杜勝磊, 高慶水, 潘巧波, 鄧小文, 張 楚, 馮永新
(廣東電網(wǎng)有限責任公司電力科學研究院,廣州 510080)
風電機組在線智能故障診斷技術發(fā)展趨勢
杜勝磊, 高慶水, 潘巧波, 鄧小文, 張 楚, 馮永新
(廣東電網(wǎng)有限責任公司電力科學研究院,廣州 510080)
總結了風電機組及風電場常見的故障類型以及故障分析理論,并針對風電機組故障診斷系統(tǒng)的分散性,提出風電機組故障診斷技術今后的發(fā)展方向,即對現(xiàn)有單一風場分散的監(jiān)控與管理系統(tǒng)進行整合,通過異構數(shù)據(jù)的采集、存儲及管理技術,建立統(tǒng)一完整的實時和歷史數(shù)據(jù)庫。基于完整的風電場統(tǒng)管數(shù)據(jù)庫,開發(fā)風電機組各個重要子系統(tǒng)的在線監(jiān)測系統(tǒng),進而整合優(yōu)化,實現(xiàn)基于數(shù)據(jù)融合方法的具有自學習能力的風電場智能專家故障預測。
風力發(fā)電;齒輪箱;故障預測;故障診斷;智能化
隨著環(huán)境問題、能源危機的日益突出,以風電、光伏等為代表的可再生清潔能源的裝機容量占電力系統(tǒng)的比重不斷增加。全球風能理事會發(fā)布的統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明,全球風電新增裝機容量63.0 GW,其中中國新增30.5 GW,總規(guī)模達到432.4 GW。另外,隨著風電機組單機容量的不斷增長以及風電場規(guī)模的日益擴大,風電系統(tǒng)的結構變得越來越復雜,不同組件間耦合更加緊密,一個微小的缺陷可能引發(fā)災難性的大故障,造成機組停機,甚至導致機組部件的損壞,給企業(yè)帶來巨大的經(jīng)濟損失[1]。相對于傳統(tǒng)火電機組,風電機組單機容量較小,風電場一般由數(shù)十甚至數(shù)百臺機組構成,且分布比較分散,一般分布在環(huán)境條件惡劣的內(nèi)陸荒漠、沿海灘涂,這一系列的特點給運行、檢修及故障分析都帶來較大的困難。……