風電機組塔筒在線監(jiān)測技術的研究與應用

劉嵩

國核信息科技有限公司 山東濟南 250101

科學技術的快速發(fā)展，使得諸多行業(yè)都加強了對先進技術的應用。風力塔筒是風力發(fā)電裝置的重要受力部件之一。風力塔筒給風輪、機艙以及葉片提供滿足要求的、可靠的穩(wěn)定支撐力，提供安裝、檢修等工作平臺。風電塔筒的正常工作狀態(tài)是風電機組正常發(fā)電的基本保證。風電塔筒的沉降、傾斜、震動等現(xiàn)象會導致風電塔筒倒塌、起火等嚴重事故，殃及人身和財產(chǎn)安全。無人堅守的風電場，無法在第一時間通知管理人員調(diào)度檢修人員在最短時間內(nèi)修復風機設備，從而給風電場造成巨大損失，甚至造成災難性的影響。

1 風機塔筒在線監(jiān)測系統(tǒng)的搭建

設計可以通過網(wǎng)絡實現(xiàn)遠程監(jiān)控的裝置，將傳感器與網(wǎng)絡連接，即可實現(xiàn)在塔筒發(fā)生形變時向管理員報警。以塔頂和塔底的傳感器為基礎，在塔筒中部3 個高度階段的傳感器實現(xiàn)各方向的搖擺形變和扭轉(zhuǎn)形變，可以得到塔筒的擺動角度、扭轉(zhuǎn)角度等數(shù)據(jù)。選擇傳感器與網(wǎng)絡的連接方式時，采用了一種現(xiàn)場存儲和關聯(lián)報警的連接方式，傳感器將測量的數(shù)據(jù)存儲在本地的存儲器中，當風機塔筒因形變幅度過大導致停機后，管理員可前往現(xiàn)場尋找報警系統(tǒng)，并拷貝傳感器中存儲的形變數(shù)據(jù)，對風機安全系統(tǒng)進行手動復位，之后對傳感器存儲的波形進行分析。本系統(tǒng)可通過與工控機連接的方式，使管理員在現(xiàn)場對所有風機塔筒的形變狀態(tài)進行監(jiān)測，并根據(jù)風機形變的狀態(tài)對風機做出停機調(diào)整[1]。

2 終端監(jiān)測模塊

監(jiān)測中心將從服務器提取出有效信息，例如傾斜角度、沉降量、時間、日期、塔筒序號等，并載入本地數(shù)據(jù)庫，由監(jiān)測中心的預警系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)預處理，并做進一步進行數(shù)據(jù)預測，對風電塔筒傾斜度和沉降量等狀態(tài)做擬合，最終通過風電塔筒監(jiān)測預警軟件平臺實現(xiàn)預警功能。如果超出管理人員設定的閾值，則自動發(fā)出警報，管理人員及時將報警信息提供給巡線人員或維護人員的手持終端，以通知人員采取相應的措施，對可能出現(xiàn)問題的塔筒進行檢查，從而減少或避免風電塔筒因倒塌或其他故障所帶來不可挽回的損失。巡線人員或維護人員的手持終端用于人工巡檢、調(diào)試時準確的識別故障的塔筒號，便于準確定位，節(jié)省時間。

3 基于SCADA 數(shù)據(jù)的塔筒應力預測模型

基于SCADA 數(shù)據(jù)和塔筒應力監(jiān)測數(shù)據(jù)，利用GA-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡和PSO-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡構建的風電機組塔筒應力預測模型結構輸入數(shù)據(jù)包括兩類：SCADA 數(shù)據(jù)和塔筒應力監(jiān)測數(shù)據(jù)。SCADA 數(shù)據(jù)通過風電機組控制系統(tǒng)收集得到，而塔筒應力監(jiān)測數(shù)據(jù)是由山西大學風電機組狀態(tài)監(jiān)測與診斷工程技術研究中心安裝的塔筒應力監(jiān)測系統(tǒng)采集得到的。風電機組服役期間每日都會伴隨著工況的變化，由于正常發(fā)電工況所占時間較多，且是我們最為關注的工況，因此選擇風電機組正常發(fā)電工況的數(shù)據(jù)進行預測[2]。為保證數(shù)據(jù)的有效性，對正常發(fā)電工況下采集的數(shù)據(jù)進行清洗。主要清洗的數(shù)據(jù)有：限功率狀態(tài)下的數(shù)據(jù)；信息不完整的數(shù)據(jù)；其他異常數(shù)據(jù)。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡是按照誤差反向傳播算法訓練的多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡，采用梯度下降法來實現(xiàn)各層神經(jīng)元的權值和閾值的調(diào)整，直至滿足預先設定的誤差要求。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡雖然有強大的非線性映射、自學習、結構簡單等諸多優(yōu)點，但是其也有訓練速度較慢、存在陷入局部極小值的可能等不足，因此需要采用進化算法改進BP 神經(jīng)網(wǎng)絡。遺傳算法是一類借鑒生物界自然遺傳機制，通過模仿自然選擇和物種進化，從而發(fā)展起來的隨機全局搜索和優(yōu)化方法。采用遺傳算法優(yōu)化BP 神經(jīng)網(wǎng)絡（GA-BP）能夠獲取神經(jīng)網(wǎng)絡更優(yōu)的初始權值和閾值，因此可避免網(wǎng)絡訓練陷入局部極小值，同時提高收斂速度。粒子群算法是應用于計算智能領域的一種群體智能優(yōu)化算法。采用粒子群算法對BP 神經(jīng)網(wǎng)絡進行初始權值和閾值進行優(yōu)化，也能夠?qū)崿F(xiàn)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡的收斂速度和精度的提高。清洗數(shù)據(jù)之后，對SCADA 數(shù)據(jù)中的多個參量與塔筒應力數(shù)據(jù)進行相關性分析，篩選得到與應力變化關系密切的SCADA 數(shù)據(jù)參量?；谶@些實測數(shù)據(jù)，通過GA-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡和PSO-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡建立塔筒應力與SCADA 數(shù)據(jù)的關系模型，利用建立好的關系模型進行基于SCADA 數(shù)據(jù)的塔筒應力預測，并進行兩個模型的對比分析。

4 沉降監(jiān)測預警模塊

管理人員也可以通過鼠標點擊選擇窗口右下角的選擇系統(tǒng)選項，選擇進入到沉降監(jiān)測界面。沉降監(jiān)測模塊也包括數(shù)據(jù)監(jiān)測、歷史數(shù)據(jù)查詢、預測報警等功能。系統(tǒng)通過多個傳感器節(jié)點計算出塔筒的沉降量（系統(tǒng)自動設定每2 分鐘采集一次沉降數(shù)據(jù)），并繪制成曲線，通過曲線觀察沉降狀況從而做出很好的判斷，達到實時監(jiān)測的作用，并將監(jiān)測到的歷史數(shù)據(jù)儲存到本地數(shù)據(jù)庫中，便于以后查詢歷史數(shù)據(jù)。系統(tǒng)也可手動選擇監(jiān)測的日期，進行相應時間的數(shù)據(jù)查詢，然后顯示在界面上，選擇橫向或縱向布局、彩色或黑白色、打印份數(shù)等，然后點擊左上角的打印按鈕，便可自動打印數(shù)據(jù)曲線報表。通過監(jiān)測到的實時數(shù)據(jù)，通過預測算法，預測未來一段時間沉降趨勢，可以更加方便的了解風電塔筒是否出現(xiàn)異常，如若出現(xiàn)異常，系統(tǒng)會做出相應的預警提示，預警界面。當出現(xiàn)數(shù)據(jù)異常提示，管理人員需要通知巡視人員或檢修人員及時趕到現(xiàn)場查看塔筒的沉降狀態(tài)，對可能發(fā)生故障的塔筒進行維護，避免發(fā)生事故，造成不可預估的后果[3]。

5 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

在數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)參數(shù)設定功能中規(guī)定了系統(tǒng)硬件的通信協(xié)議、通信端口及傳輸速度等參數(shù)；歷史數(shù)據(jù)存儲功能可以將采集到的數(shù)據(jù)按照時間順序進行數(shù)據(jù)存儲；故障狀態(tài)預警功能會根據(jù)用戶設定的預警范圍自動對基礎塔架傾斜角度進行預警，提醒用戶注意塔架的實際狀態(tài)。并且歷史數(shù)據(jù)篩選與回放功能可以根據(jù)用戶需要對不同傳感器在不同時間段內(nèi)的數(shù)據(jù)進行篩選，并按照用戶需要進行顯示，展示單臺或多臺風機基礎塔架系統(tǒng)傾斜角度的歷史變化規(guī)律。

6 現(xiàn)場實踐階段

基于以上研究，我們設計了一款專門針對塔筒形態(tài)在線監(jiān)測的自動裝置，通過試驗各種原理傳感器的靈敏度、改變傳感器的安裝位置、安裝工藝等方式，發(fā)現(xiàn)在塔頂和塔基各安裝一個傳感器是較合理、經(jīng)濟的方案，這樣既可以得到塔頂?shù)臄[動瞬時值，還可以得到基礎環(huán)法蘭的水平數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了塔頂擺動度和塔基有角度沉降的在線監(jiān)測。根據(jù)設備的實際情況，我們對采集到的數(shù)據(jù)傳輸路徑進行了多種方案的設計，一是利用原有風電機組間的光纖通道將數(shù)據(jù)傳輸?shù)斤L電場主控制室，這種施工方案在現(xiàn)場需要熔接光纖，因為部分風電機組間的備用光纖通道已經(jīng)損壞，施工周期較長；二是利用無線傳輸技術將數(shù)據(jù)送到主控制室，發(fā)現(xiàn)在塔架內(nèi)裝設無線發(fā)射系統(tǒng)受金屬屏蔽和風電場電磁干擾，信號有所失真；基于以上困難，我們采用了一種就地存儲、硬件關聯(lián)報警的處理思路解決了通訊方面帶來的技術難題。當運行人員發(fā)現(xiàn)風電機組報 “安全鏈打開” 類似的嚴重故障停機后，到現(xiàn)場檢查可以發(fā)現(xiàn) “本系統(tǒng)處于報警輸出狀態(tài)”，提示檢查擺動最大值，拷貝故障波形。對監(jiān)測系統(tǒng)的波形拷貝完畢后可以通過手動復位，風電機組安全鏈恢復正常。通過安裝在塔筒底部的在線監(jiān)測裝置畫面可以實時監(jiān)測頂部與底部的數(shù)據(jù)變化，同樣若在風電場控制室安裝了在線監(jiān)測系統(tǒng)工控機，運行人員在控制室既可以觀測到每臺風電機組的塔體變形情況，風電機組維護人員可以在線觀察塔筒的動態(tài)變形。需要指出的是，當處理過程中發(fā)出黃色警報時，可以為風電機組監(jiān)控人員提供參考。風電機組監(jiān)控人員根據(jù)塔體的變形特征和報警數(shù)量及持續(xù)時間作出調(diào)整葉片角度或停機的決策。

7 結語

風電機組塔筒形態(tài)在線監(jiān)測系統(tǒng)是一款預防風機特性的點堆積曲線。組倒塔的在線遠程監(jiān)測系統(tǒng)。其主要是通過分別安裝在風機塔筒頂部和基座上的兩個高精度雙軸傾角傳感器組采集塔架頂部徑向晃動和底部有角度沉降的坐標變化，并通過數(shù)據(jù)處理單元對數(shù)據(jù)進行存儲和分析，從而發(fā)現(xiàn)風機塔筒和基座的微觀形態(tài)變化，提前預知塔筒隱患。