Vėjo turbinų valdymo sistema našumo optimizavimui
Vėjo turbinos yra viena sparčiausiai augančių atsinaujinančios energijos technologijų pasaulyje. Tačiau elektros energijos gamyba iš vėjo yra daugiau nei vien didelių menčių pritvirtinimas prie aukštų bokštų. Vėjas yra atsitiktinis, kintamas ir jam įtakos turi vietos sąlygos, tokios kaip topografija, turbulencija ir kasdieniai oro pokyčiai. Todėl vėjo turbinų valdymo sistemos atlieka pagrindinį vaidmenį užtikrinant, kad turbina veiktų saugiai, stabiliai ir gamintų maksimalią energiją. Šiame straipsnyje aptariamos vėjo turbinų valdymo sistemų koncepcijos, komponentai, strategijos ir iššūkiai optimizuojant našumą.
Kodėl reikalinga kontrolės sistema?
Pagrindinius vėjo turbinų valdymo tikslus galima apibendrinti trimis: (1) maksimaliai padidinti energijos surinkimą esant mažam ir vidutiniam vėjo greičiui, (2) apriboti mechanines apkrovas ir palaikyti saugumą pučiant stipriam vėjui ir (3) palaikyti elektros energijos kokybę bei suderinamumą su elektros tinklu. Be tinkamo valdymo turbinos gali susidurti su per dideliu greičiu, nuovargiu dėl dinaminių apkrovų ir galios svyravimais, kurie sutrikdo tinklą.
Paprastai turbinos veikia keliose srityse, priklausomai nuo vėjo greičio. Esant greičiui žemiau „įjungimo“ taško, turbina neveikia. Tarp įjungimo ir vardinio greičio valdymas sutelktas į energijos maksimizavimą. Virš vardinio greičio ir „išjungimo“ taško valdymas sutelktas į vardinės galios palaikymą ir žalos prevenciją.
Pagrindiniai valdymo sistemos komponentai
Šiuolaikinės vėjo turbinų valdymo sistemos susideda iš aparatinės ir programinės įrangos derinio:
1. Jutiklis
Turbinoms reikalingi realaus laiko duomenys, tokie kaip vėjo greitis ir kryptis (anemometras ir vėjarodis), rotoriaus greitis, menčių žingsnis, generatoriaus srovė / įtampa, vibracija, pavarų dėžės temperatūra ir hidraulinės arba elektros sistemos būklė. Didesnėse turbinose apkrovą valdyti padeda papildomi jutikliai, tokie kaip gondolės akselerometrai ir menčių apkrovos jutikliai.
2. Pavara
Pagrindiniai pavaros mechanizmai apima:
– Kampo sistema: keičia menčių kampą vėjo atžvilgiu, kad būtų galima reguliuoti keliamąją jėgą ir aerodinaminį sukimo momentą.
– Pasukimo sistema: pasuka gondolę taip, kad rotorius būtų nukreiptas vėjo kryptimi.
– Elektros generatorius / keitiklis: reguliuoja elektromagnetinį sukimo momentą ir rotoriaus greitį per keitiklio valdymą.
– Stabdžių sistema: aerodinaminiai stabdžiai (nuo žingsnio iki plunksnos) ir mechaniniai stabdžiai kaip apsauga.
3. Valdiklis (PLC/pramoninis valdiklis)
Valdymo sistemos smegenys apdoroja jutiklių duomenis, vykdo algoritmus, duoda komandas pavaroms ir valdo darbo režimus (paleidimo, įprastą, audros valdymą, avarinį išjungimą). Valdiklis taip pat prijungtas prie SCADA sistemos nuotoliniam stebėjimui.
Energijos optimizavimo valdymo strategijos
1. Generatoriaus sukimo momento valdymas (žemiau vardinės vertės)
Esant mažam arba vidutiniam vėjo greičiui, tikslas yra pasiekti optimalų rotoriaus greičio ir ašmenų galo santykį – santykį tarp mentės galo greičio ir vėjo greičio, – kuris maksimaliai padidintų galios koeficientą (Cp). Įprasta strategija yra maksimalios galios taško sekimas (MPPT). Paprastai tariant, valdiklis reguliuoja generatoriaus sukimo momentą taip, kad rotoriaus greitis atitiktų optimalią vėjo kreivę.
MPPT metodai gali būti pagrįsti:
– Modeliu pagrįstas: naudoja aerodinaminius modelius ir turbinos parametrus.
– Paieškos pagrindu: palaipsniui koreguoja nustatytąją vertę (perturbuoja ir stebi), kad būtų rasta maksimali galia.
– Remiantis įverčiais: naudojami efektyvūs vėjo greičio įverčiai, gauti iš rotoriaus ir generatoriaus kintamųjų.
Sukimo momento valdymo privalumai yra greitas reagavimas ir didelis efektyvumas, ypač turbinose su pilnais keitikliais, kurie gali reguliuoti labai skirtingus greičius.
2. Tono valdymas (aukščiau įvertintas)
Kai vėjo greitis viršija nominalų greitį, turbinos rizikuoja generuoti per didelę galią ir būti perkrautos. Šioje srityje pagrindinė strategija yra „žingsnis prieš plunksną“, t. y. didinti žingsnio kampą, siekiant sumažinti aerodinaminį pasipriešinimą ir išlaikyti pastovią nominalią galią.
Žingsnio valdymui paprastai naudojamas PID valdiklis arba jo variantai. Problema ta, kad menčių dinamika ir žingsnio pavaros turi vėlavimus ir žingsnio greičio ribas. Jei valdymas pernelyg agresyvus, gali atsirasti svyravimų; jei per lėtas, rotorius gali viršyti greitį. Todėl daugelyje turbinų naudojamas stiprinimo planavimas: valdymo parametrai keičiami atsižvelgiant į darbo sąlygas (pvz., rotoriaus greitį arba žingsnio kampą).
Posūkio kontrolė didesniam energijos surinkimui
Sukimosi posūkis užtikrina, kad rotorius būtų nukreiptas į vėją. Sukimosi posūkio paklaidos sumažina energiją, nes sumažėja efektyvi vėjo dedamoji ant rotoriaus. Tačiau sukimosi posūkis taip pat sukuria papildomas apkrovas, nes dažni sukimosi posūkio judesiai gali padidinti sukimosi krumpliaračio susidėvėjimą ir padidinti konstrukcines apkrovas dėl dinaminio nesutapimo.
Posūkių optimizavimo strategijos bando subalansuoti:
– Maksimaliai padidinti energiją (sumažinti posūkio paklaidą),
– Sumažina posūkių aktyvumą (išvengiama judėjimo pirmyn ir atgal, kai svyruoja vėjas),
– Valdykite gondolės ir bokšto konstrukcijų apkrovas.
Šiuolaikiniai algoritmai gali apimti vėjo krypties filtrus, nejautrumo zonas (tolerancijos zonas) ir sprendimų logiką, kuri atsižvelgia į turbulenciją.
Apkrovos valdymas ir komponentų tarnavimo laikas
Našumo optimizavimas susijęs ne tik su energijos gamyba, bet ir su prieinamumu bei priežiūros sąnaudomis. Ciklinės menčių, stebulių, pavarų dėžių, guolių ir bokštų apkrovos yra pagrindinė medžiagų nuovargio priežastis. Valdymo sistemos padeda sumažinti apkrovą keliais būdais:
1. Individualus aukštėjimo valdymas (IPC)
Trijų menčių turbinoje kiekvieną mentę galima valdyti atskirai, siekiant sumažinti nesubalansuotas apkrovas, atsirandančias dėl šlyties (vėjo greitis didėja kylant aukščiui) ir turbulencijos. IPC efektyviai sumažina nuovargio apkrovas mentės šakniai ir bokštui, tačiau padidina valdymo sudėtingumą ir poreikį naudoti jautresnius pavaros mechanizmus.
2. Bokšto slopinimo valdymas
Bokšto virpesiams, ypač esant natūraliems konstrukcijos dažniams, slopinti galima naudoti žingsnio arba sukimo momento valdymą. Tai sumažina vibraciją ir pailgina konstrukcijos tarnavimo laiką.
3. Pavaros sistemos sukimo valdymas
Generatoriaus sukimo momento valdymas gali sumažinti transmisijos sukimosi svyravimus, ypač esant tinklo sutrikimams arba staigiems vėjo pokyčiams, taip apsaugodamas pavarų dėžę ir sankabą.
Integracija su elektros tinklu (tinklo palaikymas)
Šiuolaikinės vėjo turbinos ne tik „sekti“ tinklą, bet ir teikti paramą. Tinklo kodeksuose dažnai reikalaujama:
– Aktyvios galios valdymas: ribojamas rampos greitis, kad galios pokyčiai nebūtų per staigūs.
– Reaktyviosios galios / įtampos valdymas: padeda palaikyti įtampą prijungimo taške (PCC).
– Gedimų valdymas (FRT): išlieka įjungtas esant laikiniems įtampos sutrikimams, įskaitant galimybę tiekti reaktyviąją srovę įtampai atkurti.
Tam reikalingas turbinos valdymo, galios keitiklio ir elektros apsaugos koordinavimas, siekiant užtikrinti stabilų veikimą nepažeidžiant komponentų.
SCADA, duomenų ir dirbtinio intelekto vaidmuo
SCADA leidžia stebėti našumą, teikti signalizacijas ir analizuoti tendencijas. Turėdami istorinius duomenis, operatoriai gali:
– Būklės stebėjimas: aptinka reduktoriaus vibracijos padidėjimą, guolio temperatūrą arba generatoriaus anomalijas.
– Nuspėjamoji priežiūra: gedimų numatymas prieš jiems įvykstant, siekiant sumažinti prastovų laiką.
– Našumo optimizavimas: palygina faktinę galios kreivę su etalonine kreive, kad aptiktų aerodinaminį pablogėjimą (pvz., nešvarumus ant menčių) arba jutiklių klaidas.
Dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis pradedami naudoti efektyviam vėjo įvertinimui, anomalijų aptikimui, vėjo lauko pagrindu veikiančiam posūkio optimizavimui ir techninės priežiūros planavimui. Nors jų taikymas yra perspektyvus, jį reikia taikyti atsargiai, nes duomenimis pagrįsti modeliai kritinėse sistemose turi išlikti saugūs ir paaiškinami.
Iššūkiai ir vystymosi kryptys
Kai kurie pagrindiniai vėjo turbinų valdymo sistemų iššūkiai yra didelė turbulencija sudėtingose vietose (kalnuose ar jūroje), turbinų sąveika vėjo jėgainių parke (žvilgsnio efektas) ir poreikis sumažinti energijos sąnaudas (LCOE). Ateityje valdymas vis labiau bus sutelktas į:
– Vėjo jėgainių parko valdymas: reguliuoja turbinų posūkio kampą/žingsnį, siekiant optimizuoti bendrą jėgainės, o ne tik kiekvienos turbinos, gamybą.
– Pažangus valdymas: pvz., modelio nuspėjamasis valdymas (MPC), skirtas valdyti pavarų ribas ir numatyti vėjo pokyčius.
– Lidaro pagalba valdomas įrenginys: naudoja lidaro jutiklius, kad „matytų“ vėją priešais rotorių, taip numatydamas žingsnio ir sukimo momento posūkius ir sumažindamas didžiausias apkrovas.
Išvada
Vėjo turbinų valdymo sistemos yra labai svarbios našumo optimizavimui, nes jos reguliuoja, kaip turbina reaguoja į besikeičiančius vėjus. Derinant sukimo momento valdymą MPPT, žingsnio valdymą galios ribojimui ir saugumui, posūkio valdymą rotoriaus orientacijai ir apkrovos mažinimo strategijas, turbinos gali pagaminti daugiau energijos su mažesne pažeidimo rizika. Kartu su tinklo palaikymu ir SCADA duomenų naudojimu, modernūs valdikliai ne tik padidina gamybą, bet ir pailgina komponentų tarnavimo laiką bei sumažina eksploatavimo išlaidas. Tobulėjant jutikliams, pažangiems valdymo algoritmams ir optimizuojant ūkio lygmeniu, vėjo turbinos taps vis patikimesnės ir taps švarios energijos perėjimo pagrindu.
