基于大数据分析的风电机组运行状态评估及故障诊断

基于大数据分析的风电机组运行状态评估及故障诊断

发表时间：2019-11-08T10:53:05.477Z 来源：《电力设备》2019年第14期作者：李鹏

[导读] 摘要：目前风电行业，随着风电机组运行年限增加，大量的风电机组超出质保期，其安全隐患不断增加、造成运维的成本不断升高，使得风电场的经济效益严重下降。

(山西龙源风力发电有限公司山西省太原市 030006)

摘要：目前风电行业，随着风电机组运行年限增加，大量的风电机组超出质保期，其安全隐患不断增加、造成运维的成本不断升高，使得风电场的经济效益严重下降。因此，为保证风电机组健康安全运行和降低风场运维成本等方面考虑，研发基于大数据分析的大型风电机组运行状态评估及故障诊断技术已成为风电行业亟待解决的课题。

关键词：风电机组；大数据；状态评估；故障诊断

风电机组是集多种电气、控制和机械等子系统为一体的非线性、强耦合机械设备，不同子系统的部件之间的联系和耦合极其紧密，任何某一部件发生故障，如果不及时诊断排除，通过部件之间的层层级联与相互不断耦合的放大作用，将进一步发生严重故障，从而导致风电机组故障停机，给电力设备的安全稳定运行带来严重威胁。而且机组一旦发生故障，由于事前对机组的健康信息掌握不充分，受天气状况和地理位置影响，造成故障事后维修工作难度大、停机时间长、维修成本高等经济损失加重。因此，通过基于风电机组的 SCADA 系统监测数据、振动系统监测数据、生产运行和管理数据等大数据应用分析，判断其健康状况，诊断潜藏性故障，对降低运行维护成本，提高机组的运行效率和可靠性，已成为我国风电行业亟待解决的关键问题。

1风电机组的主要故障类型

1.1齿轮箱故障

齿轮箱是风电系统中故障率最高的部件，且造成停机时间较长，包含齿轮、滚动轴承和轴等部件，其常见的故障主要为齿轮和滚动轴承的故障。近年来，新投产风电机组普遍都配备了振动监测系统。当齿轮或滚动轴承存在局部缺陷时，其振动信号中含有丰富的信息。通过有效提取信号的特征，一般可以较为准确地诊断出缺陷种类及所处的部位。

1.2发电机故障

目前风电系统采用的发电机型主要有双馈异步电发机、笼型异步发电机和永磁同步电发机。由于承载发电机的机舱处于几十米的高空，发电机长期运行于交变工况和恶劣的电磁环境中，极易发生故障。常见的故障有轴承故障、短路故障、转子偏心故障等。当发电机由正常状态衍化到故障状态时，会引发某些电量和非电量的变化。其中电量信号主要有电流、电压、输出有功功率、电磁力矩等，而非电量主要为振动信号。发电机的故障诊断正是以这些反映电机运行状态的物理量信号的变化为依据，通过相应监测设备获取电量或非电量信号，采用先进有效的信号处理技术，最终提取出反映发电机故障种类以及故障严重程度的特征信息。

1.3电力电子装置故障

并网风电机组一般通过变频器接入电网，从而实现在环境风速变化的情况下，也可以向电网输送高质量电能。所不同的是：永磁直驱式风力发电机是定子侧通过变频器接入电网的；双馈式风力发电机是转子侧通过变频器接入电网的，定子侧直接与电网相连。变速恒频式风力发电机，尤其是双馈式风力发电机在电网发生故障时容易导致风力发电机机端电压跌落，造成发电机定子电流增加进而导致转子电流的增加，极易导致风电机组变频装置的功率元器件损坏。

1.4叶片故障

叶片是风电机组最基础和最关键的部分，长期承受风带来的交变冲击载荷作用，是受力最复杂的部件之一，运行过程中各种激振力通过叶片传递出去。实际中常用有限元分析法建立风电机组的动力学模型，通过计算与模态分析获得其固有频率和振型等信息，并通过观测固有频率变化反映叶片的裂纹等故障特征，依此达到对风机叶片故障的检测与诊断识别的目的。

2基于大数据分析的风电机组运行状态评估及故障诊断方案

风电机组的结构主要可分为两部分：一是由将风能转换为机械能的风力机；二是将机械能转换为电能的发电机。风力机主要由风轮、主轴、齿轮箱、控制器及辅助装置组成，其作用是将转化成机械能的风能传递至齿轮箱，通过齿轮箱增速，带动高速发电机工作。风电机组的类型有双馈型风电机组和直驱型风电机组等，其中双馈型风电机组在我国实际运行数量最多。

首先，在机组各个关键部位安装不同传感器，采集振动、转速、温度等信号。如低速轴位置选择低速加速度传感器，在高速轴部分选择压电加速度传感器。然后通过调整单元和信号采集卡，输入到在LabVIEW上开发监测平台，该平台运用小波消噪的方法进行消噪，然后通过快速傅里叶变换将输入信号进行分解，通过曲线拟合、时域分析、频域分析等步骤，将数据以图形的形式呈现出来，并根据分析得到的结果对照正常运行时的信号，如果出现信号异常，进行故障原因分析，并在系统界面上给出故障预示以及故障维护建议。

3基于大数据分析的风电机组运行状态评估及故障诊断的发展方向

结合现有先进技术以及风电场运行维护经验的不断完善和基础数据的不断增加，提出下一步基于大数据分析的风电机组运行状态评估及故障诊断的发展方向。完整和正确的数据采集是后续状态分析和故障诊断的基础。因此，在今后的集中监控技术研究中，应将风电机组SCADA系统、升压站综合自动化系统、风功率预测系统、AGC/A VC能量管理系统、生产管理系统等现有分散监控与管理系统进行整合。采取不同时间尺度的异构数据采集技术、防止数据丢失的数据队列技术以及不同时间尺度的异构数据的统一存储技术，建立以风电机组关键部件的振动在线监测数据、油液在线监测数据、叶片在线监测、离线点检数据、风电场的环境监测数据等为基础的统一实时和历史数据库，确保风电场实时数据的完整性和正确性。进而，基于各类异构数据的统一管理技术，将实时数据库和历史数据库与统一的风电设备健康状态数据库相结合，建立风电场统管数据库。基于风电场统管数据库，开发风电场场群的集中监控与管理技术，实现不同供应商的各类设备的集中监控与管理，实现风电场场群的状态监测、运维调度和生产运营的统一管理。

在风电场场群的实时监测、运维管理和生产运营的统一管理基础上，下一步的工作即是开发重要子系统的在线监测系统，如齿轮箱磨损状态监控、叶片表面状态监控等。以齿轮箱磨损状态监控为例，通过对齿轮摩擦副的摩擦、磨损、润滑与润滑油劣化特征的研究，寻求对齿轮油运动粘度、油中水含量、介电常数、温度、磨损烈度指数等多参数的集成式实时在线检测方法，从而系统地建立风电机组齿轮箱润滑磨损在线监测体系。

风电场故障预警技术的实现，有利于运维人员工作职责的原子化、远程化和信息化，实现风电场维护的智能化和简易化，最终达到风