风力发电机专利预警分析
风力发电机专利预警分析
风力发电机专利预警分析1概述风力发电的过程就是通过叶轮的旋转将自然风能通过发电机转换成可利用的电能的过程，而发电机及其控制系统是整个系统的核心，直接影响着整个系统的性能、效率和电能质量，也影响到风能吸收装置的运行方式、效率和结构。
因此，研制适用于风电转换的高可靠性、高效率的控制系统和供电性能良好的发电机系统，是风力发电技术的研究重点。
风力发电机由两大部分组成，其一为风力机，它将风能转换为机械能；其二为发电机，它将机械能转换为电能。
风力机与发电机之间由传动系统连接。
风力机按照风轮结构及其在气流中的位置大致可以分为两大类：水平轴风力机（以水平轴高速型风力机为代表）和垂直轴风力机（以垂直轴达里厄型风力机为代表）。
风力发电机包括叶片、轮毂、主轴、调速限速装置、调向装置、塔架等部件。
目前主流风力机一般具有2～3枚叶片，叶片与轮毂组成风轮。
轮毂连接叶片根部与主轴，同时也是控制叶片桨距所在，根据叶片桨距是否可调也可将风力机分为定桨距与变桨距两类。
调速限速装置从实现原理上大致分为三类：一类是风轮偏离主风向，另一类是利用气动阻力，第三类是改变叶片的桨距。
调向装置一般也分为三种：尾舵、侧风轮、电动机驱动的风向跟踪系统。
风力机的塔架除了承重，还要承载风压等其他载荷，从结构特征上可以分为管柱型塔架和桁架式塔架。
传动系统一般包括低速轴、高速轴、齿轮箱、制动器等，其中齿轮箱一般为增速型，分为定轴线齿轮传动和行星齿轮传动。
上述传动构件并非每种风力机都必须具备，有的取消低速传动轴，轮毂直接连接齿轮箱；有的无齿轮箱结构，风力机直接通过转轴与发电机连接，即为直驱式风力发电机。
风力发电机按产生电能的技术分类，主要分恒速恒频系统和变速恒频系统。
前者多采用笼型异步发电机，在向电网输出有功功率的同时还必须从电网中吸收无功功率，电机转速不随风速变化，电能可直接并网，而不需其他功率变换装置。
变速恒频系统的发电机转速可随风速调整，并网时需要变电设备进行功率变换。
风力发电领域专利信息分析
段：
利 比例 方面 。 中 国专 利 申请 中 ， 外 国 申请 人 的 申请 比例 虽然 只 占 申请总 量 的 １ ６ ％， 但 申请 量排 名前 １ 啦 的公 司有 ５ 位 为外 国企 业 ， 分 别为美 国 的通用 电气 、 丹麦 的维斯 塔斯 、 日本的 西门子 、 日本 的三菱重 工和德 国 的艾劳 埃斯 ・ 乌 本（ 分
别公 司涉及 少量 的实用 新型 专利 ； 而 国内企 业的 申请 发明专 利 比例 相对 较低 ， 发 明专利 申请 比例最 高 的也仅 在５ ０ ％左右 。
３ ． ３ 技术 分布
第 一阶 段 （ １ ９ ８ ５ － １ ９ ９ ８ 年） ： 这 一时 期 由于国 际油相 对价 稳定 ， 加之风 电产 业 自身 的集 中性 和垄 断性 较高 ， 国外 风 电整 体产 业相 关技术 处于平 稳 发展 ， 这
布状 况可 以看 出 ， 国 内专利 申请 的 重点技术 领域为 Ｆ ０ ３ Ｄ ０ ９ （ 风力 发动 机与 受它 驱动 的装置 的组 合 ） Ｆ ０ ３ Ｄｌ ｌ （ 风力 发动 机的 零件 、 部 件或 附件 ）Ｆ Ｏ ３ Ｄ ０ ７ （ 风力 发动机 的控 制或 调节 ） 、 Ｆ ０ ３ Ｄ０ ３ （ 具 有基 本上 于 风向成 直角 的旋转 轴 线的 风力
乌鲁木齐地区风电产业发展专利情报分析
乌鲁木齐地区风电产业发展专利情报分析引言：随着全球对洁净能源需求增加以及可再生能源的推广，风电产业越来越受到关注。
乌鲁木齐地区作为中国新能源基地之一，风电产业在该地区得到了快速发展。
本文将对乌鲁木齐地区风电产业的专利情报进行分析，以了解乌鲁木齐地区风电产业的发展趋势和创新方向。
一、乌鲁木齐地区风电发展现状根据相关统计数据，乌鲁木齐地区的风电装机容量在过去五年中从2024年的约1000兆瓦增长到2024年的约3000兆瓦，平均年增长率超过20%。
在全国范围内，该地区的风电装机容量也排名前列。
二、乌鲁木齐地区风电产业专利数量统计1.专利数量增长趋势2.专利类型分布情况三、乌鲁木齐地区风电产业专利技术分析1.风机技术专利2.风电场布局技术专利3.风电建设与运维技术专利四、乌鲁木齐地区风电产业专利创新趋势1.新材料应用创新随着风电产业的快速发展，新材料在风机叶片、风机塔架等关键部件中的应用也成为专利创新的重要方向。
未来，乌鲁木齐地区的风电产业专利创新将更加注重新材料的研发和应用。
2.智能化技术创新智能化技术在风电产业中的应用也成为专利创新的热点。
乌鲁木齐地区的风电产业专利创新将更加注重智能化风电设备的研发和应用，以提高风电场的运维效率和发电效率。
3.多能互补创新为了提高可再生能源的利用效率，多能互补技术在风电产业中的应用也成为专利创新的趋势。
乌鲁木齐地区的风电产业专利创新将更加注重风电与其他能源技术的互补，以实现能源的高效利用。
结论：乌鲁木齐地区风电产业在过去几年中取得了快速发展，专利数量和质量也在不断提高。
专利技术的分析表明，乌鲁木齐地区风电产业专利创新主要集中在风机技术、风电场布局技术和风电建设与运维技术等领域。
未来，乌鲁木齐地区风电产业的专利创新将更加注重新材料应用、智能化技术和多能互补等方面的研究，以推动该地区风电产业的健康发展。
风力发电技术专利检索报告
《知识产权与专利情报》课程专利检索报告风能风力发电技术专利检索和分析报告学院专业电工电子年级2009级姓名座位号2011年6 月2 日一、技术背景当太阳辐射能穿越地球大气层时，大气层约吸收2×1016瓦的能量，其中小部分转变成空气的动能。
因为热带比极带吸收较多的太阳辐射能，产生大气压力差导致空气流动而产生“风”。
风能非常巨大，理论上仅1％的风能就能满足人类能源需要。
风能的利用主要是靠风力发电机，一般有风轮、发电机（包括装置）、调向器（尾翼）、塔架、限速安全机构和储能装置等构件组成。
风力发电机的工作原理比较简单，风轮在风力的作用下旋转，它把风的动能转变为风轮轴的机械能。
发电机在风轮轴的带动下旋转发电。
风轮是集风装置，它的作用是把流动空气具有的动能转变为风轮旋转的机械能。
一般风力发电机的风轮由2个或3个叶片构成。
在风力发电机中，已采用的发电机有3种，即直流发电机、同步交流发电机和异步交流发电机。
风力发电机中调向器的功能是使风力发电机的风轮随时都迎着风向，从而能最大限度地获取风能。
一般风力发电机几乎全部是利用尾翼来控制风轮的迎风方向的。
尾翼的材料通常采用镀锌薄钢板。
限速安全机构是用来保证风力发电机运行安全的。
限速安全机构的设置可以使风力发电机风轮的转速在一定的风速范围内保持基本不变。
塔架是风力发电机的支撑机构，稍大的风力发电机塔架一般采用由角钢或圆钢组成的桁架结构。
风力机的输出功率与风速的大小有关。
由于自然界的风速是极不稳定的，风力发电机的输出功率也极不稳定。
风力发电机发出的电能一般是不能直接用在电器上的，先要储存起来。
目前风力发电机用的蓄电池多为铅酸蓄电池。
二、检索工具中国知识产权网， //三、关键词及IPC分类3.1关键词风能；风力；风资源发电；发电机；发电机组；发电系统3.2IPC主要分类号H02B% F03D% H02P% H02K% H02J% H02N% F03B% 四、检索策略S1 摘要=(风力 or 风能 or 风资源) and 分类号=(f03d% or h02j%)S2 摘要=(发电机 or 发电电动机 or 发电机组 or 发电系统) and (风力 or 风能 or 风资源)五、专利分析`通过对风能风力发电技术的专利检索，得到检索结果7367条，其中发明专利有3291条，实用新型3837条。
海上风力发电机组的智能监测与预警技术研究
海上风力发电机组的智能监测与预警技术研究随着可再生能源产业的迅速发展，海上风力发电作为一种清洁能源的重要来源，受到了越来越多的关注。
然而，由于海上环境恶劣，海上风力发电机组的运行状况和安全问题成为制约其发展的重要因素。
因此，研究海上风力发电机组的智能监测与预警技术具有重要的现实意义。
海上风力发电机组的智能监测与预警技术是指通过传感器、数据采集系统和智能分析算法等手段，对风力发电机组运行状态进行实时监测和分析，以及提前预警可能出现的故障和安全隐患，从而实现对风力发电机组的智能化管理。
这种技术具有以下几个方面的重要内容。
首先，海上风力发电机组的智能监测与预警技术需要建立完善的监测系统。
该系统主要包括传感器网络、数据采集与传输系统，以及数据处理与分析系统。
传感器网络负责采集风力发电机组各种参数的数据，如振动、温度、湿度等，并将数据实时传输至数据采集与传输系统。
数据处理与分析系统则负责对采集到的数据进行处理和分析，以提取有价值的信息，并进行故障诊断和预警。
其次，海上环境恶劣，风力发电机组的作业条件复杂，因此智能监测与预警技术必须克服多种困难。
例如，海上环境中盐雾、湿度较高，传感器的稳定性和耐久性要求较高；同时，海上风力发电机组常常遭受强风、大浪的冲击，对传感器的安装位置和防护措施提出了更高的要求。
为解决这些问题，研究人员需开展大量的实验和测试工作，设计和优化传感器，确保其可以在恶劣的环境下正常工作。
此外，海上风力发电机组的智能监测与预警技术还需借助智能分析算法，实现对大量数据的处理和分析。
目前，机器学习和人工智能等技术在这一领域发挥了重要作用。
通过对海上风力发电机组历史数据的训练和学习，智能分析算法可以从中提取出与故障有关的特征，并建立故障检测和预警模型。
这为风力发电机组的运维管理提供了有力的支持，能够提前预防和处理可能的故障和事故。
最后，海上风力发电机组的智能监测与预警技术需要与远程控制和维护系统相结合，实现对风力发电机组的远程监控和维护。
从专利角度浅谈风力发电发展趋势以及专利预警
力集团以及有关 的国有企业 、 民营企业 、 外资企业 ，
纷纷 进 军 中 国风力 发 电行 业 ，风 力 发 电发 展 呈 现 出
前所未有的蓬勃景象。 当前 ，我 国风力 发 电 已经 走 上 了产 业 化经形 成 一定 生产 能 力 的企 业 有 ２ 家 。 目前 ， 能 Ｏ多 产
阔 ， 能 资 源丰 富 ， 理利 用 我 国 丰 富 的 自然 资 源 ， 风 合 加大 科技 创新 力 度 ，则 风 力 发 电产业 必将 能 够 带 来
一
系列可预见的社会、 经济 和环境优势 ， 也是解决我 国能 源和 电力 短 缺最 现实 的战 略选 择 。 ２ １ 年初 ， ０ １ 国家发展和改革委员会下发《 关于印 发促 进风 电装备 产业健康 有序发展 若干 意见 的通 知》 通知中明确指 出： ， 着力加强品质控制 ， 提高产品 品质 ， 一步 提 高 叶片 、 轴 、 轴轴 承 和 变 桨轴 承 、 进 主 主
增速 机 、 电机 等关 键 部件 制 造 水平 ， 发 确保 风 电机 组
品质 ； 加强风电发展技术路线研究 ， 探索叶片向轻型
材料 和可再 生材 料方 向发 展 。 在 国家 鼓 励 可 再 生 能 源 发 展 的 积 极 政 策 引 导 下 ， 于 国家 明确 提 出 的支持 风 电开发 规 划 ， 大 电 基 各
收 稿 日期 ：０ ２ ０ — １ ２ １— ７ １ 作者简介 ： 池建 军（ ９６ ） 男 ，山西人 ， １７ 一 ， 助理研究 员 ， 主要从事动力、 电专利审查 。 风
Ｅ ｕ ｐ ｎ Ｍａ ｕａ ｔｉ ｇＴ ｃ ｎ ｌｇ ．０， ０ ２ ｑ ｉ ｍｅ ｔ ｎ ｆ ｅｒ ｅ ｈ ｏｏ ｙ Ｎｏ １ ２ １ ｎ
ｆ ／、 、 、 ’ ， －， ’ 、 ，、＿ ＾
07专利信息分析与预警——黄迎燕
法律状态
授权
法律状态公告日 2019.11.21
授权公告号
43
三、专利预警的工作
2、辨析风险
• 权利要求书是法律文件。它公开了一项发明创 造受到法律保护的技术范围，可以此为根据，
作出回避设计、侵权判定等。
• 公开文献 • 授权文献 • 修正文献
44
申请号：00266635.9
三、专利预警的工作
45
条纹显像管，并出口美国 5. 73年3月收到美国公司侵权警告函，提出给予东芝专利许
可 6. 73年6月东芝在美诉美国公司，确认不侵权和专利无效 7. 75年11月地方法院判决东芝产品与美国公司专利有抵触，
但根据东芝出具的现有技术判决专利无效 8. 1977年终审维持
2
中国发明专利申请数量已经位居世界第４位。然而，其中近半数 发明专利申请来自国外，在移动通讯、无线电传输等高新技术领 域，来自国外的发明专利申请占比更是高达９０％以上。
专利数量 2833 143 137 66 44 21 15 9 8 5
30
司
三菱重工业株式会社 通用电气公司
株式会社日立制作所 国电联合动力技术有限公司 维斯塔斯风力系统集团公司
艾劳埃斯·乌本 苏州能健电气有限公司 苏州市南极风能源设备有限公司
湘电风能有限公司 东方电气集团东方汽轮机有限公司 南车株洲电力机车研究所有限公司
07专利信息分析与预警——黄迎燕
1
国外早期成功的专利预警案例
——日、美彩色显像管专利诉讼案件
背景介绍： 1. 1970年6月，东芝彩色显像管投产，11月准备出口美国 2. 出口前经专利信息分析，可能侵犯美国公司3146368专利 3. 提出该专利的许可申请，遭权利人美国公司拒绝 4. 72年12月，在咨询机构的建议下改型设计，生产新型黑色
风力发电专利技术分析及运用
国 区域 的专利 技 术 始 于 １３ ９ ０年 ， １８ 从 ９ １年 以来 稳 步增 长 ； ＷＯ 区域 的 专 利技 术 始 于 ７ Ｏ年 代末 ，０年 ８
表 ４ 前 １ 申请人综合 比较 Ｏ名
由图 ５可 以看 出 ， 风力 发 电行 业 专 利 申请 量 最
大 的八家 企业 近 ２ Ｏ年 的 专 利 申请 量 仍 排 前 １ ， Ｏ 说
明这 些企业 知 识产 权 保 护 意 识 很 强 ， 场 占有 能 力 市
强， 能在一 定 程 度 上 反应 市 场 的最 新 动 向。 而 Ｒ — Ｅ
（ 甘肃省知识产权事务 中心 ， 甘肃 兰州 ７０ １ ） ３ ００
要： 风力发电是 目前可再生能源 中发展最 快 、 最为成 熟、 具大规模 开采和商 业化应用 前景 的产业。甘肃拥 有 最
丰富 的风能 资源 ， 要大力发展风力发电行业 ， 必须对 相关 的专 利情报进 行分析 ， 准确掌 握专 利情报制定 相关的专利 战略并进行 分析 。可以从技术研发 、 市场规划和法律保护三个角度帮助政 府或 者企业制 定客观的竞争 战略， 从而 以
表 ２可 以看 出 ， 国专 利 中境 外 在华 专 利 申请 量 占 中 总 申请 量 的 １ ％ ， ０ 由于 中 国市 场 庞 大 ， 国外 企 业 纷
纷将 向中 国市 场进军 ， 过专 利抢 占中国市场 ， 中 通 其
第１ ７期
吣 ∞∞ ∞ ∞ ∞ ∞ ∞ ∞∞ ０ 加 们如加∞
较小 的代价获得最大的收益。论述 了如何 经过检 索 、 选和分类 标引后 ， 筛 建立 风力发 电专利技术 数据库 ， 并将该 数 据库 与相关 企业实现资料共享 ； 然后 在该 数据 库的基 础上 ， 对风 力发 电主要技 术领域 专利 信息数 据进行 了统计 分
风电机组故障预警参数分析
风电机组故障预警参数分析风电机组故障预警参数分析风电机组故障预警参数分析是风电场管理的关键环节之一。
通过对风电机组故障预警参数的分析，可以及时发现机组的异常情况，预防和解决潜在的故障问题，确保风电机组的高效稳定运行。
第一步，确定故障预警参数。
风电机组的故障预警参数通常包括机组温度、振动、油压、电流等多个方面。
这些参数可以通过传感器实时采集到数据，并传输到监控系统中进行分析。
第二步，建立故障预警模型。
基于历史数据和领域知识，可以使用机器学习或统计学方法建立故障预警模型。
通过对大量的故障样本进行训练，模型可以学习到故障的特征和规律，从而能够对未来可能发生的故障进行预警。
第三步，数据预处理。
在应用故障预警模型之前，需要对实时采集到的数据进行预处理。
这包括数据清洗、异常值处理、特征选择等步骤。
通过对数据进行预处理，可以提高故障预警模型的准确性和可靠性。
第四步，模型应用和预警判断。
在实际运行中，监控系统会不断接收到机组的实时数据，并通过故障预警模型进行分析。
当监测到某些参数超过预设的阈值或出现异常趋势时，系统会自动发出故障预警信号。
运维人员可以根据预警信号的性质和严重程度，采取相应的措施进行维修和保养。
第五步，故障分析和优化。
当出现故障预警时，需要对故障进行进一步的分析和诊断。
通过分析故障的原因和影响，可以采取相应的措施进行优化和改进。
同时，将故障的信息反馈给制造商和设计人员，以便对风电机组进行持续改进和优化。
总结起来，风电机组故障预警参数分析是保障风电机组安全运行的重要手段。
通过建立故障预警模型，对实时采集的数据进行分析，可以及时发现机组的异常情况，并采取相应的措施进行维修和保养。
这将有助于提高风电机组的可靠性和稳定性，为风电产业的可持续发展做出贡献。
风力发电机组故障智能诊断与预警技术研究
风力发电机组故障智能诊断与预警技术研究引言：随着能源的需求不断增长，风力发电作为一种清洁、可再生的能源形式，受到越来越多的关注。
然而，由于使用寿命的限制和外部环境的影响，风力发电机组存在故障的风险，这可能导致电力系统的不稳定和停机时间的延长，影响发电能力和经济效益。
因此，研究风力发电机组故障智能诊断与预警技术对于保障发电系统的稳定运行具有重要意义。
一、风力发电机组的故障特点及影响风力发电机组作为一种复杂的机电装置，由风机、传动系统、发电机和控制系统等多个组件组成。
这些组件在长时间运行过程中容易出现磨损、腐蚀、电路故障等多种故障和异常，可能导致机组性能下降、能量损失和设备严重损坏，对发电机组的安全稳定运行产生重大负面影响。
二、风力发电机组故障智能诊断技术的发展现状1. 故障检测技术发展：目前，常用的故障检测技术包括振动信号分析、声音信号分析、电流电压信号分析和温度信号分析等。
这些技术可以通过检测和分析发电机组的工作状态来确定故障特征，实现故障的早期检测和诊断。
2. 数据驱动的故障诊断：通过采集和分析大量的实时数据，如振动、电流和温度等，利用机器学习和人工智能技术，建立故障模型和算法，实现对故障的自动识别和预警。
3. 特征提取与选择：针对风力发电机组的特殊工作环境和多种故障类型，需要开发有效的特征提取和选择方法，以提高故障诊断的准确性和效率。
三、风力发电机组故障智能诊断技术的关键问题与挑战1. 故障特征提取：风力发电机组在工作过程中产生的故障特征信号受到多种因素的影响，如风速、转速和温度等。
因此，如何准确提取出与故障相关的特征信号，是故障智能诊断技术的关键问题之一。
2. 故障诊断模型：针对风力发电机组的不同故障类型，建立适应性强、可靠性高的故障诊断模型是一项挑战。
通过优化算法和模型选择，可以提高诊断精度和效率。
3. 数据采集与处理：风力发电机组产生的实时数据量庞大，如何高效、准确地采集和处理这些数据，以实现快速诊断和预警，是技术研究的重要问题之一。
叶片专利预警分析
叶片专利预警分析1概述叶片是整个风电系统中的基础、重要关键组成部分，是将风能转换为机械能的唯一媒介，要获得更大的风力发电功率必需具备能够轻快迅速旋转的叶片。
风电系统中的叶片尺寸大、外形复杂，并且要求精度高、表面粗糙度低、强度和刚度高、质量分布均匀性好等，使得叶片技术成为制约风力发电大力发展的瓶颈。
于叶片在恶劣的环境下并长期不断地运作，具有优良的结构设计、稳定的质量和高品质的性能是叶片保证机组正常稳定运行的决定因素。
为达到应对随机负荷和环境的考验，保证发动系统的稳定及降低风力发电成本，叶片技术在新材料的开发和使用，结构和形状设计的优化，叶片制造工艺的改进，叶片运输的便捷化，成本的降低以及抗疲劳性和稳定性的增强等各个领域进行提高和完善。
风轮叶片是风力发电机组的关键核心部件，约占其总成本的20%左右，因此有效控制风轮叶片的制造成本是降低风力发电机组总造价的重要途径之一。
目前，中国制造MW级风轮叶片所用的关键结构材料大部分依赖进口，严重制约了中国风电叶片制造行业核心竞争力的提升。
2发展趋势为改善风力发电的稳定性，提高机组的经济性，降低生产使用成本，叶片从材料，结构，形状及其他方面都顺应了叶片大型化和轻量化的方向发展。
叶片长度从1980年的4.5m发展到今天的61.5m，容量从当初的55kW发展到今天的5MW。
1970年的风力机叶片主要有钢材、铝材或木材制成，今天选择的材料以E-玻纤增强塑料(GFRP)居多，目前已开始采用碳纤维复合材料(CFRP)。
叶片形状结构设计也形成了百花齐放的格局。
叶片技术的多元化发展使得它越来越能够满足风电整个行业领域的要求，对中国叶片专利的申请按照年度申请量进行统计，可以发现叶片技术的发展呈现逐年增长的趋势。
20图1 国内叶片专利年度分布图从20世纪80年代开始，各国开始对风能的开发利用工作逐渐重视，丹麦、西班牙等国家涌现了一批风电老牌企业，开展对风电产业的研究。
总体来看，叶片技术专利的申请量在前期处于缓慢增长阶段，而在21世纪初期开始增长迅速，这与叶片技术作为风电整机的基础部件是密不可分的。
风力发电机组故障预警研究
风力发电机组故障预警研究风力发电机组故障预警研究第一步：引入风力发电作为可再生能源的重要组成部分，在能源转型和环境保护方面发挥着重要作用。
然而，由于风力发电机组长期运行和恶劣环境的影响，故障问题时有发生，给发电效率和运维成本带来不可忽视的影响。
因此，研究风力发电机组故障预警技术，提前发现和处理故障，具有重要意义。
第二步：回顾现有技术目前，风力发电机组故障预警技术主要包括数据采集、故障诊断和预测维护三个方面。
数据采集通过传感器获取发电机组运行数据，如振动、温度、电流等参数。
故障诊断利用专家系统、神经网络等方法，对采集到的数据进行分析，判断是否存在故障。
预测维护则基于历史故障数据和模型，通过算法预测未来可能发生的故障。
第三步：研究方法在风力发电机组故障预警研究中，应采用综合分析的方法，结合数据采集、故障诊断和预测维护的技术，形成一个完整的预警系统。
具体步骤如下：1. 数据采集与处理：通过安装传感器和数据采集系统，实时获取风力发电机组的运行数据，并进行数据预处理，包括去除噪声、数据清洗和数据归一化等，为后续的分析和处理做好准备。
2. 故障诊断：利用故障诊断技术，对采集到的数据进行分析和处理，判断是否存在故障。
这可以通过专家系统、模式识别、机器学习等方法实现。
同时，还可以结合历史故障数据进行对比和判断。
3. 预测维护：基于故障诊断结果和历史数据，利用预测模型和算法，对未来可能发生的故障进行预测。
这可以帮助运维人员提前采取相应措施，减少停机时间和维修成本。
第四步：应用前景和挑战风力发电机组故障预警技术的应用前景广阔，可以提高发电效率，减少运维成本，延长发电机组寿命。
然而，该技术面临一些挑战，如数据采集和处理的复杂性、故障诊断的准确性和预测模型的可靠性等。
因此，需要进一步研究和改进相关技术，提高预警系统的性能和稳定性。
第五步：结论风力发电机组故障预警技术的研究对于提高风力发电系统的可靠性和经济性具有重要意义。
风力发电机组性能监测与故障预警技术研究
风力发电机组性能监测与故障预警技术研究近年来，风力发电作为一种清洁能源，受到越来越多的关注和应用。
然而，在风电发展过程中，风力发电机组的性能监测和故障预警成为提高发电效率和可靠性的关键。
本文将针对风力发电机组性能监测与故障预警技术展开研究。
一、风力发电机组性能监测技术1.1 传统监测方法传统风力发电机组性能监测方法主要依赖于人工巡检和手动记录。
这种方法虽然简单易行，但效率低下且容易遗漏故障和异常数据。
因此，传统方法已不能满足风力发电行业快速发展的需求。
1.2 数据驱动的监测方法数据驱动的监测方法凭借先进的传感器技术和云计算平台，能够实时获取风力发电机组的运行数据，并通过数据分析来评估发电机组的性能。
这种方法能够提供更准确的数据和更全面的监测指标，极大地提高了性能监测的效果。
二、风力发电机组故障预警技术2.1 传统故障预警方法传统的风力发电机组故障预警方法主要依赖于经验判断和定期维护。
这种方法存在着故障诊断周期长、成本高和可靠性低的问题，无法满足风力发电机组长期稳定运行的要求。
2.2 基于机器学习的故障预警技术基于机器学习的故障预警技术利用大数据和先进的算法，对风力发电机组的运行数据进行分析和建模，从而实现对故障的预测和诊断。
这种方法能够提前发现潜在的故障和异常，为维护人员提供及时的故障修复和替换建议，提高发电机组的可靠性和经济效益。
三、风力发电机组性能监测与故障预警的关联风力发电机组性能监测与故障预警是相辅相成的。
通过性能监测，可以了解风力发电机组的运行情况和性能变化。
而故障预警则能够在性能下降之前预测出潜在的故障和异常，从而及时采取措施修复。
在实际应用中，风力发电机组性能监测和故障预警技术可以通过集成监测系统实现。
该系统通过传感器实时采集风速、转速、温度等数据，并将数据传输到云平台进行分析和建模。
通过机器学习算法，可以实现对机组的性能和故障状态进行实时监测和预测。
一旦发现异常情况，系统会自动发送预警信息给运维人员，以便及时处理故障。
风力发电行业专利申请分析报告
风力发电行业专利申请分析报告本文集中从申请人和技术构成对风力发电行业专利申请进行分析。
研究的数据来自于WPI数据库和CPRS数据库。
十大申请人分析如图1，在风力发电机领域的中国专利申请中，申请量最多的为美国通用电气，其以总量789件远远超过位居第二的西门子，申请量排名前十的申请人全部均为公司和企业，其中，中国国内的企业有6个，多于国外申请人，这主要是由于近几年，中国政府开始重视新能源的发展，出台了一系列政策，鼓励和支持包括风力发电在内的新能源；在国家政策的引导下，为了开发中国丰富的风力资源，中国国内企业开始积极进行产品研发和技术创新，在不断的拓宽市场发展企业的同时，企业也逐渐意识到专利对于企业发展的生存的重要意义，积极用专利来进行市场布局。
风力发电机领域的早期申请皆为国外公司和企业的申请，金风作为最早进行专利申请的国内公司，最早的专利申请也到了2002年，但其申请量逐年稳定上升，并在2014年达到了最高值，年申请量为155件；而华锐最早的专利申请为2004年，且申请量极少，2011-2012年申请量猛增至156件和138年，2013年又回落至8年，这种过山车式的申请量恰如其分的展示了其公司过山车式的发展历程；而国电联合是中国国内风力发电机领域的后起之秀，其专利申请起步于2008年并飞速发展，于2012年达到了最高值，年申请量为225件，并与2013年和2014年又有了大幅回落，但其申请总量超过了国内的华锐，一跃成为申请量排名第四的申请人。
值得一提的是，除了金风以外，前十申请人的年申请量均在2012年达到巅峰，2013-2014年有了一定程度的回落，而金风自2002年进行专利申请始，年申请量保持稳定并逐年上升，说明公司具有一定的研发水平和创新能力，根基深厚，在风力发电机研发领域是一名强劲的选手。
如图2所示，通用电气作为风力发电机领域申请量最多的申请人，其未决、授权和失效申请的比例比较均匀，其中，授权占主要部分，占申请量的46%，其后依次为申请和失效申请。
风电机组故障预警方法概述
风电机组故障预警方法概述风电机组故障预警方法概述风电机组故障预警是一种非常重要的技术，它通过监测机组的运行状态和性能参数，提前发现潜在的故障迹象，以便及时采取修复措施，避免停机时间和损失的增加。
下面是风电机组故障预警方法的概述，以步骤思考的方式进行介绍。
第一步：数据采集风电机组故障预警的第一步是数据采集。
对于每个机组，需要安装传感器来收集运行时的各种参数数据，例如转速、温度、振动等。
这些传感器可以实时监测机组的运行状态，并将数据发送到预警系统进行分析。
第二步：数据处理和分析一旦数据被采集，接下来就是对数据进行处理和分析。
这包括数据清洗、特征提取和故障诊断。
数据清洗是为了去除异常值和噪声，确保数据的准确性和可靠性。
特征提取是将原始数据转化为可以用于故障诊断的特征向量。
故障诊断是根据特征向量来判断机组是否存在故障。
第三步：建立模型建立预测模型是风电机组故障预警的核心步骤之一。
这可以通过机器学习和统计分析等方法来实现。
根据之前的故障数据和机组运行数据，可以建立一个预测模型，用于预测机组未来的故障概率。
这个模型可以根据实时数据进行更新和优化，以提高预警的准确性。
第四步：预警生成和报警一旦预测模型建立完成，接下来就是预警生成和报警。
当预测模型检测到机组存在故障的可能性时，会生成预警信号。
这个信号可以通过声音、光信号或其他形式的报警来通知运维人员。
这样，运维人员可以及时采取措施来修复机组，避免进一步的故障。
第五步：预警评估和反馈最后一步是预警评估和反馈。
一旦预警信号被发送，运维人员需要对预警进行评估，并采取相应的措施来修复机组。
同时，他们还应该将实际的故障信息反馈给预警系统，以进一步改进预测模型的准确性和可靠性。
综上所述，风电机组故障预警是一个复杂而重要的过程。
通过数据采集、处理和分析，建立预测模型，生成预警信号，以及评估和反馈，可以帮助运维人员及时识别和修复机组故障，确保风电机组的正常运行。
这不仅可以减少停机时间和损失，还可以提高风电机组的可靠性和效率。
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风力发电机专利预警分析1概述风力发电的过程就是通过叶轮的旋转将自然风能通过发电机转换成可利用的电能的过程，而发电机及其控制系统是整个系统的核心，直接影响着整个系统的性能、效率和电能质量，也影响到风能吸收装置的运行方式、效率和结构。
因此，研制适用于风电转换的高可靠性、高效率的控制系统和供电性能良好的发电机系统，是风力发电技术的研究重点。
风力发电机由两大部分组成，其一为风力机，它将风能转换为机械能；其二为发电机，它将机械能转换为电能。
风力机与发电机之间由传动系统连接。
风力机按照风轮结构及其在气流中的位置大致可以分为两大类：水平轴风力机（以水平轴高速型风力机为代表）和垂直轴风力机（以垂直轴达里厄型风力机为代表）。
风力发电机包括叶片、轮毂、主轴、调速限速装置、调向装置、塔架等部件。
目前主流风力机一般具有2～3枚叶片，叶片与轮毂组成风轮。
轮毂连接叶片根部与主轴，同时也是控制叶片桨距所在，根据叶片桨距是否可调也可将风力机分为定桨距与变桨距两类。
调速限速装置从实现原理上大致分为三类：一类是风轮偏离主风向，另一类是利用气动阻力，第三类是改变叶片的桨距。
调向装置一般也分为三种：尾舵、侧风轮、电动机驱动的风向跟踪系统。
风力机的塔架除了承重，还要承载风压等其他载荷，从结构特征上可以分为管柱型塔架和桁架式塔架。
传动系统一般包括低速轴、高速轴、齿轮箱、制动器等，其中齿轮箱一般为增速型，分为定轴线齿轮传动和行星齿轮传动。
上述传动构件并非每种风力机都必须具备，有的取消低速传动轴，轮毂直接连接齿轮箱；有的无齿轮箱结构，风力机直接通过转轴与发电机连接，即为直驱式风力发电机。
风力发电机按产生电能的技术分类，主要分恒速恒频系统和变速恒频系统。
前者多采用笼型异步发电机，在向电网输出有功功率的同时还必须从电网中吸收无功功率，电机转速不随风速变化，电能可直接并网，而不需其他功率变换装置。
变速恒频系统的发电机转速可随风速调整，并网时需要变电设备进行功率变换。
其主要特点是：①风轮以变速运行，可以通过调节发电机转子电流的大小、频率和相位实现转速的调节，可在很宽的风速范围内保持近乎恒定的最佳叶尖速比，进而可以实现风能最大转换效率；②可采用一定的控制策略灵活调节系统的有功、无功功率，抑制谐波，减少损耗，提高系统效率；③当风速增加，使发电机的输出功率增加到额定功率附近时，变桨距系统将增大桨叶节距角，使发电机的输出功率维持在额定功率；④采用变桨距机构的风力机可使叶轮重量减轻，并使整机的受力状况大为改善。
调速环节和变桨距调节技术环节结合起来，就构成了变速恒频风力发电系统。
目前，主流的变速恒频系统主要分为两种：双馈发电机和直驱发电机。
双馈发电机结构类似于绕线式感应电机，具有齿轮箱传动构件，其定子绕组直接接入电网，转子侧绕组通过双向变频器，经由变压器接入电网，供给三相低频励磁电流。
其电机转子转速可随风速改变，转子绕组中的三相低频电流频率随之改变，由此形成一个低速可变的旋转磁场，该磁场的转速与转子转速叠加，从而达到补偿电机转速的变化，保持定子侧输出频率的恒定。
直驱发电机，最大的特点是无齿轮箱结构，通常采用多级同步发电机，其转子随风速进行可变的低速旋转，产生频率、电压变化的电能，进而由变电设备将电能变换为频率、电压恒定的交流电馈入电网。
该系统不需要励磁，有功功率和无功功率可进行完全调节。
2发展趋势近年来，随着电力电子技术、微机控制技术和材料技术的不断发展，世界风力发电技术得到了飞速发展。
主要表现在：①风电机组单机容量持续增大；②风电机组型式多元化；③风力发电效率持续提高；④风电机组关键部件技术不断进步；⑤风电机组设计技术趋向成熟；⑥风电机组智能化；⑦风电机组可利用率不断提高。
由于恒速恒频系统对风能的利用率和转换效率低，运行寿命较短，难以保证恒功率输出，因此已逐步退出市场,而变速恒频发电系统已渐渐成为了目前风电市场的主流技术。
变速系统与恒速系统相比，虽风电转换装置部分比较复杂和昂贵，但其具有更高的风能利用率、电能转换率以及稳定性能，因而大力发展变速恒频技术将是今后风力发电的必然趋势。
目前，变速恒频技术中的双馈发电系统占据着大部分市场，我国绝大多数的风力发电机机型也采用该系统。
针对故障率较高的问题，双馈发电机组也在积极的进行着不断改进。
近年出现了无刷双馈发电机，采用双极定子和笼型转子，这种电机转子类似鼠笼型电机转子，定子类似单绕组双速感应电机的定子，有六个出线端：其中三个直接接电网，另外三个通过功率变换装置与电网连接，省去了电刷和滑环。
与双馈系统相比，直驱机组近年也发展迅速。
由于其省去了齿轮箱部件，减少了油品等耗材以及运行噪音，运行可靠性得到改善，降低了维护成本，能够提高电网对风电承载能力，因而从行业的长期发展来看直驱技术更有利于风电的大规模开发。
在直驱发电机中为避免电刷和滑环引起的维护问题，近年多采用永磁同步电机，进一步提高了运行的稳定性。
464102021图1 国外直驱风力机组专利申请（公开）趋势直驱技术的研发开始于20多年前，但是由于电气技术和成本等原因，发展较慢。
直驱技术在投入市场初期，普遍存在故障率高的缺点，随着变电设备技术的发展，直驱技术也展现出稳定性的优势，近年直驱机组多采用全功率变流技术，适应性进一步提高，并且减小对电网的冲击，降低了故障率，提升了并网运行的可靠性。
现阶段由于直驱电机技术尚不如双馈技术成熟，制造难度和成本都较高，短期内两种机型将并行发展共享市场；长期来看，直驱技术随着机组容量的不断增大将更凸显其优势。
另外,近年来还出现了一种半直驱的新式技术，利用小比例的齿轮箱进行增速，综合了双馈与直驱技术各自的优势，也引起了一股研发热潮。
3技术难点可靠性设计：大型风电机组的设计寿命一般为20年，且在低温、沙尘等极端恶劣天气和非常复杂的风力交变载荷下运行，要求风轮具有高的疲劳可靠性，齿轮箱、控制柜等机电系统也需具备高的可靠性，才能确保高效利用风能。
因此，要重视整机可靠性设计，提高风电机组的固有可靠性、可维修性。
在保证风机可靠运行的前提下，实现单位千瓦重量最小化。
直驱和无刷化：由于存在齿轮箱,双馈异步发电机还存在碳刷和滑环，使得系统成本高、可靠性差、维护量大，且噪声污染严重。
并且当其低负荷运行时，效率较低，特别是随着单机容量的增大，问题更加突出。
直驱和无刷化越来越受到人们的关注。
功率控制技术：为了提高电能转换效率，必须对耦合在一起的控制绕组的有功和无功电流分量进行解耦，找出其控制有功功率和无功功率的电压(或电流)分量，通过对有功功率和无功功率的独立控制，实现输出功率因数的自由调节。
因此功率控制技术已成为当前风电技术发展的重点和难点。
另外，类型的多样化与发展的阶段化造成了一个风电场可能存在多种机型的风电机，这样致使风电场监控技术难以兼容，给风电场的运行管理造成很大困难。
我国兆瓦级风电机组发展时间不长，技术主要通过合资方式引进，关键部件国产率较低，设计、制造、控制水平低，整机自主开发能力弱，可靠性差，多数关键技术依靠从国外引进获得。
我国主要风电机组企业技术情况及专利申请如下表所示：表1 我国主要风力发电机生产企业技术状况及专利状况一览表企业名称机组 类型 单机容量技术来源专利总量机组专利数量 华锐风电 1.5/3.0/5.0MW Furlander 德国/ Windtec 奥地利191-东方电气 1.0/1.5/2.5MWRepower 德国/ Windtec 奥地利 156 2 上海电气 1.25MW EU 英国 45 1 浙江运达 1.5MW 自主研发 6 - 华仪风能双 馈 机 组1.5MW Aerodyn5-常牵新誉 1.5MW 沈阳工业大学 6 - 金风科技 1.5/2.5MW Vensys 德国 22 5 东方电气 1.5/1.65MW Aerodyn 德国 156 1 上海电气 2.0MW Aerodyn 德国 45 14 湖南湘电 2.0MW 原弘产日本 113 22 常牵新誉 直 驱 机 组 2.0MW 自主研发 6 - 东方电气 2.5MW 半直驱Aerodyn 德国156 - 金风科技 0.6/0.75MW 定桨 Jacobs/Repower 德国 22 - 浙江运达其 他0.75MW 定桨Repower 德国6-4核心技术及侵权风险风电作为一个热点领域，国内目前也具有大量的相关专利申请，不过个人申请居多，专利权人较为分散，国内知名风电企业掌握的专利数量较少，难以在某一技术领域构筑强有力的专利保护。
国内整机方面的专利多数是针对小型风力机，兆瓦级以上的风电整机专利数量不多，技术上主要围绕风力机整机构架与双馈异步式发电系统。
国外在华申请的风电技术相关专利涉及广泛，覆盖从整机到各零部件的设计、制造、安装、维护等，在整机技术方面主要针对传动结构和发电机技术，另外还有部分与发电机联系紧密的功率控制方法，整机的其他相关控制技术在下一节会详细介绍，在此不做深入探讨。
以下列出部分相关专利列出以供参考：表3.2所列专利涉及国外在中国申请的风力发电机传动结构相关专利，多用到齿轮箱，目前我国也多采用这种传动系统。
表2 国外在中国申请的针对传动结构的风电整机专利列表序号 申请号 发明名称申请/权利人 1 CN03816799.9 具有液压传动装置的风轮机 MLH 环球有限公司 2 CN200810083757.6 风力发电装置 三菱重工业株式会社 3 CN200780007064.2 风力发电设备维斯塔斯4 CN200480030223.7 带有同心的齿轮传动装置/发电机结构的风动力设备 爱罗丁5 CN200680010428.8 风力涡轮机 歌美飒6CN200710199756.3具有机舱的风能装置诺德克斯能源有限公司7 CN200810169201.9 用于风力涡轮机的齿轮集成发电机通用电气公司8 CN200780025318.3 风轮机驱动组件维斯塔斯9 CN200580039956.1 带有一个转子叶片调整装置的风能设备再生动力系统股份公司在发电机技术方面，专利申请主要针对目前两种主流的发电系统：双馈异步式与直驱同步式。
表3 国外在中国申请的同步直驱风力发电机专利列表序号申请号发明名称专利权人1 CN200580039956.1 同步电机爱纳康2 CN200680022074.9 风力发电设备爱纳康3 CN200780006232.6 同步电机爱纳康4 CN200780016999.7 同步发电机爱纳康表3所列专利涉及直驱同步式风力发电机，专利权人都为德国爱纳康公司。
目前在我国只有少数厂商采用直驱同步发电系统，基本是从国外引进相关技术。
表4所列专利涉及双馈异步式风力发电机，其中CN98809277.8这件专利中公开了早期较为成熟的双馈异步风力发电机技术，可以看作为技术原型，后面双馈机组的改进与相关专利大多是建立于此基础之上。