Trådløse sensorer for tilstandsovervåkning av vindturbinblader

Innovasjonen i WiVind-prosjektet var basert på en overordnet idé om å få frem trådløse sensorer for tilstandsovervåkning av vindturbinblader. Idéen er basert på å kunne benytte masseproduserte MEMS -sensorer og radio-moduler fra IT, telecom og bilindustri i kombinasjon med matematiske modeller som beskriver bladdynamikken. Prosjektet har vært vellykket, og idéen er demonstrert ved å installere og operere et nettverk av trådløse sensor-moduler på en av vindturbinene på Hundhammerfjellet som eies av NTE. Spesielt for vindturbiner til havs vil drifts- og vedlikeholdskostnadene kunne bestemme hvorvidt vindparken er mulig å bygge ut. Turbinbladene er en av nøkkelkomponentene som bør overvåkes for å kunne unngå havari ved overbelastning eller utmatting. Tradisjonelt har off-shore vindturbiner vært lett modifiserte utgaver av velprøvde land-baserte design. Trenden nå er økende turbinstørrelser, med rundt 10 MW design-effekt (rated power) i neste generasjon turbiner. Disse er i mye mindre grad utprøvd i drift på land, og må levere kostnadseffektiv drift under mye mer krevende forhold. Det meste av tilstandskontrollen må foregå uten driftspersonell tilgjengelig "på turbinen", slik at man har langt større behov for ulike former for effektiv fjernovervåkning og sensorer. Prosjektet (WiVind) tok utgangspunkt i å tilpasse et nettverk for MEMS-baserte sensorer koblet til en eller flere fysiske modeller for turbinblader i drift, blant annet gjennom å etablere et fysisk nettverk av sensorer på turbinbladene. Vi utviklet også et grunnlag for å integrere sensorløsning(er) 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 begrenset. En effektiv løsning krever å påvise de mest egnede måleparameterne, samt å foreta nødvendig signalbehandling og dataanalyse med fokus på energieffektivitet og best mulig utnyttelse av batteri. Prosjektet så også på muligheter for å unngå fremtidige batteribytter gjennom mulig bruk av aktiv energihøsting. Foruten modellutvikling, nettverk og systemintegrasjon arbeidet vi 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.

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.