基于風力發電系統狀態監測和故障診斷技術探究

高林

（遼寧大唐國際新能源有限公司，遼寧 沈陽 110000）

引言

我國工業生產以及生活的發展對能源需求越來越多，但石油、天然氣等不可再生能源儲量有限且不可再生，使得人們加強對可再生能源的研究與開發，近年來風力發電產業進入迅速發展期。完善的風力發展技術為其發展提供了重要基礎，在成本等方面均具有優勢。但是在風力發電系統運行過程中，存在很多安全隱患，可能發生一些運行故障。針對其運行進行監控，及時發現潛在隱患以及存在問題，進行改善，保證風力發電系統正常運行。

一、風力發電機組故障診斷的研究現狀

就目前發展而言，風力發電機的維護系統使得風力發電機出現故障的隱患減小。此系統的應用有效延長了金風的永磁直驅發電機的使用壽命，提高了金風的永磁直驅發電機的可靠性和安全性。金風的永磁直驅發電機維護系統能夠有效維護發電機的正常運行，降低了金風的永磁直驅發電機意外停機的風險，提高機組的運行效率，同時還能夠降低金風的永磁直驅發電機裝備的維護成本。隨著金風的永磁直驅發電機的廣泛使用，社會對金風的永磁直驅發電機系統故障診斷技術給予巨大的關注。實時監控發電機設備故障并及時維護能夠提高金風的永磁直驅發電機的可靠性，降低機器的運行成本。令人可喜的是國外和其他研究人員對于如何減少金風的永磁直驅發電機故障問題，對線圈中轉子電流的諧波和搜索線圈電壓的方法以及分析定子繞組的損壞作出了研究。對于金風的永磁直驅發電機來說，常用的、有效的方法是定子電流的頻譜分析，該分析方法對于監測和診斷電動機存在的缺陷有著很大的作用。電流的頻譜分析被用來感應電動機繞組出現的故障、機械的不平衡以及定子缺陷的診斷和監測。許多專家在小波分析理論的基礎上提出了雙功率風力發電機定子繞組故障的分析方法。許多學者使用金風的永磁直驅發電機時將動力轉換成為連續小波變換。通過用頻率大小除以分量的大小、機器的損傷程度和頻率分布來識別風向和風力的等級。金風的永磁直驅發電機的軸承降低了生產成本，減少了對振動傳感器的損壞。

二、風力發電機組狀態監測與故障診斷系統分析

（一）故障診斷原理

故障診斷是在機械設備的操作基礎下出現的各種錯誤，機械設備出現的故障和狀態是檢驗金風的永磁直驅發電機的異常的主要手段。設備故障診斷技術是排除故障的一種有效手段，可以識別設備故障的狀態，確定設備運行的正常狀態或異常狀態，監測故障發生導致的因素，減少出現故障的次數。錯誤診斷是對分類和辨別診斷對象的錯誤，換而言之，是用現有知識推測設備出現故障的因素和嚴重性。簡而言之，該原理是一種找出毛病的方法，實際上，故障診斷技術是對金風的永磁直驅發電機故障進行識別分類的過程。

（二）風力機的故障診斷技術

1.葉片的故障診斷

葉片作為風力發電機組中的前置部分，如果葉片出現問題（不平衡等）就會影響正常發現。需要對風力發電機組的葉片定期進行故障監測，主要分析葉片的轉子不平衡、氣動力不對稱平衡，主要故障集中在這兩方面。常用的方法包括小波不變化方法、功率譜密度等來分析，另外還可以利用光纖電流傳感器網絡來分析葉片的故障問題。

2.振動監測技術

振動監測技術用于監測發電機組運行過程中軸承、齒輪等構件與機艙系統的振動情況，利用傳感器采集其振動信號，進而利用系統將采集到的信號與正常信號進行對比，倘若發現該信號存在異常情況，則系統將會自動發出報警信號進行提示。通常在使用振動監測技術時主要采用幅域統計分析法、等旋轉角采集法等方法，配合運用FFI分析法消除干擾，以此提高振動信息的精確性，相較于其他監測技術而言成本略高。

3.神經網絡技術

當前該技術主要包含以下三種應用方向：其一是模式識別層面，使神經網絡充當故障分類器的作用，判斷設備的不同故障類型并完成故障分類；其二是故障預測層面，將神經網絡用于針對動態模型設備進行故障預測；其三是知識處理層面，配合專家系統構建混合故障診斷系統，以此拓寬故障診斷技術的應用范疇。通過采用神經網絡進行風力發電機的故障診斷，可以借助歸一化處理降低知識庫管理難度，便于進行神經網絡知識的并行聯想與自適應推理，有效規避采用專家系統過程中存在的無窮遞歸、組合爆炸等問題，提高故障診斷的實時性。

4.數據監測的分析

在風力發電機組的實際運行過程中，其運行狀態會受到以自然環境為代表的眾多因素的影響。因此，必須加強風力發電機組的實際運行狀態進行監控，包括工作環境的溫度、風機的實際轉速、電力功率的檢測、并網電力數據信息的監測等。當監控中發現異常數據的時候，應該結合實際情況以及工作人員的工作經驗進行初步問題分析和故障定位，然后針對實際情況和異常情況進行現場調查，確定異常原因以及是否存在安全隱患，最終給出異常問題解決方案，保證風力發電系統的正常運行。為保證風力發電機組狀態監測的科學性，還需要不斷對技術進行改革與創新，引入新的信息技術、網絡技術、傳感技術以及自動化技術等。

5.振動監測

振動監測作為風力發電機狀態監測的必要技術，主要監測分析發電機組中的軸承、齒輪以及機艙部分的振動情況。通過傳感器獲得這些部分的振動信號，然后通過系統對監測信號與正常信號進行比對分析，若出現異常系統會給出報警信號。一般在振動監測當中采用幅域統計分析的方法進行。振動監測設備和其他監測技術相比，成本要高，在應用振動監測進行監測的時候采用等旋轉角采集的方式進行信號采集，為保證信息準確性，分析時采用 FFT 分析消除干擾獲得準確振動信息。

三、風力發電機組運行安全控制措施

（一）設備的檢修

對于風力發電機組的運行而言，設備的安全質量直接決定了發電的質量，一旦其中某一部件或者某一設備出現問題均會直接影響風力發電機組的正常運行。因此，在風力發電機組的工作與運行過程中，需要定期的對其各項設備以及各個部件進行定期的檢修與維護，不僅僅要保證各個零部件和設備的質量，還應該保證各個部件以及設備的參數設置正確，能夠正常運行。當檢測中發現問題之后，需要根據問題以及潛在安全隱患進行分析，采取有效的方法和技術手段來排除安全隱患。針對問題解決問題，針對安全隱患排除隱患，有效規避風力發電機組故障風向。另外，對于這種戶外工作的發電機組而言，不良天氣尤其需要加強檢測維護，根據預測的極端天氣開始前需要對風力發電機組進行一次全面臨時檢查，保證當前風力發電機組的狀態能夠很好應對不良天氣狀況，保證其正常運行。對于工作人員而言，還應該不斷的加強專業素養和技術水平，以滿足風力發電機組設備檢修的實際要求。

（二）優化風能發電的輸電結構

目前我國風力資源地區分布不均衡，必須加大對遠距離電力傳輸裝備和技術的研發力度。第一，要研發適合我國國情的遠距離電力傳輸裝備和技術，逐步解決我國不同地區風電資源分布平衡的問題；第二，要加大投資力度，全世界范圍內引進優秀人才，讓風力發電技術給風力資源匱乏地區帶去便利和經濟效益，與此同時，讓環境欠發達地區享受風電資源帶來的益處。通過發電與用電地區的分配平衡，將風能的利用率加以提升，減少對于化石燃料的依賴，減低污染性氣體的排放，堅持走低碳環保路線，促進生態平衡。

（三）加強對于風力發電安全問題的把控

安全在任何時候都應處于最重要的地位，安全是風力發電技術的最根本要求，只有安全性能有保證的風力發電技術才有良好的發展前景。因此，我們必須加大對風力發電技術安全管理的力度。培養優秀的管理人員，加強對于風力發電的安全把控，促進風力發電的安全性，杜絕可能存在的電力安全隱患，保證民眾的人身安全。加強對自動化監管系統的研發，在人煙稀少的地區或是不易到達的地區，才能保證這些風力發電設施的安全性。

結語

狀態監測技術與故障診斷技術對于保障風力發電系統的正常運行發揮了重要作用，工作人員務必要依照相應規范進行機組安裝，強化安裝質量驗收把控，并在日常加強對機組設備、部件的檢修維護，排除系統的故障隱患，借助獲取到的監測數據進行故障解決方案的運用，進一步提高風力發電機組的運行效能。