RT22 | Neuartige Strategie zur elektronischen Fehlerdiagnose von WECS unter Verwendung von Wavelet auf der Grundlage von RT-LAB und Arduino

Die Diagnose von Windenergieanlagen (WECS) erweist sich aufgrund ihrer relativ hohen Betriebs- und Wartungskosten als notwendig. Windkraftanlagen sind schwer zugängliche Bauwerke und befinden sich oft in abgelegenen Gebieten. Daher ist eine Ferndiagnose (E-Diagnose) erforderlich. In diesem Beitrag wird ein alternativer Ansatz für die E-Diagnose von Windenergieanlagen vorgeschlagen, der auf der diskreten Wavelet-Transformation (DWT) und der Frequenzanalyse der Statorströme des Flugzeuggenerators basiert. Zur Validierung dieses Ansatzes wird hardware mathematische Modell des Kurzschlussläufergenerators (SCIG) auf der OPAL-RT OP5600 Plattform in Echtzeit simuliert, um die Statorströme und die Rotordrehzahl zu erzeugen. Die DWT wird auf das Stromsignal angewandt, was ein DWT-Signal ergibt, das eine große Anzahl von Punkten aufweist, die für eine direkte Übertragung durch den Arduino Mega RobotDyn aufgrund seiner begrenzten Abtastzeit nicht unterstützt wird. Die Maximalwerte der absoluten Werte der DWT (MDWT) werden als Punktepaket über das integrierte Wi-Fi-Board ESP8266 des Arduino Mega RobotDyn an die Diagnosestation gesendet, um die SCIG-Zustände zu überwachen und die Anzahl der brYesen Balken im Vergleich zu den MDWT-Variationen zu bestimmen.