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风电机组状态监测系统研究

发布时间:2021-02-02 14:40
  随着全球变暖和环境污染问题日益严峻,发展可再生清洁能源成为解决环境和能源问题的必然选择。风能作为一种取之不尽用之不竭的可再生新能源,近十几年来在全球范围内得到了高度重视,其与传统能源相比在节能减排、生态保护、环境保护方面具有显著的优势。近年来,我国风力发电发展也十分迅猛,目前在全国各类电力生产比例中风电已成为继煤电和水电之后第三大电源。随着风电的快速发展,大型风电机组的运行故障问题也日益突出。目前,我国已投运的风电机组开始进入故障的高发期,其中运行2-3年以上的兆瓦级风电机组故障率高达5%。风电机组故障的发生不但严重影响风电场的发电量,而且大大增加风电场的维护成本。因此,引入风电机组状态监测系统,对故障征兆进行准确预警,对保障风电机组安全稳定运行具有重要作用。本课题研究了基于ARM和FPGA的风电机组状态监测系统,着重对系统构架、硬件设计和传动系统故障信号分析及诊断等几个方面展开了研究,主要工作如下:(1)阐述了国内外风电机组状态监测系统发展状况,分析了本课题的可行性和应用前景。设计了振动信号差动放大、积分、滤波等预调理级联电路,并通过仿真验证了电路的有效性;为了保证键相信号整形电路的... 

【文章来源】:东南大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】:73 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

风电机组状态监测系统研究


全球风电累计装机容量(2001年-2016年)

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图 1-2 全球风电年新装机容量(2001 年-2016 年)图 1-3 中国新增和累计风电装机容量(2006 年-2016 年)我国风电在快速发展的同时,大型风电机组运行故障问题也日益突出。大型风电机组通常工作环境恶劣,经常受到暴晒、雷雨、霜冻等恶劣自然环境的影响,风机的选址也一般选在风湍流强度较大的地区,容易造成风机瞬时载荷波动过大。风力发电机组长期在这种恶劣的变工况条件下运行,传动系统极易发生故障,而一旦出现故障,设备的拆装运输、维修费用以及由此产生的停机将给风电场带

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图 1-3 中国新增和累计风电装机容量(2006 年-2016 年)我国风电在快速发展的同时,大型风电机组运行故障问题也日益突出。大型风电机组通常工作环境恶劣,经常受到暴晒、雷雨、霜冻等恶劣自然环境的影响,风机的选址也一般选在风湍流强度较大的地区,容易造成风机瞬时载荷波动过大。风力发电机组长期在这种恶劣的变工况条件下运行,传动系统极易发生故障,而一旦出现故障,设备的拆装运输、维修费用以及由此产生的停机将给风电场带来重大的经济损失。据统计,对于一个设计寿命 20 年的风电机组而言,运行维护费用占到机组发电总收入的 10~15%,海上风电机组的运维费更是达到总收入的 20~25%[5]。目前,我国已投运风电机组开始进入故障高发阶段,风电场粗放的管理模式已显露弊端,出现了大量齿轮箱损坏、叶片裂纹、电机着火、控制失灵等事故,特别是对于运行 2-3 年以上的兆瓦级风电机组,其故障率高达 5% 。当前我国风电场中风电机组的平均可利用率普遍低于 95%,除了风电接入系统不具备条件外,风电机组故障率高是其中一个重要因素[6]。风电机组故障的发生不仅严重影响发电量,而且大大增加了风电场维护成本,严重损害了风电场的经济效益[7]。

【参考文献】:
期刊论文
[1]瞬态电压抑制二极管的概述和展望[J]. 杨尊松,王立新,肖超,陆江,李彬鸿.  电子设计工程. 2016(24)
[2]基于EEMD峭度-相关系数准则的多特征量风电机组轴承故障诊断[J]. 彭进,王维庆,王海云,唐新安.  可再生能源. 2016(10)
[3]时空域深度卷积神经网络及其在行为识别上的应用[J]. 刘琮,许维胜,吴启迪.  计算机科学. 2015(07)
[4]开环与闭环控制系统优缺点浅析[J]. 张敏.  科技与企业. 2014(17)
[5]积分电路实验积分条件分析研究[J]. 曹秀爽.  实验室科学. 2013(05)
[6]基于混沌和取样积分技术的大型风电增速箱早期故障诊断[J]. 孙自强,陈长征,谷艳玲,刘欢.  振动与冲击. 2013(09)
[7]一种嵌入式总线运动控制器的实时系统设计[J]. 林立明,于东,胡毅,秦承刚,王志成,陆小虎.  中国机械工程. 2013(04)
[8]电涡流传感器的特性分析与标定方法[J]. 刘柱,李巍,金建新.  机械与电子. 2013(02)
[9]行星齿轮箱齿轮局部故障振动频谱特征[J]. 冯志鹏,赵镭镭,褚福磊.  中国电机工程学报. 2013(05)
[10]巴特沃斯低通滤波器的实现方法研究[J]. 赵晓群,张洁.  大连民族学院学报. 2013(01)

硕士论文
[1]基于小波分析和在线极限学习机的滚动轴承故障诊断方法研究[D]. 韩宝珠.北京交通大学 2016
[2]风电机组状态监测与故障诊断系统的设计与实现[D]. 张彦创.吉林大学 2013
[3]卷积神经网络在图像识别上的应用的研究[D]. 许可.浙江大学 2012
[4]主分量法在机械设备故障诊断方法中的应用[D]. 钱贺.华北电力大学(北京) 2006



本文编号:3014864

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