风力发电机组故障风险评价与维护决策

尚英健

摘要：随着我国绿色发展理念的不断得到贯彻落实，风能作为可持续性发展的清洁能源也得到了能源企业的关注和重视。随着我国清洁能源风电企业的不断发展壮大，在其处理技术上也得到了很大的进展，在运用技术运用上也日益成熟。然而由于发展中的需求在不断变动，其对发电机的质量要求也在不断发展变化，因而要做好风力发电机组故障风险评价与维护决策工作，从而提高清洁能源的运用效率。本文主要根据常见的故障问题提出相应的维护策略，以此提高风电企业的经济效益。

关键词：风力；发电机组；故障风险评价；维护；决策

由于当前社会上对清洁能源的需求量在不断增加，其对风力发电场的建设投入也在不断增加，为了更好地减少建设成本，降低故障的发生率是最优的决策办法。风电企业更应投入更大的力度于故障防控上，从而能更好地集中精力于资源开发上。风力发电机组的安全可靠性会直接对风电企业的整体运行产生十分重要的影响。同时，做好风力发电机组故障风险评价与维护决策工作也是当下面对全球能源危机局势下最好的应对方法。在中国，更多的风力发电机组建设于偏远落后的地区，其发电技术长期处于中下水平，从而使得风力发电机出现故障的频率更高。因而在此，笔者对发电机组出现的风险进行评价，并提出粗略的方法建议。

1 风力发电机组故障风险评价

1.1 运行维护管理制度不够完善

运行维护管理制度是当下中国的风电场建设过程中较为薄弱的环节，由于风力发电场的建设规模并没有得到统一的规范落实，其规章制度也难以得到完善，例如在建設过程中并没有对各项数据进行统一核实和整理，从而导致在故障维修过程中难以根据根源进行解决问题，致使检查管理工作出现混乱的局面。正因为风力发电机组的运行维护管理制度不够完善，给风电场运行建设来了一定的风险，过多未能被检测到的故障会让风电场的整体效率大幅度降低，影响其经济效益。

1.2 风力发电机维护管理人员的专业技能不足

风力发电机维护管理人员的专业技能不足是影响风电场运作的最直接因素，其对风电场的风险影响主要在于其未能全面地对发电机组进行全面的检测，从而影响了风力发电机的正常运行效率，增加了后续的维修费用。由于机器设备检修工作人员对故障的管理重视程度不够，往往只能看到故障表面的问题，而忽略了对发电机组深层次的故障分析检测，从而未能从根本上降低风力发电机运行故障的发生频率。更大的风险在于很多的检修工作人员对于发现的细小故障问题采取忽略的态度，没有对其进行及时的维修处理，从而影响了检修工作的进程。

2 故障诊断理论

近年来，随着诊断理论和实践证明地不断修证正，对风力发电机的故障诊断理论也在不断地完善，但任何一种智能的方法都会存在一定的限制。为了让故障诊断理论更好地服务于风力发电机，就需要通过现代的信息科技手段，充分利用故障预报系统的提醒功能，提高故障诊断理论的实用性，以此达到预期的结果。其次，单纯的故障诊断理论是不足以对所有故障进行预测和处理的，因而需要不断地整合不同的诊断方法，让不同性质的数据算法，可以发挥自己的优势性和特点，从而获得更准确的解决方案。小波分析方法在时间域和频率范围内具有很高的分辨率。它在每个尺度上呈现一个小的波分解滤波器，并对每个子带再次执行半分割，从而获得比波纹更精确的信号分解。结合小波包分析方法和数据网络的特点，本文提出了一种基于小波包数据网络和BP数据网络的智能损伤诊断方法。该故障诊断方法首先对风力发电机采集的实时数据进行噪音的消除和特征向量的提取，并作为已经准备好的BP数据网络的输入，根据已经准备的映射关系，判定输入信息的故障模式。

3 状态监测与故障诊断系统的设计

根据小波包分析法和人工数据回路网故障诊断理论，作者基于风力发电机监视器和诊断系统原理对网站点测量、传感器和数据收集系统、网络数据通信系统进行了诊断和管理。其模块功能主要包括4个部分。

（1）传感器主要是用于监视风力发电机状态以及当基本系统出现故障时，对其进行诊断并获取相关的参数。一般的传感器都采用风力涡轮来进行感应，其次，根据实际情况的不同，传感器的功能还包括了对风力发电机组故障模式的真正测量以及对异常位置的完整检测。传感器能够有效地对风力发电机组进行状态监测以及故障诊断，从而确保风力发电机的正常运作。

（2）根据传感器数据收集系统的主要站点，使导致风力发电机发生故障的要素得以暴露，以此确保风车涡轮发电系统的状态和故障诊断，确保对故障进行处理时，信息能够被实时的数据系统诊断，同时及时准确地对故障问题做出基本决策以此提高风力发电机的运转效率。风力发电机组状态监测及故障诊断系统实际上是实地数据的考查和获取，并且其同步到数据采集系统中，为后续的风力发电机维护提供参考。

（3）通过一系列协议和地点，检查SCADA服务器数据存储系统的状态和问题。确认系统scada系统的问题诊断、连接和数据传输问题。系统数据收集和使用RS 485通信有线传感器发送单元模块、诊断、确定系统和服务器。其次，利用系统SCADA控制开关和服务器，从而实现与联系信息和数据收集系统的有效连接。诊断服务器的诊断和最终决定将通过互联网诊断处理结果。无线网络GPRS将发送数据操作发送给风力发电机场相关维护人员或管理人员，从而提高状态监测与故障诊断系统的运转效率。

（4）服务器的故障诊断是由使用SQL Server 2008基本系统的数据库的主数据库构成的系统的服务器。识别数据集数据源分类所需的软件系统数据型和功能SQL Server和用户可以存储能够访问远程和本地诊断通信系统的数据库服务器的信息系统的数据。系统通过协议访问信息和OPC风发生装置通过系统检查收集了各种各样的数据。

5 风力发电机运行维护的策略探讨

5.1 提高风力发电机润滑系统维护水平

润滑系统是对风力发电机运行起重要作用的零件部位，因而在预防工作过程中的首要工作就在于要对润滑系统进行维护和完善，在当下我国的风力发电机润滑系统中，最主要的形式是稀油润滑和干油润滑。而在当下最为常用的是采用稀油润滑的方式，对其内容进行定期的采样和油样化验，以此保证发电机组的轴承和齿轮能够更顺畅的切合，从而提升运转的效率，其次则是要过过滤器进行定期检查和更换，以此确保箱内润滑油的正常供应，并且在油量低时进行及时地补充。再者，则是要对发电机组排出的废油进行及时的处理，以免出现影响风机运行和污染环境的现象。

5.2 做好日常维护工作

防患于未然是提升故障处理效率的重要方法手段，风力发电机运行过程中难免存在故障，在出现故障时，检修工作人员应对故障进行代码的编制和记录并在整理成册，以此为后续类似的维修工作进行有序处理。做好日常维护工作需要做好三步走，第一是看，检修工作人员需要通过肉眼查看风力发电机组中电缆是否存在损坏或移位现象，同时检查各元器是否存在违规放电现象，其次还要确保发电机地碳刷和地面的接触是否保持良好的接触距离，以及检查压力表是否能正常运行，转动零部件是否存在磨损以及发热，齿轮箱和发电机的是否有异物堵塞等现象。第二是听，很多的发电机组在出现故障时会出现异常的声响，因而在日常检查工作中需要注意听机器设备在运行过程中出现的异常声响，以此判断是否出现接触不良或内部零件损坏的情况。第三则是动手操作，在日常的维修管理过程中，要认真地润滑泵进行更换和检查，在检查完毕后还要对现场进行清理，从而确保各元件正常运行。其次便是要认真地检查液压系统的运行情况，手动测试叶片的收放。

5.3 提升检修人员的业务技能水平

风力发电机工作人员的综合素质能力會对风力发电组故障处理产生直接的关系。因而在选用发电机组检修工作人员时，要充分考虑其各方面的技术能力，让其技术水平在风力发电机组故障风险评价与维护决策工作中得到更好的发挥，从而让其发挥自身价值的同时也能提升风电场的经济效益。例如在风电机组发日常运过程中，其部分零部件出现故障时，检修工作人员应有基本的问题意识，对机器故障做出初步的判断和处理，以免在后续的工作运行中产生更大的问题。由此可见，检修人员的业务能力实际上是与风电场的运行效率是有直接关系的，因而在后续的工作过程中要做好相应的知识技能培训，让其掌握更为全面的检修技术，能够对一些细小的故障做出处理，以免出现更大的问题。

6 诊断结论与建议

在对风力发电机进行检测是，要检查高频和低速核心频率的网络，以及低速和高速之间的存在的不足之处。其次要认真检查齿轮轴的运作效率；通过波浪的频率，才能检查出风力发电机齿轮的缺陷。根据大型风力发电机组技术发展对故障诊断的要求，文章对大型风力发电机组进行了诊断，并探讨一种对故障信号进行诊断和处理的方法。大型风力发电机组诊断中包含的重要问题及研究趋势如下：

（1）风力发电机常建立于自然环境较为恶劣，干旱风大的地带，因而其常会受到噪声的影响，因而在对诊断系统进行开发早，需要抗噪音性能较好的传感器，从而能延长传感器在恶劣条件下的寿命，以提高其诊断的正确率。在现代社会中，开发无线传感的风发发电技术能够更好地实现远程监控，以此提高风力发电的技术水平。

（2）通过设置涡轮传感器振动，故障诊断和故障诊断的成本投入是十分巨大的。因而需要借助现代互联网系统，通过大数据的形势提高诊断的准确率如。其次，如果在风力发电机诊断中运用SCADA技术和电信息系统，则能有效提高风力涡轮故障诊断的正确性，同时也能减少风力发电机的运行成本。

（3）从当下的调查结果来看，各类的风力发电机诊断系统都有自己的独到之处，因而需要不断地结合其中的优势，进行不断创新，以此能更好地提升来自不同地域以及类型的问题。如何实现多方位、多角度的信息融合是未来有助于提升风力发电机组运行效率的重要研究方向之一。

（4）随着现代科技的不断发展进步，智能故障诊断技术的运用也日益广泛起来，其能够让大型的风力发电机组的故障通过在线网络进行诊断，并且给出相应的解决方案，现如今，随着大数据的深入发展，在线诊断的关键，开展风力发电机组在线故障诊断和分层分布式网络远程故障诊断已成为可能，同时也是未来发展的趋势之一。

结语

总而言之，做好风力发电机组故障风险评价与维护决策工作是提升清洁能源运用效率的重要方式之一，因而要从全面角度去思考风电场中各个运行环节可能出现的问题，从而提升风电场整体运行的效率，让风力发电组发生故障的机率得到更大的降低，使得风力发电组能够最大程度地平稳运行。因而在本文中提出一些相应的应对策略，从而让发电机的故障得到及时的控制和预防，并且工作人员也要提升自身的安全意识，采用更加直接高效的检测和维修手段，更快更好地处现机器设备的故障，提升设备的运用效率，从而从整体上提升风电场的经济效益。

参考文献

[1]高崭. 风力发电机组故障风险评价与维修决策研究[D].华北电力大学，2015（05），132-135.

[2]王成成. 基于可靠性分析的风电机组状态维修决策研究[D].华北电力大学，2016（02），112-115.

[3]叶宇洋. 双馈异步风力发电机故障预警与诊断方法的研究[D].华北电力大学，2015（06），232-235.

（作者单位：国华（临朐）风力发电有限公司）