導言

　　由于環(huán)境條件的限制，風力發(fā)電場往往地處偏遠，且機組與地面的垂直距離極高，因此風電機組的維修成本極為昂貴。隨著風力發(fā)電的需求不斷提高，面臨的主要課題之一就是在降低運營與維護 (O&M) 成本的同時，提高風電機組在不同狀態(tài)下工作和并網(wǎng)的穩(wěn)定性。目前風力發(fā)電的運維成本居高不下，因此全球?qū)︼L力發(fā)電的接受度亦有限。通過在線狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，可以預診斷故障情況、判斷維修需求，協(xié)助風場排定合適的維護作業(yè)，從而降低運營成本

　　狀態(tài)監(jiān)測的需求

　　風力發(fā)電一般均為反應 (Reactive) 或損壞 (Run-to-failure) 維護。隨著風機大型化和近海、海上風電的快速發(fā)展，風機運維成本居高不下，其主要原因在于：

　　無法隨時巡視維護 - 不同于其他發(fā)電設(shè)備，風電機組難以排定維修人員隨時檢查維修。

　　高維護成本 - 由于必須前往偏遠地區(qū)，發(fā)電機組又架離地面極高的距離，因此維護成本也較高。

　　故障機率高 - 齒輪箱與相關(guān)部件在設(shè)計時已刻意減輕其重量，因此較容易受到應力影響而故障。

　　此外，負載與作業(yè)條件均不斷變化，因此風電機組必須承受更高的機械應力。高應力的條件之下，就更需要維護作業(yè)。

　　美國電力研究院 (Electric Power Research Institute，EPRI) 已針對電力產(chǎn)業(yè)提供完整的案例研討，而反應維護 (持續(xù)運作機器直到故障為止) 為最低效能且最高成本的發(fā)電設(shè)備維護方式。

　　預防維護 (Preventive maintenance) 是根據(jù)制造商建議的維護周期所進行，和反應維護相比，約可省下24% 的成本。

　　預測維護 (Predictive maintenance) 則是基于狀態(tài)監(jiān)測而預測所需的維護作業(yè)，和反應維護相比，約可省下47% 的成本。

　　狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)的功能，就是連續(xù)監(jiān)測風機關(guān)鍵部件并進行預診斷，以便操作人員相應地排定維護從而避免重大損失。

　　2011年11月份起，由國家能源局發(fā)布的《風力發(fā)電機組振動狀態(tài)監(jiān)測導則》將正式實施。標準本身雖然是推薦性的，但是推薦性標準和強制性標準都是政府發(fā)布的，我國行業(yè)一般把國家標準作為最低標準，事實上推薦性標準幾乎也是強制執(zhí)行的。[1]

　　《導則》指出，海上風電機組應選擇采用固定安裝系統(tǒng)，陸上2兆瓦以上(含2兆瓦)風電機組選擇采用固定安裝系統(tǒng)。陸上2兆瓦以下風電機組可選擇半固定安裝系統(tǒng)或便攜式系統(tǒng)。

　　雖然我國現(xiàn)有風機主流機型為1.5兆瓦，但是隨著風機大型化的趨勢，風機制造商目前正在研發(fā)和推廣的大部分是2MW以上的機型，這就意味著越來越多的風機制造商會把振動監(jiān)測系統(tǒng)納入其研發(fā)/集成體系。

　　風電機組監(jiān)測系統(tǒng)的構(gòu)成

　　風電機組監(jiān)測系統(tǒng)位于受測設(shè)備的四周，并測量「最可能引起故障」的參數(shù)。圖 1 為風電機組監(jiān)測系統(tǒng)的典型構(gòu)架圖。通過傳感器與數(shù)據(jù)采集硬件采集實際信號，通過軟件分析信號以判斷機器狀態(tài)并預測故障。

　　系統(tǒng)概述

　　從振動、應變、溫度，到電能質(zhì)量，針對重要設(shè)備/部件可以測量到各類不同的物理信號。在整合這些信號之后，即可進一步了解設(shè)備的狀態(tài)。

　　一、振動

　　通過振動監(jiān)測可以了解旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備的狀態(tài)，因此振動是風電機組監(jiān)測最重要的方面之一。風電機組都包括主軸承、齒輪箱與發(fā)電機，通過振動監(jiān)測可以有效地了解這些設(shè)備的健康狀態(tài)。圖 2 是振動傳感器的安裝位置，用以獲取軸向 (Axial) 或徑向 (Radial) 信息。根據(jù)有效的頻率范圍，可以使用位置傳感器 (低頻段)、速度傳感器 (中頻段)，或加速度傳感器 (高頻段)。振動傳感器固定在待測部件之上，從而獲取與瞬時本地運動相應的模擬信號。針對這類測量，采集設(shè)備應具備高采樣率、高動態(tài)范圍與抗混迭等功能。

　　此外，還可以監(jiān)測風機機艙與塔架的結(jié)構(gòu)振動，從而了解結(jié)構(gòu)彎曲，以及風力的氣體動力效應。通過監(jiān)測這些振動信號，就可以在關(guān)鍵部件發(fā)生重大故障之前，先發(fā)現(xiàn)部件是否產(chǎn)生任何問題，比如齒輪或軸承的老化/破損。而針對旋轉(zhuǎn)機械，必須對傳感器信號進行階次分析以獲取諧波信息。諧波 (Harmonics) 可以用來判斷部件性能，并利于早期診斷。

　　二、潤滑油品質(zhì)

　　因為不適當?shù)臐櫥赡芙档托什⒃斐蓹C件故障，所以潤滑油也是風機系統(tǒng)中的重要‘成員’。大多數(shù)的軸承與齒輪老化，都是因為使用潤滑油不當而導致進一步損傷風機傳動系統(tǒng)。這類監(jiān)控包含油粒子 (Oil particle) 計數(shù)與濕度測量。

　　通過如粒子計數(shù)器等裝置，即可了解潤滑油的品質(zhì)與可能的污染狀態(tài)。而工業(yè)級用油中的水污染物，扮演了極重要的角色。水分過高可能導致元件過熱、腐蝕，或嚴重故障。大多數(shù)的濕度傳感器，都可以通過模擬電壓/電流或者RS232 接口，而采集到相應的濕度信息。

　　三、應變

　　應變監(jiān)測常見于結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測等應用中，且在風力發(fā)電領(lǐng)域逐漸凸顯其重要性。實驗室往往通過應力測量，測試風機葉片的使用壽命。這些測量通常使用金屬箔 (Metal foil) 應變計，相應的數(shù)據(jù)采集裝置則需要具備電壓激勵與橋路補償?shù)裙δ?。應變計可安裝于葉片的任何位置，但根據(jù)傳感器數(shù)量的不同，其分布位置也有所差異。傳感器應妥善安裝于葉片之上，以同時能測得「擺振 (Flapwise)」與「揮舞 (Edgewise)」兩個方向的數(shù)據(jù)。圖 3 顯示「擺振 (Flapwise)」與「揮舞 (Edgewise)」兩個方向的差異。

　　某些制造商則已經(jīng)將光纖傳感器嵌入至葉片中，可輕松獲取葉片的應變信息，且長距離亦可保持信號完整度。通過新的光纖傳感技術(shù)，即可更精確監(jiān)控葉片旋轉(zhuǎn)時的應力。

　　四、聲音信號

　　風電機組噪聲影響 (Noise impact) 測量，常用于判定風力發(fā)電系統(tǒng)是否符合如 IEC 61400-11:2002 (International Electrotechnical Commission) 規(guī)范。聲音監(jiān)測主要是通過麥克風測量風機的內(nèi)、外部噪聲。針對這一類測量，采集裝置應具備高采樣率、高動態(tài)范圍，與抗混迭功能。當監(jiān)測設(shè)備內(nèi)部噪聲時，測量主體即為齒輪箱與主軸承;外部監(jiān)測則主要測量風機的整體噪聲。通過噪聲數(shù)據(jù)，可以找出高頻部分而預測可能的故障。此外，還可以測量如聲強信號，或通過 Third-octave 分析，檢驗風機的噪聲。

　　五、溫度

　　預測維護也需要對溫度進行測量。雖然有多款傳感器可測量溫度，但最常見的仍是熱電偶與RTD。而適用的數(shù)據(jù)采集裝置，則應具備較小的輸入范圍與冷端補償 (CJC) 功能。結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測也常常監(jiān)測內(nèi)、外部溫度。另外更應注意某些關(guān)鍵部件的溫度，如發(fā)電機的轉(zhuǎn)子 (Rotor) 與定子 (Stator)，均為風機診斷的重要判據(jù)。

　　六、電能質(zhì)量

　　由于電能質(zhì)量將受風速、渦流，與風向變換所影響，因此電能質(zhì)量是風電機組狀態(tài)監(jiān)測的重要領(lǐng)域。風力發(fā)電系統(tǒng)的運行必須達到特定的電壓與電流要求。下面列出了一些常見的電能質(zhì)量分析：峰值功率輸出、無功功率、電壓波動、諧波。測量無功功率 (Reactive power) 部分，可以幫助判定電壓/電流是否相位一致;通過諧波可進一步分析所有輸出信號。同樣的，風力的瞬間變化將可造成電壓波動 (Voltage fluctuation)，從而影響電力輸出。

　　NI 狀態(tài)監(jiān)測解決方案

　　針對風電機組狀態(tài)監(jiān)測應用，NI 提供專屬的解決方案。針對發(fā)電機/齒輪箱制造商或整機廠商，NI 提供了靈活高性能的軟硬件平臺，以設(shè)計高效能、低成本、可自定制的風機監(jiān)測解決方案。根據(jù)產(chǎn)業(yè)需求，NI亦持續(xù)提供最新的信號處理算法，以找出信號的關(guān)鍵特征，并預測機器部件的狀態(tài)。這些算法包含階次分析、倒譜 (Cepstral) 分析、軸承調(diào)變檢測、小波、AR 模型、電能質(zhì)量、功率因素、Rainfall stress cycle分析，以及許多統(tǒng)計分析算法。通過 NI LabVIEW 軟件，即可使用這些內(nèi)置的信號處理算法、或者導入現(xiàn)有的文本代碼 (如 C 與其他數(shù)學文本語言)，并可進一步擴展設(shè)計新的算法。

　　以研究結(jié)果為例，齒輪箱及其軸承是風電機組中故障率最高的部件。通過加速度傳感器對齒輪箱和軸承進行監(jiān)測和振動分析，能夠有效地對故障進行預診斷。但若風電機組使用的是多級齒輪箱，則過多振動源將造成復雜的齒輪嚙合、調(diào)變，與運行振動。若要正確分析齒輪箱的振動，則需要帶寬足夠的振動信號采集設(shè)備，以記錄長時間的波形。換句話說，狀態(tài)監(jiān)測解決方案必須能達到 51.2 kHz 以上的采樣率，并能儲存超過 2 MB 的二進制時間波形。NI CompactRIO 平臺即具備此功能。而高級頻譜分析包括Zoom FFT 與 Zoom order spectrum，可進一步找出高頻振動特性參數(shù)，且不致遺漏邊帶 (Sideband) 信息。邊帶分析可輔助分析師找出故障齒輪。

　　此外，NI 平臺可支持以太網(wǎng)、RS232/RS485、Modbus、OPC、CAN、Fieldbus、PROFIBUS，甚至自定義的通信協(xié)議。靈活的通信構(gòu)架，可讓 NI 系統(tǒng)輕松整合風電機組中的其他裝置。

　　小結(jié)

　　本文主要探討了風電機組監(jiān)測的構(gòu)架與主要監(jiān)測項目。風機監(jiān)測系統(tǒng)主要是針對預測維護所設(shè)計的，以期能在重大故障發(fā)生之前，找出可能存在的問題并及時修復。風機狀態(tài)監(jiān)測可以從振動、應變、潤滑油、聲音、溫度、電能質(zhì)量等各個方面，針對重要設(shè)備/部件進行測量、分析和數(shù)據(jù)整合，從而對設(shè)備狀態(tài)進行預診斷并給出適宜的維護建議。