风力发电机组非参数模型状态监测关键问题研究硕士学位论文

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基于神经网络的风力发电机组状态监测的研究

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连续属性离散化
连续属性的离散化是知识获取中数据预处理的一项重要内容。粗糙集理论处理的对象必须是离散的，如车的重量分为超重、中等、轻，可以分别用三个值或符号来表示，它不能直接处理连续属性，如浮点型数据。连续属性离散化的根本出发点是在保证离散化前后决策信息未丢失的前提下，用尽可能少的断点将属性空间划分成尽可能少的子空间，这也是离散化算法追求的目标。
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二、基于BP神经网络的风机状态监测模型
• 采用BP神经网络模型来对发电机的温度进行预测，并利用滑动窗口对残差进行分析。在风力发电机组非参数预测模型的残差统计方法中，合适的滑动窗口能够消除由于测量误差，机组启停等偶然因素造成的孤立的较大残差的影响。本文详细分析了滑动窗口残差统计的方法及原理，指出了滑动窗口具有能够抑制孤立异常残差的作用，并利用BP预测模型加以验证。
与现有具有代表性的路由协议进行分析比较其消息传输成功率，平均时延、平均路数、消息副本数等
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根据风电机组的工作原理，采用BP神经网络理论建模并进行故障诊断研究。输入变量集选取方面，利用遗传算法全局并行寻优能力的优点，将其与粗糙集结合起来使用。再通过滑动窗口对残差进行分析，保证了非参数模型有较高的建模精度，提高了故障诊断的精度。
姓名：宋谷月导师： 2013.3.15
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研究背景
研究内容
基于粗糙集和遗传算法的属性约简基于BP神经网络的风机状态监测模型
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本课题创新点
工作展望
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风电机组状态监测的必要性
• 风力发电厂检修、运维费用的增加，使得风场总体收入下滑，直接影响了世界各国对风力发电行业的投资比例。因此，实时了解风电机组各部件的运行状态，及时发现各部件的异常情况和故障隐患具有重要意义。

风力发电机状态监测与故障诊断技术研究

风力发电机状态监测与故障诊断技术研究【摘要】风力发电机的状态监测与故障诊断技术是提高风力发电系统稳定性和可靠性的关键。

本文首先介绍了这项技术的重要性和研究背景，然后对风力发电机状态监测技术和故障诊断技术进行了综述，探讨了它们在实际应用中的重要性与价值。

结合技术研究与发展趋势，提出了一些展望未来研究方向的建议。

本文旨在强调风力发电机状态监测与故障诊断技术对风力发电系统运行效率和稳定性的重要性，为相关研究提供参考和启示。

【关键词】风力发电机，状态监测，故障诊断，技术研究，风力发电，应用，发展趋势，重要性，研究背景，意义，未来研究方向，总结，建议1. 引言1.1 风力发电机状态监测与故障诊断技术砠究的重要性风力发电机是一种重要的可再生能源发电设备，但是在运行过程中可能会出现各种故障，影响发电效率和设备寿命。

对风力发电机的状态进行及时监测和故障诊断显得至关重要。

状态监测可以帮助运维人员实时了解设备运行状态，预防故障的发生，提高发电效率和运行安全性。

故障诊断技术可以帮助快速准确地定位故障原因，缩短维修时间，降低维修成本。

通过状态监测与故障诊断技术研究，可以不断改进监测方法和诊断算法，提高监测的准确性和故障定位的精确度，实现对风力发电机的全面监控和智能化管理。

这不仅能够提高风力发电机的运行效率和可靠性，降低维护成本，还能够推动风电产业的发展，促进清洁能源的使用，对保护环境和促进可持续发展具有重要意义。

风力发电机状态监测与故障诊断技术的研究具有重要的现实意义和深远影响。

1.2 研究背景与意义风力发电机故障诊断技术的研究意义在于提高故障诊断的准确性和效率。

及早发现故障并采取措施修复，能够避免故障进一步恶化，减少损失，保障风力发电机的稳定运行。

风力发电机状态监测与故障诊断技术的研究是当今能源研究领域的热点之一，对提高风力发电机运行效率、延长设备寿命、降低维护成本具有重要意义。

随着清洁能源的发展和应用范围的不断扩大，风力发电机状态监测与故障诊断技术的研究将会更加受到重视，对推进清洁能源产业的发展起到积极作用。

风力发电机组状态监测系统研究

ｃｎｒｄｃｈａｌａｄｈｌｏｅａｏｔｋｅｉｉｎ．Ｉｓｓｖｂａｉｎｉｎｌｒｍｅｒｏｅｎｗｎａｍｓａｐｅｉｔｔｅｆｕｔｎｅｐｐｒｔｒｏｍａｅｄｃｓｓｔｅｉｒｔｏｓａｓｆｓｓｏｕｇｏｇａｂｘｓｉｉｄｆｒ
ｈｓｂｅｕｎｏｕｅａｄｔｅｖｉｉｎｈｃｕａｙｈｖｅｎｐｏｅ．ａｅｎｐｔｉｔｓ，ｎｈａｄｔａｄｔｅａｃｒｃａｅｂｅｒｖｄｌｙ
Ｋｅｒｓ：ｎｕｂｎｅｅａｏｙｔｍ；ｏｄｔｎｍｏｉｒｇｆｈｄａｏｉ；ｍｂｄｅｃｏｒｃｓｏ；ｉｒｔｎｙｗｏｄｗｉｄｔｒｉｅｇｎｒｔｒｓｓｅｃｎｉｏｎｔｉ；ｉｏｎａｉｇｓｓｅｅｄｄｍｉｒｐｏｅｓｒｖｂａｉｎｎｏ
中图分类号：Ｈ１５．Ｔ６＋３文献标志码：Ａ
ＲｅｅｒｈｎＣｏｄｔｏｏｉｏｉＳｓｅｏｉｓａｃｏｎｉｉｎＭｎｔｒｎｇｙｔｍｆＷｎｄＴｕｒｉｂｎｅ
ＬＹｕ —ａｇ，ＶｅｇｎＧＵＡＮＸｉｏｈｉＬＵｕ－ｈｎａ—ｕ，ＩＪｎｃｅｇ
ａｈｉｎｌｓｕｃｃｎｕｔｉａｎｌｓｓｔａｌｄｄｔｔｅｆｄｖｌｐｄｅｅｄｄｍｉｒｐｏｅｓｒａｄｍｏ — ｓｔｅｓｇａｏｒｅ，ｏｄｃｓｓｇｌａａｙｉｏｓｍｐｅａａｗｉｓｌｅｅｏｅｍｂｄｅｃｏｒｃｓｏ，Ｂｎｈ－ｎｉｒｈｐｒｔｇｐｒｍｅｅｓｏｉｅｔｒｕｈｒｍｏｅｃｍｐｔｒ；ｉｈｉｅ－ｕｉｎｔｒｇｓｓｅｔｅｏｅａｏｓｔｓｔｅｏｅａｉａａｔｒｎｌｈｏｇｅｔｏｕｅｓｗｔｔｅｖｄｏａｄｏｍｏｉｉｙｔｍ，ｈｐｒｔｒｏｎｎｈｏｎｃｎｇｔｔｅｃｍｐｅｅｓｖｒａ－ｉｒｍｏｅｍｏｉｒｇｏｈｐｒｔｇｓａｕｈｗｎｕｂｎ．Ｎｗｈｙｔｍａｅｈｏｒｈｎｉｅ，ｌｔｅｍｅｅｔｎｔｉｆｔｅｏｅａｉｔｔｓｏｔｅｉｄｔｒｉｅｏｔｅｓｓｅｏｎｎｆ

风力发电机状态监测和故障诊断技术的研究与进展

风力发电机状态监测和故障诊断技术的研究与进展作者：杨明洙来源：《中小企业管理与科技·上中下旬刊》 2015年第4期杨明洙（大唐新能源山东公司花园风电场）摘要院风力发电机状态监测能够及时发现与处理潜在的故障，从而降低风力发电机因为故障而导致的停工。

本文结合实践工作经验，对风力发电机状态监测和对各种故障的诊断技术进行深入的研究。

关键词院风力发电机监测故障诊断随着环境的日益恶化，作为绿色能源的风能，其被广泛的应用与发电行业，风力发电机技术已经成为当前世界各国研究的热点。

由于风场位于环境恶劣的偏远地区，使得风力发电机发生故障的位置比较复杂，对风力发电机运行状态的监测工作造成很大的困难。

因此为降低风力发电机的故障发生率，需要大力发展状态监测与故障诊断技术。

1 风力发电机组的故障特点本单位的风力发电机机型是联合动力UP86-1500，由于其属于刚投产使用，因此故障的发生率不高，但是为了以后的工作，本文主要针对该机型状态监测及故障诊断技术进行分析。

风力发电机首先将风能通过风轮转换为机械能，再通过主轴、齿轮箱等将机械能转化为电能，进而实现风力发电。

一般风力发电机的运行环境比较恶劣，因此其故障的发生率也是比较多的，根据相关资料表明：风力发电机组的典型故障主要集中在齿轮箱、发电机、叶片、电气系统等部位。

针对不同的故障部件和故障特征，采取合适的故障诊断方法是有效实施状态监测和故障诊断技术的保证。

2 状态监测与故障诊断系统的基本结构风力发电机状态监测与故障诊断技术主要是利用现代计算机控制系统，将信号采集、在线监测以及信号分析等融为一体的监测分析系统。

通过对风力发电机的振动、温度以及压力等数值的监测结果与预定的数值进行对比，以此能够及时的掌握风力发电机的运行情况，并且可以根据计算机信息采集系统收集到的数值进行分析，根据计算机的自动分析准确的分析出风力发电机设备的故障。

风力发电机状态监测与故障诊断主要的功能就是收集信号-处理信号- 分析信号- 判断信号- 诊断结果。

风力发电机状态监测和故障诊断技术的研究与进展

风力发电机状态监测和故障诊断技术的研究与进展摘要：在清洁能源领域中，风力发电是一个十分重要的内容。

不过虽然近年来风电装备快速发展，但是始终没有建立有效的监测诊断方法。

随着技术水平的进步，风力发电机无论是规模还是装机容量上都实现了很大的扩展，但是基于振动监测的风力发电机在线诊断系统，却存在较大的空缺。

由于事故的频繁发生和运行维护费用的增加，对风电经济效益造成了很大的影响。

所以，应在明确风力发电机发展现状的基础上，分析其故障特点及诊断难点，进而提出风力发电机状态监测和故障诊断技术，为风电事业的发展提供保障。

关键词：风力发电机；状态监测；故障诊断技术；研究进展前言：世界各国都面临着日益严峻的环境污染和能源危机问题，在这样的背景下，发展清洁能源、绿色能源、可再生能源已经刻不容缓风力发电是我国重点发展的清洁能源产业，为我国提供了丰富的清洁能源。

而在风电快速发展的同时，由于高昂的运行维护成本和较大的维护维修难度，导致对风力发电机的状态监测及故障诊断工作并不完善。

各类事故的频繁发生，也对风电经济效益造成了很大的损失。

所以，对风力发电机状态监测和故障诊断技术的研究，具有重要的意义和价值。

一、风力发电机的发展现状风能是当前最重要的可再生清洁能源，全球范围内的风能总量约在2.74×109MW，其中可利用风能约为2×107MW，远高于水能。

我国国土面积较大，海岸线较长，拥有丰富的风能资源，具有广阔的开发和利用前景。

有研究显示，我国陆上离地10米高度的总风能资源储量约为4.35×106MW，技术可开发量在2.97×105MW，海上10米高度可开发利用风能在7.5×105MW。

由于风能储量巨大，因而为我国风电事业的发展提供了良好的条件。

风力发电机是开发利用风能的主要设备，近年来在全球范围内都得到了广泛的发展。

我国的风力发电研究，是在20世纪50年代之后开始的，目前我国也成为了世界上新增装机容量增长最快的国家，风力发电也已经成为了解决能源问题的一个重要举措。

关于风力发电机状态监测和故障诊断技术的研究与进展

关于风力发电机状态监测和故障诊断技术的研究与进展风力发电机是利用风能转化为电能的设备，其具有环保、可再生、低成本等优点，因此在能源领域发挥着重要作用。

风力发电机在运行过程中也面临着诸多挑战，如设备老化、故障频发、维护困难等问题。

为了保障风力发电机的安全、稳定运行，监测和诊断风力发电机状态、预测故障成为当前研究的热点之一。

一、风力发电机状态监测技术的研究在风力发电机状态监测技术的研究中，主要包括振动监测、声发射监测、温度监测、电流电压监测等多种手段。

这些监测手段可以通过传感器对风力发电机进行实时监测，采集大量数据，并结合数据处理和分析技术，实现对风力发电机状态的全面了解。

1.振动监测技术振动监测技术是一种常用的状态监测手段，通过安装振动传感器在风力发电机的关键部位，监测设备的振动情况，可以实时获取设备的振动频率、幅值等参数。

通过对振动数据的分析，可以了解到设备的运行状态、转子不平衡、轴承磨损等问题，为故障诊断提供重要依据。

2.声发射监测技术声发射监测技术是通过监测风力发电机在运行过程中产生的声音信号，从而获取设备的运行状态。

声发射监测可以检测到设备中的裂纹、磨损、疲劳等问题，是一种非常有效的状态监测手段。

温度监测技术通过安装温度传感器监测设备的温度变化，可以及时发现设备的过热问题，预防设备发生故障。

温度监测技术还可以帮助优化设备的运行参数，提高发电效率。

4.电流电压监测技术电流电压监测技术通过监测设备的电流、电压变化，可以了解设备的工作状态，发现设备的电气问题，预防设备发生短路、过载等故障。

以上监测技术中，振动监测、声发射监测等技术已经在风力发电机状态监测中得到了广泛应用，为设备的安全运行提供了重要支持。

风力发电机在运行过程中难免会出现各种故障，及时准确地诊断故障对于设备的安全运行至关重要。

风力发电机故障诊断技术的研究备受关注，主要包括基于数据驱动的故障诊断技术和基于物理模型的故障诊断技术。

1.基于数据驱动的故障诊断技术基于数据驱动的故障诊断技术是利用传感器采集的数据，通过数据处理和分析技术，构建故障诊断模型，实现对设备故障的诊断。

风力发电机组状态监测方法研究

风力发电机组状态监测方法研究一、引言随着环保意识的增强和能源危机的日益加剧，风力发电成为一种绿色、可再生的能源形式备受关注。

而在风力发电中，风力发电机组是整个系统的核心，其状态的稳定性和可靠性直接影响发电效率和维护费用。

因此，风力发电机组状态监测成为提升风力发电效率和降低维护成本的必要手段。

二、风力发电机组状态监测方法的发展历程风力发电机组状态监测方法的发展经历了以下几个阶段：1.传统监测方法传统的风力发电机组状态监测主要依赖人工巡检和手动记录的方式，这种方式依靠人工经验和感官判断，存在诸多问题。

比如，人工巡检成本高、效率低，无法实时监测机组状态变化。

2.基于模型的监测方法基于模型的监测方法是指：通过对机组运行状态建立数学模型，实现对机组状态的模拟和监测。

该方法的优势在于可以通过对模型参数变化的监测和分析，预测机组故障，从而实现故障预测和预防，有效降低维修成本。

3.基于传感器的监测方法基于传感器的监测方法是指：通过安装各种传感器设备，实时监测机组振动、温度、气压、电压等参数，并将数据传输至监控系统，实现对机组状态的全程监控。

该方法特别适用于大型风力发电机组的监测。

4.基于大数据的监测方法基于大数据的监测方法是指：通过对机组状态数据的收集、处理和分析，建立机器学习模型，实现对机组状态的自动化监测和分析。

该方法的优势在于可以通过大量数据的分析，挖掘出潜在故障和问题，提高机组性能和生产效率。

三、风力发电机组状态监测方法的关键技术1.传感器技术传感器技术是风力发电机组状态监测的基础。

目前主流的监测解决方案都需要安装传感器设备，实时监测机组振动、温度、气压、电压等参数，从而了解机组运行状态。

2.数据处理技术数据处理技术是风力发电机组状态监测的核心。

目前主流的监测解决方案都需要采集大量的机组状态数据，并通过处理和分析，进行机器学习模型的训练。

常见的数据处理技术包括数据清洗、特征工程、机器学习和深度学习等。

3.智能分析技术智能分析技术是风力发电机组状态监测的关键环节。

基于模型的风能发电机组运行状态监测及故障诊断

基于模型的风能发电机组运行状态监测及故障诊断风能发电作为可再生能源的重要来源之一，在能源转型中具有重要的地位。

然而，在风能发电的运行过程中，可能会出现各种问题，如运行状态异常，故障等，给风电运营商带来不必要的损失。

因此，基于模型的风能发电机组运行状态监测及故障诊断技术的研究具有重要的意义和实际应用价值。

一、风能发电机组运行状态监测技术目前，风能发电机组的状态监测技术主要包括物理监测和基于模型的监测两种。

物理监测主要是通过监测和记录机组的运行数据，包括振动、温度、电流、电压、风速等关键参数，根据这些数据分析机组的运行状态。

这种方法简单易行，但存在难以提取有用信息和对数据进行分析的难度等问题。

基于模型的监测是通过构建机组的运行状态和性能的数学模型，实现对机组状态的在线监测和评估。

该方法可以帮助用户了解机组的实时运行状态，并及时发现和处理异常情况，提高机组的可靠性和运行效率。

二、基于模型的风能发电机组故障诊断技术随着风能发电机组的不断升级和技术的发展，利用模型进行故障诊断已成为解决机组故障的有效手段。

这种方法利用风能机组的确切参数和方程来描述风能机组的动态特性，对风能机组的故障进行分类、定义和判断。

目前，常见的基于模型的风能发电机组故障诊断技术主要有故障模式识别和故障仿真两种方法。

故障模式识别是一种常用的故障诊断技术，它利用机器学习算法来识别风能机组的故障模式，并生成相应的故障诊断报告。

该方法不仅可以提高故障的诊断准确度，而且可以加速故障处理的响应速度。

故障仿真是一种基于模型的故障诊断方法，它可以帮助用户在安全环境下进行故障分析和诊断，并生成与故障相关的仿真图。

这种方法可以帮助用户更好地理解机组在故障情况下的运行特点和性能，并制定相应的故障处理方案。

三、模型建立和参数辨识基于模型的风能发电机组监测和故障诊断技术的有效性取决于模型的准确性和参数的可辨识性。

因此，在建立相应的模型之前，需要进行一系列实验和数学分析，确定机组的动态特性和关键参数，包括机械振动模型和电气模型等。

风力发电机状态监测与故障诊断技术研究

风力发电机状态监测与故障诊断技术研究一、风力发电机状态监测技术简介风力发电机状态监测技术是通过实时监测风力发电机运行状态的一种技术手段，旨在发现潜在故障，预防事故的发生，提高风电设备的可靠性与安全性。

风力发电机状态监测技术主要包括振动监测、温度监测、电流监测、电压监测、振动监测等多种技术手段，通过收集和分析这些数据，可以对风电机的状态进行实时监测和诊断，从而及时发现故障隐患，采取相应的维修措施，保证风电机的正常运行。

二、风力发电机故障诊断技术当前，随着风电行业的不断发展和技术进步，风力发电机状态监测与故障诊断技术也得到了广泛的应用和研究。

目前的研究主要集中在以下几个方面：1. 数据采集与传输技术：传统的风力发电机状态监测与故障诊断技术主要依靠传感器采集数据，然后通过有线或者无线通信技术传输到数据采集系统，这种方式存在着传输距离短、受环境干扰大等问题。

研究人员正在积极探索基于物联网、云计算等技术的数据采集与传输新模式，以提高数据采集的效率和稳定性。

2. 数据处理与分析技术：风力发电机状态监测与故障诊断技术需要对大量的数据进行处理和分析，以提取有效特征来进行故障诊断。

目前，研究人员正致力于开发新的数据处理与分析算法，例如基于机器学习、深度学习等技术的数据处理算法，以提高故障诊断的准确性和效率。

3. 智能诊断与预测技术：智能诊断与预测技术是风力发电机状态监测与故障诊断技术的发展趋势之一。

研究人员正在积极探索基于智能算法的风力发电机状态监测与故障诊断技术，通过对大数据的分析和挖掘，实现风力发电机故障的智能预测和诊断。

风力发电机状态监测与故障诊断技术的研究与应用有望在风电行业中发挥重要作用。

风力发电机状态监测技术可以帮助风电场管理者实现对风力发电机运行状态的实时监测和管理，并及时发现潜在故障隐患，减少风力发电机的损毁和维修成本。

风力发电机故障诊断技术可以帮助风电场管理者快速、准确地定位风力发电机故障，并采取相应的维修措施，以确保风力发电机的正常运行。

风力发电机状态监测和故障诊断技术的探讨

风力发电机状态监测和故障诊断技术的探讨摘要：随着我国风力发电技术的不断成熟及应用，为优化我国能源结构发挥了重要性作用。

风场基本上处于山区或者近海区域，自然环境较为恶劣，这就增加了风力发电机组发生故障问题的几率。

为了确保风力发电的持续稳定运行，可以有效的采用风力发电机组的状态监测和故障诊断技术，对风力发电机组的运行状态进行监测，从而提升风力发电机故障诊断及维修工作的效率和质量。

关键词：风力发电机；状态监测；故障诊断；技术风能属于可再生能源，合理的利用风能进行发电可以有效的提高我国电力资源的应用效率，有效的缓解社会经济发展过程中对电力资源需求紧张的现状。

风力发电机作为风能发电的核心设备，其关键性作用是能够将风能转换为电能。

由于风场处于环境较为恶劣的地区，发电机故障问题出现的几率较大，这就需要对风力发电机的运行状态进行监测，实时的掌握发电机的运行状态信息，进而对故障问题进行及时的发现并处理，确保风力发电的稳定运行，从而降低经济损失。

一、风力发电机状态监测和故障诊断技术应用的重要性随着我国风力发电技术的不断发展成熟，风力发电的规模也不断的增大。

为了能够更好的获取风能资源，风场基本上处于偏远山区或者近海区域，因此，风力发电机在运行过程中会受到阵风和侵蚀等多种因素的影响。

风力发电机组通常加设在70米左右的高空，在发电机组运行过程中还会受到力荷载的影响。

风力发电机组也存在设计和焊接质量等因素的影响导致出现各种故障问题。

风力发电机状态监测和故障诊断技术的应用，能够合理的利用计算机控制系统，对发电机运行过程中设备的信号进行采集，并且实现线上监测和分析，及时的发现风力发电机组的故障问题，并做出及时的处理。

二、风力发电机状态监测技术分析（一）计算参数异常监测风力发电机中各个设备的运行参数都是固定的，在对计算参数进行选择的过程中，应合理的利用监测技术和检测手段。

在风力发电机运行期间，应从以下方面对计算参数的异常情况进行监测。

风力发电机状态监测与故障诊断研讨

风力发电机状态监测与故障诊断研讨摘要：近年来随着环境的污染，作为新能源风力发电将被广泛的运用于各个行业，风力发电场一般均在比较偏远的地带，在恶劣的环境下，对于风力发电机组的复杂多变的故障问题以及难以统一信号的监测技术难题，从风力发电机故障较多的地方入手，在依据不同监测下的数据为切入点，分析风力发电机组在发电过程中常出现的问题，对于风力发电机的监测和故障技术问题更深入的研究。

关键词：风力发电；新能源；发电机一、风力发电机的工作机理风力发电设计的学科很多，主要包括材料科学、电磁学、空气动力学、控制科学等。

在风力发电的过程中，流经叶片的风能会被叶片转化成为旋转的机械能，齿轮箱会进一步提高旋转的转速，然后发电机组再将机械能转化为电能。

因此从本质上来说风力发电机就是一种对风能进行捕获和转化的机械电子设备。

二、风力发电机组的故障特点风力发电场的的位置大多为一些偏远地区和高山上，恶劣的自然环境、风速多变以及外部载荷的不稳定长期影响对于风力发电机组内部的部件很容易引起故障。

而风发电机组的故障一般都是主要有齿轮箱、发电机、变频器三部分的故障。

我们主要是对于风力发电机组中发电机部分做主要的研究，风力发电机组的发电机一般故障有发电机轴承过热、发电机运行时的振动过大以及发电机机身的温度过高等方面的故障。

经过长时间的研究发现，造成以上故障的主要原因是轴承损坏、定子绕组的绝缘损坏以及转子的平衡问题等原因。

对于不同的故障问题以及部件应采用相适应的处理方法，是对其进行最有效的状态监测和故障诊断的有效措施。

三、风力发电机组结构分析风力发电机组主要是由风轮、机舱、塔筒以及基础4个部分共同构成。

当前风力发电场中较为常见的是大型兆瓦机风力发电机，此类发电机按照结构又可以分为双馈型以及直驱型。

用于商业生产的多使用双馈型机组。

其中，风轮是风能吸收的关键部位，主要包括叶片、轮毂和变桨系统三个部分。

风轮随着风的流动而转动，在此过程中实现能量转化，将风险变为机械能，就轮毂来说，可以将由风能转化的机械能直接传送至传送系统供机组整体运行使用。

关于风力发电机组状态监测的思考

关于风力发电机组状态监测的思考摘要：基于供应侧改革的研究前提下，我国的综合国力和经济实力取得新的进步。

同时，合理研究风力发电机组状态检测和故障的检测技术，对促进机电组故障维护，降低研究投资资金投入，确保风力发电机组的安全运行，促进风力发电领域的发展具有重要的意义。

本文主要概述风力发电机组的发展背景，分析风力发电机组所面临的常见故障类型，从而为解决风力发电机组故障提出一种智能化检测的设计方案。

根据所提出的智能化故障类型，进一步研究保证风力发电机组状态监测功能完备。

关键词：风力发电机组；状态监测；智能化故障诊断一、概述分析风力发电机组面临的现状探究由于现代化社会科学技术的不断发展，国家对于风力发电机组的应用也越来越广泛。

为此，国家风力发电机组的数量每年都在增加，而且单机容量越来越大，从而意味着风力发电机组的应用越来越广泛。

风力发电机设备长期运行，所暴露出来的监测诊断问题日益增多，限制风力发电机组的发展。

由于风力发电机组的工作环境处于山区等一些风力交替速度变化差异较大，并基于交变荷载的处理下，导致风力发电机组的元器件特别容易发生破坏。

另外，风力发电机组的建立在地理位置也进一步限制风力发电机组的维修。

在一定程度上，陆地上的风力发电机厂在维修成本上较高。

根据相关的研究案例表明，通过实时在线检测风力发电机的故障，并合理的检测诊断可以有效的降低企业维修成本。

从目前来看，我国的大多数风力发电机组都具备智能化数据采集和和信息故障诊断功能。

此功能的实现，能够综合的分析风力发电机组的运行状态，起到监视控制的作用。

在风力发电机组运行过程中，实时采集运行数据，控制相关数据的调节。

另外，还需要具备一些报警的功能，为风力发电机组的正常运行提供科学保障。

但是，现代化信息技术的系统的建立，在应用上也会对风力发电机组内部的转动系统和发电机系统造成故障问题，导致发电机组的系统常常在故障问题下运行，进一步导致运行中的安全隐患[1]。

通过智能化在线故障检测，能够将机组的转动系统和发电机系统的故障进行诊断分析，从而帮助风电企业的正常运行提供研究前提，进一步降低企业的资金投入和维修费用。

风力发电机状态监测与故障诊断研讨

风力发电机状态监测与故障诊断研讨摘要：风能作为可再生能源，利用风能进行发电不但能够降低对资源的消耗，缓解我国资源紧张问题，而且可大大减少对环境造成的污染，为推动我国能源消费结构也作出了巨大的贡献。

风力发电机是进行风能发电的核心设备，主要是将动能转化为机械能，然后再将机械能转换为电能。

这一系列的过程需要通过发电机组内部所有元部件的共同配合完成，但是由于风电场一般都位于比较偏远的地区，发电机在运行过程中受环境影响较大，一旦发生故障，将会造成严重的经济损失。

所以需要加强对风力发电机的故障预防工作，通过对发电机进行状态监测可以实时掌握发电机的运行状态，并且通过对状态监测获取的数据进行分析，能够为故障诊断提供有力的参考依据，既能够有效避免故障的发生，又能够缩短故障维修的时间，提高维修效率。

关键词：风力发电机；状态监测；故障诊断；技术分析一、风力发电机组的故障特点风力发电机首先将风能通过风轮转换为机械能，再通过主轴、齿轮箱等将机械能转化为电能，进而实现风力发电。

针对不同的故障部件和故障特征，采取合适的故障诊断方法是有效实施状态监测和故障诊断技术的保证。

二、状态监测与故障诊断系统的基本结构风力发电机组的监测与故障诊断依赖于现代化计算机技术以及电气技术的有效结合，计算机的控制系统可将信号的采集、监测、分析等融合为一个一站式的监测系统。

通过对风力发电机组的温度、振动以及压力的数值与标准数值进行对比分析，能够有效的掌握发电机组的运行状况，同时可以根据数据的分析对风力发电机组出现的故障并提出相应的解决措施。

风力发电机组的监测与故障的诊断系统的工作模式主要是对信息的收集，，信息的处理，，信息的分析，，判断信息的准确性，，诊断的结果以及相应的措施。

对于信息的处理和收集是基于前期对发电机组安装或进行周期性的监测，在监测设备对于监测到的信号传输给计算机控制系统对于信息进行分析，从而得出相应的结果。

风力发电项目硕士研究论文全文

摘要风力发电是可再生能源发电技术中发展最快和最为成熟的一种。

近几年我国的风电装机容量增长迅速，其在电网中所占的比例不断提高，风电并网给电网带来较大的影响，导致电网调峰调压困难，为了减小这种不利影响，对风速和风功率进行提前预报，将有助于电网调度部门提前了解即将入网的风电功率，便于电网合理调度，保证供电质量。

本文以吉林省洮南风电场的实测数据为基础，在讨论了风速和风功率的日变化特点、风速和风功率的波动特性及其关系、风速特性及小时风速的分布特性之后，采用基于历史数据的方法，对风电场单台风机的风速和风功率短期预测建模进行研究，并给出了提前1小时和提前4小时的预测值。

首先对ARMA时间序列技术进行了深入的研究，通过模型识别、参数估计以及模型检验，提出了适用于该风电场单台机的ARMA(6,1)模型。

ARMA模型短期内预测风速是可行的，提前4小时预测的精度较1小时预测的精度下降不是很明显，说明在一定的误差允许范围内，采样动态预测能提高预测的步长。

然后将混沌时间序列的相关理论引入到风速、风功率预测中。

用C-C法求取了重构相空间的参数；时间序列的Lyapunov指数大于零是衡量原系统具有混沌性质的标准，用小数据量法计算风速、风功率时间序列的Lyapunov指数均大于零，证明了其具有混沌特性。

在此基础上，采用一阶加权局域预测的方法对风速进行预测，相对于ARMA法，混沌时间序列法预测结果的各项误差指标有明显的改善，预测效果更好一些。

最后应用混沌时间序列预测法直接对风功率进行预测，并与功率曲线转换法进行对比，发现直接预测的效果更好些，误差可降低两个百分点左右。

在气象等其他因素未知，单纯采样历史数据的情况下，建议应用混沌时间序列法直接对风电场的风功率进行预测。

关键词：风速；风功率；时间序列；混沌时间序列；短期预测IAbstractWind power is one of the renewable energy power generation technologies which are growing fastest and the most mature. In recent years, China's installed capacity of wind power increases rapidly, and its proportion in power grid continues to increase. Wind power accessed to the power grid has a greater impact on the power grid, leading to peaking power surge problems. In order to reduce this negative impact, forecasting the wind speed and wind power will help power grid scheduling department know the wind power to be injected to the power grid, to facilitate a reasonable grid scheduling and ensure good quality of supply.This paper is based on the measured data of Tao Nan wind farm in western Jilin Province, after the discussion of daily variation characteristics of wind speed and wind power, fluctuations characteristics and the relationship between them, wind speed characteristics and distribution of hourly wind speed, based on historical data method, the short term prediction model of wind speed and wind power is researched.Firstly, ARMA time series technique is researched in detail. Through the model identification, parameter estimation and model testing, ARMA (6,1) model is proposed, which is applicable to the wind farm. ARMA model is feasible to forecast the short-term wind speed, and prediction accuracy ahead of multi-step doesn’t decline much than ahead of one-step, which indicates that dynamic prediction can improve the prediction step within a certain range of allowable error.Then the chaotic time series theory is introduced into the wind speed prediction. Using C-C method to calculate the parameter of reconstructed phase space; Time series’Lyapunov index greater than zero is the standard of measuring the original system has a chaotic nature, Lyapunov indexes of wind speed, wind power calculated with a small amount of data are both greater than zero, which prove theyIIare of chaotic characteristics. On this basis, wind speed is forecasted by using a first-order weighted local prediction method, relative to the ARMA method, the error indicators of chaotic time series prediction results improve significantly and prediction results are better.Finally the chaotic time series prediction method is used to directly forecast wind power, and it is compared with the power curve transformation method. It is found that the effect of direct prediction is better, and the error can be reduced two percentage points. In the case of meteorological and other factors unknown, using historical data simply, it is proposed that chaotic time series method is applied directly to forecast the wind power in a wind farm.Keywords: Wind speed; Wind power; Time series; Chaotic time series; Short-term predictionIII目录摘要 (I)Abstract ......................................................................................................................... I I 第1章绪论 .. (1)1.1 课题研究的背景与意义 (1)1.1.1 风电产业发展现状及存在的问题 (1)1.1.2 风电功率预测研究的意义 (4)1.2 风电场风电功率预测的国内外研究现状 (4)1.3 本文的主要研究内容 (7)第2章风速和风功率的特性分析 (9)2.1 风速和风功率日变化特点 (9)2.2 风速和风功率的波动特性 (10)2.2.1 不同时间尺度下风速和风功率的波动特性 (10)2.2.2 小时风速和风功率的波动关系 (11)2.3 风速特性及小时风速的分布特性 (13)2.3.1 风速特性 (13)2.3.2 小时风速的分布特性 (14)2.4 风力发电功率的计算 (14)2.5 小结 (17)第3章基于ARMA时间序列法的风速风功率预测 (18)3.1 ARMA时间序列模型建立过程 (18)3.1.1 建立模型 (18)3.1.2 模型定阶 (19)3.1.3 参数估计 (21)3.2 模型检验 (22)3.3 预测效果评估 (24)3.4 实例分析 (24)3.4.1 模型的建立 (24)3.4.2 模型检验 (26)3.4.3 风速预测 (26)3.4.4 风功率预测 (28)3.5 小结 (30)第4章混沌时间序列分析在风电场风速风功率预测中的应用 (31)4.1 混沌的概念及其性质 (31)4.2 混沌时间序列的相空间重构理论 (32)4.2.1 相空间重构理论 (32)IV4.2.2 相空间重构参数的选取 (32)4.2.3 仿真分析 (34)4.3 风速时间序列混沌特性的判别 (35)4.3.1 混沌特性的判别方法 (36)4.3.2 Lyapunov指数的数值计算方法 (36)4.3.3 小数据量法的计算步骤 (38)4.4 混沌时间序列预测方法 (38)4.4.1 主要方法 (39)4.4.2 加权一阶局域预测基本方法 (40)4.5 实例分析 (42)4.5.1 风速和风功率时间序列的混沌属性 (42)4.5.2 风速预测 (43)4.5.3 风功率预测 (45)4.5.4 预测精度评价 (48)4.6 小结 (50)结论 (52)参考文献 (54)读研期间参加科研项目及发表论文情况 (57)致谢 (58)V第1章绪论1.1 课题研究的背景与意义1.1.1 风电产业发展现状及存在的问题风能作为一种清洁的可再生能源，越来越受到世界各国的重视，其蕴量巨大，全球的风能约为2.74×109兆瓦，其中可利用的风能为2×107兆瓦。

浅谈风力发电机组状态监测和故障诊断技术

浅谈风力发电机组状态监测和故障诊断技术摘要：风能作为一种可再生能源，利用风能发电不仅可以减少资源消耗，缓解我国资源短缺的问题，而且可以大大减少对环境的污染，为推动我国能源结构也作出了巨大的贡献。

由于风力发电场的恶劣工作环境，风力发电机故障的可能性也随之增加。

因此，有必要加强对风力发电机故障的预防。

通过监控发电机状态，可以实时掌握发电机的运行状态，并通过分析从状态监控中获得的数据，可以为故障诊断提供强有力的参考。

它可以有效避免故障的发生，并可以缩短故障修复时间，提高修复效率。

关键词：风力发电机；状态监测；故障诊断；技术研究风力发电机组状态监测和故障诊断的意义风能是利用自然力量转换能量的方法，为社会建设与人们的生活提供了有力的能源保障。

风力发电机的应用不仅可以解决目前中国电能应用不足的情况，而且可以更好地保护环境。

风是自然界中常见的自然现象，尤其是在风资源丰富的山区。

机组建设不仅可以为国家创造更大的经济价值，而且可以确保当地的电力供应。

然而，随着国内风力发电行业的飞速发展，风力发电机的故障已成为不可忽视的问题。

通过实时监视风力发电机的运行状态，可以及时发现机组运行中的隐患。

通过提取机组故障信息并进行处理和分析，可以诊断机组故障的原因并制定有效的处理措施。

这对于提高风机运行的可靠性，促进风电行业的健康发展具有重要的现实意义。

风力发电机组状态问题监测的技术2.1发电机组运行异常情况进行动态监察在风电机组运行的期间在风电机组运行的期间，要适时的对发电机组运行的异常情况进行动态的监察常情况进行动态的监察。

在进行监察期间要对机组内的相关设备参数进行掌握设备参数进行掌握，包括：压力、电压、机组作业的相关频率以及设备运行期间的主温度及设备运行期间的主温度。

同过比对测量的方式，将正常运行机组数据与误差数据行机组数据与误差数据，进行比对的形式，通过参数的合理区间数值的分析能力间数值的分析能力，确定设备运行异常与各参数之间的差别。

风力发电机组状态监测和故障诊断技术研究

风力发电机组状态监测和故障诊断技术研究摘要：风力发电是我国清洁型能源战略组成部分，近年来风力发电在我国的电能工艺占比越来越高，以及逐渐成为我国主力的电能生产方式。

现阶段虽然我国风力发电产能逐年提高，但技术以及管理体制还不够完善，风力发电机组的故障发生概率仍处于较高水平，严重影响了风力发电的效率以及生产稳定性。

课题研究由此出发，深入分析研究风力发电机组状态检测以及故障诊断的技术，并对故障检测技术未来的发展方向做出展望。

关键字：风力发电机组；状态监测；故障诊断技术1.风力发电诊断测试工作中存在的问题对风力发电机组状态检测和故障针对技术的分析以及研究，应基于风力发电机组各项信息作为研究基础。

例如，发电机组在工作时各个组成位置的电压、电流、温度、震动等情况，基于上述参数以及波动范围建立相应的状态检测和故障诊断体系，在参数出现异常时进行分析和判断，并根据分析结果采用必要措施制定相应的维修维护以及处理技术，从而降低事故发生的概率，并减低运行过程中的维修、维护成本。

风力发电机组在运行过程中容易出现的故障种类较多，但从故障的产生原理角度可以分为机械故障和电气故障两种。

其中机械故障主要因为设备在运行过程中出现旋转位置不平衡，振动过大的产生的一系列故障。

如转子质量不平衡、转子偏心、不对中、电机振幅较高等等。

电气故障一般为电机系统的故障，如线圈短路、绝缘设施失效损坏等等。

电气故障可以直接导致整个设备系统失效，影响风力发电机组的正常生产，妥善的维护保养工作可以有效降低机械故障以及电气故障的发生可能性，严格完善的巡检工作也可以及时发现早期阶段的设备故障，最大限度降低设备故障带来的一系列影响以及损失，节约维修成本。

1.1通过发电机震动、温度、转速等诊断机械故障风里发电机组的发电机设备在工作中，其电流、电压以及功率都存在一定波动，但波动如果如果超过预定范围，发电机组大概率以及出现了相应的机械故障，此外电流、电压以及功率存在一定的相关性，如果差异过大也可以判断设备发生了机械故障。

风力发电机组状态监测系统研究

* 该系统具备良好的开放性与可扩展性，能提供多路模拟、开关量扩展接口与信号数据处理通道，方便系统的升级改造。
* 系统依靠完善的网络拓扑设计结构及设备，实现远程信息传输功能。先进的数据流压缩技术保障了信息传输的实时性，数据容错功能保障了传输的可靠性。
* 系统设计有语音交互功能，支持现场与主控单元间的直接对话。
专题研究
文章编号：1001-9944(2012)01-0006-05
风力发电机组状态监测系统研究
吕跃刚，关晓慧，刘俊承
（华北电力大学控制与计算机工程学院，北京 102206）
摘要：针对风力发电系统的运行要求，提出一种先进的状态监测与故障诊断系统，该系统以风力发电机组齿轮箱等设备的振动信号等实际测量信号作为信号源，利用自主研发的嵌入式微处理器对采样数据进行信号分析，并可通过远程计算机对机组运行状态进行在线监测；同时嵌入了视频、音频实时监控，可以实现工作人员对机组运行状态的全面、实时远程监控。该系统已在某风电场投入使用，其有效性和准确性得到了验证。关键词：风力发电机组；状态监测；故障诊断；嵌入式微处理器；振动中图分类号：TH165+.3 文献标志码：A
1 系统设计
1.1 方案总体描述本系统主要功能包括：通过安装在机舱内外的
多路视频监控信号，对发电机组进行视频监控，方便维护人员远程监视设备运行状态；通过语音监控信息可以发现机组运行过程中的异常响动，及时采取措施避免更大的经济损失，并可实现与现场人员的通话；通过对齿轮箱、轴系等旋转设备的振动监测，对机组设备的状态进行实时监测与分析，对设备异常情况进行报警，减少故障发生率，提高风机系统安全可靠性；通过网络系统及远程多媒体技术，为检修

风力发电机状态监测与故障诊断技术研究

风力发电机状态监测与故障诊断技术研究近年来，风力发电技术受到了越来越多的关注。

由于风力发电的可靠性和环保性，它已成为发展可再生能源的重要手段。

随着风力发电技术的成熟，人们开始重视风力发电机的状态监测和故障诊断技术。

本文将介绍风力发电机状态监测与故障诊断技术的研究现状和发展趋势。

一、现状1.状态监测技术风力发电机状态监测技术主要包括振动监测、温度监测、电流监测、声波监测等。

其中，振动监测是最常用的一种技术。

它可以通过安装加速度传感器和速度传感器来监测风力发电机的振动，从而实现对风力发电机的状态监测。

温度监测可以通过安装温度传感器来实现。

电流监测主要是通过监测发电机定子电流和转子电流来判断风力发电机运行状态。

声波监测则是通过分析风力发电机产生的声音来诊断风力发电机的故障。

2.故障诊断技术风力发电机故障诊断技术主要包括振动诊断、幅频特征诊断、熵值特征诊断、小波变换诊断等。

其中，振动诊断是最常用的一种。

它可以通过振动特征提取和分析来判断风力发电机的故障类型和程度。

幅频特征诊断是通过分析不同频率下振动信号的振幅和相位特征来诊断故障。

熵值特征诊断则是通过分析振动信号的复杂度来判断故障。

小波变换诊断则是通过对振动信号进行小波分析来判断故障。

二、发展趋势1.智能化未来的风力发电机状态监测和故障诊断技术将趋向智能化。

目前，人工智能和机器学习技术已开始应用于风力发电机状态监测和故障诊断领域。

这些技术可以通过分析大量数据，自动判断风力发电机的状态和故障，并给出相应的解决方案。

未来，随着智能化技术的不断发展，风力发电机状态监测和故障诊断技术将更加准确和高效。

2.联网化未来的风力发电机状态监测和故障诊断技术将趋向联网化。

通过将风力发电机和互联网连接，实现对风力发电机状态的远程监测和故障诊断。

这样可以及时发现和解决风力发电机的故障，提高风力发电机的可靠性和安全性。

3.多元化未来的风力发电机状态监测和故障诊断技术将趋向多元化。