(中国大唐集团有限公司辽宁分公司新能源事业部 辽宁朝阳 122417)
摘要：在现在社会的发展中，电力行业的发展越来越快，风能作为清洁能源正得到越来越大的应用，风力发电机组规模不断扩大，机组控制及运行维护成为关键内容，直接影响到机组运行的稳定性、可靠性及运行效率。基于此，帮我主要阐述了风力发电机组控制及运行维护技术，希望能为今后我国电力行业的发展带来良好的帮助。
关键词：风力发电；机组控制；运行维护技术
目前大多数公司对风力发电机组的控制与维护工作的重视程度还是不够高，忽视了定期维护工作的重要性。文章通过分析风力发电机组控制方法，针对如何提升风力发电机组控制和通过风力发电机组定期维护工作提升风力发电机组设备稳定性展开研究。按照出厂单位的要求与规定，风力发电机组应该定期进行维护和检修，保证发电机组能够持续稳定的工作，其中需要检查和维护的部件主要有风力发电机组各电气、机械原件、控制系统单元。通过定期维护能够及时发现各部件是否存在问题，出现问题及时解决和处理，降低发电机组的故障率，提高设备的使用安全性。任何设备的定期维护工作都是有标准的，维护人员必须按照维护标准进行检查和排故。风力发电机组的生产厂家会根据特定的型号写一套维护标准，提供给买方定期维护管理时使用。
一、风力发电机组控制
1.1变速风力发电
对于变速运行，它是指叶轮伴随风速实际变化对旋转速度进行改变，使叶尖速比始终保持在最佳状态，确保风能利用系数可以达到最大。相较于其它形式的风力发电机组，该技术可在低风速情况下以风速变化为依据，获得理想的风能，并在高风速情况下，充分利用转速变化产生的能量来提高系统柔性，以此使输出功率始终处在平稳状态下。
1.2定桨距失速风力发电
这项技术起源于80年代中期，之后在市场中占据很大比例，用于解决并网、运行控制等方面的问题，主要包括以下技术：软并网、自动解缆和空气动力刹车。安装过程中，桨叶节距角已确定，机组转速主要由电网频率来控制，而输出功率则由桨叶自身基本性能控制。如果风速超过额定转速，则桨叶可以采用失速调节将功率控制在一定范围内，依靠叶片特殊结构，在遇大风后，从叶片背面经过的气流将出现紊乱，影响叶片的气动效率，对能量的捕获造成限制，最终产生失速。考虑到失速为典型的气动过程，十分复杂，当风况较不稳定时，难以准确得出实际的失速效果，因此在超过MW级的机组中往往很少使用。
1.3变桨距风力发电
在空气动力学方面，如果风速相对较高，则可通过对气流的改变和桨叶节距的调整来改变机组动力转矩，确保输出功率可以保持平稳。通过对变桨距这一调节方式的应用，能使输出功率的变化曲线保持平滑，阵风情况下，基础、塔筒和叶片冲击比之前提到的失速调节小，能减少材料实际利用率，并减轻机组的整体重量。这一控制方法的缺点在于必须要有一套完善且复杂的机构来实现变桨距，能对阵风有极快的响应速度，以此从根本上减小或避免因风力波动产生的功率脉动。
1.4主动失速/混合失速发电
该技术是上述两项技术的合理组合，在低风速情况下，通过对变桨距技术的应用来提高气动效率，在风机功率达到额定值后，按照与变桨距调节相反的方向对桨距进行改变。该调节方式会使叶片攻角产生变化，使失速现象更加深入，确保功率输出保持平滑。因此，它综合了以上两种控制方法的特点及优势。
1.5智能控制
对于风力发电系统，其控制策略按不同控制器可分成以下两类：①基于数学模型的控制策略，属传统控制策略；②基于智能技术的控制策略。因空气动力学存在一定不确定性，且电力电子模型十分复杂，所以机组本身就是一个极为复杂且多变的系统，容易受到干扰，存在不确定性，导致系统难以借助数学模型进行描述，因此，传统的空策略已经不再适用。因智能控制能最大限度利用不同功能来解决参数时变问题和非线性方面的问题，所以智能控制成为当前风机主要控制方式。
1.5.1模糊控制
对于模糊控制，它属于典型智能控制，最大的特征在于将专家知识与经验表示成一种语言规则，在控制中直接应用。它克服了对数学模型的依赖性，可解决非线性问题，而且对调节对象相关参数还有一定鲁棒性。因风力发电为具有随机性的系统，所以在风力机控制领域，该控制方法十分适用，尤其是在风能获取、功率保证等方面，效果十分突出。对于笼型异步发电机，模糊控制器的合理应用能对发电机转速进行跟踪，使空气动力效率达到最大，对轻载进行计算时，确保速度控制具有鲁棒性，以功率偏差为依据，结合额定风速，获得最大功率。然而，该控制模式也存在精度不高和容易产生稳态误差的问题，需要相关学者和专家开展进一步的分析研究，以弥补不足，提高自适应能力。
1.5.2神经网络控制
对于人工神经网络，它能逼近所有类型的非线性模型，并利用自学能力，形成具有自适应能力的控制器。风力系统中，引入神经系统后，可将现有数据为依据，对风速产生的变化进行准确预测。在变桨距系统中，利用神经网络技术，能在在线学习的基础上，对相关特性曲线进行修改，使风能获取达到最大，同时降低负载力矩，以风速数据与机组动态特性为依据，构建控制模型。以数据为基础的学习是当前智能技术关键所在，实际研究从数据的观测角度出发，找出规律，并通过对这些规律的应用来预测数据，实现工业过程有效控制。主要学习方法有：①模式识别；②神经网络；③支持向量机。风力发电系统当中，需从获得大量相关参数入手，对机组特性及性能施以深入分析。基于此，将以上以数据驱动为基础的学习方法和转换系统控制充分结合，可从根本上解决控制方面的问题，并为开关磁阻发电机等的引入创造良好条件。
二、风力发电机组运行维护
2.1日常维护
运行维护主要由两部分组成，即远程操作和现场维护。其中，远程操作是指通过远程控制来实现维护及故障的排查、处理。无论是电网电压还是温度控制，均可采用远程复位得以维护。此外，利用远程控制还能自动采集机组相关运行参数，对输出功率及风况等实施收集与远程传输，进而为控制人员提供可靠的参考依据，进而完成高水平的远程维护。实践表明，通过对远程维护的合理应用，能实现对故障的准确分析，缩短停机时间，保证利用率。虽然远程维护作用显著，但仍有很多维护工作与故障的排查和处理需要到达现场进行。所谓定期检修，指的是对机组联接件所设螺栓的力矩与传动部件进行润滑测试，在发现问题后，应立即进行维护与处理，保证机组稳定运行。对于日常维护，是指对机组所有部件进行定期检查和维修，包括安全平台、升降装置、液压装置等，还涉及到基本的清理工作。通过有效的日常维护，能在第一时间发现潜在的故障隐患，并采取相应的预防措施，保证设备的完好性，使其安全、稳定的运行。
2.2故障处理
风电机组具有持续运行时间较长、体积与自重大等特点，这对维护和检修有较大的影响。若部分细节问题未能及时发现，则会使其不断积累成更严重的故障，对机组实际运行造成严重影响。对此，机组故障检修至关重要，需要关注以下几方面内容：①设备状态检修，以日常维护为基础，对机组及设备的运行情况进行准确判断，及时发现并解决实际问题；②预防性检修，根据机组实际运行规律与相关技术标准，对机组所有部件实施定期检修处理，包括更换、紧固和调整等。预防性检修主要针对的是小部件；③故障维修，当机组中的大型部件与电气系统产生故障时，机组可能停止运行，需对重要部件进行修复与更换。
三、结束语
综上所述，加强风力发电机组控制及运行维护技术，可以在一定程度上提高风力发电机组的质量，进而降低风力发电机组的工作隐患。风力发电机组的工作人员应该对机组维护工作进行实时跟踪和监督，向维护技术人员普及维护工作的重要性和意义，促进风力发电机组持续和稳定的工作，给社会带来更大的效益。
参考文献：
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