姜超

(东方电气风电有限公司，四川德阳，618000)

关于风机预警分析的可行性研究

姜超

(东方电气风电有限公司，四川德阳，618000)

文章研究的风机预警分析为预先判断机组部件是否出现故障提供了可能，它从大部件预警、基于统计规律的预警、功率曲线预警、CMS振动检测预警、损坏件预警、运行分析预警等6个方面进行了可行性分析，通过综合机组部件历史故障前的数据，以及它们的运行原理等相关理论依据，通过数据挖掘找出部件正常运行的数据规律，以及机组部件故障前一段时间的数据规律。当该部件再次出现异常数据时，机组会自动预警，现场人员可立即检查部件是否出现故障。防患于未然，降低故障率，降低成本，保障风机正常可靠运行。

风力发电机组，预警分析，数据规律

0 引言

预警系统在当前社会的使用越来越广，从森林火灾、高温干旱等灾害预警到财务预警，从金融投资风险预警到疲劳驾驶预警，预警系统的功能多元化发展，作用也越来越大。

近几年，随着风电行业的快速发展，国内风电机组装配企业初期粗放式抢占市场带来的弊病逐渐呈现，暴露了许多问题，也留下了很多隐患。风机的故障率偏高，风场的可利用率较差，风机频繁出现的故障增多，这些问题已经成为风电机组的通病。风电场大部件损坏增多，例如主轴轴承、发电机轴承等，损坏后停机时间较长，导致机组的利用率和发电量降低，对风电场业主和机组厂家都造成了很大的经济损失。

目前风场服务人员依然停留在出现问题解决问题的阶段，后知后觉的工作习惯制约了企业的竞争力。将预警分析方法引入风电行业，在机组某部件出现异常数据预警时，现场人员立即检查机组该部件是否正常工作，是否出现异常现象。若是机组部件存在问题，可立即进行修理，避免因小失大，影响风机安全稳定运行，这样既可以提高风机的可利用率，降低风电机组的运行成本，同时也可增加发电量。

因此，为了提高风机的经济性，降低风机的故障率，对风机故障预警分析的可行性研究是很有必要的【1-2】。

1 预警分析介绍

1.1 预警、分析的概念

预警功能是指在对风机运行状态的监控和运行数据的处理基础上对风机发生故障的可能性进行预测，从而提高设备的运行寿命，提前发现重大故障的征兆并及时处理，提高可利用率，保证风机安全运行。

分析则是通过风机的历史运行数据或实时数据进行深度数据挖掘，通过数据模型来研究各个数据量的相互关系以及将来可能的趋势，进而分析风机的当前状态或故障原因。

1.2 预警、分析的应用

1.2.1 大部件预警

风机大部件的成本较高，而且更换大部件周期较长（至少一周时间），机组因大部件更换引起的长时间停机会影响风场发电量，对风场业主造成严重的经济损失。

大部件通过预警分析方法来进行故障预判，主要是对大部件运行的温度、振动情况进行监测，同时综合风速、转速、功率、机舱温度、舱外温度等相应的状态数据进行关联分析，提前发现故障前兆。当风机运行时，若某大部件温度（振动值）超过了所设定的报警定义，系统给出预警信息，提醒现场人员进行检修。

如何设定这个大部件的“报警定义”成为了预警分析中最重要也是最难的一项工作，由于风机运行时的各个状态量之间并没有一个严格的函数关系，在目前对机组的认识上，甚至可以说没有办法确定所有为大部件设定“报警定义”的相关状态量，也就是，机组的所有状态量都有可能为大部件故障预警提供参考值，因此，相关状态量种类多无法确认、各个状态量与大部件故障的函数关系模糊等问题成为了现阶段对机组的认知水平下难以明确的攻关难点。

为了能够实现对大部件的预警，要抛开固定思维，放弃绝对的精确预警，以广义的预警为基础来进行设定“预警定义”标准。以发电机轴承损坏为例，搜集500个同一发电机厂家的同一型号前轴承在损坏前三个月（损坏时间为同一时间段）的风机运行数据，如发电机前后轴承温度、风速、转速、功率、环境温度、发电机风扇动作次数、发电机绕组温度等，通过对这些状态进行数据挖掘，得出一条或者几条比较集中的规律曲线，同时，用同样的方法统计500个同样配置的健康轴承在同一时间段内的运行数据，500个不同配置的损坏轴承在同一时间段的运行数据，500个不同配置的健康轴承在同一时间段的运行数据，以上4种轴承情况在不同时间段的运行数据，也可以分别得出一条或几条比较集中的规律曲线，通过对8种情况的数据对比，分析判断，理论上可以得出一条或几条规律曲线，这就是需要的“预警定义”模糊标准，当风机运行时出现该段类似数据，可以对发电机轴承故障进行预警，同时提醒现场人员去检修出现异常的部件，防止因发电机轴承抱死，导致更换发电机。

而其他小部件预警原理类似，大多数都是以温度、电流值等作为预警条件，不过均需要大量的数据作为分析依据，而且绝对的预警在目前实现比较困难，只有在大量数据的基础下，有可能得出较为准确的标准，然后在后续的运行中不断地检测和更新该标准。

1.2.2 基于统计规律的预警

基于统计规律的预警是一个较为宏观的预警，主要是以风机历史故障记录为依据，采用时间序列预测等技术对风机故障的可能性进行预测，生成各故障发生可能性表格，从而针对性地进行巡检、维保，减小故障发生的概率。

统计预测是在机组大量统计数据的基础上进行的，预测时应综合考虑风场风机的历史故障记录统计规律，故障相关性，该风场可能存在的批量故障，各部件的大范围统计故障率，运行年限等因素。为了保证数据的有效性，应尽可能搜集2年以上（有利于同比各个时间段的数据）的数据进行分析。单台风机的单个电气故障发生的历史数据随机性较强，不具备可参考性。

同一个故障应收集该风场所有风机2年以上的历史报出记录，通过记录来预测各个时间段报出故障的情况，或是否已出现该故障的批量问题，由于故障次数属于一个主观认识较强的数据，可人为设定警戒标识，当数据超过警戒值，进行预警，引起现场人员对该故障的重视。

同样方法进行统计全场机组的所有故障，得到不同时间段故障的触发次数规律，通过较长时间的数据同比和环比，找出故障多发期和高频次故障种类，有利于提前安排该风场的巡检和维保内容，提高维护质量。

1.2.3 功率曲线预警

风电机组的功率曲线除了和主控的算法有关外，还与风向标、风速仪、叶片零度位置、变频器力矩信号等状态信息有关，也受到空气湍流、空气密度等气象因素影响，而同时每个风场的功率曲线也因为地理位置、风况、环境等原因各不相同，因此功率曲线的预警可以直接根据功率曲线的“风速-功率”对应表来进行预警。

功率曲线是根据风机一定时间（至少半个月）的实时发电数据10 min平均值绘制而成，在预警系统中加入风场的合同功率曲线表值，同时，实时监控风机的发电数据10 min平均值。如果某一风速下，采集的发电数据10 min平均值低于所要求的功率超过5次时，预警系统给出报警，现场运行人员可及时调出功率曲线数据，以查看问题所在，若有必要，检查风机端影响功率曲线的各个因素。

对功率曲线的预警功能可以及时提醒功率曲线不达标情况，提前解决功率曲线不达标问题，保证风电场业主的发电量，也有利于风电厂家后期质保交机的顺利执行。

1.2.4 CMS振动检测预警

风电机组振动问题已经成为了目前风电行业的一个普遍隐患，它能提前发现机组振动问题，有助于增强机组安全稳定运行的能力，降低维护费用，准确判断故障原因以改变风机的设计等。CMS系统通过传感器采集风机主要部件（如主轴、齿轮箱、发电机等）的振动信号，如图1所示。

图1 风机CMS系统采集示意图

在风场服务器端进行信号处理，然后根据实际振动频谱与典型故障频谱比较，进行预警判定。典型故障频谱也是来源于由大量的历史故障频谱记录形成的轴承库，轴承库支持数千种主流轴承数据，在频谱中能自动计算出故障频率，便于故障分析，如图2所示。

图2 主轴前轴承径向震动监测

目前已经有很多专业公司在做CMS的振动监测系统，也有专业的故障频谱数据库，风电业主或生产厂家可以与他们合作，通过直接调用CMS振动监测系统的数据进行预警，以便及时检查维护处理【3-4】。

1.2.5 损坏件预警

风电机组的损坏件也是一个反映风场风机故障率的有力数据，同时也是风电企业最重要的运行成本之一。它可以是因为本身质量问题损坏，也有可能是机组运行或电网故障等其他外因引起。通过对风场损坏件的统计，根据一定时间内风场更换备件的型号和数量，有助于预警风场的批量故障、典型故障，若某型号备件使用数量超过警戒线，有可能存在批量故障，也有可能备件质量出现了批量问题，损坏件预警后，引起运行人员重视，并对损坏件的损坏信息分析并处理。同时，通过损坏件的历史数据统计也可以分析各时间段受到气温、大小风期等影响的新增损坏件的数量规律，在每个季节段到来前，提前进行巡检维保，对易损件或部套进行重点检查，改变后知后觉的工作习惯，提前处理，降低故障率，并对批次故障可以让同类的风场开展针对性检查。

比如，在每次机组维护完半年后，齿轮箱滤芯堵塞出现的几率会大幅提高，通过预警系统，可以及时提醒现场人员应该关注机组的齿轮箱运行状态，若堵塞，及时更换滤芯，避免引起风机故障停机和降低齿轮箱的使用寿命。

1.2.6 运行分析预警

运行分析预警主要是指实时监测风机运行情况进行预警，可以通过“趋势图分析”、“历史数据”等模块分析风机的历史运行数据，并初步探索风机各点位之间的关系。

当风机趋势图数据出现异常点时，很有可能存在故障，进行人为预警，运行人员可通过查阅该台机组之前的维护检修记录和历史故障记录进行预判断，若已报出故障，则可通过故障前后3 min的20 ms数据进行分析处理。

比如，图3中的发电机轴承1和2的温度趋势图，若趋势图中发电机轴承1，2温度差异较大，并且温度在80℃以上，则现场运维人员需要对发电机相关部件进行检查，是否存在温度传感器异常，或者发电机散热系统存在异常等问题。例如图4中的齿轮箱油泵压力趋势图，若趋势图中齿轮箱油泵压力值在正常运行中持续保持在4 bar以下，可以预判齿轮箱油泵可能存在滤芯堵塞、漏油等现象，此时，运行检修人员应及时对该台机组进行检查。

图4 齿轮箱油泵压力趋势图

图3 发电机轴承1，2温度趋势图

2 结论

本文主要是以概念性的角度提出预警分析的可行性，关于风机的预警分析主要从大部件预警、基于统计规律预警、功率曲线预警、CMS振动检测预警、损坏件预警、运行分析预警等6个方面进行展开，基本可以应用到风机运行状态的各个情况预警。

预警分析在各个行业都已经开始应用，在风电行业的应用却还没有做成系统，预警的准确性依托于强大的数据，也要熟悉预警内容的原理，同时还有很多硬件设施需专门为风电环境设计，因此，预警系统的成熟使用还有很长一段路走。

本文举例的6个方面中，功率曲线预警、基于统计规律预警、损坏件预警、运行分析预警因为所需的数据比较清晰，因此相对来说会比较容易实现，而大部件预警、CMS振动检测预警是需要进行大量的数据挖掘工作的，而且就目前的技术水平，无法去准确定义大部件故障、振动检测的相关技术指标量，不过，模糊的预警还是可以实现，相信能够在后续的数据中实现自我修正，最终实现预警功能。

风电行业在快速发展过后，隐患慢慢暴露出来，需要的是风电企业冷静的自我反省，并尽快采取措施，将损失降低到最小，预警分析将成为降低风机故障率，提高风机安全稳定运行能力的强有力方法。

[1]何显富,卢霞.风力机设计、制造及运行[M].北京：化学工业出版社,2009.

[2]王志新.现代风力发电技术及工程应用[M].北京：电子工业出版社,2010.

[3]李智辉,文元雄.风机振动监测系统[J].风机技术,2002,（6）：56-58.

[4]汪光阳,周义莲.风机振动故障诊断综述[J].安徽工业大学学报,2006,（1）：64-68.

Study on Feasibility of Wind Turbine Early Analysis

Jiang Chao

（Dongfang Electric Wind Power Co.,Ltd.，Deyang Sichuan,618000）

In this paper,wind turbine warning analysis can prejudge whether or not there is a fault to the unit's components,it's based on the warning of large parts,warning of the statistical rule,the power curve early warning,CMS vibration detection of early warning,a warning of damaged parts,warning of operation analysis early for feasibility analysis.Based on the data before the fault of unit,the princle of the operation and the soon,the rules for normal operation are found,and the data rule before failure for a period of time also are found.When the part returns the abnormal data again,wind turbine can automatically warn,the field staff can immediately check if the parts fail.Nip in the bud,reduce the failure rate and lost,ensure normal and reliable operation of wind turbine.

wind turbine,warning analysis,law of the data

TM614

A

1674-9987（2017）02-0056-05

10.13808/j.cnki.issn1674-9987.2017.02.013

姜超（1985-），男，本科，从事风电现场服务及风电机组技术工作。