基于故障樹和神經網絡的的風機故障在線診斷

艾進才

（龍源電力集團股份有限公司寧夏公司 寧夏回族自治區固原市 756000）

當今世界，全球能源結構改革的浪潮已經到來，風能作為一種新能源，在電力產業中具有舉足輕重的地位，因此近年來，使得風電產業得到了迅速的發展，全球風電機組裝機的數量也隨之增長迅速。據調查研究發現，在實際中全球各大型風電場存在很多不足，如超過一半的風機無法正常并網運行，這給風電產業帶來了巨大挑戰。相關學者與專家對我國某電力公司的300 多臺風機進行調查統計，發現能夠正常工作的僅33%，其余無法正常工作運行，造成的原因除了常見的棄風等因素外大多數是由于機組發生的故障，使得風電產業在電力設備資金投入上產生一定的浪費。風電場存在于陸地和海上，海上工作環境相比于陸地工作環境存在更大挑戰，首先在嚴寒下存在海冰，使得風機基礎受到海冰撞擊的威脅，其次海上溫度低，濕度大，導致風機葉片上容易存在冰，因此葉輪和塔筒的載荷會隨之增加，風電機發電喪失部分能力，在極端地區，電能損失達到了將近20%-50%的應發電量，當積冰嚴重時甚至會導致葉片斷裂，這對風電機組損害相當嚴重。

在風電機組中，其故障的發生率相當高，據統計，一個風場中風機的故障率高達40%-50%，對于一臺已經工作了20年的風機，其總維護和維修費用占據了10%-15%的風場總效益，對于海上風機，其維護費用更是高達30%的風場總效益。目前可以通過兩方面降低風機運維成本，一方面對風機的品質進行改善，另一方面通過監測風機運行狀態數據，及時發現風機故障的早期隱患，并對其進行處理排除，保證風機的正常工作，從而使發電效益不受影響。……