浅析风力发电机组发电机故障

浅析风力发电机组发电机故障

张清峰

41060219861006051X

摘要：近年来，我国风电行业迅速发展，对风电装备的安全性和可靠性提出了越来越高的要求。对其进行快速检测、及时介入、及时处置，是降低其事故发生率的重要途径。将智能控制技术引入风电机组，能够提高风电机组的发电效率，减少能耗和损耗，通过对风电装备的微小故障进行高效的检测，对其故障态势进行预警，为风力发电机组装备的可靠性提供发展空间。

关键词：风力发电机组；故障诊断；技术

引言

风电是一种清洁可持续的新能源，近年来在世界范围内得到广泛重视。其中，智能控制是提升风电机组工作效能与稳定性能的重要手段。通过先进的技术，降低风力发电机组故障概率，提升风力发电行业的可持续发展。

一、风力发电机组故障特点

（一）叶片故障

风机叶片是风机最重要的零部件，其获取风电功率至关重要。在常规工况下，叶轮会受到很大的冲击，容易发生机械故障。风机在长时间运转过程中，受大气水汽和雨水等因素的作用，会使风机叶片产生腐蚀，增大其表面粗糙度，降低风机的稳定性。在外部载荷的作用下，叶片发生形变或开裂，在运行过程中会产生大量的瞬时、高频的AE信号，实现对叶片损耗状态监测，并对其品质问题进行反馈。风机叶片发生故障时，会引起转子叶片的受力失衡，引起发动机舱的振动，显著降低风机的稳定性。

（二）齿轮箱故障

齿轮箱是风力发电机主轴连接的关键部件，通过提高主轴转速来确保发电机正常工作。由于其工作条件苛刻，在长时间、高转速下，其行星轮与轴承间的摩擦极容易发生损坏。在正常工作状态下，容易受到冲击载荷和交流载荷的作用，容易发生打滑和严重的齿轮磨耗，尽管发生的概率不大，但其发生后将会造成风电机组的停机，提高维护费用，并对机组的安全稳定产生不利的作用。因此，在风电机组的故障检测中，齿轮组故障诊断是风力发电机组设备故障诊断的关键项目之一。

（三）电机故障

风电机组按其不同的失效形式可以划分为两种：一种是电力失效，另一种是机械失效。在这些故障中，电器故障主要有短路，过热等；通过对风电机组的电流、振动和温度等信号进行分析，可以对风电机组的故障进行准确的判断。双馈风电机组在1 0 0 0 r/min工况下，为了保证风电机组的稳定工作，需要增大风电机组的速度以保证机组的稳定工作，而过快的运转会引起噪声的严重影响。

（四）偏航和制动系统故障

偏航装置使得风扇能够根据风的方向进行动力追踪，并且便于将缆绳从舱体线圈中抽出。在实际操作中，适当地采用偏转装置可以有效地消除绕线率。可变螺距控制器可通过改变风速来调节桨叶的倾角，达到对风机高效的调节，最大扭矩与最大输出功率的调节。当风扇在工作中遇到速度过大或者发生了故障时，可以通过调节叶片的状况来实现制动，避免了转子叶片的过度转动。而其他的风扇零件若发生失效，也能直接断开风扇的供电来确定故障的种类和修理。由于制动盘的摩擦太大，受力太大，容易造成突然失效。

二、智能控制技术在风力发电机组中的影响

（一）提高发电效率

将智能控制技术引入风电机组，可以大幅度地提升风电机组的发电效能。通过对风机的工作状况及外部环境进行在线监控与分析，实现风电机组在不同工况下的优化配置，实现风电的高效开发。在此基础上，基于多台风电机组的新型智能控制策略。该系统能够充分发挥风力资源的优势，提升整体风力发电效能。同时，采用智能化的控制方法，可以对机组进行远程监测与管理。利用云计算、物联网等先进的设备，实现了对机组的实时监测与分析。通过对机组进行远距离监测，提升发电效益的目的。

（二）减少能耗和损耗

智能化的控制对降低能源消耗起到了很大的推动作用。通过对机组的工作参数进行实时监控与分析，实现了对机组的自动检测与维修，减少了能源消耗与损失。一种常用的方法就是通过对设备进行预知，使其能够及早地检测出可能存在的隐患，并将其排除在外，可以有效地防止由于失效造成的停产以及能量的消耗。该方法的实施，保证了机组的高效率、充分利用能量、降低能量损失。

（三）提升设备稳定性和可靠性

通过对机组工作状况与外部环境状况进行在线监控与分析，实现对机组参数与操作方式的优化，保证机组在多种气象条件下的平稳可靠运行。比如，通过对风电机组进行动态调节，实现风电机组在复杂多变的风场环境下的平稳调节，消除了风电机组过负荷、低负荷等问题，提升了风电机组的可靠性。

（四）降低运维成本

基于模糊神经网络的新型电力系统结构设计方法。比如，通过对装备进行远程监测与故障分析，能够对装备进行有效的维护，为装备的维护等工作人员的使用，具有重要的现实意义。同时，该系统还能够对机组进行相关的数据进行分析与预报，对机组进行最优调度，减少运营费用。

三、风力发电机组故障诊断技术

（一）基于物理模型的故障识别方法

新风电机组振动诊断新技术。其优势在于能够直观地反映出体系的物理性质，能够有效地提升故障诊断的精度与可信度。但是，在构建物理模型时，要综合各种复杂的影响，并且要对其进行长期的优化，以获得更好的效果。

（二）基于数据驱动的故障识别方法

基于数据驱动的故障识别方法，即在对海量的生产过程中，运用已有的分类算法，对故障进行发现、分类及故障诊断。该算法无需对系统的实际建模进行分析，能够迅速地对其进行诊断和判断。但是，这种算法存在着很高的误报率，要想进一步提升算法准确性，须有大量的真实运营数据支撑。

（三）基于知识库的故障识别方法

以现场观测为基础，结合现场实测数据，构建故障特征知识库，并对其进行分类与诊断。虽然这种方式对专家知识、经验、技巧等有很强的需求，并且对系统的实时操作有很大的需求，但是它能够有效地改善系统的故障诊断效果。

（四）基于模型无关的故障识别方法

基于模型无关的故障识别方法，能够有效地解决海量传感信息的问题，不依赖于人的主观认知，但其识别结果易受隐含结构特征、类别分布及统计学特征的制约。

四、风力发电机组振动故障处理措施

（一）传动链波动抑制技术

当驱动链条发生故障时，传动链会产生一定的波动，通过对驱动链条进行优化，实现对驱动链条的扰动抑制，减小系统的振动。在全负载状态下，两条红线间的区域没有采取任何抑制措施，其驱动链条的波动比红色警戒线之外的范围要大得多。

（二）防振动硬件整改

现场风速高、工作条件恶劣，生产企业并没有对此进行足够的重视，将其设计成平坦、潮湿的、具有高原防潮特性的振动传感器，使得设备在一定的工作周期内出现误报警，甚至停机，为了从根本上解决此问题，拟采用具有更强的高原防潮性能的振动传感器来代替原有的传感器，提高传感器的抗干扰和防潮性能，防止因传感器自身误报而造成机组停机的情况，提升传感器运行的稳定性。

（三）校核叶片零位

叶片是风扇的主要受风部位，其工作状态对整机的综合性能有很大的影响，为了确保三导叶的协调工作，叶零值的设定非常关键，若导叶的设定有偏差，就会引起风扇的不均衡，进而导致风扇的功率输出，任意一个导叶的零点设定有偏差，就会引起频繁的振荡超限，必须进行大量的实地检查，然后再进行零点的设定，这样才能完全排除这个问题。

（四）远程故障排除

在风机方面，很多问题都可以通过遥控还原来得到解决，也可以由系统的自动复原来排除。风电机组能否正常工作，除了风机系统的性能外，还与机组的供电品质有着直接的关系。这样，风机的双向防护就能很好的解决风机的故障问题，充分发挥其各项安全功能。风力发电具有很大的不稳定性，尤其对风力及方向进行了控制。所以，要实现对空气流速及最大工作温度的自动复原，就需要进行自复位控制。比如，机组的温升、变速箱及运行环境等都能实现自动调节。风电机组在运行中存在着严重的超载现象，在这种情况下，系统能够实现自愈。

结束语

因此，风力发电在新能源开发中有着其自身的优越性。为了对风机机组进行有效的故障预测，必须对其进行建模、在其上加装高精度的监测，并对其进行预处理。在此过程中，也要做好运行维护工作，以获得更多的经验，以便及时准确地处理故障。

参考文献

[1]刘磊.风力发电机故障诊断技术的研究[J].科学技术创新,2021(31):58-60.

[2]张立立.风力发电机组发电机振动故障分析[J].湖北农机化,2019(13):56.

[3][3]赵勇，韩斌，房刚利.风力发电机状态监测与故障诊断技术综述[I.热力发电，2020，45(10):1-5.