CN113202701A - 一种风力发电厂光纤监测系统及监测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种风力发电厂光纤监测系统及监测方法，包括若干风力发电机、传输电缆及其控制单元，光纤传输线缆、分布式光纤传感器、分布式光纤测量主机及监测系统平台，所述分布式光纤传感器采集风力发电厂不同设备相关信号通过光纤传输线缆传输至分布式光纤测量主机，所述分布式光纤测量主机将解调后的信号经过光纤传输线缆或现有SCATA信号网络，传输至监测系统平台；所述监控系统平台根据上述信号，分析出风力发电机设备工作状态、叶片应力、机舱内温度、齿轮箱振动情况等任务中的任意一种。通过本发明的监测系统，可以实时对风力发电机进行在线监测，成本低、故障率低。

Description

一种风力发电厂光纤监测系统及监测方法

技术领域

本发明涉及光纤监测领域，特别涉及一种风力发电厂光纤监测系统及监测方法。

背景技术

在风电迅猛发展的同时，风力机高额的运行维护成本影响了风场的经济效益。风场一般地处偏远、环境恶劣，并且机舱位于50～80m以上的高空，给机组的维护维修工作造成了困难，增加了机组的运行维护成本。对于工作寿命为20年的机组，运行维护成本估计占到风场收入的10％～15％；对于海上风场，用于风力机运行维护的成本高达风场收入的20％～25％。高额的运行维护费用增加了风场的运营成本，降低了风电的经济效益。因此，无论是从降低风力机的运行风险，还是减少运作成本的角度考虑，都需要大力发展风力机状态监测和故障诊断技术。

风力机的在线监测诊断系统，正在经历当年火电机组监测诊断系统从无到有的发展历程，给从事故障诊断研究的学者提供了新的研究空间。国内外针对风力机虽然提出了各种状态监测方法，但大部分还处在试验或离线阶段，且针对性不强，国内只有少数风力机开始测试安装在线振动监测系统。完全依赖光纤及光纤传感器的监测技术还未在风电行业出现。

随着目前物联网技术进展，越来越多的风电厂将会实现无人值守及智慧化的自动化监控运行技术，即通过安装各种各样的传感器及自控设备，从而实现了风力发电机的远程控制和自动化运行。但随着传感器数量的增多，传感器类型不统一，不但系统投资大，而且往往出现数据格式不统一，故障率高等问题，很多自控设备和传感器设备没有发挥作用，被人为切除。为了减少传感器类型不统一及投资巨大的问题，本申请采用目前技术越来越成熟、光纤价格也逐年降低的光纤传感器技术，对风力发电机进行全面信号监测，从而实现真正的远程和智慧化的运行监控。

现有技术文献：

专利文献1：CN107044388A风力发电机叶片健康状态监测系统及监测方法。

发明内容

(一)发明目的

本发明的目的是提供一种风力发电厂光纤监测系统及监测方法以解决上述问题。

(二)技术方案

为解决上述问题，本发明的第一方面提供了一种风力发电厂光纤监测系统，包括若干风力发电机、传输电缆及其控制单元等设备，还包括光纤传输线缆、分布式光纤传感器、分布式光纤测量主机及监测系统平台，所述分布式光纤传感器用于采集风力发电厂不同设备相关信号，将所述相关信号通过光纤传输线缆传输至分布式光纤测量主机，所述分布式光纤测量主机将解调后的信号经过光纤传输线缆或现有SCATA信号网络，传输至监测系统平台；所述监控系统平台根据上述信号，分析出风力发电机设备工作状态、叶片应力、机舱内温度、齿轮箱振动情况等任务中的任意一种或多种。

进一步地，所述分布式光纤传感器用于监测采集风力发电厂不同设备的温度、湿度、声波、振动、液位、应力信号，并通过光纤传输线缆传输至分布式光纤测量主机。

进一步地，光纤传感器为光纤气体传感器、光纤温度传感器、光纤湿度传感器、光纤油位传感器、光纤光栅超前预警传感器、光纤应力应变传感器、光纤FBG应变传感器、光纤FBG位移传感器、光纤位移传感器和光纤应变微振动传感器中的任意一种或组合。

进一步地，所述光纤传感器为单模光纤、多模光纤或偏振保持光纤中的任意一种或组合。

进一步地，所述光纤传感器作为声波信号采集器，其类型包括听音器、拾音器、微小位移电信号声音传感器、表面光纤传感器、动态压力传感器、光纤频率传感器、光纤声压传感器、光纤声强传感器、光纤声功率传感器中的任意一种或组合。

进一步地，所述光纤传输线缆内嵌在传输电缆或通讯线缆内部，或外敷设的方式与传输电缆或通讯线缆相同路由铺设。

进一步地，所述光纤传感器布置在风机塔筒内、风机发电机位置、风机齿轮箱位置、风机轮毂位置，覆盖以保温隔音保护罩，保证光纤传感器准确地对被测位置的声波、温度、振动、应变力等参数进行实时在线监测。

进一步地，所述分布式光纤测量主机为一个风力发电厂对应一个或若干个分布式光纤测量主机，每个分布式光纤测量主机负责收集监测一台或若干台风力发电机。9.根据权利要求8所述的风力发电厂光纤监测系统，其特征在于，所述分布式光纤测量主机转换及处理后的数据经过无线网络、有线网络或光纤通讯网络上传至互联网，然后再收集至监测系统平台做统一监测。

根据本发明的另一个方面，提供一种根据上述方案任一项所述的风力发电厂光纤监测系统的监测方法，所述监测方法按照下列步骤进行：S1：根据风力发电机的类型及主要设备情况，选择合适的安装光纤传感器的位置，选择合适的光纤传感器类型，针对风力发电机的振动、温度、油液压力温度及清洁度、声波信号、运行安全、位移、载荷进行实时在线监测。S2：对风力发电机不同位置上安装的每个光纤传感器编号，并将采集的信号数据与光纤编号信息进行关联；S3：安装有线或无线的信号传输线路及网络，将所述光纤传感器所收集的信号传输至风力发电机控制平台或光纤监控分析平台；S4：能够就地在风力发电机控制平台处理的信号，进行就地信号处理和就地对风力发电机进行自动控制；S5：需要上传至风电厂监控平台的信号，通过传输线路及网络，传输至风电厂监控平台，利用大数据或人工智能算法对信号进行分析处理。

进一步地，所述大数据或人工智能算法对信号进行分析处理的具体方法步骤如下：S1：在原有风机监控平台基础上，安装带有大数据或人工智能算法的专有服务器，对风机信号数据进行大数据分析和人工智能算法处理；S2：对风机振动或声波的监测信号包括主轴轴承、齿轮箱、发电机轴承、机舱、塔架中的任意一种或组合的振动及声波信号的监测；S3：对风机温度的监测包括对发电机温度、机舱内部及外部温度、控制柜内部温度中任意一种或组合的温度信号监测；S4：对油液的温度、压力、清洁度的监测主要指对齿轮箱油液、液压系统油液或主轴承油液的监测；S5：对载荷的监测包括对叶根、螺栓、塔顶、塔底、主轴中任意一个或组合的应力载荷的监测；S6：利用人工智能算法和大数据分析技术，分析上述风机信号参数的历史记录信息及室外温度风速的历史记录信息，优化风机的运行参数；S7：利用远程自动控制等控制手段，实现优化的风机运行。

(三)有益效果

本发明的上述技术方案具有如下有益的技术效果：

1)通过相对便宜的光纤传感器，实现实时的连续的风力发电机的在线监测，不但成本低，而且故障率低，可实现针对风力发电机的多种参数和数据的连续在线监测。

2)光纤传感器不但实现风力发电机设备的振动、声波等信号的监测，而且通过对比分析不同运行状态下的光纤监测到的振动或声波信号，可实现对风力发电机的相关设备的启停、故障、油液泄漏等状态的实时监控。

3)利用一种光纤传感器，可以实现温度、压力、声波、载荷等多种信号的采集，从而降低整个系统监测的传感器投资额。

附图说明

图1是根据本发明一实施例的风力发电厂光纤监测系统的示意图。

图2是根据本发明一实施例的风力发电厂光纤监测系统的结构示意图。

图3是根据本发明一实施例的光纤线缆的示意图。

图4是根据本发明一实施例的光纤的示意图。

附图标记：

1.分布式光纤测量主机；2.光纤多芯线缆；3.风机机舱及塔筒；3.1.风机塔筒；3.2.风机机舱；3.3.发电机；3.4.齿轮箱；3.5.制动闸；3.6.主轴；3.7.风轮；4.风机叶片；5.分布式光纤传感器；6.监控系统平台；7.光纤线缆；7.1.PE护套；7.2.不锈钢无缝管；7.3.油膏；7.4.不锈钢丝；7.5.光纤芯；8.通讯信号线缆；9.电力输电线缆。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。

在附图中示出了根据本发明实施例的层结构示意图。这些图并非是按比例绘制的，其中为了清楚的目的，放大了某些细节，并且可能省略了某些细节。图中所示出的各种区域、层的形状以及它们之间的相对大小、位置关系仅是示例性的，实际中可能由于制造公差或技术限制而有所偏差，并且本领域技术人员根据实际所需可以另外设计具有不同形状、大小、相对位置的区域/层。

显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

此外，下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。

以下将参照附图更详细地描述本发明。在各个附图中，相同的元件采用类似的附图标记来表示。为了清楚起见，附图中的各个部分没有按比例绘制。

图1是根据本发明一实施例的风力发电厂光纤监测系统的示意图。

图2是根据本发明一实施例的风力发电厂光纤监测系统的结构示意图。

图3是根据本发明一实施例的光纤线缆的示意图。

图4是根据本发明一实施例的光纤的示意图。

如图1、图2、图3和图4所示，在本发明一实施例的一实施方式中，提供了一种风力发电厂光纤监测系统，包括若干风力发电机、传输电缆及其控制单元等设备，还包括光纤传输线缆、分布式光纤传感器、分布式光纤测量主机及监测系统平台，所述分布式光纤传感器用于采集风力发电厂不同设备相关信号，将所述相关信号通过光纤传输线缆传输至分布式光纤测量主机，所述分布式光纤测量主机将解调后的信号经过光纤传输线缆或现有SCATA信号网络，传输至监测系统平台；所述监控系统平台根据上述信号，分析出风力发电机设备工作状态、叶片应力、机舱内温度、齿轮箱振动情况等任务中的任意一种或多种。

通过相对便宜的光纤传感器，实现实时的连续的风力发电机的在线监测，不但成本低，而且故障率低，可实现针对风力发电机的多种参数和数据的连续在线监测。

光纤传感器不但实现风力发电机设备的振动、声波等信号的监测，而且通过对比分析不同运行状态下的光纤监测到的振动或声波信号，可实现对风力发电机的相关设备的启停、故障、油液泄漏等状态的实时监控。

利用一种光纤传感器，可以实现温度、压力、声波、载荷等多种信号的采集，从而降低整个系统监测的传感器投资额。

在一可选实施例中，所述分布式光纤传感器用于监测采集风力发电厂不同设备的温度、湿度、声波、振动、液位、应力信号，并通过光纤传输线缆传输至分布式光纤测量主机。

在一可选实施例中，光纤传感器为光纤气体传感器、光纤温度传感器、光纤湿度传感器、光纤油位传感器、光纤光栅超前预警传感器、光纤应力应变传感器、光纤FBG应变传感器、光纤FBG位移传感器、光纤位移传感器和光纤应变微振动传感器中的任意一种或组合。

在一可选实施例中，所述光纤传感器为单模光纤、多模光纤或偏振保持光纤中的任意一种或组合。

在一可选实施例中，所述光纤传感器作为声波信号采集器，其类型包括听音器、拾音器、微小位移电信号声音传感器、表面光纤传感器、动态压力传感器、光纤频率传感器、光纤声压传感器、光纤声强传感器、光纤声功率传感器中的任意一种或组合。

在一可选实施例中，所述光纤传输线缆内嵌在传输电缆或通讯线缆内部，或外敷设的方式与传输电缆或通讯线缆相同路由铺设。

在一可选实施例中，所述光纤传感器布置在风机塔筒内、风机发电机位置、风机齿轮箱位置、风机轮毂位置，覆盖以保温隔音保护罩，保证光纤传感器准确地对被测位置的声波、温度、振动、应变力等参数进行实时在线监测。

在一可选实施例中，所述分布式光纤测量主机为一个风力发电厂对应一个或若干个分布式光纤测量主机，每个分布式光纤测量主机负责收集监测一台或若干台风力发电机。

在一可选实施例中，所述分布式光纤测量主机转换及处理后的数据经过无线网络、有线网络或光纤通讯网络上传至互联网，然后再收集至监测系统平台做统一监测。

在本发明另一实施例的一实施方式中，提供了一种上述方案任一项所述的风力发电厂光纤监测系统的监测方法，所述监测方法按照下列步骤进行：

S1：根据风力发电机的类型及主要设备情况，选择合适的安装光纤传感器的位置，选择合适的光纤传感器类型，针对风力发电机的振动、温度、油液压力温度及清洁度、声波信号、运行安全、位移、载荷进行实时在线监测。

S2：对风力发电机不同位置上安装的每个光纤传感器编号，并将采集的信号数据与光纤编号信息进行关联；

S3：安装有线或无线的信号传输线路及网络，将所述光纤传感器所收集的信号传输至风力发电机控制平台或光纤监控分析平台；

S4：能够就地在风力发电机控制平台处理的信号，进行就地信号处理和就地对风力发电机进行自动控制；

S5：需要上传至风电厂监控平台的信号，通过传输线路及网络，传输至风电厂监控平台，利用大数据或人工智能算法对信号进行分析处理。

在一可选实施例中，所述大数据或人工智能算法对信号进行分析处理的具体方法步骤如下：

S1：在原有风机监控平台基础上，安装带有大数据或人工智能算法的专有服务器，对风机信号数据进行大数据分析和人工智能算法处理；

S2：对风机振动或声波的监测信号包括主轴轴承、齿轮箱、发电机轴承、机舱、塔架中的任意一种或组合的振动及声波信号的监测；

S3：对风机温度的监测包括对发电机温度、机舱内部及外部温度、控制柜内部温度中任意一种或组合的温度信号监测；

S4：对油液的温度、压力、清洁度的监测主要指对齿轮箱油液、液压系统油液或主轴承油液的监测；

S5：对载荷的监测包括对叶根、螺栓、塔顶、塔底、主轴中任意一个或组合的应力载荷的监测；

S6：利用人工智能算法和大数据分析技术，分析上述风机信号参数的历史记录信息及室外温度风速的历史记录信息，优化风机的运行参数；

S7：利用远程自动控制等控制手段，实现优化的风机运行。

本发明旨在保护一种风力发电厂光纤监测系统及检测方法，包括若干风力发电机、传输电缆及其控制单元等设备，还包括光纤传输线缆、分布式光纤传感器、分布式光纤测量主机及监测系统平台，所述分布式光纤传感器用于采集风力发电厂不同设备相关信号，将所述相关信号通过光纤传输线缆传输至分布式光纤测量主机，所述分布式光纤测量主机将解调后的信号经过光纤传输线缆或现有SCATA信号网络，传输至监测系统平台；所述监控系统平台根据上述信号，分析出风力发电机设备工作状态、叶片应力、机舱内温度、齿轮箱振动情况等任务中的任意一种或多种。通过相对便宜的光纤传感器，实现实时的连续的风力发电机的在线监测，不但成本低，而且故障率低，可实现针对风力发电机的多种参数和数据的连续在线监测。光纤传感器不但实现风力发电机设备的振动、声波等信号的监测，而且通过对比分析不同运行状态下的光纤监测到的振动或声波信号，可实现对风力发电机的相关设备的启停、故障、油液泄漏等状态的实时监控。利用一种光纤传感器，可以实现温度、压力、声波、载荷等多种信号的采集，从而降低整个系统监测的传感器投资额。

应当理解的是，本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理，而不构成对本发明的限制。因此，在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。此外，本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。

Claims (11)

1.一种风力发电厂光纤监测系统，包括若干风力发电机、传输电缆及其控制单元等设备，其特征在于，还包括光纤传输线缆、分布式光纤传感器、分布式光纤测量主机及监测系统平台，所述分布式光纤传感器用于采集风力发电厂不同设备相关信号，将所述相关信号通过光纤传输线缆传输至分布式光纤测量主机，所述分布式光纤测量主机将解调后的信号经过光纤传输线缆或现有SCATA信号网络，传输至监测系统平台；

所述监控系统平台根据上述信号，分析出风力发电机设备工作状态、叶片应力、机舱内温度、齿轮箱振动情况等任务中的任意一种或多种。

2.根据权利要求1所述的风力发电厂光纤监测系统，其特征在于,

所述分布式光纤传感器用于监测采集风力发电厂不同设备的温度、湿度、声波、振动、液位、应力信号，并通过光纤传输线缆传输至分布式光纤测量主机。

3.根据权利要求1或2所述的风力发电厂光纤监测系统，其特征在于，光纤传感器为光纤气体传感器、光纤温度传感器、光纤湿度传感器、光纤油位传感器、光纤光栅超前预警传感器、光纤应力应变传感器、光纤FBG应变传感器、光纤FBG位移传感器、光纤位移传感器和光纤应变微振动传感器中的任意一种或组合。

4.根据权利要求1或2所述的风力发电厂光纤监测系统，其特征在于，所述光纤传感器为单模光纤、多模光纤或偏振保持光纤中的任意一种或组合。

5.根据权利要求1所述的风力发电厂光纤监测系统，其特征在于，所述光纤传感器作为声波信号采集器，其类型包括听音器、拾音器、微小位移电信号声音传感器、表面光纤传感器、动态压力传感器、光纤频率传感器、光纤声压传感器、光纤声强传感器、光纤声功率传感器中的任意一种或组合。

6.根据权利要求1所述的风力发电厂光纤监测系统，其特征在于，所述光纤传输线缆内嵌在传输电缆或通讯线缆内部，或外敷设的方式与传输电缆或通讯线缆相同路由铺设。

7.根据权利要求1所述的风力发电厂光纤监测系统，其特征在于，所述光纤传感器布置在风机塔筒内、风机发电机位置、风机齿轮箱位置、风机轮毂位置，覆盖以保温隔音保护罩，保证光纤传感器准确地对被测位置的声波、温度、振动、应变力等参数进行实时在线监测。

8.根据权利要求1所述的风力发电厂光纤监测系统，其特征在于，所述分布式光纤测量主机为一个风力发电厂对应一个或若干个分布式光纤测量主机，每个分布式光纤测量主机负责收集监测一台或若干台风力发电机。

9.根据权利要求8所述的风力发电厂光纤监测系统，其特征在于，所述分布式光纤测量主机转换及处理后的数据经过无线网络、有线网络或光纤通讯网络上传至互联网，然后再收集至监测系统平台做统一监测。

10.一种根据权利要求1-9任一项所述的风力发电厂光纤监测系统的监测方法，其特征在于，所述监测方法按照下列步骤进行：

S1：根据风力发电机的类型及主要设备情况，选择合适的安装光纤传感器的位置，选择合适的光纤传感器类型，针对风力发电机的振动、温度、油液压力温度及清洁度、声波信号、运行安全、位移、载荷进行实时在线监测。

S2：对风力发电机不同位置上安装的每个光纤传感器编号，并将采集的信号数据与光纤编号信息进行关联；

S3：安装有线或无线的信号传输线路及网络，将所述光纤传感器所收集的信号传输至风力发电机控制平台或光纤监控分析平台；

S4：能够就地在风力发电机控制平台处理的信号，进行就地信号处理和就地对风力发电机进行自动控制；

S5：需要上传至风电厂监控平台的信号，通过传输线路及网络，传输至风电厂监控平台，利用大数据或人工智能算法对信号进行分析处理。

11.根据权利要求9所述的监测方法，其特征在于，所述大数据或人工智能算法对信号进行分析处理的具体方法步骤如下：

S1：在原有风机监控平台基础上，安装带有大数据或人工智能算法的专有服务器，对风机信号数据进行大数据分析和人工智能算法处理；

S2：对风机振动或声波的监测信号包括主轴轴承、齿轮箱、发电机轴承、机舱、塔架中的任意一种或组合的振动及声波信号的监测；

S3：对风机温度的监测包括对发电机温度、机舱内部及外部温度、控制柜内部温度中任意一种或组合的温度信号监测；

S4：对油液的温度、压力、清洁度的监测主要指对齿轮箱油液、液压系统油液或主轴承油液的监测；

S5：对载荷的监测包括对叶根、螺栓、塔顶、塔底、主轴中任意一个或组合的应力载荷的监测；

S6：利用人工智能算法和大数据分析技术，分析上述风机信号参数的历史记录信息及室外温度风速的历史记录信息，优化风机的运行参数；

S7：利用远程自动控制等控制手段，实现优化的风机运行。

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