제주지역 풍력발전단지 유지보수 사례를 통한 상태감시시스템 활용

Abstract

풍력산업이 전 세계적으로 친환경 미래에너지 개발 산업의 핵심 중 하나로 급성장하고 있는 현재, 풍력발전기 설치 수가 점차 증가하고 있으며, 효율향상을 위해 풍력시스템이 복잡해지고 있을 뿐 아니라 대형화 되고 있다[8]. 또한 제주도의 경우는 2030년까지 전체 사용전력의 100%를 신재생에너지로 대체하여 탄소 없는 섬 구축을 목표로 하고 있으며, 그에 따라 약 10조원을 투자하여 2GW의 해상풍력을 구축하기 위한 정책을 추진 중이기도 하다[9][24]. 그러나 풍력발전설비는 고장 발생 시 작업자가 쉽게 접근하기 어려우며, 보급․확대기반의 조성에 따라 날로 성장하고 있는 해상풍력설비는 육상풍력설비보다 접근성이 더 열악하다. 만일 어떤 고장이 발생하면, 비용을 들여 기어박스, 발전기 등 주요설비를 크레인을 동원하여 교체하여야 하는 경우가 발생할 수 도 있다. 해외 풍력 기술 선도국 에서는 이러한 풍력시스템의 고장을 조기에 검출하는 상태감시시스템(CMS, Condition Monitoring Systems)을 활용한 연구가 활발히 이루어지고 있다[10]. 그러나 아직까지 우리나라의 상태감시시스템의 활용 및 그 진단기술은 체계적으로 확립되지 않은 상황이다. 따라서 본 논문에서는 제주지역 한경풍력단지 및 성산풍력단지의 유지보수 기록을 통계 분석 하고, 상태감시시스템을 활용한 실제 고장사례 분석을 수행하여 향후 풍력발전단지 운영 정비 효율의 극대화를 목적으로 한다. 본 논문의 구성을 간략히 설명하자면, Ⅱ 장에서 제주지역 풍력발전단지인 한경 및 성산풍력 발전단지의 운영현황 및 2011년부터 2015년까지의 유지보수 기록을 분석하여 그 현황을 설명한다. 그리고 Ⅲ 장에서는 Ⅱ장에서 분석한 유지보수 기록 중 4가지 사례를 선정하여 이 사례에 상태감시시스템을 활용한 고장 진단 기술을 적용하였고, 이 기술의 유효성 및 효율성을 입증하였다.

As wind turbines become bigger to capture more wind energy, it becomes more difficult to operate, maintain and repair wind turbines. In particular, it is not easy to detect wind turbine failure in the early-stage. In Europe, it is popular to use Condition Monitoring System, CMS, for wind turbine Operation and Maintenance, O&M. However, though wind farm owners and operators of Korea know how useful the application of CMS is for their O&M, there are not many reports or investigations in Korea for CMS application to wind turbines. In this thesis, in order to improve O&M technique based on the real data at real wind farms, CMS technique was applied to wind turbines of Hankyung and Seongsan wind farms on Jeju Island, after availability, capacity factor, annual average wind speed and O&M records of the two wind farms were analyzed for the period from 2011 to 2015. It is revealed that how the wind turbine repair was done when the turbine failure occurred. For installing CMS, 11 sensors were attached on the gearbox, the generator and the tower of wind turbines with which the vibration signals can be captured. Then, four sorts of the components failure were selected as a representative, and the vibration signals from the components were analyzed for time domain and frequency domain. The results showed that availability of the two wind farms has increased and wind turbine failure has decreased since O&M technique has been improved over the past few years. The failure of generator winding and bearing of wind turbines was detected in the early-stage by the CMS vibration signal analysis. In addition, the CMS detected failure of the hydraulic pump and the generator cooling fan of wind turbines before serious failure of them. Therefore, the prediction and diagnosis of wind turbine failure was possible through the CMS technique, and more case studies should be done to improve CMS technique.