CN114658614A - 一种风电机组风险评估系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种风电机组风险评估系统，包括：螺栓断裂风险评估子系统，包括螺栓应力传感器、螺栓载荷传感器，螺栓应力传感器、螺栓载荷传感器设置于风电机组的连接螺栓上；主轴裂纹扩展及断裂风险评估子系统，包括主轴应力传感器、裂纹扩展音频传感器，主轴应力传感器、裂纹扩展音频传感器设置于风电机组的主轴上；多因素耦合风险评估子系统，接收螺栓应力传感器、螺栓载荷传感器、主轴应力传感器、裂纹扩展音频传感器的数据，并建立多参数耦合的计算模型；所述风电机组运行时，所述多因素耦合风险评估子系统建立实时模型，并将所述计算模型与所述实时模型比对。本发明的技术方案可以音频、应力、载荷等数据为核心，实时评估风电机组的风险性。

Description

一种风电机组风险评估系统
技术领域
本发明涉及风力发电及测量控制技术领域，特别是涉及一种风电机组风险评估系统。
背景技术
目前，电力行业均依据自行颁布的新能源企业运行检修管理办法开展风机运行及检修工作，其内容包括绝缘、金属、电测、热工、环保、继电保护及安全自动装置、电能质量、节能、化学、励磁、水轮机、水工等，金属部件是其中很小的一项内容。金属部件运行及检修的主要对象包括连接及紧固螺栓(叶片、联轴器、发电机等)、塔筒及金属构架、齿轮箱、偏航系统、制动系统等，开展相关运行检修工作，完全依赖于现场离线检验检测，可利用的技术手段比较缺乏，严重制约风电机组运行检修工作。
连接螺栓是风电金属部件中故障率最高、检修工作量最大的一种零件。从现有的大量风机事故案例分析结论，可以发现大部分事故均与螺栓应力松弛、螺栓预紧力不足或螺栓断裂失效等因素紧密相关。而对于相关的风险点可采取的措施均为停机期间离线的检测技术，其检测效果完全依赖于技术设备的可靠性、人员的经验和责任心，且这些检测手段也仅仅是离散的某些点，不是连续的分析样本，无法全过程完整的分析设备状态，安全可靠性大打折扣。
同时，对于风机关键金属部件的应力、载荷、振动、温度、关键金属部件裂纹萌生与拓展音频、风机倾斜度等参数，缺少系统性的实时状态监测，风机设备安全运行的可靠性较低，运行难度及风险较高，检修的针对性和及时性较差。
发明内容
本发明的目的在于提供一种风电机组风险评估系统，所述风电机组风险评估系统具有实时检测风电机组风险等特点，具有较好的适用性。
为实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种风电机组风险评估系统，用于评估风电机组的关键部件的风险，包括：
螺栓断裂风险评估子系统，包括螺栓应力传感器、螺栓载荷传感器，所述螺栓应力传感器、所述螺栓载荷传感器设置于所述风电机组的连接螺栓上，用于检测所述连接螺栓的应力与载荷；
主轴裂纹扩展及断裂风险评估子系统，包括主轴应力传感器、裂纹扩展音频传感器，所述主轴应力传感器、所述裂纹扩展音频传感器设置于所述风电机组的主轴上，用于检测所述主轴的应力及裂纹扩展音频；
多因素耦合风险评估子系统，接收所述螺栓应力传感器、所述螺栓载荷传感器、所述主轴应力传感器、所述裂纹扩展音频传感器的数据，并建立多参数耦合的计算模型；所述风电机组运行时，所述多因素耦合风险评估子系统建立实时模型，并将所述计算模型的结果与所述实时模型的结果比对。
优选地，所述螺栓断裂风险评估子系统将所述螺栓应力传感器、所述螺栓载荷传感器的历史数据与所述螺栓应力传感器、所述螺栓载荷传感器检测的实时数据比对，判断所述连接螺栓的风险及失效趋势。
优选地，所述主轴裂纹扩展及断裂风险评估子系统将所述主轴应力传感器、所述裂纹扩展音频传感器的历史数据与所述主轴应力传感器、所述裂纹扩展音频传感器检测的实时数据比对，判断所述主轴的风险及失效趋势。
优选地，所述风电机组包括机架、轮毂和叶片，所述轮毂转动设置于所述机架上，所述叶片的一端通过所述连接螺栓与所述轮毂固定连接；所述螺栓应力传感器、所述螺栓载荷传感器设置于所述叶片与所述轮毂之间的连接螺栓上。
优选地，所述风电机组还包括齿轮箱，所述齿轮箱固定设置于所述机架内，所述裂纹扩展音频传感器设置于所述齿轮箱上，用于检测所述齿轮箱的裂纹萌生参数。
优选地，所述风电机组还包括发电机，所述发电机固定设置于所述机架内，所述裂纹扩展音频传感器设置于所述发电机上，用于检测所述发电机的裂纹萌生参数。
优选地，所述主轴包括第一塔筒、第二塔筒、第三塔筒，所述第一塔筒的一端与所述机架固定连接，另一端与所述第二塔筒固定连接，所述第二塔筒的另一端与所述第三塔筒的一端固定连接；所述主轴应力传感器分别设置于所述机架、所述第一塔筒、所述第二塔筒、所述第三塔筒之间的连接处。
优选地，所述风电机组还包括基座，所述基座通过连接螺栓与所述第三塔筒的一端固定连接，所述基座还通过连接螺栓与地面固定连接；所述螺栓应力传感器、所述螺栓载荷传感器设置于所述基座、所述第三塔筒、地面之间的连接螺栓上。
相比现有技术，本发明的有益效果在于：
上述技术方案中所提供的一种风电机组风险评估系统，通过螺栓断裂风险评估子系统包括螺栓应力传感器、螺栓载荷传感器，所述螺栓应力传感器、所述螺栓载荷传感器设置于所述风电机组的连接螺栓上，用于检测所述连接螺栓的应力与载荷；主轴裂纹扩展及断裂风险评估子系统包括主轴应力传感器、裂纹扩展音频传感器，所述主轴应力传感器、所述裂纹扩展音频传感器设置于所述风电机组的主轴上，用于检测所述主轴的应力及裂纹扩展音频；多因素耦合风险评估子系统接收所述螺栓应力传感器、所述螺栓载荷传感器、所述主轴应力传感器、所述裂纹扩展音频传感器的数据，并建立多参数耦合的计算模型；所述风电机组运行时，所述多因素耦合风险评估子系统建立实时模型，并将所述计算模型与所述实时模型比对。所述风电机组风险评估系统可以音频、应力、载荷等数据为核心，通过物联网技术实现设备状态的远程感知，基于AI神经网络技术，计算并提取设备参数特征，从而实现设备运行状态的实时评估与故障的早期识别，帮助企业用户提升生产效率，保证生产安全，优化生产决策。变事后的被动的失效分析为事前的主动的失效控制。本发明可使风电机组金属部件状态风险评估可快速实现，大大提高了风电机组运行的可靠性和安全性，同时事前控制和状态检修又极大地提高了机组的经济性。
附图说明
图1为本发明实施例提供的风电机组的示意图。
1、机架；2、轮毂；3、叶片；4、齿轮箱；5、发电机；6、第一塔筒；7、第二塔筒；8、第三塔筒；9、基座。
具体实施方式
以下将结合附图，对本发明进行更为详细的描述，需要说明的是，下参照附图对本发明进行的描述仅是示意性的，而非限制性的。各个不同实施例之间可以进行相互组合，以构成未在以下描述中示出的其他实施例。
请参阅图1，本发明实施例中提供了一种风电机组风险评估系统，包括：螺栓断裂风险评估子系统、主轴裂纹扩展及断裂风险评估子系统和多因素耦合风险评估子系统。
在优选的实施例中，所述螺栓断裂风险评估子系统，包括螺栓应力传感器、螺栓载荷传感器，所述螺栓应力传感器、所述螺栓载荷传感器设置于所述风电机组的连接螺栓上，用于检测所述连接螺栓的应力与载荷；
主轴裂纹扩展及断裂风险评估子系统，包括主轴应力传感器、裂纹扩展音频传感器，所述主轴应力传感器、所述裂纹扩展音频传感器设置于所述风电机组的主轴上，用于检测所述主轴的应力及裂纹扩展音频；
多因素耦合风险评估子系统，接收所述螺栓应力传感器、所述螺栓载荷传感器、所述主轴应力传感器、所述裂纹扩展音频传感器的数据，并建立多参数耦合的计算模型；所述风电机组运行时，所述多因素耦合风险评估子系统建立实时模型，并将所述计算模型与所述实时模型比对。值得注意的是，所述计算模型为所述风电机组正常状态时建立，代表了所述风电机组的正常工况。
所述螺栓断裂风险评估子系统将所述螺栓应力传感器、所述螺栓载荷传感器的历史数据与所述螺栓应力传感器、所述螺栓载荷传感器检测的实时数据比对，判断所述连接螺栓的风险及失效趋势。
所述主轴裂纹扩展及断裂风险评估子系统将所述主轴应力传感器、所述裂纹扩展音频传感器的历史数据与所述主轴应力传感器、所述裂纹扩展音频传感器检测的实时数据比对，判断所述主轴的风险及失效趋势。
其中，所述计算模型和所述实时模型均为耦合模型，两者之间可实现不同的数据转换与输入，方便比对并得出结果，有利于风电机组的风险及失效趋势的判断。
所述风电机组风险评估系统可以音频、应力、载荷等数据为核心，通过物联网技术实现设备状态的远程感知，基于AI神经网络技术，计算并提取设备参数特征，从而实现设备运行状态的实时评估与故障的早期识别，帮助企业用户提升生产效率，保证生产安全，优化生产决策。变事后的被动的失效分析为事前的主动的失效控制。本发明可使风电机组金属部件状态风险评估可快速实现，大大提高了风电机组运行的可靠性和安全性，同时事前控制和状态检修又极大地提高了机组的经济性。
在优选的实施例中，机组包括机架1、轮毂2、叶片3、齿轮箱4、发电机5、第一塔筒6、第二塔筒7、第三塔筒8、基座9。
所述基座9通过连接螺栓与地面固定连接。所述第三塔筒8的一端与所述基座9通过连接螺栓连接，另一端与所述第二塔筒7的一端固定连接，所述第二塔筒7的另一端与所述第一塔筒6的一端固定连接，所述第一塔筒6的另一端与所述机架1固定连接。
所述发电机5和所述齿轮箱4均固定设置于所述机架1的内部。所述轮毂2转动设置于所述机架1的外侧面上，所述叶片3设为多个，优选为三个，三个所述叶片3呈环绕排布，并一端与所述轮毂2通过连接螺栓固定连接。
更为优选地，所述螺栓应力传感器、所述螺栓载荷传感器设置于所述叶片3与所述轮毂2之间的连接螺栓上，用于检测所述连接螺栓的应力、载荷等参数。
所述裂纹扩展音频传感器设置于所述齿轮箱4上，用于检测所述齿轮箱4的裂纹萌生参数。
所述裂纹扩展音频传感器设置于所述发电机5上，用于检测所述发电机5的裂纹萌生参数。
所述主轴应力传感器分别设置于所述机架1、所述第一塔筒6、所述第二塔筒7、所述第三塔筒8之间的连接处，用于检测各连接处的应力参数。
所述螺栓应力传感器、所述螺栓载荷传感器设置于所述基座9、所述第三塔筒8、地面之间的连接螺栓上，用于检测所述连接螺栓的应力、载荷等参数。
上述实施方式仅为本发明的优选实施方式，不能以此来限定本发明保护的范围，本领域的技术人员在本发明的基础上所做的任何非实质性的变化及替换均属于本发明所要求保护的范围。

Claims (8)

1.一种风电机组风险评估系统，用于评估风电机组的关键部件的风险，其特征在于，包括：
螺栓断裂风险评估子系统，包括螺栓应力传感器、螺栓载荷传感器，所述螺栓应力传感器、所述螺栓载荷传感器设置于所述风电机组的连接螺栓上，用于检测所述连接螺栓的应力与载荷；
主轴裂纹扩展及断裂风险评估子系统，包括主轴应力传感器、裂纹扩展音频传感器，所述主轴应力传感器、所述裂纹扩展音频传感器设置于所述风电机组的主轴上，用于检测所述主轴的应力及裂纹扩展音频；
多因素耦合风险评估子系统，接收所述螺栓应力传感器、所述螺栓载荷传感器、所述主轴应力传感器、所述裂纹扩展音频传感器的数据，并建立多参数耦合的计算模型；所述风电机组运行时，所述多因素耦合风险评估子系统建立实时模型，并将所述计算模型的结果与所述实时模型的结果比对。
2.如权利要求1所述的风电机组风险评估系统，其特征在于，所述螺栓断裂风险评估子系统将所述螺栓应力传感器、所述螺栓载荷传感器的历史数据与所述螺栓应力传感器、所述螺栓载荷传感器检测的实时数据比对，判断所述连接螺栓的风险及失效趋势。
3.如权利要求1所述的风电机组风险评估系统，其特征在于，所述主轴裂纹扩展及断裂风险评估子系统将所述主轴应力传感器、所述裂纹扩展音频传感器的历史数据与所述主轴应力传感器、所述裂纹扩展音频传感器检测的实时数据比对，判断所述主轴的风险及失效趋势。
4.如权利要求1所述的风电机组风险评估系统，其特征在于，所述风电机组包括机架(1)、轮毂(2)和叶片(3)，所述轮毂(2)转动设置于所述机架(1)上，所述叶片(3)的一端通过所述连接螺栓与所述轮毂(2)固定连接；所述螺栓应力传感器、所述螺栓载荷传感器设置于所述叶片(3)与所述轮毂(2)之间的连接螺栓上。
5.如权利要求4所述的风电机组风险评估系统，其特征在于，所述风电机组还包括齿轮箱(4)，所述齿轮箱(4)固定设置于所述机架(1)内，所述裂纹扩展音频传感器设置于所述齿轮箱(4)上，用于检测所述齿轮箱(4)的裂纹萌生参数。
6.如权利要求4所述的风电机组风险评估系统，其特征在于，所述风电机组还包括发电机(5)，所述发电机(5)固定设置于所述机架(1)内，所述裂纹扩展音频传感器设置于所述发电机(5)上，用于检测所述发电机(5)的裂纹萌生参数。
7.如权利要求4所述的风电机组风险评估系统，其特征在于，所述主轴包括第一塔筒(6)、第二塔筒(7)、第三塔筒(8)，所述第一塔筒(6)的一端与所述机架(1)固定连接，另一端与所述第二塔筒(7)固定连接，所述第二塔筒(7)的另一端与所述第三塔筒(8)的一端固定连接；所述主轴应力传感器分别设置于所述机架(1)、所述第一塔筒(6)、所述第二塔筒(7)、所述第三塔筒(8)之间的连接处。
8.如权利要求7所述的风电机组风险评估系统，其特征在于，所述风电机组还包括基座(9)，所述基座(9)通过连接螺栓与所述第三塔筒(8)的一端固定连接，所述基座(9)还通过连接螺栓与地面固定连接；所述螺栓应力传感器、所述螺栓载荷传感器设置于所述基座(9)、所述第三塔筒(8)、地面之间的连接螺栓上。
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