風力發電系統狀態監測和故障診斷技術探究

張正廉

（江蘇國信臨海風力發電有限公司，江蘇 鹽城 224000）

一、概述

（一）風力發電機組介紹。風力發電主要是利用風機實現風能和電能的轉化，借助電磁感應原理進行，將轉化得到的電能經過調壓等操作輸送到電網以及用戶中去。我國經過多年建設，風力發電機組建設已經相對完善，在傳統恒速恒頻風力發電機組的基礎上改進，采用新的技術以及設備來完善創新風力發電，目前常用的新技術是變槳距技術。通過這一技術能夠實現風機葉輪轉速的動態調整，根據風速實際變化進行調整并引進變流技術，綜合作用下保證了風力發電輸出頻率的恒定。變速恒頻技術的引入保證了風力發電質量，因此我國目前在風力發電并網系統中應用的即這一技術。

（二）風力發電機組基本構成。風力發電機組主要由葉輪、變槳系統、傳動系統、主控系統、變頻系統、發電機、機艙以及偏航系統、塔架構成。利用風能來帶動葉輪旋轉，為提高發電效率增加變槳系統提升旋轉速度。通過傳動系統進行傳動，并增加變頻系統以及主控系統來保證轉速穩定，然后傳動到發電機中進行發電。如圖。

二、風力機統狀態監測和故障診斷技術

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。

（一）風力機狀態監測技術

（1）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。

（2）油液監測。對于風力發電系統而言油液質量也至關重要，因此需要對油液進行定期監測，包括油液質量檢查以及鐵屑檢查、油溫檢查以及油濾壓降檢查。在進行油液監測的過程中通常采用離線檢查的方式進行，通過油液監測來反映應用油液相關部件的運行狀況。

（3）過程參數監視。為保障風力發電機組安全運行，過程參數監視是最常規的方法之一。隨著風力發電機組的功能和相關建設不斷完善，系統功能也越來越強大，狀態監測工作也越來越重要。當前對于風力發電機組的狀態監測主要是對運行狀態值和系統正常運行允許值之間的對比，看是否匹配，若不匹配則代表存在異常，系統給出警報。

（4）性能參數檢查。在風力發電機組的運行當中，一般需要對風力發電機組的實際輸出功率及其特性進行監控，對于監控結果和系統、機組的正常功率進行比對和分析，是否超出閾值，超出閾值表明風力發電系統出現故障。對于風力發現機組狀況監測系統而言，除了主要技術之外還包括聲學監測、材料性能監測以及熱成像技術等。

（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）齒輪箱的故障診斷。對于風力發電機組而言，其齒輪箱由于長期置于惡劣環境，損壞率很高，因此需要定期對齒輪箱進行定期故障診斷監測。可以采集異步電機的電流信號，并對其進行解析分析判斷齒輪箱故障，通過幅值和頻率解調來監測轉軸旋轉頻率。然后,對解調的電流信號實施離散小波變換,從而達到降噪和移去干擾的目的。最后利用某一特定層次的譜來診斷齒輪故障。

（3）神經網絡和專家系統在風力機故障診斷中的應用。隨著信息技術以及人工智能技術的發展，新技術也開始應用于風力發電機組的故障診斷部當中。目前人工神經網絡技術、專家系統技術以及模糊邏輯技術均開始應用于風力發電機組的故障診斷當中去，希望能夠提高故障診斷的準確率。

綜上所述，風力發電機組由于運行環境及自身結構所限，與傳統發電設備相比，故障產生概率較高，且故障產生原因復雜多樣。面對這種情況，需要對風力發電機組進行實時、全面、系統的監測，同時采取多種分析診斷方法，及時發現并解決機組運行時的故障，避免造成巨大的經濟損失。