风力发电机组的状态监测与诊断

贺箭林

（福建晋江天然气发电有限公司 福建泉州 362200）

0 引言

风能是可再生能源。通过利用风能进行发电，不仅能够降低消耗缓解资源紧张问题，还能减少火力发电的污染问题，为推动我国清洁能源发展作出了非常大的贡献。风力发电的核心设备是风力发电机，风力发电机的运行主要是通过将风能的动能转化为机械能，然后再将机械能转换为电能，整个过程需要风力发电机组内部各元件之间的相互配合才能完成。但是由于风力发电场通常都处于相对偏远的山区，导致发电机在工作中会受到较大的环境影响，一旦发电机发生故障不能及时解决，就会造成较大的经济损失。这就需要加强对风力发电机组的监测与诊断工作，通过对发电机的状态进行监测与诊断，及时掌握发电机的运行状态，有效避免故障的发生，提高生产效率。

1 风力发电机组的概述

1.1 风力发电机组的介绍

风电场利用风力发电是通过风力发电机借助电磁感应来达到风能转化为电能的目的，产生电能后，通过变电站最终输送给电网和一般用户［1］。历经多年的建设和改进，在传统风力发电机组的基础之上，通过采用新型技术和新型设备，不断提高风力发电技术水平，发电量也得到了稳步增长。变桨距技术是风力发电目前常用的变桨技术，根据工作时风速的变化来动态调整叶片迎风角度，使之调整叶轮的转动速度，保证风力发电安全稳定的运行。

1.2 基本构成及工作原理

叶轮、发电机、主控系统、传动系统、变桨、变频系统、机舱和偏航系统、塔架等是风力发电机组的主要零部件［2］。风力发电机组的工作原理是先利用风能带动风机的叶轮转动，随后将能量传递给变桨系统，使其提高旋转速度，然后再通过传动系统传递动能，以此来维持风力发电机组的转速稳定。

2 风力发电机组状态监测和诊断

2.1 监测和诊断的重要性

为了能更好地获得风能，风力发电场一般都建设在比较偏僻的山区或近海区。风机高度一般是在70 m～80 m 的空中，这样一来风力发电机在工作过程中不仅需要承受较大的载荷，还容易受到阵风侵蚀影响。风力发电机组的可靠运行与风场的经济效益息息相关。目前风电场多采用传统的事后维修和日常点巡检相结合的方式，这种检修方式存在6 点不足：①因点巡检的频次及数据量不够，难以发现早期故障，导致风机大故障、安全事故，如发电机抱轴、叶片掉落、倒塔等；②较多的风机内部机械故障、塔筒晃动、叶片故障等，现有主控系统及人工定检难以及时发现，进而演变成大故障甚至事故；③为预备未知的风机故障，导致风机备件库存多，占用较多的库存资金。④人力巡检工作量大，投入成本高；⑤存在风机过度维修和失修风险；⑥存在延长风机停机时间的可能，影响发电量。

存在以上问题的最根本原因在于缺少风机运行实时状态数据，难以了解其运行状态，则难以诊断故障位置、程度，也无法准确预判其劣化趋势。虽然风机都配有风机主控系统，通过该系统可以远程操控风机，监测风速、功率、电流、电压、压力、温度等信号，倾向于监测电气信号。由于风机部件机械损伤、塔筒受损及叶片受损等对SCADA 系统监测的电气信号影响极小，为了弥补该系统在这方面的不足，加装风力发电机组状态监测系统存在现实必要性。

风力发电机状态监测系统通过实时获取风力发电机组在运行过程中的振动、转速等信号，按照既定的数据采集、报警策略，一旦状态出现异常，系统可实现自动触发设备异常报警机制，并通过即时短信、邮件等方式通知风机管理人员和远程诊断专家，实现风力发电机组运行状态的判断。基于此，风力发电机组在线实时状态监测系统是解决风机大部件故障的最佳方案，状态监测技术在风电行业的应用，可作为风电设备管理水平提升的重要支撑。

风力发电机状态监测系统可带来5 个方面现实的意义。

（1）保障稳定生产：通过监测系统获得的设备运行数据，分析设备的运行状态，对设备未来状态进行有效预测，可精准定位故障部件、分析故障原因、全面监测故障劣化趋势、评估故障部件剩余寿命，将维护维修决策由临时、事后抢修等转变成计划、预测性维修，可有效减少非计划停机次数，保障生产效益。

（2）保障设备安全：通过对设备运行状态的分析判断，预测设备故障可能造成的的连锁反应，最大程度上降低安全风险，减小运维成本。

（3）保障企业效益：“过修”导致大量备件库存，“欠修”导致事后抢修。使用设备状态监测系统，可实时掌握设备状态，实现预测性维护维修，最大限度减少“过修”或“欠修”，优化备件库存，减少备件资金占用量，降低事后抢修比率。

（4）建立故障数据库：随着历史数据和过程数据的大量积累，建立具有企业自身特色的设备故障案例库，丰富典型故障模型，可不断推进智能化分析技术在企业的应用，使分析结论更加智能和准确。

（5）助力运维管理模式升级：通过监测系统获得的设备运行数据，分析设备的运行状态及对设备未来状态进行有效预测，改变之前基于经验的事后维修、计划性检修的设备运维模式，逐渐向基于设备状态的高阶设备运维管理模式转变，实现数字化、信息化驱动，变革设备运维管理模式，步入预测性维修。

2.2 监测与诊断的方法

风力发电机组的状态监测和诊断主要是通过在设备表面或内部布置传感器和数据采集系统，实现设备运行中的振动、转速、温度等信号的采集，并将数据上传至现场服务器，通过专业系统软件进行处理和分析，从而得出其运行的健康状态。其中状态监测主要包含振动、油液、温度、应变力监测。通过在风力发电机中安装检测设备收集各种信号，然后再对收集到的信号进行处理、分析、判断和诊断，以此来获取发电机工作的情况，便于控制中心对发电机的工作状态进行实时的调控，有效预防发电机产生故障［3］。当设备运行数据异常时，自动触发报警，并可通过短信、邮件以及手机App 方式推送至现场相关设备管理人员。现场工程师可通过软件中的分析工具对设备数据进行追踪回溯，判断当前设备状态，也可通过容知远程专家支持实现云端故障诊断，帮助现场确定设备异常原因、部位、损伤严重程度、部件剩余寿命评估等，为运维检修决策提供数据支撑。各个监测技术所针对的监测零部件都不相同，其中应变力监测利用应力变力传感器来收集叶片的运行状况。温度监测是利用温度传感器收集设备的工作运行时的温度，通过温度数值比较来直观体现设备的运行状态。液压系统的主要监测手段是油液监测和诊断，该方法是对机组工作时的润滑油、液压油的性能数据进行记录和对比分析，以此来诊断设备的润滑和磨损情况。通过收集机组振动信号的数据来分析比对，从而诊断机组机械故障问题的监测方法，称为振动监测。简单来说，就是通过计算机对风力发电机组进行远程监控，并根据对各项数据做出分析诊断，实时掌控风力发电机组各个零部件的运行状态，降低故障发生的可能性，确保风力发电机组工作的稳定性以及可靠性。

（1）叶片状态监测和诊断。在风力发电机中叶片的主要作用是吸收风能，长度一般在40 m 左右，因为叶片长期置于露天的环境下，环境对叶片造成的侵蚀和损伤比较大。在风力发电场中，影响叶片工作运行安全的因素较多，比如，叶片会因为震颤产生疲劳裂纹；如果发电场的地点靠近海域，叶片就会受到潮湿空气的侵蚀和腐蚀；阵风和雷击还会影响叶片的工作运行安全。叶片是机组工作的关键所在，一旦其发生故障问题，就会直接影响整个机组工作。因此，为了确保叶片的安全和机组稳定运行工作，通常对于叶片的大小设计、材料质量的选择都有明确严格的要求。应变力测量监测是对叶片健康状态监测和诊断的关键手段，但是因为叶片不仅受到材料质量的影响，还受工作环境的影响，所以对应变力传感器的选择有严格的要求。比如光纤光栅传感器，其具有良好的抗腐蚀性和抗电磁干扰性，而且还有尺寸小和寿命长的优点，非常适合作为叶片的应力应变监测的传感器［4］。除此之外，还可以结合声发射监测和红外成像监测的特点，弥补光纤光栅传感器的不足，其中声发射监测是通过监测风力与叶片相撞时产生的内部断裂和变形所释放的应力波，以此来判断叶片的运行情况；红外成像监测是通过对叶片表面热辐射能量分布情况来识别叶片的运行状态。

（2）齿轮箱状态监测和诊断。齿轮箱是机组重要传动部件，它连接着主轴和发电机，其内部的结构和受力情况都十分复杂。在齿轮箱运行过程中，当工况和载荷不稳定产生变化时，齿轮箱产生故障的可能性就会大大增加。因齿轮箱故障而引起的风力发电机故障的可能性较大，此类故障不仅维修成本高，而且因为维修造成停机带来的发电量损失也是非常大的，因此对监测和诊断齿轮箱状态是十分重要的。一般结合振动监测和温度监测方法对齿轮箱的健康状态进行监测，振动监测主要是针对齿轮箱振动频率的监测方法，此方法是通过记录和比对的齿轮箱的实际运行数据与设计数据，从而诊断出齿轮箱各零部件的运行情况。温度监测主要是针对齿轮箱各零部件工作时的温度变化，此方法利用温度传感器识别各零部件的温度，将其温度变化的动态值与常态下的温度值进行对比分析，从而掌握和诊断出齿轮箱各零部件的健康状态。

（3）发电机状态监测和诊断。发电机在风力发电机组工作过程中承担着重要作用，是风力发电机组的核心组成部分，它的主要作用是将机械能转换为电能［5］。发电机工作在工况变化和电磁环境中，因风力发电机组规模较大，增加了对发电机保护密封难度，常出现的故障现象包含发电机温度过热、振动偏大、轴承温度过高、线圈短路，其中发生故障比例较大的是轴承、定子和转子。通过监测电流信号、输出功率信号和电压信号的状态，能有效对发电机的状态进行监测和诊断，主要方法是获取并分析电流信号的时域幅值数据信息，然后再用谐波分量的变化来诊断发电机是否故障。通过安装振动加速度传感器在发电机轴承水平位置、发电机轴承垂直位置、发电机轴承轴向位置，振动加速度监测主要是针对发电机振动频率的监测方法，此方法是通过记录和比对的发电机的实际运行数据与设计数据，从而诊断出发电机各零部件的运行情况来诊断发电机是否故障。

（4）其他部件的状态监测和诊断。液压传动系统和电气系统也是风力发电机组的组成部分。其中油液监测是液压传动系统状态监测和诊断主要方法。通过检测零件的润滑油和液压油中的颗粒的形状、大小和黏度等，从而诊断出液压系统中出现故障的位置，给工作人员提供有效的数据，进而针对性地采取防控措施。电气系统是通过变频器等电气设备向电网和用户输送电，在电气系统中一般常见的故障问题主要包含线路短路、过压、过流及温度过高等，电气系统中发生任何故障随时都会导致发电机的损坏［6］。根据电气系统的工作运行特点，运用性能参数检测方式对电器系统的输出电压、电流、功率及温度等各项数据进行实时监测和记录，再将记录的数值和标准数值进行比对，通过数据的差异得出电气系统的运行状态，达到对电气系统的健康状态进行诊断的目的。

3 结语

对于风力发电机组的状态监测与诊断来说，因为风力发电机组的部件维修比较繁琐，而且工作环境恶劣，大部件维修存在一定的困难，所以需要不断地引进技术创新，来完善风力发电机组的状态监测和诊断。因此，为了确保发电机工作的可靠性和稳定性，实时状态监测和诊断对传动系统和发电机系统的内部故障进行监测，从而减少因为维修产生的经济损失。除此之外，还能通过对发电机状态监测收集得到的数据，对发电机进行全面而详细的数据分析，有针对性地进行优化设计，并针对性地制定防范措施，有效做好风力发电机组的状态监测与诊断，降低风力发电机发生故障的可能性，提高风力发电机组的发电效能。