CN103670921B - 风力发电机组智能状态监控系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种风力发电机组智能状态监控系统，该系统包括传感器检测网络模块、监控数据智能处理模块、通信网络模块、智能终端模块、数据本地存储模块、应急装置模块和本地外接设备接口。监控数据智能处理模块对整个监控系统运行状态进行管理；传感器检测网络模块将数据传输给监控数据智能处理模块进行智能处理，监控数据智能处理模块通过通信网络模块向智能终端模块传输检测到的数据，并接收来自智能终端模块的指令。采用上述方案后，提高了风力发电机组状态监控系统的可靠性和智能化程度，实现了风力发电机组状态监控信息在本地就地处理和相应的逻辑保护功能，包括监控设备故障自诊断、自恢复、紧急故障事故应急预案功能。
Description
技术领域
本发明属于风力发电技术领域，涉及风力发电机组智能状态监控系统及其实现技术。
背景技术
风能作为目前最具有商业价值的可再生能源已经广泛的应用到实际生产中，大型MW级及多MW级风力发电机组是目前主流的风能大规模利用设备。
风资源分布的广阔性，地势的多样性，以及风能利用的规模性，决定了风力发电机组批量化、分布式实际应用特点。由于风力发电机组设计使用周期通常超过20年，且广泛地分布在环境恶劣的野外，常常遭受风沙，雨雪、雷电等恶劣环境的侵蚀，因此在风力发电机组全生命周期内，如何提高机组使用效率，降低运营维护成本变得具有相当重要的意义。
风力发电机组一般都运行在偏远、交通不便的地区，且风力发电机组进行维护时需要从塔基攀爬至离地超过70米的机舱进行相应维护操作，重大的维护维修工作甚至需要通过吊车将机舱吊至地面完成，因此，风力发电机组相对于传统电力设备维护维修难度更高。
目前我国风电场运营保障水平十分低下，几乎所有的风电场都采用基于故障的维护方式，维护成本居高不下，维护资源利用率严重不足。同时由于针对机组故障特别是机械故障目前通常采用的都是基于故障的维修方式，维护成本极高，同时运营维护资源利用率极低，迫切需要提高运营维护自动化水平。
龙源电力集团股份有限公司所属中能电力公司受国家能源局委托起草制定的《风力发电机组振动状态监测导则》于2011年11月1日在全国风电行业实施。该导则针对通过检测风力发电机组振动信号实现状态监测方法进行了详细的表述，规定所有海上风电机组应选择采用固定安装系统，陆上2MW(及以上)风电机组选择采用固定安装系统，陆上2MW以下风电机组可选择半固定安装系统或便携式系统；导则同时对风电机组振动状态监测系统作出了详细的规定，对风电振动状态监测环节进行统一，可以更精细化的掌握机组的运行状态，合理安排检修时间，减少风电事故。
现有的技术中，为了提升风力发电设备检修效率，实现在设备出现重大故障前提早维护检修，风力发电机组状态监测系统(CMS)已经逐步被众多风电业主推广使用。风力发电机组状态监控系统通过在风力发电机上安装各种传感器监控风力发电机组的运行状况，对风力发电机组运行状态的数据进行相关处理并进行故障诊断，通过对风电设备早期的微小故障进行诊断分析，结合故障特征变化趋势制定风电机组及组件设备优化维护维修方案，使风电维护维修相对于传统的巡检模式维护及时性、针对性更强，维护维修效率更高。
在现有的机械监控方法中，振动信号监控是一种相对比较成熟除的监控技术，在国外已经广泛的应用在风电状态监控系统中；除机械振动信号以外，包括温度、压力、转速、视频、音频、应力、位移、油品质量等信号都可以反映风电机械系统不同环节的实时状态，国外已经有大量的公司展开相关状态监控产品开发。
现有风力发电机组状态监控系统虽然极大的提高了风电场运营维护效率，但在实际使用过程中仍存在以下问题：
1、现有技术中，风力发电机组监测系统由于设计相对复杂，使用环境十分恶劣，其设备自身可靠性难以充分保障。通常为了保障风电监控的有效性，监测系统自身可靠性需要高于或远高于被监测对象，而现有技术尚难以充分实现风力发电机组监测系统自身高可靠性保障，迫切需要通过加强监控系统自身故障抵御能力，监控确保设备可靠运行。
2、现有技术中，风力发电机组监控系统智能化程度不高，一旦监控设备自身出现故障或外部环境出现灾难性事故时，难以通过监控设备自身的智能化设计降低设备故障对整体系统的影响，确保监控设备安全可靠运行。通常，系统智能化程度可以表现为系统具有极强的扩展性和可兼容性，当系统软件故障时，能够进行故障诊断，故障恢复等智能化的自愈合操作；当系统硬件故障时，能够进行故障诊断，故障隔离，并且能够将故障信息及时上传；当出现外部突发事故如电网故障、地震等，系统可以自动智能实现突发事故应对操作，确保实现全状态安全监控。
发明内容
本发明针对上述现有技术存在的问题作出进一步的改进，即本发明要解决的技术问题是提供一种风力发电机组智能状态监控系统。该系统通过提升风力发电机组本地监控信息处理及逻辑运算能力，通过模块化设计实现风力发电机组状态监控设备故障自诊断、自恢复、紧急故障事故应急预案等优化功能，大幅度提升风电监控设备故障抵御能力，有效的满足了风电运营维护对监控设备的可靠性需求，极大的提升了风电场综合运营保障技术水平。
为解决上述技术问题，本发明风力发电机组智能状态监控系统包括：传感器检测网络模块、监控数据智能处理模块、通信网络模块、智能终端模块、数据本地存储模块、应急装置模块和本地外接设备接口；
所述监控数据智能处理模块对整个监控系统运行状态进行管理；
所述传感器检测网络模块采集安装在风力发电机组上的各个传感器的数据和机组的运行状态信息，并将该数据和运行状态信息传输给所述监控数据智能处理模块，所述监控数据智能处理模块向所述传感器检测网络模块发出控制指令，实现对可控传感器设备控制操作；
所述监控数据智能处理模块通过所述通信网络模块向所述智能终端模块传输检测到的数据，并接收来自智能终端模块的指令；
所述监控数据智能处理模块向数据本地存储模块发送数据存储命令、存储数据信息和查询数据本地存储模块状态信息指令，所述数据本地存储模块向监控数据智能处理模块反馈相应指令信息执行情况和存储容量信息；
所述应急装置模块向所述监控数据智能处理模块传送自身的运行状态信息，监控数据智能处理模块向应急装置模块发送控制指令，使应急装置模块能够为监控数据智能处理模块提供电源支持，并将风力发电机组的运行状态信息完整保存到所述数据本地存储模块；
所述监控数据智能处理模块与所述本地外接设备接口之间采用双向信息交互；
所述监控数据智能处理模块包括硬件平台和软件平台，所述监控数据智能处理模块进行状态管理按照如下步骤：
(1)开始；
(2)运行状态监测，运行状态监测是指监测系统自身状态评估，监测的方式分为循环巡检的方式和中断检测的方式；
(3)判断是否存在故障，如果存在故障，则跳到步骤4，如果不存在故障，则跳到步骤2，继续进行运行状态监测；
(4)故障复位，该故障复位是指软件复位和硬件复位，先进行软件复位，如果软件复位不能将故障消除，则进行硬件复位操作；
(5)判断故障是否消除，若故障复位掉，则跳转到步骤10，若故障没有消除，则跳转到步骤6；
(6)故障复位失败次数计数；
(7)判断故障复位失败次数是否超过阈值，如果故障复位失败次数超过阈值，则跳转到步骤8，如果没有超过阈值则跳转到步骤4，进行再次复位操作；
(8)故障状态标志置位；
(9)进行故障切除，故障切除是指将故障状态标志置位的模块切除掉系统，防止故障的传播；
(10)故障复位成功次数计数；
(11)判断成功复位次数是否超过阈值，如果成功复位次数大于阈值，则跳转到步骤12，反之，跳转到步骤2；
(12)警告状态标志位置数。
进一步的，所述通信网络模块包括有线网络和无线网络，所述智能终端模块包括集中监控平台和无线终端，所述集中监控平台通过有线网络与所述监控数据智能处理模块连接，所述无线终端通过无线网络与所述监控数据智能处理模块连接。
进一步的，所述硬件平台包括ADC采样芯片、网络通信接口芯片、FIFO芯片，DSP芯片和ARM芯片实现；ADC采样芯片完成风力发电机组运行状态数据的采集，FIFO芯片实现高速ADC采样和低速ARM数据读取之间的缓冲，网络通信接口芯片和ARM芯片完成网络通信功能，DSP芯片完成采样数据的智能化处理。
进一步的，所述硬件平台包括PLC处理器、PLC模拟量采集装置、PLC数字量采集装置和PLC通信子模块，PLC模拟量采集装置和PLC数字量采集装置完成风力发电机组运行状态数据的采集，PLC处理器实现对采集到的数据进行处理，PLC通信子模块完成网络通信功能。
进一步的，所述软件平台采用底层语言和高级语言进行混合式开发，实现监控数据智能处理模块功能。
进一步的，所述软件平台为建立在嵌入式操作系统之上的应用程序开发，在嵌入式操作系统之上进行应用程序的开发，实现监控数据智能处理模块的功能。
进一步的，所述软件平台基于PLC系统上的应用程序开发，实现监控数据智能处理模块的功能。
进一步的，所述数据本地存储模块包括网络接口芯片、微处理器芯片、USB总线芯片和软件系统，所述软件系统在微处理器芯片控制下，通过网络接口芯片从监控数据智能处理模块读取数据，然后通过USB总线芯片将读取到的数据写入移动存储设备中。
进一步的，所述应急装置模块是采用不间断电源或者超级电容来实现，在电网掉电的情况下能够继续为风力发电机组智能状态监测系统提供电源支持。
采用上述方案后，提高了风力发电机组状态监控系统的可靠性和智能化程度，实现风力发电机组状态监控信息在本地就地处理和相应的逻辑保护功能，包括监控设备故障自诊断、自恢复、紧急故障事故应急预案功能。
附图说明
图1为本发明的功能模块示意图。
图2为本发明监控数据智能处理模块管理流程图。
图3为本发明监控数据智能处理模块硬件平台功能框图。
具体实施方式
如图1所示，风力发电机组智能状态监测系统包括：传感器检测网络模块、监控数据智能处理模块、通信网络模块、智能终端模块、数据本地存储模块、本地外接设备接口模块和应急装置模块。
传感器检测网络模块与监控数据智能处理模块之间采用双向信息交互。传感器检测网络模块向监控数据智能处理模块传送监控数据和监测设备运行状态信息；监控数据智能处理模块向传感器检测网络模块发出控制指令，实现对可控传感设备控制操作。
数据本地存储模块和监控数据智能处理模块之间采用双向信息交互。监控数据智能处理模块向数据本地存储模块发送数据存储命令、存储数据信息以及查询数据本地存储模块状态信息指令；本地存储模块向监控数据智能处理模块反馈相应命令信息执行情况及存储容量信息。
应急装置模块和监控数据智能处理模块之间采用双向信息交互。应急装置模块向监控数据智能处理模块传送应急装置模块自身的运行状态信息；监控数据智能处理模块向应急装置模块发送控制使能指令。实现功能包括但不仅限于，在紧急事故情况下，控制应急装置模块使其能够为监控数据智能处理模块提供电源支持，将风力发电机组的运行状态信息完整保存到本地存储模块。
智能终端模块和监控数据智能处理模块之间通过通讯网络模块实现双向信息交互。其中智能终端模块包括位于中控室的集中监控平台和位于非风电现场的无线终端；通讯网络模块包括与集中监控平台实现双向通讯的现场光纤以太网和与无线终端实现双向通讯的无线网络。
本地外接设备接口模块和监控数据智能处理模块之间采用双向信息交互。风力发电机组智能状态监测模块通过本地外接设备接口模块实现扩展和兼容。
监控数据智能处理模块具有数据传输、人机交互和设备状态管理三大功能。数据传输功能实现检测数据向智能终端模块或数据本地存储模块传送；人机交互功能实现人机交互的底层数据分析及逻辑控制，包括但不仅限于完成外部控制命令及参数配置、对本地监控故障进行报警触发、对设备故障进行报警触发等；设备状态管理功能是指监控数据智能处理模块在监测风力发电机组运行状态的同时还要监控自身的运行状态，若发现机组监测系统本身发生故障，则进行故障诊断、故障定位、故障恢复、故障隔断等操作，提高系统的可靠性。
如图2所示，监控数据智能处理模块流程：
步骤1：开始；
步骤2：运行状态监测，运行状态监测是指监测系统自身状态评估，监测的方式分为循环巡检的方式和中断检测的方式，这里，优选地选择使用中断检测方式；
步骤3：判断是否存在故障，如果存在故障，则跳到步骤4，如果不存在故障，则跳到步骤2，继续进行运行状态监测；
步骤4：故障复位，该故障复位是指软件复位和硬件复位。先进行软件复位，如果软件复位不能将故障消除，则进行硬件复位操作；
步骤5：判断故障是否消除，若故障复位掉，则跳转到步骤10，若故障没有消除，则跳转到步骤6；
步骤6：故障复位失败次数计数；
步骤7：判断故障复位失败次数是否超过阈值，如果故障复位失败次数超过阈值，则跳转到步骤8，如果没有超过阈值则跳转到步骤4，进行再次复位操作。
步骤8：故障状态标志置位；
步骤9：进行故障切除，故障切除是指将故障状态标志置位的模块切除掉系统，防止故障的传播；
步骤10：故障复位成功次数计数；
步骤11：判断成功复位次数是否超过阈值，如果成功复位次数大于阈值，则跳转到步骤12，反之，跳转到步骤2；
步骤12：警告状态标志位置数。
如图3所示，监控数据智能处理模块硬件平台由数据采集模块、数据缓存模块、控制器模块、数据处理模块和通信接口模块组成。
数据采集模块完成数据采集功能，并将所采集到的数据传送到数据缓存模块中；数据缓存模块接收来自控制器模块的数据读取指令，并向控制器模块发送采集到的数据；控制器模块向数据缓存模块发送数据读取指令，并从数据缓存模块中读取采集到的数据；数据处理模块从控制器模块中读取采集到的数据，进行智能化数据处理，并将数据处理后的结果反馈给控制器模块；控制器模块通过通信接口模块向智能终端模块传送检测到的数据，并接受来自智能终端模块的控制指令。
监控数据智能处理模块的硬件平台，优选地一种方案是数据采集模块通过选择ADC采样芯片实现、通信接口模块通过选择网络通信接口芯片实现、数据缓存模块通过选择FIFO芯片实现，数据处理模块通过选择DSP芯片实现，控制器模块通过选择ARM芯片实现。ADC采样芯片完成风力发电机组运行状态数据的采集，FIFO芯片实现高速ADC采样和低速ARM数据读取之间的缓冲，高性能的网络通信接口芯片和ARM芯片完成网络通信功能，DSP芯片完成采样数据的智能化处理。
监控数据智能处理模块的硬件平台，优选地一种方案是控制器模块、数据缓存模块和数据处理模块通过选择PLC处理器实现、数据采集模块通过选择PLC模拟量采集装置和PLC数字量采集装置实现、通信接口模块通过选择PLC通信子模块和PLC其它辅助子模块来实现。PLC模拟量采集装置和PLC数字量采集装置完成风力发电机组运行状态数据的采集，PLC处理器实现系统的管理和对采集到的数据进行处理，PLC通信子模块完成网络通信功能。
监控数据智能处理模块的软件平台，优选地一种方案是采用底层语言和高级语言进行混合式开发，实现监控数据智能处理模块功能。
监控数据智能处理模块的软件平台，优选地一种方案是建立在嵌入式操作系统之上的应用程序开发，在嵌入式操作系统之上进行应用程序的开发，实现监控数据智能处理模块的功能。
监控数据智能处理模块的软件平台，优选地一种方案是基于PLC系统上的应用程序开发，实现监控数据智能处理模块的功能。
数据本地存储模块，优选地一种方案是采用网络接口芯片、微处理器(MCU)芯片和USB总线芯片实现。软件系统在微处理器控制下，通过网络接口芯片从监控数据智能处理模块读取数据，然后通过USB总线芯片将读取到的数据写入移动存储设备中。
本地外接设备接口模块，优选地一种方案是采用数字量输入输出端口和模拟量端口以及现场总线接口控制芯片来实现。
应急装置模块，优选地一种方案是采用不间断电源(UPS)来实现，在电网掉电的情况下能够继续为风力发电机组智能状态监测系统提供电源支持。
应急装置模块，优选地一种方案是采用超级电容来实现，在电网掉电的情况下能够继续为风力发电机组智能状态监测系统提供电源支持。
本发明针对风电运营维护对状态监控设备可靠性的要求，提出了风力发电机组状态监控系统本地监控数据采集智能可靠性及智能性提升方案，本发明所述本地智能状态监控方案设计方法不仅适用于风力发电机组状态监控系统，也广泛适用于各种分布式设备可靠性及智能性提升方案。
上面结合附图对本发明的具体实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明构思的前提下作出各种变化。
Claims (9)
1.一种风力发电机组智能状态监控系统，其特征在于：该系统包括传感器检测网络模块、监控数据智能处理模块、通信网络模块、智能终端模块、数据本地存储模块、应急装置模块和本地外接设备接口；
所述监控数据智能处理模块对整个监控系统运行状态进行管理；
所述传感器检测网络模块采集安装在风力发电机组上的各个传感器的数据和机组的运行状态信息，并将该数据和运行状态信息传输给所述监控数据智能处理模块，所述监控数据智能处理模块向所述传感器检测网络模块发出控制指令，实现对可控传感器设备控制操作；
所述监控数据智能处理模块通过所述通信网络模块向所述智能终端模块传输检测到的数据，并接收来自智能终端模块的指令；
所述监控数据智能处理模块向数据本地存储模块发送数据存储命令、存储数据信息和查询数据本地存储模块状态信息指令，所述数据本地存储模块向监控数据智能处理模块反馈相应指令信息执行情况和存储容量信息；
所述应急装置模块向所述监控数据智能处理模块传送自身的运行状态信息，监控数据智能处理模块向应急装置模块发送控制指令，使应急装置模块能够为监控数据智能处理模块提供电源支持，并将风力发电机组的运行状态信息完整保存到所述数据本地存储模块；
所述监控数据智能处理模块与所述本地外接设备接口之间采用双向信息交互；
所述监控数据智能处理模块包括硬件平台和软件平台，所述监控数据智能处理模块进行状态管理按照如下步骤：
(1)开始；
(2)运行状态监测，运行状态监测是指监测系统自身状态评估，监测的方式分为循环巡检的方式和中断检测的方式；
(3)判断是否存在故障，如果存在故障，则跳到步骤4，如果不存在故障，则跳到步骤2，继续进行运行状态监测；
(4)故障复位，该故障复位是指软件复位和硬件复位，先进行软件复位，如果软件复位不能将故障消除，则进行硬件复位操作；
(5)判断故障是否消除，若故障复位掉，则跳转到步骤10，若故障没有消除，则跳转到步骤6；
(6)故障复位失败次数计数；
(7)判断故障复位失败次数是否超过阈值，如果故障复位失败次数超过阈值，则跳转到步骤8，如果没有超过阈值则跳转到步骤4，进行再次复位操作；
(8)故障状态标志置位；
(9)进行故障切除，故障切除是指将故障状态标志置位的模块切除掉系统，防止故障的传播；
(10)故障复位成功次数计数；
(11)判断成功复位次数是否超过阈值，如果成功复位次数大于阈值，则跳转到步骤12，反之，跳转到步骤2；
(12)警告状态标志位置数。
2.根据权利要求1所述的风力发电机组智能状态监控系统，其特征在于：所述通信网络模块包括有线网络和无线网络，所述智能终端模块包括集中监控平台和无线终端，所述集中监控平台通过有线网络与所述监控数据智能处理模块连接，所述无线终端通过无线网络与所述监控数据智能处理模块连接。
3.根据权利要求1所述的风力发电机组智能状态监控系统，其特征在于：所述硬件平台包括ADC采样芯片、网络通信接口芯片、FIFO芯片，DSP芯片和ARM芯片实现；ADC采样芯片完成风力发电机组运行状态数据的采集，FIFO芯片实现高速ADC采样和低速ARM数据读取之间的缓冲，网络通信接口芯片和ARM芯片完成网络通信功能，DSP芯片完成采样数据的智能化处理。
4.根据权利要求1所述的风力发电机组智能状态监控系统，其特征在于：所述硬件平台包括PLC处理器、PLC模拟量采集装置、PLC数字量采集装置和PLC通信子模块，PLC模拟量采集装置和PLC数字量采集装置完成风力发电机组运行状态数据的采集，PLC处理器实现对采集到的数据进行处理，PLC通信子模块完成网络通信功能。
5.根据权利要求1所述的风力发电机组智能状态监控系统，其特征在于：所述软件平台采用底层语言和高级语言进行混合式开发，实现监控数据智能处理模块功能。
6.根据权利要求1所述的风力发电机组智能状态监控系统，其特征在于：所述软件平台为建立在嵌入式操作系统之上的应用程序开发，在嵌入式操作系统之上进行应用程序的开发，实现监控数据智能处理模块的功能。
7.根据权利要求1所述的风力发电机组智能状态监控系统，其特征在于：所述软件平台基于PLC系统上的应用程序开发，实现监控数据智能处理模块的功能。
8.根据权利要求1所述的风力发电机组智能状态监控系统，其特征在于：所述数据本地存储模块包括网络接口芯片、微处理器芯片、USB总线芯片和软件系统，所述软件系统在微处理器芯片控制下，通过网络接口芯片从监控数据智能处理模块读取数据，然后通过USB总线芯片将读取到的数据写入移动存储设备中。
9.根据权利要求1所述的风力发电机组智能状态监控系统，其特征在于：所述应急装置模块是采用不间断电源或者超级电容来实现，在电网掉电的情况下能够继续为风力发电机组智能状态监测系统提供电源支持。
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Application publication date: 20140326 Assignee: Huzhou Pukang Zhixin Technology Co.,Ltd. Assignor: Beijing Pukang Zhixing Measurement and Control Technology Co.,Ltd. Contract record no.: X2025980007899 Denomination of invention: Intelligent State Monitoring System for Wind Turbine Generator System Granted publication date: 20160608 License type: Common License Record date: 20250428 |
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