风力发电机状态监测与故障诊断技术分析

风力发电机状态监测与故障诊断技术分析

李雪丰

身份证号：211382199001162610

摘要：风力发电机的运行环境恶劣，组件检修步骤繁琐，只有做好对风力发电机的状态检测与故障诊断工作，才可以提升发电机组的运行稳定性，减少故障问题。工作人员必须掌握齿轮箱、叶片、发电机、其他部位状态监测与故障诊断技术要点，做好数据分析等多项工作，以此降低风力发电机的故障可能性，使风力发电工作正常进行。

关键词：风力发电机；状态监测；故障诊断

1 风力发电机组运行情况检测的重要性

电能是当前社会建设与人们生活重要的应用势能，不但经济建设需要电能作为重要保障，人们的生活命、工作和学习更是离不开电能。风力发电是一种以风能一种自然能源为支撑的能源转换方法，为人民的生活和社会建设提供了强大的能源保障。风力发电机的应用不仅可以解决我们国家能源利用不足的问题，而且还可以改善环境，特别是在经济欠发达的山区经济中，利用丰富的风能资源，扩大地方风力发电机的建设，从而不仅可以提高国家的经济价值，而且可以确保地方能源的供应。考虑到风力发电对当前社会发展的重要性，现在有必要提高风力发电机的运行知识，以便及时发现发电机整个运行过程中的问题，并通过合理的根本原因分析确定风力发电运行过程中故障处理的主要策略，使整个风力发电设备更加平稳。

2 风力发电机状态监测与故障诊断技术

2.1 齿轮箱状态监测和故障诊断技术

齿轮箱是连接风力发电机中主轴与发电机的关键部件，这一部件的内部结构、受力情况复杂，是风力发电机长期运行中较容易发生故障的一个部位。一旦齿轮箱发生故障，会间接引发风力发电机的故障，严重可造成发电量的巨大损失。因此，做好齿轮箱的状态监测与故障诊断工作是十分有必要的。常见的齿轮箱故障包括胶合、齿面疲劳、轴承裂纹、轴承点蚀、齿轮断齿等。工作人员在使用相关技术时，要重点对此类部位进行监测。具体工作中，振动监测技术与温度检测技术是较常见的监测技术，二者在使用过程中略有不同。前者的工作原理是通过检测齿轮箱的振动频率得到详细的运行数据，通过对比、分析数据了解齿轮箱运行的实际状态；后者的工作原理是通过识别、判断齿轮箱内具体零部件的运行温度掌握齿轮箱内部零件的实际运行情况。比如，工作人员想要了解齿轮、轴承的实际运行情况，可根据故障特征频率确定其工作指标，并使用时域信号对故障的具体位置、诱发故障的原因进行分析。

2.2 直驱式风力发电机监测和故障诊断技术

直驱式风力发电机，也被称为无齿轮风力发动机，它采用多极电机与叶轮直接连接进行驱动的方式，不需要齿轮箱这一传统部件。因为在当前的兆瓦级风电机组中，齿轮是最容易过载和提前损毁的部分，所以，无齿轮的直驱风机具有低风速下效率高、噪声低、寿命长、体积小、运行维护费用低等优势。直驱风电机组无变速箱，低速转子直接与发电机相连，且所有的不利冲击负荷都要靠发电机来承担，因此对电机的性能要求非常高。同时，由于采用了大量的大极数，一般要达到100个，这使得发电机的结构十分复杂，而且体积较大，因此必须对其进行吊装和维修。

2.3 变压器状态监测技术

变压器是风力发电系统的重要部分，它将风力机组产生的低压交流电升压为高压交流电，输送到电网中。为了确保变压器的安全运行和延长其使用寿命，变压器状态监测技术被广泛应用。油质监测：通过分析变压器油中的溶解气体、水分、酸度、介质损耗等参数，判断变压器内部是否存在局部放电、过热、绝缘老化等故障；绕组温度监测：通过测量变压器绕组的温升或温度分布，评估变压器的负载情况和散热效果，预防变压器过载或过热引起的故障；铁芯接地监测：通过检测变压器铁芯与地之间的电阻或电流，判断变压器铁芯是否存在接地故障，防止铁芯磁通不对称导致的局部过热或损坏；局部放电监测：通过采集变压器油中的超声波信号、光信号或高频电流信号，识别变压器内部是否存在局部放电现象，定位局部放电的位置和程度，评估局部放电对变压器绝缘的危害；振动噪声监测：通过测量变压器外壳或附件上的振动信号或声音信号，分析变压器内部是否存在机械故障，如松动、断裂、错位等，以及其对变压器性能的影响。

2.4 机组机械系统故障预测技术

当机组中的机械系统发生故障时，将会影响到整个机组的运行，严重时会造成停机，这不仅会影响发电效果，同时，也将导致大量的维修成本，从而严重影响了设备的工作效率和经济效益。轴承结构、齿轮箱和叶片等较为普遍，这类设备由于每日的负压较大，工作环境较为恶劣，极易发生故障，因此，在对这类设备进行故障预报时，应当予以充分的关注。具体预测方法为：（1）基于HMM与隐半Msrkov模型，通过部件动态工况分析，推断部件的状态，进而判断部件的状态，进而判断部件的使用寿命。应用效果较好，预报效果较好。第二，通过Gamma方法对装备的工作数据进行分析，可以得到它的寿命的概率分布情况，并根据它的数据密度来判定它的特定寿命。第三，利用相对的方均根，可以计算出仪器的工作状况和工作状况。利用麦克风多测点监测技术，对装备的噪声状态进行分析，再利用小波分解技术，提取出装备的故障信息，实现装备的故障诊断。由此可以看出，对机械系统进行故障预报，必须依赖于各种计算模式来对装备的资料进行分析，并根据这些模式和资料的分布，找出影响其性能衰退或者使用寿命的信息，进而实现对装备的故障预报。

2.5 风力发电机组性能监测技术

风力发电机组的性能监测是确保系统正常运行和优化发电效率的关键。以下是一些常用的风力发电机组性能监测技术：

（1）监测参数的选择：在风力发电机组性能监测中，选择适当的监测参数对于准确评估机组运行状态至关重要。常见的监测参数包括风速、转速、温度、功率输出等。这些参数可以通过传感器和仪表设备实时采集，并与预设的标准进行比较和分析。

（2）监测系统的概述：风力发电机组性能监测系统通常由数据采集系统、数据传输系统和数据处理系统组成。数据采集系统负责收集各种监测参数的数据，可以通过有线或无线方式进行数据传输。数据传输系统将采集到的数据传输到数据处理系统，其中数据处理系统对数据进行处理、分析和存储。

（3）数据采集和传输技术：风力发电机组性能监测需要高效可靠的数据采集和传输技术。常用的数据采集技术包括传感器和仪表设备，可以实时监测各种参数。数据传输技术可以使用有线通信（如以太网、Modbus等）或无线通信（如无线传感器网络、GSM、LTE等）将数据传输到数据处理系统。

（4）监测软件和算法：风力发电机组性能监测的数据处理过程中使用监测软件和算法进行数据分析和故障诊断。这些软件和算法可以通过模型和统计分析来判断机组性能是否正常，识别潜在的故障和异常行为。常见的技术包括机器学习、神经网络、模糊逻辑等。

3 结束语

我国目前的风力发电技术还存在很多的不足，在风力发电过程中在发电机的保养和维修方面采用的技术过于传统，风力发电机状态检测与故障诊断系统的研制不够成熟，对我国的风力发电机的影响重大。近几年来，我国在发电机状态检测与故障诊断系统的研制方面不断的进行分析研究，已经取得了一定成果，这对我国当前风力发电设备的正常运作，以及对风力发电厂的经济效益都做出了一定的贡献。

参考文献：

[1]汪玉玲.风力发电机状态监测和故障诊断技术的研究[J].现代工业经济和信息化,2022,12(11):317-318.

[2]王文杰.风力发电机状态监测和故障诊断技术研究[J].光源与照明,2022(05):167-169.

[3]陆洋. 双馈风力发电机的状态监测与故障诊断研究[D].湖南科技大学,2022.