풍력 터빈은 탄소 중립으로의 전환을 위한 세계의 핵심 요소입니다. 여기서는 풍력 터빈의 안전하고 효율적인 작동을 보장하는 센서 기술에 대해 살펴보겠습니다.
풍력 터빈의 수명은 평균 25년이며, 센서는 터빈이 수명을 다할 수 있도록 하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 풍속, 진동, 온도 등을 측정하는 이 작은 장치들은 풍력 터빈이 안전하고 효율적으로 작동하도록 보장합니다.
풍력 터빈은 경제적으로도 타당해야 합니다. 그렇지 않으면 다른 형태의 청정 에너지나 심지어 화석 연료 에너지보다 실용성이 떨어지는 것으로 여겨질 것입니다. 센서는 풍력 발전소 운영자가 최대 전력 생산량을 달성하는 데 사용할 수 있는 성능 데이터를 제공할 수 있습니다.
풍력 터빈에 사용되는 가장 기본적인 센서 기술은 풍속, 진동, 변위, 온도 및 물리적 스트레스를 감지합니다. 다음 센서들은 기준 조건을 설정하고 기준 조건에서 크게 벗어나는 경우를 감지하는 데 도움을 줍니다.
풍속과 풍향을 측정하는 능력은 풍력 발전 단지와 개별 터빈의 성능을 평가하는 데 매우 중요합니다. 다양한 풍속 센서를 평가할 때 주요 기준은 수명, 신뢰성, 기능성 및 내구성입니다.
대부분의 최신 풍향계는 기계식 또는 초음파식입니다. 기계식 풍향계는 회전하는 컵과 날개를 사용하여 풍속과 풍향을 측정합니다. 초음파 센서는 센서 장치의 한쪽에서 반대쪽 수신기로 초음파 펄스를 보냅니다. 수신된 신호를 측정하여 풍속과 풍향을 결정합니다.
많은 운영자들이 초음파 풍속 센서를 선호하는 이유는 재보정이 필요 없기 때문입니다. 따라서 유지보수가 어려운 장소에도 설치할 수 있습니다.
풍력 터빈의 건전성과 성능을 모니터링하려면 진동 및 모든 움직임을 감지하는 것이 매우 중요합니다. 가속도계는 베어링 및 회전 부품 내부의 진동을 모니터링하는 데 일반적으로 사용됩니다. LiDAR 센서는 타워의 진동을 모니터링하고 시간 경과에 따른 움직임을 추적하는 데 자주 사용됩니다.
일부 환경에서는 터빈 동력을 전달하는 데 사용되는 구리 부품이 많은 열을 발생시켜 위험한 화상을 입을 수 있습니다. 온도 센서는 과열되기 쉬운 전도성 부품을 모니터링하고 자동 또는 수동 문제 해결 조치를 통해 손상을 방지할 수 있습니다.
풍력 터빈은 마찰을 방지하도록 설계, 제조 및 윤활됩니다. 마찰 방지에 있어 가장 중요한 부분 중 하나는 구동축 주변이며, 이는 주로 구동축과 관련 베어링 사이의 적정 거리를 유지함으로써 달성됩니다.
와전류 센서는 베어링 간극을 모니터링하는 데 자주 사용됩니다. 간극이 감소하면 윤활이 줄어들어 효율이 저하되고 터빈이 손상될 수 있습니다. 와전류 센서는 물체와 기준점 사이의 거리를 측정합니다. 유체, 압력 및 온도 변화에도 견딜 수 있어 열악한 환경에서 베어링 간극을 모니터링하는 데 이상적입니다.
데이터 수집 및 분석은 일상적인 운영과 장기 계획 수립에 매우 중요합니다. 센서를 최신 클라우드 인프라에 연결하면 풍력 발전소 데이터에 접근하고 고도화된 제어 기능을 활용할 수 있습니다. 최신 분석 기술을 통해 최근 운영 데이터와 과거 데이터를 결합하여 유용한 통찰력을 얻고 자동화된 성능 경고를 생성할 수 있습니다.
최근 센서 기술의 혁신은 효율성 향상, 비용 절감 및 지속가능성 개선을 약속합니다. 이러한 발전은 인공지능, 공정 자동화, 디지털 트윈 및 지능형 모니터링과 관련이 있습니다.
다른 많은 프로세스와 마찬가지로 인공지능(AI)은 센서 데이터 처리 속도를 크게 향상시켜 더 많은 정보를 제공하고 효율성을 높이며 비용을 절감합니다. AI의 특성상 시간이 지남에 따라 더 많은 정보를 제공할 것입니다. 프로세스 자동화는 센서 데이터, 자동화된 처리 및 프로그래밍 가능 로직 컨트롤러(PLC)를 사용하여 피치, 출력 등을 자동으로 조정합니다. 많은 스타트업들이 이러한 프로세스를 자동화하고 기술의 사용 편의성을 높이기 위해 클라우드 컴퓨팅을 도입하고 있습니다. 풍력 터빈 센서 데이터의 새로운 트렌드는 프로세스 관련 문제를 넘어 확장되고 있습니다. 풍력 터빈에서 수집된 데이터는 이제 터빈 및 기타 풍력 발전 단지 구성 요소의 디지털 트윈을 생성하는 데 사용되고 있습니다. 디지털 트윈은 시뮬레이션을 생성하고 의사 결정 과정을 지원하는 데 활용될 수 있습니다. 이 기술은 풍력 발전 단지 계획, 터빈 설계, 재해 분석, 지속 가능성 등 다양한 분야에서 매우 유용하며, 특히 연구원, 제조업체 및 서비스 기술자에게 큰 도움이 됩니다.
게시 시간: 2024년 3월 26일