风力发电机组的检修策略分析

风力发电机组的检修策略分析

发表时间：2018-07-30T10:38:37.993Z 来源：《电力设备》2018年第10期作者：高冬云[导读] 摘要：目前，许多风力发电机组为了更好的争夺市场份额，在未能保证机组质量的情况下就大量的将产品推向市场，以低价优势来占领市场。

（大唐三门峡风力发电有限公司河南三门峡 472000）摘要：目前，许多风力发电机组为了更好的争夺市场份额，在未能保证机组质量的情况下就大量的将产品推向市场，以低价优势来占领市场。面对这种情况，不少企业为了更好的减少经营开支，不得不采购一些低价零件，这让整个设备质量难以得到有效的保障，最终导致风力发电机组可利用率低、检修成本高的特点。基于这些原因，对于已经投入生产的风力发电站而言只能利用检修策略来确保设备的正

常、稳定运行，达到降低维修成本、延长设备寿命的目的。下面我们就风力发电机组常见的几种检修策略进行了分析，以供参考。

关键词：风力发电；机组；检修策略 1 风力发电的概述

在当前我国社会经济发展的过程中，风力放电已经得到了人们的广泛应用，其工作原理主要是通过风力资源来对带动发电设备的运转，从而将风能转变为机械能，再将机械能转化为电能，这样不仅很好的满足了人们的用电需求，还符合当前我国社会经济可持续发展的相关标准，促进我国社会经济建设。近年来，从当前我国风力发电行业发展的实际情况来看，其建设规模也在不断的扩大，这就为我国构建社会主义和谐社会打下了扎实的基础。不过，其风力发电机组在实际使用的过程中，存在着许多的故障问题。这就对风力发电机组的正常运行有着严重的影响，为此我们就像对其故障问题产生的原因进行分析，采用相应的技术手段来对其进行处理使其工作性能得到有效的保障。

2 风力发电机运行特征 2.1 风电场的生产特征

当前我国大部分地区的风电场都处于盛行风地带，且这些地区每年约有半年以上的盛行风。这些地区的风力发电总量占当地电能总量的四分之三以上，甚至在无风时期都不愁电能供应问题。就风电场的生产经营而言，它在正式投入运行中主要的运营成本包含了设备的折旧费、人工成本、银行利息、检修费用等。其中以检修费用最为突出，但也是最容易控制的一项。

2.2 风力发电机组故障特征

对于一个风力发电场的风电机组而言，任何一种机组每年都会发生不少于20种常见故障，这些故障有70%以上都是因为产品质量而造成的。通常来说，风力发电机组内部故障不会对从属设备构成威胁，且这种故障问题的存在对整个发电机组的安全威胁并不大，因此只有在负荷率非常低的情况下方可进行检修，甚至不少机组生产商更是明文规定只有在设备停止运行的条件下方可对这类故障进行检修。因此，风力发电机组的故障大多属于内部构件故障运行状态恶化造成的，尤其是传动系统的故障更容易恶化和扩大。这种故障如果不能经过巡检被发现，那么则只能依靠优质化验结果或者振动谱来进行分析。

3 风力发电机组的故障诊断技术分析 3.1 基于振动信号的故障诊断技术

基于振动信号的针对风力发电机组中叶片、齿轮箱、轴承等关键部件的监测与故障诊断方法在我国已经非常成熟。科研人员根据风电机组的故障特点，利用小波神经网络方法对风电机组齿轮箱进行故障诊断，主要是针对风电机组的微弱故障信号，根据集平稳子空间分析的信号分析以及连续的小波变化，总结出风电机组齿轮箱的故障特征。利用谱峭度可以诊断行星齿轮箱的故障，基于频率解调方法识别行星齿轮箱的故障情况，再对风电机组振动信号进行降噪，运用流行学习算法对风电机组的早期微弱故障进行诊断。另外，对叶片故障的诊断，是通过分析对压电陶瓷传感器监测到的振动信号完成的。

3.2 基于模式识别法的故障诊断技术

基于模式识别法的故障诊断，即分析风电机组的多元化信号，在时域、频域或时频域上构建一套高维模型，进行特征的融合、降维和分类，继而进行可视化分析，得出故障特征。轴承的故障特征，可以通过对重构的高维结构进行分类分析提取，故障诊断包括以下方法：（1）基于拉普拉斯特征的映射算法，可以保留故障信号的整体几何结构，提取出内在的流形特征，用于装备的故障诊断；（2）基于非线性流形学习方法，在局部空间优化的基础上可以实现滚动轴承的故障诊断，还可以应用新的聚类算法；（3）采取线性判别分析方法，可以对电机轴承的粗糙度故障以及点故障进行诊断。

3.3 基于电气信号的故障诊断方法

相对于振动信号，电气信号中与故障相关的内容往往比较弱，还时常被电机固有的电气信号等噪声掩盖。因此，要运用先进的技术，在电气信号中找出与故障相关的部分，再结合电机、转子动力学等模型，总结出风电机组的故障。电机的动力学模型可以展示出电流信号与电机系统的扭矩波动之间的关系，利用模型可以仿真分析齿轮箱故障与电流信号的关联，从而找出齿轮箱的电机传动系统的故障所在。然后，利用维纳滤波滤去除电流信号的噪声，通过分析统计过程控制图可以对电机轴承故障做到早期诊断。根据轴承故障的特点，明确地判断轴承的不同故障。直流无刷电机的转子故障，可以利用加窗Fourier变换以及Wigner-Ville分布，通过分析动态的电流信号进行诊断。专家们利用同步采样方法，从电流信号中分析出故障特征，利用关联维数分析，可以完成风电机组不同故障的定量分析。电机的定子匝间短路故障的诊断，是通过选取隐马尔可夫模型的阶次，建立HMM故障诊断模型完成的。齿轮的故障诊断，可以应用调制信号双谱分析法完成。对转子断条电机和偏心故障的诊断要求的精度相当高，利用Hilbert模量频谱分析，进行仿真实验可以实现。另外，以谱峭度法为依据，再结合利用Hilbert分析方法，可以有效地识别单一的、混合式的电机故障。

4 常见的风力发电机组故障检修策略

风力发电机组的故障检修是风力发电机组维护工作的重要组成，由于风力发电机组本身装置位置特殊，往往都在位于地面几十米高的空中，且由于长期受到风力的影响这些机组不能够随时进行状态监控。一般来说，风力发电机组的检修工作都是在机组运行3年以后开展的，这就让一些简单的故障在得不到有效预防和处理的前提下迅速扩大，最终造成机组正常运行效率受到影响。基于此，下面我们有必要对一些常见的风力发电机组故障检修策略进行研究和分析。

4.1 故障检修