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风力发电系统状态监测和故障诊断技术探究张凯

发表时间：2021/4/28 来源：《电力设备》2020年第33期作者：张凯

[导读] 摘要：由于当下能源紧张引起的众多问题，新能源的发展在持续稳定地推进，风力发电是相关技术的重要组成部分。

        （身份证号码：63212519811027xxxx 内蒙古赤峰 024000）
        摘要：由于当下能源紧张引起的众多问题，新能源的发展在持续稳定地推进，风力发电是相关技术的重要组成部分。文章简要介绍了当前风力发电机组的常见故障和相应的故障诊断和控制技术，分析了风力发电的优势与可能存在的问题，对风力发电系统的监测与故障诊断技术的发展情况进行了具体分析。
        关键词：风力发电系统；状态监测；故障诊断技术
        引言：
        由于工业生产的持续发展，以及人民生活水平的不断提高，总体而言，对于能源的需求量越来越大，但是不可再生能源储量有限，因此，开发新能源，对于人类未来的可持续发展而言，是十分必要的，风力发电由于其清洁和降低成本等方面的重要优势，其相关产业由此得到迅速发展，而我国的风力发电技术已经在全世界范围之内位列前茅。但风力发电系统在实际运行过程中，还会存在许多运行问题，为了对整个风力发电系统达到严格的监控，及时发现存在问题并进行修复，保证风力发电系统的正常运行，相关技术的革新与发展是必然趋势。
        一、风力发电系统概述
        风力发电过程及实现风能到电能的转化，借助风机设备，运用电磁感应原理使相应的风能转化为电能，风力发电系统在我国得到了十分迅速的发展，就目前而言，最常用的风力发电机技术为变桨距技术，风力发电系统的主要工作环境十分多变，实际工作过程中，自然风风速情况复杂，通过变桨距技术的开发和广泛使用，使实际风力发电机的叶片能够根据具体的风速情况进行合理的变化与调整，在一定程度上保证了风力发电输出频率的稳定性，目前我国已将变速恒频的风力发电技术引入了并网系统之中。对于整个风力发电系统而言，电机控制系统、传动系统、变桨系统等设备都是其重要的构成部分，通过自然风有效带动叶轮转动，由变桨距系统保证转速稳定，再经过传动系统工作，利用电磁感应原理发电，最终多个系统协同运作从而保证整体稳定进行发电。
        二、电气控制系统设计原则
        在我国多年的实际工作经验基础上，可以了解到常见的风力发电机组故障主要包括以下几种：
        （一）机械设备故障
        风力发电系统中包括叶片、齿轮箱等重要的旋转机械部件。在实际检修过程中发现这些类旋转部件相对容易发生故障和损坏。叶片是整个系统前置部位，直接与外界环境进行接触，根据不同的实际工作情况容易受到的损伤也不相同，例如在西部地区的风力发电机可能面临风沙问题带来的叶片损伤，而东部沿海地区的金属设备容易发生盐蚀，这些问题带来的叶片局部损伤都容易引起发电机组叶片气动力不平衡或转子不平衡的故障，实际工作过程中叶片还会受到重力，离心力和空气流动等方面的具体影响，进一步导致了风机叶片容易会出现弯曲振动的现象，导致整体风机系统出现故障。齿轮箱的主要作用使传动，齿轮和轴承都是其中非常重要的零部件，二者在工作过程中需要承受较大的工作压力，轴承根据不同的安装方向，在一定情况下需要能够承受实际工作过程中的风带来的冲击能量，也是极易受到损伤的部件之一。而齿轮容易面临磨损、油蚀带来的问题，这都是齿轮箱中个部件受损的重要原因。
        （二）发电机故障
        在发电机的实际运行过程中，需要严格监控，包括震动信号，声音信号，温度信号在内的各类信息，举例而言，通过诊断发动机实际的振动情况来确定发动机工作是否顺利进行，如果相关信息获取得当，则可以在故障发生时得到及时的警报，甚至可以在故障发生之前进行预防。

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        三、故障诊断技术
        对于风力发电机而言，常见的故障诊断技术包括以下几种
        （一）解析电信号
        以电机故障诊断举例来说，通常情况下，可以通过采集相关电流信号来进行故障点定位，通过整体电流信号幅值频率的变化，对实际转轴转动情况进行监控，之后将得到的信息经过适当的变换解调，形成电流信号，达到排除干扰信号即降噪的目的，从而实现对电机的故障诊断。
        除此之外，常用的信号处理方法还包括频谱分析法，需要利用相应的传感器测定整体发电机系统的输入输出信号，再提取相关信息的特征值，运用这些特征值进行建模，在完成建模的过程中，需要具体分析实际故障与特征值之间的关系，将故障模型存储起来，之后再借助相应的信号分析技术，进一步对故障位置和类型进行准确的定位和判断，这样就可以迅速且准确的定位故障，其主要缺点是定位精度不够，可能存在漏判的问题。
        （二）建立数学模型解析
        通过采取的大量信息与相关模型进行不断对比分析，两者之间的差值，在此过程中就可以完成对故障的具体分析，这种方式需要有足够精确的数学模型解析，并能够获取准确的发电机组工作参数，由于风力发电机组实际工作环境的复杂，需要对数学模型进行进一步的优化处理，调整相关变量，以达到准确分析故障的目的。
        （三）神经网络诊断技术
        神经网络诊断技术作为一种相对较为新兴的技术，故障诊断为脐重要内容之一，这种系统在实际工作过程中，首先需要对现场情况进行识别分析，之后对整体的动态模型进行预测，再配合相应的专家，诊断系统进行最终判断，从而达到现场故障诊断的目的，采取这一方法，需要拥有足够的数据支持和数据库管理内容，同时，这样的方式，可能存在实时性较差的问题，还需要不断的优化与调整。
        （四）搭建实验平台
        对于风力发电机系统而言，旋转部件极易发生故障，主要包括发电机，齿轮箱叶片等部件，这些具体机械设备中尤其轴承部位，需要承受较高的压力，因此极易发生相关故障，可以通过实验室模拟具体的风力发电机的使用环境，通过在实验室中进行数据收集，可以在一定程度上了解实际工作过程中可能会遇到的问题，由此可以做到进一步优化相应部件的设计，从而达到有效预防，故障发生的目的。
        四、结束语
        按照目前的形势，风力发电机组装机容量仍在逐年的增加，因此，对风力发电机产业相关的运营和维护等方面成为了十分需要关注的增长点，如果采取合理方式引入新兴技术，对整体风力发电机系统进行故障诊断和监测，为未来风力发电相关产业的发展形成了极大的助益。
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        [4]王富超.水电机组振动监测与故障诊断系统的设计与实现[J].中国设备工程,2018:104-105.