关键词：风力发电；监测；监测
中图分类号：TM863 文献标识码：A
引言
风力发电机组由于运行环境及自身结构所限，与传统发电设备相比，故障产生概率较高，且故障产生原因复杂多样。面对这种情况，需要对风力发电机组进行实时、全面、系统的监测，同时采取多种分析诊断方法，及时发现并解决机组运行时的故障，避免造成巨大的经济损失。
1风力发电机组构成
风力发电机组主要由叶轮、变桨系统、传动机构、主控系统、变频系统、发电机组、机舱、偏航系统、塔架等结构组成，依靠风能带动叶轮转动，利用变桨距技术调整叶轮转速、提高发电效率，借助转动系统、主控系统、变频系统保持转速的稳定性，进而传动至发电机处完成发电。
2基于大数据技术的风力发电机组状态检测和故障诊断的优势
传统方法对风力发电机组的状态检测和故障诊断是在少量数据的基础上进行的，主要是依靠工程师自身技术经验积累以及相关的推论假设来完成对机组状态的检测和诊断。但是这种方法存在一定的风险，可分析数据不足或工程师自身经验存在缺陷，都将使检测和诊断结果存在偏差。另一方面，传统技术获取的数据在采集、传输过程中会受到传感器噪声、数据传输介质以及外部干扰的影响。这样的数据通过分析后得到的检测和诊断结果往往与实际情况不符。而大数据分析技术可以有效弥补上述缺点。通过对大量的数据进行收集、分析和处理，使用数据挖掘技术去除潜在的干扰数据，得到的结论往往更加可靠。另外，大数据技术还能够发现风力发电机组运行过程中一些细微的状态变化，能够及时发现和提前修正机组中一些潜在的故障隐患，有效降低风力发电机组发生故障的概率，提高机组运行的安全性和可靠性。
3风力发电机组状态监测技术
3.1可测量参数异常监测
监测风力发电机组的可测量参数时，需要掌握一定的方法和原则。一般需要注意以下几个要点：（1）风力发电机组内可测量参数大致包括电压、电流、频率、液压压力、温度等，需根据可测量参数类型选取不同的测量设备，多个测量设备相互配合。（2）分析确定可测量参数的上下限范围，根据范围选取合适量程的测量设备。（3）分析确定可测量参数的正常/异常值区间范围及动作触发条件。
3.2测量设备异常监测
风力发电机组内的测量设备本身有出现故障的可能性，因此需要有相应的监测机制进行防范，常用的方法有：（1）部分测量设备随附检测触点，正常状态下为常开/常闭状态，异常情况下则为常闭/常开状态。可根据触点状态的变化对设备状态进行判断。（2）在测量设备的输入端与输出端时分别另接一组信号进入主控制系统，同时主控制系统内预先存储与测量设备对应的算法，时刻读取输入值与输出值并进行比对，如输出值与输入值不符，则判断监测设备异常。
3.3振动监测技术
振动监测技术用于监测发电机组运行过程中轴承、齿轮等构件与机舱系统的振动情况，利用传感器采集其振动信号，进而利用系统将采集到的信号与正常信号进行对比，倘若发现该信号存在异常情况，则系统将会自动发出报警信号进行提示。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆通常在使用振动监测技术时主要采用幅域统计分析法、等旋转角采集法等方法，配合运用FFI分析法消除干扰，以此提高振动信息的精确性，相较于其他监测技术而言成本略高。
4故障诊断技术的应用
4.1叶片、齿轮箱的故障诊断
叶片处于风力发电系统的前置部位，在检修过程中常用功率谱密度法、光纤电流传感器网络等技术进行故障诊断，倘若发现叶片出现转子不平衡、气动力不对称平衡等现象，则证明叶片存在故障。针对齿轮箱故障进行诊断，主要通过将采集到的异步电机电流信号进行解析，定位故障点，随即通过幅值、频率解调实现对转轴旋转频率的监测，采用离散小波变换法进行解调后的电流信号处理，实现排除干扰、降噪等效果。
4.2信号处理诊断方法
采用信号处理技术进行故障诊断，主要包含小波变化法、频谱分析法与信息融合法三种方法。需利用传感器获取到待测风力发电机组的输入、输出信号，采用信号特征向量提取方法获得信号特征值，并完成建模。在进行建模的过程中，需要围绕特征值与机组故障进行二者关系分析，进而构建起风力发电机组的故障模型，随即将传感器采集到的实时信号输入到模型中，借助信号分析技术判断故障类型、定位故障所处位置。。
5风力发电系统试验装置设计
5.1平台装置设计
风力发电系统主要由叶轮、主轴、齿轮箱、传动系统、发电机组等部件构成机械结构，利用叶轮将捕获到的风能转化为机械能，经由传动系统传动至双馈电机处，以此完成电能的输出。通过调查分析可以发现，齿轮箱、发电机、风轮叶片等部件为引发系统故障的主要因素，其中齿轮箱的故障诱因多体现在轴承、齿轮轴、箱体与齿轮上，而故障频次最高的轴承故障又以高速平行轴作为最主要的故障诱因。
5.2测控方案设计
为实现对风力发电过程的模拟，本文采用伺服运动控制与数据采集系统进行测控方案设计，将风速时域信号输入到仿真模型中，借助尖速比计算与桨距角控制两个模块获取到系统转速与桨距角信息，并将其传递至风能利用系数估计模块，实现对风力发电机的过程模拟。在采用数据采集系统进行设计时，可在齿轮箱盖顶部安装一个IEPE压电加速度传感器，实时采集齿轮箱运行中的振动参数；选取动态扭矩转速传感器安装在高速轴与负载电机之间，用于采集传动轴的转矩、转速数据。通过将获取到的振动参数、转矩、转速等数据与标准数值进行对比，可以判断风力发电系统有无故障问题，进而使系统及时发出警报，配合有效处理技术实现故障问题的有效解决，为风力发电系统的正常运行提供保障。
5.3振动分析
振动分析的应用原理是在机组内各大部件（如齿轮箱支架、发电机支架、主轴支架、机组机架）上安装振动传感器，这些传感器能够准确测量机组内各大部件的振动情况。通过对传感器反馈的振动信号进行处理和分析，能够快速、精准地判断机组内各部件的振动状态以及运行趋势，并以此分析振动来源和产生原因，判断机组运行是否出现故障。
结束语
国家经济发展与国民生活的基础是能源，其中可再生、无污染的资源是国家能源保障的重点。通过风能与太阳能互补性构建的风光互补发电系统是当下性价比较高的发电系统，在恶劣环境下风光互补发电系统故障检测系统是保证其正常运行的重要设备，因此，风光互补发电系统故障检测系统的研究得到了相关学者的重视，取得了一些重要的成果。
参考文献
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论文作者:张现雷
论文发表刊物:《中国电业》2019年15期
论文发表时间:2019/11/20
标签：系统论文; 故障论文; 齿轮箱论文; 机组论文; 技术论文; 风力发电论文; 风力发电机组论文; 《中国电业》2019年15期论文;