[实用新型]风机机组在线监测系统有效
申请号: | 201420649672.0 | 申请日: | 2014-11-04 |
公开(公告)号: | CN204142289U | 公开(公告)日: | 2015-02-04 |
发明(设计)人: | 关站伟;王贺萍;戴书斋;宁祖宾;冀中鹏;张禄强 | 申请(专利权)人: | 河南柏特电气设备有限公司 |
主分类号: | G01D21/02 | 分类号: | G01D21/02 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 450000 河*** | 国省代码: | 河南;41 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 风机 机组 在线 监测 系统 | ||
技术领域
本实用新型涉及一种风电场中风机机组的监测装置。
背景技术
风能作为一种清洁的可再生能源,越来越受到世界各国的重视。其蕴量巨大,全球的风能约为2.74×109MW,其中可利用的风能为2×107MW,比地球上可开发利用的水能总量还要大10倍。中国风能储量很大、分布面广,仅陆地上的风能储量就有约2.53亿千瓦。“十五”期间,中国的并网风电得到迅速发展。2006年,中国风电累计装机容量已经达到260万千瓦,成为继欧洲、美国和印度之后发展风力发电的主要市场之一。2007年我国风电产业规模延续暴发式增长态势,截至2007年底全国累计装机约600万千瓦。2008年8月,中国风电装机总量已经达到700万千瓦,占中国发电总装机容量的1%,位居世界第五,这也意味着中国已进入可再生能源大国行列。
良好的机遇也伴随着巨大的挑战,随着国内风电机组装机容量井喷式发展,风机在运行中的安全事故也相继不可避免的出现,叶片断裂、发电机抱轴、齿轮箱齿轮断裂、轴承损坏等故障越发的凸显。因而,在风力发电机组二十年的使用寿命周期内,机组的稳定运行是保证风电场产能收益的唯一条件,由于目前大多风力发电机组采用的事后维修和计划维修的方式,造成了维修成本与产能损失的巨大浪费,状态监测是解决该问题的最佳方案,通过发现早期的故障,不仅可以有效的降低故障的损失和设备维修费用,同时通过预知维修实现前瞻性维护,避免非计划停机,提高设备的可利用率,减少发电损失和维修成本。目前对于风机机组的工作状态监测方案都比较笼统和宏观,并没有细腻化地区分每一个监测因素的点,所以得到的结果精确度并不高。
发明内容
本实用新型的目的是为了避免风机机组损坏带来重大损失,提供一种确定风机机组设备不良因素的高精度在线监测系统。
为了实现上述目的,本实用新型的技术方案是这样的:本实用新型风机机组在线监测系统,包括温度监测模块、油液采集分析模块和振动监测模块,所述温度监测模块监测风机机组的主轴、齿轮箱和发电机内部的温度,所述油液采集分析模块监测主轴和齿轮箱的润滑液成分,所述振动监测模块监测各个核心机械部件的运动振动参数,所述温度监测模块、油液采集分析模块和振动监测模块与主控中心连接。
本实用新型所涉及的技术方案在广大用户的反应中有以下优点:
1、可帮助企业发现故障的早期征兆,以便企业采取有效的维护计划,避免重大安全事故的发生;
2、通过对设备故障原因的分析,确定故障根源以及损伤部件的使用寿命的预测,避免检维修造成的资源浪费,协助企业合理制定检维修计划;
3、通过长期有效的监测,优化设备检维修工作计划,统筹安排人力与吊车以及备件的准备,降低资产管理成本;
4、通过在线监测的预知维修实现前瞻性维护,避免非计划停机,提高设备的可利用率,避免因此造成的发电损失和维修成本;
5、协助企业实现风力发电机组的质保移交前的健康状态体检,以及第三方检修效果的验证,避免潜在的风险;
6、帮助企业积累机组运行数据,建立失效模式,改善后续设计。
附图说明
为了更清楚地说明本实用新型实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本实用新型的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1:本实用新型工作原理图。
具体实施方式
为了使本实用新型实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解,下面结合具体图示,进一步阐述本实用新型。
实施例
如图1,本实用新型风机机组在线监测系统,包括温度监测模块、油液采集分析模块和振动监测模块,所述温度监测模块监测风机机组的主轴、齿轮箱和发电机内部的温度,所述油液采集分析模块监测主轴和齿轮箱的润滑液成分,所述振动监测模块监测各个核心机械部件的运动振动参数,所述温度监测模块、油液采集分析模块和振动监测模块与主控中心连接。
风力发电机状态监测就是通过实时获取风力发电机组在运行过程中的振动信号,系统按照既定的采集、报警策略,自动触发设备异常报警机制,实现风力发电机组运行健康状态的判断。对于异常报警设备,远程诊断专家通过对振动信号详细分析、结合 SCADA 系统提供的运行工况参数、设备结构特点、历史运行维护信息,判断设备故障原因、确定故障根源,达到风力发电机组前瞻性维修以及寿命预测的效果。
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