ПОДХОД К ВЫБОРУ РЕЖИМОВ СЕКЦИОННОГО ОБОГРЕВА ЛОПАСТЕЙ ВЕТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ УСТАНОВОК ПО ДАННЫМ МОНИТОРИНГА

APPROACH TO SELECTING SECTIONAL HEATING MODES OF WIND TURBINE BLADES BASED ON MONITORING DATA

Rastvorova Irina Ivanovna

Doctor of Engineering Sciences, Associate Professor, Head of the Department of Electronic Systems, Saint Petersburg Mining University,

Russia, Saint Petersburg

Ermolovich Vladimir Sergeevich

Postgraduate student of the Department of Electronic Systems, Saint Petersburg Mining University,

Russia, Saint Petersburg

АННОТАЦИЯ

В статье рассмотрен подход к выбору режимов секционного обогрева лопастей ветроэнергетических установок по данным системы мониторинга в условиях атмосферного обледенения. Отмечено, что применение заранее фиксированного режима обогрева не всегда обеспечивает рациональное соотношение между эффективностью противообледенительной защиты и энергозатратами. В качестве основы для принятия решения предложено использовать совокупность метеорологических и эксплуатационных признаков, включая температуру воздуха, относительную влажность, наличие осадков, отклонение вырабатываемой мощности и изменение вибрационного состояния установки. На этой основе предложена логика выбора состава активных зон и интенсивности обогрева в зависимости от уровня риска обледенения. Рассмотрены типовые сценарии применения подхода. Предложенная схема может быть использована как основа для дальнейшей разработки и настройки системы управления обогревом лопастей ВЭУ.

ABSTRACT

The paper considers an approach to selecting sectional heating modes for wind turbine blades based on monitoring data under atmospheric icing conditions. It is noted that the use of a fixed heating mode does not always provide a rational balance between icing protection efficiency and energy consumption. As a basis for decision-making, it is proposed to use a set of meteorological and operational indicators, including air temperature, relative humidity, precipitation, power deviation, and vibration response of the turbine. On this basis, a rule-based logic is proposed for selecting the composition of active heating zones and the heating intensity depending on the icing risk level. Typical application scenarios of the proposed approach are considered. It is shown that the proposed scheme can be regarded as a basis for the further development and tuning of a blade heating control system for wind turbines.

Ключевые слова: ветроэнергетическая установка; обледенение лопастей; секционный обогрев; управление; мониторинг; энергоэффективность.

Keywords: wind turbine; blade icing; sectional heating; control; monitoring; energy efficiency.

В настоящее время ветроэнергетика является одним из наиболее активно развивающихся направлений электроэнергетики. Расширение географии размещения ветроэнергетических установок (ВЭУ) сопровождается ростом числа объектов, эксплуатируемых в районах с отрицательными температурами, высокой влажностью и осадками смешанного типа. Для таких условий одной из наиболее существенных эксплуатационных проблем становится атмосферное обледенение лопастей. Наледь приводит к ухудшению аэродинамических характеристик профиля, снижению вырабатываемой мощности, росту вибрации, увеличению динамических нагрузок и росту числа вынужденных остановов установки [1].

Для снижения последствий обледенения применяются пассивные, активные и гибридные методы защиты [2]. На практике наибольшее распространение получили электротермические системы, обеспечивающие либо предотвращение образования льда, либо удаление уже сформировавшейся наледи. Вместе с тем применение сплошного нагрева всей защищаемой поверхности лопасти ВЭУ не всегда является рациональным, так как требует значительных энергозатрат и не учитывает неравномерность распределения льда по размаху лопасти.

В связи с этим целесообразно использовать секционный принцип организации обогрева, при котором нагреваемая область разделяется на несколько независимых зон. Такой подход позволяет включать только наиболее критичные участки лопасти и тем самым ограничивать избыточное энергопотребление системы [3]. Кроме того, секционный обогрев позволяет изменять состав активных зон и длительность их работы в зависимости от внешних условий и текущего состояния установки.

Однако наличие нескольких заранее заданных режимов обогрева ещё не решает практическую задачу управления [4]. В реальных условиях эксплуатации необходимо определить, в каких случаях целесообразно ограничиться нагревом только внешних зон, когда требуется подключение дополнительных участков лопасти, а когда необходимо переходить к максимально интенсивному режиму. Следовательно, ключевое значение приобретает определение признаков риска обледенения и правила переключения режимов.

Для решения подобных задач могут использоваться данные штатных систем мониторинга и управления, в том числе SCADA. Они позволяют регистрировать не только внешние метеорологические условия, но и влияние обледенения на эксплуатационных показатели ВЭУ. При этом использование только температурно-влажностных условий не всегда даёт достаточную достоверность, поскольку наличие отрицательной температуры и высокой влажности ещё не означает обязательного образования наледи на лопасти [5]. В то же время ориентация только на отклонение мощности также недостаточна, так как заметное снижение выработки часто проявляется уже после накопления существенного слоя льда. Поэтому более обоснованным является комбинированный подход, при котором метеорологические параметры используются для предварительной оценки риска, а эксплуатационные показатели — для подтверждения фактического влияния обледенения на работу установки.

Для выбора режима секционного обогрева предлагается использовать две группы признаков. К первой относятся температура воздуха, относительная влажность, наличие осадков и скорость ветра. Эти параметры характеризуют вероятность возникновения условий, благоприятных для обледенения. Ко второй группе относятся отклонение фактической мощности от ожидаемого значения и уровень вибрации установки. Такие признаки позволяют судить о том, что обледенение уже оказывает влияние на работу ветроустановки. В ряде исследований показано, что сочетание анализа кривой мощности и вибрации может использоваться для распознавания события обледенения и принятия решения о дальнейшем управлении ВЭУ [6].

Целью настоящей работы является разработка подхода к выбору режимов секционного обогрева лопастей ветроэнергетических установок по данным метеорологического и эксплуатационного мониторинга. В рамках исследования рассматривается построение схемы выбора режима обогрева, которая может служить основой для последующей настройки и верификации на данных конкретного ветропарка. Научная новизна работы заключается в разработке правил выбора режима секционного обогрева на основе совместного учёта метеорологических и эксплуатационных признаков обледенения.

В работе принимается, что нагреваемая область расположена в районе передней кромки лопасти и разделена на шесть независимых секций (рис.1) [4]. Такое разбиение позволяет реализовать несколько дискретных режимов обогрева, различающихся составом активных секций и интенсивностью теплового воздействия. Переход между режимами осуществляется по мере последовательного подтверждения риска обледенения: от метеорологических предпосылок к эксплуатационным проявлениям. Энергопотребление системы обогрева за расчётный интервал может быть представлено выражением:

где:  — мощность i-й секции нагрева;

​ — продолжительность её работы за расчётный интервал;

N — число секций нагрева.

Из выражения (1) следует, что уменьшение числа одновременно активных секций и сокращение времени их работы непосредственно снижает энергопотребление системы. Поэтому задача выбора режима обогрева должна решаться не только с точки зрения удаления льда, но и с точки зрения ограничения избыточного теплового воздействия на участки, не требующие интенсивного нагрева. Предлагаемый набор режимов приведён в таблице 1.

Рисунок 1. Схема разбиения нагреваемой области лопасти ВЭУ на секции

Таблица 1.

Режимы секционного обогрева лопастей ВЭУ

Логика выбора режимов строится на последовательном уточнении уровня риска. Если температура воздуха выше нуля, осадки отсутствуют, а эксплуатационные параметры не указывают на отклонение режима работы, система сохраняет режим 0. При переходе температуры в отрицательную область, при высокой влажности и наличии тумана либо осадков фиксируется начальный риск обледенения. На этом этапе целесообразно ограничиться включением режима 1, при котором нагрев сосредоточивается на внешних секциях лопасти. Это обусловлено тем, что внешняя часть лопасти в наибольшей степени подвержена интенсивному ледообразованию и одновременно сильнее влияет на аэродинамические потери [7].

Если неблагоприятные метеорологические условия сохраняются, а фактическая мощность начинает устойчиво отклоняться от ожидаемой, это уже можно рассматривать как косвенное подтверждение влияния льда на работу ротора. В такой ситуации оправдан переход к режиму 2, предусматривающему расширение нагреваемой области за счёт подключения дополнительных секций. Такой переход обусловлен тем, что на этом этапе задача системы обогрева уже состоит не только в профилактике, но и в ограничении дальнейшего ухудшения энергетических характеристик установки.

Дальнейшее усиление режима следует связывать с появлением выраженных эксплуатационных признаков, прежде всего с ростом вибрации. Если к снижению мощности добавляется ухудшение вибрационного состояния, это указывает не только на энергетические потери, но и на более опасное развитие процесса, связанное с неравномерным распределением ледяной массы и ростом динамических нагрузок [6]. В этом случае логично использовать режим 3 или, при наиболее тяжёлом сочетании признаков, режим 4. Таким образом, расширение числа активных секций происходит не произвольно, а по мере возрастания вероятности и тяжести события обледенения.

Логику выбора режима можно представить в виде блок-схемы, включающей последовательность этапов: считывание данных мониторинга, оценка метеорологического риска, уточнение риска по эксплуатационным признакам, выбор режима обогрева и повторная оценка состояния через заданный интервал времени (рис. 2).

Для иллюстрации работы алгоритма рассмотрим три типовых сценария. В первом случае температура воздуха составляет около −1,5 °C, относительная влажность достигает 85 %, наблюдается туман, но существенного снижения мощности и роста вибрации не фиксируется. Такое сочетание признаков соответствует начальному уровню риска, поэтому включает первый режим обогрева, при котором нагрев ограничивается внешними секциями.

В следующем сценарии температура воздуха понижается до −4,5 °C, влажность превышает 90 %, появляется мокрый снег, а фактическая мощность начинает отклоняться от ожидаемой. Это указывает не только на наличие неблагоприятных метеоусловий, но и на начало ухудшения режима работы установки. По этой причине наиболее целесообразным становится переход к режиму 2, предполагающему расширение зоны нагрева.

Рисунок 2. Блок-схема выбора режима секционного обогрева лопастей ВЭУ

В последнем сценарии температура остаётся устойчиво отрицательной, сохраняются осадки, наблюдаются выраженное снижение мощности и повышенная вибрация. В совокупности, данные признаки свидетельствуют о высоком риске интенсивного обледенения и обосновывают переход к режиму 4, который предусматривает включение всех секций нагрева.

Сводные результаты рассмотрения типовых сценариев представлены в таблице 2.

Таблица 2.

Выбор режима обогрева для типовых сценариев

Предлагаемый подход не претендует на исчерпывающее описание всех физических процессов ледообразования и должен рассматриваться как постановочная и методическая основа для последующего развития системы управления. Его основным достоинством является простота реализации: схема может быть встроена в существующую систему мониторинга и управления без обязательного использования дополнительных специализированных датчиков обледенения [8]. В то же время она позволяет перейти от заранее фиксированного режима обогрева к более гибкому способу выбора интенсивности теплового воздействия.

Практическая значимость подхода заключается в том, что он задаёт правила выбора режима секционного обогрева по совокупности доступных признаков. Это особенно важно на предварительном этапе разработки системы управления, когда необходимо задать логику переключения режимов, но ещё недостаточно экспериментальных данных для построения и настройки более сложной модели.

Таким образом, данные мониторинга могут использоваться для более обоснованного выбора режима секционного обогрева лопастей ветроэнергетических установок. Дальнейшее развитие предложенного подхода связано с уточнением пороговых значений входных параметров, настройкой правил переключения режимов и последующей проверкой работоспособности схемы на эксплуатационных данных конкретного ветропарка.

Список литературы:

1. Parent O., Ilinca A. Anti-icing and de-icing techniques for wind turbines: Critical review // Cold Regions Science and Technology. 2011. Vol. 65. P. 88–96.
2. Zhang Z. A Review of Wind Turbine Icing and Anti-/De-Icing Technologies // Energies. 2024. Vol. 17. № 12.
3. Getz D., Palacios J. Design procedures and experimental verification of an electro-thermal deicing system for wind turbines // Wind Energy Science. 2021. Vol. 6. P. 1291–1309
4. Растворова И.И., Ермолович В.С. Зональное управление резистивным обогревом лопастей ВЭУ в условиях обледенения // Вопросы науки 2026: потенциал науки, достижения и перспективы развития: сборник научных трудов по материалам XXII Международной научно-практической конференции (г.-к. Анапа, 14 февраля 2026 г.). Анапа: НИЦ ЭСП в ЮФО, 2026. С. 11–17.
5. Cai C. Review of Data-Driven Approaches for Wind Turbine Blade Icing Detection // Sustainability. 2023. Vol. 15. № 2.
6. Skrimpas G.A.  Detection of icing on wind turbine blades by means of vibration and power curve analysis // Wind Energy. 2016. Vol. 19. № 10. P. 1819–1832.
7. Gao L., Tao T., Liu Y., Hu H. A field study of ice accretion and its effects on the power production of utility-scale wind turbines // Renewable Energy. 2021. Vol. 167. P. 917–928.
8. O. Fakorede O. Ice protection systems for wind turbines in cold climate: characteristics, comparisons and analysis // Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2016. Vol. 65. P. 662–675.