风力发电机组状态监测和故障诊断技术研究

风力发电机组状态监测和故障诊断技术研究

张延俊 

大唐鄯善风电开发有限公司  鄯善风电场    新疆吐鲁番市鄯善县  838200

摘要：作为一种可再生的清洁能源，风力发电在电力生产中发挥着越来越重要的作用。然而，随着风力发电机装机容量和建设规模的扩大，设备的维护和管理成了一个重要的问题。为了确保风力发电机组的安全和稳定运行，应用在线诊断系统进行状态监测和故障诊断变得尤为重要。

关键词：风力发电机组；状态监测技术；故障诊断技术

引言

风力发电场，大多处于环境相对偏远的区域，环境较为恶劣，仅依靠人力巡检，很难及时发现风力发电机组的故障问题。因此，为保障风力发电机组稳定运行，及时排查和解决风力发电机组的故障问题，应做好状态监测和故障诊断工作，借助先进技术，从数据监测分析入手，及时定位故障，排除故障。

1风力发电机组的基本特点概述

风力发电机组一般由机舱、风轮、塔架、变速箱等组件构成，其内部结构复杂且耦合性较强。机舱是为保护塔架上端重要零部件免受恶劣环境腐蚀而设置的密封罩壳。风轮主要由叶片、叶柄、风轮轴和轮毂构成，是风力发电机组最重要的组成结构之一，成为区别风力发电机组和其他动力机的主要标识。塔架是风力发电机组中的重要承载结构，塔架的高度和风力与成本均成正比，设计塔架的目的是为减少风力发电机组受紊流的影响，常见的塔架类型有桁架式和圆台式。双馈式风力发电机组、直驱型风力发电机组和半直驱风力发电机组三种类型是目前应用最为广泛的风力发电机组。双馈式风力发电机组发展最早，总体经济性较好，是风力发电市场上使用最多的一种机型，2022年占风力发电机组市场总份额的68%。另外，电压低会引起风力发电机组脱网，该机型在控制低电压穿越上效果较好，维持电网运行效率和稳定性。但双馈式风力发电机组必须引入齿轮箱以解决低风速下风子转速问题，而齿轮箱不仅成本高，而且故障率也高，使得维护成本提升。直驱型风力发电机组也称无齿轮风力发动机，采用多级电动机和叶轮直接连接的方式进行驱动，与双馈式风力发电机组相比，其体积小、维修工作量少、运维成本低。但没有齿轮箱后对发电机的要求更高，需要更好的材料支撑发电机在高负荷下运转。因此，直驱型风力发电机组整体成本高于双馈式风力发电机组，未来工艺技术的进步必然使直驱型风力发电机组得到更广泛应用。半直驱风力发电机组兼有双馈式和直驱型风力发电机组的优势。从成本角度来看，半直驱风力发电机组的建设、安装、运输成本也介于双馈式与直驱型风力发电机组之间。齿轮箱转速高于直驱型且低于双馈式，可靠性较高。该机型市场投入较大，是应对陆地与海上风力发电机组需求增加的重要选择之一。机型多样化发展是时代竞争的产物，在各方竞争环境下，才能让企业努力寻求突破，专研出更满足市场需求的低成本高质量新机型，同时也加速风力发电技术的发展。

2风力发电机组状态监测的应用

2.1收集数据技术

在线诊断系统可以实时收集风力发电机组的各种数据，包括转速、温度、振动等，这些数据可以用于监测设备的运行状态和识别潜在的故障。具体而言，风力发电机组状态监测工作中收集数据技术的应用包括以下几点：（1）传感器技术。使用各种传感器来收集风力发电机组的各种状态信息，包括温度、压力、湿度、振动、电流、电压等，然后将这些信息传输到数据收集系统中进行处理和分析。（2）数据采集系统。建立一套完整的数据采集系统，通过各种传感器和监测设备，实时收集风力发电机组的各种状态信息，并进行处理、存储和分析，以实现对风力发电机组状态的实时监测和预警。（3）监测软件。开发监测软件，实现对风力发电机组状态的实时监测和预警，及时发现和判断风力发电机组的异常情况，并采取相应的措施进行解决。（4）数据分析。对收集到的数据进行分析，识别和预测风力发电机组的运行状态，评估其性能和可靠性，以便采取相应的措施进行维护和改进。

2.2优化性能技术

通过监测风力发电机组的性能指标，可以识别出性能瓶颈，并进行相应的优化，这有助于提高设备的效率和可靠性。具体而言，风力发电机组状态监测工作中性能优化技术应用措施包括以下方面：（1）优化运行参数。通过分析风力发电机组的运行数据，优化运行参数，如转速、转矩、功率等，以提高风力发电机的效率和输出能力。（2）维护风力发电机的气动性能。保持风力发电机的气动性能，如清洁机舱和叶片，以减少空气动力学损失和提高能量输出。（3）优化控制策略。通过改进控制算法和策略，优化风力发电机的控制性能，如惯性响应、负载分配等，以提高系统的稳定性和效率。（4）应用智能技术。利用智能技术如机器学习、神经网络等，对风力发电机组的状态数据进行深度学习和分析，预测潜在问题并提前采取维护措施，以提高设备的可靠性和性能。

3风力发电机组故障诊断技术的应用

3.1模式识别与数据挖掘技术

在风力发电机状态监测和故障诊断中，模式识别与数据挖掘技术占据了重要的位置，尤其是在大量数据中提取有用信息，进而实现对设备状态的准确评估和预测方面。模式识别主要通过算法对风力发电机的多种数据（如振动、温度、声学信号等）进行分类，从而确定机组的健康状态或潜在的故障类型。随着传感器技术和数据采集技术的进步，风电机组每天都会产生海量的数据。数据挖掘通过统计、机器学习和人工智能算法，分析这些数据，发现其中的模式和关系，从而为故障预测和健康评估提供决策支持。例如，时间序列分析可以用于检测叶片、齿轮箱或发电机的微小变化，而关联规则挖掘则可以发现不同数据之间的隐含关系，帮助更好地理解故障的成因和影响。这些技术不仅提高了风电机组的运行效率，还显著降低了维护成本和风险。

3.2自适应与自学习的预测模型

在风力发电机状态监测和故障诊断领域，自适应与自学习的预测模型正逐渐成为核心技术之一。这些模型的核心特点是能够根据新的数据自动调整其参数，从而更好地预测风电机组的状态和性能。随着风力发电机组规模的增大和技术的复杂化，传统的预测模型和方法往往难以满足实际的监测和诊断需求。相反，自适应与自学习的预测模型则可以适应各种变化，从而提供更加准确和稳定的预测结果。自适应与自学习的预测模型主要基于机器学习和人工智能技术，如深度学习、支持向量机、随机森林等。这些技术可以处理大量的数据，识别出数据中的模式和趋势，并根据这些模式和趋势进行预测。例如，深度学习模型可以处理风电机组的多维数据，如风速、风向、温度、湿度等，从而预测叶片的振动、齿轮箱的温度或发电机的电流。这些预测结果可以帮助提前发现潜在的问题，从而及时采取措施避免故障或停机。此外，自适应与自学习的预测模型还具有很好的扩展性和灵活性。随着新的数据和知识的不断积累，这些模型可以不断更新和优化，从而更好地适应风电机组的实际工作环境。例如，当风电机组的结构或参数发生变化时，这些模型可以自动调整其参数，从而继续提供准确的预测结果。这种自适应与自学习的能力可以更好地监测和维护风电机组，提高其性能和可靠性。

结束语

在电力生产中，风力发电是一种重要的新型模式，直接影响着电力生产量的提升、节能降耗及行业可持续性发展。随着风力发电机装机容量和建设规模的扩大，设备的维护和管理变得尤为重要。振动分析、温度监测、油液分析和声学监测等技术可以帮助识别潜在的故障，并采取相应的预防性措施进行维护。

参考文献

［1］汪玉玲．风力发电机状态监测和故障诊断技术的研究［J］．现代工业经济和信息化，2022，12(11):317－318．

［2］王文杰．风力发电机状态监测和故障诊断技术研究［J］．光源与照明，2022(5):167－169．

［3］魏协奔，卢旭锦，孙培明．浅析风力发电机组振动状态监测与故障诊断［J］．中国设备工程，2021(15):142－143．