Simcenter를 사용하여 풍력 터빈 블레이드 수명 테스트

기후 변화가 가속화 요인으로 작용하면서 덴마크에서는 재생 가능 에너지에 중점을 두고 있습니다. 덴마크 공과대학 풍력에너지학부(DTU Wind Energy)와 ReliaBlade 프로젝트에서는 엔지니어링 인사이트를 통해 풍력 터빈 개발을 지원하여 기후 변화 이동에 대한 덴마크 정책에서 수립한 목표를 달성합니다. Kim Branner는 DTU 풍력에너지 부서의 선임 연구원이자 부서장이며 ReliaBlade 프로젝트의 프로젝트 관리자입니다.

Branner는 30년 전 석사 논문 학생으로 선박 프로펠러를 설계했으며 지난 18년 동안 풍력 에너지 연구에 참여했습니다. Branner와 그의 DTU Wind Energy 팀은 다양한 도구를 사용하여 풍력 터빈 블레이드의 역학을 연구하고, 풍력 터빈 블레이드를 설계하고, 풍력 터빈 블레이드를 테스트하고, 블레이드의 강도와 피로 수명을 파악하는 방법을 개발합니다.

해상 터빈은 쉽게 보이거나 들리지 않지만 바람이 가장 많이 부는 곳에 위치합니다. 해양 터빈 평가는 주요 과제이며, 유지보수 목적으로 터빈을 모니터링하는 더 나은 방법이 필요합니다. 이에 따라 ReliaBlade 프로젝트를 진행하게 되었습니다.

ReliaBlade는 덴마크와 독일의 공동 연구 프로젝트로, 특정 결함을 고려하는 개별 풍력 터빈 블레이드의 고유한 디지털 트윈을 만드는 기술을 개발하고 시연하는 것을 목표로 합니다. 전체 프로세스를 디지털화하는 것이 가장 중요합니다. 이는 고정밀 스캔, NDT(비파괴 검사) 도구, 고급 이미지 처리 기술 및 블레이드의 다중 스케일 모델링을 사용하면 쉽게 알 수 있습니다. 디지털 트윈은 블레이드의 현재 상태를 추적할 뿐만 아니라 전체 라이프사이클 동안 손상이 처음 나타나고 증가함에 따라 로터 블레이드의 미래 상태를 예측하는 데도 사용할 수 있습니다.

Branner는 말합니다. "ReliaBlade는 포괄적인 디지털 트윈을 활용하여 터빈을 모니터링하고 풍력 터빈 블레이드의 안정성을 높입니다. 그래서 ReliaBlade라고 합니다." "핵심은 디지털 트윈을 사용하여 풍력 터빈 블레이드의 안정성을 높이는 것입니다. 그것이 이 프로젝트의 기반을 잡는 아이디어 중 하나였습니다."

ReliaBlade 프로젝트는 블레이드가 인간의 상호 작용이나 기타 예기치 않은 문제 없이 더 오래 지속되도록 하는 것을 목표로 합니다. DTU Wind Energy는 블레이드 제작 과정에서 디지털 트윈과 센서 기술을 사용하여 구조를 모니터링하고 블레이드에서 발생하는 잠재적인 문제나 손상을 풍력 터빈 담당자에게 경고할 수 있는 상태 모니터링 시스템을 개발할 수 있습니다. 이를 통해 풍력 터빈 담당자는 문제가 너무 심각해지기 전에 터빈 작동 방식을 변경하거나 수리 결정을 내릴 수 있습니다. 필요한 경우 해상에서 수리 작업을 진행하며 여름이 적합합니다.

Branner는 "디지털 트윈과 함께 제공되는 모니터링 시스템을 사용하면 문제가 발생하기 전에 개입할 수 있으므로 이러한 구조의 안정성을 높일 수 있습니다."라고 말합니다.

연구 환경에서 테스트 블레이드를 제조하면 최신 계측과 상세한 프로세스 모니터링을 통해 블레이드를 생산하고 데이터를 블레이드 모델링에 다시 공급하여 혁신적인 테스트 방법으로 수행된 실제 규모의 테스트에서 손상 거동을 예측할 수 있습니다.

디지털화 플랫폼

DTU Wind Energy 팀은 Siemens Digital Industries Software와 협력하고 있습니다. 이러한 협업의 일환으로 DTU Wind Energy는 Simcenter™ 소프트웨어를 사용하여 ReliaBlade 프로젝트를 위한 풍력 터빈의 포괄적인 디지털 트윈을 개발합니다. ReliaBlade 디지털 플랫폼은 디지털 제품, 블레이드 및 컴포넌트 제조를 위한 블레이드 설계뿐만 아니라 디지털 제조를 위한 재료 속성 및 결함의 영향, 마지막으로 디지털 성능 개선을 위한 하위 컴포넌트 테스트 및 실제 규모의 블레이드 테스트를 특징으로 합니다.

Simcenter는 소프트웨어, 하드웨어 및 서비스를 제공하는 Siemens Xcelerator 비즈니스 플랫폼의 일부입니다.

Branner는 "Siemens Digital Industries Software는 다른 산업에서 디지털 트윈 기술을 사용한 경험이 있고 이러한 개발을 지원할 수 있는 광범위한 소프트웨어를 보유하고 있어 파트너로 선택했습니다."라고 말합니다. "디지털 트윈은 풍력 에너지 산업에서 그렇게 많이 사용되지는 않습니다. 일부 회사는 터빈 구동계의 베어링과 기어에 디지털 트윈을 사용했지만 블레이드에는 사용하지 않았습니다. 이는 블레이드와 테스트 블레이드 작업을 수행하는 우리에게 독특하고 흥미로운 영역입니다."

"그러나 가장 큰 하중을 받는 구조물에 속하므로 매우 어려운 영역이기도 합니다. 더구나 20년, 30년 동안 지속되어야 하고 모든 종류의 날씨에 매일 터빈에서 작동해야 하므로 도전이기도 합니다. 바다의 환경은 혹독합니다. 따라서 견고하고 실제로 작동할 수 있는 시스템을 구축하기란 매우 어렵습니다."

테스트

DTU Wind Energy는 Simcenter Testlab 소프트웨어에서 물리적 테스트를 수행하고, Simcenter Amesim™ 소프트웨어에서 1D 시뮬레이션을 수행하고, Simcenter Testlab™ Neo 소프트웨어에서 가상 채널을 실행했습니다.

블레이드 테스트를 위해 DTU Wind Energy는 실험적 구조 역학을 사용하여 블레이드를 식별합니다. 여기에는 실험 모드 해석, 작동 중 모드 해석 및 변형률 기반 작동 중 모드 해석이 포함됩니다. 또한 DTU Wind Energy는 3D FE(유한 요소) 시뮬레이션 및 테스트와의 연계를 통합했습니다.

자유-자유 지오메트리가 모든 ReliaBlade 테스트의 기준이었으며 124개의 측정 점이 적용되었습니다. 변형률 기반 작동 중 모드 해석은 DIC(디지털 이미지 연계) 측정을 위한 변형률 게이지와 스페클 패턴의 조합입니다. 변형률 기반 작동 중 모드 해석은 4가지 힘 수준(1.50kN, 2.17kN, 2.65kN, 3.17kN), 12개 섹션의 76개 변형률 게이지 및 200Hz 샘플링 주파수를 적용합니다.

Simcenter Testlab이 구조 역학 식별, 수치 모델 검증, 진동 기반 손상 감지 및 모델 기반 시스템 테스트에 사용되었습니다.

디지털 플랫폼 개발은 모달 모델 추정의 자동화, IBM® Cloud로의 IoT(사물 인터넷) 데이터 전송, 가상 센서 및 모델 기반 시스템 테스트, 테스트 및 시뮬레이션 통합을 지원했습니다.

ReliaBlade 프로젝트의 결과는 DTU Wind Energy가 풀 목업에서 실물 규모의 블레이드에 이르기까지 개발된 디지털 트윈 아키텍처를 어떻게 적용할 수 있는지 보여줍니다. DTU Wind Energy는 ReliaBlade 프로젝트에서 기계 학습 방법을 내장하고, 자동화된 모델 업데이트를 수행하고, 진동 기반 구조 상태 모니터링을 사용하는 방법도 연구하고 있습니다.

Branner는 "Simcenter와 협력하는 것은 이 프로젝트의 비전을 개발하는 좋은 방법이라고 생각합니다.

덴마크 공과대학은 블레이드가 공장에서 출고될 때 물리적 블레이드뿐만 아니라 디지털 트윈과 함께 제공되는 미래를 상상합니다.

블레이드는 고유하며 모두 제조 프로세스에서 발생하는 작은 결함이나 편차가 있습니다. 엔지니어는 재료 속성이 약간 다를 수 있으므로 모든 재료 속성을 고려해야 합니다. ReliaBlade 프로젝트는 스캔 기술을 사용하여 이러한 결함을 고려하고 블레이드의 고유한 디지털 트윈에 포함합니다.

블레이드에 센서를 적용하여 블레이드 수명 동안 블레이드에 어떤 일이 발생하는지 모니터링할 수 있습니다. 블레이드에 가진기를 장착하여 실험실에서 블레이드에 대한 실제 손상을 모니터링한 다음 센서로 측정하여 시간 경과에 따른 누적 손상을 감지합니다. 이 정보는 그에 따라 개별 디지털 트윈을 업데이트하는 데 사용됩니다. 이러한 방식으로 블레이드의 디지털 트윈은 항상 물리적 블레이드의 실제 상태를 나타낼 수 있습니다.

이 최적화된 디지털 트윈을 사용하면 인사이트를 바탕으로 더 많은 결정을 내릴 수 있습니다. 블레이드를 수리해야 할 때가 오면 디지털 트윈을 사용하여 다양한 수리 방법을 시뮬레이션할 수 있으며, 이를 통해 손상에 가장 적합한 특정 수리 옵션을 결정할 수 있습니다. 또한 디지털 트윈을 사용하여 손상이 커지거나 전파되지 않도록 터빈을 작동하는 방법을 결정할 수 있습니다.