来实现对风电机组故障维护。
4 结 语
虽然近年来风电技术得到了快速发展，但是风电机组在实际运行过程中面临着各种各样的问题。风电机组在运行过程中如何保障运行的稳定性、可靠性以及高效性将成为近年来风电机组运维重点考虑问题。
本文通过对风电机组运维现状进行分析，针对相关技术进行详细介绍，为提升风电机组运行能力提供重要支持。本文选择海上风电机组运维现状及展望作为主要研究内容，探讨了风电机组在运维过程中的一些问题，为提升风电机组运维质量提供保障。
参考文献：
[1] 施鹏飞.风电长远可能占中国总电量的10%——电网是当前风电发 展的瓶颈[J].绿叶，2009，06：71-79.
[2] 黄国平.概述风力发电和风电齿轮箱[J].科技致富向导，2011，27：188.
[3] 李秀峰.关于风电机组出质保后运维方式的探讨[J].科技致富向导，
2015，15：150+278.
风电机组故障 篇6
近年来环境问题日趋严重,清洁能源备受关注,能源安全已上升到国家战略。在国家新能源战略和政策双管齐下的推动下,风力发电已经成为新能源应用的主要方式[1]。其中,海上风电具有风速高、风资源持续稳定、单机容量大、无噪声限制、不占用土地资源、更接近电网负荷中心便于并网与利用等巨大优势,其规模化发展已经成为中国当前风电发展的重要任务。
随着海上风电的迅猛发展,作为与影响风电全寿命周期度电成本的4项关键要素(项目投资、运维成本、发电量和财务成本)息息相关的主要因素[2],风力发电机在海洋恶劣环境下的安全稳定运行问题越发受到关注。同时,大容量、离岸距离远的海上风电机组还面临设备故障率高、故障修复时间长、可及性差导致的运行维护困难、维护费用高昂,以及停运损失大等问题,迫切需要及早发现海上风力发电机的电气缺陷,及时提供有效的容错机制以优化机组运行。
由于长期运行在高湿度、强腐蚀等恶劣环境下,海上风电机组每年的故障率可达50%,以发电机、变速箱、转子、变流器的故障为主[3]。双馈感应发电机(DFIG)是海上发电机的主流机型之一,国内外学者关于DFIG的研究多集中于电网故障下的稳定运行[4,5],风力发电机组的故障分析方法也得到了国内外学者的广泛关注[6,7,8,9],有关故障处理和容错方案方面的研究逐渐成为研究热点[10,11,12]。目前,有关风力发电机组故障容错研究主要从以下两方面展开。
1)变流器结构的改进。文献[10]增加一组备份冗余桥臂代替故障桥臂;文献[11]采用6/5桥臂容错变流器拓扑实现故障容错;文献[12-14]利用直流电压的中点进行电路重组。
2)电机本体改进或设计。文献[15-17]中将多相电机应用到大功率风力发电系统中。大功率变流器通常是由许多单元级联而成,大功率电机的绕组通常也由许多并联的线圈组成。因此,电机和电力电子电路可以通过重新配置应用在多相发电系统中,并且不需要增加硬件。
上述方法中,采用冗余备份(多相电机也属于冗余的一种情况)容错的效果更好,但是冗余备份增加了开关器件,提高成本的同时使电路结构变得更加复杂,且实际应用中还受风力机机舱空间体积的限制。因此,需要深入挖掘现有系统的容错潜力,在不改变或做微小改变现有硬件的情况下,使机组具有更高的容错能力,有效降低故障带来的损失,避免故障恶化导致的毁灭性事故。
本文首先将双馈风电机组的故障问题进行分类,针对可容错的电气开路故障,以现有硬件结构的微小改动为导向,提出4种可行的组合硬件容错方案。以转子侧变流器的开路故障为例进行分析,决策一组最优容错方案,将硬件重构与软件优化算法结合,优化故障后的三相四开关变频器调制信号。最后,结合仿真及实验结果验证了本文所提出的容错方法的有效性与可行性。
1 双馈风电机组开路故障容错方案
1.1 双馈风电机组的故障分类
根据风力发电系统的组成和重要部件的作用,DFIG作为风力发电的核心部件,如果发生故障,对系统的影响是极其严重的。发电机故障可分为绕组开路故障、相间短路故障、终端短路故障、匝间短路故障和接地短路故障。变流器故障包含绝缘栅双极型晶体管(IGBT)短路故障、IGBT开路故障和直流电容故障,其故障率占风力发电系统电气故障的15%[18],变流器作为维持风电机组运行的最基本部件,其可靠性就显得尤为重要。变流器中过大的电流会使系统进入保护动作而停机;且电机电流中存在直流电流分量,会引起转矩减小、发热、绝缘损坏等问题[19]。
当检测到双馈风电机组故障后,在故障保护动作时间内,及时将发生故障的部件从系统中隔离开,并同时采取合理有效的容错方案维持其规定功能,即在可接受的性能指标变化下,继续稳定可靠运行。
1.2 双馈风电机组的容错方案
容错运行的首要目标是故障容错后在可接受的性能指标变化下,系统能够继续稳定可靠运行。本文在可行性基础上提出多种容错方案,并分析其技术上的经济性以及与环境的协调性。除此之外还要考虑容错方案执行中可能存在的潜在问题,例如某种容错方案会不会对系统造成不利的影响、容错过程中是否有进一步的应变措施等。
因此,针对双馈风电机组的开路故障,本文提出了一种针对不同位置开路故障皆能容错的双馈风电机组拓扑结构,如图1所示。
方案1:直流环节由两个容量完全相等的电容串联,发电机绕组通过3个双向晶闸管(TRIAC)与串联电容中点相连。本方案用于转子侧变流器的开路故障容错研究。
方案2:网侧变流器三相桥臂通过TRIAC连接到直流中点。本方案用于网侧变流器的开路故障容错研究。
方案3:引出DFIG转子中性点将其连接到直流电容中点。本方案用于变流器和发电机绕组的开路故障容错研究。
方案4:引出网侧星形连接三相变压器的中性点,将其连接到直流电容中点。本方案应用于网侧变流器和变压器绕组开路故障的容错研究。
其中方案1和方案2仅适用于变流器的故障容错研究,且需要增加的开关器件较多。方案3和方案4需要引出机体的中性点,需着重考虑消除零序分量。
2 双馈风电机组单相开路故障容错
2.1 硬件容错
本文在图1(a)的电路拓扑基础上着重研究双馈风电机组的轻微故障及其容错方案。在现有的研究中针对双馈风电系统变流器IGBT的故障,目前常用的增加冗余桥臂进行容错的解决方案受机舱空间等因素的限制。若发生转子侧变流器开路故障,则选定方案1。若发生其他上述所提出的开路故障,则以此类推。
图1(b)为转子侧变流器单相开路故障后的硬件容错拓扑结构。系统正常工作时双向晶闸管TR1无触发信号处于断开状态。当转子侧变流器某一相桥臂(如a相桥臂)出现故障时,断开该相桥臂的快熔熔丝,隔离故障相,触发该相的TRIAC导通来保证系统继续正常运行。这种方案必须考虑直流电容的过压能力,使其能承受一定范围的电压波动。
图1中,直流环节两电容的值为Ca=Cb=C,其中C为设定的电容值,由于a相电流流过电容Ca和Cb,从发电机角度看,Ca和Cb并联,因此等效阻抗为j2ωC,其中,ω为角频率。由戴维南定理可得图1(b)中的n点和g点(g为等效接地点)间、b点和g点间及c点和g点间的电源模型如图2所示,其等效电压vng,vbg,vcg可表示为:
式中:vbo和vco分别为b点和o点间的电压及c点和o点间的电压。
根据图2(a)的等效电路图可以得出,每一相Vdc/2的平移不会影响相电流的平衡,因此图中的电源模型可以简化到虚拟的o点[20],如图2(b)所示。从图2(b)中可以看出a相含有容性阻抗,bc两相在容错后的实际端电压vbo和vco分别为:
式中:ia,ib,ic分别为转子a,b,c相电流;Z为发电机每相绕组阻抗;vno为n点和o点间的电压。
将ia+ib+ic=0代入式(2)得:
整理可得容错变流器的三相畸变电流为:
式中:I为转子电流恒定幅值。
从式(4)可以看出,相电流不平衡与ω和C有关,ω和C越小,畸变越明显,直流电压波动也越大。
2.2 软件容错
上述硬件重构方案需要有效的软件容错即控制优化算法与之匹配,才能实现单相开路故障的容错运行。在容错运行中重点考虑故障对控制的影响。从图2(b)中可以看出,转子a相绕组直接与直流母线中点n相连,因此三相电压分别为vns,vbs,vcs(s为发电机中点),由此可得故障后各相对直流中点电压van,vbn,vcn分别为:
假设a相绕组的电流为vns/Z=Icosωt。为使三相电流平衡,则b相、c相电流应该满足:
根据式(5)和式(6)可得:
从式(7)可以看出vbn和vcn间的相位差为π/3。容错后,图1(b)中的a点与n点重合。结合式(5)和式(7),可得旋转电压相量为:
根据式(7)和式(8)可知,控制两个电压相量相角差为60°,即可控制具有容错能力的四开关变流器,使三相电流平衡。根据DFIG在dq坐标系下的数学模型,通过对转子侧变流器采用定子电压定向与前馈解耦控制相结合的策略达到控制电机转速及有功、无功功率的目的。根据上述算法可得正常时电压指令信号va,vb,vc为:
式中:Um为系统电压最大值。
容错后的调制波信号vb*和vc*为:
发生开路故障后,由于故障相电流对母线电容的充放电导致母线电容中点电压产生波动。根据图2,容错后b,c相的端电压也可表示为:
为了减小或消除不平衡电压对逆变器输出电压的影响,可以在优化算法中对不平衡电压进行补偿,以得到更好的容错效果[21]。当母线电压稳定时,图1(b)中两电容各自的电压为vCa=vCb=Vdc/2。a相绕组连接到直流母线中点时,随着a相电流的流过,电容电压波动为:
将上下两电容电压的差值经限幅放大器加入正弦调制波中,补偿直流电压波动。具体如下:定义电压差值ΔVC,则,当ΔVC>0时,Ca导通时间长,使Ca放电,当ΔVC<0时,Cb导通时间长,使Cb放电。可得开路故障后,补偿不平衡电压后的调制波信号vb*′和vc*′为:
具体的控制方法如图3(a)所示。正常、开路故障以及容错补偿后的脉宽调制(PWM)信号的波形如图3(b)所示。图中,PI表示比例—积分控制器。
3 仿真与实验结果分析
3.1 单相开路故障及容错运行仿真结果分析
在MATLAB/Simulink环境下,构建双馈风电机组转子侧变流器单相开路故障容错控制的仿真模型,对正弦脉宽调制(SPWM)波进行优化补偿,故障发生后,由原来的六开关切换至四开关控制模块,实现容错控制。系统仿真参数如下:DFIG额定功率为1.5 MW,定子额定电压为575V,额定频率为50Hz,极对数为2,定子电阻为0.020 13(标幺值),定子电感为0.029 19(标幺值),转子电阻为0.020 67(标幺值),转子电感为0.029 19(标幺值),互感为1.89(标幺值);转子侧变流器开关频率为1 600Hz,网侧变流器开关频率为2 700Hz;直流电容为3 400μF×2,直流电压为1 200V。
故障发生后,硬件结构由原来的六开关切换至四开关控制模块,实现硬件重构与容错控制结合。仿真结果如图4所示。
仿真过程中,为便于对有、无容错运行状态进行对比,有正常、故障、容错3种运行状态,即,2.0s开始发生转子侧变流器a相开路故障,2.0~2.2s属于无容错的故障运行状态,2.2s以后进入容错运行状态。从图4可得,若无容错机制,在故障状态下将会出现明显的电流畸变。在2.0~2.2s的故障状态下,转子电流畸变的最大值约为原来的1.5倍,定子电流中亦出现幅值达1.8倍的电流尖峰。但是,这个幅值只在仿真的故障运行状态中出现,实验中不会让设备处于直接故障运行的工况。因此,实验时只有正常、容错两种运行状态,不会出现仿真故障运行状态时的过电流情况。
同时故障状态也使得系统直流电压、转速、转矩以及输出功率波动较大,较大的转矩脉动会潜在的影响风电机组的机械部件,而输出功率的波动会影响整个系统的电能质量。进行容错补偿修正后,0.5s内重新进入稳定运行状态。
图5为仿真的只有正常及容错运行的定、转子电流及直流电压波形。从图5波形可以看出2.0s开始进入容错运行后,由于提供了及时的容错机制,系统很快进入稳定,并不会出现图4所示故障运行状态下的尖峰电流。
仿真结果表明:①本文所提方法对大型风电机组是适用的;②有容错机制可有效避免故障的迅速恶化。从图5仿真波形可得:假设全年内仅发生转子侧变流器单相开路故障,且故障前后风速不变,发电机组平均输出功率为PG,正常全年发电时间为8 760h,故障停机时间为t(其中0.9t为因天气等因素导致的等待时间,0.07t为备件时间,仅0.03t为部件维修时间),计划维修导致的停机时间为tm,则全年发电量为(8 760-t-tm)PG,期望电能损失为(t-tm)PG;若故障发生后及时进行故障隔离和容错运行,则全年发电量8 760PGtm,相比故障停机,容错运行后,减少了故障停机损失,提高了机组的可用率。风电机组可以在故障后直至维修前维持容错运行状态,实现了故障状态下持续运行的容错目标。
3.2 单相开路故障容错运行实验验证
为对DFIG单相开路故障容错运行实验验证,本文定制了双馈风力发电系统实验平台,用5.5kW的DFIG模拟海上DFIG,该平台分别由直流电机、模拟DFIG、风力机仿真控制屏、DFIG励磁控制屏和网侧控制屏、DFIG测量控制屏、DFIG故障控制屏等组成,如附录A图A1所示。直流电机模拟风力机驱动5.5kW的DFIG。模拟DFIG的具体实验参数如下:定子漏感为0.020 55 H,转子漏感为0.011 26H,定转子互感值为0.249 3 H,定子电阻为0.186 4Ω,转子电阻为0.132 1Ω,极对数为2,直流电容均为4 700μF,直流电压为200V,电机额定转速为1 500r/min,定子额定电流为8.3A,转子额定电流为18.0A。信号采集装置由钳型电流表、录波仪等组成,可记录发电机的运行状态。其中ZH-102录波仪共有32路交直流电压、电流测量通道。
该实验装置变流器的直流部分见附录A图A2,该装置由4个同型号电容分别两两并联再串联构成,同时在变流器a相桥臂与直流母线电容的中点之间连接一个单刀双掷开关S0,故障时开关动作,软件容错策略及时响应,共同提供容错机制,系统框图见附录A图A3。
实验中,为避免无容错故障运行对设备的损坏,本文直接验证容错运行方案的可行性,因此,在实验中只有正常及容错两种运行状态。
容错前后未改变变流器的开关频率,因此不会对变流器开关的寿命周期产生影响。实验波形如图6所示。4.3s开关动作,系统进入容错运行状态,经过0.2s左右的超调响应时间,最终进入稳态运行,期间各信号(包含定、转子电流、直流电容电压等)都在允许范围内波动。
将图6的实验结果与图5的仿真结果进行对比,可得实验与仿真结果变化规律一致。在4.3s进入容错运行状态后,由于电力线路限时电流速断保护的动作时间为0.5s,因此控制容错的响应时间在0.5s内,避免时间过长导致保护动作使系统停机。在0.5s内定子、转子电流恢复正常三相对称,直流电压趋于平稳,系统仍能稳定运行。
将本文的容错结果与文献[7]的备份式冗余桥臂容错结果对比,理论上冗余备份可以得到和正常时完全一样的运行性能。而本文主要考虑在无冗余的情况下实现非备份式容错。非备份式容错性能本身即低于备份式容错性能,但是非备份式容错结构简单,不受风力机机舱空间体积的限制。仿真和实验结果验证了本文容错方法的可行性,在无冗余备份的情况下仍然能够得到与文献[7]有冗余备份近似的容错效果,提高发电效率。
4 结语
本文提出了一种针对不同位置开路故障皆能容错的双馈风电机组拓扑结构,针对双馈风电机组转子侧变流器的轻微开路故障,决策一组最优硬件、软件容错方案。通过故障后的硬件重构使变流器处于四开关的容错模式,再通过软件算法优化三相四开关变流器调制信号,使转子三相电流重新平衡。将软硬件容错技术结合,系统最终实现了稳定容错运行。仿真和实验结果的一致性验证了本文所提出的单相开路故障容错方案的可行性,提高了机组的发电效率,为海上风电的大规模发展提供了技术支撑。
摘要：为了降低海上风电场的度电成本,避免可及性差导致的维护困难,提出一种海上双馈风电机组开路故障的容错方法。首先,根据开路故障的位置特点给出不同的硬件重构方案。然后,针对转子侧变流器单相开路故障,优化故障后的三相四开关变频器调制信号,同时加入直流电压偏差,补偿故障引起的直流电容电压波动。仿真与实验结果表明,发生单相开路故障后,通过软、硬件容错技术可实现无冗余配置下的非备份式容错运行,提高机组的可用率。
风电机组双馈发电机振动故障分析 篇7
双馈风力发电机是目前国内外应用最为广泛的风力发电机型。随着国内市场对于风电机组质量、稳定性与使用率要求的不断提高, 如何提高机组整体性能成为目前双馈风力发电机组研究的主要方向。作为风力发电系统中直接进行能量转换的发电机, 其运行稳定性将直接影响风电机组的整体性能。而在影响发电机运行的诸多因素中, 振动占据很大的比例。振动过大会导致发电机运行稳定性破坏、零部件损坏、电机扫膛、主轴弯曲、电机寿命缩短, 甚至造成电机飞车、主轴断裂等恶性事故, 直接影响风电场的安全运行和经济效益[1]。而双馈发电机振动过大时除会产生以上影响外, 还会直接导致滑环与碳刷间出现严重打火甚至拉弧, 严重时可能导致火灾等恶劣事故。
为避免发电机振动过大对风电机组运行造成的不良影响, 目前风电行业内已经开始逐步开展相关研究。但大多数研究侧重于发电机自身因素对振动的影响, 如发电机地脚变形、定子热变形与零部件配合问题引起的振动, 机座刚度不足引起的振动[2]与滚动轴承故障对发电机振动的影响[3]等。这些研究针对发电机振动过大提出了解决思路, 但对于风力发电机组运行特点考虑较少, 并侧重于故障诊断实际减振效果有限。虽然文献[4]就双馈风力发电机组中发电机弹性支撑优化进行了研究, 提出了减小弹性支撑刚度对发电机减振的作用, 但降低支撑刚度对机组运行影响并未说明并且振动测试点也无法反映发电机实际振动情况。作为风电机组振动故障检测与预防中起重要作用的在线振动检测系统, 虽然在国外应用广泛并成为机组投保的前提条件, 但国内应用处于起步与试验阶段[5], 实际效果还有待进一步验证。
为此本研究以某双馈发电机为例, 基于双馈风力发电机组结构与运行特点, 针对实践中几种常见的双馈发电机振动故障, 通过大量振动测试与仿真分析寻求更有效、更适合的处理措施。
1 风电中双馈发电机振动要求
由于风力发电机组中双馈发电机安装与运行工况较传统行业有较大的区别, 从而导致风电机组中双馈发电机在振动方面要求较为特殊。一般要求双馈发电机在机组安装情况下工作转速内不出现较大振动, 并且避免工作转速内共振的出现。
传统行业中发电机一般水平刚性安装, 仅有少数功率较小的电机采取弹性安装, 并且主要运行在额定转速与额定功率下。而由于风力发电机组必须依靠自然风能, 并且机组组成复杂, 各部件间的相互影响突出, 必然导致发电机在安装与使用上会有较为特殊的要求。
以上风向高速风力发电机组为例, 为避免狂风载荷作用下叶片与塔筒发生相撞, 研究人员一般将低速轴向上倾斜5°或6°[6], 从而导致整机后续传动链各部件安装位置的改变 (风力发电机组中部件倾斜布置示意图如图1所示) 。为减弱发电机、机架与其他部件振动之间的相互影响, 通常将发电机通过弹性支承安装在机架上, 以达到隔振与减振的效果。此外, 由于风电机组运行转速与功率受到风速的制约, 低风速、小功率运行对于风电机组来说是不可避免的, 并且往往占据很大的比重。
本研究以某兆瓦级上风向双馈风力发电机组为例, 该机组双馈发电机采取驱动端向上倾斜4.5°, 使用由金属与橡胶组成的复合弹性支撑与机架固定, 其工作转速为930 r/min~2 070 r/min, 额定转速为1 800 r/min, 但在风场运行中930 r/min~1 400 r/min低转速、小功率的运行时间占据1/3或更大的比例, 运行情况如表1所示。为此要求该机组双馈发电机在930 r/min~2 070 r/min转速内振动较小, 并且避免工作转速内出现共振。
2 风电中双馈发电机常见振动故障分析
一般而言在电机振动故障处理中, 有两点特别重要, 往往只要加以适当改进, 就可取得明显的减振效果。一是转子的平衡:实践证明, 转子的机械不平衡能产生显著的振动, 尤其是高速电机。二是电机的安装与连接:实践证明, 一台电机的安装与连接的好坏, 可以大大地改变电机自身及与之相连的部件的振动情况[7]。但实践中发现, 对于复杂的风力发电系统来讲, 单靠调整动平衡与连接状况是远远不够的。
对于一台出现振动问题的双馈发电机, 正确地找到引起振动的原因是至关重要的, 只有找到引起振动的原因才能避免走过多弯路并且可以节约大量的人力与财力。随着现代快速傅里叶变换技术的迅速发展, 频谱分析已经成为风电中发电机振动故障的诊断的主要手段。
为进一步分析风力发电机组中双馈发电机振动问题, 本研究以第1节中所举的双馈发电机为基础, 通过大量的测试、仿真与分析, 总结了常见的几种振动故障, 并提出相应对策。
2.1 发电机对中不良引起的振动分析
双馈风力发电机组由齿轮箱与发电机实现机械能到电能的转换, 通过联轴器传递扭矩。联轴器对中的好坏将直接影响风机齿轮箱与发电机的正常运行, 因此本研究对齿轮箱高速轴与发电机转轴之间的对中要求就比较高, 加之实际运行中风电机组转速、载荷突变较大, 长时间运行后发电机固定螺栓、联轴器紧固螺栓会出现松动, 这样就会导致发电机对中的偏移。对中不良会导致发电机轴承振动异常、轴承载荷变化, 严重时会导致轴承局部磨损。从振动频谱上来看, 不对中主要表现为在以工频、二倍频成分为主, 不对中越严重, 二倍频比例越大、甚至超过工频。轴心轨迹呈现“月牙状、香蕉状”, 严重时呈现“8字形”[8]。不对中更为严重时频谱中还会出现1/2倍频、1/3倍频、3倍频等调制成分。因此在风场日常维护中, 需定期对发电机对中情况进行检查并尽量提高对中精度。
2.2 发电机转子系统不平衡引起的振动分析
一般而言, 转子不平衡为电机振动源。产生不平衡振动的根本原因是转子的重心线偏离轴线, 即转子质量对轴心线成不均匀分布。也就是说, 转子的质心与转子的几何轴心并不重合, 存在着一个偏心距e。当转子以等角速度ω绕定轴旋转时, 将产生离心惯性力F, 其大小为:
式中:M—转子质量, e—偏心距。
从发电机自身考虑, 由于转子质量分布不平衡导致转子旋转过程中产生离心力。转子每旋转一周, 偏心距的方向随着变化一次, 离心力的方向也就循环变化一次, 转子交变循环离心力作用于支撑件从而导致振动的产生。而且不平衡振动的频率与转速频率一致, 并且振动幅值大小与转速大小相关。以有阻尼单自由度振动系统为例 (系统如图2所示) , 其运动方程如下:
式中:K—系统刚度, C—系统阻尼。
由式 (1, 2) 可知, 转子质量越不均匀, 转子就越不平衡, 转子离心力就越大, 并且其离心力随转子转速的增大而增大, 进而导致振动的加剧。为此在转子动平衡中应尽可能模拟实际运行的最大转速。但由于兆瓦级双馈发电机转子重量一般在2 000 kg以上, 加之动平衡设备的局限性, 目前主要采取低速转子动平衡 (一般转速在1 000 r/min左右) 。另外, 滑环作为有刷双馈发电机的主要特征之一, 滑环与转轴采取热套过盈配合, 为提高生产效率, 一般采取转子与滑环分别单独平衡的方式。虽然目前发电机制造中转子、滑环单独动平衡等级为G2.5或更加严格的企业标准, 但二者装配后会出现1+1>2的现象, 整个转子系统不平衡量可能会发生突变。而且低速平衡后的转子系统残余不平衡量在发电机正常运行时 (转速高于平衡转速) 将可能产生较大的离心力, 从而引起较大的振动。
因此, 在双馈发电机生产过程中, 研究人员需要对所有转子部件进行整体动平衡, 安装时按照标记进行装配, 但与此同时带来生产效率的严重降低, 为解决该问题, 可以采取转子、滑环单独静平衡和高速动平衡两道工序, 并提高平衡等级。例如, 某台双馈发电机调整转子动平衡前、后振动情况对比分别如图3、图4所示, 由此可知调整动平衡后发电机振动已经由调整前的大于10 mm/s减小至2.2 mm/s, 减振效果很明显。
2.3 发电机弹性安装引起的振动分析
从大量的振动测试中发现, 安装方式对发电机振动影响很大。一般发电机振动测试安装分为自由悬置 (弹性安装) 与刚性安装。按照GB 10068各版本中对于安装的相关规定, 一般中心高较小的电机采取弹性安装, 并规定电机及其自由悬置系统6个可能自由度的固有频率应小于被测电机转速频率的1/3。目前兆瓦级双馈发电机出厂试验中主要采取刚性振动测试。而GB 10068最新版中并没有对弹性安装与刚性安装的适用范围进行明确约束, 仅规定中心高小于132 mm的电机刚性安装不做考查, 那么单从标准上讲, 电机应在刚性安装与弹性安装下共同满足振动要求。
DEA—发电机驱动端轴向振动值;DEH—发电机驱动端水平径向振动值;DEV—发电机驱动端垂直径向振动值;NDEA—发电机非驱动端轴向振动值;NDEH—发电机非驱动端水平径向振动值;NDEV—发电机非驱动端垂直径向振动值, 下同
在实际测试中, 出现部分双馈发电机在电机出厂测试中刚性安装下振动测试值满足国标要求, 但通过弹性支撑安装于风电整机后振动加剧的现象如图5、图6所示。
从振动测试数据上发现, 发电机在弹性支撑安装下会在某一转速突然出现振动较大现象, 但一旦转速提高或降低振动幅值会大幅减小, 并且最高转速时振动值也较小 (发电机全转速振动趋势图如图7所示) 。该现象仅出现在个别转速, 并且同型号发电机分布转速比较集中。
从发电机振动频谱上看, 故障发电机频谱以工频为主并且振幅较大, 其他倍频幅值很小, 并且没有其他部件所对应的特征频率与故障频率。如某台双馈发电机在1 300 r/min时驱动端与非驱动端轴承垂直方向振动值5.38 mm/s, 当转速升高或降低时振动水平明显降低, 1 200 r/min时振动值为1.86 mm/s, 1 800 r/min时振动值为2.66 mm/s。
采集1 200 r/min、1 300 r/min、1 800 r/min驱动端振动频谱, 如图 (8~10) 所示。
通过对采集的相关数据作综合分析可知, 该台发电机在1 300 r/min运行时出现振动剧增, 可能发生共振。对于刚性转子而言, 工作转速应低于第一临界转速, 一般工作转速应小于等于第一临界转速的0.75倍[9], 经计算该发电机转子第一阶临界转速为2 540 r/min, 符合设计要求。但经敲击法与固有频率测试发现, 该发电机安装于风电整机上后固有频率发生改变, 系统固有频率约为22.34 Hz (约1 340 r/min) 。由此可以得知发电机采取弹性支撑安装后, 将直接改变发电机系统的固有频率。
由于发电机系统在工作转速内出现共振, 并且共振区振动幅值较大, 虽然处于低转速、小功率状态下, 但该工况运行时间较长, 较大的振动也会对风电机组运行带来很大隐患。为避免发电机振动过大对电机运行造成影响, 本研究可以从改变系统共振区与减小共振区振动幅值两方面入手对系统共振进行优化。
(1) 改变发电机系统共振区。
由发电机、弹性支撑、机架、塔筒组成的振动系统, 在整机设计中应充分考虑工作转速内系统共振问题。以单自由度无阻尼振动系统为例, 系统固有频率 (其中:k—系统刚度, m—物体质量) , 当外部激励频谱与系统固有频率一样即λ=1 (λ—激励频率与系统固有频率的比值) 时出现共振系统的振动将加剧。但根据隔振理论可知, 当λ>2时系统才具有明显的隔振效果并且λ值越大隔振减振效果越好。故需优化弹性支承刚度与发电机质量, 使系统固有频率与工作转频不发生交叉。
为此, 本研究对原先刚度较大的弹性支撑进行优化, 优化后刚度减小为原来的一半, 使用ADAMS软件建模对发电机系统优化前、后振动响应仿真结果如图11、图12所示。从中可以看出, 弹性支撑优化后发电机系统已经在工作转速内不存在共振区, 并且该结果与实际试验结果基本吻合。系统优化后发电机振动平稳, 振动水平较低, 发电机振动数据如图13所示。
(2) 改变共振区工作状态。
改变系统固有频率固然可以从根本上解决共振问题, 但风力发电机组工作转速范围较大, 由于弹性支撑承载能力的限制, 将直接约束弹性支承刚度与电机重量匹配优化, 如调整过大会导致弹性支承失效。因此, 在优化设计中, 低工作转速下出现共振可能是不可避免的, 为确保发电机共振区正常运行, 减弱或排除共振区振动较大对发电机的影响, 可以从以下方面进行优化:
(1) 改变现有控制系统运行方式, 不在共振区长时间运行, 控制系统需做到当转速达到与固有频率一致时迅速提高或降低转速;
(2) 提高发电机转子系统动平衡精度, 采取精细动平衡方法或现场动平衡, 减小转子系统不平衡量, 最大限度减小振动激励, 从而可以减小共振区振动幅值。该方法在工程实际中被广泛应用;
(3) 增加发电机系统阻尼。由于阻尼能够减小振动能量沿结构的传递, 本研究应用高能量耗散机理降低共振区域的振动幅值。实践证实, 增大系统阻尼对于共振区振幅抑制作用明显, 但远离共振区后, 阻尼对振幅影响大大降低。
2.4 发电机轴承损坏引起的振动
发电机轴承因负载过重、润滑不良、安装不正确、轴电流、异物进入等原因, 将会导致轴承出现磨损、表面剥落、点蚀、碎裂、锈蚀、胶合等问题, 进而引发轴承运行振动[10]。系统可以通过异响、运行温度等对轴承振动进行监测, 但仅能对较为严重的轴承损伤进行粗劣判断, 并且时效性差。由于轴承各组成部分拥有各自的特征频率, 应用频谱分析可以更准确、更及时地对轴承运行情况进行诊断, 并可以进行早期故障预警。本研究根据故障检测情况, 有针对性地调整维护方案与维护周期, 以提高机组稳定性与使用率。
以兆瓦级双馈发电机普遍使用的滚动轴承为例。当轴承内圈、外圈、保持架、滚珠出现故障时, 会在振动频谱中出现相应的特征频率。滚动轴承特征频率表如表2所示。
注:Z—滚珠或滚柱数目;n—转速, r/min;d—滚珠直径, mm;D—滚珠分布直径, mm;β—轴承压力角
2.5 发电机其他因素引起的振动
除上面提及的影响振动的因素外, 双馈发电机振动还受到定转子不对称、气隙不均匀、电流谐波以及径向力波等电磁因素影响。但鉴于目前双馈发电机电磁设计已经趋于成熟, 通过传统测试方法完成也可以进行检测, 并且该类故障在目前测试中很少发生, 故本研究不作过多阐述。
3 结束语
本研究通过对某双馈机组发电机大量的振动测试与频谱分析, 对双馈发电机运行中常见的对中、平衡、弹性安装与轴承故障引起的振动问题进行甄别, 结合现有双馈发电机设计、制造现状与机组运行特点提出了相应的解决方案, 并利用ADAMS软件进行了仿真评估与分析。对比测试结果显示, 该方案取得了良好的减振效果。经研究发现, 双馈风电机组结构与运行特点对发电机振动影响很大, 传统电机设计与制造经验存在一定的不足。
风电机组中双馈发电机振动故障是一个复杂的问题, 受到电机自身、机组其他部件与机组运行特点的共同影响, 为此需要加强对在线振动监控的研究与投入, 全面掌握运行情况, 才能确保双馈发电机正常运行并尽可能提高其使用寿命。
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风电机组故障 篇8
风能作为蕴藏量丰富、永不枯竭、清洁无污染的绿色能源, 低风速风电机组作为风能利用率较高的机组, 逐渐获得能源开发者的关注。风机故障严重的造成脱网, 甚至可能会造成电网的崩溃。因此, 有必要对低风速风力发电机组进行故障分析。
在风机的运行过程中, 电气机械故障是风力发电机组的主要故障之一。在风机日常维护过程中, 电刷滑环损伤常受到维护人员的忽视。风机电刷的磨损和接触力减少使得滑环系统产生故障, 在滑环和电刷之间的承载区域将持续改变。通过滑环表面的极端偏心, 可能导致系统冒火花, 这种现象的出现是由于电刷滑环载流摩擦磨损产生的。因此, 需要在风机的研发初期及时地检测出来, 以免故障扩大造成风电机组的停机。本文采用ANSYS对低风速风电机组电刷滑环系统载流摩擦磨损故障进行分析。
1 载流摩擦磨损
载流摩擦磨损是特殊状态下的摩擦磨损[1], 即在磁场或电场的作用下摩擦副的摩擦磨损。载流摩擦磨损是在两个或多个接触体通过强电流的作用或接触物质高速运转下, 电接触系统和摩擦接触系统互相作用产生的磨损。
1.1 电刷滑环系统
如图1, 和机械摩擦副相比, 载流摩擦副[2]的接触状态增加了电接触系统。电接触系统和摩擦接触系统两种接触系统互相影响、共同作用于载流摩擦副中。
电刷滑环是由石墨和钢结构组成的, 两接触元件的材料不同, 又有表面膜存在, 使得接触电阻应由3个分量组成, 即C1和C2中的收缩电阻Rc1、Rc2, 和膜电阻Rf:
式中:ρ1为石墨材料的电阻率;ρ2为钢材料的电阻率;α为单位面积的表面膜系数。
1.2 ANSYS建立风机电刷滑环模型
本文通过采用ANSYS仿真分析软件与Solid Works共享数据[3]。利用ANSYS软件的传输接口, 准确地将在Solid Works系统下生成的电刷滑环几何简化模型数据传输入ANSYS中, 通过必要的修正准确地在简化模型上划分网格进行求解, 进而仿真分析风机电刷滑环系统。
接触面是由摩擦和接触电阻共同产生热[4,5], 这些热以热流密度的形式进入, 主要参数如下:钢密度为7800kg/m3, 热膨胀系数为10.6×10-6/℃, 热导率为66.6 W/ (m·℃) , 弹性模量为206 GPa, 比热容为460J/ (kg·℃) , 泊松比为0.3;石墨为2620kg/m3, 热膨胀系数3.5×10-6/℃, 热导率为129W/ (m·℃) , 弹性模量为20GPa, 比热容为710J/ (kg·℃) , 泊松比为0.3。
2 故障仿真分析
将图1模型导入到ANSYS软件里, 并且在此基础上对模型提出简化方案以便于ANSYS软件模拟仿真。
基于简化模型, 进行与实际环境的温度场模拟研究。
1) 温度对材料的密度和导热系数的影响不大, 忽略不计。
2) 摩擦热热流密度的计算。电流通过到点到点收缩效应引起收缩电阻与表面膜电阻之和。计算出接触电阻总热流密度[1]为
3) 仿真结果分析。分别对正常状态下和故障状态下的双馈异步发电机电刷滑环进行温度仿真, 并得出两种情况下的三维温度仿真分布结果。
由图3、图4对比可知:在正常状态下室温为20℃时, 电刷运行的最高温度为22.3℃, 而在故障状态下, ANSYS仿真分析后, 电刷和滑环都泛红色, 整个处于高温状态。从以上结果看出, 转子电流越大, 则接触电阻热越大。在载流摩擦中, 电接触的接触电阻超过了一定值会对电刷滑环的寿命有严重的影响。
3 结论
本文运用Solid Works软件对低风速风力发电机电刷滑环建立简化模型, 并通过ANSYS软件仿真分析正常和故障状态。在正常状态下电刷滑环系统的温度处于正常工作范围内;而在故障状态下, 由于转子电流的增大, 导致电刷滑环接触电阻热变化, 进而载流摩擦磨损增大, 电刷滑环系统的温度迅速变高, 从而可以判断电刷滑环故障的发生, 为故障的及时发现与维修提供了一个有效的手段。
参考文献
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风电机组故障 篇9
近年来,风能在世界能源结构中地位越来越突出,风电将逐步成为火电、水电之后的第三大常规能源。随着我国大型海上风电建设规划相继启动和现运行的大部分风电机组质保期逐渐超出或邻近超出,高故障发生率和高运维成本的现状越来越引起风电运营商、制造商和第三方运维公司等机构的关注。相比陆地风电机组,海上风电机组将面临更恶劣的运行环境和更高的运行维护成本。据统计,海上风电机组的维护成本至少为陆上风电机组的2倍,运维成本高达经济收入的30%~35%,其中约25%~35%为定期维护费用,65%~75%为事后维修费用[1]。随着单机容量不断增加,大功率风电机组的复杂性程度增加,将会面临更高的故障率和运维费用。为了降低故障率和减少维修费用,开展风电机组的状态监测和故障诊断研究,对及时掌握风电机组运行状态,及早发现潜在故障征兆,降低故障率,减少运维成本,从而保证风电机组安全高效发电运行有着重要学术研究意义和工程应用价值[2]。
鉴于风电机组对状态监测和故障诊断的急迫需求,国内外相继出台了标准规范,如2009年欧盟推出了关于《风力机及其部件的机械振动测试与评估标准VDI3834》;2011年国家能源总局提出《风力发电机组振动状态监测导则》。上述标准主要是针对风电机组关键部件的振动特征量制定的规范要求,对于实现全面的风电机组状态监测和故障诊断的要求还远远不够。与传统火电、水电机组相比,风电机组在高空运行,是多部件协同工作的复杂系统,监测特征量类型多、数量大,受风速大小和风向的不确定性以及变速恒频发电控制的约束,运行状态通常在不同工况之间随机频繁切换,各类特征量随机波动范围较宽,利用单一或几个特征量采用传统状态监测和故障诊断方法,难以得到风电机组真实的运行状态和实现准确故障定位。基于上述风电机组特殊性,有必要了解风电机组状态监测和故障诊断领域研究现状,综述该领域的研究方法和成果,进一步促进该领域研究的开展。
目前,风电机组状态监测和故障诊断领域的研究处于起步阶段,已有的研究成果中,对于整机的研究侧重于状态评估和故障预测,对于机组的关键部件研究侧重于故障诊断。本文首先介绍风电机组的运行环境及其故障统计情况;其次,对整机状态评估和故障预测研究现状,从统计分析、多参数融合和故障预测角度进行综述;再次,重点介绍和评述风电机组关键部件故障诊断方法的研究现状;最后,结合当前研究现状和存在的问题,指出风电机组状态监测与故障诊断技术的发展趋势。
1风电机组故障统计与分析
风电机组长期工作在恶劣的自然环境中,受到正常和极限极端温度、太阳辐射、降雨、积雪、盐雾、沙尘、地形轮廓等因素影响,各部件的绝缘强度、疲劳强度和运行性能等必将不可避免地随运行环境和运行时间的变化而逐渐下降,导致故障发生。 文献[3]分析指出,易发生故障的齿轮箱、发电机、低速轴、高速轴、桨叶、电气系统、偏航系统、控制系统等关键部件,约占风电机组总成本的80%~90%。 国外某机构的各部件故障率与平均故障排除时间统计情况,如图1 所示［4］,可见电气系统的故障率相对较高,齿轮箱、发电机和传动链的平均故障排除时间相对较长,约在5~8 d。 另外,我国的2012 年《全国风电场设备运行质量状况调查报告》故障统计情况,变流器的每年故障发生频次最高为0.20 次/ 台;齿轮箱相对较低,约为0.09 次/ 台。 各部件的故障详细情况如表1 所示,可见叶片的平均排除故障耗时最长,达到229.54 h, 其次是齿轮箱和发电机, 分别是158.01 h和105.93 h。 上述为国内外陆地风电机组的故障统计情况,统计结论基本相似:平均故障排除时间少的部件对应故障率较高,相反,故障率较低的部件对应的平均故障排除时间长。 但值得注意的是,上述的统计分析结果仅来自于陆地风电场的情况,随着海上风电机组安装与并网运行,故障率高的关键部件,如变流器、变桨系统等电气控制系统,由于海上复杂运行环境和高难度的维修状况也必将花费较长的检修时间或更多的故障排除时间。 因此,对于大功率风电机组的状态监测而言,不仅需要关注机械系统的关键部件,故障率高的电气系统同样也要引起高度重视。
2 风电机组整机综合状态评估与故障预测
风电机组一般要求服役20 a,风电运营商或者电网调度部门更多关心的是整机安全性、运行可靠性、发电能力、运行状态变化趋势及服役剩余时间等指标,因此,有必要开展整机的综合状态监测方法研究。 目前,关于整机的状态方法研究大多是在风电机组数据采集与监视控制(SCADA)系统的运行数据基础上开展,本文对现有研究情况分类,从基于统计分析和多参数融合整机状态评估,及其故障预测3 个方向分别进行综述。
2.1 基于统计分析的风电机组综合状态监测与评估
利用统计分析方法,通过分析大量的风电机组状态监测的各类特征量(功率、风速、转速、温度、振动等)离线运行数据,提取某些有规律的指标,与出厂设计标准值进行对比,或通过多个机组之间的比较,达到对风电机组整机状态监测的目的。 目前,对功率运行数据进行统计分析研究较多,文献[5]中2 台1.5 MW风电机组功率曲线如图2 所示,它是通过获取反映机组运行性能的实测风速、功率等数据,采用Bin方法对数据进行统计处理后获得2 台机组的功率曲线。 通过2 台机组的功率曲线、风能利用曲线及其标准差值,对机组的运行性能进行了对比分析和评估。 图2(b)所示机组2 的实际功率曲线在低于额定风速以下区间内要比图2(a)机组1 的低一些,而且在高于额定风速时,有部分Bin区间内功率的标准差偏大,运行状态不太稳定。 据此可以判断图2(a)对应机组1 的性能优于图2(b)对应的机组2 的性能。另外,文献[6]基于Copula函数建立了风电机组功率曲线的概率模型,利用SCADA系统运行数据,实例结果表明,可对风电机组的叶片退化、偏航和变桨系统的早期故障征兆进行有效监测。 文献[7]采用霍特林T2统计方法,对机组的有功功率运行数据进行分析,来识别整机的运行状态。 上述研究是通过对功率信息进行统计分析来实现整机的状态监测,能否采用其他特征量的统计结果来更好地表征整个风电机组的运行状态,值得深入探索研究。
2.2 基于多参数融合的风电机组综合状态监测与评估
在该研究方向,大多数研究是在风电SCADA系统运行数据基础上进行开展的。 风电机组SCADA系统中包括的物理特征量有:角度、压力、温度、速度、机舱振动、电气等,通过分析这些运行数据,可以反映整机的运行状态［8］。 目前,关于风电机组多参数融合的状态监测和评估方法,包括人工神经网络［9-10］、高斯混合模型参数估计［1］、物元分析［11］、模糊综合评判［12-15］等。 其中,由于模糊综合评判方法不需要过多依赖试验数据的分析,文献[14]利用模糊数学理论从技术经济指标、功能设置、可靠性和维修性这4 个指标综合评判了风电机组的设计性能,但难以有效地反映机组实时运行状态。 文献[14-15]在应用模糊综合评判时指出各评判指标赋予权重是建模的关键,而传统的变权理论在2 项或多项指标发生严重偏离时,不能较好地实现对各评判指标的权重进行赋值。 文献[15]虽然采用了层次分析法对评判指标赋予常权值,但是常权值的选取不能准确有效地反映机组运行状态。 文献[12]针对子项目层中存在多项评判指标同时发生严重偏离的情况,引入劣化度指标,建立模糊综合评判的流程图,如图3 所示。 按照图3 的评估流程,通过劣化度对监测数据进行量化,结合层次分析法确定权重,采用模糊综合评判方法,构建风电机组在线状态评估方法,并基于某850 k W风电机组在线监测数据,验证了所建的风电机组运行状态评估方法是有效的。 文献[13]在文献[12]的基础上,考虑了影响评估指标的劣化度g的因素,提出了风电机组运行状态评估的改进模型。 模糊综合评判方法是根据评估指标对评估对象本身存在的性态或类属上的亦此亦彼性,从数量上对其所属程度给予刻画和描述。 物元分析理论不仅能从数量上反映被评估对象存在状态的所属程度,而且能从数量上刻划何时为此性态与彼性态的分界［16］。 文献[11]提出应用物元分析理论的关联函数来计算各评估指标潜在的优劣程度,结合可拓集合中的关联函数,建立了风电机组运行状态的物元评估模型。
2.3 风电机组的故障预测方法
故障预测是指根据系统现在或历史性能状态预测性地诊断部件或系统完成其功能的状态(未来的健康状态),包括确定部件或者系统的剩余寿命或正常工作时间。 故障预测的3 种方法为:基于模型的方法、基于统计可靠性的方法和基于数据驱动的方法［17］。目前,基于模型的风电机组故障预测研究方向比较鲜见,而另外2 个研究方向已出现在相关文献中。
a. 基于统计可靠性的风电机组故障预测研究。目前,关于已出质保期或服役了较长时间的风电机组,其运行性能下降和各部件劣化度增加,导致可靠度不断降低和平均故障间隔时间MTBF(Mean Time Between Failures)逐渐缩短,对于上述方面的故障预测研究比较少见。 而对试运行期间风电机组MTBF的预测已有少量文献报道,一般是在假设风电机组可靠性服从某种分布(如Weibull、非齐次泊松等分布)的基础上开展研究,如文献[18 -19]对试运行期间风电机组MTBF进行预测。 其中,文献[18]提出了一种利用多台机组运行信息的MTBF估计方法,其基本思路是:根据风电机组安装及其故障数据的特点,构造具有相同配置的多台故障停机的随机截尾数据,对机组的可靠度进行Kaplan-Meier非参数估计;基于这种初步估计结果,再进行二参数Weibull分布拟合,并根据Weibull分布的性质计算得到机组的MTBF,通过实例验证表明,试运行期间机组的MTBF不断增长。 文献[19]提出了基于广义伽玛分布的系统可靠性增长预测方法。 根据随机过程和可靠性增长预测理论,阐明风电机组试运行过程中伴随维修的故障次数遵从非齐次泊松过程的规律,分析了机组未来故障时间分布,预测机组未来故障时间及故障时刻MTBF的点估计及区间估计。 并以表2 中的4 台风电机组40 次运行故障数据为例,其中,tij(i = 1,2,3,4)为第i台机组第j次被观测到的故障时间。 按照上述预测方法,在给定置信度为0.8 时,预测的第41 次故障时间预测的点估计为1704.44 h,与事后观测到故障时间1733 h相比,相对误差为1.6%。 上述研究在缩短机组试运行时间、保证交付用户时机组满足可靠性指标等方面起到重要的作用。
b. 基于数据驱动的风电机组故障预测研究。 在该部分的研究多集中利用SCADA数据对风电机组关键部件(如齿轮箱［20-23］、发电机［24］、主轴［25］等)开展故障预测研究,现有的故障预测方法有支持向量机［20］、ARMA方法［23-24］、多元线性回归方法［25］、人工神经网络［21，26］等方法。 大多数研究的基本思路是通过残差趋势分布来实现故障预测,如图4 所示的故障预测框架,将SCADA的监测数据作为预测模型的输入,通过所建立如人工神经网络或支持向量机的预测模型获得预测值,进而将实际监测值与预测值结合求取残差,结合利用事先通过专家经验或正态分布等方法确定的残差阈值,通过检测是否超过阈值或通过残差趋势分析实现对故障预测。 另外,现有对整机故障预测方面多是基于SCADA监测数据信息开展研究,如文献[27]充分考虑风电机组各部件或子系统之间的相互作用和耦合关系,利用SCADA历史运行数据中的连续量监测数据,建立了风电机组有功功率的支持向量回归模型。 该模型与SCADA报警系统相配合,组成了鲁棒性更强的风电机组整体的评估方法。 该方法通过观察有功功率预测值与实际值的残差的变化趋势监测风电机组的运行状况。 通过实例分析,如图5 所示,对比了故障前有功功率的预测值与实际值,发现在故障发生前25 min残差严重超过阈值进而给出“风电机组已发生故障”的报警信号。文献[1]还采用工况辨识实现运行工况空间的划分。建立基于高斯混合模型(GMM)多状态特征融合的健康状态评价模型。 采用健康衰退指数(HDI)作为表征整机健康状态的评价指标。 图6 所示为采用某1.5 MW风电机组运行数据验证得传动系统故障前整机的健康状态渐进变化情况,从图6(b)的采用基于工况辨识的GMM可知:与图6(a)相比,故障前HDI有较明显的增大趋势,可以用于实现故障的早期预报。
3 风电机组关键部件的在线故障诊断
风电机组是由多个部件组成,开展对其关键部件在线状态监测和故障诊断的研究,可及时识别故障征兆、实时掌握故障渐变发展程度和节省故障排查时间,为优化运维检修策略进而提高整机的运行可靠性具有重要的学术意义和工程实用价值。 本节对风电机组的叶轮、齿轮箱、发电机、变流器和变桨系统5 个关键部件的在线故障诊断研究现状进行综述。
3.1 叶轮
叶轮是捕捉风能关键部件,包括叶片和轮毂。 目前,对叶片老化和损坏、叶轮不平衡故障的研究较多,现有的在线状态监测和故障诊断方法现多处在实验室模拟仿真阶段,在实际应用中比较鲜见。
a. 叶片老化和损坏。 叶片运行环境恶劣,酸雨、冰冻等侵蚀以及叶片旋转时变化的冲击力破坏,引起叶片裂纹甚至破裂。 关于叶片动态无损在线监测技术有声发射、超声波、光纤光栅和振动分析等技术。相比超声波和光纤光栅技术,声发射可获得叶片上较为全面的缺陷信息,具有相对较高的灵敏度和分辨率,能够准确监测到薄弱区位置［28］。 文献[29]针对叶片初始裂纹特征难以提取的问题,提出了一种逐步提取并消减噪声源信号从而获得微弱裂纹故障特征的盲提取方法。 该方法可提取初始萌生裂纹的声发射信号特征,但不适用于裂纹再扩展信号特征的提取。 文献[30]通过对叶片的裂纹萌生和裂纹再扩展这2 种裂纹进行实验研究。 针对因声发射信号中存在裂纹故障特征与噪声特征相混叠,造成这2种裂纹很难区分的问题,应用所提出的优化小波重分配尺度谱分析方法,用于识别和区分裂纹再扩展和裂纹萌生信号特征。
b. 叶轮不平衡故障。 随着单机容量不断增大,叶轮直径越来越长,风力机的柔性也越强,尤其在北方冬季,叶片结冰使得叶轮不平衡造成整体结构振动进一步加大,将在传动链部件产生疲劳应力,严重影响机组寿命。 现有大多数研究是从发电机的电气信号中提取故障特征,文献[31-32]利用发电机的功率来检测叶轮不平衡故障。 文献[32]理论上推导叶轮不平衡故障对功率的影响,建立了包含叶轮、传动链与发电机的风力机仿真模型,仿真得到有功功率及其频谱分析结果如图7 所示,叶轮旋转的一倍频分量即为故障特征频率,随着不平衡质量的增大而幅值增大。 上述为现有叶轮状态监测和故障诊断的初步研究进展情况,考虑到风电机组叶轮体积庞大,且在高空变速运行,面临着恶劣运行环境和各种不确定干扰因素,应重点深入开展准确有效的叶轮异常特征提取方法研究。
3.2 齿轮箱
关于齿轮箱在线监测和故障诊断的研究较多,除离线检测的油液分析方法外,在线的分析方法主要包括:振动分析、温度分析和电气分析。
a. 振动分析。 通常从振动特征量的时域和频域中提取齿轮箱的故障特征。 文献[33]采用时域信号统计指标对齿轮箱的振动特征量信息进行初步处理,并采用FFT和功率谱分析方法实现对故障类型定位。 文献[34]应用小波变换理论,对齿轮箱的联轴器以及高、中、低速轴的振动信号进行分析,得到比传统时域和频域分析方法更好的监测结果。 文献[35]通过对齿轮箱振动测试和分析,从时域和频域角度出发分析齿轮箱损坏时呈现的特性。 文献[36]提出了利用谱峭度诊断行星齿轮箱故障的方法,利用谱峭度可有效分析出信号中的冲击成分。 文献[37]将小波神经网络应用到齿轮箱的故障诊断。 目前,现有的风电机组状态监测系统产品也大多以振动特征量分析为主,采用数据离线分析和专家辅助分析方式,获取得到齿轮箱轴承和齿轮的状态监测和故障诊断结果。 但是,振动分析对于低频信号具有一定的局限性,且在齿轮箱本体上安装传感器获取振动信号需增加投资和维护费用。
b. 温度分析。 温度特征量在一定程度上反映齿轮箱的运行状态［38］。 文献[39 - 40]建立齿轮箱正常工作状态下的温度模型并用其进行温度预测,应用滑动窗口方法实时计算残差的统计分布特性,当残差的均值或标准差的置信区间超出预先设定的阈值时,发出报警信息。 其中,文献[40]采用温度趋势分析方法对齿轮箱的运行状态进行监测。 利用非线性状态估计方法建立齿轮箱正常工作状态下的温度模型并用其进行温度预测。 通过模拟齿轮箱的故障情况,在SCADA监测数据中加入温度偏移来模拟故障,分析结果如图8 所示,均值曲线的95% 置信区间的上限在第451 个滑动窗口超出了预先设定的均值阈值,在第551 点处,监测出齿轮箱温度的异常变化情况。 然而,由于温度具有热惯性特性,变化缓慢,易受到外界环境因素影响,采用固定阈值时,当发出预警信号时,部件已经严重劣化,故障可能即将发生,难以起到早期故障诊断的作用。 因此,有必要研究多种工况下的温度特征量动态阈值确定方法。
c. 电气分析。 从发电机中电气信号的时域和频域中提取故障特征信息来实现齿轮箱的故障诊断。文献[41]搭建了同步风电机组传动链的状态监测和故障诊断试验平台,通过设置各类故障,应用小波变换方法,将提取的电气、机械监测信息中的信号特征进行对比分析,结果表明,可利用解调的电流或功率信号特征监测和诊断齿轮断齿故障。 文献[42]针对多级齿轮箱,通过解调异步发电机的电流信号来诊断齿轮箱故障。 通过搭建实验室的风电机组模型,模拟输出端在断齿故障情况,观察功率信号的频谱变化情况,图9 为实验用齿轮箱详细的频率分布,可见齿轮箱输出端的转频f3为21 Hz。 采用离散小波变换,输出端断齿前后的定子电流频谱分析,如图10所示,可见相比齿轮箱断齿前f3的幅值附近,断齿后f3的幅值附近陡峭度比较大。 相比其他信号,电气特征量的采集不需要另行加装传感器,不会影响到机组的完整性。 但是风电机组运行环境复杂,干扰源较多,还可能存在多部件异常特征交叉重叠发生,需考虑实际运行环境,深入研究基于电气特征量的齿轮箱状态特征提取算法。
d. 油液分析。 齿轮啮合在非正常的磨损状态出现,会瞬间产生巨大磨损颗粒,或磨损率上升导致磨损颗粒数量显著增加。 油液分析被认为是实现齿轮箱状态监测和故障诊断最有效的技术之一［43］,包括红外光谱技术、铁谱技术、颗粒分析技术、气相色谱技术等,通过提取油液中各项监测指标,包括运动粘度、PQ铁谱、酸值、水分等,监测和分析油液中各类监测指标变化情况,实现齿轮箱异常检测。 目前,我国许多机构先后建立了油液监测实验室,但是因受限于监测硬件(传感器)设计和制造技术,存在测量误差较大、精度低因素,还没有在实际中实现在线油液监测。
3.3 发电机
关于发电机的故障诊断研究,大多是通过在线监测定子电流、转子电流、有功功率变化情况,对匝间短路、单相或多相短路、轴承损坏、转子偏心等进行故障诊断。 文献[44]从转子电流和电压中提取出谐波成分来监测匝间短路情况。 但当匝间短路程度较为微弱时,难以提取其谐波成分。 文献[45]提出当定子绕组发生轻微匝间短路时,三相定子电流的时域波形变化比较微小,而三相电流Park矢量轨迹随着故障变化,可以得到正常及匝间故障情况下的Park矢量轨迹,如图11 所示,与正常情况相比,在3 匝短路情况下,Park矢量轨迹的椭圆环宽度和倾斜角度相对较大,可以以此故障特征来确定是否短路并估计匝间短路的严重程度。 文献[46]利用发电机的电流、磁密、温度及振动特征量运行数据,分别采用BP神经网络、Elman神经网络、概率神经网络(PNN)对短路故障进行故障诊断,采用PNN的诊断模型见图12 , 结果表明:PNN对于故障诊断有较强的容错能力,可进行结构自适应调整,能够根据信号来综合判断短路故障究竟属于单一还是复合型故障。 另外,关于轴承损坏和转子偏心监测,文献[47]认为发电机轴承损坏或变形,将引起转子偏心和振动,进而引起气隙改变,在定子绕组内感生出相应的谐波电流,可通过对定子电流或功率信号分析处理来监测轴承状态。 文献[48]应用连续小波变换提取发电机有功功率信息特征,用于转子偏心或轴承状态监测和故障诊断。 上述研究是基于电气特征量分析来开展研究,能否进一步考虑从发电机之外的机械信号中提取发电机的故障特征,通过冗余校验等方法提高故障诊断的准确性,值得探索研究。
3.4 变流器和变桨系统
a. 变流器。 变流器作为电能回馈至电网的关键控制通道,是影响风电机组及入网安全稳定运行的重要环节［49］。 现有文献中多采用基于样本训练的在线变流器的智能故障诊断方法,如文献[50-51]对双馈型风电机组变频器的故障进行了分类,提出了采用基于波形直接分析的BP神经网络故障诊断方法,但计算复杂较难实现。 文献[52]选择风电变流器故障电流,处理后作为小波神经网络的学习样本和检测样本,改进算法的小波神经网络可以克服传统故障检测方法在发电机同步运行时出现故障后误报的问题,且提高了在亚同步和超同步时发生故障时的诊断精度。 上述研究主要侧重于风电变流器的故障诊断,然而,由于风速的不确定性,风电变流器运行的可靠性受机侧变流器低频运行和风速随机波动影响较为严重,变流器输出功率变化很大,使得功率器件运行在不同载荷水平下,可能导致器件结温的变化,功率器件会承受长期、频繁的不均衡电热应力,造成疲劳累积,导致焊料开裂、焊线脱落等故障现象发生。图13 所示为11 m / s的湍流风速及双馈风电机组的机侧变流器IGBT结温变化情况［53］,可见IGBT功率器件在整个变流器寿命周期内需要承受频繁波动且幅值为20 °C的结温热循环,不可避免地将加快器件老化和失效速度,因此,基于疲劳、失效机理的风电变流器的器件的在线状态监测应该引起关注。 目前关于功率器件的该领域研究比较少见,文献[54]研究了IGBT功率循环前后其栅极阀电压、跨导及通态压降随温度变化的特性,实验表明:栅极阀电压、跨导、导通压降这3 个电参数可作为IGBT模块的状态监测特征参量。 然而,由于其端部信号变化微弱以及可能的其他因素(如温度)导致其变化,再加上测量工具固有的误差,实际应用中存在困难。
b. 变桨系统。 关于变桨系统的故障诊断研究较少,变桨系统转速极低,运行不连续,负载随机,对其在线状态监测可采用振动分析或发电机的电流信号进行分析［55］。 另外,考虑基于单一参量的绝对阈值评估方法,可能导致现有变桨系统状态监测方法不能及时准确地在线判断其异常状态的问题,文献[56]利用Relief方法挖掘出表征变桨系统状态的主要特征量,并提出基于多参量距离的变桨系统状态异常识别方法,异常识别流程如图14 所示。 首先,通过机组SCADA系统的历史监测数据,基于Relief方法挖掘变桨系统特征参量向量F;然后,按照挖掘出的特征参量向量F选择SCADA系统的实时监测数据作为F的测量值向量(记为AF),并实时计算出AF与相应特征参量回归模型输出的观测值向量(记为A′F)的距离(记为 δ ),从而根据此特征参量的距离是否超出其阈值(距离阈值记为τ)来识别变桨系统的异常状态。 其中,AF -1和A′F -1分别为归一化处理后的特征参数向量的测量值向量和观测值向量。 最后,通过实例验证,在选取合适的距离阈值条件下,比单参数绝对阈值的评估方法更能准确地识别其异常状态,可在线识别出变桨系统的状态异常情况。
4 结语与展望
随着大功率风电机组安装与并网运行,对其运行可靠性将提出更高的要求,必将促进风电机组状态监测与故障诊断技术进一步发展。 本文对风电机组整机状态评估和故障预测方法以及其关键部件故障诊断的研究现状进行综述,综合分析了现有的风电机组状态监测与故障诊断技术研究现状和存在的不足,提出以下研究要点及趋势。
(1) 对于地处偏远、 交通不便的陆地风电机组和受复杂运行环境约束的海上风电机组往往存在故障诊断难、维修时间长等问题。 通过对风电机组故障统计情况分析可知,除了对导致停机时间长的机械系统等部件关注的同时,还应对故障频率高的电气部件引起高度重视,如变流器、变桨系统等,对电气系统的在线监测和故障诊断技术研究可能是今后的发展趋势之一。
(2) 受随机风速大小和风向随机变化影响,风电机组SCADA等监测信息呈现出频繁的波动性和不确定性,基于数据挖掘的整机综合状态评估和故障预测可能是今后的研究趋势。 如,应用数据挖掘技术,考虑原始运行数据波动性和间歇性,探索基于监测数据的风电机组整机运行状态渐变规律的新方法,制定出整机长期和短期状态趋势变化的定量指标。 另外,还可以考虑监测数据不同时间尺度固有特点,研究基于数据驱动方法的整机故障预测方法,获取整机的在线运行状态和剩余运行时间。
(3) 从风电机组关键部件的故障诊断研究现状分析情况可知,现有的方法各有优缺点和局限性,如何准确地从监测数据中提取故障特征以提高故障诊断的精确度,研究多类故障诊断技术将可能是今后的研究热点。 近期可能的研究趋势如下。
1 基于电气特征量的关键部件状态监测和故障诊断研究。 风电机组是一个机电耦合较强系统,任何机械和电气故障势必会在电气特征量中有所反映,如当齿轮箱齿轮、各部件的轴承损坏,发电机定子和转子的匝间短路和相间短路等故障发生时,会不同程度地引起发电机转轴振动,进一步改变气隙分布情况,进而将故障特征信息叠加在定子和转子的电气特征量上。 如何基于电气特征量,寻求各类故障的机理和演化规律,特别是揭示异常的根源,实现有效故障诊断需进一步深入研究。
2 多参数信息融合的关键部件状态监测和故障诊断研究。 目前,单一参数信息含量有限或者故障特征提取较难,很难准确反映关键部件的异常状态,特别是早期的潜在故障。 可考虑充分利用多类型参数信息,依据某种方法实现时空冗余和互补信息融合,获取更为准确关键部件状态监测和故障诊断结果,如行星轮的通过效应或行星架和太阳轮的旋转对啮合振动产生额外的调幅作用,导致横向振动信号的频谱结构非常复杂,需借助于复杂的故障特征提取方法实现对故障频率的提取,而扭转振动信号不受这些额外的调幅效应影响,使得频谱结构更加简单,但是扭振振动信号还可能受测量误差和噪声干扰等影响,提取的故障特征准确性会受到影响。 然而,对这2 类特征量的监测信息,采用基于信息融合的故障特征提取方法,可能会获得更准确的故障诊断结果。
3 基于老化失效过程的关键部件状态评估和故障预测研究。 受随机风速大小和风向随机变化影响,电气系统老化失效过程存在不确定性和难预测性,有必要开展基于老化失效过程的电气部件状态评估和故障预测研究,如探索关键部件在运行过程的不同阶段的磨损、老化和失效过程的一般规律,研究关键部件状态评估和故障预测方法,如变流器功率器件作为整个系统中故障发生率高且较为脆弱的部件之一,在掌握其不同运行阶段的磨损、老化和失效过程的一般规律基础上,考虑变流器功率器件的应力分布、疲劳积累,以及在非平稳工况导致的功率器件结温大幅度波动等因素,从状态监测角度研究出适合功率器件在线状态评估、运行可靠性以及故障预测建模的新方法。
摘要：状态监测与故障诊断技术是降低大功率并网风电机组的故障率和其运维费用的有效手段之一。对风电机组状态评估和故障预测进行综述。首先,在分析国内外风电机组故障统计情况的基础上,提出状态监测需要关注的风电机组关键部件;其次,综述风电机组整机综合状态评估和故障预测研究现状;然后,重点评述和分析风电机组关键部件的状态监测与故障诊断方法;最后,提出大功率并网风电机组状态监测与故障诊断的研究要点及趋势。
大规模风电机组脱网原因及对策 篇10
[关键词]大规模；风电机组；脱网原因；对策
能源和资源是制约我国社会和经济发展的两大关键要素，改革开放以来，我国对能源的依赖度越来越高。为了弥补能源的短缺和不足，新能源改革势在必行。风能是一种清洁、无污染的绿色能源，在国家政策的大力支持下，在市场机制的不断完善下，我国风力发电产业高速发展。现如今风力发电已经能够实现并网供电，虽然其在供电体系中所占比例不大，但其价值却日益被社会各界所肯定。在风电产业发展过程中，受技术、设备和经验的影响，也必然遇到这样或那样的问题。风电机组大规模脱网事故，更是摆在风电企业面前亟需解决的问题。
一、大规模风电机组脱网的原因技术分析
大规模风电机组脱网事故的发生，是由多种因素造成的。风电机组脱网事故的发生，不仅会降低电网系统的负荷，给电网供电和用电客户的供电质量带来影响，而且还会造成大量无功功率的产生，影响电网供电稳定性。笔者对风电机组脱网原因进行分析与研究，造成风电机组大国莫脱网的原因主要有以下几点。
1.低电压穿越能力的欠缺。
风电机组是以风能带动风扇转动完成发电的，这意味着风电机组的产生的端电压会受风力大小的影响。在风力较大的时期，电压相对稳定，并且符合并网供电的要求。但在微风和无风天气，端电压就会降低。低电压穿越能力，正是为应对风电机组的这一情况设计的。具有低电压穿越能力的风电机组，能够在端电压降低到一定值的情况下不脱离电网而继续运行，甚至能夠为系统提供一定的无功以帮助系统恢复电压。但我国部分研发较早的风电机组，并不具备低电压穿越能力，也缺乏权威机构对风电机组的低电压穿越能力进行检测，这导致风电机组故障时很容易发生脱网。
2.无功调节能力不足。
无功调节能力的不足，是国产风电机组常见的问题。一旦务工调节能力较差，不仅会影响设备的启动速度，而且遇到低电压穿越失败时，还会导致大面积脱网。无功调节能力的不足造成的大规模脱网，在过电压保护启动风电机组断路器动作后，也会造成机组脱网运行。为了解决这一问题，风电机组一般会在升压站安装无功补偿装置，但这些无功补偿装置的功率根本达不到补偿的要求。由于补偿相应效率较慢，导致其无法满足风电场的快速调压需求，致使电网系统电压变化无法得到有效调控，对风电机组的无功调节所发挥的作用有限，容易引发大规模风电机组脱网现象。
3.风电机组缺乏对电网的适应能力。
风电机组大多选择在偏远的山区或海滨，这是由于这些地区的风力较大，发电效能好。但这也给风电机组的维护和维修带来困难，风电机组在运行过程中，受环境的侵蚀和设备固件的老化，设备的性能很容易下降。一旦设备性能下降，其配置和参数要求必然达不到电网系统的规定，这就容易导致风电机组因故障或性能下降脱网。除此以外，我国风力发电产业仍然处于摸索发展阶段，很多风电机组配置和参数与电网要求标准不一致。这导致很多风电机组缺乏对电网的适应性，容易发生脱网故障。
4.风电场运营管理不足。
风电场由于风电机组较为分散，因而其运营管理难度较大。由于我国风电企业缺乏相关的管理和运营经验，风电场运营管理并不科学、也不够标准。尤其是由于专业人才的缺乏，风电机组运行和检修人员的专业知识和技术水平严重不足，很多风电场的电气设备容易发生操作事故，这进一步加大了风电场脱网事故发生的几率。
二、大规模风电机组脱网的处理对策
1.提高风电机组低电压穿越能力。
风电机则应该具备的低电压穿越能力，我国的相关技术部门已经制定了明确的技术标准。在建和投入运营的风电场应该在国家相关标准的要求下对风电机组进行低电压穿越能力的技术改造工作，同时还要加强对风电机组的低穿能力调试工作，并且对其效果进行准确的测试工作。通过聘请权威的测试机构来制定合格的检测报告，并将测试结果及时上报电网调度部门。只有提高风电机组低电压穿越能力，才能切实的保证风电机组在微风、无风和故障的情况下，不会对电网供电带来影响和冲击，才能最大化的降低风电机组大规模脱网事故的发生几率。
2.装设合格的无功补偿装置。
无功补偿装置是提高风电机组运营稳定性和可靠性的关键，为了降低风电机组脱网事故发生率，可以通过技术升级提高其工作性能。通过改进风电场的无功补偿装置，使其配置达到电网要求，调高设备的反应速率。同时还要对无功补偿装置定期进行检测，以实时检测其工作性能和运行状态，如果相关技术指标不能满足电网规定的标准要及时进行整改。通过对该装备进行专业的分析，遵循平衡性的原则，合理的对设备进行分层分区的管理，并将相关指标上报检测部门进行分析，保证设备性能始终处于一个良好的状态。
3.提高风电机组对电网的适应能力。
首先，要加强对风电机组的运营维护与管理，确保风电场的所有风电机组都能处于稳定的工作状态。只有提高了运营维护与管理水平，才能降低风电机组设备性能下降所带来的脱网威胁。其次，要提高设备参数配置和定制保护措施，降低风电机组低电压穿越能力和变流保护装置之间的影响，确保风电机组所有工作状态下，都能够适应电网的需求。除此以外，还可以通过提高风电机组的自动化水平，来提高对风电机组的控制效率，避免电网波动给风电机组运行带来影响，切实降低风电机组脱网的频率。
4.提高风电场和风电机组管理水平。
信息时代的来临，给人们的生产和生活带来了极大改变。实现风电场和风电机组的信息化管理，是解决风电场和风电机组管理困难的关键。这就要求风电企业要进一步加强对风电场的信息化建设成本投入，早日实现风电场和风电机组的信息化管理。除此以外，还要加强风电场的运营和管理水平，首先要制定定期巡检制度，对风电场的风电机组和设备工作状态细致把控。其次，要加强优秀人才引进力度，确保风电场管理和运营维护团队具有较高的专业水平。最后，要提高风电场现有员工的培训力度，让其能够了解最先进的风电场管理理念，并掌握最优秀的风电场运营管理方法。除此之外，还要设置风电场应急预案，并经常进行预案学习和事故应急演练，确保风电机组脱网事故发生后能够第一时间得到处理和解决。
风电机组故障 篇11
关键词：LVQ神经网络,BP神经网络,风电机组,齿轮箱,故障诊断
0 引言
风力发电技术是目前国际上可再生能源领域发展最快的技术手段之一, 齿轮箱是风力发电机组故障率最高的部件, 风电机组齿轮箱安装空间狭小, 而且又位于高空塔顶作业, 一旦发生故障, 维修非常困难。人工神经网络的快速发展为解决非线性复杂系统的故障诊断问题提供了一种新的解决途径。在众多的人工神经网络类型中, 反向传播 (Back Propagation, BP) 神经网络是应用最为广泛的一类网络。但是, 标准BP网络的收敛速度较慢, 而且可能陷入局部极小值[1~4]。学习向量量化法 ( Learning Vector Quantization, LVQ) 神经网络是在监督状态下对竞争层进行训练的一种学习算法。竞争层自动学习并对输入向量进行分类, 这种分类的结果仅仅依赖于输入向量之间的距离。如果两个输入向量特别相近, 竞争层就把它们分在同一类, 从而能较好地克服标准BP网络训练时间长及计算复杂度高等缺点[5]。目前专门研究风电机组齿轮箱故障诊断的文献尚且不多, 因此, 文中尝试将LVQ神经网络应用于风电机组齿轮箱的故障诊断中, 基于Matlab 2007 平台, 编程建立了LVQ网络诊断模型, 并和BP网络诊断模型的结果进行对比。仿真结果表明, 基于LVQ神经网络的风电机组齿轮箱故障诊断的准确率高, 验证了该方法的有效性。
1 LVQ神经网络的结构与算法
LVQ神经网络是一种结合监督学习与非监督学习的混合网络结构, 它由三部分组成:输入层、竞争层 (隐含层) 和输出层。竞争层根据输入向量的距离学习来对输入向量分类, 输出层将竞争层传递来的分类信息转换成所定义的类别, 每个输出层处理单元表示一个分类[6]。
基本的LVQ网络算法如下:
初始化输入层的第j个神经元与竞争层的第i个神经元之间的权值wij及学习效率 η (η > 0) ;
将输入向量X = (X1, X2, ..., XR) T送入到输入层, 并按照式 (1) 计算竞争层神经元与输入向量之间的距离di;
选择与输入向量距离最小的竞争层神经元。如果di最小, 则令与之连接的输出层神经元的类标签为Ci;
设输入向量对应的类标签为Cx, 如果Ci=Cx, 则按照式 (2) 调整权值, 否则按照式 (3) 进行权值更新。
2 基于LVQ网络的风电机组齿轮箱故障诊断实例
2.1 风电机组齿轮箱故障特征信息提取
文中利用振动传感器测得某风电场风电机组齿轮箱在正常工作、齿面磨损故障和齿轮断齿故障三种状态下的振动数据, 每种状态下均取15 个不同转速, 共45 组振动数据。由于测试过程中存在诸多干扰, 测得的原始数据包含较多噪声。文中利用小波分析方法对原始振动信号进行小波降噪处理, 小波分析进行阈值处理一般有三种方法:默认阈值消噪处理, 给定阈值消噪处理和强制消噪处理[7]。文中采用wthresh函数进行阈值量化处理, 滤除原始信号中的干扰和噪声, 突出了的原始振动信号中的有效信息。为了能够较为全面地反映风电机组齿轮箱的故障特征, 从时域和频域两方面提取齿轮箱的特征参数。因此在时域内选取裕度、峭度、峰值和脉冲四项故障评价指标对振动信号进行特征提取;在频域内选取功率谱熵评价指标对振动信号进行特征提取。为了使网络训练收敛速度更快, 对输入向量进行归一化处理, 经过大量的数据分析归纳, 并参考相关的文献资料[8], 由Matlab 2007 仿真得到标准化 (经过归一化处理) 的用于训练神经网络的特征值。最终得到样本集数目为45 组, 其中42 组用于神经网络的学习训练, 3 组数据用作神经网络的测试样本数据, 部分训练样本数据如表1 所示, 测试样本数据如表2 所示。
2.2 基于LVQ网络的风电机组齿轮箱故障诊断模型的建立
LVQ网络采用有教师的训练学习方式, LVQ网络的训练样本集由输入数据和目标输出组成。在表1 的训练样本集中, 输入向量维数为5, 即输入层神经元为5 个, 由风电机组齿轮箱的5 个故障评价指标组成;目标输出向量对应输出状态, 即正常工作、齿面磨损故障和齿轮断齿故障, 设置三种状态分别对应代码1, 2, 3;LVQ网络的竞争层起到聚类作用, 竞争层的神经元个数是LVQ网络设计的一个关键问题, 一般为输出层神经元数量的整数倍[9~10], 在风电机组齿轮箱的故障诊断中, 分别选取竞争层神经元个数为6, 9, 12, 15, 18 进行了仿真, 各自经过26, 21, 24, 22, 23 次训练, 网络达到稳定, 学习函数为learnlv1, 目标误差设定为0.001, 学习速率设为0.1。为了比较标准的BP神经网络和LVQ网络的诊断性能, 用BP神经网络的方法对风电机组齿轮箱故障进行诊断, BP神经网络的参数设置为:输入神经元数为5, 输出神经元数为3, 用3 位不同的二进制代码表示三种故障类型, (0 0 1) 代表正常工作状态输出, (0 1 0) 代表齿面磨损故障输出, (1 0 0) 代表齿轮断齿故障输出。综合考虑两种网络的性能和速度, LVQ网络竞争层神经元个数最终取为9 个;BP网络隐含层神经元数选择15 个, 隐含层神经元的传递函数采用tansig, 输出层神经元的传递函数采用logsig, 目标误差为0.001, 学习速率设为0.1。
2.3 LVQ网络故障诊断模型的训练
利用表1 中的训练样本数据对LVQ与标准BP网络诊断模型进行训练, LVQ网络训练函数为trainr, 标准BP网络训练函数为traingd。在目标精度设置为0.001、最大训练步数设为20 000、训练样本数目相等的条件下, 仿真得到如下结果:标准BP网络诊断模型需要9 395步才能达到目标精度, 均方误差为0.000 999 983;LVQ网络诊断模型只需要24 步就可以达到目标精度, 均方误差为0, 远远高于目标精度要求。仿真结果表明, 标准BP网络的训练速度不但没有优势, 而且训练过程中发生多次震荡甚至陷入局部最小值而使训练中断, 而LVQ网络则要稳定得多, 网络性能也比标准BP网络更佳。总的来说, 对于训练样本集而言, 只要训练步数设置足够大, LVQ网络诊断模型与标准BP网络诊断模型都能在规定的训练步数范围内完成对训练样本的诊断, 但相比之下, LVQ网络诊断模型的收敛时间明显比标准BP网络诊断模型少, 均方误差也远小于标准BP网络诊断模型。由此可以得出结论, LVQ网络诊断模型对于训练样本诊断的精度更高, 收敛速度更快。
2.4 LVQ网络故障诊断模型的泛化能力测试
LVQ神经网络经过非监督的聚类和有监督的学习之后, 最终形成的分类器网络就可以对测试数据进行分类了。为了测试LVQ网络诊断模型的实际诊断性能, 文中利用表2 中的测试样本数据对所建立的LVQ网络诊断模型进行泛化能力测试, 利用仿真函数sim得到网络的输出。针对LVQ网络诊断模型利用函数ind2vec将类别向量转换成最终的目标向量输出。标准BP网络诊断模型对测试样本的诊断结果如表3 所示。
表3 可以看出, 标准BP网络的分类性能对隐含层神经元的个数要求较高, 隐含层神经元的个数越多分类结果越接近于目标输出, 诊断性能越优。但仿真实验表明, 过多的隐含层神经元的个数势必增加网络的复杂度, 最终导致陷入局部极小值而不能收敛;而对于LVQ网络而言, 只要竞争层神经元数目大于输出层神经元, 就可实现正确分类, 即LVQ网络对竞争层 (隐含层) 神经元的个数设计要求较低。相比之下, LVQ网络的故障隶属度之间的差别比和标准BP网络诊断的结果要明显得多, 故障诊断的结果更加明确。总的来说, LVQ网络和标准BP网络诊断模型都能在规定的精度范围内完成对测试样本的诊断, 诊断正确率为100%。但是, 在LVQ网络和标准BP网络诊断模型的隐含层神经元数目相同情况下, LVQ网络诊断模型的诊断结果更为精确直观, 且LVQ网络的收敛速度要比BP网络快得多, 诊断性能更优;而标准BP网络诊断模型的诊断结果随着隐含层神经元数目的变化, 且误差较大, 诊断性能较差。
3 结语
文中构建了一个LVQ神经网络分类器, 对某风电场风电机组齿轮箱的故障进行诊断, 并与标准BP神经网络的诊断结果进行对比。仿真结果表明:只要训练步数设置足够大, LVQ网络诊断模型与标准BP网络诊断模型都能在规定预设精度范围内完成诊断任务。但相比之下, LVQ网络诊断模型的收敛速度更快、训练准确性和诊断精度更高、诊断性能更优。所以基于LVQ神经网络的风电机组齿轮箱的故障诊断方法是可行的。
参考文献
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