摘要：近年来，人们的发电方式不断变化，从最初的烧煤发电，演变至现在的清洁能源发电，其中风力发电被人们广泛接受。虽然风力发电减少着对大气的污染，但是由于其技术不够成熟，导致运行时频发故障。本文从风力发电机组的概述出发，首先分析了风力发电机组的常见故障，最后探讨了风电机组发电机故障分析诊断措施，供同行参考。
关键字：风电机组发电机；故障分析诊断
1 风力发电机组的概述
1.1 风力发电机组的构成
风力发电机组是指将其他形式的能源，转变为电能机械设备，由风轮、对风装置、机头座和回转体、调速装置、传动装置、制动器、发电机等设备组成。现阶段，风力发电机组在科技、农业生产、国防等方面都得以广泛应用。发电机形式多样，但其原理都基于电磁力定律、电磁感应定律，因此其构造原则为：用合适的导电材料、导磁材料构成相互感应的电路和磁路，从而产生电磁功率，达到能量转换的效果。
1.2 风力发电机组的工作方式
在风力发电机组发电时，需要保证输出的电频率恒定。这无论是对风光互补发电，还是风机并网发电而言，都是非常必要的。要想保证频率恒定，一方面要保证发电机转速稳定，也就是恒频恒速的运行，因为发电机组经由传动装置运行，所以其必须保持恒定的转速，以免影响风能的转换效率。另一方面，发电机的转动速度随着风速变化，借助其他手段保证电能频率恒定，也就是变速恒频运行。风力发电机组的风能使用系数，和叶尖速比有着直接的关系，存在某些明确的叶尖速比，使CP值最大。因此，在变速恒定运行的情况下，发电机和风力机的转动速度，虽然发生着某种变化，但是并不影响电能的输出频率。
1.3 风力发电的优势
由于风电属于新能源，无论是技术还是成本，都和传统的水电、火电存在巨大差异，因此其要想快速发展，需要政策给予足够的扶持。分析得知，风力发电具有如下优势：（1）风是由大气受到太阳辐射引起的空气对流，可以说是太阳能的另外形式。风能是自然界的产物，不需要进行任何加工，也不会污染大气环境，可以直接拿来使用。相较于火力发电，其具备可再生、无污染的优势。（2）现阶段，风力发电机组已能批量生产，特别是风力发电技术成熟的国家，2MW、5MW这种容量较高的机组，已正式投入运行。相较之下，我国的风力发电发展空间较大。（3）风力发电占地面积小，建设周期短，成本低，发电量大，可灵活用于不同环境下，不受地形限制。而且，随着科学技术的发展，可实现远程控制。
2风电机组发电机故障统计
在设备出现故障需要进行检定时，一定要按统一规定来确定故障原因。明确了各种故障发生的原因，就可以依据故障原因的不同进行统计，以便及时解决故障问题。
（1）机组故障数据统计。笔者对达里风电场在一年度所出现的风电机组故障情况进行了统计，并把故障参数分别列了出来，例如停机台次、停机时间、损失电量比例等。经分析得出，设备运行初期，传感器和液压系统故障相对较多，其次是机械系统、电气系统和控制系统故障。工作一段时间之后，机械系统故障率开始增加。
（2）机组液压故障统计。定桨距风电机组液压系统主要用于控制叶尖制动、机械刹车和系统动作。笔者对一年达里风电场各风电机组出现液压故障的次数进行了统计，并对多种故障原因进行分析，得出以下结论机械刹车系统出现故障的次数比叶尖系统出现故障的次数少很多。其中，叶尖压力最大时报警次数最多，但它对电量损失的影响相对较小。电路断路器故障和叶尖液压系统故障出现的次数较多，但它们造成的电量损失都较大，因此应高度重视。
（3）机组机械故障统计。风电机组功能主体是机械系统，它包括了大部分零部件，在工作中承受交变载荷，所以故障率相对较高，是风电机组检修和维护的主要对象。机械系统故障会影响到机械刹车、齿轮箱、偏航系统、发电机以及叶尖机械结构等，主要故障形式是齿轮箱油温过高，其出现次数最多，造成电量损失较大。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆这种故障一般是由润滑油选择不合理导致，它使齿轮箱工作过程中散发出大量的热量，这就要求要选择合适的润滑油也有可能是齿轮箱润滑系统散热装置设计不科学，致使热量不能及时排散引起的，这就要求重新设计和更换散热装置。从维护和运行角度考虑，一定要采取有效的措施，严密维护和监视齿轮箱润滑系统散热装置，减少齿轮箱油温超标故障次数，从而确保风电机组的 发电量。
（4）机组重大问题统计。这里所说的重大问题，就是指风电机组出现了相当严重的故障，风电场现场检修人员和运行人员无法进行处理，一定要求助于综合素质较高的专业技术人员，甚至一定要把大型部件全部更换掉才能解决，这样会使机组长时间处于停机状态，从而导致电量损失较大。这类故障包括齿轮箱损坏、叶片裂纹、轮毅裂纹、主控模块损坏等，通常情况下风电场不会存储这些备件，所以一旦出现相关问题，就必须去专业公司或设备生产厂家维修或采购。整体来看，造成停机时间最长的是齿轮箱损坏，更换齿轮箱会造成相当大的电量损失。前几年，叶片裂纹故障出现次数较多，可是叶片修补相对简单，所以电量损失较小。除此之外，还存在其他重大故障，比如电控柜烧毁等，不过这只是个别案例，发生几率较小。笔者通过对这类重大故障的统计得知，早期投运的风电机组主要问题是齿轮箱故障，其严重影响了风电机组的可靠经济运行，这就要求相关人员一定要对风电机组设计、制造、运行和管理的每个环节高度重视，运用特定的方法提升齿轮箱的运行监测技术和设计制造水平，进而确保风电机组齿轮箱运行的安全性和可靠性。
3风电机组发电机故障诊断方法
3.1基于解析模型的故障诊断法
在故障诊断刚起步时就开始应用这种故障诊断方法。使用该方法时，必须有准确的数学模型。该方法是把实测信息和模型输出信息进行分析对比，计算出实际输出和和理论输出之间的差值，根据对这些差值的分析、运算来进行故障分析诊断。在运算过程中，参数与状态是难点，需要对系统比较了解的前提下计算出系统的精确数学模型。在实际工况下，需要进行建模的生产设备具有不确定性，生产设备的模型会随着时间、温度和人为因素进行变化。
3.2基于信号处理的故障诊断法
这种方法把研究对象当作是一個黑盒子，只需要知道被控对象的输入和相应的输出信号对其进行建模，不需要知道具体的数学解析模型。研究对象的输入信号，输出信号，可以通过传感器测量并记录下来。使用信号特征向量提取方法提取信号的特征值，在建模阶段，可以通过建立特征值和故障之间的关系来建立对象的故障模型，然后把实时信号引入到模型中，通过信号分析来判断故障的种类和具体位置。基于信号处理的故障诊断方法具有比较好的实时性，这种诊断方法有非常快的诊断速度，灵敏度高，而且容易实现。但是缺陷很多，如：虽然诊断速度快，但是诊断精确度较低，极易出现故障的误判和漏判。基于信号处理的故障诊断方法主要分为3种，分别是频谱分析法、信息融合法、小波变化法。
3.3基于神经网络的故障诊断法
基于神经网络的故障诊断有很多优点：神经网络的知识表达形式统一，经过归一化后，知识库管理容易，通用性强，便于移植扩展。神经网络的知识获取容易实现，可以实现并行联想和自适应推理，而且容错能力强。神经网络能够表示事物之间的复杂关系。神经网络可以避免专家系统遇到的很多问题，比如：组合爆炸、无穷递归等问题。神经网络推理过程简单，可以实现实时在线诊断。 神经网络在故障诊断的研究主要分为以下三个方向：（1）在模式识别方向。神经网络可以作为故障分类器进行设备的故障分类。（2）在预测方向。用神经网络可以作为动态模型的设备的故障预测。（3）在知识处理方向。可以把神经网络和专家系统融合，建立混合故障诊断系统。
4结束语
综上所述，风力发电技术作为一种新兴技术，当前仍存在诸多问题，影响发电效率，引发安全事故。因此，相关人员需要深入分析风电机组发电机故障诊断问题，采用有效措施进行处理，降低故障发生率，延长整个机组的使用寿命。
参考文献:
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[2]王子佳.基于S能量熵的直驱式风电机组故障诊断方法[J].科技资讯，2016，14（29）：36-39.
论文作者:李拴生
论文发表刊物:《电力设备》2019年第14期
论文发表时间:2019/11/8
标签：齿轮箱论文; 机组论文; 故障论文; 风电论文; 神经网络论文; 发电机论文; 故障诊断论文; 《电力设备》2019年第14期论文;