杜勝磊， 高慶水， 潘巧波， 鄧小文， 張 楚， 馮永新

(廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力科學(xué)研究院，廣州 510080)

風(fēng)電機(jī)組在線智能故障診斷技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)

杜勝磊， 高慶水， 潘巧波， 鄧小文， 張 楚， 馮永新

(廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力科學(xué)研究院，廣州 510080)

總結(jié)了風(fēng)電機(jī)組及風(fēng)電場(chǎng)常見(jiàn)的故障類(lèi)型以及故障分析理論，并針對(duì)風(fēng)電機(jī)組故障診斷系統(tǒng)的分散性，提出風(fēng)電機(jī)組故障診斷技術(shù)今后的發(fā)展方向，即對(duì)現(xiàn)有單一風(fēng)場(chǎng)分散的監(jiān)控與管理系統(tǒng)進(jìn)行整合，通過(guò)異構(gòu)數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)及管理技術(shù)，建立統(tǒng)一完整的實(shí)時(shí)和歷史數(shù)據(jù)庫(kù)?；谕暾娘L(fēng)電場(chǎng)統(tǒng)管數(shù)據(jù)庫(kù)，開(kāi)發(fā)風(fēng)電機(jī)組各個(gè)重要子系統(tǒng)的在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，進(jìn)而整合優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)基于數(shù)據(jù)融合方法的具有自學(xué)習(xí)能力的風(fēng)電場(chǎng)智能專(zhuān)家故障預(yù)測(cè)。

風(fēng)力發(fā)電；齒輪箱；故障預(yù)測(cè)；故障診斷；智能化

隨著環(huán)境問(wèn)題、能源危機(jī)的日益突出，以風(fēng)電、光伏等為代表的可再生清潔能源的裝機(jī)容量占電力系統(tǒng)的比重不斷增加。全球風(fēng)能理事會(huì)發(fā)布的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明，全球風(fēng)電新增裝機(jī)容量63.0 GW，其中中國(guó)新增30.5 GW，總規(guī)模達(dá)到432.4 GW。另外，隨著風(fēng)電機(jī)組單機(jī)容量的不斷增長(zhǎng)以及風(fēng)電場(chǎng)規(guī)模的日益擴(kuò)大，風(fēng)電系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)變得越來(lái)越復(fù)雜，不同組件間耦合更加緊密，一個(gè)微小的缺陷可能引發(fā)災(zāi)難性的大故障，造成機(jī)組停機(jī)，甚至導(dǎo)致機(jī)組部件的損壞，給企業(yè)帶來(lái)巨大的經(jīng)濟(jì)損失[1]。相對(duì)于傳統(tǒng)火電機(jī)組，風(fēng)電機(jī)組單機(jī)容量較小，風(fēng)電場(chǎng)一般由數(shù)十甚至數(shù)百臺(tái)機(jī)組構(gòu)成，且分布比較分散，一般分布在環(huán)境條件惡劣的內(nèi)陸荒漠、沿海灘涂，這一系列的特點(diǎn)給運(yùn)行、檢修及故障分析都帶來(lái)較大的困難。

傳統(tǒng)的風(fēng)電場(chǎng)檢修維護(hù)方式，常出現(xiàn)故障時(shí)間與計(jì)劃?rùn)z修時(shí)間不同步問(wèn)題。檢修前出現(xiàn)故障，不得不采用故障停機(jī)，給風(fēng)場(chǎng)發(fā)電量帶來(lái)較大的影響。另外，達(dá)到檢修周期時(shí)，系統(tǒng)依然運(yùn)行良好，如仍按計(jì)劃停機(jī)維護(hù)，會(huì)造成了人力、物力的極大浪費(fèi)，即“維修過(guò)度”問(wèn)題[2]。因此，對(duì)風(fēng)電場(chǎng)實(shí)施狀態(tài)監(jiān)測(cè)并智能化地對(duì)機(jī)組所出現(xiàn)的異常狀況在線分析及故障診斷，將會(huì)使風(fēng)電場(chǎng)的運(yùn)行維護(hù)更加高效、經(jīng)濟(jì)。

基于此，本文從國(guó)內(nèi)的風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)維、故障診斷的現(xiàn)狀出發(fā)，總結(jié)現(xiàn)行風(fēng)電系統(tǒng)主要發(fā)生的故障類(lèi)型，以風(fēng)電場(chǎng)智能化運(yùn)維需求為導(dǎo)向，提出符合風(fēng)電場(chǎng)未來(lái)運(yùn)維要求的在線智能故障診斷技術(shù)的發(fā)展方向，旨在縮短風(fēng)電機(jī)組的故障維修時(shí)間，提高風(fēng)電場(chǎng)的可用率，為風(fēng)電運(yùn)營(yíng)商提供風(fēng)電場(chǎng)的運(yùn)行優(yōu)化與智能化管理、少人或無(wú)人值守管理、設(shè)備與運(yùn)維人員的集約化管理，幫助運(yùn)營(yíng)商實(shí)現(xiàn)智能、高效、低成本運(yùn)營(yíng)。

1 風(fēng)電機(jī)組的主要故障類(lèi)型

目前國(guó)內(nèi)外已投產(chǎn)的風(fēng)電機(jī)組多為齒輪箱升速型，主要由風(fēng)力機(jī)、齒輪箱、變槳系統(tǒng)、發(fā)電機(jī)、偏航系統(tǒng)、變頻系統(tǒng)、主控系統(tǒng)、液壓系統(tǒng)等幾部分子系統(tǒng)組成。每個(gè)子系統(tǒng)由若干的零部件構(gòu)成，其中故障主要集中在齒輪箱、發(fā)電機(jī)、變頻裝置以及風(fēng)輪葉片等關(guān)鍵部件。

1.1 齒輪箱故障

齒輪箱是風(fēng)電系統(tǒng)中故障率最高的部件，且造成停機(jī)時(shí)間較長(zhǎng)，包含齒輪、滾動(dòng)軸承和軸等部件，其常見(jiàn)的故障主要為齒輪和滾動(dòng)軸承的故障[3]。近年來(lái)，新投產(chǎn)風(fēng)電機(jī)組普遍都配備了振動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。當(dāng)齒輪或滾動(dòng)軸承存在局部缺陷時(shí)，其振動(dòng)信號(hào)中含有豐富的信息。通過(guò)有效提取信號(hào)的特征，一般可以較為準(zhǔn)確地診斷出缺陷種類(lèi)及所處的部位。常用的時(shí)頻分析方法有傅里葉變換、小波變換[4]、Hilbert-Huang變換[5]等，將其與基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、人工智能技術(shù)以及專(zhuān)家系統(tǒng)的學(xué)習(xí)與分類(lèi)能力相結(jié)合，可實(shí)現(xiàn)對(duì)齒輪箱故障的快速準(zhǔn)確的智能化診斷[6-7]。

1.2 發(fā)電機(jī)故障

目前風(fēng)電系統(tǒng)采用的發(fā)電機(jī)型主要有雙饋異步電發(fā)機(jī)、籠型異步發(fā)電機(jī)和永磁同步電發(fā)機(jī)。由于承載發(fā)電機(jī)的機(jī)艙處于幾十米的高空，發(fā)電機(jī)長(zhǎng)期運(yùn)行于交變工況和惡劣的電磁環(huán)境中，極易發(fā)生故障。常見(jiàn)的故障有軸承故障、短路故障、轉(zhuǎn)子偏心故障等[8-10]。當(dāng)發(fā)電機(jī)由正常狀態(tài)衍化到故障狀態(tài)時(shí)，會(huì)引發(fā)某些電量和非電量的變化。其中電量信號(hào)主要有電流、電壓、輸出有功功率、電磁力矩等[11]，而非電量主要為振動(dòng)信號(hào)。發(fā)電機(jī)的故障診斷正是以這些反映電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的物理量信號(hào)的變化為依據(jù)，通過(guò)相應(yīng)監(jiān)測(cè)設(shè)備獲取電量或非電量信號(hào)，采用先進(jìn)有效的信號(hào)處理技術(shù)，最終提取出反映發(fā)電機(jī)故障種類(lèi)以及故障嚴(yán)重程度的特征信息。

1.3 電力電子裝置故障

并網(wǎng)風(fēng)電機(jī)組一般通過(guò)變頻器接入電網(wǎng)，從而實(shí)現(xiàn)在環(huán)境風(fēng)速變化的情況下，也可以向電網(wǎng)輸送高質(zhì)量電能。所不同的是：永磁直驅(qū)式風(fēng)力發(fā)電機(jī)是定子側(cè)通過(guò)變頻器接入電網(wǎng)的；雙饋式風(fēng)力發(fā)電機(jī)是轉(zhuǎn)子側(cè)通過(guò)變頻器接入電網(wǎng)的，定子側(cè)直接與電網(wǎng)相連。變速恒頻式風(fēng)力發(fā)電機(jī)，尤其是雙饋式風(fēng)力發(fā)電機(jī)在電網(wǎng)發(fā)生故障時(shí)容易導(dǎo)致風(fēng)力發(fā)電機(jī)機(jī)端電壓跌落，造成發(fā)電機(jī)定子電流增加進(jìn)而導(dǎo)致轉(zhuǎn)子電流的增加，極易導(dǎo)致風(fēng)電機(jī)組變頻裝置的功率元器件損壞。功率元件的故障信息主要通過(guò)開(kāi)路故障反映，常用小波分析的方法提取變頻裝置故障狀態(tài)下電路響應(yīng)中所包含的有效故障特征信息，并結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)故障進(jìn)行分類(lèi)和嚴(yán)重程度的判斷[12-13]。此外故障樹(shù)、專(zhuān)家系統(tǒng)等基于人工智能和專(zhuān)家系統(tǒng)等先進(jìn)故障診斷方法在變頻器功率元件的故障診斷上也有初步的應(yīng)用。

1.4 葉片故障

葉片是風(fēng)電機(jī)組最基礎(chǔ)和最關(guān)鍵的部分，長(zhǎng)期承受風(fēng)帶來(lái)的交變沖擊載荷作用，是受力最復(fù)雜的部件之一，運(yùn)行過(guò)程中各種激振力通過(guò)葉片傳遞出去。實(shí)際中常用有限元分析法建立風(fēng)電機(jī)組的動(dòng)力學(xué)模型，通過(guò)計(jì)算與模態(tài)分析獲得其固有頻率和振型等信息，并通過(guò)觀測(cè)固有頻率變化反映葉片的裂紋等故障特征，依此達(dá)到對(duì)風(fēng)機(jī)葉片故障的檢測(cè)與診斷識(shí)別的目的[14]。

2 風(fēng)電機(jī)組故障分析的理論基礎(chǔ)

故障診斷技術(shù)是以運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷為基礎(chǔ)的設(shè)備狀態(tài)維修，使得設(shè)備由預(yù)防性維修向預(yù)知性維修，由“到期必修”向“該修就修”模式發(fā)展，很大程度上提高了設(shè)備運(yùn)行效率和可靠性。經(jīng)過(guò)幾十年的發(fā)展，故障診斷技術(shù)歷經(jīng)三個(gè)主要階段，從依靠檢修人員的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和簡(jiǎn)易測(cè)量工具，到融合傳感器技術(shù)及數(shù)字信號(hào)處理等方法，進(jìn)而發(fā)展到智能化故障診斷。目前，大型風(fēng)電機(jī)組故障分析方法主要有布爾理論、馬爾科夫理論、故障樹(shù)分析法(Fault Tree Analysis，F(xiàn)TA)、故障模式及后果分析法(Failure Mode and Effect Analysis，F(xiàn)MEA)、故障模式后果與嚴(yán)重度分析法(Failure Mode Effects and Criticality Analysis，F(xiàn)MECA)等，其中FTA、FMEA和FMECA在工程中應(yīng)有著較為廣泛的應(yīng)用[15]。

故障樹(shù)分析法最早在1961年由美國(guó)貝爾實(shí)驗(yàn)室提出并應(yīng)用于導(dǎo)彈發(fā)射系統(tǒng)的質(zhì)量控制。經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期發(fā)展，F(xiàn)TA在機(jī)械系統(tǒng)可靠性、安全性分析和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等方面得到了廣泛應(yīng)用。FTA是一種將系統(tǒng)故障形成的原因，由總體至部分按樹(shù)枝狀逐級(jí)細(xì)化的圖形演繹方法。通過(guò)對(duì)可能造成系統(tǒng)故障的各種因素(包括軟硬件、環(huán)境、人為因素等)進(jìn)行分析，繪制出故障樹(shù)，再對(duì)系統(tǒng)發(fā)生的故障事件，由總體至部分按樹(shù)枝狀逐級(jí)細(xì)化，判明系統(tǒng)故障原因，確定故障發(fā)生的概率，評(píng)價(jià)引發(fā)系統(tǒng)故障的各種因素的相關(guān)程度。王斌[16-17]等分別運(yùn)用FTA對(duì)風(fēng)電機(jī)組齒輪箱和風(fēng)機(jī)葉片的故障診斷進(jìn)行了較為深入的探索。但目前故障樹(shù)分析法主要作為定性分析，由于缺乏基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的積累，該方法還難以實(shí)現(xiàn)定量診斷。

故障模式及后果分析，也稱(chēng)為失效分析，是工程上常用的可靠性分析方法。它是在產(chǎn)品設(shè)計(jì)和加工過(guò)程中，以產(chǎn)品的元件、零件或系統(tǒng)為分析對(duì)象，通過(guò)工作人員的邏輯思維分析，預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)元件或零件生產(chǎn)裝配中可能發(fā)生的問(wèn)題及潛在的故障，研究故障的原因以及對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量造成的影響程度，提出可以采取的預(yù)防控制措施，以提高產(chǎn)品質(zhì)量和可靠性。FMEA主要包括故障模式分析、故障原因分析、故障影響分析、故障檢測(cè)方法分析與補(bǔ)償措施分析等步驟。孟繁超[18]利用FMEA方法對(duì)大型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的各主要組成部分進(jìn)行分析，并給出故障模式及后果分析報(bào)表，依此開(kāi)發(fā)了風(fēng)電機(jī)組齒輪箱溫度監(jiān)測(cè)及管理系統(tǒng)。

故障模式、后果和嚴(yán)重度分析是在FMEA分析工作的基礎(chǔ)上增加了嚴(yán)重度分析，即FMECA=FMEA+CA。由于FMECA和FMEA的方法、步驟較為類(lèi)似，嚴(yán)重度分析是對(duì)FMEA的補(bǔ)充和擴(kuò)展，其目的是按每一故障模式的嚴(yán)重度類(lèi)別及故障模式的發(fā)生概率所產(chǎn)生的影響對(duì)其劃等分類(lèi)，以便全面地評(píng)價(jià)各種可能出現(xiàn)的故障模式產(chǎn)生的影響。故障的嚴(yán)重度是CA的主要技術(shù)指標(biāo)，其概念為產(chǎn)品工作期間內(nèi)某一故障模式的發(fā)生次數(shù)與期間內(nèi)發(fā)生所有故障次數(shù)的比值。FMECA方法一般將故障的嚴(yán)重度等級(jí)劃分為五級(jí)：經(jīng)常發(fā)生、有時(shí)發(fā)生、偶然發(fā)生、很少發(fā)生、極少發(fā)生。此外，故障的嚴(yán)重度也可分為四級(jí)：災(zāi)難性的、嚴(yán)重的、一般的和次要的。孫惢[19]利用FMECA對(duì)風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)進(jìn)行分析，找出傳動(dòng)系統(tǒng)的失效模式、失效原因，并根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)先數(shù)法進(jìn)行危害性分析，得到對(duì)系統(tǒng)影響較大的失效模式。

也有專(zhuān)家學(xué)者采用其他方法對(duì)風(fēng)電機(jī)組的某些特定的故障點(diǎn)進(jìn)行分析與判斷，并實(shí)現(xiàn)了故障診斷系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)。李鋒[20]采用流形學(xué)習(xí)維數(shù)化簡(jiǎn)理論開(kāi)展了風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)智能故障診斷方法研究，孫自強(qiáng)[21]采用混沌分形理論對(duì)大型風(fēng)電機(jī)械故障尤其是傳動(dòng)故障進(jìn)行了診斷研究。通過(guò)上述故障分析理論所開(kāi)發(fā)的各類(lèi)型、各子系統(tǒng)的故障分析系統(tǒng)或軟件主要針對(duì)風(fēng)電機(jī)組某一具體部件或類(lèi)型。SKF公司針對(duì)風(fēng)電機(jī)組的狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)WindCon目前也只具備簡(jiǎn)易的信號(hào)分析及故障預(yù)警、報(bào)警功能，缺乏精準(zhǔn)的故障診斷技術(shù)。由于風(fēng)電場(chǎng)的復(fù)雜性導(dǎo)致其故障類(lèi)型多變，單一、分散的故障診斷系統(tǒng)缺乏對(duì)風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)行與維護(hù)的全面指導(dǎo)，且各個(gè)子系統(tǒng)所采集的數(shù)據(jù)類(lèi)型和時(shí)間維度也往往是異構(gòu)的，這給綜合分析風(fēng)電機(jī)組及風(fēng)電場(chǎng)的運(yùn)行狀態(tài)帶來(lái)了很大的困難。因此，針對(duì)風(fēng)電場(chǎng)故障的在線智能化診斷技術(shù)亟需進(jìn)一步深入研究和開(kāi)發(fā)。

3 在線智能故障分析的發(fā)展方向

本文基于風(fēng)電場(chǎng)故障診斷技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀和存在的不足，結(jié)合現(xiàn)有先進(jìn)技術(shù)以及風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)行維護(hù)經(jīng)驗(yàn)的不斷完善和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的不斷增加，提出下一步風(fēng)電場(chǎng)在線智能故障診斷技術(shù)的發(fā)展方向。完整和正確的數(shù)據(jù)采集是后續(xù)狀態(tài)分析和故障診斷的基礎(chǔ)。因此，在今后的集中監(jiān)控技術(shù)研究中，應(yīng)將風(fēng)電機(jī)組SCADA系統(tǒng)、升壓站綜合自動(dòng)化系統(tǒng)、風(fēng)功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)、AGC/AVC能量管理系統(tǒng)、生產(chǎn)管理系統(tǒng)等現(xiàn)有分散監(jiān)控與管理系統(tǒng)進(jìn)行整合。采取不同時(shí)間尺度的異構(gòu)數(shù)據(jù)采集技術(shù)、防止數(shù)據(jù)丟失的數(shù)據(jù)隊(duì)列技術(shù)以及不同時(shí)間尺度的異構(gòu)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲(chǔ)技術(shù)，建立以風(fēng)電機(jī)組關(guān)鍵部件的振動(dòng)在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、油液在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、葉片在線監(jiān)測(cè)、離線點(diǎn)檢數(shù)據(jù)、風(fēng)電場(chǎng)的環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)等為基礎(chǔ)的統(tǒng)一實(shí)時(shí)和歷史數(shù)據(jù)庫(kù)，確保風(fēng)電場(chǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的完整性和正確性。進(jìn)而，基于各類(lèi)異構(gòu)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理技術(shù)，將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)和歷史數(shù)據(jù)庫(kù)與統(tǒng)一的風(fēng)電設(shè)備健康狀態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)相結(jié)合，建立風(fēng)電場(chǎng)統(tǒng)管數(shù)據(jù)庫(kù)?；陲L(fēng)電場(chǎng)統(tǒng)管數(shù)據(jù)庫(kù)，開(kāi)發(fā)風(fēng)電場(chǎng)場(chǎng)群的集中監(jiān)控與管理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)不同供應(yīng)商的各類(lèi)設(shè)備的集中監(jiān)控與管理，實(shí)現(xiàn)風(fēng)電場(chǎng)場(chǎng)群的狀態(tài)監(jiān)測(cè)、運(yùn)維調(diào)度和生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)的統(tǒng)一管理。具體的技術(shù)路線如圖1所示。

在風(fēng)電場(chǎng)場(chǎng)群的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、運(yùn)維管理和生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)的統(tǒng)一管理基礎(chǔ)上，下一步的工作即是開(kāi)發(fā)重要子系統(tǒng)的在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，如齒輪箱磨損狀態(tài)監(jiān)控、葉片表面狀態(tài)監(jiān)控等。以齒輪箱磨損狀態(tài)監(jiān)控為例，通過(guò)對(duì)齒輪摩擦副的摩擦、磨損、潤(rùn)滑與潤(rùn)滑油劣化特征的研究，尋求對(duì)齒輪油運(yùn)動(dòng)粘度、油中水含量、介電常數(shù)、溫度、磨損烈度指數(shù)等多參數(shù)的集成式實(shí)時(shí)在線檢測(cè)方法，從而系統(tǒng)地建立風(fēng)電機(jī)組齒輪箱潤(rùn)滑磨損在線監(jiān)測(cè)體系，其技術(shù)路線如圖2所示。

圖1 風(fēng)電設(shè)備的實(shí)時(shí)狀態(tài)統(tǒng)一集中監(jiān)控的技術(shù)路線

圖2 潤(rùn)滑磨損在線監(jiān)測(cè)技術(shù)路線

圖3 風(fēng)電場(chǎng)故障預(yù)測(cè)技術(shù)路線

風(fēng)電場(chǎng)故障預(yù)警技術(shù)的實(shí)現(xiàn)，有利于運(yùn)維人員工作職責(zé)的原子化、遠(yuǎn)程化和信息化，實(shí)現(xiàn)風(fēng)電場(chǎng)維護(hù)的智能化和簡(jiǎn)易化，最終達(dá)到風(fēng)電場(chǎng)的安全、穩(wěn)定、高效運(yùn)行，如圖3所示。

4 結(jié) 語(yǔ)

本文總結(jié)了風(fēng)電機(jī)組齒輪箱、發(fā)電機(jī)等重要零部件的常見(jiàn)故障類(lèi)型以及常用的故障分析理論，并針對(duì)風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)電機(jī)組故障診斷系統(tǒng)的分散性，提出了風(fēng)電機(jī)組故障診斷的發(fā)展方向。對(duì)單風(fēng)場(chǎng)現(xiàn)有分散的監(jiān)控與管理系統(tǒng)進(jìn)行整合，通過(guò)異構(gòu)數(shù)據(jù)采集技術(shù)、數(shù)據(jù)隊(duì)列技術(shù)以及異構(gòu)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)，建立統(tǒng)一的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)和歷史數(shù)據(jù)庫(kù)，確保風(fēng)電場(chǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的完整性和正確性?；谕暾娘L(fēng)電場(chǎng)統(tǒng)管數(shù)據(jù)庫(kù)，開(kāi)發(fā)各個(gè)重要子系統(tǒng)的在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，最終實(shí)現(xiàn)基于數(shù)據(jù)融合方法的具有自學(xué)習(xí)能力的風(fēng)電場(chǎng)智能化專(zhuān)家故障預(yù)測(cè)，為風(fēng)電場(chǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供可靠保證。

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(編輯 陳銀娥)

Development trend of on-line intelligent fault diagnosis of wind turbines

DU Shenglei, GAO Qingshui, PAN Qiaobo，DENG Xiaowen, ZHANG Chu, FENG Yongxin

(Electric Power Research Institute of Guangdong Power Grid Co., Ltd., Guangzhou 510080，China)

The common fault types of wind turbines and wind farms and fault analysis theory are summed up, and in light of the dispersion of the wind turbines’ fault diagnosis system, the future development direction of wind turbines’ fault diagnosis technology was put forward. That is to integrate monitoring and management system in which the existing single wind farms distribute sparsely and establish a unified complete real-time and history database through heterogeneous data collection, storage and management technology. Based on the complete management database of wind farms, on-line monitoring system for wind turbines’ key subsystem is developed, and then integrated and optimized. It is to achieve fault prediction of wind farm intelligent expert with self-learning ability based on data fusion method.

wind power generation; gearbox; fault prediction; fault diagnosis; intelligence

2017-01-03。

國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2015BAA06B02)。

杜勝磊(1985—)，男，工學(xué)博士，工程師，從事汽輪機(jī)、風(fēng)機(jī)等旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障診斷研究工作。

TM614

B

2095-6843(2017)02-0173-05