大型风力发电机组故障诊断综述

大型风力发电机组故障诊断综述

赵乾

黑龙江中宇方正风力发电有限公司（ 黑龙江方正） 150822

摘要：一般风力发电需要将机组的运行状态实时监测并定期进行故障诊断研究分析，只有掌握机组的实时运行状态才能及时的发现它可能出现的故障和潜在的问题，这样可以有效的减少机组突发停机同时也可以将一些大的故障扼杀在萌芽之中从而减少其维修成本，所以加强对一些大型机组的监测运行具有很大的意义。大型的风电系统中最为常见的较大的故障就是机械故障以及电气方面的故障，对故障信号以及故障信号的及时处理方法进行全面的分析总结，这篇文章就大型风电系统运行中出现的问题以及解决的办法进行了详尽的阐述。

关键词：故障排查；风力发电；故障综述；诊断系统；

引言：在全世界范围内人们越来越重视新能源的开发和利用，例如风能、太阳能等的开发利用。相比较其他的能源风能的技术是比较成熟的，经过长期的技术积累风能的发展正在加快速度。一般情况下一些大型的风力发电机组往往都是在比较偏远的地区，交通运输都比较落后，这就增加了它的维修以及日常的维护等成本。根据相关机构的不完全统计，通常情况下其总收益的百分之十五到百分之二十用于日常的运行维修，这是对于陆上风电，而对于在海上的风力发电机组来说，大概其总收益的百分之二十五到百分之三十五用于日常的运行维修。

1 .困扰风电机组的几类故障

针对国内大型的风力发电场的机组，机械结构故障以及电气线路故障是其最常见的两大故障。其中发生的次数较为频繁的就是电气线路的故障，好在一点就是这类故障诊断相对来说比较容易一点，维修的成本也可以接受，同时这类故障解决较快影响的停机时间也不会太久。由于风力发电机组的机械结构较为复杂而且机构部件较多，一旦出现机械故障排查比较耗时间，因此造成的故障停机时间一般会很长，再加上机械配件的购买和运输成本较高，导致其整个维修过程耗时有费钱，一般出现机组机械故障都是维修成本较高的。

1.1 大型风电机组常见的机械结构故障

风轮转动系统、主传动链系统以及机械制动系统是大型风电机组中故障率较高的系统。其中风轮转动系统经常转动会出现一些易于磨损的部件老化磨损从而出现故障，主传动链是将风轮转动的能量传递给发电机组从而进行发电，这也是机组中的重要系统，一旦出现故障很难排查，而传动系统中最为常见的故障就是传动齿轮的咬合错位以及磨损，一旦出现这种情况维修的成本会较高，因为大型的传动齿轮加工以及运输成本就会很高，再加上维修时的吊装以及更换的费用，整体的维修成本就会增加。机械制动系统是整个风电机组的安全保障系统，例如汽车的制动系统，因为风电机组要想正常停机必须依靠它来实现，所以机组如果出现机械制动系统故障需及时的维修，同时也需要日常的定期检查保养才能及时的发现问题，避免造成大的故障。

1.2 风电机组电气线路以及电气元件故障

发电机部分故障、系统控制部分故障、变换器和变送器故障以及其他电气线路故障是大型风力发电机组中最常出现的几种故障类型。转子绕组、定子绕组是发电机组中故障频率较高的发电机电气故障。同支路中的匝间短路是定子绕组出现问题次数最多的，还有匝间短路中同相不同支路的故障等。匝间短路故障、接地故障是转子绕组通常情况下出现的故障。绕组的绝缘损坏一般情况下会引起定子故障，绝缘损坏的电气故障经常造成大型风力发电机故障停机。

2.机组运行中会出现的报警信号

振动报警信号、应变传感报警、温度高温报警、润滑油液报警以及电流电压报警等报警信号是大型风力发电机组的主要故障信号。

2.1 振动报警信号

系统的异常振动常常就是机组机械结构出现故障的前兆，机组故障的主要监测手段就是振动信号监测。风机在出现故障时它的振动监测值会出现波动甚至是大范围的超出正常振动值。风电机组中一个完整的振动监测系统会将风机齿轮箱、发电机机械部分、主轴的转动、叶片的转动、整体的塔架等都统统纳入振动监测系统。电机的齿轮故障很多情况下就是通过振动系统来检测、定位和识别的。一个完整的振动监测系统是需要无数的振动传感器以及数据采集和传输设备来实现的，这就意味着将会增加风电机组安装的施工难度和系统复杂性，同时也会增加前期的成本投入，缺点就是传感器有时会失效不工作，而且传感器对温度的要求也比较高，有时候现场的环境会影响对早期故障的发现和判断。

2.2 应变传感报警

风机叶片的状态监测通常是用光纤应变传感器来实现的。叶片表面或直接放在叶片内部是安装这些传感器最为理想的地方，叶片的结构或者是部分损坏都会通过传感器反馈到报警信息里面的，有时候还可以监测极端天气以及恶劣环境下叶片的运行状态，例如叶片结霜导致质量不平衡以及遭受雷击出现的故障都会通过传感器反馈。相比于振动信号光纤应变传感信号有它灵敏度高等自身的优点，这样机组结构上的一些微小的变化也能被监测到并反馈。

2.3 高温报警信号

在正常的环境下系统运行都是有一定的温度限制的，在风电机组里面所有的运行部件都有一定的温度规定值，正常情况下不能超出规定值。一旦温度传感器报警就说明某一个部件出现了超温现象，引发超温的原因有很多，例如异常的摩擦、转速太快、电气短路、润滑失效以及起火等原因。所以说，风机安全稳定的运行状态是依靠监测风机内部各个部件的温度传感器反馈的温度变化来判断。一般风电机组的齿轮箱、发电机、各个转动部件的轴承以及功率变换器都会安装温度传感器并纳入实时的温度监测系统，一旦出现温度超过规定之就会发出报警。在成设备超温的原因实在是太多了，有时候我们仅仅依靠一个温度判断机组的故障点是比较费劲的并且定位也不精准，所以我们还需要结合其他的监控值和技术手段来综合评判风机的运行状态。

2.4 润滑油液信号

润滑油取样状态监测主要用于风机的旋转子系统和部件，如齿轮箱、发电机和轴承。目前油样监测技术的方法是通过监测油样的粘度、含水量、粒径和温度等参数来诊断故障。通过分析可以预测风机齿轮箱的剩余使用时间线性润滑油颗粒夹杂物的分析。通过分析风机齿轮的油-液球面轴承的摩擦力矩，可以监测风机齿轮的状态，实现风机的故障判断和可靠性分析。润滑油的状态监测可分为在线和离线。由于采样困难，目前油液监测主要以离线为主。

2.5 电流电压报警信号

基于电信号的方法在风电机组电气故障诊断中得到了广泛的应用。但是由于风电机组的故障耦合调制，一些机械故障问题会对发电机的电信号进行调制，造成电信号的变化因此，电信号也可以用于风力机机械结构的缺陷检测。与其他故障诊断方法相比，它是大型风力发电机组故障诊断的发展方向之一。

3.大型风力发电机组智能故障诊断方法

知识库的建立是智能故障诊断的关键所在。由于国内风电场运行时间短，数量少故障样本，知识库难以建立有效的机制。同时，风力发电机组的运行不同于其他机械设备的运行平稳，其存在故障不同类型的风机，常用的智能故障诊断方法有人工神经网络、模糊逻辑、支持向量机、灰色理论、专家系统等。

4.结语

国内大型的风电场机组的运行出现的故障诊断需要技术支撑，这篇文章主要就发电机组可能出现的故障以及出现故障后的报警信号，最后对故障信号的判断以及诊断的处理方法及智能故障诊断方法进行进行了简要的说明和阐述。希望能对风电机组故障的诊断以及解决起到作用。

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