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)

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。……