[发明专利]风电机组叶片故障诊断与状态监控系统

说明书

技术领域

本发明属于风力发电技术领域，尤其涉及一种风电机组叶片故障诊断与状态监控系统。

背景技术

风力发电是国家提倡大力发展的一种可再生绿色能源，其可有效地节约水、煤资源，减轻大气污染，并对保护生态环境有着深远的意义。我国有丰富的风力资源，政府已经将风力发电作为改善能源结构，应对气候变化，提高能源安全的主要替代能源技术之一。有资料估计到2020年，全球将有超过10％的电力供应来源于风力。风力发电与火电、核电相比，单机容量小、占地面积广，风力发电场通常地处边远地区，技术条件、运行条件一般较差，因此风力发电系统的可靠性和安全性至关重要。叶片作为风机捕捉风能的关键部件，其性能直接影响风机的整机性能和发电质量。由于叶片长期暴露于恶劣的气候环境下，易受到狂风，闪电，冰雪的袭击；同时，长期工作在负荷大范围波动的条件下，极易导致裂纹，破损，覆冰，螺栓松动等各种故障的发生。同时,由于风机长期工作在负载快速变化和恶劣环境条件下，随着时间推移，可能导致疲劳损伤或叶轮偏载等结构健康性能指标下降的情况，轻则使风机偏离原来的设计指标造成捕风效率下降，重则可能使叶片性能不断恶化直至发展为严重故障。有资料显示，造成风机性能下降或故障的原因绝大多数都与叶片性能下降或变桨系统故障有关。很多风机的严重故障并非突然发生的，而是由于其叶片结构性能指标下降，或发生轻微故障后没有采取合理的应对措施，导致故障迅速扩散或恶化。我国风电场风机设计寿命为20年，且多处于风沙大，温差大的西北、东北、内蒙等许多气候条件恶劣的地方，许多风电场已经投入运行接近十年，风机性能下降严重，逐步进入事故高发期。当叶片结构性能下降或发生轻微故障时，目前风电场SCADA系统因缺乏对叶片的必要监控而无法及时发现并采取恰当的应对措施。由于风电机组控制策略完全没有考虑叶片的运行健康状态，对于叶片处于不同健康状态的所有风机采用同样的控制策略，使结构健康性能下降的风机处于长期不稳定的工作状态，不但严重影响发电质量，而且随着时间推移，极有可能造成轴承，齿轮箱等传动链系统的损坏，致使故障扩散，导致更加严重的损失。有研究报告对1995年-2010年德国和丹麦发生的各种风机事故做了统计分析，发现由于风机叶片故障导致或与之直接相关的事故数量最多。由于风机运行的时间不断增加，这种类型的事故数量还在呈现逐年上升的趋势。另一份由欧洲专门的机构统计的报告对2012年3月发生的1208起风机事故进行统计，其中由于叶片故障导致的故障占19.4％，由于风机叶片原因导致停机大概占34％左右，中国目前没有相关统计报告，但情况可能比这份报告提及情况更严重。当叶片发生故障时，如若不能及时发现并采取恰当措施将引起灾难性的后果。

近些年国外有一些研究机构和公司相继开发了一些风电场叶片监控设备，主要有：红外成像分析，声学分析，视频分析等；也有风机生产厂家在生产叶片的时候预埋光纤传感器，以获得叶片的运行状态信息。目前，绝大多数检测手段不但价格昂贵而且安装复杂，难以推广应用；特别是像光纤传感器这样的检测手段难以应用于已经投入运行的风机，不能满足对整个风电场叶片运行状况的监控。

为了解决在线风机叶片故障诊断与状态监控关键技术,国内许多研究机构与风机生产商也开展了针对叶片故障诊断和状态监控的相关研究,最近也公布了一些针对风机叶片在线监控的专利：如“风力发电电机及叶片状态在线监测仪”(中国实用新型专利CN202305007U)、“风力发电机组叶片实时状态监测与故障诊断系统及方法”(中国发明专利CN102539438A)、“一种风力发电机叶片裂纹自动检测报警系统”(中国实用新型专利CN202533424U)。上述专利中基本采用视频，应变片，声音等方式检测叶片是否发生严重故障，这些方式要么安装复杂不适合在线故障诊断，要么检测准确度不高，难以检测叶片非严重故障，不能对叶片性能指标下降带来的故障进行诊断。如果风机处于长期不稳定的亚健康工作状态，不但严重影响发电质量，而且随着时间推移，极有可能造成轴承，齿轮箱等传动链系统的损坏，致使故障扩散，导致更加严重的损失。

发明内容

本发明的目的在于，针对上述背景技术中提出的问题，提供一种风电机组叶片故障诊断与状态监控系统，同时监控叶片振动、叶轮转速及发电机输出，不但可以诊断叶片常见故障，还可以对叶片结构健康状态进行在线评估。

为了实现上述目的，本发明提出的技术方案是，一种风电机组叶片故障诊断与状态监控系统，其特征是所述系统包括振动传感器、转速传感器、电流传感器、电压传感器、信号同步采集单元、数据处理单元、OPC接口单元和主控单元；

所述振动传感器安装于风力发电机主轴轴承处；