基于互聯(lián)網(wǎng)+的風電場運維仿真培訓平臺設計

胡國清， 趙振寧， 王剛， 徐超， 張宇

〔1.蒙東協(xié)合新能源有限公司，內(nèi)蒙古 通遼 028000；2. 國家電投內(nèi)蒙古能源有限公司，內(nèi)蒙古 通遼 028000；3.國家電投集團電站運營技術(北京)有限公司，北京 102209〕

0 引 言

近年來，互聯(lián)網(wǎng)+技術的應用場景越來越廣泛，在風力發(fā)電場上的應用將實現(xiàn)風電機組運維的智能化。由于風力發(fā)電場環(huán)境特殊，風電機組設備安裝在風速大、溫度高的高空和邊遠地區(qū)，環(huán)境因素導致風電場機組齒輪箱和發(fā)電機等部件出現(xiàn)故障[1]。風電機組不像火電、水電設備能夠方便進行設備巡檢，因此風電機組設備的監(jiān)控和故障預警成為當前研究的重點[2]。

針對上述存在的問題，文獻[3]研究了風電場風機監(jiān)測系統(tǒng)，設定恒定的風電機組預警閾值。但每個風電機組所在環(huán)境不同，實際運行狀況不一致，單一的預警值無法滿足實際情況。文獻[4]對風電機組運行狀態(tài)劃分成不同的區(qū)間，實時監(jiān)測風電機組的溫度變化，各區(qū)間設置不同的預警閾值。但監(jiān)測預警參數(shù)單一，未考慮到功率異常和電壓波動的影響。

針對上述研究中存在的不足，本文設計風力發(fā)電場的風電機組監(jiān)測運維仿真系統(tǒng)，多元線性回歸分析風電機組的運行參數(shù)的實際值和估計值，超過設定閾值區(qū)間發(fā)出報警，加快了運維反應時間。

1 風力發(fā)電場的發(fā)電機組監(jiān)測運維仿真系統(tǒng)

本文研究的創(chuàng)新點如下。

(1) 設計出風電機組集電線路保護電路，防止風電機組與集電線路之間線路故障導致電壓跌落，造成發(fā)電機組端損壞的情況發(fā)生，且動作時限較短。

(2) 建立多元線性回歸預測模型，根據(jù)風電機組其他變量的變化特征預測出某個部件的運行參數(shù)，并設定預測殘差值，加快了反應時間。

由于發(fā)電機組設備安裝在高空環(huán)境中，長期受到強風和雷電等惡劣天氣的損壞，風電機組受力不均勻[5]。當外界環(huán)境中風向突然改變時，機組的風輪和葉片受到強烈的沖擊力，不均勻負載傳遞到機組的主軸和變速箱等設備，影響部件的正常使用[6]。主軸被風輪旋轉(zhuǎn)驅(qū)動，帶動風電機組增速系統(tǒng)運行。發(fā)電機組與輸出軸相連，并與輸電網(wǎng)連接完成電能輸送。機組設備長期承受負載壓力，發(fā)電機組容易出現(xiàn)故障。故障模式、影響和危害如表1所示。

表1 風電機組的故障和危害

風電機組在重載的工作情況下，齒輪箱受到多個方向上的負載壓力，使齒輪過度減薄同時出現(xiàn)側(cè)隙增加的情況。當承受的負荷出現(xiàn)交變的情況，會導致沖擊載荷和振動加劇[7]。本文通過傳感器對風電機組進行在線監(jiān)控，檢測風電機組設備的實時工作狀態(tài)，檢驗是否發(fā)生故障[8]。本文風力發(fā)電場的發(fā)電機組監(jiān)測運維仿真系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

本文風電機組監(jiān)測運維仿真系統(tǒng)對風電機組運行狀態(tài)進行監(jiān)測，通過風輪窗口顯示風輪的轉(zhuǎn)速、葉片漿距角和液壓系統(tǒng)的參數(shù)，通過傳感器實時監(jiān)測主軸轉(zhuǎn)速和油溫的數(shù)據(jù)。通過風速和風向檢測了解外界環(huán)境的情況，獲取實時風速。變壓器窗口顯示當前發(fā)電機組的功率和溫度。通過監(jiān)測各系統(tǒng)的運行參數(shù)，及時發(fā)現(xiàn)異常情況，及時對風電機組進行運維處理，防止機組進一步損壞加劇故障程度。當外界環(huán)境風速超過一定范圍時，系統(tǒng)控制葉片制動使葉片順漿剎車。通過控制系統(tǒng)對風輪轉(zhuǎn)速和發(fā)動機轉(zhuǎn)速進行控制，防止速度過快造成系統(tǒng)溫度過高，對部件性能產(chǎn)生影響。將采集到的運行參數(shù)保存在數(shù)據(jù)庫中，數(shù)據(jù)庫給性能預測模型提供實時數(shù)據(jù)，與實際情況進行比較，判斷是否出現(xiàn)異常[9-10]。

2 關鍵技術設計

2.1 風電機組集電線路保護電路

為了保護風電機組的完整性，不會受到短路電流和瞬時電壓的影響，本文提出一種快速有效的風電機組集電線路保護電路，發(fā)生線路故障機組端的箱變?nèi)蹟嗥骺焖倥c集電線路斷開連接。MV母線電壓快速下降，保護電路保護風電機組電壓防止快速跌落，集電線路保護電路如圖2所示。

圖2 集電線路保護電路

當U測Iset時保護電路啟動，動作時限可表示為：

(1)

式中：Uset為動作電壓；Iset為動作電流；K1、K2、K3為保護定值。風電機組與集電線路連接的每條線路中都設置有低壓斷路器和熔斷器，發(fā)生線路故障時MV母線與集電線路之間的電壓低于標準值。故障處的電流值大于其他線路，風電機組線路斷開，低壓保護動作時限最短，保護內(nèi)部各系統(tǒng)部件。

由于MV母線電壓下降速度較快，電壓跌落較深，導致風電機組端電壓快速下降，因此需要保護電路，切除故障連接來恢復機組端電壓。由式(1)可知，保護電路的動作時限越短，將更有效地保護風電機組端的電壓值，保護定值K1、K2、K3的設定動作時限滿足大于等于0.1 s，使熔斷器先熔斷：

(2)

集電線路與機組端之間熔斷器處發(fā)生故障時，UB_熔最小、線路IB_熔最大。由式(2)可知，這種情況對K1的要求較高。為保證集電線路保護電路能夠正常發(fā)揮作用，K1值設定在系統(tǒng)發(fā)生三相短路時，可表示為：

(3)

當集電線路與風電機組端之間的線路發(fā)生故障時，動作時限應小于0.1 s，最大限度地降低對其他集電線路上風電機組的影響。其中U測IB_熔，集電線路最大動作時限可表示為：

(4)

式中：Krel為可靠系統(tǒng)；Uset為設置電壓；UB_熔為熔斷電壓；Krel取值范圍是0.12 s～0.13 s。

以上風電機組主保護能保證風電機組在發(fā)生故障情況下快速反應，保護機組端電壓穩(wěn)定，防止電壓快速跌落保護風電機組設備受到損壞。同時設定后備保護定值防止集電線路發(fā)生輕微故障主保護反應不夠迅速，動作延時為0.3 s。

2.2 多元線性回歸分析風機故障預警

本文分析方法預警步驟如下。

步驟一：建立多元線性回歸預測模型。

在風電機組中，各系統(tǒng)的運行參數(shù)在不同時刻存在一定的制約關系，一個系統(tǒng)變量的變化可通過其他相關參數(shù)的線性組合進行表示。對于給定的n個變量x1、x2、…、xn可以表示變量y，通過y=f(x1,x2,…,xn)函數(shù)進行表示。當有些參數(shù)之間存在無法用函數(shù)表示的非線性關系，本文對樣本數(shù)據(jù)進行建模預測，可表示為：

y=β0+β1x1+β2x2+…+βnxn+ε

(5)

(6)

步驟二：預測模型參數(shù)估計

為了提高預測模型對風電機組運行參數(shù)的預測精度和分析速度，采用風電機組各系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)對模型訓練，選取n組風電機組監(jiān)測數(shù)據(jù)(x1,x2,…,xi;yi)代入到式(6)中，得到：

(7)

將x、y、β、ε轉(zhuǎn)換為多維矩陣的形式，預測模型變成：

y=Xβ+ε

(8)

為了對預測模型中待求參數(shù)進行估計，令樣本殘差為Hi(β0,β1,…,βn)=yi-Xβ，則殘差平方和可表示為：

(9)

(10)

步驟三：異常風電機組故障預警設計

建立回歸預測模型可表示為：

(11)

得到異常出狀態(tài)的齒輪箱溫度預警曲線如圖3所示，預測殘差如圖4所示。

圖3 溫度預警曲線

圖4 溫度預測殘差

根據(jù)溫度預警曲線變化可知，采集點在18之前，齒輪箱實際溫度和預測模型給出的預測溫度差別不大，溫度預測殘差變化不明顯。進入異常狀態(tài)后，溫度預測殘差逐漸增加。當超過預警閾值時，觸發(fā)監(jiān)測控制系統(tǒng)發(fā)出告警，說明風電機組齒輪箱存在風險，提醒工作人員及時進行維護。

3 應用測試

為驗證本文風電機組監(jiān)測運維仿真系統(tǒng)的性能，分別使用文獻[3]系統(tǒng)、文獻[4]系統(tǒng)和本文監(jiān)測系統(tǒng)進行試驗，對比三種系統(tǒng)對發(fā)電機組性能預測的相似度和對異常情況的反應速度。

對風電機組各系統(tǒng)進行性能監(jiān)測使用的硬件設備有溫度傳感器、風速傳感器、轉(zhuǎn)速計、電表和液壓器等設備，采樣頻率為1 Hz～250 Hz，轉(zhuǎn)換精度高達13位。采集單元主控板性能如表2所示。

表2 性能參數(shù)

設定系統(tǒng)監(jiān)測到發(fā)電機組溫度為向量X={x1,x2,…,xn}，系統(tǒng)預測的發(fā)電機組溫度為向量Y={y1,y2,…,yn}，使用相似性函數(shù)sim(X,Y)表示兩個向量之間的相似度。三種系統(tǒng)對風電機組發(fā)電機的預測溫度和實際溫度之間的相似度如圖5所示。

圖5 相似度曲線圖

通過相似度曲線變化可知，本文系統(tǒng)對風電機組發(fā)電機溫度的預測效果最好，更加接近發(fā)電機實際溫度。預測數(shù)據(jù)相似度最大達到0.99，且相似度變化幅度不大，預測模型較為穩(wěn)定。

文獻[3]系統(tǒng)對風電機組溫度的預測消耗較差，相似度最高為0.78，相似度最低為0.62。預測數(shù)據(jù)樣本點數(shù)小于50時，相似度在0.7以上，隨著樣本點數(shù)增加，溫度預測數(shù)據(jù)的相似度逐漸降低。文獻[3]系統(tǒng)風電機組歷史溫度數(shù)據(jù)的分析能力較差，預測到的溫度與實際情況還有一定的差距。文獻[4]系統(tǒng)預測數(shù)據(jù)的相似度最高可達0.93，最低下降到0.80。數(shù)據(jù)相似度變化幅度較大，說明文獻[4]系統(tǒng)預測模型不穩(wěn)定。

表3為三種系統(tǒng)對風電機組異常情況發(fā)出預警的反應時間。

表3 發(fā)出預警時間 s

通過對比對異常情況發(fā)出預警的時間可知，本文研究對風電機組的運行異常參數(shù)做出反應時間最快，最快可達0.8 s。文獻 [3]系統(tǒng)由于預警指標恒定變量單一，做出反應時間最長，時間最長為25.1 s。文獻[4]設置的多區(qū)間預警閾值反應較快，時間最短為3.1 s，比本文研究延遲了2.3 s。

4 結(jié)束語

針對風電機組特點，設計出風電機組監(jiān)測運維仿真系統(tǒng)，通過傳感器實時監(jiān)測風電機組的運行狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)機組設備的異常情況，發(fā)出預警信息，并建立多線性回歸預測模型對運行參數(shù)進行預測。

受到風電機組外界環(huán)境的影響，傳感器采集到的數(shù)據(jù)存在一定的誤差，對傳感器的數(shù)據(jù)采集電路還需進一步優(yōu)化。