摘要：为了实现各种风电传动机组故障科学合理的设计制定故障维护管理规划，本文主要提出了一种基于系统状态风险监测数据的各种风电传动机组故障维护相关技术课题研究的总体思路。本文介绍了一种包括状态数据采集与分析处理、状态风险监测、故障风险诊断、健康风险评估和系统性能优化预测的故障预测与健康评估管理的各种风机机组维护相关技术。

关键词：风电机组;状态监测;维护技术

随着风电在我国电力能源结构中占比不断提升，如何在提升风电机组发电能力的同时，降低运行和维护成本，已成为风能能否长期健康发展的关键因素。针对风电机组发电量低于额定值、整机综合性能不明确、关键部件异常事件突然发生等问题，本文分析了风电机组运行状态监测与健康维护的关键技术，以达到提升风电机组运行状态的目的。

一、状态监测风电组发展现状

由于风电机组吸收的能量来源于风能，因此输出功率是跟随机组所在位置的风能不断地调整变化的。风电机组的运行过程中对其效率的评估是根据对应的风速所包含的风能，由于风能的随机性，每个时刻的输出功率所对应的风能能量是变化的。在风电场日常运营过程中，通过统计每台机组的月发电量以衡量机组的经济水平，因此需要确定每台机组的额定发电量，发电量一般用于评估中长期的机组的发电性能，但是发电量是有功功率在时间尺度的叠加，忽略了叠加过程中有功功率的波动性。

在风能条件相同时，基于发电量能够得到不同机组间准确的对比结果，但是相同的风能条件在实际很难达到。不同时间段，风能条件是不同的，因此采用发电量评估机组的发电性能的变化也是不准确的。因此，构建一个科学合理，准确评估发电性能的模型是有必要的。

二、发电组工作路线

（1）数据采集与处理

包括某些设备正常历史实时运行状态数据和某些设备正常实时历史运行状态数据、传动链上的振动和空气动力学监测数据。某些设备正常历史实时运行状态数据采集分析重点主要放在某些机组状态变桨传动系统、变频器、发电机以及偏航控制系统等传动设备的缓慢状态变化;某些设备实时历史运行状态数据采集分析重点主要放在某些机组传动设备状态变化速度较快的设备参数上面。以上这些数据进行汇总后即可形成完整的设备状态变化监测信息数据库采集系统。

（2）状态监测

接收到的实时监测数据和分析处理后期的数据，将设备特征评价值与设备期望值数据进行综合比较后在判断后可以评价风电设备的当前运行健康状态，并实时输出健康监测数据结果。为了方便企业判断风电设备的当前运行健康状态，确定风电设备本身是否可能存在健康问题隐患以及健康故障，并且帮助判断健康问题隐患、故障的严重性及程度，需要帮助比较设备表征当前设备运行状态的主要测量特征值和与之数据相应的设备期望值测量标准。因此需要帮助建立设备状态特征评价数据模型，使用一些模型可以直接反映一个风电设备机组当前工作环境性能的主要特征评价指标，建立适当的评价模型文件来帮助确定一个风电设备机组当前的设备劣化严重程度，从而准确性地描述一个风电设备机组当前所处的运行状态，输出设备的劣化严重程度及企业应该及时采取的设备维护管理措施。

（3）故障诊断

故障时的模式识别诊断的一个基本核心重要任务也就是系统设备的运行实时系统故障模式识别，故障时的模式识别诊断主要可以分为实时系统故障特征提取和系统设备实时故障模式识别两个大部分的方式进行诊断工作。系统内部设备运行实时异常故障时的模式识别诊断进行识别分析工作的一个基本实质重要任务就是对系统内部设备运行实时系统故障的基本状态信息进行系统特征提取数据进行基本信息提取并对系统设备异常故障时的模式识别数据加以分析进行识别，在对大型采用风电风力传输链的机组系统设备实时故障基本信息系统特征提取进行基本信息提取等在诊断工作基本全部完成后又再同时开展系统设备实时故障的模式识别进行诊断分析工作。通过系统设备接收机对设备运行实时系统故障运行状态特征提取后的数据，通过随机提取基本完成的系统设备实时故障建模（其中主要包括对系统设备风电传动链的设备故障发生机理提取数据进行建模和提取相对应的历史时间设备实时运行故障状态提取数据的反向建模）和系统设备实时故障特征提取等在诊断工作的根本完成基础上又在同时采用系统设备实时故障模式识别的两种工作方式上又可以同时进行设备故障时的模式识别诊断。

（4）健康评估

由于利用无线网络处理方法对于复杂风电设备机组具有很强的自动处理性和不确定性大的问题处理能力，同时它也拥有强大的概率分析计算能力。可以实现风电设备系统故障的纵向联合概率分布和对特征的概率推理分析计算，从而可以实现其他风电设备机组的健康心理状态失效评估，以对其他风电设备机组的健康心理状态评估进行失效评价。

三、发电性能监测和分析功能

风电机组发电性能监测功能是评估不同机组的发电性能，在风电场发电性能监测模型的构建中，训练数据的选择由单一机组的历史数据调整为所有机组正常运行的历史数据，使同一风电场所有机组的发电性能评价建立在同一尺度上，在此基础上实现不同机组在同一时间内的水平发电性能比较。如果单个风电机组的发电指数在一段时间内持续处于排名的后10%，应进行发电指数的异常性能分析，对于发电潜力指数，有必要关注那些始终处于发电潜力指数前列的设备，并分析发电潜力始终较高的原因，以实现风电机组发电量的提高。

在风电场层面对发电性能进行并列比较，能够将风速随机性变化造成的发电指数的下降弱化，便于识别表现不佳的机组。发电潜力指数明确了需要改进的机组，通过分析机组的高发电潜力区间，确定机组的优化方向。结合风轮机运行参数的基准区间，分析机组高发电潜力的原因。

四、结论

随着风电运营精细化程度的加深，提高风电机组的发电量和降低运行维护的成本是引导风电产业进一步发展的重要因素，在接下来的工作中需要结合设备目前的性能，从改善设备性能的角度提高风电机组的发电量。

参考文献

[1]邢月. 风电机组运行状态监测与健康维护关键技术研究[D].华北电力大学（北京），2021.DOI：10.27140/d.cnki.ghbbu.2021.000150.

[2]李精家，戴启波，张庆运，王彦龙. 基于状态监测的风电机组维护技术探讨[C]//风能产业（2017年11月）.，2017：78-81.

[3]李精家，戴啟波，张庆运，王彦龙. 基于状态监测的风电机组维护技术探讨[C]//第三届中国风电后市场专题研讨会论文集.，2016：101-105.

单位名称：重庆海装风电工程技术有限公司   省市：重庆市梁平区  邮编：405200  姓名：刘宇  出生年月：1992年9月27日  性别：男  民族：汉族籍贯：重庆市梁平区  学历：本科  职称：助理工程师  工作方向：风力发电机组维护