JP2024014949A - 状態監視システム - Google Patents
状態監視システム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2024014949A JP2024014949A JP2023194266A JP2023194266A JP2024014949A JP 2024014949 A JP2024014949 A JP 2024014949A JP 2023194266 A JP2023194266 A JP 2023194266A JP 2023194266 A JP2023194266 A JP 2023194266A JP 2024014949 A JP2024014949 A JP 2024014949A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- acceleration sensor
- data processing
- processing device
- diagnostic parameter
- threshold value
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 63
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims abstract description 62
- 230000006378 damage Effects 0.000 claims abstract description 62
- 230000001629 suppression Effects 0.000 claims abstract description 41
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 129
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 56
- 238000010248 power generation Methods 0.000 claims description 47
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 36
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 claims description 2
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 abstract description 5
- 238000000034 method Methods 0.000 description 48
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 16
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 13
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 13
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 4
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 4
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 4
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 3
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 3
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 3
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 description 3
- 230000002250 progressing effect Effects 0.000 description 3
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 2
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 238000005299 abrasion Methods 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 239000004519 grease Substances 0.000 description 1
- 230000006698 induction Effects 0.000 description 1
- 239000010687 lubricating oil Substances 0.000 description 1
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 1
- 230000009525 mild injury Effects 0.000 description 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 1
- 239000000843 powder Substances 0.000 description 1
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F03—MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS; WIND, SPRING, OR WEIGHT MOTORS; PRODUCING MECHANICAL POWER OR A REACTIVE PROPULSIVE THRUST, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- F03D—WIND MOTORS
- F03D17/00—Monitoring or testing of wind motors, e.g. diagnostics
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F03—MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS; WIND, SPRING, OR WEIGHT MOTORS; PRODUCING MECHANICAL POWER OR A REACTIVE PROPULSIVE THRUST, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- F03D—WIND MOTORS
- F03D7/00—Controlling wind motors
- F03D7/02—Controlling wind motors the wind motors having rotation axis substantially parallel to the air flow entering the rotor
- F03D7/0264—Controlling wind motors the wind motors having rotation axis substantially parallel to the air flow entering the rotor for stopping; controlling in emergency situations
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F03—MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS; WIND, SPRING, OR WEIGHT MOTORS; PRODUCING MECHANICAL POWER OR A REACTIVE PROPULSIVE THRUST, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- F03D—WIND MOTORS
- F03D80/00—Details, components or accessories not provided for in groups F03D1/00 - F03D17/00
- F03D80/70—Bearing or lubricating arrangements
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F05—INDEXING SCHEMES RELATING TO ENGINES OR PUMPS IN VARIOUS SUBCLASSES OF CLASSES F01-F04
- F05B—INDEXING SCHEME RELATING TO WIND, SPRING, WEIGHT, INERTIA OR LIKE MOTORS, TO MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS COVERED BY SUBCLASSES F03B, F03D AND F03G
- F05B2240/00—Components
- F05B2240/50—Bearings
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F05—INDEXING SCHEMES RELATING TO ENGINES OR PUMPS IN VARIOUS SUBCLASSES OF CLASSES F01-F04
- F05B—INDEXING SCHEME RELATING TO WIND, SPRING, WEIGHT, INERTIA OR LIKE MOTORS, TO MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS COVERED BY SUBCLASSES F03B, F03D AND F03G
- F05B2260/00—Function
- F05B2260/40—Transmission of power
- F05B2260/403—Transmission of power through the shape of the drive components
- F05B2260/4031—Transmission of power through the shape of the drive components as in toothed gearing
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F05—INDEXING SCHEMES RELATING TO ENGINES OR PUMPS IN VARIOUS SUBCLASSES OF CLASSES F01-F04
- F05B—INDEXING SCHEME RELATING TO WIND, SPRING, WEIGHT, INERTIA OR LIKE MOTORS, TO MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS COVERED BY SUBCLASSES F03B, F03D AND F03G
- F05B2260/00—Function
- F05B2260/80—Diagnostics
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F05—INDEXING SCHEMES RELATING TO ENGINES OR PUMPS IN VARIOUS SUBCLASSES OF CLASSES F01-F04
- F05B—INDEXING SCHEME RELATING TO WIND, SPRING, WEIGHT, INERTIA OR LIKE MOTORS, TO MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS COVERED BY SUBCLASSES F03B, F03D AND F03G
- F05B2270/00—Control
- F05B2270/30—Control parameters, e.g. input parameters
- F05B2270/327—Rotor or generator speeds
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F05—INDEXING SCHEMES RELATING TO ENGINES OR PUMPS IN VARIOUS SUBCLASSES OF CLASSES F01-F04
- F05B—INDEXING SCHEME RELATING TO WIND, SPRING, WEIGHT, INERTIA OR LIKE MOTORS, TO MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS COVERED BY SUBCLASSES F03B, F03D AND F03G
- F05B2270/00—Control
- F05B2270/80—Devices generating input signals, e.g. transducers, sensors, cameras or strain gauges
- F05B2270/807—Accelerometers
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E10/00—Energy generation through renewable energy sources
- Y02E10/70—Wind energy
- Y02E10/72—Wind turbines with rotation axis in wind direction
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Sustainable Development (AREA)
- Sustainable Energy (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
- Wind Motors (AREA)
Abstract
【課題】発電装置の損傷状態に応じた抑制量を提示する状態監視システムを提供する。【解決手段】状態監視システム500は、監視用端末202と、加速度センサ71~73と、データ処理装置80とを備える。データ処理装置80は、加速度センサ71~73で計測したデータから診断パラメータRを算出し、診断パラメータRに基づいて風力発電装置10に含まれる軸受または歯車の損傷の度合いを判断し、軸受または歯車の損傷の度合いに応じた風力発電装置10の発電電力の抑制度合いを示す情報を監視用端末202に表示させる。【選択図】図2
Description
この発明は、状態監視システムに関し、特に発電装置の状態監視システムに関する。
環境に配慮した発電装置として、風力発電装置が注目されている。風力発電装置においては、風力を回転力に変換するブレードおよびその回転力を電力に変換するための変換装置を格納するナセルが、支柱上の高所(例えば地上数十メートル)に配設される。各風力発電装置において、各種センサから収集されるデータを用いて風力発電装置の状態監視が行なわれている。このような状態監視は、遠隔地から通信回線などを経由して行なわれる場合が多い。
このような風力発電装置の状態監視装置の例が、特開2009-287564号公報(特許文献1)、特開2013-185507号公報(特許文献2)、特開2018-060387号公報(特許文献3)に開示されている。
上記特開2009-287564号公報(特許文献1)に記載された技術では、風力発電装置周辺の環境条件に応じて風力発電装置の出力を制御している。しかしながら、風力発電装置を構成する回転機械(増速機等)の損傷については、出力制御の要素として考慮されていない。
風力発電装置を構成する回転機械(増速機等)に損傷の疑いがある場合、機械の交換やメンテナンス等を行なう必要がある。その作業の間は発電装置を停止させるため発電できず、発電事業者にとっては利益の損失となる。
また、回転機械が損傷している状態で運転を継続した場合、損傷が進行して突発的な故障が発生し、発電装置を停止せざるを得ない状況が生じる。その場合、停止してからメンテナンス計画の立案、交換用機械の手配等を行なうことになるため、ダウンタイムが長期化するおそれもある。
上記の問題を回避するため、発電事業者の判断で、発電装置の出力を定格より低い状態として運転を継続させる場合がある。出力を抑えると回転速度は定格運転時と比べて遅くなり、損傷の進行も定格運転時と比較して緩やかになる。これによって、損傷の進行を抑えつつ発電することができる。
上記のように出力を抑制して運転させる場合、どの時期からどの程度出力を抑えるかについては、例えば機械の異音やグリースまたは潤滑油中に含まれる金属摩耗粉等から人間が判断する。人間の判断により制御を行なうため、その制御が最適ではない可能性がある。例えば、最適な出力よりも高い出力で運転させたり、逆に低い出力で運転させたりする
、といったことが考えられる。
、といったことが考えられる。
また、風力発電装置に搭載されている監視システム(SCADA:Supervisory Control And Data Acquisition)によって出力を制御している場合もある。しかし、SCA
DAが収集するデータは、風向、風量、発電量、回転速度といった運転状況に関するものであり、回転機械の振動については収集していない。軸受または歯車の損傷の兆候は高周波帯域の振動に現れるため、SCADAでは回転機械の損傷具合に応じた出力制御の実現は難しい。
DAが収集するデータは、風向、風量、発電量、回転速度といった運転状況に関するものであり、回転機械の振動については収集していない。軸受または歯車の損傷の兆候は高周波帯域の振動に現れるため、SCADAでは回転機械の損傷具合に応じた出力制御の実現は難しい。
本発明は、このような課題を解決するためのものであって、その目的は、発電装置の損傷状態に応じた抑制量を提示する状態監視システムを提供することである。
本開示は、風力発電装置の状態を監視する状態監視システムに関する。状態監視システムは、監視用端末と、加速度センサと、データ処理装置とを備える。データ処理装置は、加速度センサで計測したデータから診断パラメータを算出し、診断パラメータに基づいて風力発電装置に含まれる軸受または歯車の損傷の度合いを判断し、軸受または歯車の損傷の度合いに応じた風力発電装置の発電電力の抑制度合いを示す情報を監視用端末に表示させる。
好ましくは、データ処理装置は、メモリと、診断パラメータの大きさが第1しきい値を超える回数をメモリに記憶させる演算部とを含む。演算部は、回数が予め定められた第1の数になるまでは、抑制度合いを示す情報を監視用端末に表示させず、回数が予め定められた第1の数以上となった場合に、抑制度合いを示す情報を監視用端末に表示させる。
より好ましくは、演算部は、診断パラメータが第1しきい値よりも大きい第2しきい値を超えた場合に、風力発電装置の運転を制御する制御装置に対して風力発電装置の運転の停止を指示する信号を出力する。
好ましくは、データ処理装置は、風力発電装置の回転要素の回転速度と発電出力との積に基づいて、診断パラメータの時間的な変化率を算出する際の区間を決定する。データ処理装置は、区間における診断パラメータの変化率が、前回の区間の診断パラメータの変化率よりも増加した場合には、抑制度合いを算出し、算出した抑制度合いが反映された情報を監視用端末に表示させる。
好ましくは、データ処理装置は、診断パラメータの大きさがしきい値を超えた場合に、加速度センサで計測する頻度を増加させる。
より好ましくは、加速度センサは、複数の加速度センサ素子を備える。データ処理装置は、複数の加速度センサ素子の各々で計測したデータの各々に対して、診断パラメータを算出する。データ処理装置は、複数の加速度センサ素子のうち対応する診断パラメータの大きさがしきい値を超えた加速度センサ素子については、計測頻度を増加させる一方で、複数の加速度センサ素子のうち対応する診断パラメータの大きさがしきい値を超えていない加速度センサ素子については、計測頻度を変更しない。
より好ましくは、加速度センサは、複数の加速度センサ素子を備える。データ処理装置は、複数の加速度センサ素子の各々で計測したデータの各々に対して、診断パラメータを算出する。データ処理装置は、複数の加速度センサ素子のうち対応する診断パラメータの大きさがしきい値を超えた加速度センサ素子が存在する場合、複数の加速度センサ素子について計測頻度を増加させる。
本発明によれば、発電装置の損傷状態に応じた抑制量を提示する。このため、発電事業者の作業者の勘などに頼ることなく、発電装置の損傷の進行を抑えつつ、メンテナンス時期まで発電事業を継続する抑制量に設定し、突発的な故障などを避けることができる。
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しつつ説明する。なお、以下の図面において同一または相当する部分には同一の参照番号を付し、その説明は繰り返さない。
[実施の形態1]
図1は、この発明の実施の形態に従う状態監視装置が適用される風力発電装置の構成を概略的に示した図である。図1を参照して、風力発電装置10は、主軸20と、ブレード30と、増速機40と、発電機50と、制御盤52と、送電線54と、主軸用軸受(以下、単に「軸受」と称する。)60とを備える。
図1は、この発明の実施の形態に従う状態監視装置が適用される風力発電装置の構成を概略的に示した図である。図1を参照して、風力発電装置10は、主軸20と、ブレード30と、増速機40と、発電機50と、制御盤52と、送電線54と、主軸用軸受(以下、単に「軸受」と称する。)60とを備える。
増速機40、発電機50、制御盤52、および軸受60は、ナセル90に格納され、ナセル90は、タワー100によって支持される。
主軸20は、ナセル90内に進入して増速機40の入力軸に接続され、軸受60によって回転自在に支持される。そして、主軸20は、風力を受けたブレード30により発生する回転トルクを増速機40の入力軸へ伝達する。ブレード30は、主軸20の先端に設けられ、風力を回転トルクに変換して主軸20に伝達する。
軸受60は、ナセル90内において固設され、主軸20を回転自在に支持する。軸受60は、転がり軸受によって構成され、例えば、自動調芯ころ軸受や円すいころ軸受、円筒ころ軸受、玉軸受等によって構成される。なお、これらの軸受は、単列のものでも複列のものでもよい。
増速機40は、主軸20と発電機50との間に設けられ、主軸20の回転速度を増速して発電機50へ出力する。一例として、増速機40は、遊星ギヤや中間軸、高速軸等を含む歯車増速機構によって構成される。発電機50は、増速機40の出力軸に接続され、増速機40から受ける回転トルクによって発電する。発電機50は、例えば、誘導発電機によって構成される。
制御盤52は、インバータ(図示せず)等を含んで構成される。インバータは、発電機50による発電電力を系統の電圧および周波数に変換し、系統に接続される送電線54へ出力する。
風力発電装置10の監視を行なうために、状態監視システムが風力発電装置10に設置される。
図2は、状態監視システムの構成を示す機能ブロック図である。図1、図2を参照して、状態監視システム500は、加速度センサ71~73と、近接センサ74と、電流センサ75と、データ処理装置80と、監視用端末202とを備える。加速度センサ71~73と、近接センサ74と、電流センサ75と、データ処理装置80とは、ナセル90に格納される。これらの要素間の接続については、有線でも無線でも良い。
加速度センサ71~73は、風力発電装置10のナセル90内にある増速機40、発電機50、軸受60といった回転機械にそれぞれ設置され、これらの振動を検出するとともに、振動の各検出値をデータ処理装置80へ出力する。加速度センサ71~73は、各回転機械を構成する軸受、歯車の振動を検出できる位置に設置するのが好ましい。
加速度センサ71~73は、回転機械内の軸受または歯車の損傷を検知する用途で用いる。そのため、損傷の兆候が表れる高周波帯域(2kHz~10kHz)の振動を測定できるセンサが望ましい。
近接センサ74は、風力発電装置10の回転数を検出する用途で用いる。発電機50のシャフトの回転を検出できる位置に設置することが望ましい。近接センサ74は、例えば、発電機50のシャフトのボルトの頭部などの突起または穴などがシャフトの回転によって近接する周期を検出することによって、風力発電装置の回転速度を検出する。
電流センサ75は、風力発電装置10の発電出力を検出する目的でナセル90内に設置される。
データ処理装置80は、加速度センサ71~73、近接センサ74、電流センサ75の出力をそれぞれ受けてノイズを除去するフィルタ81~85と、ノイズ除去された信号をデジタル値に変換するA/D変換器91~95と、演算部(プロセッサ)200と、記憶部であるメモリ201とを備える。
演算部200は、定期的(例えば2時間毎)に各センサでの計測を行なう。演算部200は、加速度センサ71~73での収集データについては各々のセンサに対応する複数の診断パラメータRを算出する。診断パラメータRは、軸受または歯車の損傷検出に感度の高いものとする。診断パラメータRは、計測条件をそろえるため、回転速度と発電出力が設定値を超過している場合にのみ算出するものとする。
診断パラメータRとしては、例えば、以下の式で与えられる、実効値RMS、変調値MOF、ピーク値Peak、エンベロープスペクトルピーク値EnvPeakのような特徴量を用いることができる。
式(1)は、実効値RMSを示し、tは時刻を示し、Tは、t2-t1の算出区間を示し、v(t)は、時間波形を示す。
式(2)は、変調値MOFを示し、vAM(t)は、時間波形の包絡線を示す。
式(3)は、ピーク値Peakを示す。
式(4)は、エンベロープスペクトルピーク値を示す。fは周波数を示し、VAM(2πf)は、エンベロープスペクトルを示す。エンベロープスペクトルは、下式(5)で表される。
演算部200は、また、風力発電装置10の発電制御を行なう発電制御装置300と連携可能に構成される。例えば、演算部200は、風力発電装置10の損傷が進行した場合に、発電を停止させる停止信号を発電制御装置300に送信する。発電制御装置300は、SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition)の一種である。
図3は、診断パラメータRとして実効値RMSを採用した場合に設定されるしきい値を説明するための図である。図3に示すように、診断パラメータRについては、2種類のしきい値を設定する。2種類のしきい値は任意に設定しても良いし、一定期間の測定データに基づいて生成しても良い。例えば、しきい値Rth1(初期損傷検出しきい値)としきい値Rth2(使用限界しきい値)とを設定する。
しきい値Rth1は、初期損傷を検出するためのしきい値である。しきい値Rth1によって、軸受または歯車の損傷の度合いが、正常(損傷無し)であるか軽度な損傷であるかを判断することができる。
しきい値Rth2は、損傷の度合いが軸受または歯車の交換が必要な位に進行したことを検出するためのしきい値である。しきい値Rth2は、初期損傷検出用のしきい値Rth1よりも大きな値をとる。
図4は、実施の形態1において状態監視システムの稼働直後に実行される処理を説明するためのフローチャートである。図2、図4を参照して、演算部200は、ステップS1において、しきい値超過カウンタの計数値mをm=0に初期化する。続いて、演算部200は、ステップS2において、予め設定した計測周期(例えば、2時間)が経過するまで時間待ちを行ない、ステップS3において、加速度センサ71~73を用いて計測を行なう。そしてステップS4において計測で得られたデータから診断パラメータR(図3に例示する)を算出する。
続いて、ステップS5において、演算部200は、しきい値Rth1を超過した診断パラメータRの数X1がn1個以上であるか否かを判断する。図1の例では振動センサが3個なので、診断パラメータRの数も3個であるが、さらに多くの振動センサの数があっても良い。判定値であるn1は1以上の整数であり、振動センサの数に応じて適宜定めることができる。X1≧n1が成立しない場合(S5でNO)には、ステップS1に処理が戻る。X1≧n1が成立した場合(S5でYES)には、演算部200は、ステップS6においてしきい値超過カウンタの計数値mが設定値以上であるか否かを判断する。
mが設定値未満である場合(S6でNO)、ステップS7において計数値mに1が加算され、再びステップS2以降の処理が実行される。このようにすることによって、計測データに混入したノイズ等で一時的にしきい値を超過しても、ステップS9の出力抑制判断処理は実施されない。
設定個数(n1)以上の診断パラメータRが、設定値の回数だけ連続でしきい値Rth1を超過した場合(S5でYESかつS6でYES)は、ステップS8において演算部200は、軸受または歯車が使用限界を超えたか否かを判断する。具体的には、演算部200は、しきい値Rth2を超えた診断パラメータRの数がn2個以上であるか否かを判断する。
しきい値Rth2を超えた診断パラメータRの数がn2個未満である場合(S8でNO)、演算部200は、ステップS9において出力抑制判断処理を実行して、推奨する出力抑制量を監視用端末202に表示する。オペレータは、監視用端末202に表示された抑制量を参考にし、発電機の出力を決定し、発電機の運転を継続する。発電機の運転が継続
された場合、ステップS2以降の処理が再び実行される。
された場合、ステップS2以降の処理が再び実行される。
一方、ステップS8において、しきい値Rth2を超過した診断パラメータの数X2がn2個以上である場合には、演算部200はステップS10において、軸受または歯車の交換時期であると判断し、SCADAに対して運転停止信号を出力し、ステップS11において制御が終了する。これによって、例えば夜間などオペレータが不在な時に軸受または歯車の損傷の度合いが限界値を超える位に進行しても、自動的に風力発電装置の運転を止めることができる。これによって、大規模なメンテナンスが必要な損傷に至ることを避けることができる。
図5は、ステップS9で実行される出力抑制判断処理のフローチャートの前半部を示す図である。図6は、ステップS9で実行される出力抑制判断処理のフローチャートの後半部を示す図である。出力抑制判断処理では、図5、図6のフローチャートに従って推奨出力を表示する。
ステップS51では、演算部200は出力抑制判断処理が初めて行なわれたか否かを判断する。出力抑制判断処理が初めて行なわれた場合には(S51でYES)、ステップS52において、演算部200は最新の計測日時を積分区間の始点に設定する。続いてステップS53において、演算部200はオペレータに提示する推奨出力を100%に設定し、ステップS54に処理を進める。一方、出力抑制判断処理が既に実行された履歴がある場合には(S51でNO)、演算部200は、ステップS52,S53の処理を実行せずにステップS54に処理を進める。
ステップS54では、演算部200は、回転速度と発電出力の積(負荷パラメータ)を算出する。そしてステップS55において、負荷パラメータPを時間について積分する。
図7は、負荷パラメータPの積分について説明するための図である。図7には、診断パラメータRおよび負荷パラメータPが縦軸に、日時が横軸に示されている。例えば、初期損傷しきい値Rth1を初めて超えた時刻t1を始点として積分した積分値Sが予め設定した値S0を超過する毎に、診断パラメータRの変化率dR/dt(区間:負荷パラメータの積分区間)を求める。
例えば時刻t2において積分値S=S1となった時に、予め設定した値S0を超過したとすると、この時点で変化率dR/dtが算出される。また、時刻t2を次の始点として、時刻t3において積分値S=S2となった時に、予め設定した値S0を超過したとすると、この時点で再度変化率dR/dtが算出される。
図8は、診断パラメータRの変化率の算出について説明するための図である。図7、図8を参照して、時刻t2において変化率dR1/dT1が算出され、時刻t3において変化率dR2/dT2が算出された様子が示されている。このように、負荷パラメータPの積分値Sが予め設定した設定値S0を超過する毎に(ステップS56でYES)、演算部200は、最新の計測時を積分区間の終点に設定し(ステップS57)、始点-終点間で近似直線を引き、診断パラメータRの変化率dR/dt(区間:負荷パラメータの積分区間)を求める(ステップS58)。
続いて、ステップS59において、演算部200は、前回の診断パラメータRの変化率のデータがあるか否かを判断する。前回の診断パラメータRの変化率のデータがある場合(S59でYES)、演算部200は、ステップS60において、診断パラメータRの変化率が前区間の変化率より大きいか否かを判断する。
ステップS59において前回の診断パラメータRの変化率のデータがない場合、およびステップS60において診断パラメータRの変化率が前区間の変化率以下であった場合、演算部200は、ステップS61において、算出した診断パラメータRの変化率をメモリ201に記憶させ、ステップS63において運転出力を前回の状態に維持する旨の情報として前回と同じ推奨出力を監視用端末202に表示させる。
診断パラメータRの変化率が前区間の変化率より大きい場合(S60でYES)、演算部200は、損傷が進行していると判断し、ステップS62において推奨出力を現在設定値の0.9倍に修正するとともに、ステップS63において運転出力を抑制する旨の情報として修正された推奨出力を監視用端末202に表示させる。なお、0.9倍は、抑制の一例である。ステップS62において0.9以外の1よりも小さい数を乗じたり、所定の電力を差し引いたりしても良い。
図7、図8には、回転速度と発電量の積である負荷パラメータPが算出され、変化率の大小によって発電電力を抑制した例が示されている。図7においては、初めて出力抑制判断処理を実施した計測日時t1が“始点”に設定される。以降は、出力抑制判断処理が行なわれる度に、“始点”から最新計測日時までの区間で負荷パラメータPの積分値Sが算出される。
時刻t2において負荷パラメータPの積分値S1が設定値S0を超過した時、積分区間の“始点”が更新される。図7において、積分値S1が設定値S0を超過した時点での最新計測日時t2が新たな“始点”に設定され積分値S2の算出が開始される。積分値S2が設定値S0を超過した時点での最新計測日時t3が新たな“始点”に設定される。
そして、各積分区間における診断パラメータRの変化率dR/dtが算出される。なお、診断パラメータRの変化率は、図8に示すように、近似直線の傾きとすることができる。
算出した変化率を、前区間で算出した変化率と比較する。図8では、dT1=t1~t2の区間で算出したdR1/dT1と、dT2=t2~t3の区間で算出したdR2/dT2を比較することが示されている。
現区間での変化率と前区間での変化率とを比較して現区間での変化率が大きかった場合、演算部200は、損傷の度合いが進行していると判断し、出力を抑制する旨の情報(推奨出力)を監視用端末202に表示させる。例えば、推奨出力は初期値を100%とし、損傷進行と判定する度に10%下げる。図8においては、dR1/dT1<dR2/dT2となったため、損傷進行と判断される。この際の推奨出力は90%(=100%×0.9)となる。その結果、図7では、時刻t3においてオペレータが出力を90%に抑制した結果、発電量が低下するので負荷パラメータPも一段低下している。
なお、設定個数(n2)以上の診断パラメータRが使用限界しきい値Rth2を超過した場合は、軸受または歯車が交換時期に到達したと判断し、演算部200は、SCADA300に対して運転停止信号を出力するので、オペレータが監視していない時に損傷が進行してしまった場合でも、風力発電装置が大幅なダメージを被る前に運転を停止することが可能である。
実施の形態1について、再び図1~図8を参照して、総括する。
本開示は、風力発電装置10の状態を監視する状態監視システムに関する。状態監視システム500は、監視用端末202と、加速度センサ71~73と、データ処理装置80
とを備える。データ処理装置80は、加速度センサ71~73で計測したデータから診断パラメータRを算出し、診断パラメータRに基づいて風力発電装置10に含まれる軸受または歯車の損傷の度合いを判断し、軸受または歯車の損傷の度合いに応じた風力発電装置10の発電電力の抑制度合いを示す情報を監視用端末202に表示させる。
とを備える。データ処理装置80は、加速度センサ71~73で計測したデータから診断パラメータRを算出し、診断パラメータRに基づいて風力発電装置10に含まれる軸受または歯車の損傷の度合いを判断し、軸受または歯車の損傷の度合いに応じた風力発電装置10の発電電力の抑制度合いを示す情報を監視用端末202に表示させる。
軸受または歯車の損傷の度合いは、診断パラメータがしきい値Rth1を超えた回数mと、診断パラメータの変化率で判断される。図4に示すように、データ処理装置80は、しきい値Rth1を超過した回数mが設定値以上である場合に、出力抑制判断処理を行なう。データ処理装置80は、図6のステップS60に示すように診断パラメータの変化率が前回の変化率と比べて増加した場合には、損傷の度合いが進んだと判断して、推奨出力を現在よりも低下させる。
本実施の形態の状態監視システム500によれば、回転機械の損傷を抑えつつ、風力発電装置10での発電が可能となる。これにより、定格出力で運転を続けた場合と比べ、突発的な大きな故障発生のリスクを下げ、ダウンタイムを削減できる。
また、日本の冬季は風が強い日が多く風力発電装置を可能な限り運転させたいという要求がある。本実施の形態の状態監視システム500を使用すれば、回転機械に損傷が疑われる風力発電装置についても損傷の度合いが大きく進行しない程度の出力に抑えて運転をすることができるため、発電に適した時期に稼働させることができ、発電事業者の利益に繋がる。
好ましくは、データ処理装置80は、メモリ201と、診断パラメータRの大きさが第1しきい値Rth1を超える回数mをメモリに記憶させる演算部200とを含む。演算部200は、回数mが予め定められた第1の数になるまでは、抑制度合いを示す情報を監視用端末に表示させず(S6でNO)、回数mが予め定められた第1の数以上となった場合に(S6でYES)、抑制度合いを示す情報を監視用端末に表示させる(S9)。
このようにすることによって、一時的な強風による振動の増加などの影響が排除され、損傷が生じた場合に正しく抑制度合いを示す情報を表示することができる。
より好ましくは、演算部200は、診断パラメータRが第1しきい値Rth1よりも大きい第2しきい値Rth2を超えた場合に(S8でYES)、風力発電装置10の運転を制御する制御装置(SCADA300)に対して風力発電装置10の運転の停止を指示する信号を出力する。
回転機械の損傷がさらに進行したと判断した場合、本実施の形態の状態監視システムは、SCADAと連携することで風力発電装置の運転を自動的に停止することができる。これにより、突発故障により生じるダウンタイムを削減できる。
好ましくは、データ処理装置80は、風力発電装置の回転要素の回転速度と発電出力との積に基づいて、診断パラメータRの時間な変化率を算出する際の区間を決定する。データ処理装置80は、区間における診断パラメータの変化率dR/dtが、前回の区間の診断パラメータの変化率dR/dtよりも増加した場合には(S60でYES)、抑制度合いを算出し、算出した抑制度合いが反映された情報を監視用端末202に表示させる。
このようにすることによって、損傷が進行したか否かを判断することができる。
[実施の形態2]
実施の形態1では、回転機械の状態を監視し、回転期間の損傷が進行した場合には、発
電量を抑制したり、運転を停止させたりすることを説明した。ただし、定期的な監視のみでは、損傷が急速に進行する場合などに状況を把握できない可能性もある。そこで、実施の形態2では、損傷が疑われる状態となった場合に、該当部位の監視頻度を増加させ、損傷が急速に進行する場合にもその進行状況を監視可能とする。実施の形態2の状態監視システムは、実施の形態1の状態監視システムが行なう処理に加えて、以下の処理を実行する。
実施の形態1では、回転機械の状態を監視し、回転期間の損傷が進行した場合には、発
電量を抑制したり、運転を停止させたりすることを説明した。ただし、定期的な監視のみでは、損傷が急速に進行する場合などに状況を把握できない可能性もある。そこで、実施の形態2では、損傷が疑われる状態となった場合に、該当部位の監視頻度を増加させ、損傷が急速に進行する場合にもその進行状況を監視可能とする。実施の形態2の状態監視システムは、実施の形態1の状態監視システムが行なう処理に加えて、以下の処理を実行する。
図9は、実施の形態2において状態監視システムの稼働直後に実行される処理を説明するためのフローチャートである。図9のフローチャートでは、図4のフローチャートの処理に加えて、ステップS101~S104の処理が実行される。
実施の形態2では、初めて出力抑制判断が実施(初期損傷が検出された)されて以降、各診断パラメータについて特定の値(しきい値Rth1)を越えたものがあった場合、対応する加速度センサでの計測タイミングを追加して設定する。この計測タイミングは、加速度センサの全チャンネルにおいて実施されるステップS3,S4の定時計測とは別に、ステップS102,S103で計測が実行されるタイミングである。図9のステップS104において追加で実行される計測のタイミングが設定される。
そして、ステップS101において、追加計測タイミングになったか否かが判断される。追加計測タイミングになった場合(S101でYES)、ステップS102において当該追加計測タイミングが設定されている加速度センサのチャンネルのみに対して、計測が実施され、ステップS103において診断パラメータが算出される。
なお本実施の形態では、図5および図6に示した出力抑制判断は、定時計測時のみ実施される。追加計測タイミングでの計測データは、出力抑制判断に用いられない。
追加計測タイミングの設定はセンサ毎に行なうものとする。図10は、図9のステップS104において実行される追加計測タイミングの設定処理を説明するためのフローチャートである。
まず、ステップS111において、データ処理装置80は、追加計測タイミングを全ての計測チャンネルについて、リセットする。そして、ステップS112において、チャンネルカウンタjの初期化が行なわれる。その結果、j=1に設定される。さらにステップS113において、追加計測タイミング用のカウンタcが初期化される。その結果、c=0に設定される。
ステップS114では、データ処理装置80は、j番目の計測チャンネルch(j)について、しきい値Rth1を超過した診断パラメータがあるか否かを判断する。しきい値Rth1を超過した診断パラメータがあった場合(S114でYES)、ステップS115において、追加計測タイミング用のカウンタcがインクリメントされ、j番目のチャンネルch(j)について、追加計測タイミングを設定する。追加計測タイミングは、cの値だけ定時計測タイミング間に設定される。そして、ステップS117に処理が進められる。
一方、しきい値Rth1を超過した診断パラメータがない場合(S114でNO)、ステップS115,S116の処理は実行されずに、ステップS117に処理が進められる。
ステップS117では、次のチャンネルch(j+1)が存在するか否かが判断される。次のチャンネルch(j+1)が存在する場合、ステップS118に処理が進み、jが
インクリメントされ、再びステップS113以降の処理が実行される。
インクリメントされ、再びステップS113以降の処理が実行される。
例えば、しきい値Rth1を超過した診断パラメータがセンサch(1)には無く、センサch(2)には有った場合、センサch(1)での計測は定時計測のみ実行されるが、センサch(2)での計測は定時計測に加え、その一定時間後(次の定時計測が始まるまでに)に別途実施される。
以上説明したように、実施の形態2に示した異常診断システムは、ある部位において損傷の発生、進展を検知したときには、その部位の計測回数を正常部位よりも増やす。これにより正常時は計測回数を減らしてデータ量を抑え、ストレージの容量削減に寄与する一方で、必要な場合に計測回数が増加され詳細な分析を行なうことができる。
好ましくは、実施の形態2では、データ処理装置80は、診断パラメータの大きさがしきい値Rth1を超えた場合に、加速度センサ71で計測する頻度を増加させる。
より好ましくは、加速度センサ(71~73)は、複数の加速度センサ素子71~73を備える。データ処理装置80は、複数の加速度センサ素子71~73の各々で計測したデータの各々で計測したデータの各々に対して、診断パラメータを算出する。データ処理装置80は、複数の加速度センサ素子71~73のうち対応する診断パラメータの大きさがしきい値Rth1を超えた加速度センサ素子については、計測頻度を増加させる一方で、複数の加速度センサ素子71~73のうち対応する診断パラメータの大きさがしきい値Rth1を超えていない加速度センサ素子については、計測頻度を変更しない。
このように、実施の形態2では、損傷が疑われる部位のみ計測回数を正常部位よりも増やすことで、注意が必要な部位を集中的に計測できる。これにより損傷進展の兆候を捉えやくすなり、出力抑制の判断に有効な情報を得ることができる。
[実施の形態2の変形例]
実施の形態2の図10のフローチャートでは、追加計測タイミングを設定するか否かのしきい値Rth1は1つであった。実施の形態2の変形例では、追加計測タイミングを設定するか否かのしきい値を複数設ける例を示す。その場合、超過したしきい値の数に応じて、追加計測タイミングの数を増やす。
実施の形態2の図10のフローチャートでは、追加計測タイミングを設定するか否かのしきい値Rth1は1つであった。実施の形態2の変形例では、追加計測タイミングを設定するか否かのしきい値を複数設ける例を示す。その場合、超過したしきい値の数に応じて、追加計測タイミングの数を増やす。
図11は、追加計測タイミングを設定する場合のしきい値を説明するための図である。図11では、追加計測タイミングを設定するか否かのしきい値を2つ設ける例を説明する。例えば、図11に示すように、初期損傷を検出するしきい値Rth1と使用限界を検出するしきい値Rth2との間に、しきい値Rth3を設ける。加速度センサで検出する実効値は、図11に示すように損傷が進むにつれて、時刻t11においてしきい値Rth1を超え、時刻t12においてしきい値Rth3を超え、さらに時刻t13においてしきい値Rth2を超える。追加計測タイミングを設定するか否かのしきい値は、図11の例では、しきい値Rth1としきい値Rth3の2つとなる。追加計測タイミングの個数は、しきい値Rth1を超過した場合は1個、しきい値Rth3を超過した場合は2個とする。しきい値の個数はさらに増やしても良く、追加計測タイミングの個数もさらに増やしても良い。
なお、図11では、追加計測タイミングを設定する判定のしきい値の一つを図3の初期損傷検出しきい値Rth1と共通としたが、追加計測タイミングを設定する判定のしきい値を初期損傷検出しきい値Rth1とは別に定めるようにしても良い。
図12は、実施の形態2の変形例において、実行される追加計測タイミングの設定処理
を説明するためのフローチャートである。実施の形態2の変形例では、図10で説明したステップS104に代えて、図12に示すステップS104Aの処理が実行される。
を説明するためのフローチャートである。実施の形態2の変形例では、図10で説明したステップS104に代えて、図12に示すステップS104Aの処理が実行される。
まず、ステップS111において、データ処理装置80は、追加計測タイミングを全ての計測チャンネルについて、リセットする。そして、ステップS112において、チャンネルカウンタjの初期化が行なわれる。その結果、j=1に設定される。さらにステップS113において追加計測タイミング用のカウンタcが初期化される。その結果、c=0に設定される。
続くステップS121では、データ処理装置80は、j番目の計測チャンネルch(j)について、しきい値Rth1を超過した診断パラメータがあるか否かを判断する。しきい値Rth1を超過した診断パラメータがあった場合(S121でYES)、ステップS122において、追加計測タイミング用のカウンタcがインクリメントされる。
さらに、ステップS123において、データ処理装置80は、j番目の計測チャンネルch(j)について、しきい値Rth3を超過した診断パラメータがあるか否かを判断する。しきい値Rth3を超過した診断パラメータがあった場合(S123でYES)、ステップS124において、追加計測タイミング用のカウンタcがもう一度インクリメントされ、ステップS116に処理が進められる。しきい値Rth3を超過した診断パラメータがない場合(S123でNO)、ステップS124の処理は実行されずに、ステップS116に処理が進められる。
ステップS116では、j番目のチャンネルch(j)について、追加計測タイミングを設定する。追加計測タイミングは、cの値だけ定時計測タイミング間に設定される。すなわち、しきい値Rth3を超えた場合は、c=2であるので2回、しきい値Rth1を超えたがしきい値Rth3を超えない場合は、c=1であるので1回追加計測タイミングが設定される。そして、ステップS117に処理が進められる。
一方、しきい値Rth1を超過した診断パラメータがない場合(S121でNO)、ステップS122~S124,S116の処理は実行されずに、ステップS117に処理が進められる。
ステップS117では、次のチャンネルch(j+1)が存在するか否かが判断される。次のチャンネルch(j+1)が存在する場合、ステップS118に処理が進み、jがインクリメントされ、再びステップS113以降の処理が実行される。
図13は、追加計測タイミングがどのように設定されるかの一例を説明するための図である。図13に示すように、損傷が観測されていない正常時には、定時計測タイミングのみが設定される。定時計測タイミングは、時刻t21と時刻t25であり、2時間おきに設定される。
観測値がしきい値Rth1を超えたが、しきい値Rth3を超えない間は、図12においてc=1であるので、追加計測タイミングは、定時計測タイミングの間に1つ定められる。図13の例では、時刻t23に追加計測タイミングが設定されている。この場合、計測の間隔は1時間おきとなる。
観測値がしきい値Rth3を超えた場合は、図12においてc=2であるので、追加計測タイミングは、定時計測タイミングの間に2つ定められる。図13の例では、時刻t22およびt24に追加計測タイミングが設定されている。この場合、計測の間隔は2/3時間おきとなる。
実施の形態2では、図10で示した処理によって、図13に示した正常時、追加タイミング設定1のいずれかが各計測チャンネルごとに設定される。また実施の形態2の変形例では、図12で示した処理によって上記のような正常時、追加タイミング設定1、追加タイミング設定2のいずれかが各計測チャンネルごとに設定される。
実施の形態2の変形例では、損傷が疑われる程度に応じて部位ごとに計測回数を増やす頻度を決めることができ、注意が必要な部位をさらに集中的に計測できる。これにより損傷進展の兆候を捉えやくすなり、出力抑制の判断に有効な情報を得ることができる。
[実施の形態3]
実施の形態2および実施の形態2の変形例では、追加計測のタイミングについては、監視は行なうが、出力抑制の判断に使用していなかった。実施の形態3では、追加計測のタイミングにおいても出力抑制の判断を実行することによって、発電機を確実に保護する。
実施の形態2および実施の形態2の変形例では、追加計測のタイミングについては、監視は行なうが、出力抑制の判断に使用していなかった。実施の形態3では、追加計測のタイミングにおいても出力抑制の判断を実行することによって、発電機を確実に保護する。
図14は、実施の形態3において状態監視システムの稼働直後に実行される処理を説明するためのフローチャートである。図14のフローチャートでは、図4のフローチャートの処理において、ステップS2に代えてステップS130の処理が実行され、さらにステップS131の処理が追加される。
ステップS131においては、追加計測タイミングの設定が実行される。そして、ステップS130では、定時計測タイミングと追加計測タイミングの両方が検出され、すべての計測チャンネルにおいてステップS3、S4の計測および診断が実行される。
他の部分の同じステップ番号の処理については、図4で説明しているので説明は繰り返さない。
追加計測タイミングの設定は、いずれかの計測チャンネルにおいてしきい値を超過した診断パラメータがあった場合には、全体の計測チャンネルにたいして共通に設定される。図15は、図14のステップS131において実行される追加計測タイミングの設定処理を説明するためのフローチャートである。
図15のフローチャートでは、図10のフローチャートの処理において、チャンネル番号jが1追加されたステップS118の後に戻る先が、ステップS114に変更されている。これにより、チャンネルごとにカウンタcが初期化されないので、チャンネル全体に対して、追加計測タイミングカウンタcが加算されていく。そして、ステップS116においてチャンネルごとに設定されていた追加計測タイミングは、ステップS141,S142において全体のチャンネルに対して共通に設定される。
すなわち図15のステップS114、S115,S117,S118の処理が繰り返されることによって、計測チャンネルの少なくとも1つにしきい値Rth1を超過した診断パラメータがある場合には、c≧1となるため、ステップS142において追加計測タイミングが1個設定される。
逆に、いずれの計測チャンネルにもしきい値Rth1を超過した診断パラメータがない場合のみ、c=0となるため、ステップS142における追加計測タイミングは設定されない。
[実施の形態3の変形例]
実施の形態3の図15のフローチャートでは、追加計測タイミングを設定するか否かの
しきい値Rth1は1つであった。実施の形態3の変形例では、実施の形態2の変形例と同様に追加計測タイミングを設定するか否かのしきい値を複数設ける例を示す。その場合、超過したしきい値の数に応じて、追加計測タイミングの数を増やす。しきい値を複数設ける例については、図11と同様である。
実施の形態3の図15のフローチャートでは、追加計測タイミングを設定するか否かの
しきい値Rth1は1つであった。実施の形態3の変形例では、実施の形態2の変形例と同様に追加計測タイミングを設定するか否かのしきい値を複数設ける例を示す。その場合、超過したしきい値の数に応じて、追加計測タイミングの数を増やす。しきい値を複数設ける例については、図11と同様である。
図16は、実施の形態3の変形例において、実行される追加計測タイミングの設定処理を説明するためのフローチャートである。実施の形態3の変形例では、図15で説明したステップS131に代えて、図16に示すステップS131Aの処理が実行される。
図16のフローチャートでは、図12のフローチャートの処理において、チャンネル番号jが1追加されたステップS118の後に戻る先が、ステップS121に変更されている。これにより、チャンネルごとにカウンタcが初期化されないので、チャンネル全体に対して、追加計測タイミングカウンタcが加算されていく。そして、ステップS116においてチャンネルごとに設定されていた追加計測タイミングは、ステップS151~S154において全体のチャンネルに対して共通に設定される。
すなわち図16のステップS121~S124、S117,S118の処理が繰り返されることによって、しきい値Rth1を超過した診断パラメータが存在する計測チャンネルの数に応じて、カウンタcの値が積算される。そして全部の計測チャンネルがカウンタcに反映された後に、cが2以上であれば(S151でYES)、ステップS152において追加計測タイミングが2個設定される。また、cが1であれば(S151でNOかつS153でYES)、ステップS154において追加計測タイミングが1個設定される。なお、cが0である場合(S151でNOかつS153でNO)、追加計測タイミングは設定されない。実施の形態3で設定された追加計測タイミングでは、定時計測タイミングと同様に、図5、図6に示した出力抑制判断が実施される。
以上説明したように、実施の形態3の異常診断システムでは、加速度センサは、複数の加速度センサ素子71~73を備える。データ処理装置80は、複数の加速度センサ素子71~73の各々で計測したデータの各々に対して、診断パラメータを算出する。データ処理装置は、複数の加速度センサ素子のうち対応する診断パラメータの大きさがしきい値を超えた加速度センサ素子が存在する場合、複数の加速度センサ素子71~73のすべてについて計測頻度を増加させる。
これにより、損傷が疑われる場合に計測回数を正常時よりも増やすことができる。この場合、出力を抑制するか否かの判定が正常時より多く実施され、損傷がある風力発電装置であっても慎重な運用が可能となる。
今回開示された実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した実施の形態の説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
10 風力発電装置、20 主軸、30 ブレード、40 増速機、50 発電機、52 制御盤、54 送電線、60 軸受、71~73 加速度センサ、74 近接センサ、75 電流センサ、80 データ処理装置、81~85 フィルタ、90 ナセル、91~95 A/D変換器、100 タワー、200 演算部、201 メモリ、202 監視用端末、300 発電制御装置、500 状態監視システム。
Claims (7)
- 風力発電装置の状態を監視する状態監視システムであって、
監視用端末と、
加速度センサと、
データ処理装置とを備え、
前記データ処理装置は、前記加速度センサで計測したデータから診断パラメータを算出し、前記診断パラメータに基づいて前記風力発電装置に含まれる軸受または歯車の損傷の度合いを判断し、前記軸受または前記歯車の損傷の度合いに応じた前記風力発電装置の発電電力の抑制度合いを示す情報を前記監視用端末に表示させる、状態監視システム。 - 前記データ処理装置は、
メモリと、
前記診断パラメータの大きさが第1しきい値を超える回数を前記メモリに記憶させる演算部とを含み、
前記演算部は、前記回数が予め定められた第1の数になるまでは、前記情報を前記監視用端末に表示させず、前記回数が予め定められた第1の数以上となった場合に、前記情報を前記監視用端末に表示させる、請求項1に記載の状態監視システム。 - 前記演算部は、前記診断パラメータが前記第1しきい値よりも大きい第2しきい値を超えた場合に、前記風力発電装置の運転を制御する制御装置に対して前記風力発電装置の運転の停止を指示する信号を出力する、請求項2に記載の状態監視システム。
- 前記データ処理装置は、前記風力発電装置の回転要素の回転速度と発電出力との積に基づいて、前記診断パラメータの時間的な変化率を算出する際の区間を決定し、
前記データ処理装置は、前記区間における前記診断パラメータの変化率が、前回の区間の前記診断パラメータの変化率よりも増加した場合には、前記抑制度合いを算出し、算出した前記抑制度合いが反映された前記情報を前記監視用端末に表示させる、請求項1に記載の状態監視システム。 - 前記データ処理装置は、前記診断パラメータの大きさがしきい値を超えた場合に、前記加速度センサで計測する頻度を増加させる、請求項1に記載の状態監視システム。
- 前記加速度センサは、複数の加速度センサ素子を備え、
前記データ処理装置は、前記複数の加速度センサ素子の各々で計測したデータの各々に対して、前記診断パラメータを算出し、
前記データ処理装置は、前記複数の加速度センサ素子のうち対応する診断パラメータの大きさが前記しきい値を超えた加速度センサ素子については、計測頻度を増加させる一方で、前記複数の加速度センサ素子のうち対応する診断パラメータの大きさが前記しきい値を超えていない加速度センサ素子については、計測頻度を変更しない、請求項5に記載の状態監視システム。 - 前記加速度センサは、複数の加速度センサ素子を備え、
前記データ処理装置は、前記複数の加速度センサ素子の各々で計測したデータの各々に対して、前記診断パラメータを算出し、
前記データ処理装置は、前記複数の加速度センサ素子のうち対応する診断パラメータの大きさが前記しきい値を超えた加速度センサ素子が存在する場合、前記複数の加速度センサ素子について計測頻度を増加させる、請求項5に記載の状態監視システム。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019062680 | 2019-03-28 | ||
JP2019062680 | 2019-03-28 | ||
JP2020023495A JP7419094B2 (ja) | 2019-03-28 | 2020-02-14 | 状態監視システム |
Related Parent Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2020023495A Division JP7419094B2 (ja) | 2019-03-28 | 2020-02-14 | 状態監視システム |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2024014949A true JP2024014949A (ja) | 2024-02-01 |
Family
ID=72610065
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2023194266A Pending JP2024014949A (ja) | 2019-03-28 | 2023-11-15 | 状態監視システム |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US11939955B2 (ja) |
EP (1) | EP3951167B1 (ja) |
JP (1) | JP2024014949A (ja) |
WO (1) | WO2020195691A1 (ja) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112887475B (zh) * | 2021-01-28 | 2022-03-25 | 惠州Tcl移动通信有限公司 | 重力传感器调节方法、系统、移动终端及计算机可读存储介质 |
WO2023201430A1 (en) * | 2022-04-19 | 2023-10-26 | Enertics Inc. | Methods and systems for monitoring, diagnosis and prediction of health of an industrial machine having a rotating component |
CN116880241A (zh) * | 2023-08-04 | 2023-10-13 | 山东大学 | 海上风电机组地面试验平台的多层级控制集成系统及方法 |
Family Cites Families (39)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4872337A (en) * | 1988-01-29 | 1989-10-10 | Watts Robert J | Nondestructive testing of gears |
JP3882328B2 (ja) | 1998-04-01 | 2007-02-14 | 松下電器産業株式会社 | 感震遮断装置 |
US6711952B2 (en) * | 2001-10-05 | 2004-03-30 | General Electric Company | Method and system for monitoring bearings |
US8093737B2 (en) | 2008-05-29 | 2012-01-10 | General Electric Company | Method for increasing energy capture in a wind turbine |
US7970556B2 (en) * | 2009-01-30 | 2011-06-28 | General Electric | System and method for monitoring the condition of a gear assembly |
JP5725833B2 (ja) * | 2010-01-04 | 2015-05-27 | Ntn株式会社 | 転がり軸受の異常診断装置、風力発電装置および異常診断システム |
US8364424B2 (en) * | 2010-07-30 | 2013-01-29 | General Electric Company | System and method for monitoring a wind turbine gearbox |
US8171797B2 (en) * | 2010-09-23 | 2012-05-08 | General Electric Company | Sideband energy ratio method for gear mesh fault detection |
US8568099B2 (en) * | 2010-12-17 | 2013-10-29 | Vestas Wind Systems A/S | Apparatus for harvesting energy from a gearbox to power an electrical device and related methods |
US20130096848A1 (en) * | 2011-10-13 | 2013-04-18 | Charles Terrance Hatch | Methods and systems for automatic rolling-element bearing fault detection |
DE102011117468B4 (de) * | 2011-11-02 | 2022-10-20 | Weidmüller Monitoring Systems Gmbh | Verfahren, Recheneinheit und Einrichtung zur Überwachung eines Antriebstrangs |
EP2780585A1 (en) * | 2011-11-15 | 2014-09-24 | KK-Electronic A/S | A system and method for identifying suggestions to remedy wind turbine faults |
JP5364842B1 (ja) * | 2011-11-30 | 2013-12-11 | 三菱重工業株式会社 | 再生エネルギー型発電装置およびその制御方法 |
CN104160145B (zh) * | 2012-03-08 | 2017-06-13 | Ntn株式会社 | 状态监视系统 |
JP5917956B2 (ja) | 2012-03-08 | 2016-05-18 | Ntn株式会社 | 状態監視システム |
JP6196093B2 (ja) * | 2012-12-25 | 2017-09-13 | Ntn株式会社 | 軸受装置の振動解析方法、軸受装置の振動解析装置、および転がり軸受の状態監視装置 |
JP6250345B2 (ja) * | 2013-09-24 | 2017-12-20 | Ntn株式会社 | 監視システムおよび監視方法 |
WO2015137189A1 (ja) * | 2014-03-11 | 2015-09-17 | Ntn株式会社 | 状態監視システムおよび状態監視方法 |
US10400755B2 (en) * | 2014-03-25 | 2019-09-03 | Ntn Corporation | State monitoring system |
CN106471247B (zh) * | 2014-06-24 | 2019-06-28 | Ntn株式会社 | 状态监视系统和使用该系统的风力发电系统 |
EP2988002A1 (en) * | 2014-08-22 | 2016-02-24 | Areva Wind GmbH | A method for early error detection in a drive system, a system for early error detection, wind generator comprising the system and use of the system |
JP2017032395A (ja) * | 2015-07-31 | 2017-02-09 | Ntn株式会社 | 振動解析装置および異常診断システム |
CN108700492B (zh) * | 2016-02-23 | 2020-08-11 | Ntn株式会社 | 异常诊断装置和异常诊断方法 |
EP3431952B1 (en) * | 2016-03-17 | 2023-05-03 | NTN Corporation | Condition monitoring system and wind turbine generation apparatus |
JP6639288B2 (ja) * | 2016-03-17 | 2020-02-05 | Ntn株式会社 | 状態監視システムおよび風力発電装置 |
JP6820771B2 (ja) * | 2016-03-17 | 2021-01-27 | Ntn株式会社 | 状態監視システムおよび風力発電装置 |
JP2017173076A (ja) * | 2016-03-23 | 2017-09-28 | Ntn株式会社 | 状態監視システム及びそれを備える風力発電装置 |
DE112017001631T5 (de) * | 2016-03-30 | 2018-12-13 | Ntn Corporation | Zustandsüberwachungssystem eines Getriebes und Zustandsüberwachungsverfahren |
EP3452793A1 (en) * | 2016-05-04 | 2019-03-13 | Vestas Wind Systems A/S | Method of identifying a fault in a system of gears in a wind turbine |
JP6783110B2 (ja) | 2016-10-06 | 2020-11-11 | 株式会社日立製作所 | 予兆診断装置及びそれを有する発電装置制御システム |
JP2018124117A (ja) * | 2017-01-31 | 2018-08-09 | Ntn株式会社 | 状態監視システムおよび風力発電装置 |
US11441940B2 (en) * | 2017-04-13 | 2022-09-13 | Ntn Corporation | Condition monitoring apparatus, condition monitoring system, and condition monitoring method |
JP6971049B2 (ja) * | 2017-04-13 | 2021-11-24 | Ntn株式会社 | 状態監視システム及びそれを備える風力発電装置 |
US10655607B2 (en) * | 2017-06-02 | 2020-05-19 | General Electric Company | Systems and methods for detecting damage in wind turbine bearings |
JP6958068B2 (ja) * | 2017-07-27 | 2021-11-02 | 日本精工株式会社 | 回転機械設備の異常診断システム及び異常診断方法 |
US10935001B2 (en) * | 2017-11-02 | 2021-03-02 | General Electric Company | System and method for monitoring wear on a gearbox of a wind turbine |
EP3511562B1 (en) * | 2018-01-11 | 2022-09-28 | Siemens Gamesa Renewable Energy A/S | Monitoring a blade bearing |
EP3627134B1 (en) * | 2018-09-21 | 2021-06-30 | Siemens Gamesa Renewable Energy A/S | Method for detecting an incipient damage in a bearing |
US11460006B2 (en) * | 2019-07-31 | 2022-10-04 | General Electric Company | Systems and methods for detecting damage in rotary machines |
-
2020
- 2020-03-06 WO PCT/JP2020/009556 patent/WO2020195691A1/ja unknown
- 2020-03-06 US US17/599,518 patent/US11939955B2/en active Active
- 2020-03-06 EP EP20776413.5A patent/EP3951167B1/en active Active
-
2023
- 2023-11-15 JP JP2023194266A patent/JP2024014949A/ja active Pending
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20220170446A1 (en) | 2022-06-02 |
EP3951167B1 (en) | 2024-01-31 |
EP3951167A4 (en) | 2022-12-14 |
EP3951167A1 (en) | 2022-02-09 |
US11939955B2 (en) | 2024-03-26 |
WO2020195691A1 (ja) | 2020-10-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP2024014949A (ja) | 状態監視システム | |
EP2267305B1 (en) | A method and a system for controlling operation of a wind turbine | |
DK177922B1 (en) | Method and system for monitoring wind turbine | |
US8355823B2 (en) | Method and system for controlling operation of a wind turbine | |
EP2585716B1 (en) | A method for performing condition monitoring in a wind farm | |
EP2082132B1 (en) | Method for controlling a cluster of wind turbines connected to a utility grid and wind turbine cluster. | |
WO2009016020A1 (en) | Wind turbine monitoring system | |
JP5816719B2 (ja) | 風力発電システム | |
JP6958068B2 (ja) | 回転機械設備の異常診断システム及び異常診断方法 | |
JP2013185507A (ja) | 状態監視システム | |
JPWO2011148500A1 (ja) | 監視制御装置及び方法並びにそれを備えたウィンドファーム | |
WO2016027525A1 (ja) | メンテナンス計画システムまたは風力発電システム | |
WO2011023588A2 (en) | Control method, central controller and system of wind turbine | |
JP7419094B2 (ja) | 状態監視システム | |
EP2754888A2 (en) | Method and apparatus for operating a wind turbine | |
JP2019027324A (ja) | 風力発電機の異常検知システム及び異常検知方法 | |
JP7113668B2 (ja) | 状態監視システム | |
US10544778B2 (en) | Method of operating a DFIG wind turbine under SSR | |
EP3425199B1 (en) | Data collection system and method for wind turbine power generation facility, and wind turbine power generation facility | |
JP6577394B2 (ja) | 風力発電設備の異常診断装置 | |
WO2016157503A1 (ja) | 風車および風車の疲労劣化診断方法、風車の運転制御方法 | |
US20230304478A1 (en) | Method for monitoring one or more electric drives of an electromechanical system | |
KR20150047145A (ko) | 풍력 및 태양광을 이용하는 하이브리드 발전 시스템을 원격 진단 및 모니터링하기 위한 컴퓨터 네트워크 시스템 및 그의 처리 방법 | |
JP2017219325A (ja) | 回転部品の異常診断装置及び異常診断方法 | |
JP2017101596A (ja) | 風力発電装置の診断車両及びそれを備えた診断システム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20231213 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20231213 |