Mehmet BAYRAK, Nduwayezu ERİC, Ahmet KÜÇÜKER

RÜZGAR TÜRBİNLERİNDE MEKANİK DENGESİZLİK ARIZALARININ ELEKTRİKSEL ÖLÇÜMLERDEN TESPİT EDİLMESİ

Hava kirliliğine olan etkisinin yok denecek kadar az olması nedeniyle dünyada yeni elektrik enerjisi üretimi kaynaklarından rüzgar enerjisi en hızlı gelişen kaynak çeşidi olmuştur. Rüzgar türbinlerinin kapasitelerinin artması sonucunda işletme sırasında ortaya çıkan arızalardaki bakım maliyetlerini ve durma zamanlarını azaltmak, türbinlerin güvenilirliği ile performansını artırmak amacıyla bir izleme sisteminin kullanılması zorunlu hale gelmiştir. Arızanın giderilmesi ve ulaşım zorluğundan dolayı kıyıdan uzak türbinlerde bakım masrafları ile durma zamanları daha yüksek olmaktadır. Rüzgar türbinlerinin durum izleme sistemlerinde titreşim verileri ile yağ analizi verileri yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu sistemlerin kuruluş maliyetlerinin yüksek olmasının yanında, durum izleme sistemlerinde oluşan sorunlara bu yöntemler tam olarak çözüm sunamamaktadır. Ayrıca, geliştirilen bu arıza tespit sistemleri türbine bağlı generatörler ile şebekede oluşabilecek anormal çalışma durumları ve arızaları algılayamamaktadır. Rüzgar türbini izleme sistemlerindeki bu tür sorunları azaltmak için bu çalışmada elektriksel ölçümlere dayanan ve mekanik dengesizlik durumlarını algılayan yeni bir algoritma geliştirilmiştir. Geliştirilen durum izleme sistemi üç fazlı akım ve gerilim verilerini kullanarak generatör çıkış ani gücünü hesaplamaktadır. Mekanik dengesizlik durumunda generatörün kutup sayısına bağlı olarak çıkış ani gücünde ilave frekans bileşenleri ortaya çıkmakta olup, bu da geliştirilen algoritmanın temelini oluşturmaktadır.

Anahtar Kelimeler:

Rüzgar türbinleri, Arıza teşhisi, Durum izleme sistemleri

PDF

___

Ribrant, J. ve Bertling, L., “Survey of failures in wind power systems with focus on Swedish wind power plants during 1997-2005” IEEE Trans. on Energy Conversion, Cilt 22, No 1, 167-173, 2007.
Ribrant, J., “Reliability performance and maintenance –A survey of failures in wind power systems”, Yüksek Lisans Tezi, KTH School of Electrical Engineering, İsveç, 2006.
Nilsson, J. ve Bertling, L., “Maintenance management of wind power systems using condition monitoring systems life cycle cost analysis for two case studies”, IEEE Trans. on Energy Conversion, Cilt 22, No 1, 223-229, 2007.
Tsai, C.S., Hsieh, C.T. ve Huang, S.J., “Enhancement of damage detection of wind turbine blades via CWT-based approaches”, IEEE Trans. on Energy Conversion, Cilt 21, No 3, 776-781, 2006.
Changzheng, C., et al., “Fault diagnosis for large scale wind turbine rolling bearing using stress wave and wavelet analysis”, IEEE 8th International Conference on Electrical Machines and Systems, 2239-2244, 2005.
Bellini, A. ve et al., “Advanced in diagnostic techniques for induction machines”, IEEE Trans. on Industrial Electronics, Cilt 55, No 12, 4109-4126, 2008.
Yang, W., Tavner, P. ve Wilkinson, M., “Wind turbine condition monitoring and fault diagnosis using both mechanical and electrical signatures”, IEEE International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics, 1296-1301, 2008.
Bellini, A. ve et al., “High frequency resolution techniques for rotor fault detection of induction machines”, IEEE Trans. on Industrial Electronics, Cilt 55, No 12, 4200-4208, 2008.
Hedeyati, S., Henao, H. ve Capolino G.A., “Torsional vibration asssessment using machine electromagnetic torque estimation”, IEEE Trans. on Industrial Electronics, Cilt 57, No 1, 209-219, 2010.
Eric, N. ve Bayrak, M., “Wind turbine mass and aerodynamic imbalances determination”, International Journal of Engineering Sciences & Research Technology, Cilt 4, No 2, 224-233, 2015.
Donth, A. ve et al., “Improving performance of wind turbines through blade angle optimization and rotor balancing”, EWEA O/M strategies 350, 2011.
Hansen, M., “Aerodynamics of wind turbines”, Earthscan, London, 2008.
Ramlau, R., Niebsch, J., “Imbalance estimation without test masses for wind turbines”, ASME J. Sol Energy Eng., Cilt 131, No 1, 2009.
Gong, X. ve Qioa, W., “Simulation investigation of wind turbine imbalance faults” IEEE International Conference on Power System Technology, 2010.
Benboizid, M.E., “A review of induction motors signature analysis as a medium for faults detection”, IEEE Trans. on Industrial Electronics, Cilt 47, No 5, 984-993, 2000.
Kliman, G.B. ve Stein, J., “Methods of motor current signature analysis”, Elect. Mach. and Power System, Cilt 20, No 5, 463-474, 1992.
Thomson, W.T., ve Fenger M., “Current signature analysis to detect induction motor faults”, IEEE Industrial Appl. Mag., Cilt 7, No 4, 2634, 2001.
Blodt, M., et al., “Mechanical load fault detection in induction motors by stator current time-frequency analysis”, IEEE Trans. on Industrial Appl., Cilt 42, No 6, 1454-1463, 2006.
Ian, M.C., ve Wendell, R., “Using current signature analysis technology to reliably detect cage winding defects in squirrel cage induction motors”, IEEE Trans. on Industrial Appl., Cilt 43, No 2, 422-428, 2007.
Obaid, R.R., Habetler, T.G., ve Gritter, D.J., “A simplified technique for detecting mechanical faults using stator current in small induction motors”, IEEE Industry Applications Conference, 479-483, 2000.
Kucuker, A. ve Bayrak, M., “Detection of mechanical imbalances of induction motors with instantaneous power signature analysis”, Journal of Electr. Eng. Technol., Cilt 8, No 5, 1116-1121, 2013.