WO2014046316A1 - 풍력 터빈 블레이드의 상태 감시 장치 및 그 방법 - Google Patents

풍력 터빈 블레이드의 상태 감시 장치 및 그 방법 Download PDF

Info

Publication number
WO2014046316A1
WO2014046316A1 PCT/KR2012/007563 KR2012007563W WO2014046316A1 WO 2014046316 A1 WO2014046316 A1 WO 2014046316A1 KR 2012007563 W KR2012007563 W KR 2012007563W WO 2014046316 A1 WO2014046316 A1 WO 2014046316A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
reference value
blade
state
moment
wind turbine
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.)
Ceased
Application number
PCT/KR2012/007563
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
오기용
이재경
박준영
이준신
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Korea Electric Power Corp
Original Assignee
Korea Electric Power Corp
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Korea Electric Power Corp filed Critical Korea Electric Power Corp
Priority to DE112012004529.7T priority Critical patent/DE112012004529B4/de
Priority to CN201280042230.3A priority patent/CN103827480B/zh
Priority to AU2012388403A priority patent/AU2012388403B2/en
Priority to US14/342,356 priority patent/US20140236498A1/en
Publication of WO2014046316A1 publication Critical patent/WO2014046316A1/ko
Anticipated expiration legal-status Critical
Ceased legal-status Critical Current

Links

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
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N19/00—Investigating materials by mechanical methods
    • G01N19/08—Detecting presence of flaws or irregularities
    • 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
    • F05B2270/33—Proximity of blade to tower
    • 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
    • F05B2270/331—Mechanical loads
    • 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

Definitions

  • the present invention relates to a wind turbine blade state monitoring device and a method thereof, and more particularly, it is possible to ensure the reliability of the blade state determination by generating a reference value, which is a criterion for blade state determination, according to blade design information and moment statistical information.
  • the present invention relates to a condition monitoring apparatus of a wind turbine blade and a method thereof.
  • wind power generation is a system that uses the aerodynamic characteristics of the kinetic energy of the air flow to rotate the blades to convert into mechanical energy, the electrical energy by rotating the generator with this mechanical energy.
  • Such wind power generation is classified into a horizontal type and a vertical type according to the direction of the rotation axis with respect to the ground, a rotor composed of a blade and a hub, a gear box for driving a generator by increasing the rotation, It consists of a generator that produces electricity, a cooling / heating system that properly adjusts the operating temperature of each component, and a power converter system that controls the output.
  • blades have a long down time when breakage occurs, and replacement costs are high.
  • blade contamination is frequently generated by salt or dust, and thus, it is necessary to monitor the state of the blades in real time.
  • the senor is installed in the blade and used to monitor the blade condition, unlike other power generation, it is efficient and accurate condition monitoring due to the characteristics of wind power generation where the stationary state and the non-stationary state are instantaneously repeated. There is a limit that cannot be achieved.
  • the present invention has been made to improve the above-mentioned problems, and provides an apparatus and method for monitoring a state of a wind turbine blade, which enable efficient management and maintenance of blades by securing reliability of blade state determination. have.
  • a method for monitoring a state of a wind turbine blade includes: converting a strain of a blade into a moment; Generating a reference value based on design information of the blade and statistical information of the moment; And determining the state of the blade by comparing the moment with the reference value.
  • the moment is characterized in that the conversion based on the material properties and shape properties of the blade.
  • the generating of the reference value in the present invention may include: calculating a first reference value based on design information of the blade; Calculating a second reference value based on the statistical information of the moment; And generating the reference value by combining the first reference value and the second reference value.
  • the first reference value is calculated by reflecting a model parameter in the design load of the blade.
  • the average and standard deviation of the moment is characterized in that the average and standard deviation of the current time is reflected in the average and standard deviation accumulated up to the previous time.
  • the calculating of the second reference value may include: comparing the output of the wind turbine with the rated output if the strain rate is data measured at the pressure side or suction side of the blade; And reflecting the output change of the wind turbine or the pitch angle change of the blade in statistical information of the moment according to the comparison result.
  • the change in output of the wind turbine is reflected in the statistical information of the moment, and if the output of the wind turbine is greater than the rated output, the statistical information of the moment is It is characterized in that the pitch angle change of the blade is reflected.
  • the reference value is characterized in that it comprises a warning reference value for determining the attention state of the blade, a warning reference value for determining the warning state and an emergency reference value for determining the emergency state.
  • the present invention is characterized in that it further comprises the step of alarming the state of the blade, if the state of the blade corresponds to any one of the caution state, the warning state and the emergency state.
  • a condition monitoring apparatus for a wind turbine blade includes: a moment converter configured to convert a strain of the wind turbine blade into a moment; A state determination unit which determines the state of the blade by comparing the moment with a reference value; And a reference value generator for generating the reference value based on design information of the blade and statistical information of the moment.
  • the moment conversion unit is characterized in that for converting the strain to the moment based on the material properties and shape characteristic values of the blade.
  • the reference value generating unit generates the reference value by combining the first reference value calculated based on the design information of the blade and the second reference value calculated based on the statistical information of the moment.
  • the reference value generation unit is characterized by calculating the first reference value by reflecting the model parameters in the design load of the blade.
  • the reference value generating unit calculates the length of the normal section based on the average of the moment and the standard deviation, and calculates the second reference value based on the average of the moment and the length of the normal section.
  • the change of output of the wind turbine or the pitch of the blade in the statistical information of the moment It is characterized by reflecting each change.
  • the change of the output of the wind turbine is reflected in the mean and standard deviation of the moment, and if the output of the wind turbine is greater than the rated output, the mean and standard deviation of the moment It characterized in that the pitch angle change of the blade is reflected.
  • the reference value is characterized in that it comprises a warning reference value for determining the attention state of the blade, a warning reference value for determining the warning state and an emergency reference value for determining the emergency state.
  • the state determination unit determines the state of the blade as a warning state when the moment is out of the attention reference value, and the state of the blade as a warning state when the moment is out of the warning reference value, the moment is When the emergency reference value is out of the state of the blade is characterized in that the emergency state.
  • the present invention is characterized in that it further comprises an alarm unit for alerting the state of the blade when the state of the blade corresponds to any one of the caution state, the warning state and the emergency state.
  • a reference value which is a criterion for determining the blade state
  • the moment statistics information is learned, more reliable reference values can be generated as the moment statistics information is accumulated, thereby improving the reliability of blade state determination.
  • FIG. 1 is a view for explaining a position where the strain of the blade is measured in the state monitoring device of the wind turbine blade according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of a state monitoring apparatus for a wind turbine blade according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 3 is a flow chart illustrating a reference value generation operation of the state monitoring method of the wind turbine blade according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is an exemplary diagram illustrating reference values and moment measurement data generated by FIG. 3.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating a reference value generation operation of a method for monitoring a state of a wind turbine blade according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 and 7 are exemplary diagrams showing reference values and moment measurement data generated by FIG. 5.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating a blade state determination operation of the state monitoring method of the wind turbine blade according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a view for explaining a position where the strain of the blade is measured in the state monitoring device of the wind turbine blade according to an embodiment of the present invention.
  • the points at which strain measurements are made at the blades are the pressure side 110, the suction side 120, the leading edge 130 and the trailing edge 140. ) Can be separated.
  • the pressure surface 110 means the front of the blade to receive the wind
  • the suction surface 120 means the back of the blade not to receive the wind.
  • the front edge 130 and the rear edge 140 correspond to the corner points of the pressure surface 110 and the suction surface 120, respectively, and correspond to the points receiving the rotation moment.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of a state monitoring apparatus for a wind turbine blade according to an embodiment of the present invention.
  • the state monitoring apparatus of the wind turbine blade includes an optical fiber sensor unit 10, an optical wavelength measuring unit 20, a data diagnosis processing unit 30, and a moment converting unit ( 40, a driving information input unit 50, a reference value generation unit 60, a state determination unit 70, a memory unit 80, and an alarm unit 90.
  • the optical fiber sensor unit 10 includes a plurality of wavelength-division multiplexing (WDM) optical fiber sensors, and each optical fiber sensor reflects a laser beam emitted from a light source (not shown) to a specific wavelength to the optical wavelength measuring unit 20. To pass.
  • WDM wavelength-division multiplexing
  • the plurality of optical fiber sensors may be installed at 90 ° intervals on the pressure surface 110, the suction surface 120, the front front 130, and the rear front 140 of the blade, respectively.
  • the optical wavelength measuring unit 20 measures a wavelength reflected from the optical fiber sensor unit 10 to generate a plurality of measurement data and transmits the measured data to the data diagnostic processing unit 30.
  • the optical wavelength measuring unit 20 may generate measurement data for each measurement period, and the measurement period may be variously selected according to the intention of the designer and the specifications of the optical fiber sensor and the optical wavelength measuring unit 20.
  • the optical wavelength measuring unit 20 may generate measurement data every 0.01 [sec] (ie, 100 [Hz]) and transmit the measured data to the data diagnosis processing unit 30.
  • the data diagnosis processing unit 30 diagnoses whether error data exists in the plurality of measurement data input from the optical wavelength measuring unit 20, and converts the measured measurement data into strain, which is physical data. Transfer to the moment converter 40.
  • the moment converter 40 converts the strain rate input from the data diagnosis processor 30 into an equivalent moment and transmits the equivalent moment to the state determiner 70.
  • the moment converter 40 may convert the moment M into a moment M by reflecting the material properties E and the shape characteristic values I ZZ and y of the blades in the strain ⁇ according to Equation 1 below. .
  • M is the moment
  • ⁇ is the strain
  • E is the material property
  • I ZZ is the moment of inertia
  • y is the root of the rotation radius r, ).
  • the measured strain is converted into moments and used to determine the blade condition.
  • the moment converted by the moment converter 40 is stored in the memory 80 and used for generating statistical information of the moment, a detailed description thereof will be described later.
  • the driving information input unit 50 receives the driving information of the wind turbine and transmits the driving information to the reference value generating unit 60.
  • the operation information includes information about the power (wind) of the wind turbine and the pitch angle of the blade (pitch angle).
  • the reference value generator 60 generates a reference value based on the design information of the blade and the statistical information of the moment converted by the moment converter 40, and provides the reference value to the state determiner 70.
  • the reference value generator 60 calculates the first reference value based on the design information of the blade, calculates the second reference value based on the statistical information of the moment, and then combines the first reference value and the second reference value according to the weight. To generate the final reference value.
  • the design information of the blade includes the design load of the blade determined in units of moments, and the design load may include the maximum design load and the minimum design load.
  • the statistical information of the moment includes the mean and the standard deviation of the moment, the average and the standard deviation of the moment may be calculated from a plurality of moment values stored in the memory unit 80 from the moment converter 40.
  • the reference value means a value that is a reference for determining the blade state, and may be formed of a plurality of reference values according to a method of defining the state of the blade.
  • the reference value indicates whether the state Attention threshold for judging, warning threshold for judging whether there is a warning state and emergency threshold for judging whether or not an emergency can be made.
  • the reference value generator 60 may generate the reference value in a different manner according to the position where the strain of the blade is measured in generating the second reference value based on the statistical information of the moment.
  • the reference value generating unit 60 is the output of the wind turbine input from the operation information input unit 50 and the pitch angle of the blade when the strain measured position is the pressure surface 110 and the suction surface 120 of the blade May be reflected in the statistical information of the moment to calculate the second reference value.
  • the reference value generating unit 60 does not reflect the output of the wind turbine and the pitch angle of the blade in the moment statistical information when the positions where the strain is measured is the front edge 130 and the rear edge 140 of the blade.
  • the pressure surface 110 and the suction surface 120 of the blade are influenced by the thrust force unlike the front edge 130 and the rear edge 140 of the blade, they are dependent on the output of the wind turbine and the pitch angle of the blade. This is because it shows characteristics.
  • the state determiner 70 determines the state of the blade by comparing the moment input from the moment converter 40 with the reference value provided from the reference value generator 60.
  • the state determination unit 70 compares the moment with the attention reference value, warning reference value and emergency reference value, the blade is in the normal state, the attention state, the warning state and You can determine which of the emergency states.
  • the state determination unit 70 controls the alarm unit 90 so that an appropriate alarm can be made.
  • the moments converted by the moment converter 40 are sequentially stored according to the measurement time.
  • the alarm unit 90 outputs information on the state of the blade under the control of the state determination unit 70.
  • the alarm unit 90 may output information about a normal state, a caution state, a warning state, and an emergency state of the blade.
  • the alarm unit 90 may display the state of the blade through a warning light (not shown) or a display panel (not shown), or may output the state of the blade through a speaker (not shown).
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a reference value generation operation of a method for monitoring a state of a wind turbine blade according to an exemplary embodiment of the present invention
  • FIG. 4 is an exemplary diagram illustrating reference values and moment measurement data generated by FIG. 3.
  • FIG 3 illustrates a process of generating the reference value by the reference value generator 60 when the strains are measured at the front edge 130 and the rear edge 140 of the blade.
  • the reference value generator 60 calculates a first reference value based on the design information of the blade (S100).
  • the reference value generator 60 may calculate the first reference value by reflecting the model parameters in the maximum design load and the minimum design load of the blade.
  • the first attention reference value includes the first attention reference value, the first warning reference value, and the first emergency reference value
  • -max, W 1-min), and the first emergency reference value (E max-1, E-1 min) can be calculated according to equation 2 to equation 4 below, respectively.
  • M D-max and M D-min represent the maximum design load and the minimum design load of the blade, respectively, and v 1 to v 6 represent model parameters.
  • the model parameter is a parameter multiplied by the maximum design load and the minimum design load, and may be selected as values corresponding to 1 ⁇ , 2 ⁇ , and 3 ⁇ on a standard normal distribution of the design load.
  • v 1 and v 2 may be selected as 0.68 corresponding to 1 ⁇ , v 3 and v 4 as 0.95 corresponding to 2 ⁇ , and v 5 and v 6 as 0.99 corresponding to 3 ⁇ .
  • the model parameter may be selected in various values according to the designer's intention or the specification of the applied blade.
  • the reference value generation unit 60 calculates the second reference value based on the statistical information of the moment (S110).
  • the reference value generator 60 calculates a normal distance L based on the average of the moments and the standard deviation, and based on the average of the moments and the length L of the normal periods, the second reference value. Can be calculated.
  • the second attention reference value includes the second attention reference value, the second warning reference value, and the second emergency reference value
  • -max , W 2-min ) and the second emergency reference value E 2-max , E 2-min may be calculated according to Equations 5 to 7 below, respectively.
  • M avg represents an average of moments
  • L represents a length of a normal interval
  • s 1 to s 6 represent statistical parameters.
  • the statistical parameter is a parameter that is multiplied by the length of the normal interval, and may be selected as a value corresponding to 1 ⁇ , 2 ⁇ , and 3 ⁇ on the standard normal distribution of moments, similar to the model parameter described above.
  • this is merely exemplary and statistical parameters may be selected in various values depending on the designer's intention or the specification of the blade applied.
  • the length L of the normal section is a value for substantially determining the second reference value, and is calculated based on the mean and standard deviation of the moment.
  • the reference value generator 60 may calculate the length L of the normal section by summing values obtained by multiplying the average of the moment and the standard deviation by the proportional constants k 1 and k 2 , respectively, according to Equation 8 below.
  • M avg and ⁇ M represent the mean and standard deviation of the moment
  • k 1 and k 2 represent the proportional constants, respectively.
  • the proportional constants k 1 and k 2 can be variously selected according to the designer's intention. For example, k 1 , k 2 may be selected as 0.1,0.9, respectively.
  • the reference value generating unit 60 adds a value obtained by multiplying the average and the standard deviation accumulated by the current time and the proportional constant (k 1 , k 2 ), respectively, according to Equation 9 below, and the length of the normal section (L). Can be calculated.
  • M avg (t) and sigma avg (t) represent averages and standard deviations of moments accumulated to the present time, respectively, and k 1 and k 2 represent proportional constants.
  • the mean and standard deviation of the cumulative moments up to the current time may be reflected in the mean and standard deviation of the moments accumulated up to the previous time according to Equations 10 and 11 below. have.
  • M avg (t) and sigma avg (t) represent the mean and standard deviation of moments accumulated up to the current time, respectively, and M avg (t-1) and sigma avg (t-1), respectively, up to the previous time.
  • the mean and standard deviation of the cumulative moments are represented, and M (t) and ⁇ (t) represent the moment and standard deviation of the current time, respectively.
  • ⁇ avg (t) may be calculated according to Equation 12 below.
  • the reference value generator 60 combines the first reference value and the second reference value according to a weight to generate a final reference value according to Equation 13 below (S120), and the state determination unit 70 Provided in (S130).
  • the attention threshold C max , C min
  • warning threshold W max , W min
  • emergency threshold E max , E min
  • w 1 and w 2 represent weights multiplied by the first reference value and the second reference value, respectively.
  • Attention threshold, warning threshold, emergency threshold, and moment measurement data generated through such a series of processes are shown in FIG. 4. Since the front edge 130 and rear edge 140 of the blade is a point receiving the rotation moment, it can be seen that the influence of the output of the wind turbine or the pitch angle of the blade is not reflected.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating a reference value generation operation of a method for monitoring a state of a wind turbine blade according to another embodiment of the present invention
  • FIGS. 6 and 7 are exemplary views illustrating reference values and moment measurement data generated by FIG. 5. to be.
  • FIG. 5 illustrates a process of generating a reference value by the reference value generator 60 when the strain is measured at the pressure surface 110 and the suction surface 120 of the blade. The differences are explained mainly.
  • the reference value generator 60 calculates a first reference value based on the design information of the blade (S200). This is the same as step S100 of the above-described embodiment with reference to FIG. 3, and thus a detailed description thereof will be omitted.
  • the reference value generator 60 receives operation information of the wind turbine from the operation information input unit 50 (S210).
  • the operation information includes information on the output of the wind turbine and the pitch angle of the blade.
  • the reference value generation unit 60 compares the output of the wind turbine with the rated output, and determines whether the output of the wind turbine is less than the rated output (S220).
  • the reference value generator 60 reflects the output change of the wind turbine in statistical information of the moment (S221).
  • the reference value generator 60 reflects the pitch angle change of the blade in the statistical information of the moment (S222).
  • the reference value generator 60 calculates the second reference value based on statistical information of the moment in which the output change of the wind turbine or the pitch angle change of the blade is reflected (S230).
  • the reference value generation unit 60 calculates the normal distance (L) of the normal section based on the average and the standard deviation of the moment reflecting the change in output of the wind turbine or the pitch angle of the blade, the output of the wind turbine
  • the second reference value may be calculated based on the average of the moment in which the change or the pitch angle change of the blade is reflected and the length L of the normal section.
  • the second reference value includes the second attention reference value, the second warning reference value, and the second emergency reference value
  • the second attention reference value C 2-max , C 2-. min
  • the second warning threshold W 2-max , W 2-min
  • the second emergency threshold E 2-max , E 2-min
  • M avg represents an average of moments
  • L represents a length of a normal interval
  • s 1 to s 6 represent statistical parameters
  • p represents a variable representing the output of the wind turbine.
  • variable p is replaced by the variable ⁇ , which represents the pitch angle of the blade, so that the second attention reference value, the second warning reference value and the second emergency reference value can be calculated in the same manner.
  • the method of calculating the length L of the normal section is the same as the embodiment described above with reference to FIG. 3 except that the mean and standard deviation of the moment are expressed as a function of p or ⁇ , and thus the detailed description thereof is omitted.
  • the reference value generating unit 60 combines the first reference value with the second reference value according to the weight to generate a final reference value, and provides the same to the state determining unit 70 (S240 and S250) as described above with reference to FIG. 3. Since the embodiment is substantially the same as S120 and S130, a detailed description thereof will be omitted.
  • FIGS. 6 and 7 show reference values and moment measurement data for the pressure surface 110
  • FIG. 7 shows reference values and moment measurement data for the suction surface 120.
  • a reference value which is a criterion for determining the blade state
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating a blade state determination operation of the state monitoring method of the wind turbine blade according to an embodiment of the present invention.
  • the state determination unit 70 receives a moment from the moment converter 40 (S300) and receives a reference value from the reference value generator 60 (S310).
  • the reference value may include an attention reference value for determining whether the attention state, a warning reference value for determining whether the warning state and an emergency reference value for determining whether or not an emergency state.
  • the state determination unit 70 determines the state of the blade by comparing the moment with a reference value.
  • the state determination unit 70 checks whether the moment deviates from the upper limit value or the lower limit value of the attention reference value (S320), and if the moment corresponds to the value between the upper limit value and the lower limit value of the attention reference value, the state of the blade to a normal state Determine (S330).
  • the state determination unit 70 checks whether the moment is out of the upper limit value or the lower limit value of the warning reference value (S340).
  • the state determination unit 70 determines the state of the blade as the attention state (S350).
  • the state determination unit 70 checks whether the moment deviates from the upper limit value or the lower limit value of the emergency reference value (S360).
  • the state determination unit 70 determines the state of the blade as a warning state (S370).
  • the state determination unit 70 determines the state of the blade as an emergency state (S380).
  • the state determination unit 70 controls the alarm unit 90 to make an appropriate alarm (S390).
  • the blade state determination in the normal state and the abnormal state is generated because the reference value which is a reference for the blade state determination is generated according to the blade design information and the moment statistical information. It is possible to secure the reliability of.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Sustainable Energy (AREA)
  • Sustainable Development (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Wind Motors (AREA)

Abstract

본 발명은 풍력 터빈 블레이드의 상태 감시 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 블레이드의 변형율을 모멘트로 변환하는 단계, 블레이드의 설계 정보와 모멘트의 통계 정보에 기초하여 기준치를 생성하는 단계 및 모멘트를 기준치와 비교하여 블레이드의 상태를 판단하는 단계를 포함하며, 본 발명에 따르면 블레이드 상태 판단의 기준이 되는 기준치를 블레이드 설계 정보와 모멘트 통계 정보에 따라 생성하며, 모멘트 통계 정보에 대한 학습이 이루어지기 때문에 블레이드 상태 판단의 신뢰성을 향상시킬 수 있고, 그에 따라 블레이드의 효율적인 관리 및 유지 보수가 가능해진다.

Description

풍력 터빈 블레이드의 상태 감시 장치 및 그 방법
본 발명은 풍력 터빈 블레이드의 상태 감시 장치 및 그 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 블레이드 상태 판단의 기준이 되는 기준치를 블레이드 설계 정보와 모멘트 통계 정보에 따라 생성하여 블레이드 상태 판단의 신뢰성을 확보할 수 있도록 한 풍력 터빈 블레이드의 상태 감시 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
일반적으로 풍력 발전은 공기의 유동이 가진 운동에너지의 공기 역학적 특성을 이용하여 날개를 회전시켜 기계적 에너지로 변환시키고, 이 기계적 에너지로 발전기를 회전시켜 전기에너지를 얻는 시스템이다.
이러한 풍력 발전은 지면에 대한 회전축의 방향에 따라 수평형 및 수직형으로 분류되며, 블레이드(Blade)와 허브(Hub)로 구성된 회전자, 회전을 증속하여 발전기를 구동시키는 증속기(Gear box), 전기를 생산하는 발전기(Generator), 각 구성요소의 동작 온도를 적정하게 조절하여 주는 냉난방 시스템(Cooling/Heating System), 출력을 제어하는 전력 제어 시스템(Power Converter System) 등으로 이루어진다.
이 중에서 블레이드는 파손 발생시 정지시간이 길어지고, 교체 비용이 많이 소모되며, 특히 해상 풍력 발전에서는 염분이나 먼지 등에 의해 블레이드의 오염이 빈번히 발생하기 때문에, 블레이드의 상태를 실시간으로 감시할 필요가 있다.
따라서, 블레이드에 센서를 설치하여 블레이드 상태 감시에 활용하고 있지만, 다른 발전과 달리 정상상태(Stationary States) 및 비정상상태(Non-Stationary States)가 순시적으로 반복되는 풍력 발전의 특성상 효율적이고 정확한 상태 감시가 이루어지지 못하는 한계점이 있다.
또한, 해상 풍력 발전의 경우 날씨나 기후 변화에 따라 블레이드로의 접근이 제한적이기 때문에, 블레이드의 효율적인 관리 및 유지 보수가 이루어지지 못하고 있으며, 그에 따라 블레이드 손상시 즉각적으로 대처하지 못하는 문제점이 있다.
본 발명은 전술한 문제점을 개선하기 위해 창안된 것으로서, 블레이드 상태 판단의 신뢰성을 확보함으로써 블레이드의 효율적인 관리 및 유지 보수가 이루어질 수 있도록 하는 풍력 터빈 블레이드의 상태 감시 장치 및 그 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 일 측면에 따른 풍력 터빈 블레이드의 상태 감시 방법은 블레이드의 변형율을 모멘트로 변환하는 단계; 상기 블레이드의 설계 정보와 상기 모멘트의 통계 정보에 기초하여 기준치를 생성하는 단계; 및 상기 모멘트를 상기 기준치와 비교하여 상기 블레이드의 상태를 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 상기 모멘트는 상기 블레이드의 재료 물성치 및 형상 특성치에 기초하여 변환되는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 상기 기준치를 생성하는 단계는, 상기 블레이드의 설계 정보에 기초하여 제1 기준치를 연산하는 단계; 상기 모멘트의 통계 정보에 기초하여 제2 기준치를 연산하는 단계; 및 상기 제1 기준치와 상기 제2 기준치를 결합하여 상기 기준치를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 상기 제1 기준치는 상기 블레이드의 설계 하중에 모델 파라미터가 반영되어 연산되는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 상기 제2 기준치를 연산하는 단계는, 상기 모멘트의 평균과 표준편차에 기초하여 정상 구간의 길이를 연산하는 단계; 상기 모멘트의 평균 및 상기 정상 구간의 길이에 기초하여 상기 제2 기준치를 연산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 정상 구간의 길이를 연산하는 단계에서, 상기 모멘트의 평균과 표준편차에는 이전시간까지 누적 연산된 평균과 표준편차에 현재시간의 평균과 표준편차가 반영되어 있는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 상기 제2 기준치를 연산하는 단계는, 상기 변형율이 상기 블레이드의 압력면(Pressure Side) 또는 흡입면(Suction Side)에서 측정된 데이터이면, 풍력 터빈의 출력을 정격출력과 비교하는 단계; 및 상기 비교 결과에 따라 상기 풍력 터빈의 출력 변화 또는 상기 블레이드의 피치각 변화를 상기 모멘트의 통계 정보에 반영하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 상기 풍력 터빈의 출력이 상기 정격출력 이하이면, 상기 모멘트의 통계 정보에 상기 풍력 터빈의 출력 변화가 반영되고, 상기 풍력 터빈의 출력이 상기 정격출력보다 크면, 상기 모멘트의 통계 정보에 상기 블레이드의 피치각 변화가 반영되는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 상기 기준치는 상기 블레이드의 주의상태를 판단하기 위한 주의기준치, 경고상태를 판단하기 위한 경고기준치 및 긴급상태를 판단하기 위한 긴급기준치를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 상기 블레이드의 상태가 상기 주의상태, 상기 경고상태 및 상기 긴급상태 중 어느 하나에 해당하는 경우, 상기 블레이드의 상태를 경보하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 측면에 따른 풍력 터빈 블레이드의 상태 감시 장치는 풍력 터빈 블레이드의 변형율을 모멘트로 변환하는 모멘트 변환부; 상기 모멘트를 기준치와 비교하여 상기 블레이드의 상태를 판단하는 상태 판단부; 및 상기 블레이드의 설계 정보와 상기 모멘트의 통계 정보에 기초하여 상기 기준치를 생성하는 기준치 생성부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 상기 모멘트 변환부는 상기 블레이드의 재료 물성치 및 형상 특성치에 기초하여 상기 변형율을 상기 모멘트로 변환하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 상기 기준치 생성부는 상기 블레이드의 설계 정보에 기초하여 연산한 제1 기준치와 상기 모멘트의 통계 정보에 기초하여 연산한 제2 기준치를 결합하여 상기 기준치를 생성하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 상기 기준치 생성부는 상기 블레이드의 설계 하중에 모델 파라미터를 반영하여 상기 제1 기준치를 연산하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 상기 기준치 생성부는 상기 모멘트의 평균과 표준편차에 기초하여 정상 구간의 길이를 연산하고, 상기 모멘트의 평균 및 상기 정상 구간의 길이에 기초하여 상기 제2 기준치를 연산하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 상기 기준치 생성부는 상기 변형율이 상기 블레이드의 압력면(Pressure Side) 또는 흡입면(Suction Side)에서 측정된 데이터인 경우, 상기 모멘트의 통계 정보에 상기 풍력 터빈의 출력 변화 또는 상기 블레이드의 피치각 변화를 반영하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 풍력 터빈의 출력이 정격출력 이하이면, 상기 모멘트의 평균과 표준편차에 상기 풍력 터빈의 출력 변화가 반영되고, 상기 풍력 터빈의 출력이 상기 정격출력보다 크면, 상기 모멘트의 평균과 표준편차에 상기 블레이드의 피치각 변화가 반영되는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 상기 기준치는 상기 블레이드의 주의상태를 판단하기 위한 주의기준치, 경고상태를 판단하기 위한 경고기준치 및 긴급상태를 판단하기 위한 긴급기준치를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 상기 상태 판단부는 상기 모멘트가 상기 주의기준치를 벗어나면 상기 블레이드의 상태를 주의상태로 판단하고, 상기 모멘트가 상기 경고기준치를 벗어나면 상기 블레이드의 상태를 경고상태로 판단하며, 상기 모멘트가 상기 긴급기준치를 벗어나면 상기 블레이드의 상태를 긴급상태로 판단하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 상기 블레이드의 상태가 상기 주의상태, 상기 경고상태 및 상기 긴급상태 중 어느 하나에 해당하는 경우, 상기 블레이드의 상태를 경보하는 알람부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면, 블레이드 상태 판단의 기준이 되는 기준치를 블레이드 설계 정보와 모멘트 통계 정보에 따라 생성하기 때문에 정상상태 및 비정상상태에서 블레이드 상태 판단의 신뢰성을 확보할 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 모멘트 통계 정보에 대한 학습이 이루어지기 때문에 모멘트 통계 정보가 누적될수록 보다 신뢰성 높은 기준치를 생성할 수 있어 블레이드 상태 판단의 신뢰성을 보다 향상시킬 수 있다.
이와 같이, 본 발명에 따르면 블레이드 상태 판단의 신뢰성을 향상시킬 수 있으므로, 블레이드의 효율적인 관리 및 유지 보수가 가능해진다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 풍력 터빈 블레이드의 상태 감시 장치에서 블레이드의 변형율이 측정되는 위치를 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 풍력 터빈 블레이드의 상태 감시 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 풍력 터빈 블레이드의 상태 감시 방법의 기준치 생성 동작을 도시한 순서도이다.
도 4는 도 3에 의해 생성되는 기준치와 모멘트 측정 데이터를 도시한 예시도이다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 풍력 터빈 블레이드의 상태 감시 방법의 기준치 생성 동작을 도시한 순서도이다.
도 6과 도 7은 도 5에 의해 생성되는 기준치와 모멘트 측정 데이터를 도시한 예시도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 풍력 터빈 블레이드의 상태 감시 방법의 블레이드 상태 판단 동작을 도시한 순서도이다.
이하에서는 본 발명에 따른 풍력 터빈 블레이드의 상태 감시 장치 및 그 방법을 첨부된 도면들을 참조하여 상세하게 설명한다. 이러한 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로, 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 풍력 터빈 블레이드의 상태 감시 장치에서 블레이드의 변형율이 측정되는 위치를 설명하기 위한 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 일반적으로 블레이드에서 변형율 측정이 이루어지는 지점은 압력면(Pressure Side; 110), 흡입면(Suction Side; 120), 앞전(Leading Edge; 130) 및 뒷전(Trailling Edge; 140)으로 구분될 수 있다.
여기서, 압력면(110)은 바람을 받는 블레이드의 전면을 의미하고, 흡입면(120)은 바람을 받지 않는 블레이드의 후면을 의미한다. 앞전(130) 및 뒷전(140)은 각각 압력면(110)과 흡입면(120)의 모서리 지점에 해당하며 회전 모멘트를 받는 지점에 해당한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 풍력 터빈 블레이드의 상태 감시 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 풍력 터빈 블레이드의 상태 감시 장치는 광섬유 센서부(10), 광 파장 측정부(20), 데이터 진단처리부(30), 모멘트 변환부(40), 운전정보 입력부(50), 기준치 생성부(60), 상태 판단부(70), 메모리부(80) 및 알람부(90)를 포함한다.
광섬유 센서부(10)는 복수 개의 WDM(Wavelength-Division Multiplexing) 광섬유 센서를 포함하며, 각각의 광섬유 센서는 광원(미도시)에서 방사한 레이저를 특정 파장으로 반사하여 광 파장 측정부(20)로 전달한다.
도 1을 참조하면, 복수 개의 광섬유 센서는 블레이드의 압력면(110), 흡입면(120), 앞전(130) 및 뒷전(140)에 각각 90°간격으로 설치될 수 있다.
광 파장 측정부(20)는 광섬유 센서부(10)로부터 반사된 파장을 측정하여 복수 개의 측정 데이터를 생성하고 이를 데이터 진단처리부(30)로 전달한다.
이때, 광 파장 측정부(20)는 측정 주기 마다 측정 데이터를 생성할 수 있는데, 측정 주기는 설계자의 의도와 광섬유 센서 및 광 파장 측정부(20)의 사양에 따라 다양하게 선택될 수 있다. 예를 들어, 광 파장 측정부(20)는 0.01[sec] 마다(즉, 100[Hz]로) 측정 데이터를 생성하여 데이터 진단처리부(30)에 전달할 수 있다.
데이터 진단처리부(30)는 광 파장 측정부(20)로부터 입력되는 복수 개의 측정 데이터에 오류 데이터가 존재하는지 진단하고, 진단이 완료된 측정 데이터를 물리적 데이터(physical data)인 변형율(strain)로 변환하여 모멘트 변환부(40)에 전달한다.
모멘트 변환부(40)는 데이터 진단처리부(30)로부터 입력되는 변형율을 등가적인 모멘트(equivalent moment)로 변환하여 상태 판단부(70)로 전달한다.
이 경우, 모멘트 변환부(40)는 아래의 수학식 1에 따라 변형율(ε)에 블레이드의 재료 물성치(E) 및 형상 특성치(IZZ,y)를 반영하여 모멘트(M)로 변환할 수 있다.
수학식 1
Figure PCTKR2012007563-appb-M000001
여기서, M은 모멘트, ε은 변형율, E는 재료 물성치를 나타내고, IZZ는 관성 모멘트, y는 기하 정보인 회전 반경(r)의 루트(즉,
Figure PCTKR2012007563-appb-I000001
)를 나타낸다.
풍력 터빈의 하중 해석이 모멘트 단위로 이루어지기 때문에, 이처럼 측정된 변형율을 모멘트로 변환하여 블레이드 상태 판단에 이용한다.
모멘트 변환부(40)에 의해 변환된 모멘트는 메모리부(80)에 저장되어 이후 모멘트의 통계 정보 생성에 이용되는데, 이에 대한 자세한 설명은 후술한다.
운전정보 입력부(50)는 풍력 터빈의 운전정보를 입력받아 기준치 생성부(60)에 전달한다. 여기서, 운전정보는 풍력 터빈의 출력(power) 및 블레이드의 피치각(pitch angle)에 대한 정보를 포함한다.
기준치 생성부(60)는 블레이드의 설계 정보 및 모멘트 변환부(40)에 의해 변환된 모멘트의 통계 정보에 기초하여 기준치를 생성하고, 이를 상태 판단부(70)로 제공한다.
이때, 기준치 생성부(60)는 블레이드의 설계 정보에 기초하여 제1 기준치를 연산하고, 모멘트의 통계 정보에 기초하여 제2 기준치를 연산한 후, 제1 기준치와 제2 기준치를 가중치에 따라 결합하여 최종적인 기준치를 생성할 수 있다.
블레이드의 설계 정보는 모멘트 단위로 결정되는 블레이드의 설계 하중을 포함하고, 설계 하중은 최대 설계 하중과 최소 설계 하중을 포함할 수 있다.
모멘트의 통계 정보는 모멘트의 평균과 표준편차를 포함하며, 모멘트의 평균과 표준편차는 모멘트 변환부(40)로부터 메모리부(80)에 순차적으로 저장된 복수 개의 모멘트 값들로부터 산출될 수 있다.
또한, 기준치는 블레이드 상태 판단의 기준이 되는 값을 의미하며, 블레이드의 상태를 정의하는 방식에 따라 복수 개의 기준치로 이루어질 수 있다.
예를 들어, 블레이드의 상태를 이상 정도에 따라 정상상태(Normal State), 주의상태(Caution State), 경고상태(Warning State) 및 긴급상태(Emergency State)로 정의하는 경우, 기준치는 주의상태 여부를 판단하기 위한 주의기준치, 경고상태 여부를 판단하기 위한 경고기준치 및 긴급상태 여부를 판단하기 위한 긴급기준치로 이루어질 수 있다.
한편, 기준치 생성부(60)는 모멘트의 통계 정보에 기초하여 제2 기준치를 생성함에 있어서, 블레이드의 변형율이 측정된 위치에 따라 다른 방식으로 기준치를 생성할 수 있다.
구체적으로, 기준치 생성부(60)는 변형율이 측정된 위치가 블레이드의 압력면(110) 및 흡입면(120)인 경우, 운전정보 입력부(50)로부터 입력되는 풍력 터빈의 출력 및 블레이드의 피치각을 모멘트의 통계 정보에 반영하여 제2 기준치를 연산할 수 있다.
반면, 기준치 생성부(60)는 변형율이 측정된 위치가 블레이드의 앞전(130) 및 뒷전(140)인 경우에는 풍력 터빈의 출력 및 블레이드의 피치각을 모멘트 통계 정보에 반영하지 않는다.
블레이드의 압력면(110) 및 흡입면(120)은 블레이드의 앞전(130) 및 뒷전(140)과 달리 추력(Thrust force)에 의한 영향을 받기 때문에 풍력 터빈의 출력 및 블레이드의 피치각에 의존적인 특성을 보이기 때문이다.
이와 같이, 기준치 생성부(60)가 기준치를 생성하는 구체적인 과정은 도 3 내지 도 7을 참조하여 상세히 후술한다.
상태 판단부(70)는 모멘트 변환부(40)로부터 입력되는 모멘트를 기준치 생성부(60)로부터 제공되는 기준치와 비교하여 블레이드의 상태를 판단한다.
예를 들어, 기준치가 주의기준치, 경고기준치 및 긴급기준치를 포함하는 경우, 상태 판단부(70)는 모멘트를 주의기준치, 경고기준치 및 긴급기준치와 비교하여 블레이드가 정상상태, 주의상태, 경고상태 및 긴급상태 중 어떠한 상태인지를 판단할 수 있다.
만약, 블레이드가 주의상태, 경고상태 및 긴급상태 중 어느 하나의 상태에 해당하는 것으로 판단되는 경우, 상태 판단부(70)는 알람부(90)를 제어하여 적절한 경보가 이루어질 수 있도록 한다.
이와 같이, 상태 판단부(70)가 블레이드의 상태를 판단하여 알람부(90)를 제어하는 구체적인 과정은 도 8을 참조하여 후술한다.
메모리부(80)에는 모멘트 변환부(40)에 의해 변환되는 모멘트가 측정 시간에 따라 순차적으로 저장된다.
알람부(90)는 상태 판단부(70)의 제어에 따라 블레이드의 상태에 대한 정보를 출력한다. 예를 들어, 알람부(90)는 블레이드의 정상상태, 주의상태, 경고상태 및 긴급상태에 대한 정보를 출력할 수 있다.
알람부(90)는 경고등(미도시)이나 디스플레이 패널(미도시)을 통해 블레이드의 상태를 표시하여 출력하거나, 스피커(미도시) 등을 통해 블레이드의 상태를 음성으로 출력할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 풍력 터빈 블레이드의 상태 감시 방법의 기준치 생성 동작을 도시한 순서도이고, 도 4는 도 3에 의해 생성되는 기준치와 모멘트 측정 데이터를 도시한 예시도이다.
도 3에는 변형율이 측정된 위치가 블레이드의 앞전(130) 및 뒷전(140)인 경우에 기준치 생성부(60)가 기준치를 생성하는 과정이 도시되어 있다.
도 3에 도시된 바와 같이, 먼저 기준치 생성부(60)는 블레이드의 설계 정보에 기초하여 제1 기준치를 연산한다(S100).
구체적으로, 기준치 생성부(60)는 블레이드의 최대 설계 하중 및 최소 설계 하중에 모델 파라미터를 반영하여 제1 기준치를 연산할 수 있다.
예를 들어, 제1 기준치가 제1 주의기준치, 제1 경고기준치 및 제1 긴급기준치를 포함하는 경우, 제1 주의기준치(C1-max,C1-min), 제1 경고기준치(W1-max,W1-min) 및 제1 긴급기준치(E1-max,E1-min)는 각각 아래의 수학식 2 내지 수학식 4에 따라 연산될 수 있다.
수학식 2
Figure PCTKR2012007563-appb-M000002
수학식 3
Figure PCTKR2012007563-appb-M000003
수학식 4
Figure PCTKR2012007563-appb-M000004
여기서, MD-max와 MD-min은 각각 블레이드의 최대 설계 하중과 최소 설계 하중을 나타내고, v1 내지 v6은 모델 파라미터(model parameter)를 나타낸다. 모델 파라미터는 최대 설계 하중 및 최소 설계 하중에 곱해지는 파라미터로, 설계 하중의 표준정규분포상에서 1σ, 2σ, 3σ에 해당하는 값으로 선택될 수 있다.
예를 들어, v1,v2는 1σ에 해당하는 0.68로, v3,v4는 2σ에 해당하는 0.95로, v5,v6은 3σ에 해당하는 0.99로 선택될 수 있다. 하지만, 이는 예시적인 것에 불과하며, 모델 파라미터는 설계자의 의도나 적용되는 블레이드의 사양에 따라 다양한 값으로 선택될 수 있다고 할 것이다.
한편, 기준치 생성부(60)는 모멘트의 통계 정보에 기초하여 제2 기준치를 연산한다(S110).
구체적으로, 기준치 생성부(60)는 모멘트의 평균과 표준편차에 기초하여 정상 구간의 길이(Normal Distance; L)를 연산하고, 모멘트의 평균과 정상 구간의 길이(L)에 기초하여 제2 기준치를 연산할 수 있다.
예를 들어, 제2 기준치가 제2 주의기준치, 제2 경고기준치 및 제2 긴급기준치를 포함하는 경우, 제2 주의기준치(C2-max,C2-min), 제2 경고기준치(W2-max,W2-min) 및 제2 긴급기준치(E2-max,E2-min)는 각각 아래의 수학식 5 내지 수학식 7에 따라 연산될 수 있다.
수학식 5
Figure PCTKR2012007563-appb-M000005
수학식 6
Figure PCTKR2012007563-appb-M000006
수학식 7
Figure PCTKR2012007563-appb-M000007
여기서, Mavg는 모멘트의 평균을 나타내고, L은 정상 구간의 길이를 나타내며, s1 내지 s6은 통계 파라미터(statistic parameter)를 나타낸다.
통계 파라미터는 정상 구간의 길이에 곱해지는 파라미터로, 전술한 모델 파라미터와 마찬가지로 모멘트의 표준정규분포상에서 1σ, 2σ, 3σ에 해당하는 값으로 선택될 수 있다. 하지만, 이는 예시적인 것에 불과하며 통계 파라미터는 설계자의 의도나 적용되는 블레이드의 사양에 따라 다양한 값으로 선택될 수 있다고 할 것이다.
한편, 정상 구간의 길이(L)는 실질적으로 제2 기준치를 결정하기 위한 값으로, 모멘트의 평균과 표준편차에 기초하여 연산된다.
기준치 생성부(60)는 아래의 수학식 8에 따라 모멘트의 평균과 표준편차에 비례상수(k1,k2)를 각각 곱한 값을 합산하여 정상 구간의 길이(L)를 연산할 수 있다.
수학식 8
Figure PCTKR2012007563-appb-M000008
여기서, Mavg와 σM은 각각 모멘트의 평균과 표준편차를 나타내고, k1,k2는 비례상수를 나타낸다. 비례상수인 k1,k2는 설계자의 의도에 따라 다양하게 선택될 수 있다. 예를 들어, k1,k2는 각각 0.1,0.9로 선택될 수 있다.
한편, 기준치 생성부(60)는 아래의 수학식 9에 따라 현재시간까지 누적 연산된 평균과 표준편차에 비례상수(k1,k2)를 각각 곱한 값을 합산하여 정상 구간의 길이(L)를 연산할 수 있다.
수학식 9
Figure PCTKR2012007563-appb-M000009
여기서, Mavg(t)와 σavg(t)는 각각 현재시간까지 누적 연산된 모멘트의 평균과 표준편차를 나타내고, k1,k2는 비례상수를 나타낸다.
이 경우, 현재시간까지 누적 연산된 모멘트의 평균과 표준편차는 아래의 수학식 10과 11에 따라 이전시간까지 누적 연산된 모멘트의 평균과 표준편차에 각각 현재시간의 모멘트와 표준편차가 반영될 수 있다.
수학식 10
Figure PCTKR2012007563-appb-M000010
수학식 11
Figure PCTKR2012007563-appb-M000011
여기서, Mavg(t)와 σavg(t)는 각각 현재시간까지 누적 연산된 모멘트의 평균과 표준편차를 나타내고, Mavg(t-1)과 σavg(t-1)은 각각 이전시간까지 누적 연산된 모멘트의 평균과 표준편차를 나타내며, M(t)와 σ(t)는 각각 현재시간의 모멘트와 표준편차를 나타낸다.
참고로, σavg(t)는 아래의 수학식 12에 따라 연산될 수도 있다.
수학식 12
Figure PCTKR2012007563-appb-M000012
이와 같이, 모멘트 통계 정보에 대한 학습이 이루어지는 경우 모멘트 통계 정보가 누적될수록 보다 신뢰성 높은 기준치를 생성할 수 있어 블레이드 상태 판단의 신뢰성을 향상시킬 수 있다.
다시 도 3을 참조하면, 기준치 생성부(60)는 제1 기준치와 제2 기준치를 가중치에 따라 결합하여 아래의 수학식 13에 따라 최종적인 기준치를 생성하고(S120), 이를 상태 판단부(70)로 제공한다(S130).
예를 들어, 기준치가 주의기준치, 경고기준치 및 긴급기준치를 포함하는 경우, 주의기준치(Cmax,Cmin), 경고기준치(Wmax,Wmin) 및 긴급기준치(Emax,Emin)는 각각 아래의 수학식 13 내지 15에 따라 연산될 수 있다.
수학식 13
Figure PCTKR2012007563-appb-M000013
수학식 14
Figure PCTKR2012007563-appb-M000014
수학식 15
Figure PCTKR2012007563-appb-M000015
여기서, w1,w2는 제1 기준치와 제2 기준치에 각각 곱해지는 가중치를 나타낸다.
이러한 일련의 과정을 거쳐 생성되는 주의기준치, 경고기준치, 긴급기준치 및 모멘트 측정 데이터가 도 4에 도시되어 있다. 블레이드의 앞전(130) 및 뒷전(140)의 경우 회전 모멘트를 받는 지점이기 때문에 풍력 터빈의 출력이나 블레이드의 피치각 변화에 대한 영향은 반영되지 않음을 확인할 수 있다.
반면, 블레이드의 압력면(110) 및 흡입면(120)의 경우 풍력 터빈의 출력이나 블레이드의 피치각에 영향을 받게 되는데 이러한 경우에 대한 기준치 생성 동작은 도 5 내지 도 6을 참조하여 설명한다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 풍력 터빈 블레이드의 상태 감시 방법의 기준치 생성 동작을 도시한 순서도이고, 도 6과 도 7은 도 5에 의해 생성되는 기준치와 모멘트 측정 데이터를 도시한 예시도이다.
도 5에는 변형율이 측정된 위치가 블레이드의 압력면(110) 및 흡입면(120)인 경우에 기준치 생성부(60)가 기준치를 생성하는 과정이 도시되어 있으며, 이를 참조하여 전술한 실시예와의 차이점을 위주로 설명한다.
도 5에 도시된 바와 같이, 먼저 기준치 생성부(60)는 블레이드의 설계 정보에 기초하여 제1 기준치를 연산한다(S200). 이는 도 3을 참조하여 전술한 실시예의 S100 단계와 동일하므로 자세한 설명을 생략한다.
이어서, 기준치 생성부(60)는 운전정보 입력부(50)로부터 풍력 터빈의 운전정보를 입력받는다(S210). 여기서, 운전정보는 풍력 터빈의 출력 및 블레이드의 피치각에 대한 정보를 포함한다.
그러고 나서, 기준치 생성부(60)는 풍력 터빈의 출력을 정격출력과 비교하여, 풍력 터빈의 출력이 정격출력 이하인지 여부를 판단한다(S220).
만약, 풍력 터빈의 출력이 정격출력 이하인 경우, 모멘트가 풍력 터빈의 출력에 의존하여 변화하기 때문에, 기준치 생성부(60)는 풍력 터빈의 출력 변화를 모멘트의 통계 정보에 반영한다(S221).
반면, 풍력 터빈의 출력이 정격출력보다 큰 경우, 모멘트가 블레이드의 피치각에 의존하여 변화하기 때문에, 기준치 생성부(60)는 블레이드의 피치각 변화를 모멘트의 통계 정보에 반영한다(S222).
이후, 기준치 생성부(60)는 풍력 터빈의 출력 변화 또는 블레이드의 피치각 변화가 반영된 모멘트의 통계 정보에 기초하여 제2 기준치를 연산한다(S230).
구체적으로, 기준치 생성부(60)는 풍력 터빈의 출력 변화 또는 블레이드의 피치각 변화가 반영된 모멘트의 평균과 표준편차에 기초하여 정상 구간의 길이(Normal Distance; L)를 연산하고, 풍력 터빈의 출력 변화 또는 블레이드의 피치각 변화가 반영된 모멘트의 평균과 정상 구간의 길이(L)에 기초하여 제2 기준치를 연산할 수 있다.
예를 들어, 풍력 터빈의 출력이 정격출력 이하이고, 제2 기준치가 제2 주의기준치, 제2 경고기준치 및 제2 긴급기준치를 포함하는 경우, 제2 주의기준치(C2-max,C2-min), 제2 경고기준치(W2-max,W2-min) 및 제2 긴급기준치(E2-max,E2-min)는 각각 아래의 수학식 16 내지 수학식 18에 따라 연산될 수 있다.
수학식 16
Figure PCTKR2012007563-appb-M000016
수학식 17
Figure PCTKR2012007563-appb-M000017
수학식 18
Figure PCTKR2012007563-appb-M000018
여기서, Mavg는 모멘트의 평균을 나타내고, L은 정상 구간의 길이를 나타내며, s1 내지 s6은 통계 파라미터(statistic parameter)를 나타낸다. 또한, p는 풍력 터빈의 출력을 나타내는 변수를 나타낸다.
풍력 터빈의 출력이 정격출력보다 큰 경우 변수 p를 블레이드의 피치각을 나타내는 변수 θ로 대체하면, 동일한 방식으로 제2 주의기준치, 제2 경고기준치 및 제2 긴급기준치를 연산할 수 있다.
한편, 정상 구간의 길이(L)를 연산하는 방법은 모멘트의 평균과 표준편차가 p 또는 θ의 함수로 표현되는 것 외에는 도 3을 참조하여 전술한 실시예와 동일하므로 그 자세한 설명을 생략한다.
기준치 생성부(60)는 제1 기준치와 제2 기준치를 가중치에 따라 결합하여 최종적인 기준치를 생성하고, 이를 상태 판단부(70)로 제공하는 단계(S240,S250) 역시 도 3을 참조하여 전술한 실시예의 S120,S130과 실질적으로 동일하므로 그 자세한 설명을 생략한다.
한편, 이와 같은 과정을 거쳐 생성되는 주의기준치, 경고기준치, 긴급기준치 및 모멘트 측정 데이터가 도 6과 도 7에 도시되어 있다. 도 6은 압력면(110)에 대한 기준치 및 모멘트 측정 데이터를 나타내고, 도 7은 흡입면(120)에 대한 기준치 및 모멘트 측정 데이터를 나타낸다.
이와 같이, 블레이드 상태 판단의 기준이 되는 기준치를 블레이드 설계 정보와 모멘트 통계 정보에 따라 생성하면, 정상상태 및 비정상상태에서 블레이드 상태 판단의 신뢰성을 확보할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 풍력 터빈 블레이드의 상태 감시 방법의 블레이드 상태 판단 동작을 도시한 순서도이다.
도 8에 도시된 바와 같이, 상태 판단부(70)는 모멘트 변환부(40)로부터 모멘트를 입력받고(S300), 기준치 생성부(60)로부터 기준치를 제공받는다(S310).
이때, 기준치는 주의상태 여부를 판단하기 위한 주의기준치, 경고상태 여부를 판단하기 위한 경고기준치 및 긴급상태 여부를 판단하기 위한 긴급기준치를 포함할 수 있다.
이후, 상태 판단부(70)는 모멘트를 기준치와 비교하여 블레이드의 상태를 판단한다.
구체적으로, 상태 판단부(70)는 모멘트가 주의기준치의 상한값 또는 하한값을 벗어나는지 확인하고(S320), 모멘트가 주의기준치의 상한값과 하한값 사이의 값에 해당하는 경우, 블레이드의 상태를 정상상태로 판단한다(S330).
반면, 모멘트가 주의기준치의 상한값 또는 하한값을 벗어나는 경우, 상태 판단부(70)는 모멘트가 경고기준치의 상한값 또는 하한값을 벗어나는지 확인한다(S340).
만약, 모멘트가 경고기준치의 상한값과 하한값 사이의 값에 해당하는 경우, 상태 판단부(70)는 블레이드의 상태를 주의상태로 판단한다(S350).
하지만, 모멘트가 경고기준치의 상한값 또는 하한값을 벗어나는 경우, 상태 판단부(70)는 모멘트가 긴급기준치의 상한값 또는 하한값을 벗어나는지 확인힌다(S360).
만약, 모멘트가 긴급기준치의 상한값과 하한값 사이의 값에 해당하는 경우, 상태 판단부(70)는 블레이드의 상태를 경고상태로 판단한다(S370).
하지만, 모멘트가 경고기준치의 상한값 또는 하한값을 벗어나는 경우, 상태 판단부(70)는 블레이드의 상태를 긴급상태로 판단한다(S380).
이와 같이, 블레이드의 상태가 주의상태, 경고상태 또는 긴급상태로 판단되는 경우, 상태 판단부(70)는 알람부(90)를 제어하여 적절한 경보가 이루어지도록 한다(S390).
이와 같이, 본 발명에 따른 풍력 터빈 블레이드의 상태 감시 장치 및 그 방법에 의하면, 블레이드 상태 판단의 기준이 되는 기준치를 블레이드 설계 정보와 모멘트 통계 정보에 따라 생성하기 때문에 정상상태 및 비정상상태에서 블레이드 상태 판단의 신뢰성을 확보할 수 있다.
또한, 모멘트 통계 정보에 대한 학습이 이루어지기 때문에 모멘트 통계 정보가 누적될수록 보다 신뢰성 높은 기준치를 생성할 수 있어 블레이드 상태 판단의 신뢰성을 보다 향상시킬 수 있으며, 그에 따라 블레이드의 효율적인 관리 및 유지 보수가 가능해진다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의해서 정하여져야 할 것이다.

Claims (20)

  1. 블레이드의 변형율을 모멘트로 변환하는 단계;
    상기 블레이드의 설계 정보와 상기 모멘트의 통계 정보에 기초하여 기준치를 생성하는 단계; 및
    상기 모멘트를 상기 기준치와 비교하여 상기 블레이드의 상태를 판단하는 단계를 포함하는 풍력 터빈 블레이드의 상태 감시 방법.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 모멘트는 상기 블레이드의 재료 물성치 및 형상 특성치에 기초하여 변환되는 것을 특징으로 하는 풍력 터빈 블레이드의 상태 감시 방법.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 기준치를 생성하는 단계는,
    상기 블레이드의 설계 정보에 기초하여 제1 기준치를 연산하는 단계;
    상기 모멘트의 통계 정보에 기초하여 제2 기준치를 연산하는 단계; 및
    상기 제1 기준치와 상기 제2 기준치를 결합하여 상기 기준치를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 풍력 터빈 블레이드의 상태 감시 방법.
  4. 제 3항에 있어서, 상기 제1 기준치는 상기 블레이드의 설계 하중에 모델 파라미터가 반영되어 연산되는 것을 특징으로 하는 풍력 터빈 블레이드의 상태 감시 방법.
  5. 제 3항에 있어서, 상기 제2 기준치를 연산하는 단계는,
    상기 모멘트의 평균과 표준편차에 기초하여 정상 구간의 길이를 연산하는 단계;
    상기 모멘트의 평균 및 상기 정상 구간의 길이에 기초하여 상기 제2 기준치를 연산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 풍력 터빈 블레이드의 상태 감시 방법.
  6. 제 5항에 있어서, 상기 정상 구간의 길이를 연산하는 단계에서,
    상기 모멘트의 평균과 표준편차에는 이전시간까지 누적 연산된 평균과 표준편차에 현재시간의 평균과 표준편차가 반영되어 있는 것을 특징으로 하는 풍력 터빈 블레이드의 상태 감시 방법.
  7. 제 3항에 있어서,
    상기 제2 기준치를 연산하는 단계는,
    상기 변형율이 상기 블레이드의 압력면(Pressure Side) 또는 흡입면(Suction Side)에서 측정된 데이터이면, 풍력 터빈의 출력을 정격출력과 비교하는 단계; 및
    상기 비교 결과에 따라 상기 풍력 터빈의 출력 변화 또는 상기 블레이드의 피치각 변화를 상기 모멘트의 통계 정보에 반영하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 풍력 터빈 블레이드의 상태 감시 방법.
  8. 제 7항에 있어서,
    상기 풍력 터빈의 출력이 상기 정격출력 이하이면, 상기 모멘트의 통계 정보에 상기 풍력 터빈의 출력 변화가 반영되고,
    상기 풍력 터빈의 출력이 상기 정격출력보다 크면, 상기 모멘트의 통계 정보에 상기 블레이드의 피치각 변화가 반영되는 것을 특징으로 하는 풍력 터빈 블레이드의 상태 감시 방법.
  9. 제 1항에 있어서,
    상기 기준치는 상기 블레이드의 주의상태를 판단하기 위한 주의기준치, 경고상태를 판단하기 위한 경고기준치 및 긴급상태를 판단하기 위한 긴급기준치를 포함하는 것을 특징으로 하는 풍력 터빈 블레이드의 상태 감시 방법.
  10. 제 1항에 있어서,
    상기 블레이드의 상태가 상기 주의상태, 상기 경고상태 및 상기 긴급상태 중 어느 하나에 해당하는 경우, 상기 블레이드의 상태를 경보하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 풍력 터빈 블레이드의 상태 감시 방법.
  11. 풍력 터빈 블레이드의 변형율을 모멘트로 변환하는 모멘트 변환부;
    상기 모멘트를 기준치와 비교하여 상기 블레이드의 상태를 판단하는 상태 판단부; 및
    상기 블레이드의 설계 정보와 상기 모멘트의 통계 정보에 기초하여 상기 기준치를 생성하는 기준치 생성부를 포함하는 풍력 터빈 블레이드의 상태 감시 장치.
  12. 제 11항에 있어서, 상기 모멘트 변환부는 상기 블레이드의 재료 물성치 및 형상 특성치에 기초하여 상기 변형율을 상기 모멘트로 변환하는 것을 특징으로 하는 풍력 터빈 블레이드의 상태 감시 장치.
  13. 제 11항에 있어서,
    상기 기준치 생성부는 상기 블레이드의 설계 정보에 기초하여 연산한 제1 기준치와 상기 모멘트의 통계 정보에 기초하여 연산한 제2 기준치를 결합하여 상기 기준치를 생성하는 것을 특징으로 하는 풍력 터빈 블레이드의 상태 감시 장치.
  14. 제 13항에 있어서, 상기 기준치 생성부는 상기 블레이드의 설계 하중에 모델 파라미터를 반영하여 상기 제1 기준치를 연산하는 것을 특징으로 하는 풍력 터빈 블레이드의 상태 감시 장치.
  15. 제 13항에 있어서, 상기 기준치 생성부는 상기 모멘트의 평균과 표준편차에 기초하여 정상 구간의 길이를 연산하고, 상기 모멘트의 평균 및 상기 정상 구간의 길이에 기초하여 상기 제2 기준치를 연산하는 것을 특징으로 하는 풍력 터빈 블레이드의 상태 감시 장치.
  16. 제 13항에 있어서, 상기 기준치 생성부는 상기 변형율이 상기 블레이드의 압력면(Pressure Side) 또는 흡입면(Suction Side)에서 측정된 데이터인 경우,
    상기 모멘트의 통계 정보에 상기 풍력 터빈의 출력 변화 또는 상기 블레이드의 피치각 변화를 반영하는 것을 특징으로 하는 풍력 터빈 블레이드의 상태 감시 장치.
  17. 제 16항에 있어서,
    풍력 터빈의 출력이 정격출력 이하이면, 상기 모멘트의 평균과 표준편차에 상기 풍력 터빈의 출력 변화가 반영되고,
    상기 풍력 터빈의 출력이 상기 정격출력보다 크면, 상기 모멘트의 평균과 표준편차에 상기 블레이드의 피치각 변화가 반영되는 것을 특징으로 하는 풍력 터빈 블레이드의 상태 감시 장치.
  18. 제 11항에 있어서, 상기 기준치는 상기 블레이드의 주의상태를 판단하기 위한 주의기준치, 경고상태를 판단하기 위한 경고기준치 및 긴급상태를 판단하기 위한 긴급기준치를 포함하는 것을 특징으로 하는 풍력 터빈 블레이드의 상태 감시 장치.
  19. 제 18항에 있어서, 상기 상태 판단부는
    상기 모멘트가 상기 주의기준치를 벗어나면 상기 블레이드의 상태를 주의상태로 판단하고, 상기 모멘트가 상기 경고기준치를 벗어나면 상기 블레이드의 상태를 경고상태로 판단하며, 상기 모멘트가 상기 긴급기준치를 벗어나면 상기 블레이드의 상태를 긴급상태로 판단하는 것을 특징으로 하는 풍력 터빈 블레이드의 상태 감시 장치.
  20. 제 18항에 있어서,
    상기 블레이드의 상태가 상기 주의상태, 상기 경고상태 및 상기 긴급상태 중 어느 하나에 해당하는 경우, 상기 블레이드의 상태를 경보하는 알람부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 풍력 터빈 블레이드의 상태 감시 장치.
PCT/KR2012/007563 2012-09-20 2012-09-20 풍력 터빈 블레이드의 상태 감시 장치 및 그 방법 Ceased WO2014046316A1 (ko)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE112012004529.7T DE112012004529B4 (de) 2012-09-20 2012-09-20 Vorrichtung zur Überwachung eines Windturbinenblatts und Verfahren dafür
CN201280042230.3A CN103827480B (zh) 2012-09-20 2012-09-20 风力机桨叶状态监控装置及其方法
AU2012388403A AU2012388403B2 (en) 2012-09-20 2012-09-20 Apparatus for monitoring wind turbine blade and method thereof
US14/342,356 US20140236498A1 (en) 2012-09-20 2012-09-20 Apparatus for monitoring wind turbine blade and method thereof

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR10-2012-0104821 2012-09-20
KR1020120104821A KR101394323B1 (ko) 2012-09-20 2012-09-20 풍력 터빈 블레이드의 상태 감시 장치 및 그 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2014046316A1 true WO2014046316A1 (ko) 2014-03-27

Family

ID=50341603

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/KR2012/007563 Ceased WO2014046316A1 (ko) 2012-09-20 2012-09-20 풍력 터빈 블레이드의 상태 감시 장치 및 그 방법

Country Status (6)

Country Link
US (1) US20140236498A1 (ko)
KR (1) KR101394323B1 (ko)
CN (1) CN103827480B (ko)
AU (1) AU2012388403B2 (ko)
DE (1) DE112012004529B4 (ko)
WO (1) WO2014046316A1 (ko)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114701185B (zh) * 2022-01-11 2024-03-12 中材科技风电叶片股份有限公司 一种叶片制备的方法
CN116641849B (zh) * 2023-04-11 2024-11-08 国家电投集团江苏海上风力发电有限公司 一种基于光纤技术的风电机组叶片监测系统及方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060033338A1 (en) * 2004-05-11 2006-02-16 Wilson Kitchener C Wind flow estimation and tracking using tower dynamics
KR20090094808A (ko) * 2006-10-02 2009-09-08 클립퍼 윈드파워 테크놀로지 인코포레이티드 전단풍 및 바람 오정렬을 보상하기 위한 블레이드 피치 제어를 갖춘 풍력 터빈
KR20090098828A (ko) * 2007-05-21 2009-09-17 미츠비시 쥬고교 가부시키가이샤 풍력 발전 장치 및 풍력 발전 장치의 요 선회 구동 방법
JP2010084770A (ja) * 2008-10-01 2010-04-15 Siemens Ag 風力タービンの状態を監視する方法およびシステム
KR20100117129A (ko) * 2008-08-25 2010-11-02 미츠비시 쥬고교 가부시키가이샤 풍차의 운전 제한 조정 장치 및 방법 및 프로그램을 기록한 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102005017054B4 (de) * 2004-07-28 2012-01-05 Igus - Innovative Technische Systeme Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur Überwachung des Zustandes von Rotorblättern an Windkraftanlagen
GB2440954B (en) * 2006-08-18 2008-12-17 Insensys Ltd Structural monitoring
GB2458400B (en) * 2007-05-04 2010-02-17 Insensys Ltd Wind turbine monitoring
US20090246019A1 (en) * 2007-05-04 2009-10-01 Mark Volanthen Wind turbine monitoring
GB2454253B (en) * 2007-11-02 2011-02-16 Insensys Ltd Strain sensors
CA2724311A1 (en) * 2008-05-13 2009-11-19 Purdue Research Foundation Monitoring of wind turbines
DE102008048956A1 (de) * 2008-09-25 2010-04-01 Repower Systems Ag Verfahren zum Überwachen eines Getriebes einer Windenergieanlage
US20100114502A1 (en) * 2008-10-31 2010-05-06 General Electric Company System and method for article monitoring
WO2012066107A2 (de) * 2010-11-17 2012-05-24 Suzlon Energy Gmbh Verfahren zum bestimmen von betriebszuständen einer windturbine

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060033338A1 (en) * 2004-05-11 2006-02-16 Wilson Kitchener C Wind flow estimation and tracking using tower dynamics
KR20090094808A (ko) * 2006-10-02 2009-09-08 클립퍼 윈드파워 테크놀로지 인코포레이티드 전단풍 및 바람 오정렬을 보상하기 위한 블레이드 피치 제어를 갖춘 풍력 터빈
KR20090098828A (ko) * 2007-05-21 2009-09-17 미츠비시 쥬고교 가부시키가이샤 풍력 발전 장치 및 풍력 발전 장치의 요 선회 구동 방법
KR20100117129A (ko) * 2008-08-25 2010-11-02 미츠비시 쥬고교 가부시키가이샤 풍차의 운전 제한 조정 장치 및 방법 및 프로그램을 기록한 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체
JP2010084770A (ja) * 2008-10-01 2010-04-15 Siemens Ag 風力タービンの状態を監視する方法およびシステム

Also Published As

Publication number Publication date
KR20140038270A (ko) 2014-03-28
US20140236498A1 (en) 2014-08-21
AU2012388403A1 (en) 2014-04-03
CN103827480A (zh) 2014-05-28
KR101394323B1 (ko) 2014-05-13
DE112012004529B4 (de) 2020-03-19
DE112012004529T5 (de) 2014-08-07
CN103827480B (zh) 2016-10-19
AU2012388403B2 (en) 2015-09-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2014046355A1 (ko) 풍력터빈의 파워커브 모니터링을 위한 파워커브 리미트 자동 산출 방법
WO2021045576A1 (ko) 가스 센서를 이용한 배터리 보호 장치 및 방법
CN113296032A (zh) 一种电缆接头柔性防爆装置的运行监测方法及装置
CN112326039B (zh) 一种光伏电站巡检辅助系统
WO2018044040A1 (ko) 기기 중요도와 경보 유효성 판단 프로세서를 포함한 원자력발전소 기기 이상징후 사전감지 방법 및 그 시스템
CN115907726A (zh) 一种电机温度监测故障处理方法和装置
WO2013105769A1 (ko) 풍력터빈의 블레이드 처짐 감시 시스템
CN110674001B (zh) 一种服务器、基于服务器的温度告警方法及系统
WO2017099335A1 (ko) 기상정보를 기반으로 한 풍력설비의 정비방법 및 정비시스템
WO2014046316A1 (ko) 풍력 터빈 블레이드의 상태 감시 장치 및 그 방법
CN118582356B (zh) 一种基于机器视觉的叶片呼吸变形的监测方法及系统
JP5966194B2 (ja) 回転機ギャップ計測装置
CN114060235A (zh) 一种风力发电的叶片在线疲劳监控系统
CA3086006A1 (en) Method of detecting lightning strikes in a wind turbine rotor blade and lightning strike measurement system
WO2026084489A1 (ko) 스트링 특성을 활용한 태양광 발전 감시시스템
CN222185014U (zh) 一种风机舱作业用温度检测装置
CN114942075A (zh) 电力设备故障检测分析方法
CN114295223A (zh) 一种输电线路红外成像在线监测系统及方法
CN118795334A (zh) 一种石油钻井永磁电动机负载监测系统
WO2022119020A1 (ko) 작업 발판의 응력 검출 방법 및 이를 이용한 작업 발판 안전 관리 시스템
CN116388685B (zh) 一种太阳能电池板运行控制系统
CN118432175A (zh) 一种分布式光伏集群协调优化控制方法
CN116800203A (zh) 一种基于物联网的具有运行监管功能的光伏逆变装置
WO2018103916A1 (en) Determining a structural condition of a rotor blade of a wind turbine
RU2860805C1 (ru) Стенд для испытаний винтомоторной группы

Legal Events

Date Code Title Description
WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2012388403

Country of ref document: AU

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 14342356

Country of ref document: US

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 112012004529

Country of ref document: DE

Ref document number: 1120120045297

Country of ref document: DE

121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 12884880

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

32PN Ep: public notification in the ep bulletin as address of the adressee cannot be established

Free format text: NOTING OF LOSS OF RIGHTS PURSUANT TO RULE 112(1) EPC (EPO FORM 1205 DATED 10/08/2015)

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 12884880

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1