风电机组在线故障诊断系统应用案例分析

来源:网络  作者:网络转载   2019-09-26 阅读:1029

1.风电机组在线故障诊断的必要性

风能作为一种清洁的可再生能源越来越受到世界各国的重视。在风力发电快速发展的同时,风电机组运行过程中暴露出的问题越来越突出,尤其是关键机械部件发生的故障导致机组非正常停机维修,严重降低了发电效率。由于风电机组因故障导致的维修不便性使得应用问题日益突出。例如:如何提高风电机组的利用率、如何减少风电机组的突发事故率和故障停机时间;如何改善风电机组的定期维修保障设备的安全健康运行等等问题。另外由于单台风机的功率越来越大导致风机发生故障后的维修费用也日益提高。因此,深入研究风电机组在线故障诊断技术研制适合风电机组在线故障诊断的技术装备,对可能危及安全的故障零部件实现在线故障诊断对将要出现的重大故障发出早期报警。为减少风电机组突发事故率和故障停机时间,降低维修成本、进行视情维修、提高发电效率和经济效益提供科学依据已成为风电行业当前面临的迫切需要解决的问题之一。

2.当前风电视组的维护方式

当前我国风电机组维护主要采用两种方式借助的手段主要是人工经验或离线式检测设备两者各自特点如下:

(1)定期检修即每隔一段时间对风电机组进行检修。定期检修主要是依据风机保养和维护的相关规程,对风机进行检修如更换润滑油脂、风机运转时是否存在异响等。定期检修依靠人的经验与水平工作效果因人而异缺点是对密闭在机器内部的轴承、齿轮故障难以发现:

(2)故障检修,即事后检修。故障检修主要是指风电机组出现故障之后对有故障的部件进行有针对性地检修。故障检修缺点是对两次检修期间的突发性故障无法发挥作用r对潜伏期较长的故障隐患也难以跟踪和发现一旦隐患在下次定检前发展为重大故障,将造成很大损失。

3.风电机组在线故障诊断的状况

在国内,在线故障诊断技术在风电机组上的应用还处于起步阶段。目前各大风电机制造商开始在各自的风力发电机上试验性地开展工作但还没有批量安装在线故障诊断设备。随着风力发电机单机容量的增加和保险市场的成熟,在兆瓦级机组上配置在线故障诊断设备将成为一种必然趋势。。

在目前应用为数不多的在线故障诊断设备中,情况也有所不同:。

(1)有的在线监测技术能够提供大量的测量数据和丰富的分析图表然而运维人员却无法从这些数据中取得能够判断风电机组状态有效信息无

法精确定位故障部件和故障类型:。

(2)有的在线监测技术。虽然引入了“模糊“型或“学习’‘型专家系统,但在监测系统使用之前需要花一段时间来“熟悉“或“学习”监测对象以建立相对应的统计模型。每当监测对象发生改变时,就需要再一次进行“学习“,无法做到即装即用和在线自动诊断:

(3)有的在线监测技术采用故障诊断专家系统,能够准确识别故障类型、程度和精确定位故障部件实现自动在线故障诊断且无需学习、培训,即装即可使用。本应用中即采用了此类在线监测技术。。

4。风电机组在线故津诊断系统在风场的实际运行效果

内蒙古华电辉腾锡勒风电公司辉腾锡勒风电场共有120台风电机组其中华锐FL1500风电机30台,歌美飒850风电机90台于2007年12月1。日全部投产发电。

经过一年多的运行,风电机组的机械故障较多为更好掌握风电机组重要机械部件的运行状况内蒙古华电辉腾锡勒风电公司与北京唐智科技发展有限公司自2008年开始,进行了JK07460风电机组在线故障诊断系统(以下简称JK07460系统)的应用合作。JK0746。系统的核心基础技术是“广义共振一共振解调故障诊断技术”,包括有振动冲击复合传感器技术、共振解调的硬件信息处理技术、故障冲击监测分析诊断技术、振动监测分析诊断技术和轴向窜动监测分析诊断技术等。。

JK07460系统的机载设备安装在风电机组的机舱内包括振动冲击传感器、位移传感器、机载主机、前置处理器以及相关连接电缆等,实现信息采集和初步诊断,并将采集到的信息通过无线或有线方式传输到中控室主计算机。中控室主计算机上安装了故障诊断专家系统软件实现信息的收集、诊断推理、报警输出、数据管理等功能并可对机载设备进行控制实现机载软件维护和远程升级等工作。一台中控室主计算机及故障诊断专家系统软件可以对多台机载设备的数据进行诊断分析与存储。

该诊断系统经过两年多的现场试验,经受了内蒙古严寒天气的考验系统运行可靠并发现了若干故障案例。辉腾锡勒风场依据在线故障诊断系统的自动报警和唐智科技提供的数据分析报告对发现的部分故障进行了相应地维护与维修及时解决了风电机组存在的安全隐患。

案例1机组齿轮箱齿轮故障

2010年2月10日Gl19号风电机组频繁报告齿轮箱油温高、油泵电机故障等信号唐智科技的JK07460系统分析为齿轮箱齿轮存在较为严重磨损且太阳齿轮和高速轴上二级平行齿轮已经在线自动报警。检修人员到现场检查发现油泵电机损坏更换油泵电机后风电机组恢复运行。201年3月2日.在线故障检测系统。

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