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, [email protected]
1 Prof.Dr., Marmara Üniversitesi, [email protected]
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