Schlechtingen, Meik

Energiprisen fra vindmølleparker (offshore-parker specielt) udfordrer samfund i forbindelse med krav om lavere og mere miljøvenlig genereret elektrisk energi. Målet om en prisreduktion indfries ved hjælp af anvendelse af tilstandsmonitoreringssystemer, som kan hjælpe vindmølleejeren med at reducere reparationstiden samt generelle omkostninger. På baggrund af dette forskningsprojekt er et globalt tilstandsmonitoreringssystem foreslået og resultatet for dette er en platform som forsyner operatører med forskellige tilgængelige informationskilder.En af de mest almindelige informationskilder med hensyn til komponenters tilstand er Supervisory control and Data Acquisition (SCADA) data, fx temperatur, strømstyrke og spændingsmålinger fra forskellige komponenter.Ved at bruge nyligt udviklede Adaptive Neuro-Fuzzy Interference system (ANFIS) modeller, udtages information fra disse data på baggrund af modeller om normal adfærd; data som ellers består af signaler med stor varians. Nyheden her er brugen af ANFIS modeller i denne sammenhæng, som traditionelt set er dækket af neurale netværk eller regressionsbaserede fremgangsmåder. Fordelene ved kortere træningstid og resultaters sporbarhed i systemet motiverer for ibrugtagning af disse lovende modeltyper.Metoder beskrevet i litteraturen tager udgangspunkt i autoregressive metoder, dvs. at en forsinket version af outputsignalerne bruges som input ved siden af andre højt korellerede signaler. I denne forskning foreslås en komplet signalrekonstruktionsmodel, hvori outputsignalet er rekonstrueret fuldstændigt ved hjælp af andre korrellerede signaler. Dette har medført at fordele som fx synlighed af maskinfejl og gennemløbstiden indtil en maskinfejl er estimeret, er blevet observeret.I SCADA dataene er vindmøllens outputeffekt et meget vigtigt signal at monitorere. Outputeffekten har en direkte indflydelse på operatørernes indtægt og derfor også på energiprisen. Modeller om normal adfærd beskrevet i litteraturen ignorerer indflydelsen af vindretningen og den ambiente temperatur, som teoretisk set influerer den forventede outputeffekt med op til 20 %. Et nyt sæt af modelinput er foreslået og valideret i denne forskning. Der er opnået højere prognosenøjagtighed og derfor også tidligere påvisning af uregelmæssigheder med hensyn til afvigelse i møllens ydelse.En anden informationskilde som operatører kan have adgang til er vibrationsmålinger fra vindmøllens transmission. I forbindelse med gearbokslejers tilstand er der for nyligt foreslået en model til at separere diskrete signaldele (fx fra tandhjulene) fra tilfældige signaldele (fx fra lejerne). Denne model er blevet benyttet og valideret i denne forskning. Denne avancerede metode kaldet "signal pre-whitening" øger synligheden af fejlmønstre i indgrænsede spektrum på en meget effektiv måde. Valideringen er baseret på faktiske målte lejefejl i høj hastighed og i middel hastighed.Derudover er der i litteraturen foreslået en halvautomatisk metode til diagnosticering af lejer, og denne er opdateret med de mest lovende teknikker indenfor forbehandling af signaler for at øge synligheden af fejl. Ydermere er den udviklet til at være en fuldautomatisk diagnosticering. Til dette formål er en frekvenskomponentindikator udviklet til at udtrække frekvensindholdet i et indgrænset spektrum hvilket anlægger fundamentet til den automatiserede diagnosticering.En modificeret parameter, kaldet the Kurtosis of the Amplitude Envelope Spectrum (KEAS), er foreslået og dens ydeevne er sammenlignet med den originale parameter, the Spectral Kurtosis, som bruges til at indikere alvorligheden af fejl.Ydermere er avancerede metoder til monitorering af vindmølletandhjul i korte træk blevet sammenlignet, og de mest lovende parametre er blevet identificeret vedhjælp af et tandhjulpar med false brinelling.Slutteligt er et global fuzzy expert system blevet udviklet og det giver muligheden for at sammenkoble al tilgængelig information med hensyn til fuzzy logic regler.Det er vigtigt at fremhæve at denne forskning er baseret på faktiske målte data, som kommer fra to vindmælleparker med vindmøller af forskellig type og mærke. Alt i alt har data fra 39 operationelle vindmøller været til rådighed i dette forskningsprojekt.The cost of energy generated from wind power plants (particular if located offshore) is challenging societies in terms of desiring cheaper and more environmentally friendly generated electrical energy. The high cost reduction targets can be aided by broad application of condition monitoring systems, which bear the potential to support plant owners reducing turbine downtime and lowering costs. In this research a global condition monitoring system is proposed, which provides a platform to take advantage of the different information sources available to operators. One of the most common sources for information about the component condition is Supervisory Control And Data Acquisition (SCADA) data, e.g. temperature, current orvoltage measurements from different components. Using newly developed Adaptive Neuro-Fuzzy Interference System (ANFIS) models, a normal behavior model based approach is taken to extract information from these data, which otherwise are covered by the high signal variance. A novelty here is the application of ANFIS models in this context, which is traditionally covered by neural networks or regression based approaches. Advantages in training speed and back traceability of results are the motivators to apply these promising model types. Methods proposed in literature usually take an autoregressive approach, i.e. a delayed version of the output signal is used as input alongside other highly correlated signals. In this research, a full signal reconstruction method is proposed in which the output signal is entirely reconstructed by using other correlated signals. Benefits in fault visibility and lead-time to failure estimatesare observed. A very important signal to monitor contained in the SCADA data is the wind turbine power output. The power output has a direct influence on the revenue of the operators and thus the cost of energy. Normal behavior models from literature neglect the influence of the wind direction and the ambient temperature, which can, theoretically speaking, influence the expected power output by up to 20%. A new set of model inputs is proposed and validated in this research. Higher prediction accuracy and thus earlier anomaly detection in case of turbine performance deviations is achieved.Another information sourcepotentially available to operators is vibration measurements from the wind turbine drive train. With respect to the condition of gearbox bearings, a recently proposed method to separate discrete (e.g. originating from gears) from random (e.g. originating from bearings) signal components is applied and validated in this research. This state of the art method named“signal pre-whitening” enhances the fault pattern visibility in the envelope spectra in a very efficient manner. The validation is based on real measured high-speed and intermediate speed bearing faults. Additionally, a semi-automated method for bearing diagnosis suggested in literature is updated with the most promising signal pre-processing techniques to enhance fault visibility and further developed leading to fully automated fault diagnosis. For this purpose a frequency content identifier is developed extracting the frequency content from the envelope spectrum building the basis for automated diagnosis. A modified parameter, namely the Kurtosis of the Amplitude Envelope Spectrum (KEAS), is proposed and its performance is compared to the original parameter, the Spectral Kurtosis (SK), which is used to indicate the fault severity. Moreover, state of the art methods to monitor wind turbine gears have been briefly compared and the most promising parameters are identified using a gear pair with false brinelling. Finally, a global fuzzy expert system is developed giving the possibility of linking all available information in terms of fuzzy logic rules. It is important to highlight that this research is based on real measured data coming from two wind power plants with turbines of a different type and brand. In total, operational data from 39 turbines were available for this research project

Online Research Database In Technology

A global condition monitoring system for wind turbines

http://orbit.dtu.dk/ws/files/77778343/PhD_Thesis_Meik_Schlechtingen_SMALL..PDF

A global condition monitoring system for wind turbines

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Online Research Database In Technology