[精品]风电机组故障智能诊断技术及系统研究

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1、风电机组故障智能诊断技术及系统研究摘要：风电机组的状态监测和故障诊断是保证机组氏期稳左运行和女全发电的关键。基于风电机组的慕本结构，介绍了机组的故障类型和机理，论述了实际应用屮机组的状态监测和故障诊断技术;基于BP神经网络的原理和优点，深入讨论了如何应用人工神经网络构建风电机组智能诊断系统，并给出了可行的系统设计方案和软件实现流程图。关键词：风电机纽;状态监测;故障诊断;神经网络风力发电是世界上公认的最接近商业化的可再牛能源技术Z—[1]。在当今强调保护环境、可持续发展的背景下，不消耗化石燃料、无

2、环境污染的风力发电被认为是最清洁的能源利用形式。在过去的10年里，由于年平均增长率接近28%,风力发电己成为世界上增长最快的可再生能源[2]。随着风能的快速发展和大规模风电机组的投入运行，.「L由于大部分机组安装在偏远地区，负荷不稳定等因素，我国不少风电机组都出现了运行故障，直接影响了风力发电的安全性和经济性。为保持风电的长期稳定发展，增强它与传统能源的竞争力，必须不断降低风力发电的成本（包括制造安装成本和运行维护成本）。服役超过20年的风电机组，其运行维护费用估计占能源成本的10%〜20%[3]

3、;海上风电机组由于运行环境更恶劣、维护操作更困难，这个比例更是高达30%〜35%[4]02004年丹麦HornsRev海上风电场的多台机组出现了电机失效等技术故障，更换风机并运至陆上维修，血接导致设备供应商年度亏损近4000万欧元。因此，风电机组的状态检测和故障诊断显得尤为重耍，是保证机组长期稳定运行和安全发电的关键。风电机组故障诊断利于降低故障率、减少维修时间、增加年发电虽:和提高风电场的经济效益;利于发现早期故障，不仅能为机组维护人员安排备用器件和物资提供必要的吋间,而II-也能为设计人员提供

4、指导和意见。随着人工智能技术的发展，特别是知识工程、专家系统、人工神经网络等在诊断领域的进一步应用，故障智能诊断已逐渐成为现实。木文将在介绍风电机组结构、常见故障和状态临测技术的棊础上，深入讨论如何应用人工神经网络构建智能诊断系统，并给出可行的系统设计方案和软件实现流程图。1风电机组结构风电机组通过叶轮捕获风能，传动系统将风能传递到发电机，发电机在电气控制系统的调节下发高质量的电能，并网型发电机通过变流器和变压器接入电网，向电网馈电。风电机组从整体结构上分盲•驷型和齿轮箱升速型，实际应用中较多采用

5、后者。常见的升速型水平轴风电机结构如图1所示[5],主要由风轮、变桨机构、传动系统、偏航系统、发电机、控制系统、机舱和塔架等构成2常见故障和机理分析风电机组多安装在髙山、荒野、海滩、海岛等风口处，常年经受无规律的变向变负荷的风力作用以及强阵风的冲击和酷暑严寒极端温怎的影响，从而导致其故障频发。风电机组常见的故障类型有很多。对于不同风电场，其地理位置、风况、风机类型和运行情况都有所不同,从而导致机组的故障类世不同。图2是瑞典风电场200()-2004年间故障数据的统计图。nJ见，电气系统是机组屮最常

6、发生故障的部件，其次是传感器和叶片/变桨装置;齿伦箱故障是引起停机时间的最主要原因，其次是控制系统故障和电气故障[6]。据统计，我国的风场齿轮箱损坏率高达40%〜50%，是机纽屮故障率最高的部件。以卜•仅分析儿种常见的主要故障。2.1齿轮箱故障齿轮箱是升速型风电机的重要纟R成部件，其作用是将风伦在风力作用下所产生的动力传递给发电机并使其得到相应的转速。根据风伦和发电机的特点，机组的质量、刚度以及传动轴的耦介、润滑等悄况，齿伦箱在使用过程屮将承受静态和动态载荷，从而可能产生各种类型的故障。由于制造安

7、装、操作维护、润滑、承载人小等方面的条件不同，故障发生的时间和程度有很人差异。统计表明[7],齿轮箱中各类零件损坏的比例为：齿轮6()%、轴承19%、轴1()%、箱体7%、紧同体3%、汕封1%。通常齿轮投入使用示，由于齿伦制造不良或操作维护不善，会产生各种形式的失效，各部件常见的失效形式见2.2电气系统故障风电机组的电气系统通过变频器等电气设备与电网连接，向电网输送电能，同时控制电能参数。现代设计通过变频器等电气设备来控制功率和频率，实现风电机组的软并网。在大功率并网犁风力发电系统中，双馈型电机转

8、子侧变频调速恒频发电系统性价比较高，近年来被广泛应用。虽然电气系统的投资仅占风电机组金部投资的1%,但是其故障率却高达17.5%f8]o电气系统部件较多，故障种类也较多，主要有短路、过电流、过载、过电压、欠电压、过温、接地、无法启动变频器等故障。2.3发电机故障发电机的作用将旋转的机械能转化为电能，其型式较多，目前国内外采用最多的是双馈式异步发电机。风机屮最容易发生故障的部件是轴承、定了和转了;对典型的异步发电机而言，三者的故障率分别为4()%、38%和10%[9]o定了和转了故障