風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)風(fēng)機(jī)維護(hù)

在全球積極推進(jìn)能源轉(zhuǎn)型的背景下，風(fēng)能作為一種重要的可再生能源發(fā)展迅速。然而，風(fēng)機(jī)長(zhǎng)期運(yùn)行在復(fù)雜的自然環(huán)境中，故障頻發(fā)，影響發(fā)電效率與經(jīng)濟(jì)效益。因此，深入研究風(fēng)機(jī)故障診斷與維護(hù)技術(shù)，對(duì)保障風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行意義重大。

1.風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)風(fēng)機(jī)常見故障類型

1.1葉片故障

葉片作為風(fēng)機(jī)捕獲風(fēng)能的關(guān)鍵部件，長(zhǎng)期暴露在惡劣環(huán)境中，極易出現(xiàn)故障。常見的葉片故障包括葉片裂紋、腐蝕、磨損等。據(jù)統(tǒng)計(jì)，在某大型風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)，葉片故障占總故障的 20% 左右。葉片裂紋的產(chǎn)生主要是因?yàn)殚L(zhǎng)期受到交變載荷作用，當(dāng)風(fēng)速波動(dòng)較大時(shí)，葉片受力情況復(fù)雜，容易引發(fā)裂紋，葉片腐蝕則多由潮濕空氣、風(fēng)沙侵蝕等因素導(dǎo)致。

1.2傳動(dòng)系統(tǒng)故障

傳動(dòng)系統(tǒng)故障也是風(fēng)機(jī)常見的故障之一，主要涉及齒輪箱、軸承等部件。齒輪箱故障表現(xiàn)為齒輪磨損、齒面膠合、軸承損壞等。某風(fēng)電場(chǎng)的運(yùn)行數(shù)據(jù)顯示，齒輪箱故障導(dǎo)致的停機(jī)時(shí)間占總停機(jī)時(shí)間的 15%_° 齒輪磨損通常是由于長(zhǎng)期高負(fù)荷運(yùn)轉(zhuǎn)且潤(rùn)滑不足造成的；軸承損壞則與軸承質(zhì)量、安裝精度以及運(yùn)行中的振動(dòng)等因素有關(guān)[2]。

1.3電氣系統(tǒng)故障

電氣系統(tǒng)故障涵蓋發(fā)電機(jī)故障、變流器故障等。發(fā)電機(jī)故障常見的有定子繞組短路、轉(zhuǎn)子繞組開路等；變流器故障包括過電流、過熱等。在一些風(fēng)電場(chǎng)，電氣系統(tǒng)故障占總故障的 30% 左右。變流器長(zhǎng)期工作在高溫、高電磁環(huán)境下，其內(nèi)部的電子元件容易受損，進(jìn)而引發(fā)故障[3]

2.風(fēng)機(jī)故障診斷技術(shù)

2.1振動(dòng)監(jiān)測(cè)技術(shù)

振動(dòng)監(jiān)測(cè)技術(shù)通過在風(fēng)機(jī)關(guān)鍵部位（如齒輪箱、發(fā)電機(jī)軸承等）安裝振動(dòng)傳感器，采集振動(dòng)信號(hào)并進(jìn)行分析。正常運(yùn)行時(shí)，風(fēng)機(jī)的振動(dòng)信號(hào)具有一定的規(guī)律性，當(dāng)出現(xiàn)故障時(shí)，振動(dòng)的幅值、頻率等特征會(huì)發(fā)生變化。例如，齒輪箱中某個(gè)齒輪出現(xiàn)磨損，其振動(dòng)頻譜會(huì)在特定頻率處出現(xiàn)峰值。對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行傅立葉變換可得：

其中， X（f） 為信號(hào)的頻域表示，x（t） 為原始時(shí)域信號(hào)， f 為頻率，t為時(shí)間。

可以將時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域信號(hào)，便于分析故障特征頻率。圖1展示了正常齒輪箱和故障齒輪箱的振動(dòng)頻譜對(duì)比，從圖中可以明顯看出故障齒輪箱在特定頻率處的峰值異常升高。

2.2溫度監(jiān)測(cè)技術(shù)

溫度是反映風(fēng)機(jī)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的重要參數(shù)。在風(fēng)機(jī)的發(fā)電機(jī)、齒輪箱等部件中，要安裝溫度傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)溫度變化。當(dāng)設(shè)備出現(xiàn)故障時(shí)，如發(fā)電機(jī)繞組短路，會(huì)導(dǎo)致局部溫度急劇升高。以某風(fēng)電場(chǎng)為例，通過對(duì)多臺(tái)風(fēng)機(jī)的溫度監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，設(shè)定正常運(yùn)行時(shí)發(fā)電機(jī)的溫度閾值為 80^°C ，當(dāng)溫度超過該閾值時(shí)，則發(fā)出預(yù)警信號(hào)[4]。圖2為某臺(tái)風(fēng)機(jī)發(fā)電機(jī)在一段時(shí)間內(nèi)的溫度變化曲線，從圖中可以看到，在故障發(fā)生前，溫度逐漸上升并超過閾值，表明設(shè)備可能存在潛在故障。

2.3基于深度學(xué)習(xí)的故障診斷技術(shù)

深度學(xué)習(xí)具有強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)和模式識(shí)別能力，在風(fēng)機(jī)故障診斷中得到廣泛應(yīng)用。以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）為例，它可以自動(dòng)從大量的傳感器數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)故障特征。首先對(duì)采集到的風(fēng)機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)（如振動(dòng)信號(hào)、溫度數(shù)據(jù)等）進(jìn)行預(yù)處理，將其轉(zhuǎn)換為適合CNN輸入的格式。然后，CNN通過卷積層、池化層和全連接層等結(jié)構(gòu)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和分類。在訓(xùn)練過程中，通過使用大量的正常和故障樣本數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，不斷調(diào)整模型的參數(shù)，使其能夠準(zhǔn)確識(shí)別不同的故障類型。例如，在對(duì)某風(fēng)電場(chǎng)的風(fēng)機(jī)進(jìn)行故障診斷時(shí)，采用CNN模型對(duì)傳動(dòng)鏈故障進(jìn)行識(shí)別，準(zhǔn)確率達(dá)到了 95% 以上，相比傳統(tǒng)診斷方法有了顯著提高。

3.風(fēng)機(jī)維護(hù)技術(shù)

3.1定期維護(hù)

定期維護(hù)是按照預(yù)先設(shè)定好的時(shí)間間隔，對(duì)風(fēng)機(jī)開展全面的檢查、保養(yǎng)和維修工作。這是保障風(fēng)機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行的基礎(chǔ)維護(hù)手段，在風(fēng)電場(chǎng)的日常運(yùn)維中扮演著重要角色。例如，在葉片檢查方面，每3個(gè)月便會(huì)進(jìn)行一次外觀檢查。在某大型風(fēng)電場(chǎng)，維護(hù)人員對(duì)100臺(tái)風(fēng)機(jī)的葉片檢查數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)后發(fā)現(xiàn)，在每次檢查中，平均有 15% 的葉片會(huì)出現(xiàn)不同程度的磨損， 5% 的葉片存在細(xì)微裂紋。這些問題若不及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理，隨著時(shí)間推移，會(huì)嚴(yán)重影響葉片的性能，降低風(fēng)機(jī)的發(fā)電效率，甚至可能引發(fā)安全事故。針對(duì)齒輪箱的維護(hù)，通常每6個(gè)月進(jìn)行一次油液更換和零部件檢查。據(jù)統(tǒng)計(jì)，在齒輪箱零部件檢查中，約20% 的齒輪存在一定程度的磨損， 10% 的軸承出現(xiàn)輕微的游隙變化。通過定期更換油液，可以有效降低齒輪和軸承之間的摩擦，延長(zhǎng)其使用壽命，確保齒輪箱的正常運(yùn)轉(zhuǎn)，進(jìn)而保障整個(gè)風(fēng)機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。

3.2預(yù)防性維護(hù)

預(yù)防性維護(hù)是依據(jù)設(shè)備的實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)，借助先進(jìn)的監(jiān)測(cè)技術(shù)對(duì)各類數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，以此來預(yù)測(cè)故障類型，并提前采取有效措施避免故障的發(fā)生。在實(shí)際操作中，會(huì)利用振動(dòng)監(jiān)測(cè)、溫度監(jiān)測(cè)等多種技術(shù)，實(shí)時(shí)收集風(fēng)機(jī)運(yùn)行過程中的各種數(shù)據(jù)。以某風(fēng)電場(chǎng)為例，在該風(fēng)電場(chǎng)的風(fēng)機(jī)上安裝了高精度的振動(dòng)傳感器和溫度傳感器，這些傳感器每10秒就會(huì)采集一次數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸至監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。

在采用預(yù)防性維護(hù)策略之前，該風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)機(jī)平均故障間隔時(shí)間為30天。

在實(shí)施預(yù)防性維護(hù)策略后，通過對(duì)大量運(yùn)行數(shù)據(jù)的分析和預(yù)測(cè)，提前對(duì)可能出現(xiàn)故障的部件進(jìn)行維修或更換，風(fēng)機(jī)的平均故障間隔時(shí)間延長(zhǎng)到了36天，維護(hù)成本也從之前每年的300萬元降低至255萬元。這是因?yàn)轭A(yù)防性維護(hù)避免了因故障導(dǎo)致的零部件嚴(yán)重?fù)p壞，減少了昂貴的大型部件更換費(fèi)用，同時(shí)也減少了因故障停機(jī)帶來的發(fā)電量損失。

預(yù)防性維護(hù)的關(guān)鍵在于構(gòu)建科學(xué)合理的維護(hù)周期優(yōu)化模型。這個(gè)模型需要綜合考慮設(shè)備老化、故障概率、維護(hù)成本和系統(tǒng)可靠性等多方面因素。以設(shè)備老化為例，通過對(duì)風(fēng)機(jī)歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)的分析發(fā)現(xiàn)，風(fēng)機(jī)運(yùn)行5年后，關(guān)鍵部件的老化速度明顯加快，故障概率也隨之增加。在考慮故障概率時(shí)，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)不同部件在不同運(yùn)行條件下的故障發(fā)生頻率進(jìn)行分析。在維護(hù)成本方面，詳細(xì)核算人力成本、零部件采購成本以及維修工具和設(shè)備的使用成本等。系統(tǒng)可靠性則通過評(píng)估不同維護(hù)策略對(duì)整個(gè)風(fēng)機(jī)系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響來衡量。通過數(shù)學(xué)方法建立起這些因素之間的定量關(guān)系模型，并利用仿真技術(shù)模擬不同維護(hù)周期和維護(hù)內(nèi)容下風(fēng)機(jī)的運(yùn)行情況，最終確定最佳的維護(hù)周期與內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)維護(hù)資源的高效利用。

3.3狀態(tài)維護(hù)

狀態(tài)維護(hù)是根據(jù)風(fēng)機(jī)當(dāng)下具體的運(yùn)行狀況來制定個(gè)性化的檢修方案。在實(shí)際操作中，主要通過對(duì)振動(dòng)、溫度等多種監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，以此來準(zhǔn)確判斷設(shè)備是否需要維護(hù)以及確定具體的維護(hù)內(nèi)容。以振動(dòng)監(jiān)測(cè)為例，若振動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)風(fēng)機(jī)某部位振動(dòng)異常但不嚴(yán)重，如振動(dòng)幅值超過正常范圍的 10% 至 30% ，維護(hù)人員會(huì)根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行處理。如果判斷是由于部件松動(dòng)導(dǎo)致的振動(dòng)異常，會(huì)及時(shí)對(duì)相關(guān)部件進(jìn)行緊固；若是因部件磨損造成的振動(dòng)，則會(huì)根據(jù)磨損程度決定是否需要進(jìn)行調(diào)整或更換。

狀態(tài)維護(hù)最大的優(yōu)勢(shì)在于能夠有效解決過度維護(hù)和維護(hù)不足的問題，極大地提升了維護(hù)的針對(duì)性和有效性。某風(fēng)電場(chǎng)在實(shí)施狀態(tài)維護(hù)之前，設(shè)備可用率為 80% ，實(shí)施狀態(tài)維護(hù)后，通過對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和精準(zhǔn)判斷，及時(shí)對(duì)設(shè)備進(jìn)行必要的維護(hù)，設(shè)備可用率提高到了 88%

4.結(jié)論與展望

本文對(duì)風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)風(fēng)機(jī)故障診斷與維護(hù)技術(shù)進(jìn)行了深入研究，分析了常見的故障類型，介紹了多種故障診斷技術(shù)和維護(hù)策略，并通過案例分析驗(yàn)證了其有效性。隨著科技的不斷進(jìn)步，風(fēng)機(jī)故障診斷與維護(hù)技術(shù)將朝著智能化、多元化方向發(fā)展。例如，融合更多先進(jìn)的傳感器技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和人工智能算法，進(jìn)一步提高故障診斷的準(zhǔn)確性和及時(shí)性；開發(fā)更加高效的維護(hù)機(jī)器人，實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)機(jī)的遠(yuǎn)程智能維護(hù)等。未來，通過不斷創(chuàng)新和優(yōu)化這些技術(shù)，有望進(jìn)一步提高風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)的運(yùn)行效率和經(jīng)濟(jì)效益，推動(dòng)風(fēng)力發(fā)電行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。在實(shí)際應(yīng)用中，各風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)應(yīng)根據(jù)自身的特點(diǎn)和需求，選擇合適的故障診斷與維護(hù)技術(shù)，制定科學(xué)合理的維護(hù)計(jì)劃，以確保風(fēng)機(jī)的穩(wěn)定運(yùn)行。

參考文獻(xiàn)：

[1]邱野。電力故障診斷與風(fēng)力發(fā)電設(shè)備的維護(hù)檢修[J].科學(xué)與信息化，202501上：132-134.

[2]趙巖、宋君毅。風(fēng)力發(fā)電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷技術(shù)的研究與進(jìn)展[J].中國科技縱橫，202403：91-93.

[3]王寶靈。風(fēng)力發(fā)電機(jī)組故障診斷與預(yù)測(cè)維護(hù)技術(shù)研究[J].EPEM，202403下：113-115.

[4]崔凱。風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)智能故障診斷與預(yù)防性維護(hù)技術(shù)研究[J].中文科技期刊數(shù)據(jù)庫引文版工程技術(shù)，2024：147-150.作者單位：國家能源集團(tuán)重慶電力有限公司