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摘要:确保海上风力发电机组运行安全,提高风力发电质量,理应构建发电机组监控系统,运用SCADA(数据采集系统)收集风力发电机组运行数据,检测机组轴承温度,判断发电机组是否存在故障。本文将以轴承故障为例,简单分析海上风电机组风力发电机组故障预警策略,希望能为机组运维工作提供借鉴。
关键词:海上风电机组;风力发电机组;故障预警策略
在海上风电机组风力发电机组运行过程中,轴承故障颇为常见,为了优化故障预警策略,风电厂构建了SCADA系统,通过建模随时监测风电机组设备的运行状态,同时,在系统中装置了精密摄像机,这样能够确保监测结果的精确性。
一、建立海上风电机组风力发电机组故障监测模型
优化海上风电机组风力发电机组故障预警策略,首先要建立SCADA模型,以便于收集精确的数据,通过数据分析工作判断机组设备故障问题。在轴承故障监测中,需要运用SCADA 数据对建模的过程进行分析,兼顾模型输入和输出的关系以及SCADA 数据中的时间参数对风力发电机组状态监测模型与故障预警的影响,这样方能提高模型的建立精度。其次,需要结合温度特征构建发电机前轴承温度模型,该模型以门控循环单元( gatedrecurrent unit,GRU) 神经网络为基础,能够对SCADA 数据和温度模型输出之间的残差进行精确计算。如果发现温度异常,就说明机组关键设备异常。一般情况下,发电机轴承如果在长期运行中出现磨损、润滑和屏蔽不良问题,温度就会骤增,这样必然会影响机组设备的正常运行。在建立发电机前轴承温度模型之前,需要做好参与模型训练与测试的 SCADA 数据预处理工作,这样才能确定温度模型的输入与输出。
其次,需要对振动信号实施小波包降噪,这样才能对发电机前轴承振动信号的时间特征与频域特征进行准确提取。同时,谨遵振动信号的时间序列寻找对应时间区间的风力发电机前轴承温度残差,均值为10分钟,进行计算并得出后续参与辨识模型的输入特征向量。通常,振动信号的特征是从时域和频域中提取的,前者是提取加速度以及速度高频振动信号中的有效值、峰峰值、峰值指标、波形指标、脉冲指标、裕度指标、峭度指标等;后者是从速度频谱、加速度频谱、加速度中提取的。对于输出特征向量,需要紧密结合诊断平台中标记的故障类型做好相应的标记工作,机组设备的运行状态分为五种:第一,正常;第二,发电机前轴内圈损伤;第三,发电机前轴外圈损伤;第四,发电机轴不平衡;第五,发电机滚动体损伤。最终,需要以极限梯度提升 为基准,构建发电机前轴承故障辨识模型,这样可以判断发电机前轴承处于哪一种状态[1]。
二、精选监控摄像机
确保海上风电机组风力发电机组设备故障监控质量,则需要科学选用摄像机的型号。在选型过程中,应根据海上风电机组各监控分布点的范围和实际工作需要,选用监控范围相符、视频采集质量清晰的摄像机。一般情况下,在风电机组内部区域,需要选用变焦镜头为一体的摄像机,当越界报警联动平台有视频弹出窗口后,内部区域范围广,工作人员可以通过变焦操作查看清晰的监控视频。在风力发电机组和岸边交界外,通常会选用固定的红外枪机,这样能够发挥夜视功能,实现全天24小时清晰监控。对于全景监控工作,需要在主控楼顶安装高速球机,这样能够大范围区域实施监控,通常,要选用高清球机和智能化跟踪球。在海上风电机组风力发电机组设备内部和高压室区域,需要安装高速球机,不仅能够监控大范围区域,而且可以对机组设备油温和油位实施监控。在海上蓄电池室和通信室,需要安装固定枪机。在主控室和继保室,需要安装中速球机。一般来讲,在选用模拟摄像机的过程中,需要确保其清晰度高达540线以上,网络的标清像素必须符合752*582的标准,高清像素必须达到720p以上[2]。从摄像机的型号来看,整体机组设备监控系统的摄像机型号为DS-2CZ282P;海上风力发电机组和岸边交界处有两种摄像机型号,分别是DS-2CC172P-IR1,DS-2CD892P-IR1;全景区域的监控摄像机包括网络高速智能球(型号DS-2DF1-518)、网络高清智能球(型号DS-2DF1-672)和网络自动跟踪智能球(型号iDS-2DF1-515-B);高压室监控摄像机包括网络高速智能球(型号DS-2DF1-518)和网络高清智能球(型号DS-2DF1-672);在蓄电池室和通信室,网络摄像机型号是DS-2CD892PF;在主控室和继保室,网络中速球机的型号是DS-2DM1-516。另外,应做好监控点的部署工作。在具体部署过程中,需要依次做好监控支架和补光灯的安装工作。在安装支架时,工作人员应坚持四项基本原则:第一,在海上风力发电机组设备中配有高压电器,在安装过程中,必须兼顾所有高压设备之间的安全距离。第二,在安装摄像机支架的过程中,必须满足荷重与防腐防锈的要求。第三,安装必须牢固,不能倾斜。第四,对于部分特殊位置,需要使用原来的水泥杆和U型抱箍相匹配,做好摄像机安装工作。在安装补光灯的过程中,需要根据监控点的具体情况进行设置,如果光线暗或者夜晚照明度低,就可以自动启用补光灯
[3]。
三、做好轴承故障预处理工作
在轴承故障预处理工作中,需要在数据集中实施单点阈值过滤,删除超出阈值范围的数据点,全面剔除风电机组故障停机、弃风限电停机等工况下无法体现温度与振动特征的数据。其次,要按照拉依达准则做好离奇值的去除工作,对大幅度的脉冲干扰予以消除,并在此基础上进行中值滤波直至数据满足要求,最后将参与训练和测试的数据进行归一化处理[4]。
结束语:
综上所述,优化海上风电机组风力发电机组故障预警策略,首先要建立模型,安装精密的监控摄像头,做好发电机组轴承故障预处理工作。
参考文献:
[1]卢源. 双馈式风电机组发电机轴承失效分析及预防措施[J]. 设备管理与维修,2020( 1) : 71-72.
[2]曾军,陈艳峰,杨苹,等. 大型风力发电机组故障诊断综述[J]. 电网技术,2018,42( 3) : 849-860.
[3] 齐咏生,白宇,高胜利,等. 基于 AVMD 和谱相关分析的风电机组轴承故障诊断[J]. 太阳能学报,2019,40( 7) : 2053-2063.
[4] 杨文珺,何婷,王贵军. 风力发电机组的故障及维护策略[J]. 机械研究与应用,2019,32( 5) : 190-193,198.
作者简介:李诗文,中广核新能源控股有限公司运维检修主管,1997年2月出生,男,汉族,吉林长春人,本科学历,职称:助理工程师,研究方向:海上风电运维检修