摘要：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
目前世界各地的环境都有不同程度的污染，加上日益严重的能源危机，使得风力发电这项提供绿色能源系统的发展成为世界关注的重点。风力发电系统在投入使用过程中会受到极端冷热温差的考验，不规则变化的风效负荷也会对风力发电系统产生深刻影响，因此风力发电系统的监测技术和故障诊断技术的应用显得尤为重要。
一、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
如图1所示，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。
二、风力发电机组故障诊断的研究现状
就目前发展而言，风力发电机的维护系统使得风力发电机出现故障的隐患减小。此系统的应用有效延长了金风的永磁直驱发电机的使用寿命，提高了金风的永磁直驱发电机的可靠性和安全性。金风的永磁直驱发电机维护系统能够有效维护发电机的正常运行，降低了金风的永磁直驱发电机意外停机的风险，提高机组的运行效率，同时还能够降低金风的永磁直驱发电机装备的维护成本。随着金风的永磁直驱发电机的广泛使用，社会对金风的永磁直驱发电机系统故障诊断技术给予巨大的关注。实时监控发电机设备故障并及时维护能够提高金风的永磁直驱发电机的可靠性，降低机器的运行成本。令人可喜的是国外和其他研究人员对于如何减少金风的永磁直驱发电机故障问题，对线圈中转子电流的谐波和搜索线圈电压的方法以及分析定子绕组的损坏作出了研究。对于金风的永磁直驱发电机来说，常用的、有效的方法是定子电流的频谱分析，该分析方法对于监测和诊断电动机存在的缺陷有着很大的作用。电流的频谱分析被用来感应电动机绕组出现的故障、机械的不平衡以及定子缺陷的诊断和监测。许多专家在小波分析理论的基础上提出了双功率风力发电机定子绕组故障的分析方法。许多学者使用金风的永磁直驱发电机时将动力转换成为连续小波变换。通过用频率大小除以分量的大小、机器的损伤程度和频率分布来识别风向和风力的等级。金风的永磁直驱发电机的轴承降低了生产成本，减少了对振动传感器的损坏。
三、风力发电系统故障诊断技术的思考
3.1齿轮箱的故障诊断
齿轮箱故障被认为是风力发电系统故障中最复杂繁琐解决难度最大的故障。齿轮和轴承是齿轮箱的两个主要组成部分，所以大部分的齿轮箱故障是由于齿轮和轴承故障造成的。其中也包含了各种因素，如设计缺陷和材料质量不达标、生产过程、装配过程产生误差。而目前风力发电系统采用最广泛的技术是齿轮驱动。齿轮箱出现故障的重要原因有集中应力无法消除，造成断轴，运转过程中反复应力作用会造成轴承无法发挥其作用。机组本身散热系统出现故障造成的油温过热，齿轮箱的状态监测主要包括四个方面，振动、扭矩、噪声、温度。出现故障的常见情况是齿轮磨损、断齿、偏心或者是轴承损坏、转动阻力大、油温过高等。对于齿轮的监测故障诊断采用最广泛的是在线编程技术该项技术与B/S风电机组相结合，固定在齿轮箱内部的传感器上，对齿轮箱的振动频率、噪声、温度参数进行采集，将采集的数据发送到Web服务器，最终在客户端上实现实时监测。
3.2发电机故障诊断
由于系统复杂的构成体系，导致发电机故障类型多种多样，常见的故障包括定子故障、绕组故障、轴承故障、转子故障、端环故障等。例如采用电子电流信号分析法进行故障诊断，发电机发生故障后一般会出现电压与电流的不平衡状态，转矩的运动幅度加大，转矩的平均减小，工作效率降低，电流电压参数不稳定，在分析时可以将机器的振动频率和低速轴、变速箱振动频率相结合，应用电子电流信号分析法进行分析。这种办法相对稳定，设备安装方式简单，设备使用成本低。
3.3信号处理故障诊断
风力发电系统信号主要包括振动信号、声音信号、应力信号、扭矩弯矩信号、温度信号等。以声音信号的故障诊断为例。在设备受到压力和应力时设备会产生声波，这个在学术上被称为声发射。由于该信号可以被变化激励，所以可以当作用来发现故障的诊断信号。目前声发射信号可以用来检测风力发电系统中的桨叶、变速箱、齿轮轴承组件的故障诊断。例如，将声信号利用在桨叶的故障诊断中，桨叶由多个复杂的部件构成，它的故障往往发生在部件的接口处。因此将声发射设备安装在这些部位上进行实时监控。另外声发射故障诊断仪器具有较高的信噪比，完全可以使用在噪声环境下，声发射诊断仪器具有较大范围的信号频率，可以很早的在故障发生之前进行预防。
结语
状态监测技术与故障诊断技术对于保障风力发电系统的正常运行发挥了重要作用，工作人员务必要依照相应规范进行机组安装，强化安装质量验收把控，并在日常加强对机组设备、部件的检修维护，排除系统的故障隐患，借助获取到的监测数据进行故障解决方案的运用，进一步提高风力发电机组的运行效能。
参考文献
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作者简介
战戈（1986.11.30—），性别：男；籍贯：辽宁；民族：满；学历：大学本科；职称：助理工程师：职务：风机监控中心值班长：研究方向：风机数据分析及隐患排查；单位 ：辽宁龙源新能源发展有限公司。
论文作者:1战戈,2杨振隆
论文发表刊物:《电力设备》2019年第16期
论文发表时间:2019/12/9
标签：永磁论文; 齿轮箱论文; 系统论文; 发电机论文; 故障论文; 风力发电论文; 故障诊断论文; 《电力设备》2019年第16期论文;