摘要：随着国家绿色发展理念的不断深入，风能这种绿色能源逐渐受到国家的重视。而在我们国家风能主要集中西部或者一些地形比较恶劣的山区，这就给风电机组的安装带来了一定的难度。并且在这些风电机组的正常运行过程中很可能受到环境及其它因素的影响而造成机械结构或者电子元件的损坏，为此如果能够在故障发生的初期及时检查到可能发生的故障，并对其进行维修，这就可以在很大程度上降低风电机组故障的发生率，从而提高风电机组的运行效率和经济效益。总之，对风能发电中的风电机组进行风电机组状态监测及远程故障预测对于风能的广泛使用有着很大的意义。
关键字：风电机组；状态监测；远程故障
1风电机组常见故障分析
风电机组发电机的常见故障可以分为机械故障和电气故障两类，电气故障主要包括定子接地、绕组过热、绝缘损伤；转子绕组绝缘磨损、疲劳裂纹以及冷却系统堵塞泄漏等。机械常见的故障有支撑轴承失效、转子裂纹、机架开裂以及基础松动等。制造安装不合理是导致发电机故障的主要原因之一，比如说焊接不稳固，连接松动等；另外电网运行中的异常状态也会对发电机造成冲击，使发电机出现故障。
在风电场运行过程中，风电机组会受到各种因素的影响，容易出现机组停机的情况，比如说风速过大、机组故障、人为因素或者监测停机保护等。风电场发生的故障其位置和种类的区别以及频次的不同会对电厂发电量损失以及停机时间的长短造成不同的影响。其中机组故障对于风电场的运行影响最大，甚至会出现很长时间的停机。
虽然在风电场运行中发电机出现故障的频率不高，发电机故障往往比较复杂，对发电机进行维修需要消耗大量的时间，甚至需要整体更换，造成的停机时间往往会比较长，导致维护成本比较高。
2风电机组运行及远程故障处理
2.1状态监测技术
大功率并网风电机组的状态监测是利用各种监测和分析仪器进行的，通过仪器收集各种信息，对设备运行状态参数进行处理，分析，从中分设备的运行状态，对异常或者故障状态及时做出报警处理。
风电机组的状态监测技术主要有：振动监测分析、油液监测、热成像技术、过程参数监视、性能参数检查等。其中由于振动故障发生概率最高，振动信号所包含的信息量最大，所以振动监测分析法是转动设备故障诊断中运用最广泛并且是最有效的方法。它可以对风电机组传动系统的健康状态进行评估，及时发现可能存在的隐蔽性缺陷或故障，避免风电机组缺陷进一步加大，为现场的风电机组验收工作提供强有力的依据。但是，目前我国的振动监测技术在风电机组上应用还很少，不管是在线方式还是离线方式，仍未得到该有的重视。其他技术还有材料的物理状态检查、应变测量、声学监测、目视监测和传感器自我诊断。
通过对风电机组各个部件的状态进行实时的观测，能及时发现故障隐患，从而采取有效措施来避免重大事故的发生，同时改定期维护和事后维护为预测维护，可以有效降低运行维护成本，提高经济效益。
2.2状态监测系统构成
风电机组状态监测主要包括两个方面，即硬件和软件。硬件部分包括振动传感器，数据采集器，现场服务器及中心服务器；软件部分包括前置机数据传输软件，和诊断分析软件。
随着互联网技术的发展，状态监测系统发生了变化，现在是由分布于现场的下位机进行数据的采集，通常是微处理控制器如PLC、DSP等。通过网络将采集的数据传送到中央控制服务器的上位机，再对数据进行统一的存储、分析和处理，这样就形成了一个统一的监测和诊断网络，检测系统的数据采集具有独立性，分析监控具有统一性，结构具有开放性等特点。、2.3远程故障诊断
风电机组有五个关键部件分别是叶片、齿轮箱、发电机、变流器和变桨系统，对机组关键部件的研究侧重于故障诊断。
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（1）叶轮
叶轮是捕捉风能的关键部件，由叶片和轮毂组成，当下对叶片老化和损坏，叶轮不平衡故障的研究相对较多，而在线状态监测和远程故障处理现阶段在实际应用中较为鲜见，并多处于在实验室模拟仿真阶段。
（2）齿轮箱
对齿轮箱在线监测和远程故障处理的研究较多，如油液分析、振动分析、温度分析和电气分析。其中油液分析方法是离线监测，而振动分析、温度分析和电气分析则都属于在线分析方法。根据国内外目前风电机组的实际运行情况，通常齿轮箱的齿轮和它的轴承，发电机和它的轴承都是比较容易发生故障的部件，因而在常规的监测中，可将齿轮箱前面和后面的轴承及发电机前后的轴承分别作为测量点。
（3）发电机
对发电机的远程故障处理研究，大部分是通过在线监测定子电流、转子电流、有功功率变化情况，来对匝间短路，单相或者多相短路，轴承损坏、转子偏心等进行故障诊断。
（4）变流器和变桨系统
变流器作为电能回馈至电网的关键控制通道，是影响风电机组及入网安全稳定运行的重要环节，现多数研究都是基于样本训练的在线变流器的智能远程故障处理方法。相比而言，变桨系统的故障诊断研究比较少，其变桨系统转速极低，运行不连续，负载也随机，所以对变桨系统的在线状态监测可采用振动分析或者发电机组的电流信号分析。
3风电机组运行及远程故障处理的发展方向
完整和正确的数据采集是后续状态分析和远程故障处理的基础。因此，在今后的风电机组运行及远程故障处理研究中，应将风电机组SCADA系统、升压站综合自动化系统、风功率预测系统、AGC/AVC能量管理系统、生产管理系统等现有分散监控与管理系统进行整合。采取不同时间尺度的异构数据采集技术、防止数据丢失的数据队列技术以及不同时间尺度的异构数据的统一存储技术，建立以风电机组关键部件的振动在线监测数据、油液在线监测数据、叶片在线监测、离线点检数据、风电场的环境监测数据等为基础的统一实时和历史数据库，确保风电场实时数据的完整性和正确性。进而，基于各类异构数据的统一管理技术，将实时数据库和历史数据库与统一的风电设备健康状态数据库相结合，建立风电场统管数据库。基于风电场统管数据库，开发风电场场群的集中监控与管理技术，实现不同供应商的各类设备的集中监控与管理，实现风电场场群的状态监测、运维调度和生产运营的统一管理。
在风电场场群的实时监测、运维管理和生产运营的统一管理基础上，下一步的工作即是开发重要子系统的在线监测系统，如齿轮箱磨损状态监控、叶片表面状态监控等。以齿轮箱磨损状态监控为例，通过对齿轮摩擦副的摩擦、磨损、润滑与润滑油劣化特征的研究，寻求对齿轮油运动粘度、油中水含量、介电常数、温度、磨损烈度指数等多参数的集成式实时在线检测方法，从而系统地建立风电机组齿轮箱润滑磨损在线监测体系。
风电场故障预警技术的实现，有利于运维人员工作职责的原子化、远程化和信息化，实现风电场维护的智能化和简易化，最终达到风电场的安全、稳定、高效运行。
4结语
随着风能这种绿色能源的不断应用，风电机组运行及远程故障处理也受到了专业人士的重视。通过该系统可以对风电机组的振动特征进行分析，从而达到远程监控的目的。同时该系统还可以提高机组的运行效率和运行时间，对于风能的广泛利用有着很大的积极意义。
参考文献：
[1]王海云.唐新安.风电机组状态监测系统现状研究[J].电网与清洁能源，2015（3）.85：89.
[2]杨明莉.刘三明.基于振动分析的風力机齿轮箱故障诊断[J]电机应用，2016（1）.42：44.
论文作者:写连伍
论文发表刊物:《中国电业》2019年第12期
论文发表时间:2019/10/16
标签：机组论文; 风电论文; 在线论文; 齿轮箱论文; 状态论文; 故障论文; 发电机论文; 《中国电业》2019年第12期论文;