风力发电机组控制及运行维护技术研究

史振鹏

摘要：经济发展与环境发展之间的矛盾日益突出，各行各业开始重视将更多的环保理念融入到生产和发展中，风力发电作为清洁能源生产之一，受到了各地区的欢迎。这种获取电能的方式不仅清洁无污染，而且在机组运行中节省了人力和物力。其中最重要的工作之一是机组的运行和维护，它直接影响到电能采集的质量和数量。因此，这项工作必须引起专业人士的重视。

关键词：风力发电机组;控制操作和维护技术;研究分析

1风力发电机组控制技术

1.1机械控制技术

（1）采用变桨距风轮

风电机组最初采用定桨距风电机组，采用常规PID控制器控制和调整风电机组的转速和叶片的桨距角，从而控制风电机组的偏航。其风力发电的利用效率相对较低，因此在技术创新过程中，逐渐产生了变桨距风力发电机组，特别是大型风力发电机组，叶片采用变桨距连接，使得转子叶片更薄，结构更简单，转子转动惯量小，根据风速的变化自动调整叶片的连接角度，从而大大提高了风力发电机组的利用效率。在机组控制中，变桨距结构提高了发电系统的运行自动化程度，明显提高了风电机组的功率输出，是目前机组最主流的控制方式。

（2）风力发电机组转轴的设计

由于风力机体积很大，可达几十米，重量达几十吨，受制造工艺和材料的限制，风力机的转速一般在27转左右，机组容量越大，转速越低。为了获得更稳定的发电机功率输出，目前风电机组一般采用异步发电机，采用绕线式异步发电机，并在功率输出电路中增加变频技术，以实现最佳叶尖速比的监测测量，并增加机组的风况运行范围，保证发电机效率在风速变化过程中的稳定性，以获得最佳的输出功率。同时，采用变速恒频（VSCF）技术，实现发电机组与电网系统良好的柔性连接，更容易实现并网运行。

（3）装置的电子控制

目前，许多风力机采用直接驱动风力机，即风力机直接驱动转子旋转。这对控制技术和监控技术提出了更高的要求。由于风电机组大多布置在海上、岛屿和偏远地区，测试和维护相对困难，因此采用变频电路技术和远程监控技术，并将变论域自适应模糊控制方法应用于风电机组转速和变桨距控制系统、转子定位、故障检测、自动维护自动化控制等，确保机组安全运行。

1.2电气控制技术

风电机组的电气控制可以有效降低安全事故发生的概率，提高机组的运行稳定性。风电机组电气控制系统主要由主控制器、电量采集、无功补偿、偏航和自动电缆释放系统组成，使风电机组在运行过程中根据设定的参数自动控制转速和功率。电气控制系统由硬件和软件两部分组成，硬件主要采用单片机或PLC技术。两者在性能上各有优缺点，设计时一般根据不同的要求、环境和特点进行选择。而软件主要为模块化结构的控制程序，合理编写主控制程序、事件处理子程序、定时中断程序、紧急停机程序，从而实现机组的正常运行、监控、故障处理等自动监控。

2风电机组运行故障的主要形式

2.1齒轮箱有故障

通常采用齿轮箱控制主轴左转速度，实现风能向电能的转换，从而有效提高电能质量。齿轮箱故障将直接影响设备的运行。一般来说，齿轮箱长期运行后，由于摩擦时间长，内部温度会急剧升高。在此过程中，如果散热工作不及时进行，润滑油的作用将严重降低，导致机组负荷变化和工作转速变化。同时，部分设备内部齿轮箱设计不合理，齿轮承载能力估算不足，导致设备启动后出现故障。此外，在发电机组长期恶劣的环境条件下，变速箱内部不可避免地会出现锈蚀、磨损等一系列问题，这将对风电的利用产生负面影响。

2.2风力发电的谐波污染

风力发电可能在以下两个过程中产生谐波：第一个是风力涡轮机本身的机械设备，可能产生谐波。与电网设备并联运行的风电机组在启动过程中需要与风电机组的机械设备连接，因此会带来一些谐波。这个过程很短，不经常发生，可以直接忽略。但如果采用变速风力机，将会产生很大的影响。变速风电机组需要通过逆变器设备接入电网。如果风电机组机械设备的传输频率与谐波频率一致，将带来非常严重的谐波。

3运行维护管理措施

3.1执行有针对性的运行和维护计划

目前，风电场的发电机组维护工作大多是按照厂家提供的维护计划进行的，缺乏一定的针对性，不能根据各电厂的具体情况提供针对性的解决方案。因此，经常出现维修不足的现象，造成资源浪费。由于每个电厂的地理位置不同，造成其周围环境也会有一定的差距，温度、湿度、风向变化等因素会有所不同，因此，不能完全按照相同的解决方案进行发电机组运行工作，应根据各风电场的运行情况制定不同的运行计划，要考虑使用不同的环境、不同的机组故障、不同的系统工作强度等具体情况。运维人员应根据各风电场的实际情况和风电机组的实际运行情况，制定不同的维护范围、维护标准和维护方法。可以针对每个风力涡轮机专门开发不同的测试项目，以便“根据当地条件”对风力涡轮机进行操作和维护。

3.2基于大数据分析的故障诊断

虽然风电机组系统极其复杂，但如果机组发生故障，会有一定的信号征兆。因此，我们可以利用大数据对故障的早期征兆进行分析和诊断，找到一定的分布规律，这更有利于风电机组运行维护工作的开展。机组的复杂故障可以逐步分解，分解后的数据可以进行统计分析，进一步分析故障机理，简化复杂问题。基于大数据分析的故障诊断中，首先要做的是对故障进行科学分类，分为几个子系统，如发电机、塔鼓、制动系统、可变螺旋桨系统，其次用适当的分析方法（故障分析法和后果分析法等）对各子系统的故障进行分析，最后形成故障子系统分析结果表，该表列出了各子系统对发电机组故障的影响，分析了现有故障模式的类型、原因及对故障的影响，并提出了有针对性的解决方案和方案。基于大数据的机组故障分析与诊断可以减少人员和工人的运维管理，优化运维措施，使发电机组的运维管理更加高效。

3.3物联网在运维管理中的应用

发电机组进入正常工作状态后，可将物联网应用于运行维护管理。整个系统按功能可分为服务器端和客户端。顾名思义，服务器负责管理单元设备和单元任务。正常情况下，机组设备的管理由管理人员操作，管理对象为风电机组及机组其他部件。具体工作内容为风电机组等部件基本信息（名称等）的录入、删除、检查和替换。机组任务的管理由维修人员操作。具体工作内容为任务信息的增加、删除、更改，也可以指定具体的操作维护人员。客户端的工作内容是维护人员通过扫描任务条码上的任务信息，完成特定的任务要求，并通过手持操作上传任务完成的具体情况。由于发电机工作的复杂性和运行的特殊性，通常一项任务将需要维修人员对多个部件进行维修，维修人员应在检查完所有部件后，统一完成上传，本次服务需要管理层对已完成的任务进行审核确认，未完成的任务需要运行维护人员在以后的时间进行检查和维护。将物联网技术应用于风力发电机组的运行维护管理，可以使整个运行维护管理工作更加高效、快捷，降低人力物力的消耗。

4结论

风力发电机组是实现风能转化为电能的重要系统，利用多种现代技术实现对风力发电机组的高效控制，有助于提高风能的捕获和利用率，因此，为了进一步提高风电的利用率，需要积极运用现代科技，风力发电机组控制技术的进一步创新。

参考文献

[1]刘洋广. 基于大数据分析的风力发电机组故障预警技术研究与应用[D].吉林大学，2018.