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摘要：随着社会的发展，我国的科学技术也有了很大的进步。我国工业生产以及生活的发展对能源需求越来越多，但石油、天然气等不可再生能源储量有限且不可再生，使得人们加强对可再生能源的研究与开发，近年来风力发电产业进入迅速发展期。完善的风力发展技术为其发展提供了重要基础，在成本等方面均具有优势。但是在风力发电系统运行过程中，存在很多安全隐患，可能发生一些运行故障。针对其运行进行监控，及时发现潜在隐患以及存在问题，进行改善，保证风力发电系统正常运行。
关键词：风力发电系统；状态监测；故障诊断技术探究
引言
本文主要针对风力发电机组状态监测和故障诊断技术进行分析，在分析风力发电机组的基础上，分析风力发电机组状态监 测与故障诊断系统，最终详细解析风力发电机组状态监测与故障诊断技术。
1风力发电机组概述
1.1风力发电机组介绍
风力发电主要是利用风机实现风能和电能的转化，借助电磁感应原理进行，将转化得到的电能经过调压等操作输送到电网以及用户中去。我国经过多年建设，风力发电机组建设已经相对完善，在传统恒速恒频风力发电机组的基础上改进，采用新的技术以及设备来完善创新风力发电，目前常用的新技术是变桨距技术。通过这一技术能够实现风机叶轮转速的动态调整，根据风速实际变化进行调整并引进变流技术，综合作用下保证了风力发电输出频率的恒定。变速恒频技术的引入保证了风力发电质量，因此我国目前在风力发电并网系统中应用的即这一技术。
1.2风力发电机组基本构成
风力发电机组主要由叶轮、变桨系统、传动系统、主控系统、变频系统、发电机、机舱以及偏航系统、塔架构成。利用风能来带动叶轮旋转，为提高发电效率增加变桨系统提升旋转速度。通过传动系统进行传动，并增加变频系统以及主控系统来保证转速稳定，然后传动到发电机中进行发电。
2风力发电机组状态监测与故障诊断系统分析
2.1风力发电机组状态监测与故障诊断系统结构
风力发电机组状态监测和故障诊断系统一般对风力发电机组的状态进行监测，一般在风力发电机组上安装传感器，通过传感器实现信号和信息的采集，采集到信息之后将信息传输到信号处理模块中进行初步处理，去除冗余信息后得到风力发电机组运行状态特征量，然后经过状态辨识模块分析辨识结果，将分析辨识结果送入监测与诊断决策模块进行深层次分析决策，最终得到结果由输出设备输出。
2.2风力机状态监测技术
2.2.1振动监测
振动监测作为风力发电机状态监测的必要技术，主要监测分析发电机组中的轴承、齿轮以及机舱部分的振动情况。通过传感器获得这些部分的振动信号，然后通过系统对监测信号与正常信号进行比对分析，若出现异常系统会给出报警信号。一般在振动监测当中采用幅域统计分析的方法进行。振动监测设备和其他监测技术相比，成本要高，在应用振动监测进行监测的时候采用等旋转角采集的方式进行信号采集，为保证信息准确性，分析时采用FFT分析消除干扰获得准确振动信息。
2.2.2油液监测
对于风力发电系统而言油液质量也至关重要，因此需要对油液进行定期监测，包括油液质量检查以及铁屑检查、油温检查以及油滤压降检查。在进行油液监测的过程中通常采用离线检查的方式进行，通过油液监测来反映应用油液相关部件的运行状况。
2.2.3过程参数监视
为保障风力发电机组安全运行，过程参数监视是最常规的方法之一。随着风力发电机组的功能和相关建设不断完善，系统功能也越来越强大，状态监测工作也越来越重要。当前对于风力发电机组的状态监测主要是对运行状态值和系统正常运行允许值之间的对比，看是否匹配，若不匹配则代表存在异常，系统给出警报。
2.2.4性能参数检查
在风力发电机组的运行当中，一般需要对风力发电机组的实际输出功率及其特性进行监控，对于监控结果和系统、机组的正常功率进行比对和分析，是否超出阈值，超出阈值表明风力发电系统出现故障。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆对于风力发现机组状况监测系统而言，除了上述主要技术之外还包括声学监测、材料性能监测以及热成像技术等。
2.3风力机的故障诊断技术
2.3.1叶片的故障诊断
叶片作为风力发电机组中的前置部分，如果叶片出现问题（不平衡等）就会影响正常发现。需要对风力发电机组的叶片定期进行故障监测，主要分析叶片的转子不平衡、气动力不对称平衡，主要故障集中在这两方面。常用的方法包括小波不变化方法、功率谱密度等来分析，另外还可以利用光纤电流传感器网络来分析叶片的故障问题。
2.3.2齿轮箱的故障诊断
对于风力发电机组而言，其齿轮箱由于长期置于恶劣环境，损坏率很高，因此需要定期对齿轮箱进行定期故障诊断监测。可以采集异步电机的电流信号，并对其进行解析分析判断齿轮箱故障，通过幅值和频率解调来监测转轴旋转频率。然后,对解调的电流信号实施离散小波变换,从而达到降噪和移去干扰的目的。最后利用某一特定层次的谱来诊断齿轮故障。
2.3.3神经网络和专家系统在风力机故障诊断中的应用
随着信息技术以及人工智能技术的发展，新技术也开始应用于风力发电机组的故障诊断部当中。目前人工神经网络技术、专家系统技术以及模糊逻辑技术均开始应用于风力发电机组的故障诊断当中去，希望能够提高故障诊断的准确率。
3风力发电机组运行安全控制措施
3.1设备的检修
对于风力发电机组的运行而言，设备的安全质量直接决定了发电的质量，一旦其中某一部件或者某一设备出现问题均会直接影响风力发电机组的正常运行。因此，在风力发电机组的工作与运行过程中，需要定期的对其各项设备以及各个部件进行定期的检修与维护，不仅仅要保证各个零部件和设备的质量，还应该保证各个部件以及设备的参数设置正确，能够正常运行。当检测中发现问题之后，需要根据问
题以及潜在安全隐患进行分析，采取有效的方法和技术手段来排除安全隐患。针对问题解决问题，针对安全隐患排除隐患，有效规避风力发电机组故障风向。另外，对于这种户外工作的发电机组而言，不良天气尤其需要加强检测维护，根据预测的极端天气开始前需要对风力发电机组进行一次全面临时检查，保证当前风力发电机组的状态能够很好应对不良天气状况，保证其正常运行。对于工作人员而言，还应该不断的加强专业素养和技术水平，以满足风力发电机组设备检修的实际要求。
3.2风机安装质量的保障
在进行风力发电机组安全的时候，必须要按照相应的规范以及标准来进行安装，只有保证风力发电机组的安装质量，才能保证风力发电的效益以及安全。而且当前风力发电机组的工作环境还往往比较恶劣，给其安装带来了更多的困难。因此，在安装的时候，需要加强控制，按照标准以及规范来进行安装。同时完成安装之后还必须要进行对安装质量进行检查，对于安装不合格的风力发电机组责令整改或者是重建，加强验收工作，保证每一个安装的风力发电机组保质保量，全面的保障风机发现组达到了实际的运行效果。
3.3数据监测的分析
在风力发电机组的实际运行过程中，其运行状态会受到以自然环境为代表的众多因素的影响。因此，必须加强风力发电机组的实际运行状态进行监控，包括工作环境的温度、风机的实际转速、电力功率的检测、并网电力数据信息的监测等。当监控中发现异常数据的时候，应该结合实际情况以及工作人员的工作经验进行初步问题分析和故障定位，然后针对实际情况和异常情况进行现场调查，确定异常原因以及是否存在安全隐患，最终给出异常问题解决方案，保证风力发电系统的正常运行。为保证风力发电机组状态监测的科学性，还需要不断对技术进行改革与创新，引入新的信息技术、网络技术、传感技术以及自动化技术等。
4结语
对于风力发电机组的状态监测与故障诊断而言，涉及到众多领域和不同学科。在未来的发展中，需要不断的融合不同的学科技术以及不同的方法，来完善风力发电机组的状态监测以及故障诊断技术，这需要众多人员的共同努力。
参考文献：
[1]杨丽华.分布式风力-太阳能发电系统电能质量在线监测系统研究[J].仪表技术,2017(11):1-5+40.
[2]毕宇飞.风力发电系统状态监测和故障诊断技术研究[J].中国设备工程,2017(15):93-94.
论文作者:李琪,刘庭
论文发表刊物:《电力设备》2018年第35期
论文发表时间:2019/5/24
标签：风力发电机组论文; 系统论文; 技术论文; 故障诊断论文; 状态论文; 风力发电论文; 齿轮箱论文; 《电力设备》2018年第35期论文;