简介:摘要:风电机组叶片作为风力发电机的关键部件之一,直接影响着风力发电机的效率、寿命和性能。针对传统风机叶片开裂缺陷检测方法无法实现风机叶片的非接触、实时检测等不足,对基于风电机组的气动噪声实现风机叶片的开裂缺陷检测进行了可行性分析,利用某风场的两台机组的气动噪声数据进行了实测验证。实测结果表明,通过检测风机工作时产生的气动噪声变化可以定性判断叶片的损伤,无需机组停运,具有非接触、可连续检测等优点,为风机叶片的健康检测提供了可行性参考。
简介:摘要:随着能源的日益短缺,风能以其清洁、安全、可再生的特点成为各国开发和研究的热点。在风能转化为电能的过程中,风力发电机起着关键作用。一旦运行过程中出现故障,发电机组的效率就会降低,甚至停机,造成更大的经济损失。同时,风电场位置偏远,给设备的维护和维修带来不便。因此,采取有效措施对风力发电机组进行在线实时状态监测,及时发现故障并进行维护,对安全生产具有重要意义。据统计,在所有环境因素中,振动引起风机故障的比例最大,因此仅通过“轴承振动检测法”对轴承振动进行间接单点监测,在反映风机叶片故障方面能力有限,准确性较低。根据目前风电场对风机振动检测的需求,构建了风机叶片振动检测的网络模型,开发了基于数字信号处理器平台的振动监测系统。研究分析了作用在叶片上的风力在三维空间变化时振动的时域和频域信号。该系统能够及时发现风力发电机叶片的早期故障,避免机器的严重损坏和事故。
简介:摘要:现如今,风力发电发展迅速,装机容量逐年稳定增加,且机组不断朝着大型化趋势发展,然而风力发电机的工作环境较为恶劣,由此引发的雷电灾害也逐渐增多。雷击问题是制约风电发展的重要因素之一,对于大型风机而言,其遭受雷击的概率大大增加,同时雷击带来的危害也更为严重。由叶片接闪器、引下线和接地网构成的风机直击雷防护系统,在风机防雷中扮演了十分重要的角色,减少了雷击事故的发生。叶片引下线作为风机直接雷防护系统的重要组成之一,由于雷电流的多次冲击和老化问题,叶片引下线的断裂故障时有发生,引下线断裂将导致直击雷防护系统失效,继而引发严重的雷击事故,故必须定期对叶片引下线进行检测,保证其良好。在日本,为了检查和维护防雷系统,风机公司通常每2年或3年就会停运风机。因此,检测与定位叶片引下线断裂故障的方法有待研究,为风机的安全运行提供有力保障。
简介:为满足风机运营商对设备故障实时监控和预测的需求,探讨了基于自回归积分滑动平均模型(ARIMA)和非线性自回归神经网络模型(NARNN)的组合模型NARIMA。实现方法为:建立ARIMA模型用于预测数据的线性成分,用NARNN模型预测由ARIMA模型预测产生的残差部分,对风机叶片结冰故障的时间序列进行拟合,得到的NARIMA模型可实现对风机叶片结冰故障准确预测。仿真结果表明:NARIMA模型能较好地拟合所给时间序列,预测值符合实际情况和趋势,证明了NARIMA模型的有效性。
简介:摘要:某电厂#3汽轮机叶片大修时发现一叶片断裂,为了避免机组重大事故发生,电厂对断裂原因进行了分析并制定了防范措施