Сучасний стан підходів до моніторингу технічного стану лопатей вітрових турбін з використанням інформаційних технологій
Date
2023-02-28
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Видавництво Львівської політехніки
Lviv Politechnic Publishing House
Lviv Politechnic Publishing House
Abstract
Вітрова енергетика є одним із найважливіших та найперспективніших джерел екологічно чистої відновлювальної енергії. Для підвищення надійності та безпечності експлуатації вітрових турбін, а також для зниження витрат через технічне обслуговування та простої у неробочому стані, необхідно застосовувати сучасні методи моніторингу стану великогабаритних та високонавантажених деталей вітрових електростанцій з використанням інформаційних технологій. Розглянуто основні види дефектів та їхню класифікацію. Проаналізовано вплив швидкості обертання турбіни та наявності тріщини у лопаті на власні частоти коливання робочого тіла. Наведено основні види і методи неруйнівного контролю (НК). Детально розглянуто акустичний метод, оскільки він стрімко розвивається та є перспективним для галузі зеленої енергетики. На основі опрацьованої літератури подано класифікацію акустичних методів НК. Проведено аналітичний огляд публікацій, що розглядають методи НК для діагностики лопатей вітрових турбін, у тому числі з використанням безпілотних літальних апаратів (БПЛА). Для кожного з методів наведено його переваги та недоліки. Здійснено аналіз підходу до НК вітрових електричних станцій з використанням машинного навчання на основі Гаусівських процесів для прогнозування власних частот коливань однієї лопаті за статистичними даними розподілу власних частот коливання сусідніх лопатей та температури навколишнього середовища. Наведено опис повного циклу функціонування системи від збирання даних до прийняття рішення про можливу наявність дефекту в конструкції. Розглянуті підходи можуть слугувати базою для побудови нових високонадійних методів виявлення небезпечних дефектів у матеріалі лопаті на ранніх стадіях їх розвитку.
Nowadays wind energy is one of the most important and promising sources of environmentally clean renewable energy. Wind turbine blades are among the most expensive components. Depending on the size, their manufacturing costs range between 10 % and 20 % of total manufacturing costs. Moreover, the size of blades has increased in recent years, leading to greater efficiency and energy production, but presenting higher failure probability. It is extremely important to avoid critical blade failures, because when damaged blades liberate, they have the potential to damage not only the turbines they were attached to, but also other turbines in their vicinity. In order to increase the reliability and safety of wind turbine operation, as well as to reduce costs due to maintenance and downtime in a non-working state, it is necessary to apply modern methods of monitoring the condition of large-sized and highly loaded parts of wind power plants using information technologies. The main types of defects and their classification are considered. The influence of the rotation speed of the turbine and the presence of a damage in the blade on the oscillation natural frequencies was analyzed. The main types and methods of non-destructive testing (NDT) are presented. The acoustic method is considered in detail, as it is rapidly developing and is promising for the field of green energy. The classification of acoustic methods of NDT is provided based on the studied literature. An analytical review of publications considering NDT methods for diagnosing wind turbine blades, including the ones which use unmanned aerial vehicles (UAVs), was conducted. The advantages and disadvantages of each method are shown. The analysis of NDT approach of wind power plants using machine learning based on Gaussian processes to predict natural frequencies of one blade based on the statistical data of the distribution of natural frequencies of neighboring blades and ambient temperature was carried out. The description of the full cycle of the system's functioning, from data collection to decision-making about the possible presence of a defect in the structure, is provided. This paper has summarized and analyzed the most important advances done in the field of NDT in the last few years. The considered approaches can serve as a basis for building new highly reliable methods for detecting dangerous defects in the blade material at the early stages of their development.
Nowadays wind energy is one of the most important and promising sources of environmentally clean renewable energy. Wind turbine blades are among the most expensive components. Depending on the size, their manufacturing costs range between 10 % and 20 % of total manufacturing costs. Moreover, the size of blades has increased in recent years, leading to greater efficiency and energy production, but presenting higher failure probability. It is extremely important to avoid critical blade failures, because when damaged blades liberate, they have the potential to damage not only the turbines they were attached to, but also other turbines in their vicinity. In order to increase the reliability and safety of wind turbine operation, as well as to reduce costs due to maintenance and downtime in a non-working state, it is necessary to apply modern methods of monitoring the condition of large-sized and highly loaded parts of wind power plants using information technologies. The main types of defects and their classification are considered. The influence of the rotation speed of the turbine and the presence of a damage in the blade on the oscillation natural frequencies was analyzed. The main types and methods of non-destructive testing (NDT) are presented. The acoustic method is considered in detail, as it is rapidly developing and is promising for the field of green energy. The classification of acoustic methods of NDT is provided based on the studied literature. An analytical review of publications considering NDT methods for diagnosing wind turbine blades, including the ones which use unmanned aerial vehicles (UAVs), was conducted. The advantages and disadvantages of each method are shown. The analysis of NDT approach of wind power plants using machine learning based on Gaussian processes to predict natural frequencies of one blade based on the statistical data of the distribution of natural frequencies of neighboring blades and ambient temperature was carried out. The description of the full cycle of the system's functioning, from data collection to decision-making about the possible presence of a defect in the structure, is provided. This paper has summarized and analyzed the most important advances done in the field of NDT in the last few years. The considered approaches can serve as a basis for building new highly reliable methods for detecting dangerous defects in the blade material at the early stages of their development.
Description
Keywords
відновлювана енергетика, методи неруйнівного контролю, акустичний НК, машинне навчання, БПЛА, renewable energy, methods of non-destructive testing, acoustic NDT, machine learning, UAV
Citation
Басалкевич О. А. Сучасний стан підходів до моніторингу технічного стану лопатей вітрових турбін з використанням інформаційних технологій / О. А. Басалкевич, Д. В. Рудавський // Український журнал інформаційних технологій. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2023. — Том 5. — № 2. — С. 79–87.