海上風(fēng)力發(fā)電機(jī)組溫升保護(hù)策略與系統(tǒng)開發(fā)*

李 碩

(中國(guó)大唐集團(tuán)有限公司 內(nèi)蒙古分公司赤峰事業(yè)部，赤峰 024000)

風(fēng)電的大規(guī)模開發(fā)利用已成為世界各國(guó)改善能源結(jié)構(gòu)、保障能源安全、加強(qiáng)環(huán)境保護(hù)、應(yīng)對(duì)氣候變化的重要途徑，也是助力我國(guó)實(shí)現(xiàn)“3060”碳達(dá)峰、碳中和戰(zhàn)略目標(biāo)的重要抓手。隨著低風(fēng)速地區(qū)和海上風(fēng)資源的開發(fā)利用，風(fēng)電機(jī)組的單機(jī)容量逐漸增大，機(jī)組運(yùn)行過(guò)程中產(chǎn)生的發(fā)熱量也隨之增加。積聚的熱載荷導(dǎo)致機(jī)艙內(nèi)溫度不斷升高，提升了風(fēng)電機(jī)組關(guān)鍵部件故障率，對(duì)風(fēng)電機(jī)組的安全穩(wěn)定運(yùn)行產(chǎn)生嚴(yán)重威脅。如何有效應(yīng)對(duì)風(fēng)電機(jī)組的溫升問(wèn)題已成為制約機(jī)組單機(jī)容量提升的重要瓶頸之一[1]。

部分學(xué)者以風(fēng)電機(jī)組關(guān)鍵部件為切入點(diǎn)，針對(duì)其溫升計(jì)算方法、溫升機(jī)制、溫升監(jiān)測(cè)、溫升故障診斷及優(yōu)化策略進(jìn)行了大量的研究。文獻(xiàn)[2]運(yùn)用有限元分析的方法，研究了兆瓦級(jí)風(fēng)力發(fā)電增速齒輪箱的穩(wěn)態(tài)溫度場(chǎng)分布及箱體的熱-結(jié)構(gòu)耦合特性，建立了齒輪箱系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)熱平衡模型和齒輪箱內(nèi)平衡油溫的計(jì)算模型；但文中既沒(méi)有考慮軸承系統(tǒng)的熱變形對(duì)傳動(dòng)的影響，且其對(duì)流系數(shù)僅通過(guò)經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算獲得，沒(méi)有進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。文獻(xiàn)[3]研究了求解域設(shè)置對(duì)永磁風(fēng)力發(fā)電機(jī)溫升計(jì)算結(jié)果的影響。文獻(xiàn)[4]搭建了集總參數(shù)法的風(fēng)電機(jī)組雙饋電機(jī)熱網(wǎng)絡(luò)模型,分析電機(jī)內(nèi)部的損耗原理及溫升機(jī)制。但文章沒(méi)有利用SCADA系統(tǒng)監(jiān)測(cè)到的風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行參數(shù)如溫度等信息。文獻(xiàn)[5]建立了雙饋風(fēng)電機(jī)組變流器IGBT結(jié)溫電-熱耦合計(jì)算模型,分析了變流器結(jié)溫變化的規(guī)律。文獻(xiàn)[6]等建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Pearson相關(guān)系數(shù)的發(fā)電機(jī)軸承溫升故障診斷模型。文獻(xiàn)[7]提出了以紅外測(cè)溫技術(shù)為基礎(chǔ)的風(fēng)電母線槽發(fā)熱故障在線監(jiān)測(cè)方法。文獻(xiàn)[8]提出了基于卡爾曼小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主軸溫升與制動(dòng)閘磨損量預(yù)測(cè)的狀態(tài)預(yù)測(cè)方法；對(duì)大型風(fēng)電機(jī)組故障診斷系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)，并搭建風(fēng)電機(jī)組故障診斷系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)臺(tái)進(jìn)行了簡(jiǎn)單實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，沒(méi)有結(jié)合大型風(fēng)電機(jī)組故障診斷系統(tǒng)實(shí)際功能需求對(duì)故障診斷系統(tǒng)進(jìn)行開發(fā)和優(yōu)化。文獻(xiàn)[9]提出了基于主成分分析、遺傳算法及Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電機(jī)組齒輪箱軸承溫度預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)齒輪箱軸承異常溫升的預(yù)警。文獻(xiàn)[10]研究了溫升偏高對(duì)風(fēng)電專用箱變斷路器的影響，提出了斷路器接線端子搭接銅排的優(yōu)化改進(jìn)策略。文獻(xiàn)[11]分析了影響風(fēng)機(jī)并網(wǎng)變流器溫升的主要因素,提出了通過(guò)改變開關(guān)頻率、發(fā)波方式及影響PWM電壓波形的吸收電容值大小等主要控制參數(shù)的風(fēng)機(jī)并網(wǎng)變流器過(guò)溫問(wèn)題的保護(hù)與治理措施以及相關(guān)參數(shù)優(yōu)化方案。

還有部分學(xué)者對(duì)風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行中機(jī)艙整體產(chǎn)生的異常溫升問(wèn)題展開研究。文獻(xiàn)[12]分析了風(fēng)電機(jī)組的主要部件溫升變化與有功功率間的相關(guān)關(guān)系。文獻(xiàn)[13]基于SCADA數(shù)據(jù)中的所有溫度變量構(gòu)建了風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)統(tǒng)計(jì)量用于風(fēng)電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障隔離系統(tǒng)。文獻(xiàn)[14]建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的風(fēng)力發(fā)電機(jī)溫升故障診斷模型。文獻(xiàn)[15]提出了結(jié)合Relief F算法和加權(quán)主元算法的風(fēng)力發(fā)電機(jī)溫升故障預(yù)警方法。文獻(xiàn)[16]提出了從艙內(nèi)溫控、機(jī)艙散熱布局、大數(shù)據(jù)分析等不同角度全面解決風(fēng)電機(jī)組機(jī)艙散熱和溫控問(wèn)題的方法；但沒(méi)有考慮到風(fēng)力發(fā)電機(jī)組工作環(huán)境的氣壓，濕度等氣象條件，以實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組機(jī)艙散熱性能的更準(zhǔn)確分析。文獻(xiàn)[17]提出了以西門子PLC為控制核心，采用內(nèi)外循環(huán)隔離換熱方法的散熱系統(tǒng)。

針對(duì)風(fēng)電場(chǎng)中風(fēng)力發(fā)電機(jī)組溫升過(guò)速容易引發(fā)故障的問(wèn)題，文中提出了一種基于斜率算法和預(yù)警算法融合模型的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組溫升保護(hù)策略。采用變化斜率超限算法對(duì)風(fēng)電機(jī)組進(jìn)行溫升分析，計(jì)算出風(fēng)力發(fā)電機(jī)組各溫度參數(shù)變化斜率值并判斷是否超限；與預(yù)警算法相融合，并關(guān)聯(lián)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組遠(yuǎn)程停機(jī)功能，實(shí)現(xiàn)溫升過(guò)速提前預(yù)警、自動(dòng)停機(jī)，防止溫升過(guò)速引發(fā)故障。

1 風(fēng)力發(fā)電機(jī)組溫升保護(hù)策略算法及邏輯

文中所提溫升保護(hù)策略針對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組各參數(shù)，特別是溫度參數(shù)進(jìn)行建模分析，分析各參數(shù)的變化規(guī)律及趨勢(shì)，并設(shè)定斜率變化值，當(dāng)超過(guò)變化限制時(shí)及時(shí)報(bào)警，對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組下發(fā)停機(jī)命令，使風(fēng)力發(fā)電機(jī)組停機(jī)。該溫升保護(hù)策略根據(jù)風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)檢人員多年經(jīng)驗(yàn)和集控中心監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)，采用機(jī)器學(xué)習(xí)分析整理了多種典型工況的溫升限值，充分考慮了風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的各種運(yùn)行工況，可根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)靈活配置區(qū)分出風(fēng)力發(fā)電機(jī)組當(dāng)前狀態(tài)，可及時(shí)發(fā)現(xiàn)溫升過(guò)速的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組并進(jìn)行應(yīng)急停機(jī)處理，預(yù)防溫升過(guò)速引發(fā)的各種故障。

1.1 溫升分析算法

采用變化斜率超限算法進(jìn)行溫升分析，即將數(shù)學(xué)中斜率計(jì)算方法與風(fēng)力發(fā)電機(jī)組部件參數(shù)相結(jié)合的算法。曲線的上某點(diǎn)的斜率反映了此曲線的變量在此點(diǎn)處的變化的快慢程度。曲線的變化趨勢(shì)仍可以用過(guò)曲線上一點(diǎn)的切線的斜率即導(dǎo)數(shù)來(lái)描述。導(dǎo)數(shù)的幾何意義是該函數(shù)曲線在這一點(diǎn)上的切線斜率。當(dāng)f(x)>0時(shí)，函數(shù)在該區(qū)間內(nèi)單調(diào)遞增，曲線呈向上的趨勢(shì)；當(dāng)f(x)<0時(shí)，函數(shù)在該區(qū)間內(nèi)單調(diào)減，曲線呈向下的趨勢(shì)。斜率算法公式為

(1)

式中：k為斜率；x2、x1為自變量；y2、y1為因變量。

根據(jù)溫升預(yù)警參數(shù)分析可以得到變化斜率超限算法流程如下：① 采用三段式法(部件類型，部件ID，部件)讀取Redis實(shí)時(shí)服務(wù)，取對(duì)應(yīng)ID風(fēng)力發(fā)電機(jī)組部件對(duì)應(yīng)時(shí)刻周期內(nèi)的溫度值；② 對(duì)此時(shí)刻周期內(nèi)的時(shí)間值按照式(1)進(jìn)行斜率計(jì)算；③ 得到此時(shí)刻最大斜率；④ 比較將最大斜率與變化斜率閾值；⑤ 滿足條件設(shè)置為True，否則設(shè)置為False，結(jié)果存入Redis實(shí)時(shí)服務(wù)。

啟動(dòng)初期階段或正常運(yùn)行階段的參數(shù)設(shè)置一樣。只采用發(fā)電機(jī)軸承溫度無(wú)法判定，同時(shí)不同季節(jié)的機(jī)艙溫度受環(huán)境影響存在差異，對(duì)發(fā)電機(jī)軸承溫度具有一定的影響，因此采用發(fā)電機(jī)軸承溫度和機(jī)艙溫度的溫度差，來(lái)判斷風(fēng)電機(jī)組處于啟動(dòng)初期階段或正常運(yùn)行階段。

根據(jù)發(fā)電機(jī)軸承溫度和機(jī)艙內(nèi)環(huán)境溫度參數(shù)劃分風(fēng)力發(fā)電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)如下：定義當(dāng)發(fā)電機(jī)軸承溫度低于機(jī)艙溫度一定范圍內(nèi)時(shí)，風(fēng)電機(jī)組處于啟動(dòng)初期階段；定義當(dāng)發(fā)電機(jī)軸承溫度高于機(jī)艙溫度超過(guò)一定閾值并持續(xù)時(shí)間超過(guò)1 min時(shí)，風(fēng)電機(jī)組處于正常運(yùn)行階段。

根據(jù)溫升預(yù)警參數(shù)分析可得：

1) 啟動(dòng)初期階段變化斜率告警閾值為2，停機(jī)閾值為3。即當(dāng)機(jī)組處于啟動(dòng)初期階段，連續(xù)出現(xiàn)兩次發(fā)電機(jī)軸承溫度每20 s上升2 ℃，集控中心實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)報(bào)警；連續(xù)出現(xiàn)兩次發(fā)電機(jī)軸承溫度每20 s上升3 ℃，集控中心實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)下達(dá)停機(jī)指令。

2) 正常運(yùn)行階段變化告警閾值設(shè)置為2，停機(jī)閾值設(shè)置為3，即當(dāng)機(jī)組處于正常運(yùn)行階段，連續(xù)出現(xiàn)兩次發(fā)電機(jī)軸承溫度每30 s上升2 ℃，集控中心實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)報(bào)警；連續(xù)出現(xiàn)兩次發(fā)電機(jī)軸承溫度每30 s上升3 ℃，集控中心實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)下達(dá)停機(jī)指令。

1.2 實(shí)時(shí)預(yù)警發(fā)布模型

滿足告警條件時(shí)，以發(fā)布訂閱的方式將報(bào)警信息發(fā)送實(shí)時(shí)服務(wù)；根據(jù)模型配置的自動(dòng)停機(jī)、掛牌配置，向Redis中寫入命令。滿足報(bào)警恢復(fù)條件時(shí)，將Redis中上次報(bào)警信息中的當(dāng)前狀態(tài)改為已恢復(fù)，將報(bào)警記錄列表清空。實(shí)時(shí)預(yù)警發(fā)布模型(publishAlarm)流程如下：

① 讀取解析(倒序)。一個(gè)設(shè)置周期內(nèi)Redis服務(wù)中的寫入結(jié)果；初始化bAlarmTrigger=false，bAlarmRecover=false。

② 如果沒(méi)有出現(xiàn)連續(xù)兩個(gè)報(bào)警記錄。即沒(méi)有滿足告警條件，將告警級(jí)別設(shè)置為0(無(wú)告警)；設(shè)置bAlarmTrigger=false，bAlarmRecover=true；即告警恢復(fù)。

③ 否則，滿足告警條件。設(shè)置bAlarmTrigger=false，bAlarmRecover=true；記錄此次告警時(shí)間，告警級(jí)別等信息。

④ 將③中的告警信息與上一次告警信息相比較。如果兩次間隔大于設(shè)置告警間隔時(shí)間，產(chǎn)生告警信息；如果小于設(shè)置告警間隔時(shí)間，則不產(chǎn)生告警信息，避免重復(fù)。

⑤ bAlarmTrigger=true：發(fā)送實(shí)時(shí)服務(wù)(告警信息)；更新上次告警信息bAlarmRecover=true：更新上次告警信息。

1.3 斜率算法和預(yù)警算法融合模型

為了在充分提高溫升告警模型的準(zhǔn)確率的同時(shí)降低其誤報(bào)率，將變化斜率算法和預(yù)警算法進(jìn)行融合，提出了斜率算法和預(yù)警算法融合的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組溫升保護(hù)模型。斜率算法只是單純計(jì)算此時(shí)刻斜率，產(chǎn)生告警記錄但并不會(huì)與之前的信息相聯(lián)系，預(yù)警算法會(huì)將前段時(shí)間的斜率算法產(chǎn)生的告警記錄和當(dāng)前產(chǎn)生的告警記錄相結(jié)合，通過(guò)分析進(jìn)行不同級(jí)別的報(bào)警。單個(gè)時(shí)刻的斜率可能存在偶然性，連續(xù)告警可以在一定程度上避免這種偶然性，減少誤報(bào)，提高準(zhǔn)確率。在模型中進(jìn)行變化斜率算法和預(yù)警算法的聯(lián)合調(diào)用設(shè)置。如溫升滿足二級(jí)告警條件，則對(duì)運(yùn)維人員發(fā)送警告；如溫升滿足一級(jí)告警條件，則結(jié)合風(fēng)力發(fā)電機(jī)組遠(yuǎn)程停機(jī)功能使風(fēng)電機(jī)組自動(dòng)停機(jī)，防止溫升過(guò)速引發(fā)風(fēng)電機(jī)組故障。將預(yù)警算法配置為按照連續(xù)次數(shù)告警，次數(shù)設(shè)置為2，其他配置見(jiàn)表1。

表1 一級(jí)告警(停機(jī))和二級(jí)告警(警告)邏輯配置：if(A,B,C)Tab.1 Logical configuration of level-1 alarms(park) and level-2 alarms(warning)：if(A,B,C)

2 案例分析

選取某風(fēng)電場(chǎng)43#風(fēng)力發(fā)電機(jī)組2021-02-04T16-40-20～11-41-50的運(yùn)行數(shù)據(jù)和2021-09-21T15-33-10～15-34-35的運(yùn)行數(shù)據(jù)為例，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，具體數(shù)據(jù)見(jiàn)表2，其時(shí)間分辨率為5 s。

根據(jù)風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)檢人員多年經(jīng)驗(yàn)和集控中心監(jiān)控系統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)，由表2可知，該風(fēng)電機(jī)組的發(fā)電機(jī)軸承溫度高于機(jī)艙溫度，且二者的溫度差持續(xù)小于10 ℃，故該風(fēng)電機(jī)組在這兩段時(shí)期均處于啟動(dòng)初期階段。根據(jù)溫升預(yù)警參數(shù)分析可得，風(fēng)電機(jī)組在啟動(dòng)初期階段時(shí)，若連續(xù)出現(xiàn)兩次發(fā)電機(jī)軸承溫度每20 s上升2 ℃，則監(jiān)控系統(tǒng)報(bào)警；連續(xù)出現(xiàn)兩次發(fā)電機(jī)軸承溫度每20 s上升3 ℃，集控中心實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)下達(dá)停機(jī)指令。根據(jù)文中所提斜率算法和預(yù)警算法融合模型，43#風(fēng)電機(jī)組在2021-02-04T16-41-00和2021-09-21T15-33-45時(shí)處于啟動(dòng)初期階段，連續(xù)兩次滿足發(fā)電機(jī)軸承溫度每20 s上升2 ℃，達(dá)到報(bào)警條件，該風(fēng)電機(jī)組啟動(dòng)初期階段如圖1所示。

表2 43#風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)

圖1 43#風(fēng)電機(jī)組啟動(dòng)初期階段

選取某風(fēng)電場(chǎng)51#風(fēng)力發(fā)電機(jī)組2021-06-13T13-10-20～13-11-50的運(yùn)行數(shù)據(jù)和2021-10-02T20-40-20～20-41-45的運(yùn)行數(shù)據(jù)為例，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，具體數(shù)據(jù)見(jiàn)表3，其時(shí)間分辨率為5 s。

表3 51#風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)

根據(jù)風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)檢人員多年經(jīng)驗(yàn)和集控中心監(jiān)控系統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)，由表可知，該風(fēng)電機(jī)組的發(fā)電機(jī)軸承溫度高于機(jī)艙溫度，且二者的溫度差相差大于10 ℃時(shí)且持續(xù)時(shí)間超過(guò)1 min，風(fēng)電機(jī)組處于正常運(yùn)行階段。根據(jù)溫升預(yù)警參數(shù)分析可得，風(fēng)電機(jī)組在若連續(xù)出現(xiàn)兩次發(fā)電機(jī)軸承溫度每30 s上升2 ℃，集控中心實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)報(bào)警；連續(xù)出現(xiàn)兩次發(fā)電機(jī)軸承溫度每30 s上升3 ℃，集控中心實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)下達(dá)停機(jī)指令。根據(jù)文中所提斜率算法和預(yù)警算法融合模型，51#風(fēng)電機(jī)組在2021-06-13T13-11-25和2021-10-02T20-41-20時(shí)處于正常運(yùn)行階段，連續(xù)兩次滿足發(fā)電機(jī)軸承溫度每30 s上升2 ℃，達(dá)到報(bào)警條件，該風(fēng)電機(jī)組正常運(yùn)行狀態(tài)如圖2所示。

圖2 51#風(fēng)電機(jī)組正常運(yùn)行狀態(tài)

采用某風(fēng)電場(chǎng)的歷史數(shù)據(jù)和一個(gè)月現(xiàn)場(chǎng)情況進(jìn)行測(cè)試，歷史數(shù)據(jù)中一級(jí)和二級(jí)報(bào)警共200次，檢測(cè)正確195次，準(zhǔn)確率為97.5%，現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行時(shí)共報(bào)警102次，經(jīng)檢測(cè)準(zhǔn)確96次，準(zhǔn)確率為94.1%。結(jié)合上面具體案例可知，所得溫升策略能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)風(fēng)電機(jī)組溫升異常，驗(yàn)證了所提模型的有效性和適用性。

3 結(jié) 論

1) 文中提出了基于斜率算法和預(yù)警算法融合模型的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組溫升保護(hù)策略。采用變化斜率超限算法對(duì)風(fēng)電機(jī)組進(jìn)行溫升分析，判斷溫升是否超限；融合預(yù)警算法，實(shí)現(xiàn)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的實(shí)時(shí)的溫升告警并及時(shí)自動(dòng)停機(jī)。

2) 利用風(fēng)力發(fā)電機(jī)組溫升保護(hù)策略能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)風(fēng)電機(jī)組溫升異常。實(shí)現(xiàn)溫升過(guò)速提前預(yù)警、自動(dòng)停機(jī)，可以更好的做到提前防護(hù)，有效的減少了機(jī)組故障，提高風(fēng)力發(fā)電機(jī)組運(yùn)行可靠性，有助于提高風(fēng)電場(chǎng)經(jīng)濟(jì)效益。

3) 溫升影響因素甚多，文中的溫升預(yù)警策略僅達(dá)到實(shí)時(shí)檢測(cè)的效果，準(zhǔn)確率也還有提升的空間。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，基于人工智能的時(shí)間序列預(yù)測(cè)也得到了廣泛關(guān)注，未來(lái)可以考慮使用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)算法來(lái)進(jìn)行溫升預(yù)測(cè)，提高預(yù)測(cè)的提前量和準(zhǔn)確度，更好的服務(wù)于風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)維。