基于故障診斷和無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)的風(fēng)電場(chǎng)優(yōu)化管理系統(tǒng)

文 | 吳少花

風(fēng)電場(chǎng)

基于故障診斷和無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)的風(fēng)電場(chǎng)優(yōu)化管理系統(tǒng)

文 | 吳少花

風(fēng)力發(fā)電作為風(fēng)能利用的主要形式，目前已成為技術(shù)最為成熟，推廣和應(yīng)用最為廣泛的新能源之一。隨著大規(guī)模風(fēng)電場(chǎng)的建設(shè)與投產(chǎn)，風(fēng)電場(chǎng)的運(yùn)行與維護(hù)成為風(fēng)電場(chǎng)面臨的最大問(wèn)題。尤其是早期投產(chǎn)機(jī)組出現(xiàn)故障的頻率增加，采用傳統(tǒng)的“事后維修”方式，不僅影響風(fēng)電場(chǎng)的正常運(yùn)行，而且付出巨大的人力、物力、財(cái)力代價(jià)，造成經(jīng)濟(jì)損失。實(shí)現(xiàn)故障的早期診斷及預(yù)警和“視情維修”將大大降低維護(hù)費(fèi)用，縮短維修周期，提高風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)行效率。

隨著風(fēng)電技術(shù)應(yīng)用的推廣，風(fēng)電場(chǎng)的經(jīng)濟(jì)和可靠性運(yùn)行日益受到關(guān)注，國(guó)內(nèi)外有一些相關(guān)研究成果。總的來(lái)看，目前的監(jiān)測(cè)技術(shù)在診斷精度、智能化、建設(shè)成本以及在結(jié)合季節(jié)和整個(gè)風(fēng)電場(chǎng)因素的優(yōu)化管理技術(shù)方面有待提高。

本文提出了一種風(fēng)電場(chǎng)優(yōu)化管理系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法，在故障診斷方法、無(wú)線(xiàn)通信組網(wǎng)結(jié)構(gòu)和系統(tǒng)構(gòu)造上進(jìn)行了一些探索，也取得了較好的效果。限于篇幅，本文主要針對(duì)風(fēng)電機(jī)組中的齒輪箱和發(fā)電機(jī)診斷技術(shù)進(jìn)行說(shuō)明。

數(shù)據(jù)采集

發(fā)電機(jī)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)如圖1所示，包括霍爾電流傳感器、加速度振動(dòng)傳感器、電荷放大器、PCI數(shù)據(jù)采集卡和工控機(jī)。

齒輪箱數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)如圖2所示，主要包括加速度傳感器、電荷放大器、PCI數(shù)據(jù)采集卡和工控機(jī)。

數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)不但能夠?qū)⒉杉降男盘?hào)如圖3以波形的形式實(shí)時(shí)顯示，還可以計(jì)算諸如最大值、平均值、方差和峭度等時(shí)域特征量，除此之外，還能夠?qū)⒉杉降臄?shù)據(jù)保存到本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)和通過(guò)組建的無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)上傳到主控室。

圖1 發(fā)電機(jī)故障特征在線(xiàn)提取裝置結(jié)構(gòu)圖

圖2 風(fēng)電機(jī)組齒輪箱在線(xiàn)故障診斷裝置系統(tǒng)框圖

故障特征提取系統(tǒng)以風(fēng)電機(jī)組塔底的工控機(jī)作為數(shù)據(jù)處理器，對(duì)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采集到的故障特征信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理和故障特征提取。

數(shù)據(jù)預(yù)處理包括消除趨勢(shì)項(xiàng)、平滑波形和小波去噪。傳感器和采集卡由于有誤差將導(dǎo)致采集的數(shù)據(jù)偏離零點(diǎn)而產(chǎn)生趨勢(shì)項(xiàng)，趨勢(shì)項(xiàng)的存在對(duì)頻譜分析有較大的影響，因此采用最小二乘擬合法消除趨勢(shì)項(xiàng)。此外，數(shù)據(jù)采集過(guò)程中會(huì)引入很多高頻干擾，使得采集的數(shù)據(jù)出現(xiàn)很多毛刺，給后續(xù)的分析帶來(lái)很大的誤差，因此先利用五點(diǎn)三次平均法平滑波形，然后再采用小波進(jìn)行默認(rèn)閥值濾波。原始數(shù)據(jù)和預(yù)處理后的數(shù)據(jù)波形對(duì)比如圖4所示。

數(shù)據(jù)處理

一、故障特征值提取

輸出處理分為兩部分：一是數(shù)據(jù)采集后發(fā)送到主控室之前的預(yù)處理，以便減少數(shù)據(jù)傳輸量；二是數(shù)據(jù)傳輸?shù)街骺厥也⒋嫒霐?shù)據(jù)庫(kù)后的優(yōu)化處理。

故障的發(fā)生會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的故障特征頻率，且不同的故障其特征頻率是不一樣的，因此當(dāng)發(fā)電機(jī)發(fā)生不同的故障時(shí)，信號(hào)的能量分布是不一樣的，即各頻段能量的分布代表了某種故障，這里采用這種“能量－故障”映射的方法來(lái)提取故障特征。

在實(shí)際應(yīng)用中，由于某些故障的特征頻率與主頻率十分接近，況且傅里葉變換會(huì)有頻譜泄露，這些都會(huì)增加準(zhǔn)確定位故障特征頻率的難度，因此單一的傅里葉變換在實(shí)際的故障特征提取應(yīng)用中并不能勝任。小波包變換能夠?qū)㈩l帶多層次任意劃分，時(shí)頻分辨率極高，因此可以采用小波包變換提取故障特征量。小波包分析法雖然能夠判斷故障是否存在，但卻得不到故障特征頻率值和故障特征頻率的幅值，即檢測(cè)不到故障程度。而傅里葉變換雖然頻率分辨力不高，卻能得到信號(hào)的頻域信息。因此可將小波包分析和快速傅立葉變換結(jié)合一起處理故障信號(hào)，即先對(duì)故障信號(hào)進(jìn)行小波包分解，提取能反應(yīng)故障特征的小波包分解系數(shù)，再對(duì)該小波包分解系數(shù)進(jìn)行重構(gòu)，最后對(duì)該重構(gòu)信號(hào)實(shí)施快速傅立葉變換或者包絡(luò)分析，獲得故障特征頻率與特征幅值。

特征量的提取是構(gòu)建故障診斷系統(tǒng)的關(guān)鍵。風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)況存在時(shí)變性、隨機(jī)性、不確定性，使得發(fā)電機(jī)的故障信號(hào)成為一個(gè)時(shí)變、非平穩(wěn)信號(hào)，再加上早期故障的特征信號(hào)較弱，一般的頻域法難以處理混有微弱故障信號(hào)的定子電流信號(hào)，小波方法則可進(jìn)行時(shí)域一頻域分析，能夠檢測(cè)到微弱瞬態(tài)信號(hào)的存在并能確定其產(chǎn)生時(shí)間，還具有良好的局部化特性。但傳統(tǒng)小波變換存在頻率混淆現(xiàn)象，為消除這一混淆現(xiàn)象，這里采用了單子帶重構(gòu)改進(jìn)算法，將每一層子帶中多余的頻率分量去掉，從而達(dá)到更優(yōu)的時(shí)頻分辨能力。

圖5、圖6給出了利用單子帶重構(gòu)改進(jìn)小波變換提取出兩組風(fēng)電機(jī)組正常、定子匝間短路、轉(zhuǎn)子斷條、氣隙偏心等四種狀態(tài)下的特征量。

二、故障診斷算法

圖7是基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法（GA）構(gòu)造的智能故障診斷系統(tǒng)流程圖，圖8為故障診斷界面。

圖3 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)界面

圖5 特征量A

圖4 預(yù)處理前后數(shù)據(jù)波形

圖6 特征量B

圖7 智能故障診斷流程圖

圖9 系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)

圖8 故障診斷界面

圖10 通信網(wǎng)絡(luò)硬件結(jié)構(gòu)

無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)

本文為風(fēng)電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)了一套用于傳輸風(fēng)電機(jī)組狀態(tài)參數(shù)的無(wú)線(xiàn)通信設(shè)備，用于構(gòu)建覆蓋主控樓和風(fēng)電機(jī)組的無(wú)線(xiàn)單級(jí)Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)，使用IEEE802.11/n協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)，支持多臺(tái)風(fēng)電機(jī)組與主控終端之間同時(shí)傳輸數(shù)據(jù)、無(wú)需通過(guò)中間節(jié)點(diǎn)進(jìn)行多跳轉(zhuǎn)發(fā)，有效提高風(fēng)電機(jī)組狀態(tài)參數(shù)的實(shí)時(shí)性，具有架設(shè)快、擴(kuò)容性好、維護(hù)方便、設(shè)備簡(jiǎn)單和成本低等特點(diǎn)。同時(shí)開(kāi)發(fā)了用于儲(chǔ)存、查詢(xún)風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)的數(shù)據(jù)庫(kù)軟件，為風(fēng)電機(jī)組狀態(tài)歷史記錄查詢(xún)和故障診斷提供了平臺(tái)。無(wú)線(xiàn)通信系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖9所示。

通信系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)如圖10所示。設(shè)于風(fēng)電機(jī)組機(jī)艙內(nèi)部的上位機(jī)1的功能是采集發(fā)電機(jī)和齒輪箱的振動(dòng)信號(hào)，通過(guò)固定在塔筒內(nèi)部的RS232總線(xiàn)5將采集數(shù)據(jù)傳輸至設(shè)于風(fēng)電機(jī)組底艙電源柜的下位機(jī)3上并存儲(chǔ)。下位機(jī)通過(guò)電流互感器采集發(fā)電機(jī)的輸出電流信號(hào)并存儲(chǔ)，同時(shí)下位機(jī)3通過(guò)MIMO無(wú)線(xiàn)網(wǎng)卡4接入由無(wú)線(xiàn)熱點(diǎn)2構(gòu)建的Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)，主控終端6通過(guò)外置Wi-Fi接收器7也連入無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，下位機(jī)將采集到的全部數(shù)據(jù)通過(guò)Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)傳輸至主控終端6，在主控終端上即可實(shí)現(xiàn)對(duì)采集數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、查詢(xún)、處理等功能。

由于采集數(shù)據(jù)量較大，應(yīng)當(dāng)配以適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)管理算法，本系統(tǒng)中采用了WAMP集成環(huán)境下的基于網(wǎng)頁(yè)發(fā)布的B/S構(gòu)架。中心服務(wù)器將接收到的風(fēng)電機(jī)組狀態(tài)參數(shù)存儲(chǔ)至數(shù)據(jù)服務(wù)器，數(shù)據(jù)服務(wù)器與發(fā)布數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)交換，各終端通過(guò)Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)發(fā)布數(shù)據(jù)庫(kù)，即可得到所需數(shù)據(jù)，如圖11所示。

本系統(tǒng)在實(shí)際運(yùn)行時(shí)采用了數(shù)據(jù)網(wǎng)頁(yè)發(fā)布的架構(gòu)，使得各終端只要接入Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)，即可通過(guò)網(wǎng)頁(yè)訪問(wèn)服務(wù)器數(shù)據(jù)庫(kù)，獲取當(dāng)前狀態(tài)下風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)，并可對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢(xún)，如圖12、圖13所示。

優(yōu)化管理系統(tǒng)

圖11 多終端數(shù)據(jù)瀏覽結(jié)構(gòu)圖

圖12 網(wǎng)頁(yè)瀏覽風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行界面圖A

圖13 網(wǎng)頁(yè)瀏覽風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行界面圖B

基于數(shù)據(jù)庫(kù)中的故障特征值及其發(fā)展趨勢(shì)，再考慮季節(jié)因素，應(yīng)用模糊綜合評(píng)判的方法，制定經(jīng)濟(jì)和可靠性指標(biāo)約束下的整個(gè)風(fēng)電場(chǎng)的優(yōu)化維護(hù)計(jì)劃?？筛鶕?jù)故障程度采取相應(yīng)的實(shí)施方案，對(duì)于嚴(yán)重故障，及時(shí)報(bào)警處理；一般故障，根據(jù)季節(jié)因素、故障維護(hù)成本和備用件情況，因地制宜地進(jìn)行處理。

結(jié)語(yǔ)

本文提出了一種基于數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、無(wú)線(xiàn)通信和綜合優(yōu)化的風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)行管理系統(tǒng)，在故障診斷方法、無(wú)線(xiàn)通信網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和風(fēng)電場(chǎng)的綜合管理方面，進(jìn)行了有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值的探索，在減少維護(hù)成本和保障發(fā)電量、可靠性方面具有重要應(yīng)用參考價(jià)值。本系統(tǒng)已在汕尾紅海灣風(fēng)電場(chǎng)進(jìn)行了試運(yùn)行，已取得了一定的效果，目前正在進(jìn)一步完善中。

（作者單位：國(guó)華（汕尾）風(fēng)電有限公司）

攝影：王忠偉