风力发电机组状态监测与控制技术方案分析

发表时间：2018-06-11T11:38:47.773Z 来源：《电力设备》2018年第1期 作者： 苏航 朱哲 刘永吉

[导读] 摘要：风力发电机组状态监测与控制技术的应用能够通过对故障部件的的分析、对状态监测系统部件信息的收集，借助技术及时诊断风力发电机组故障发生的具体零部件，及时排除故障，提前预测故障，从而在最大限度上降低风力发电机组的运行成本费用，有效保证风力发电机组的安全操作和稳定运行。

（吉林龙源风力发电有限公司 130051）

摘要：风力发电机组状态监测与控制技术的应用能够通过对故障部件的的分析、对状态监测系统部件信息的收集，借助技术及时诊断风力发电机组故障发生的具体零部件，及时排除故障，提前预测故障，从而在最大限度上降低风力发电机组的运行成本费用，有效保证风力发电机组的安全操作和稳定运行。文章结合风力发电机组构成原理，分析风力发电机组状态监测、控制技术，结合分析结果提出风力发电机组的故障诊断方法，旨在更好的保证风力发电机组的顺利运行。 关键词：风力发电机组；状态监测；控制技术；故障诊断；方法

随着社会科技的发展进步，风力发电行业得到了快速的增长，由此也在无形中加大了风力发电机组的运行维护费用。风力发电机组故障发生的原因是比较复杂的，其发展好坏对风力发电机组有着十分重要的影响。影响风力发电机组的因素包括其设计、开发、安装等。在一般情况下，风力发电机组的使用寿命是20年左右，为了保证风力发电机组的稳定、安全使用，需要相关人员在应用操作的时候加强对风力发电机组状态监测与控制。原有的风力发电机组维护方式是通过机组主控系统和定期检查的方式进行，但是这种方式无法满足风力发电机组设备远程监控需求，也无法针对不同设备采用不同的故障处理方式。基于此，需要相关人员能够设计出能够实时处理的风力发电机组分布式检测系统。

一、风力发电机组结构

风力发电机组的外形主要由风轮、机舱、塔筒等部分共同组成。现阶段，市场上流行的大型兆瓦机风力发电机组主要有双馈型风力发电机组和直驱型风力发电机组两种。其中，应用最为广泛的是双馈型的风力发电机组。双馈型的风力发电机组风轮包括叶片、变桨系统和轮毂，是主要吸收风能的系统。在相关器械的作用下能够将风能转变为机械能。双馈型的风力发电机组主轴和轮毂连接，彼此能够互相带动运作。塔筒是机舱和风轮的支撑，包含控制整个风力发电机组运行和发电的变流器装置和主控系统。 二、风力发电机组系统主要故障分析

大型兆瓦机风力发电机组应用常见的故障类型有很多，主要体现在叶轮、主轴、齿轮箱、发电机等部件上。风力发电机组的齿轮箱的运作不会受到外界条件的限制，但是如果在恶劣的环境下工作，发生损害的可能性会很高，严重的还会引发长时间的齿轮箱停机问题，影响发电机的整体运作。风力发电机组系统主要故障体现在齿轮箱和发电机上。 （一）风力发电机齿轮箱故障

风力发电机齿轮箱是连接风力发电机主轴和发电机的变速装置设备，能够根据需要将叶轮的转速调整到适合发电机的速度，并将电能转换而成的机械能传递给相应的发电机。风力发电机组的齿轮箱包括轴、齿轮和滚动轴承及部分。齿轮箱在工作的时候会受到静止状态和动态负荷的双重影响，加上齿轮制造的不精良，在使用的时候会出现故障。 （二）风力发电机故障

双馈型风力发电机在应用操作的时候采用的是异步发电机，具有变化性强、变动大、时效性强等方面的特点。双馈型风力发电机在运作的时候电磁功率的运作会处于一种被动的状态，在很大程度上加快了风力发电机组的使用寿命，引发故障。 （三）风力发电机组故障诊断方法

风力发电机组故障重要的诊断方法是状态监测。通过有效的状态监测能够预见风力发电机组应用可能出现的故障形式。结合不同风力发电机组故障诊断情况采取有针对的方式来解决风力发电机组故障问题。常见的风力发电机组故障诊断方法有频谱分析法、人工智能法、小波分析法。其中，频谱分析一般被应用在对振动信号和功率信号的分析，结合频率异常的情况来分析分离发电机组的故障。人工智能方法在应用信息技术的前提下能够结合实时数据信息来分析风力发电机组系统故障出现的原因，以及故障和征兆之间的模糊关系，通过风力发电机组模糊故障诊断修正数学模型的建立来为系统故障分析提供科学的支持。小波分析的方法则是显示出良好的分辨能力。 三、风力发电机组状态监测和智能故障诊断系统设计 （一）风力发电机组状态监测智能故障诊断原理

双馈型风力发电机齿轮箱、发电机在风场气流不稳定的时候会发出故障信号，这个时候发电机的使用是十分不稳定的，一般的频域操作分析无法准确发现发电机组使用故障。传统故障分析中采用的是小波分析，但是存在频率混淆的问题。应用单子带重构改进算法有效弥补了频率混淆问题，提升了小波分析能力。基于小波分析的智能故障诊断系统框架具体如图一所示。

图一：基于小波分析的智能故障诊断系统框架 （二）风力发电机组状态监测系统设计方案

风力发电机组状态监测系统设计通过安装在机舱内外部的视频监控信号来对发电机组进行全方位的视频监控，让相关操作人员及时了解风力发电机组的运行状态，对于系统应用故障及时采取有效的方式予以解决，在最大限度上减少系统运行的经济损失。风力发电机组状态监测系统构成包括多台安装在风力发电机组的信息采集装置、监控处理装置组成。风力发电机组状态监测系统方案拓扑结构图和功能图具体如图二、图三所示。风力发电机组状态监测系统应用了基于IP的网络信息技术、数据采集技术、数据分析技术、数据存储技术等，在实际应用操作中体现出良好的拓展性。

图二：风力发电机组状态监测系统方案拓扑结构图

图三：风力发电机组状态监测系统功能结构图 （三）风力发电机组状态监测子系统功能

1、风力发电机组状态监测系统测点和传感器设置

风力发电机组传感器的应用功能是对风力发电机组各项运行信息进行获取。风力发电机组测试点的确定需要充分考虑风力发电机组的实际特点和运行情况，特别是要对已经发生过的故障和出现异常的设备进行检测。 2、风力发电机组现地数据采集系统

该系统是通过对传感器设备风力发电机组运行信号的收集、分析和整理，在整理之后将信号信息传输给上级部门数据处理单元。在数据处理中心的作用下保证风力发电机组的稳定运作，准确的预见系统故障问题。风力发电机组现地数据采集系统采用同步采集方式对现地

数据进行获取。

3、风力发电机组数据信息通信网络系统

该系统是通过借助数据信息传输协议来对风力发电机组状态监测系统内部数据信息的连接、采集和运输进行全面的管理。数据信息通信网络系统会通过现地数据采集系统来获得风力发电机组数据信号，之后结合对信号的分析处理来发现系统服务器运作故障。 4、风力发电机组故障诊断分析服务系统

该系统是风力发电机组监测系统的关键，是由大量的数据库信息构成的。系统数据库应用SQL2008系统进行数据信息的收集和整理。通过数据源的获取和用户访问权限的实现来对系统服务器故障问题进行全棉的分析，并结合OPC协议来对风力发电机组监控系统数据信息进行访问。该系统操作具有灵活的特点。

（四）风力发电机组齿轮箱和轴系状态监测系统

风力发电机组齿轮箱和轴系状态监测系统的传动链具体包括齿轮箱、快速和慢速轴等。这些零件如果在恶劣环境下工作的时候会出现系统故障。齿轮箱作为风力发电机组的重要设备，在使用操作的时候发生故障的频率是比较高的。风力发电机组齿轮箱种类是复杂的，零件的输出和输入装置也各不相同。基于风力发电机组齿轮箱的特点，对风力发电机组齿轮箱和轴系状态监测的时候可以采用振动性信号监测、润滑油监测、温度监测等多种形式进行。在分析风力发电机组齿轮箱和轴系统故障基础上，有学者研究出应用振动数据对风力发电机组齿轮箱和轴系状态进行监测的方式，具体如图四所示。根据图四发现，风力发电机组齿轮箱和轴加速传感器可安装在从1到10的位置上。振动信号数据信息的采集在某种程度上反映出齿轮箱的运行状态。

图四：风力发电机组齿轮箱和轴系状态监测系统 （五）风力发电机组发电机状态监测系统

风力发电机组发电机主要是在转子的转动下来实现电能和机械能之间的相互转换，是电网运行的重要机电设备。在对风力发电机组发电机状态进行监测的时候可从机械和电气两个方面进行考虑。一般情况下，会以测量转子、定子电流、定子电压、转速和绕线等要素信息对风力发电机组的电力系统运行状态进行监测分析。对于双馈型风力发电机滑环运行状态可通过转子电流的监测来实现。 结束语

综上所述，在风力发电机组数量的不断增多下，为了更好的促进电力事业发展，需要相关人员加快开发成本费用低廉、工作效率高、智能化的风力发电机组状态监测和故障分析系统。对风力发电机组故障发生和发生原因的分析是促进其发展的积极主动给方式。结合实践操作表明，风力发电机组状态监测研究的重点是对其主要部件振动情况的研究，也有学者从电信号和振动两方面分析风力发电机组故障。同时，风力发电机组故障诊断还需要应用科学的方法和算法进行，比如人工智能法、小波分析法等。在未来，故障处理分析技术的研究将是风力发电机组故障隐患排除的研究重点。 参考文献

[1]王惠中,王小鹏,李春霞. 基于数据挖掘的风力发电设备在线故障诊断平台[J]. 风机技术,2010,01:47-50. [2]任玉亭. 振动监测技术在风力发电机组的应用[J]. 内蒙古电力技术,2010,02:8-12. [3]于辉,邓英. 变速风力发电机变流器故障诊断方法[J]. 可再生能源,2010,03:89-92.

[4]谢源,焦斌. 风力发电机组状态监测系统与故障诊断方法研究现状[J]. 上海电机学院学报,2010,06:328-333. [5]吕跃刚,关晓慧,刘俊承. 风力发电机组状态监测系统研究[J]. 自动化与仪表,2012,01:6-10.

[6]孟恩隆,郭东杰,王灵梅,郭红龙,武卫红,韩西贵. 风力发电机组状态监测与智能故障诊断系统的设计与实现[J]. 华东电力,2012,03:507-510.

[7]肖雅丽,方瑞明,李文彭. 双馈感应风力发电系统状态监测方法综述[J]. 电网与清洁能源,2012,03:67-73+78. 作者简介：苏航（1988-），男，吉林省长春市人，民 族：汉 职称：中级工程师，学历：大学本科。