風力發電系統故障診斷技術研究

溫少祥，莊 園

（中國水電顧問集團瓜州風電廠，甘肅 瓜州 736102）

0 引 言

風力發電在可再生能源領域是最具大規模開發和成熟應用條件的發電方式，具有豐富的儲量、較高的經濟效益以及較為廣闊的發展前景。我國有著豐富的風能資源，且具有大規模發展和生產的物理優勢，因此近些年以來我國風電裝機容量的不斷增加，累積總容量已經躍居世界首位。然而在運行風力發電系統的過程中，大量風電事故的發生使得風力發電系統故障問題逐漸引起了人們的高度關注。在這樣的背景下，研究風力發電系統故障診斷技術具有重要的意義和作用[1]。

1 風力發電系統工作原理

風力發電系統結構如圖1所示，主要由葉輪、變槳系統、機艙、偏航系統以及塔架等組成。而機艙又包括傳動系統、主控系統、發電機、變壓器以及轉換器等。

圖1 系統結構示意圖

在風力發電系統中，葉輪是為風力發電機組提供動力的部件。它通過捕獲空氣中的風能并將風能轉化為機械能驅動系統運轉。變槳系統為了控制啟動轉矩，會根據實時風速調整槳葉槳距角，確保穩定的輸出功率，使風能轉換效率盡可能趨向于最理想狀態。傳動系統主要負責將葉輪的低旋轉速度轉化為高轉速，以滿足發電機的需要。發電機主要負責將風能轉化的機械能再次轉化為電能。轉換器和變壓器主要負責將電能轉化為可供用戶使用的交流電。偏航系統主要負責控制葉輪在任何風向變化中始終可以保持迎風狀態，確保系統的發電效率。一般情況下，主控系統主要負責發電機組轉速和功率的控制。非正常情況或故障情況下，主控系統還要負責分析故障原因并嘗試自動排除故障，確保整個系統的順利運行。塔架則是整個系統的根基所在，為整個系統提供支持作用，是系統得以平穩運行的重要保障[2-4]。

2 風力發電系統故障診斷技術

2.1 狀態監測診斷技術

狀態監測診斷技術主要是通過監測風力發電機系統的運行狀態，根據相關數據來診斷其故障的一種技術。該診斷技術主要包括頻譜分析法、小波變化法以及信息融合法等方法，主要用來監測振動狀態、性能參數、油液狀態以及過程參數等。系統在運行過程中會產生相應參數，通過對比分析監測結果和允許參數值，就能夠快速診斷出系統是否存在故障。

2.2 數據驅動診斷技術

基于數據驅動的風力發電系統故障診斷技術往往需要大量關于風力發電機故障的經驗知識。雖然適用于物理系統的解析模型較為復雜，但是可以時刻產生很多反映風力發電系統運行狀態的數據。該技術主要包括基于信號定量知識的人工智能方法和基于多元統計的分析方法等。

2.3 經驗知識診斷技術

基于定量定性經驗知識的故障診斷技術主要包括定性仿真技術、結合已知結果分析推理的圖論技術以及基于先驗知識推斷的專家系統。它的原理是將風力發電系統中知識和專家經驗整合成為一套完整的程序，然后借助程序來模擬專家解決問題的思維方式，從而實現對系統故障的快速診斷和解決。該診斷技術適用于不容易或不能建立精確模型數學且有較少狀態變量和輸入輸出的風力發電系統[5]。

3 風力發電系統故障診斷系統實驗裝置

3.1 實驗裝置原理

風力發電系統故障診斷系統實驗裝置的設計原理主要是將傳感器安裝在風力發電機組上，通過采集風力發電系統運行過程中的相關信號與信息，將所采集到的相關信號與信息傳輸給信號處理模塊。信號處理模塊對所采集到的相關信號與信息進行初步處理，主要是去除冗余信息，以便獲取風力發電系統準確的運行狀態特征量，然后借助狀態辨識模塊分析辨識運行狀態特征量結果，借助診斷決策模塊深層次地分析辨識結果，從而快速診斷出風力發電系統是否存在故障及故障的具體發生部位，并借助輸出設備輸出診斷結果。如果存在故障問題，系統將及時發出警報，以供維修人員根據診斷結果快速對風力發電系統的故障部位進行維修。

3.2 實驗裝置設計

風力發電系統是借助葉輪通過捕獲空氣中的風能將風能轉化為機械能，使葉輪發生轉動。發電機將風能轉化的機械能轉化成為電能，然后由轉換器和變壓器將電能轉化成為可供使用的交流電。通過分析風力發電系統故障類型及原因發現，故障通常是由齒輪箱、風輪葉片以及發電機等引起的，其中以高速平行軸為主的軸承故障是導致齒輪箱故障最主要的原因。因此，為有效完成對風力發電系統故障的快速診斷，本文設計的風力發電系統故障診斷系統將以高速平行軸的傳動結構為例，在考慮到實驗室相關參數影響的基礎上完成風力發電系統故障診斷系統的設計。該診斷系統采用電動率封閉結構，其具體參數見表1。高速傳動級借助動態扭矩轉速儀予以模擬，采用0.75 kW的三相異步感應電機作為驅動源對風力發電系統進行模擬，分布連接動態扭矩轉速儀和平行軸齒輪箱，監測輸出軸的扭矩與轉速。驅動電機將借助直流母線獲得相應電能，以便完成對傳動系統的驅動，然后再借助發電機所產生的電動磁矩完成加載，使原有機械能轉化為電能，進而借助回饋至直流母線的方式實現對電能的再利用。電源模塊僅僅需要少量電能就能夠確保傳動機構的正常運行，從而使得風力發電系統的運行效率得以提高。當封閉系統電能過剩時，該實驗裝置能夠將直流母線中的能量轉化至交流電，以達到保護直流母線的目的[6]。

表1 實驗裝置參數表

4 結 論

近些年來受能源危機和環境污染等因素的影響，我國可再生能源產業獲得了飛速發展，尤其是風力發電在其中發揮了重要的作用。風力發電技術的不斷完善，憑借獨有的優勢為可再生能源規模的不斷擴大作出了重要的貢獻。然而風力發電系統主要位于山區和沿海等較為惡劣的環境中，同時全天候運行在變化的風負荷下，因此受各種因素的綜合影響很容易發生各種故障，此時是否能夠實現對故障的順利診斷就顯得尤為重要。唯有及時發現潛在的故障和隱患并予以排除，才能夠確保風力發電系統的正常運行。文章先介紹了該系統的結構組成，然后在此基礎上介紹了狀態監測診斷技術、數據驅動診斷技術以及經驗知識診斷技術等故障診斷技術，從而設計了一種風力發電系統故障診斷系統實驗裝置，以供參考借鑒。