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风电机组状态监测系统的人机界面设计 代前进 机组 状态 监测 系统 人机 界面设计 前进

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风电机组状态监测系统的人机界面设计电气07k8 代前进 071901010307一、前言随着化石能源储量的减少和环境污染的日益加剧，世界面临双重危机的加深，开发新能源已经成为全人类可持续发展战略的重要组成部分。风能是绿色能源蕴藏量巨大，可再生，分布广，得到了各国青睐。风力发电是新能源中技术最成熟，具有规模化和商业化发展前景的发电方式之一。文献1中：近10年世界风电装机容量年增速保持在25以上，风电已经成为世界范围内被普遍接受的替代能源技术。到2010年，世界风电装机容量将达到160GW。在中国，2006年风电总装机容量达到2.6GW，世界排名第六，2020年我国的目标是风电总装机容量将达到30GW，新能源发电占到总发电量的15%。风电的快速发展的同时，也带来风电机组运行维护费用快速增长，对于陆地型风电机组运行维护成本占单位电价的10%15%，对于海上风电机组其运行维护成本所占比例高达25%30%2。为了使得风力发电相对于传统能源更具竞争力，减少能源成本成为关键。由于风电机组一般运行在偏远的野外,要经受风吹、雨淋、日晒、霜打、冰冻、盐蚀等全天候考验3。另外由于风电设备本身质量和技术欠佳等问题，也给风电机组埋下了故障隐患。这些原因造成风电场可利用率不高。所以，风力发电系统面临的一个重要的难题是相对高的运行和维护成本1- 5。一方面要降低制造、安装成本，另外很重要的一个方面是降低运行维护成本。而达到后者的一条重要途径是嵌入故障预测的风电机组状态监测10。因为电力设备运行维护技术的发展和数据存储技术的发展，用于分析的数据不再是少量的单次数据，同时包括离线实验数据和大量连续在线监测的运行数据在内的数据信息。这些激增的数据背后隐藏着许多潜在的重要知识信息，这些信息具有重要的指导意义9-11。如果能在风机状态监测系统中将这些信息经过整理后实时地可视化以图表或图形显示出来，供风机运行维护管理人员的参考，一定能为风电机组安全稳定的运行提供保障。状态监测是对风电机组主要设备进行实时监测，对各种设备反馈的信号进行实时分析，若发现故障信号，则及时处理，大大减小故障扩大的几率。在线状态监测和故障预测技术可以减少不必要的维护操作，可以帮助发现风机机械和电气的初始故障，从而遏制重大事故，同时也可防止连带故障的发生。从而及时采取措施，避免大故障的发生，最终极大地降低维护费用，减少停机时间，避免不必要的经济损失。长期的连续在线状态监测可以得到机组的大量的长期运行状态数据，这对于后续的风机和风电场的设计改进有积极的意义，从侧面支持了风力发电的发展。为保证风力发电机组可靠稳定运行, 降低机组的维护成本, 最有效的办法是监测风力发电机组的运行状态。对于已经出现故障的部件, 及时分析状态监测系统采集的部件信息, 利用一定的分析手段和方法, 可快速有效地诊断出导致故障发生的具体零部件, 缩短排除故障的时间, 降低损失。对于故障出现前部件的早期退化, 通过对状态信息变化的分析, 可提前预测故障, 为部件的维护提供明确指导。因此，研究与设计嵌入故障预测算法的风电机组状态监测系统具有非常重要的意义。二、国内外研究动态 国内特高压电网的建设，电网容纳风电的能力增强和风力发电技术的发展都将带动大型风电场的建设。以大型风力发电机组组成的大型风电场,可为电网提供可再生的绿色能源,也可解决边远地区能源供应紧张的形势,大型风电场的运行管理已提上议事日程。中国政府在“九五”科技攻关计划中实施对大型风电机组进行攻关的同时,也把风电场的监控系统列入攻关计划,以期开发出适合我国风电场运行管理的监控系统。目前国内几大风电场监控系统的总体思路为：通讯方式、上下位机通讯接口的设计、抗干扰措施和监控软件的编制。风电场的监控软件应具有如下功能：（1）友好的控制界面。（2）能够显示各台机组的运行数据。（3）显示各风电机组的运行状态。（4）能够及时显示各机组运行过程中发生的故障。（5）系统管理。软件的编制过程中，应当采用模块化程序设计思想，以利于软件的编制和总体调试19。国外风电起步和发展先于国内，国外做风电机组状态监测起步比较早，研究比较纵深。由德国“科学测量与评价项目”对总容量为250MW 的风电机组的实地监测做出的故障统计显示, 在1992 和1993 年中有5500 次维修行为, 其中25%是由于部件的松动、磨损和失效造成的。由于更换风电机组的主要部件非常困难而且造价昂贵,而状态监测与故障诊断系统可以改进维护程序, 从本质上降低成本。文献19中目前状态监测在风电机组上应用较多有: 叶片的振动、声学和光纤应变分析；传动部件的声学和振动分析；电子部件的热谱分析；油质量分析；电能的时域和频域分析；关键部件的趋势响应函数；以及传统的听看监测。已经有一些风电机组传动系统的监测系统实现了商业化, 如通用电气(GE) 公司的Bently Nevada系统, SKF公司的SKF WindCon系统等。风电机组状态监测的基本方法有：振动监测、油液分析、温度记录、应变测量等20-23。 文献5中指出在风力发电机组的实际状态监测过程中,齿轮箱、轴系、发电机、叶片、电气系统、控制系统、偏航系统和变桨系统成为重点关注的对象。采用齿轮箱及轴系状态监测系统，叶片状态监测系统和其他部件状态监测。文献10中研究了风电机组状态监测系统技术：(1)振动监测：在风力机上，其主要用来监测齿轮箱的齿轮和轴承、发电机的轴承、主轴承以及机舱的振动。(2)油液监测：包括油液品质检查、铁屑检查，有时候也包括油滤压降检查以及油温检查。(3)过程参数监视。(4)性能参数检查。以及其他技术包括热成像技术、材料的物理状态检查、应变测量、声学监测、电学效应等。文献10中还提到对于需要了解风力发电机组运行状态需要主要监测参数：风速、风向、桨距角、叶根摆振和挥舞振动弯矩、转子轴扭矩和弯矩、转子频率和相位、偏航位置、机舱加速度、主轴承振动、齿轮箱振动、塔架扭矩和弯矩、发电机电流(三相)和电功率输出问以及运行噪音等。一般监测以下参数：速度、输入扭矩、振动、温度、油位等。三、展望与计划风力机部件，其良好的设计、可靠的质量和优越的性能是保证机组正常稳定运行的决定因素。虽然，目前的风电机组设计与生产技术都很成熟，风电机组的主要故障情况比较清楚，但是风电场在风电机组的运行和维护上花费的成本比较高。在风电机组状态监测技术，风电机组故障诊断技术和故障预测算法，可靠性还有待进一步提高。风电机组状态监测系统对设备运行维护方面的作用，还有待进一步研究和完善。本课题将了解风电机组结构和熟悉各主要部件的作用，通过对国内外风电机组故障的分析，确定风电机组状态监测参数的需求，利用C#实现风电机组主要的状态监测参数的可视化曲线显示，本文还将运用C#设计风电机组状态监测系统人机界面，实现人机数据的交互。四 、参考文献1 施鹏飞. 风电长远可能占中国总电量的l0电网是当前风电发展的瓶颈J. 绿叶，2009，(6)：71-79. 2 Rademakers L,Braam H ,Zaaijer M B,et al.Assessment and optimisation of operation and maintenance of off shore wind turbines C / / Pr oceedings of the European Wind Energy Conference&Exhibition. 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