Trådløse sensorer for tilstandsovervåkning av vindturbinblader

In the WiVind project we have implemented and demonstrated a functional sensor network for wind turbine blades. The actual demonstration, and the preliminary analysis of the data confirms that wireless sensor modules can be mounted on wind turbine blades and that data from such sensors could be used for decision support systems. A wireless sensor system will form a valuable addition to current and future condition monitoring systems based on more traditional wired sensors and components. The project results may also contribute to the working algorithms used for decision support in an integrated wind farm management system. The demonstrator design developed a wireless sensor system network based on MEMS-sensors, that are both robust and small enough to enable efficient, and flexible, structural health/condition monitoring. The sensor system will be further developed for possible commercial use on wind turbine blades, and may include a physical model of the blade and turbine and normal operations. Offshore wind turbines have a great potential for power production due to large areas with good wind conditions. It seems that the trend of increasing turbine size continues, with around 10 MW rated power for the next generation turbines. Today, most offshore turbines are slightly modified versions of proven land-based designs- but this solution will become less relevant as the largest turbines for off-shore use may have on-land experience limited to the actual turbine development. One school of thought is also that offshore turbines should be dedicated designs, and thus relatively "unproven" before deployment and installation. This seems to be a good case for increased use of optimized instrumentation compared to on-land installations where resources for maintenance and repair are more easily called on-site. The turbine blades are some of the major components that fail due to fatigue, overload and/or irregular operation and wind conditions. In order to minimize the costs and maximize the durability of wind turbine installations, both onshore and offshore, the use of add-on instrumentation will be crucial in the future.

Motivasjonen bak tilstandsovervåking og betydningen av tilstandsbasert vedlikehold er etter hvert godt kjent og har et enormt potensiale for all infrastruktur. Spesielt for store (ubemannede) vindturbiner til havs vil vedlikeholdkostnadene kunne bestemme hvorvidt vindparken er mulig å bygge ut. I prosjektet ønsker vi å utvikle en sensorløsning bestående av et trådløst nettverk av robuste, fleksible sensorer for tilstandskontroll og overvåkning av rotorbladene på vindturbiner. Prosjektet (WiVind) tar utg angspunkt i å tilpasse et nettverk for MEMS-baserte sensorer og vil utvikle en fysisk modell for turbinblader i drift, blant annet gjennom å etablere et fysisk nettverk av slike på et turbinblad (demonstrator). Vi vil også arbeide med å integrere løsninge n i modeller for (fremtidige) systemer for drift og vedlikehold, spesielt systemer under utvikling basert på mer tradisjonelle, kablede sensorer og nettverk. Algoritmer for overvåkning og beslutningsstøtte må tilpasses sensorene som utvikles. For trådløse sensorer er strømforsyningen (batteri, mulig energihøsting) begrenset, og en effektiv løsning krever å påvise de mest egnede måleparameterne, foreta nødvendig signalbehandling og dataanalyse- alt med fokus på energieffektivitet. Foruten modellutvikling, nettverk og systemintegrasjon må vi arbeide med noen av de kritiske egenskapene (pålitelighet, energiforbruk) i utvalgte sensor-komponenter for å kunne installere et permanent, robust sensor-nettverk i et (stort) antall turbiner, ikke minst til en attrakt iv pris i markedet.