rüzgâr enerji sistemlerinde durum izleme ve hata tanısı
Transkript
rüzgâr enerji sistemlerinde durum izleme ve hata tanısı
RÜZGÂR ENERJİ SİSTEMLERİNDE DURUM İZLEME VE HATA TANISI SİSTEMLERİ: GENEL BAKIŞ Seçil VARBAK NEŞE1, Osman KILIÇ2 Özet Teknolojik gelişmeler ve yaşam standartlarındaki iyileşmeler elektrik enerjisine olan talebi gün geçtikçe arttırmaktadır. Artan talebin yanı sıra karbon bazlı elektrik enerjisi üretiminin çevresel etkileri üzerine oluşan kamu bilinci alternatif enerji kaynaklarına yönelimle sonuçlanmıştır. Çevre dostu olmaları, sınırsız olmaları ve yakıt maliyetleri olmaması ile elektrik enerjisi üretiminde yenilenebilir enerji kaynakları giderek yaygınlaşmaktadır. Elektrik enerjisi üretiminde hızla yaygınlaşan kaynaklardan biri de rüzgâr enerjisidir. Rüzgâr enerjisinin bu payını arttırmak için bazı iyileştirmeler gerekmektedir. İlk olarak, optimum elektrik enerjisi üretimi için rüzgâr türbini elde edilebilirliğini arttırmak gereklidir. Ayrıca, rüzgâr enerji üretim sistemlerinde birim maliyet hesaplamasında ilk kurulum maliyeti önemli bir paya sahiptir. Üretim maliyetinin en büyük payını ise bakım-onarım maliyetleri oluşturmaktadır. Türbinin elde edilebilirliğini arttırmanın ve bakım-onarım maliyetlerini azaltmanın en etkili yolu durum izleme ve hata tanısı sistemlerinin kullanımıdır. Bu nedenlerden dolayı ekonomik, basit yapıda ve başarılı bir durum izleme ve hata tanısı sistemi araştırmacıların ilgi odağı halindedir. Bu çalışmanın temel amacı rüzgâr türbinlerinin durum izleme ve hata tanısı sistemleri üzerine mevcut çalışmaların incelenmesidir. Literatürde yayınlanmış analiz ve test yöntemleri araştırılmış ve bu alanda çalışan araştırmacılara fayda sağlamak amacıyla sunulmuştur. Anahtar Kelimeler: Rüzgâr türbini, rüzgâr türbinlerinde arızalar, hata tanısı CONDITION MONITORING AND FAULT DIAGNOSIS SYSTEMS FOR WIND ENERGY SYSTEMS : AN OVERVIEW Abstract The demand for electricity is increasing day by day depending on technological advances and improvements in living standards. As well as increasing demand, public awareness about environmental effects of carbon-based electricity generation has resulted with tendency to alternative energy sources. Renewable energy sources are popular for electricity generation with being environmentally friendly, unlimited and have free fuel. One of the rapidly growing sources for electricity generation is the wind energy. To increase these share, some improvements are necessary. Increment at wind turbine availability is necessary for optimum electricity generation. In calculating the unit cost for wind energy systems, the installation cost has an important share. The largest share of production cost is operation and maintenance costs. The most effective way to increase the availability of a wind turbine and to reduce operation and maintenance costs is condition monitoring and fault diagnosis RÜZGÂR ENERJİ SİSTEMLERİNDE DURUM İZLEME VE HATA TANISI SİSTEMLERİ: GENEL BAKIŞ system. Economic, simple and successful condition monitoring and fault diagnosis system design is the focus of researchers’ interest. The main purpose of this paper is to present an overview of condition monitoring and fault diagnosis systems studies for wind turbines. The used analyze and test methods of published literature is investigated and presented to be useful for researchers. Keywords: Wind turbine, wind turbine faults, fault diagnosis. 1 1.Giriş Elektrik enerjisi üretiminde en önemli konulardan biri kesintisiz, güç kalitesi problemlerinden arındırılmış ve ekonomik olarak talebin karşılanmasıdır (Amirat vd., 2009). Rüzgâr enerjsinin artan elektriksel ihtiyacı karşılamada kullanımı giderek artmaktadır (Laks vd., 2009). Bu artan kullanım miktarı Şekil 1’de gösterilmektedir. Rüzgâr doğası gereği kesintili bir enerji kaynağıdır. Bu kesintili kaynak etkisini en aza indirmenin yolu rüzgâr türbinlerinin kullanılabilirliklerini arttırmaktır. Rüzgâr türbinlerinin çalışma şartlarının arıza oluşumunu destekler iken kuruldukları yerler ve boyutları bu arızaların giderilmesini zorlaştırmaktadır (Ciang vd., 2008). Şekil 1. Küresel kurulu rüzgâr gücü (World Wind Resources Assesment Report,2014). * Bu çalışma Marmara Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Komisyonu tarafından FEN-C-DRP-141112-0340 kodlu proje ile desteklenmiştir. 1 Arş.Grv.Dr., Marmara Üniversitesi, secil.varbak@marmara.edu.tr 1 Prof.Dr., Marmara Üniversitesi, osman.kilic@marmara.edu.tr 63 EJOIR-ARALIK 2015 IWCEA ÖZEL SAYI CİLT 2 RÜZGÂR ENERJİ SİSTEMLERİNDE DURUM İZLEME VE HATA TANISI SİSTEMLERİ: GENEL BAKIŞ Rüzgâr türbinlerinin kullanılabilirliklerini arttırmak olası bir arızanın ikincil bir arızaya neden olmasını önlemek için oluşan br arızanın en kısa sürede algılanıp gerekli müdahalenin yapılması gerekmektedir. Bu nedenle hata tanısı ve durum izleme sistemleri türbinler için bir ihtiyaç halindedir. Takvim bazlı bakımlarda karşılaşılabilecek gereksiz parça değişimini ve türbinlere belirli aralıklarla sağlanması gereken ulaşım maliyetlerini de ortadan kaldırması hata tanısı ve durum izleme sistmlerinin diğer katkılarıdır. Bu çalışmada literatürde incelenen rüzgâr türbini arıza çeşitleri araştırılmıştır. İncelenen arızaların tanısı için kullanılan hata tanısı yöntemleri ve başarıları irdelenmiştir. Arıza tanısı için kullanılan giriş verileri ve arıza modellemesi için kullanılan sistemler incelenmiştir. 2.Rüzgâr Türbinlerinde Arızalar ve Hata Tanısı Sistemleri Rüzgâr türbilerinde arızalar dengesizlik, aşınma, yorulma, kırılma ve çatlak gibi şekillerde görülen mekanik arızalar ve stator sargı kısa devresi, trafo aşırı ısınması, kablolama arızaları, kesici ve dönüştürücü arızaları gibi izlenen elektriksel arızalar olarak ikiye ayrılmaktadır (Jianwen vd., 2010). Literatürde rüzgâr türbinleri arıza oranları ve devre dışı kalma süreleri üzerine İsveç, Finlandiya ve Almanya’da yapılmış çalışmalar mevcuttur (Ribrant ve Bertling, 2007;Stenberg, 2010;Team, 2003). Arıza frekansları hakkında fikir sağlaması için, Şekil 2’de ise 2000-2004 yılları arasında İsveç’te incelenmiş 624 adet rüzgâr türbini için arıza oranları ve arıza süreleri gösterilmektedir. Şekil 2. 2000-2004 yılları arasında İsveç’te incelenmiş 624 adet rüzgâr türbini için arıza oranları ve arıza süreleri (Ribrant ve Bertling, 2007). Rüzgâr türbinlerinde var olan hata tanısı ve durum izleme sistemleri genellikle titreşim bilgisine dayanmaktadır. Ancak titreşim temelli sistemler sensör ve kablolama maliyetini arttıran daha karmaşık yapıdaki sistemlerdir (Yang vd., 2010). Mevcut ticari sistemlerde, titreşim analizi, yağ analizi, termografi, malzemelerin fiziksel durumu gerinim ölçümleri, akustik izleme, elektriksel etkileri izleme, başarım izleme ve süreç parametrelerini izleme yöntemlerini kullanmaktadır (Hameed vd, 2009). Şekil 3’te genel olarak hata tanısı sistemi akış diyagramı gösterilmektedir. 64 EJOIR-ARALIK 2015 IWCEA ÖZEL SAYI CİLT 2 RÜZGÂR ENERJİ SİSTEMLERİNDE DURUM İZLEME VE HATA TANISI SİSTEMLERİ: GENEL BAKIŞ Şekil 3. Hata tanısı sistemi akış diyagramı (Van Tuan Do, 2009) 3. Elektriksel Arızalar Literatürde rüzgâr türbinlerinde elektriksel arızalar olarak rotor sargı dengesizliği, stator sargı kısa devresi, faz dengesizliği, üç faz kısa devresi ve faz-toprak kısa devresi, üzerine çalışılmıştır. Şekil 4’te laboratuar ortamında gerçekleştirlen çalışmaların büyük çoğunluğunda kullanılan deney düzeneği genel yapısı gösterilmektedir. R S T Sürücü Motor Dişli Kutusu Generatör Yük Veri Toplama Bilgisayar Kartı Şekil 4. Rüzgâr türbini test düzeneği genel yapısı 65 EJOIR-ARALIK 2015 IWCEA ÖZEL SAYI CİLT 2 RÜZGÂR ENERJİ SİSTEMLERİNDE DURUM İZLEME VE HATA TANISI SİSTEMLERİ: GENEL BAKIŞ 3.1. Rotor elektriksel dengesizliği Rotor elektriksel dengesizliğinin tanımlanması üzerine çalışmalar hem Asenkron Generatörlü (ASG) türbinler hem de Çift Beslemeli Asenkron Generatörlü (ÇBASG) türbinler için gerçekleştirilmiştir. ASG’li türbinler için gerçekleştirilen çalışmalar güç ve akım sinyallerinin analizine dayanmaktadır. ÇBASG’li türbinlerde rotor elektriksel dengesizliği tanısı için güç, stator akımı, rotor akımı ve gerilimi sinyalleri kullanılmıştır. Bu arıza çeşidinin modellenmesi genel olarak rotor devresine ek dirençler eklenerek gerçekleştirilmiştir. Dinkhauser ve Fuchs (2008), diğerlerinden farklı olarak rotor elektriksel dengesizliğini ÇBASG’li türbinler için doğrudan rotor sargı arızası ile modellemişlerdir. Modellenen arızanın algılanması için motor akım imza analizi, Ayrık Dalgacık Dönüşümü (ADD) ve Luenburger izleyici yöntemlerini karşılaştırıp en iyi başarımı Luenburger izleyici yöntemi ile elde etmişlerdir. Yang vd. (2010) rotor elektriksel dengesizliğini ASG’li türbinler için incelemişlerdir. Topladıkları güç sinyalinde Sürekli Dalgacık Dönüşümü (SDD), ADD ve enerji izlemeye dayanan SDD olmak üzere üç farklı yöntemle arızalı durum bilgisini aramışlardır. Elde ettikleri sonuçlara göre ADD hata tanımlamada verimsiz iken, enerji izlemeye dayanan SDD hesaplama süresi olarak SDD’den daha olumlu sonuçlar vermiştir. Birçok çalışmada en iyi performansın elde edildiği yöntemi bulmak amacıyla, sinyal işleme yöntemleri karşılaştırılırken Gritli vd. (2010) analiz edilen giriş sinyalinin arıza tanısına etkisi üzerine çalışmışlardır. ASG’li türbinler için rotor akım ve gerilim bilgilerinin 8. seviye yüksek çoklu çözünürlük analizi ile arıza tanısını gerçekleştirmişleridir. Elde ettikleri sonuçlardan arıza algılanmasında rotor gerilimlerinin rotor akımlarından daha hassas olduklarını görmüşlerdir. İzlenen sinyallerin performansını karşılaştıran diğer bir çalışmada Djurovic vd. (2012) tarafından hem ÇBASG’li hemde ASG’li türbinler için gerçekleştirmişlerdir. Rotor elektriksel dengesizliğini algılamada hem akım hemde ani güç bilgisinin sıklık izleme yöntemiyle arıza tanısında kullanılabileceğini göstermişlerdir. Akım bilgisi kullanmanın daha az gürültü içermesi ve daha basit ölçümüyle ani güç bilgisi kullanmaya üstünlük sağladığını vurgulamışlardır. Crabtree vd. (2010) ASG’li türbinler için harmonik hesaplamada kullanılan analitik denklemler üretmişlerdir. Bu denklemler ile arızalı ve arızasız çalışma koşulları için toplanan stator akımı ve ani güç değerlerini analiz etmişlerdir. Wavelet entropy tracking yöntemi ile değişken hız koşulları altında dahi rotor elektriksel dengesizliği arızasının tanımlanmasını gerçekleştirmişlerdir. Yang vd. (2013) bu arıza çeşidinin algılanmasında akım ve gerilim değerleri, faz açısındaki kayma ve faz açısındaki bozulma değerleri ile ASG’li rüzgâr türbinleri için hem deneysel hem de benzetim çalışması gerçekleştirmişlerdir. Deneysel çalışmaları sonucunda faz açısındaki kayma değerinin yük değişiminden etkilendiğini, akımgerilim ve faz açısındaki bozulma değerlerinin yük değişiminden daha az etkilendiği için arıza tespitinde daha güvenilir sonuçlar verdiğini görmüşlerdir. 3.2. Stator sargı kısa devresi Stator sargı kısa devresi için gerçekleştirilen çalışmalar Sabit Mıknatıslı Senkron Generatörlü (SMSG) türbinler üzerinedir ve moment-hız oranı ve stator akımı analiz edilmiştir. Barendse ve Pillay (2006) ÇBASG’li rüzgâr türbininde stator sargı kısa devresinin tanımlanması üzerine çalışmışlardır. Akım sinyalinden arızaya ait temel sinusoidlerin elde edilmesi için yeni bir algoritma geliştirmişlerdir. Stator sargı kısa devresinin algılanması için 66 EJOIR-ARALIK 2015 IWCEA ÖZEL SAYI CİLT 2 RÜZGÂR ENERJİ SİSTEMLERİNDE DURUM İZLEME VE HATA TANISI SİSTEMLERİ: GENEL BAKIŞ geliştirdikleri yöntem Extended Park’s Vector Aproach ve yeni algoritmalarına dayanmaktadır. Senkron Generatörlü rüzgâr türbinlerinde Yang ve Tavner (2008) tam ve yarı yük deneyleri gerçekleştirerek moment ve hız sinyallerini toplamışlardır. Topladıkları moment ve hız sinyalleri gürültüden arındırmak için ADD kullanmışlardır. Moment-hız oranını SDD ile analiz ederek stator sargı kısa devresi tanısını gerçekleştirmişlerdir. Diğer bir çalışmada Yang vd. (2009) SMSG’li rüzgâr türbininde stator sargı kısa devresi algılaması üzerine çalışmışlardır. Arıza tespitinde giriş bilgisi olarak moment-hız oranını, filtre olarak ADD ve özellik çıkarımı için SDD’nü kullanmışlardır. 3.3. Faz dengesizliği ÇBASG ve ASG’li türbinlerde faz dengesizliği tanısı üzerine çalışılmıştır. Arıza durumu bilgileri rotor akımı, stator akımı ve gerilimleri kullanılarak elde edilmiştir. Rüzgâr türbinlerinde bu arıza çeşidinin incelenmesi için Royo ve Arcega (2007) ASG’nin fazlarına seri dirençler ekleyerek elektriksel dengesizlikler oluşturmuşlardır. Stator akımı, gerilimi ve rotor hızı bilgilerinden arızanın frekansını belirleyip bu frekans aralıklarında Hızlı Fourier Dönüşümü (HFD) ile arıza tanımlamasını gerçekleştirmişlerdir. Yang vd. (2008) SMSG’li rüzgâr türbinlerinde güç sinyalinin SDD ile enerji izlemesinden arıza tespitini gerçekleştirmişlerdir. Diğer taraftan Gritli vd. (2009) ÇBASG’li rüzgâr türbini için faz dengesizliğinin tanımlanması amacıyla deney ve benzetim çalışmaları gerçekleştirmişlerdir. Rotor akımın 5. seviye çoklu çözünürlük analizine dayanan ADD ile arıza tanımlamasında başarılı olmuşlardır. 3.4. Kısa devre ÇBASG’li, ASG’li ve SMSG’li türbin ile kısa devre üzerine çalışılmıştır. Akım ve gerilim, moment/hız oranı bilgileri arıza tanısında kullanılmıştır. Yand vd. (2008) SMSG’li rüzgâr türbininde tam ve yarı yük deneyleri ile moment-hız bilgilerinin toplamışlardır. Üç faz kısa devresi için, moment-hız oranının ADD analizi ile arızalı çalışma durumunu tespit etmişlerdir. Dubey ve Ehtesham (2012) ÇBASG’li rüzgâr türbini için benzetim çalışması gerçekleştirmişlerdir. Akım sinyalinin db4 ana dalgacığı ile 4. seviye dönüşümünden elde ettikleri katsayılara Tekil Değer Ayrıştırması uygulayarak tekil değer matrisini elde etmişlerdir. Tekil değer matrisinin entropisini alarak Dalgacık Tekil Entropi uygulamışlardır. Benzetim çalışması sonuçlarından elde ettikleri verilere göre arıza algılamasının değişken çalışma şartlarından etkilenmediğinin görmüşlerdir. Iyer vd. (2013) kendinden uyartımlı ASG ile kurdukları test düzeneğinde stator terminallerinde üç faz kısa devre a rızasını stator akım ve gerilim bilgisinden tespit etmek üzerine çalışmışlardır. db6 ana dalgacık kullandıkları ADD ile arıza tespitini gerçekleştirmişlerdir. 4. Mekanik Arızalar Rüzgâr türbinlerinde araştırılan mekanik arızalar rulman arızası, rotor dengesizliği, dişli kutusu arızaları ve eksen kaçıklığı olarak sıralanabilmektedir. 4.1. Rulman arızası Rulman arızası algılanması için ÇBASG’li rüzgâr türbininde stator akımı ve güç sinyalleri, ASG’liler için akım, titreşim, gerilim ve hız sinyalleri, SMSG’liler için titreşim bilgileri incelenmiştir. 67 EJOIR-ARALIK 2015 IWCEA ÖZEL SAYI CİLT 2 RÜZGÂR ENERJİ SİSTEMLERİNDE DURUM İZLEME VE HATA TANISI SİSTEMLERİ: GENEL BAKIŞ Rüzgâr türbinlerinde rulman arızası tespitini Royo ve Arcega (2007) sincap kafesli ASG’li deney setlerinden topladıkları stator akım sinyalinin HFD analizi ile gerçekleştirmişlerdir. Watson vd. (2010) bir test düzeneği üzerinde geliştirdikleri yöntemlerinin geçerliliğini işletmedeki iki rüzgâr türbininde test etmişlerdir. ÇBASG’li rüzgâr türbinleri için geliştirdikleri yöntemleri güç sinyalinin SDD analizine dayanmaktadır. ÇBASG’li türbinler için çalışan Amirat vd. (2010) deneysel kolaylık açısından test düzeneklerinde indüksiyon motor ile çalışmışlardır. Stator akımına Hilbert dönüşümü uygulayarak arızanın algılanmasını gerçekleştirmişlerdir. Başka bir çalışmalarında ise rulman arızası tanımlaması için hem benzetim hem de deneysel çalışma gerçekleştirmişlerdir. Aynı test düzeneği mantığıyla çalışmışlardır. Stator akımlarından Concordia Dönüşümü ile istatistiksel etmeni ve Hilbert Dönüşümü ile önerilen etmeni elde etmişler. Benzetim çalışması sonuçlarına göre her iki katsayı da arızasız çalışma durumunda sıfıra eşit iken arızalı durumda sıfırdan farklıdır. Deneysel çalışmaları için arızasız çalışmada istatistiksel etmeni 0.059 ve önerilen etmeni 0.039 hesaplamışlardır. Uygulamada tam dengeli çalışma koşulları sağlanamadığından sıfır elde edememişlerdir. Arızalı çalışma durumunda istatistiksel etmeni 0.095 ve önerilen etmeni 0.093 olarak hesaplamışlardır. İstatistiksel etmen için arızalı çalışma değerinin arızasız çalışmaya göre 1.6 kat artmasına karşılık önerilen etmenin 2.38’lik artışla daha başarılı olduğunu vurgulamışlardır(Amirat vd., 2010). Gong vd. (2010) geliştirdikleri yöntemin geçerliliğini ispatlamak için asenkron makinayı DA motor ile sürdükleri deney düzeneğinde çalışmışlardır. Rulman pürüzlülüğü tespiti için bir faza ait stator akım bilgisini toplamışlardır. Topladıkları akım bilgisini Coiflet dalgacık kullandıkları ADD ile ayrıştırdıktan sonra dalgacık sıkıştırma ile baskın gürültüden arındırmışlardır. Elde ettikleri deneysel sonuçları Wiener süzgeç ile karşılaştırdıklarında rulman arızası tanımlamada daha verimli sonuçlar elde ettiklerini görmüşlerdir. Amirat vd. (2010) ÇBASG’li rüzgâr türbininde rulman arızası algılama üzerine çalışmışlardır. Yöntemlerinde stator akım sinyalinin ilk İç Kip İşlevi (İKİ) kullanılmaktadır. İlk İKİ çıkarıldıktan sonra generatör rulman arızasını belirlemek için genlik kip çözümlemesi gerçekleştirmişlerdir. Deneysel çalışmalarında amaçladıkları yöntemin çeşitli rulman arızaları için uygun sonuçlar ürettiğini görmüşlerdir. Rulman arızasını Cai vd. (2013) SMSG’li rüzgâr türbininde titreşim verisinin Kısa Dönem Fourier Dönüşümü (KDFD), SDD ve derece analizi ile incelemişlerdir. Değişken hızlar için arıza tanımlamasını derece analizi ile daha net biçimde elde etmişlerdir. Lu vd. (2013) stator akımının deneysel kip ayrışımı analizi ile 160 kW’lık rüzgâr türbini için rulman arıza tespitini gerçekleştirmişlerdir. Yang vd. (2014) ASG’li rüzgâr türbinleri için rulman arızası tanımlamayı 34kWlık generatörle değişken hız ve yük koşullarında çalışmışlardır. Titreşim bilgisini S-dönüşümüne dayanan enerji izleme olarak adlandırdıkları yöntemleriyle analiz etmişlerdir. Hatanın tespitinde ve büyüklüğünün algılanmasında başarılı sonuçlar elde etmişlerdir. Amirat vd. (2013) ASG’li rüzgâr türbinlerinde rulman arızası tanımlaması için arızayı rulmanın farklı bölümlerinde delikler açarak oluşturmuşlardır. Arıza tanısı için ise grup deneysel kip ayrışımı ile homopolar akımın 4. ve 5. İKİ’lerini elde etmişler. Elde ettikleri deneysel sonuçlar 4. İKİ’nin rulman arızaları için daha belirleyici olduğunu göstermiştir. 4.2. Rotor dengesizliği Rotor dengesizliği çalışmaları çoğunlukla SMSG’li rüzgâr türbinleri için yapılmış olup güç sinyali ve titreşim bilgileri analiz edilmiştir. Ayrıca ASG’li rüzgâr türbinleri için ise faz açısı kayması analiz edilmiştir. gerçek Litearatürde rotor dengesizliği olarak incelenen kanat arızaları için Jeffries vd. (1998) çalışma ortamında iki farklı kanatla 35kW’lık rüzgâr türbini verilerini 68 EJOIR-ARALIK 2015 IWCEA ÖZEL SAYI CİLT 2 RÜZGÂR ENERJİ SİSTEMLERİNDE DURUM İZLEME VE HATA TANISI SİSTEMLERİ: GENEL BAKIŞ kaydetmişlerdir. Bir kanattaki ve tüm kanatlardaki değişimi izgesel güç yoğunluğu analizi ile tanımlayabilmişlerdir. Ayrıca kanat ucu hareketi ve çıkış gücünün bağdaşıklık analizi ile de arızayı tanımlamışlardır. Rüzgâr türbinlerinde kanat arızaları, buz birikmesi gibi rotor dengesizliği oluşturacak mekanik arıza durumlarının algılanması üzerine yapılan diğer çalışmalarının büyük çoğunluğu rotora bir ağırlık ekleyerek oluşturulan dengesizlik altında gerçekleştirilmiştir. Yang vd. (2008) SMSG’de güç sinyalinin SDD analizi ile arıza tanımlamasını gerçekleştirmiştir. Yang ve Tavner (2008) direk bağlı senkron generatörlü rüzgâr türbini için arıza durumu olarak rotor dengesizliğini araştırmışlardır. Güç sinyalinin SDD analiziyle mekanik arıza tanısını gerçekleştirmişlerdir. Yang vd. (2010) SMSG’li rüzgâr türbinlerinde rotor dengesizliği için güç sinyalini SDD, ADD ve enerji izlemeye dayanan SDD kullanarak analiz etmişler. ADD analizi ile hata tanımlamasında iyi sonuçlar elde edilemezken, enerji izlemeye dayanan SDD hesaplama süresi olarak SDD analizinden baskın gelmiştir. Cai vd. (2013) SMSG’de titreşim verisinin KDFD, SDD ve derece analizi ile incelemişlerdir. Değişken çalışma hızları için arıza tanımlamasını derece analizi ile güvenilir biçimde gerçekleştirmişlerdir. Lu vd. (2013) rotor dengesizliği için stator akımının deneysel kip ayrışımı analizi ile hata tanısını gerçekleştirmişlerdir. Yang vd. (2013) ASG’li rüzgâr türbininde bu arıza çeşidi için akım ve gerilim değerlerine, faz açısındaki kayma ve faz açısındaki bozulma değerleri ile arıza tespiti için hem deneysel hem de benzetim çalışması gerçekleştirmişler. Arıza oluştuğunda faz açısındaki kayma değerinde değişim görülmüş ama faz açısındaki bozulma değerinde bir değişim gözlemlenmemiştir. Bu mekanik arıza çeşidi için daha fazla çalışma yapılması gerekliliğinin yanında akım ve gerilim değerlerinin ise verimli bir şekilde kullanılabileceği sonucuna ulaşmışlardır. 4.3. Dişli kutusu arızası Algılanması üzerine çalışılan diğer bir mekanik arıza çeşidi dişli kutusu arızası için gerçekleştirilen çalışmaların tamamı titreşim bilgisi analizi ile planet ve helisel dişli kutuları için gerçekleştirilmiştir. Yao vd. (2009) 3MW rüzgâr türbininin planet dişli kutusundan titreşim verilerini toplamışlardır. Bir diş kırığı durumunu Kurtosis ençoklama destekli dalgacık analizi ile tespit etmişlerdir. Sinyal içerisindeki değişimleri en belirgin şekilde ortaya çıkardığından Morlet dalgacık kullanmışlardır. Tang vd. (2010) arıza modellemesi için diş içerisinde delik oluşturmuşlardır. Deney düzeneklerinden topladıkları titreşim verisini Morlet dalgacık kullandıkları SDD ile gürültüden arındırmışlardır. SDD’nin ölçek faktörünü en iyileme için çapraz geçerlik yöntemi kullanmışlardır. Gürültüsüz titreşim sinyalinin otomatik terimler penceresi yöntemine dayanan Wigner-Ville dağılımı ile arızanın algılanmasını gerçekleştirmişlerdir. Fucheng (2010) elektrik motoru, iki kademeli planet dişli kutusu ve yükten oluşan deney düzeneğine giriş-çıkış şaft titreşimlerini ölçmek üzere iki adet titreşim algılayıcısı eklemiştir. Morlet dalgacık kullandıkları 2. seviye dalgacık dönüşümü ile alt örneklemsiz dalgacık dönüşümünü karşılaştırmıştır. Her ayrıştırma seviyesinde sinyalin uzunluğunun yarısının azaldığı klasik dalgacık dönüşümünün aksine alt örneklemsiz dalgacık dönüşümü ile profil sinyal ile ayrıntı sinyali asıl sinyal ile aynı boyutta olmasının arıza algılamada doğruluk miktarının arttırdığı sonucunu elde etmiştir. Planet ve helisel olmak üzere iki farklı dişli kutusu ile oluşturdukları deney düzeneğinde Abouel-Seoud, ve Lemosry (2012) diş kırığı, taşıyıcı kırığı ve ana rulman iç yüzey kırığı durumlarını algılamak için titreşim verisi toplamışlardır. Morlet dalgacık ve SDD analizi kullandıkları süzgeç ile titreşim 69 EJOIR-ARALIK 2015 IWCEA ÖZEL SAYI CİLT 2 RÜZGÂR ENERJİ SİSTEMLERİNDE DURUM İZLEME VE HATA TANISI SİSTEMLERİ: GENEL BAKIŞ dalgalarını en iyilemişler ve Kurtosis en çoklama yöntemi ile arıza tanımlamasını gerçekleştirmişlerdir. 4.4. Eksen kaçıklığı Rüzgâr türbinlerinde eksen kaçıklığı arızası stator akımı analizi ile küçük güçlü rüzgâr türbininde, güç analizi ile ÇBASG’li ve SMSG’li rüzgâr türbinleri için araştırılmıştır. Yang vd. (2008) SMSGli rüzgâr türbinleri için eksen kaçıklığı tanımlaması üzerine çalışmışlardır. ADD ile gürültüden arındırdıkları güç sinyalinin, SDD analizi ile arıza tanımlamasını gerçekleştirmişlerdir. İki kademeli dişli kutusu aracılığıyla sürdükleri SMSG’li rüzgâr türbininde Yang vd. (2009) hız, güç, gerilim bilgilerini toplamışlardır. Topladıkları sinyalleri db16 ana dalgacığı ile ADD kullanarak gürültüden arındırıp, SDD analizi ile arıza tespitini gerçekleştirmişlerdir. Güç sinyalinden eksen kaçıklığını algılamayı gerçekleştirmişlerdir. Watson vd. (2010) bu arıza çeşidi için 1.5MW ve 2MW ÇBASG’li iki rüzgâr türbini ile çalışmışlardır. Ani güç sinyalinden hata tanısını Morlet ana dalgacığı kullanarak SDD ile gerçekleştirmişlerdir. Yapılan çalışmalardan farklı olarak, bu çalışmada Lu vd. (2013) deneylerini gerçek çalışma şartlarını sağlayan rüzgâr tünelinde eksen kaçıklığı üzerine çalışmışlardır. Stator akımından deneysel kip ayrışımı yöntemiyle elde ettikleri İKİ ortalaması ile hata tanımlamasını gerçekleştirmişlerdir. 5.Sonuçlar Bu çalışmada rüzgâr türbinleri literatürde incelenen elektriksel ve mekanik arızalar, bu arızaların tanımlanması için izlenen veriler ve kullanılan analiz yöntemleri ileriki çalışmalara yol gösterici olması adına bir arada sunulmuştur. Yapılan çalışmalardan görüldüğü üzere durum izleme ve hata tanısı sistemleri önleyici bakıma katkıları ile rüzgâr türbinlerinin elde edilebilirliklerini arttırmaktadır. Bunun yanı sıra takvim bazlı bakım ihtiyacını ortadan kaldırarak bakım-onarım maliyetlerini azaltmaktadır. Yapılan çalışmalar izlenmekte olan akım, gerilim, güç gibi rüzgâr türbini verileri kullanılarak hem elektriksel hem de mekanik arızaların belirlenmesi üzerine daha basit yapıda ve ekonomik sistemler yoğunlaşmıştır. Kaynakça Abouel-Seoud, S. A., Lemosry, M. (2012). "Enhancement of Signal Denoising and Fault Detection in Wind Turbine Planetary Gearbox Using Wavelet Transform", International Journal of Science and Advanced Technology, (2) 120-131. Amirat, Y., Benbouzid, M. E. H., Al-Ahmar, E., Bensaker, B., Turri, S.(2009). "A Brief Status on Condition Monitoring and Fault Diagnosis in Wind Energy Conversion Systems", Renewable and Sustainable Energy Reviews, (13) 2629-2636. Amirat, Y., Choqueuse, V., Benbouzid, M. (2010). "Wind Turbines Condition Monitoring and Fault Diagnosis Using Generator Current Amplitude Demodulation", IEEE International Energy Conference and Exhibition (EnergyCon), 310-315. Amirat, Y., Choqueuse, V., Benbouzid, M. (2013). "Eemd-Based Wind Turbine Bearing Failure Detection Using the Generator Stator Current Homopolar Component", Mechanical Systems and Signal Processing, (41) 667-678. Amirat, Y., Choqueuse, V., Benbouzid, M. 2010. "Condition Monitoring of Wind Turbines Based on Amplitude Demodulation", IEEE Energy Conversion Congress and Exposition (ECCE), 2417-2421. 70 EJOIR-ARALIK 2015 IWCEA ÖZEL SAYI CİLT 2 RÜZGÂR ENERJİ SİSTEMLERİNDE DURUM İZLEME VE HATA TANISI SİSTEMLERİ: GENEL BAKIŞ Amirat, Y., Choqueuse, V., Benbouzid, M.; Charpentier, J.-F. (2010). "Bearing Fault Detection in Dfig-Based Wind Turbines Using the First Intrinsic Mode Function", XIX International Conference on Electrical Machines (ICEM), 1-6. Barendse, P., Pillay, P. (2006). "A New Algorithm for the Detection of Inter-Turn Stator Faults in Doubly-Fed Wind Generators", IEEE Industrial Electronics, IECON 200632nd Annual Conference on, 1235-1240. Cai, H., Wood, D., Sun, Q. (2013). "Small Wind Turbine Generator Monitoring: A Test Facility and Preliminary Analysis", International Conference on Quality, Reliability, Risk, Maintenance, and Safety Engineering (QR2MSE), 1698-1701. Ciang, C. C., Lee, J.-R., Bang, H.-J. (2008). "Structural Health Monitoring for a Wind Turbine System: A Review of Damage Detection Methods", Measurement Science and Technology, (19) 122001. Crabtree, C., Djurović, S., Tavner, P., Smith, A.(2010). "Condition Monitoring of a Wind Turbine Dfig by Current or Power Analysis", 5th IET International Conference on Power Electronics, Machines and Drives, Brighton, UK, 1-6. Dinkhauser, V., Fuchs, F. W. (2008). "Rotor Turn-to-Turn Faults of Doubly-Fed Induction Generators in Wind Energy Plants-Modelling, Simulation and Detection", 13th Power Electronics and Motion Control Conference, 2008. EPE-PEMC, 1819-1826. Djurovic, S., Crabtree, C., Tavner, P., Smith, A. (2012). "Condition Monitoring of Wind Turbine Induction Generators with Rotor Electrical Asymmetry", IET Renewable Power Generation, (6)207-216. Dubey, R. T., A. , Ehtesham, M. (2012). "A Novel Algorithm for Asymmetrical Fault Detection in Dfig Based Wind-Farm Using Wavelet Singular Entropy Function", Students conference on Engineering and Systems, India, 1-6. Fucheng, Z. (2010). "Fault Diagnosis Method of Gear of Wind Turbine Gearbox Based on Undecimated Wavelet Transformation", 2010 International Conference On Computer Design and Applications. Gong, X., Qiao, W., Zhou, W. (2010). "Incipient Bearing Fault Detection Via Wind Generator Stator Current and Wavelet Filter", IECON 2010-36th Annual Conference on IEEE Industrial Electronics Society, 2615-2620. Gritli, Y., Stefani, A., Filippetti, F., Chatti, A. (2009) "Stator Fault Analysis Based on Wavelet Technique for Wind Turbines Equipped with Dfig", International Conference on Clean Electrical Power, 485-491. Gritli, Y., Stefani, A., Rossi, C., Filippetti, F., Chatti, A., Zarri, L.(2010). "Experimental Validation of Doubly Fed Induction Machine Rotor Fault Diagnosis Based on Wavelet Analysis in Closed-Loop Operations", 2010 International Symposium on Power Electronics Electrical Drives Automation and Motion (SPEEDAM), 513-518. Hameed, Z., Hong, Y., Cho, Y., Ahn, S., Song, C. (2009). "Condition Monitoring and Fault Detection of Wind Turbines and Related Algorithms: A Review", Renewable and Sustainable Energy Reviews, (13) 1-39. Iyer, K. L. V., Lu, X., Usama, Y., Ramakrishnan, V.; Kar, N. C. (2013). "A Twofold Daubechies-Wavelet-Based Module for Fault Detection and Voltage Regulation in Seigs for Distributed Wind Power Generation", IEEE Transactions on Industrial Electronics, (60) 1638-1651. Jeffries, W., Chambers, J., Infield, D. (1998). "Experience with Bicoherence of Electrical Power for Condition Monitoring of Wind Turbine Blades", IEE Proceedings-Vision, Image and Signal Processing, 141-148. Jianwen, Z., Gang, W., Xiwen, H.; Ziming, Z.; Shi, Z.(2010). "A Novel Method of Fault Diagnosis in Wind Power Generation System", Power and Energy Engineering Conference (APPEEC), Asia-Pacific, 1-5. 71 EJOIR-ARALIK 2015 IWCEA ÖZEL SAYI CİLT 2 RÜZGÂR ENERJİ SİSTEMLERİNDE DURUM İZLEME VE HATA TANISI SİSTEMLERİ: GENEL BAKIŞ Laks, J. H., Pao, L. Y., Wright, A. D.(2009). "Control of Wind Turbines: Past, Present, and Future", American Control Conference, ACC'09., 2096-2103. Lu, D., Qiao, W., Gong, X., Qu, L. (2013). "Current-Based Fault Detection for Wind Turbine Systems Via Hilbert-Huang Transform", IEEE Power and Energy Society General Meeting (PES), 1-5. Ribrant, J., Bertling, L. (2007). "Survey of Failures in Wind Power Systems with Focus on Swedish Wind Power Plants During 1997-2005", IEEE Power Engineering Society General Meeting, 1-8. Royo, J. A., Arcega F.J. (2007) "Machine Current Signature Analysis as Way for Fault Detection in Squirrel Cage Wind Generators", IEEE International Symposium on Diagnostics for Electric Machines, Power Electronics and Drives, 383-387. Stenberg, A. (2010). "Analys Av Vindkraftsstatistik I Finland", Master Thesis, Tekniska högskolan Fakulteten för elektronik, kommunikation och automation, AaltoUniversitetet. Tang, B., Liu, W., Song, T. 2010. "Wind Turbine Fault Diagnosis Based on Morlet Wavelet Transformation and Wigner-Ville Distribution", Renewable Energy, (35) 2862-2866. Team, D., (2003). "Estimation of Turbine Reliability Figures within the Dowec Project": DOWEC. Van Tuan Do, U.-P. C. (2009). "Signal Model-Based Fault Detection and Diagnosis for Induction Motors Using Features of Vibration Signal in Two-Dimension Domain", Strojniški vestnik-Journal of Mechanical Engineering, (57)655-666. Watson, S. J., Xiang, B. J., Yang, W., Tavner, P. J.; Crabtree, C. J. (2010). "Condition Monitoring of the Power Output of Wind Turbine Generators Using Wavelets", IEEE Transactions on Energy Conversion, (25) 715-721. World Wind Resources Assesment Report (http://www.wwindea.org), (Son erişim: 2014). Yang, W., Little, C., Court, R. (2014). "S-Transform and Its Contribution to Wind Turbine Condition Monitoring", Renewable Energy, (62) 137-146. Yang, W., Tavner, P. J. (2008). "Wind Turbine Condition Monitoring and Fault Diagnosis Using Wavelet Transforms", 4th PhD Seminar on Wind Energy in Europe, Magdeburg, Germany, 1st–2nd Oct,. Yang, W., Tavner, P. J., Crabtree, C. J., Wilkinson, M. (2010). "Cost-Effective Condition Monitoring for Wind Turbines", IEEE Transactions on Industrial Electronics, (57)263-271. Yang, W., Tavner, P., Court, R. (2013). "An Online Technique for Condition Monitoring the Induction Generators Used in Wind and Marine Turbines", Mechanical Systems and Signal Processing, (38) 103-112. Yang, W., Tavner, P., Crabtree, C., Wilkinson, M. (2008). "Research on a Simple, Cheap but Globally Effective Condition Monitoring Technique for Wind Turbines",18th International Conference on Electrical Machines, ICEM 2008., 1-5. Yang, W., Tavner, P., Wilkinson, M. (2008). "Condition Monitoring and Fault Diagnosis of a Wind Turbine with a Synchronous Generator Using Wavelet Transforms", 4th IET Conference on Power Electronics, Machines and Drives, PEMD 2008., 6-10. Yang, W., Tavner, P., Wilkinson, M. (2008). "Wind Turbine Condition Monitoring and Fault Diagnosis Using Both Mechanical and Electrical Signatures", IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics, AIM 2008., 12961301. Yang, W., Tavner, P., Wilkinson, M. (2009). "Condition Monitoring and Fault Diagnosis of a Wind Turbine Synchronous Generator Drive Train", Renewable Power Generation, IET, (3),1-11. 72 EJOIR-ARALIK 2015 IWCEA ÖZEL SAYI CİLT 2 RÜZGÂR ENERJİ SİSTEMLERİNDE DURUM İZLEME VE HATA TANISI SİSTEMLERİ: GENEL BAKIŞ Yao, X., Guo, C., Zhong, M., Li, Y., Shan, G., Zhang, Y. (2009). "Wind Turbine Gearbox Fault Diagnosis Using Adaptive Morlet Wavelet Spectrum", Second International Conference on Intelligent Computation Technology and Automation, ICICTA'09., 580-583. 73 EJOIR-ARALIK 2015 IWCEA ÖZEL SAYI CİLT 2