風力發電機組振動故障分析與應用研究

白志豪

浙江運達風電股份有限公司

風力發電機組振動故障分析與應用研究

白志豪

浙江運達風電股份有限公司

當前，風力發電已成為世界新能源發電中發展最迅速的行業，我國風電總裝機容量已躍居世界第一。但是，風電場所處的環境和氣候條件惡劣，使發生故障的潛在可能性和方式也相應增加，一旦這些設備發生故障而失效，將造成巨大的經濟損失。風力發電機組振動故障是影響其安全運行的重要因素。基于此，文章就風力發電機組振動故障分析與應用進行簡要的分析，希望可以提供一個有效的借鑒。

風力發電機組;振動故障;應用

1.風力發電機組的運行安全分析

風機借助主動對風方式，保證葉輪長期處于迎風狀態，將風能轉化成機械能，由驅動發電機轉化機械能為電能，最終實現電網電能輸送，這是風力發電機組工作的主要原理。風力發電機組需要在野外長期運行，工作條件極其惡劣，人為無法控制自然界風能，導致風力發電機組承受不同類型復雜載荷，一旦外界條件發生變化，給風力發電機組運行安全造成嚴重威脅。

風力發電機組作為一個全天性自動運行設備，在運行期間能夠實現自我控制，且與狀態檢測、自動運行及無人值守需求相符。從現階段風力發電機組控制系統來看，其核心是可編程控制器，控制器、傳感器、PLC 及其他執行機構共同構成了控制系統。傳感信號充分反映風力發電機組運行狀態，一旦某項指標出現變化，在PLC的處理下，控制器將發出指令以對各項進行控制。由此可見，風力發電機組控制系統與運行安全有著密切聯系。在風力發電機組中，振動故障是影響風力發電機組安全運行的重要因素，因此需要加以研究和探討。

2.風力發電機組振動分析

根據對某風機的研究，其在試運行的過程中，因振動問題而出現報警和停機的機組達到總數量的 2/3 以上。我們觀察到，當風速范圍控制在 10 ～14 米/秒，機組發生停機的概率能達到 84. 6%，而在此以外的其它風度范圍，都極少的出現報警或停機的情況，無論風速是高還是低都極少。

我們通常以“黃金區域”來稱呼 10 ～14米/秒時段的風機發電的風速范圍，眾所周知，發電效益會因為受到風機振動停機的影響而被降低，因此，風機的生產商為了避免風機因為振動故障的原因而遭受損壞，就對控制風機系統的參數進行了調整，以便限制風機發電的功率，而這樣的保護措施是降低發電效益的最主要原因，使得投資方經濟損失嚴重。

3.振動故障控制措施

首先，要做好設備定期檢修工作，并加大巡查力度。風電機組運行期間，控制系統硬件與軟件能否保持良好狀態，直接影響著控制系統每項控制功能能否順利實現。所以，需要定期對硬件與軟件進行維護，保證每項技術參數設置合理，將設備存在的安全隱患消除。此外，還要做好檢修工作，例如定期緊固連接件、定期潤滑。并在檢修與巡查過程中，嚴格遵循安全操作規范、規程，確保風機、人員運行安全。

其次，控制風機安裝質量。建設風電廠過程中，要控制緊固件力矩值，尤其是構成風機每個不見電氣線纜接頭及連接緊固性，該項檢查，直接影響到因線路虛接造成火災事故及倒塌事故的發生。

然后，加大對風機運行數據監測、分析。數據監測主要包含電網數據監測、功率監測、轉速監測和溫度監測等。通過分析控制柜溫度、三相電壓、功率、頻率、機艙溫度、發電機繞組溫度等相關信息，能夠對風力發電機組運行情況進行監測、判斷，此外，發現機組的報警信息與運行參數信息能夠直接向主控制器傳遞，進而實現遠程操控。

4.風電機組在線振動狀態監測系統

數據采集與監控( SCADA) 系統是應用于風電機組的狀態監測系統，主要功能為定期采集并記錄風電機組各部件或子系統的狀態參數數據。因此，如果能夠利用現有的 SCADA 系統所獲取的設備狀態信息，對信息進行一定的分析，可以更好地反映設備的運行狀況。

4.1 系統構成

振動監測系統主要是在風力發電機組預先選定的位置安裝振動傳感器和轉速傳感器，傳感器將其采集的信號通過帶編織屏蔽電纜接入到1 臺智能采集單元，將處理完的數據通過無線網絡發送到事先裝有分析軟件的服務器中，客戶可通過多種方式登錄服務器察看運行數據，以便進行深入分析。

4.2 測點布置

對于風力發電機組的振動監測，主要集中在傳動鏈上，而針對傳動鏈，監測又主要集中在主軸、齒輪箱和發電機上。針對風力發電機組的特定應用，在主軸承、一級行星輪大齒圈處轉速較低，需要選用低頻加速度傳感器，其他位置選用通用型加速度傳感器。

4.3 分析功能描述

主要是通過測取齒輪箱、發電機的整體總振值，根據 ISO10816標準評估總體設備狀況。主要技術方法有：(1)采用頻譜分析技術，對齒輪箱、發電機的平衡、對中、連接、齒輪嚙合等狀態進行評估。常規的頻譜分析技術，皆采用“窄帶報警”，在特定頻段范圍內進行幅值報警，借助人工進行分析。(2)采用時域分析技術，可以得到振動加速度、速度、位移、Crest 峰值因子、峭度、歪度，以及4 個等級的摩擦因子，連同預設的征兆匹配指標，按照ISO10816 標準，綜合在一張圖表上，把復雜的人工分析變成簡單的專家診斷結果。(3)變速變載的智能評判由于風力發電設備工作在多種工況下，不能采取統一的評判標準，智能評估可采取變速變載分析技術，根據風速、轉速、功率等參數進行相關性評估，智能調整評估標準，并做出歸一化的評估值，從而得到可靠的分析結論。

結束語

在電力行業，風力發電作為一種清潔能源發電方式，風能資源的豐富性和發電技術的成熟度都使其具備了大規模商業化發展的條件。風電機組結構的復雜性，運行工況的多變性以及不同部件之間的耦合性，都使得風電機組故障頻繁發生，甚至出現連鎖現象。因此，要注重對故障的監測，文章就振動故障監測進行分析，以期可以起到一個借鑒作用。

[1]關寧. 風力發電機組齒輪箱振動故障分析方法研究[D].華北電力大學，2015.

[2]武麗君，高偉，張海平，劉衍選，蔡曉峰. 大型風力發電機組振動狀態監測與故障診斷系統設計及應用[J]. 中國高新技術企業，2015，36：6-8.