(大唐山西新能源公司 山西朔州 036002)
摘要：自21世纪以来，随着科技的高速发展推动着社会快速进步，节能绿色理念逐渐走进人们的视野。对发电行业产生的污染排放有着严格的控制，近些年来，风能作为绿色能源已经广泛应用于发电行业，风力发电也逐渐成为热门研究话题。由于风力发电对于风强度有着特定的要求，故而风力发电场常常位于偏远的荒漠地区，其地区的偏远复杂性，使得风力发电机产生故障的原因和位置比较复杂，同时对风力发电机进行状态监测有很大的困难。基于此，本文对风力发电机状态检测和故障诊断技术进行分析，相关从业人员可进行参考。
关键词：风力发电机、状态监测、故障诊断、技术研究
1、风力发电组结构分析
在我国，有很多风力发电场在平原或者一些位置被建造，用以为城市工业与居民使用进行功能，目前的风力发电厂中通常都是三个叶片组成的，可以随风转动进行发电的大型的上兆瓦功率的大型风力发电机。在其内部的结构来说，有两种不同的结构，分别是双馈型，这在一些发电厂中属于比较常见的，还有另外一种是直驱型。对于双馈型，通常是能够实现比较好的经济效益，而且用于一些大型的工场进行发电使用，都比较常用。从发电机的外部结构来看，他的造型类似于一个风车，当然了和风车的原理也是很接近的。最重要的结构就是风轮，这是能够使发电机进行是风能吸收的关键部位，主要包括叶片、轮毂和变桨系统三个部分。在出现风的时候，发电机的叶片由于表面的压强差不同，这是根据伯努利定理进行分析的，会产生一个压力差推动着风轮进行转动，这就开始产生了能量，在此过程中实现能量转化，将风的风能通过作用于风轮，转变为机械能，再通过内部的和电机的关系，推动着电机发电。轮毂可以通过传送系统直接传递从风能转化成的机械能。双向风力发电机，电动机的能量传动顺序是主轴，齿轮箱和高速轴。通过轮轴的不断运行来保障轮轴的持续运行，两个轴的运行速度必须是一样的。齿轮箱可以起到增速作用，这里的齿轮箱不只有这种功能，还可以进行转矩的传递，使驱动的力在不同的环节上大小不同，也可以把低速运行的主轴改变成高速行驶的状态，从而产生电能。其中齿轮的进口端被看作是低速轴，出口团被看作是高速轴。高速轴高速旋转驱动双轨发电机是运行的，双轨发电机产生的电能由塔底变流器设备调节，与输电网系统相连。塔身是客舱与风轮的支撑结构，也是非常重要的环节，因为没有它，整个发电机就不能正常的悬在空中，而且它可以为风力发电提供充足的风力。同时除此之外，缸底部内部有变流器装置及主题词系统的塔底，这可以使电流在不同的环节模块中进行传递，它直接控制风力发电机组的运行和发展，也是风力发电机组的核心。
2、风力发电机状态监测技术分析
2.1发电机组运行情况异常监测
在风电机运行的过程中，还有一个需要注意的问题，就是为了防止出现安全事故，要保证检测发电机安全性的频率，维持在一个较高的水平上，尽可能的及时发现安全隐患。至于检测的方法，就有很多了，最基本的，就是保证在运行过程中，一些温度、电路中的电流值、电压等参数的正常范围内波动，避免出现电路的问题，因为电路的问题通常导致的结果最严重的。包括：一些电机的工作频率是不是在额定值的问题，还有电机运行期间的主温度及设备运行期间的主温度。可以使用固定变量检测其他参数的方法，将正常运行机组数据与误差数据行机组数据与误差数据，进行比对的形式，观察不同的参数见是不是有一些不正常的变化，及时发现，快速止损。
2.2可测量参数异常监测
在对风力发电机可测量的参数进行监测时，应注意根据严格的需求及标准关系指令进行的以下三点。（1）风力发电机里的参数可以用来测量电压和电流，频率，油压压力;（2）在进行测量时，选择合适的测量数据是非常重要的。（3）分析，确认可测人数正常及异常值区间范围和动作启发条件。
2.3测量设备异常监测
风力发电机内的测量设备本身可能发生故障，相应的监测机构应当予以防范。常用的方法有一些测绘设备进行接点检测，正常情况下是经常开启，经常关闭，异常情况下是经常关闭或经常关闭等。还有一点需要重视的是，也要注意一些计算的问题。
在仪器设备输入和输出的同时，连接另一组信号进入主题语系统，并在主题语系统中预先储存与仪器设备相对应的计算方法，每时每刻读取输入值和输出数据进行对照。如果出口值与进口值不一致，则判断应超出监理设施费用。风力发电机故障诊断技术分析。
3.1故障诊断分析
对风力发电机组的故障诊断，也需要注重很多问题，要根据自身结构的复杂性和发电机运行环境的特殊性，综合分析各种因素，提高故障诊断结果的准确性。风力发电机运动零件多，结构复杂，很难做出故障诊断。因此，要更新传统的诊断技术，积极应用新技术新理念，准确地诊断各种故障，为解决故障提供依据。风力发电机组故障诊断要准确把握各种故障现象，根据发电机的电力参数、振动、压力、变形、磨损、温度等性能特性进行综合分析和故障诊断。
3.2热力参数分析
在风力发电设施启动期间，仔细分析风力发电设施启动期间设施的运行环境，保证设备零部件正常运行效率，并对齿轮、发动机、整流器、发电设施启动期间的温度、湿度进行仔细检查。另外，还需要对箱子、控制器的内部设施进行温度、湿度检查。热力学因子的变化热力学因子的变化可以更准确地找出设施的故障，提供相应的数据信息应数的数据。
3.3振动分析
为了提高分析震动现况的实验质量，在准确度上安装乘员内各部件的振动传感器，能够记录震动传感器部件的振动状况，通过对传感器的信号及数据的分析，能够针对以往的项目状况进行瞄准。机组内部部件的运行情况，测验机组人员振动现象的原因。
3.4大数据技术
传统方法是风力发电机组的态测和故障诊断在少量数据中进行，主要依靠工程师自身技术经验积累的推论假设来完成风力发电机组的态测和诊断。但是，这种方法存在一定的风险，分析数据不足或工程师自身经验存在缺陷，都会导致检测，诊断结果的偏差。另一方面，传统技术获得的数据在收集、传输过程中受传感器噪音、数据传输介质以及外部干扰的影响。对这些数据进行分析后得出的检测，诊断结果往往与实际情况不符。
大数据分析技术可以弥补这一缺点。只要收集，分析，处理大量数据，运用数据头球技术消除潜在的数据干扰，结论就更加可靠。此外，大数据技术还可以发现风力发电机组运行中的微小状态变化，及时发现发电机组潜在的故障风险，提前提前，有效降低风力发电机组发生故障的概率，提高其安全性和可靠性。
4、结束语
风力发电作为一种新型能源发电方式，能够很好的解决我国现在电能应用不足的现状，同时还具有节能环保的优点。随着我国风力发电行业的迅速发展，风力发电机由于运行环境和自身结构的限制，发生故障的原因和位置比较复杂，对其进行状态监测较为困难，因此对风力发电机进行状态监测和故障诊断技术进行分析，能够提高风机运行的可靠性，对促进风力发电行业的稳定发展起着不可估量的作用，对我国电力行业的发展有着极为重要的意义。
参考文献：
[1]朱涛.多兆瓦级风力发电机组偏航变桨齿圈抗磨损自动检测方法研究[J].自动化与仪器仪表,2020(06):197-200.
[2]陈雪峰,李继猛,程航,李兵,何正嘉.风力发电机状态监测和故障诊断技术的研究与进展[J].机械工程学报,2011,47(09):45-52.
[3]王志远.风力发电机状态监测与故障诊断技术分析[J].科技创新与应用,2020(09):158-159.
[4]唐新安,谢志明,王哲,吴金强.风力机齿轮箱故障诊断[J].噪声与振动控制,2007(01):120-124.
[5]林丽,高建华,经昊达,王海洋,张向军,张秀丽.风机齿轮箱故障诊断与预警方法的研究进展[J].仪器仪表与分析监测,2018(01):1-7.