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基于智能控制技术的风力发电机组运行监测与故障诊断设计智能控制技术在风力发电行业中的应用日益广泛，对于风力发电机组的运行监测与故障诊断具有重要意义。
本文将基于智能控制技术，探讨风力发电机组运行监测与故障诊断的设计方案。
一、风力发电机组运行监测设计1.1 监测参数选择风力发电机组的运行监测需要选择合适的参数进行监测。
可以考虑监测的参数包括：转速、发电机温度、润滑油温度、振动信号等。
这些参数能够反映风力发电机组的运行状态和健康状况。
1.2 数据采集与传输为了实现对风力发电机组运行状态的监测，需要对各个参数进行数据采集和传输。
可以利用传感器对监测参数进行实时采集，并通过无线通信技术将采集到的数据传输到监测中心。
1.3 数据处理与分析采集到的数据需要进行处理和分析，以获取有关风力发电机组运行状态的信息。
可以利用信号处理和数据挖掘技术对数据进行特征提取和故障诊断。
1.4 运行状态评估与预警基于处理和分析后的数据，可以对风力发电机组的运行状态进行评估。
利用模型建立与历史数据的对比，判断是否存在异常情况。
一旦发现异常，系统应能及时发出预警提示。
二、智能控制技术在故障诊断设计中的应用2.1 异常数据识别通过对风力发电机组的监测数据进行分析，可以识别出异常数据。
采用机器学习算法，构建故障诊断模型，通过训练和学习，使系统能够自动识别出异常数据，并判断是否有故障发生。
2.2 故障模式诊断为了准确判断风力发电机组的故障类型，可以采用故障模式诊断方法。
根据不同的故障类型，构建故障模式库，并根据监测数据进行匹配和判断，从而确定真正的故障原因。
2.3 诊断结果反馈与优化故障诊断结果应及时反馈给风力发电机组的相关人员。
同时，根据诊断结果进行优化设计，修复故障，提高发电机组的可靠性和性能。
2.4 维护管理与远程操作基于智能控制技术，可以实现对风力发电机组的远程维护和管理。
通过远程操作系统，对风力发电机组进行监测、诊断和控制，提高运维效率和便捷性。
基于大数据的风电场智能运行及故障诊断风电场是目前全球发展最迅速的可再生能源之一，其在减少二氧化碳排放和替代传统化石能源方面发挥了重要作用。
然而，由于风电场数量庞大且分布广泛，其运行维护面临着一系列的挑战。
为了实现风电场的高效运行和确保持续供电，基于大数据的风电场智能运行和故障诊断技术应运而生。
大数据技术的引入使得风电场能够实时收集和分析海量的数据，为运营商提供全面的运行状况监测和决策支持。
首先，大数据技术可以对风电机组进行状态监测，通过检测运行数据中的异常值和故障信号来进行故障诊断。
例如，可以利用数据挖掘和机器学习算法分析风电机组的振动、电流和温度等参数，识别出可能存在的故障模式，并及时报警提醒运维人员。
这种基于数据的故障诊断方法相比传统的定期巡检和预防性维护更加高效和准确，可以大幅降低故障损失和维护成本。
此外，大数据技术还可以为风电场运维提供智能化的运行决策支持。
通过收集和分析历史数据和实时数据，可以建立风电场的运行模型和预测模型，以实现智能化的运维管理。
例如，可以根据大数据分析结果对风电机组进行优化调度，使得风电场的整体发电效率最大化。
同时，还可以根据天气预报和风力变化等因素，合理安排风电机组的维护计划，避免因突发故障而造成的停机损失。
另外，基于大数据的风电场智能运行和故障诊断技术还可以改善风电场的运行安全性。
通过收集和分析智能传感器和装备设备的数据，可以帮助监测和预测高风险区域的故障风险，并提前采取相应的修复措施。
此外，大数据技术还可以提供风电场的实时监控和远程操作功能，使得运维人员可以随时随地对风电场进行监控和控制，及时处理可能出现的故障和风险。
然而，要实现基于大数据的风电场智能运行和故障诊断，并不是一项简单的任务。
首先，风电场需要建立完善的数据收集和存储系统，以确保数据的完整性和可靠性。
其次，需要开发和应用高效的数据分析和挖掘算法，对收集到的海量数据进行处理和分析。
此外，还需要建立合理的决策支持系统，将数据分析结果转化为实际的运维决策和行动计划。
风力发电机传动系统检查及维护技术发布时间：2021-12-13T05:50:04.690Z 来源：《当代电力文化》2021年20期作者：李磊[导读] 当前，我国大气污染问题会比较严重，这主要是因为火力发电是传统的主要发电形式李磊黑龙江辰能方正风力发电有限公司（黑龙江省方正县）150800摘要：当前，我国大气污染问题会比较严重，这主要是因为火力发电是传统的主要发电形式，这种发电形式在做工时，会将其燃烧所生成的二氧化碳，不去进行处理直接排放到大气环境当中，这就使得其成为了大气的重要污染源。
风能是一类可再生性能源，且该类能源极具绿色、低碳的优势，所以借助风能发电能够有效的减少二氧化碳的排放量，该类新型能源技术的使用优势显著。
风力发电机会将空气动力学、机械等多个学科整合在一起，构成一体化的综合性科技，其他各个部件的连接十分的紧密，传动系统是风力发电机内尤为重要的部件，且风力发电机的性能和其生产效益、生产成本之间具备极强的连接关系，所以需要注重开展风力发电及日常的检修工作，探究风力发电机传动系统的检查方式以及维护技术。
关键词：风力发电机；传动系统；检查；维护技术引言：随着经济水平以及科学技术水平的提升，可持续发展战略思想能够更好地切合能源使用的国情现状。
在新时期的发展背景下，我国会将重心放置到可再生能源代替天然气等不可再生能源的应用方面，这就使得风力发电的发展速度越来越快，其也逐步迈入了新能源研究的范围内。
如何利用以及开发风能源成为了社会各界关注的要点，在利用风力时，必须要正确的认知风力发电系统运行及维护等各项工作开展的重要性，同时提出一系列的系统维护以及故障修复措施，使得风能能够更好地转化为电能，借助动能所形成的能量，保障发电机良好稳定的发电状态。
1风电机组传动系统常见故障诊断1.1齿轮箱故障诊断1.1.1振动异常若设施的震动频率较高且震动异常现象明显，或者出现紧急制动的问题，那么其可能是因为齿轮轴部位受到较大的冲击荷载作用，致使其弯曲变形，也可能是其不平衡量大于了标准数值范畴。
本特利风力发电机状态监测解决方案————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：2本特利内华达ADAPT.Wind TM风力发电机状态监测解决方案-实现对风电机组产品生命周期的有效延伸随着中国市场对清洁能源需求的日益增长，在风电行业出现持续增长的同时，如何对制造后的产品实现在运行层面有效监测，提升风机的实际使用寿命周期，从而实现风力发电生产的持续竞争力等一系列需求，也逐渐成为了风机制造商，风场业主与运行人员最为关心的话题之一。
本特利内华达ADAPT.wind TM状态监测系统解决方案提供了从传感器到监测器和软件以及故障诊断服务的一体化可扩展的解决方案，通过主动预防性地检测风电机组传动系统早期的故障和问题，不仅帮助风机制造厂商及时对安装机组进行故障预警及诊断，提升售后质保期内的产品安全可靠性，为高效率服务提供更加可视的平台，同时也极大的帮助运营商控制运行维护成本，更加优化管理风电场的资产，提高设备的可利用率并降低维护的费用，提升风场经济效益。
ADAPT.wind TM系统不仅已作为GE风电机组配置的标准状态监测解决方案在全球使用，同时它还可以根据整机制造商的要求，灵活配置在其他任何整机制造商生产的风电机组上。
为什么要振动状态监测？风电机组会长期承受诸多无法预知的运行条件，这些都可能会对机组运行造成非常严重的不良影响。
如果能尽早地发现这些问题并加以处理，那么必然会提高风机的可利用率，同时也可以降低维护成本。
因此先进的状态监测技术与专业经验对于可靠地进行资产设备管理而言至关重要。
齿轮箱是首要问题行星齿轮箱的故障是风电机组制造商和运行人员主要担心的问题。
据统计仅与齿轮箱本身的故障问题直接相关的维护费用就占到了风电场运行与维护费用的25%-30％。
本特利内华达风机状态监测系统让运行人员能够远程获知齿轮箱的运行状况。
风电机组传动系统检修策略分析发布时间：2022-06-22T03:39:03.839Z 来源：《中国电业与能源》2022年4期作者：段浩[导读] 风力机驱动系统的故障主要包括齿轮箱故障、传感器故障和轴承故障。
段浩山东龙源新能源有限公司山东德州 253300摘要：风力机驱动系统的故障主要包括齿轮箱故障、传感器故障和轴承故障。
目前，输电系统故障诊断的方法主要有基于信号的方法和基于模型的方法。
基于信号的方法在输电系统中得到了广泛的研究，而基于模型的方法在输电系统故障诊断中的研究较少。
由于滑模观测器对系统干扰和噪声具有很强的鲁棒性，本文采用滑模观测器来实现输电系统的故障检测。
关键词：风电机组；传动系统；检修策略；分析1 风电机组传动机构常见故障举例风力发电机组存在多种故障现象。
我们不能直接确定问题出在哪一部分，但我们可以根据故障现象间接判断故障原因，然后借助特定的检测工具进行检查，从而准确确定故障原因。
例如，在交变载荷的影响下，轴承设备的疲劳损伤会加速，在疲劳状态下首先会出现小裂纹。
如果装置仍在工作，裂纹将继续扩展，导致轴承零件断裂。
这种情况在轴承和齿轮中更常见。
一旦传动机构的轴承或齿轮等部件出现问题，整个传动系统将出现故障，无法正常工作。
因此，了解风机部件的故障形式和原因，规范传动部件的日常维护和定期维护，对降低风机的故障率具有重要意义。
1.1齿轮故障类别①断齿：齿轮中的齿面将继续承受交变载荷，因此齿根将承受最大弯曲应力。
由于齿根过渡区截面形状的变化，齿根处经常出现应力集中现象，导致齿根处出现裂纹。
裂纹逐渐扩展，大致会折断牙根和牙齿。
②齿面胶合：在重载和高速齿轮运行期间，如果齿轮润滑不足，当两个啮合齿面相对滑动时，油膜会破裂。
此时，啮合齿面在压力和摩擦的作用下会发热，导致温度升高，导致啮合面局部熔焊，导致啮合面粘连。
在这种情况下，如果齿轮继续工作，齿面啮合区域将破裂，这就是齿面胶合。
③齿面点蚀：在交变载荷作用下，由于受力不均，齿面会呈现点蚀状。
风力发电机传动系统检查与维护摘要：当前风力发电受到大众关注程度日益增加，并且风力发电场建设周期短，基本布设在大风地带，而风力发电可利用率与其传动系统运行质量密切相关，但传动系统实际使用过程中常出现各种问题，其对于风力发电机运行质量及风力发电可利用率均产生不良影响，因此加强风力发电机传动系统检查与维护研究意义重大。
本文研究首先阐述风力发电机传动系统故障诊断技术，然后解析风力发电机传动系统故障类型及维护策略，最后提出风机维护工作内容。
关键词：风力发电机；传动系统；检查；维护；故障诊断一、风力发电机传动系统故障诊断技术通常风力发电机传动系统故障诊断技术大体包括下列三个方面。
首先为振动故障检测诊断技术，该技术作为当前应用频次较高的风电机组故障诊断方法之一，独立诊断效果明显，其实际诊断准确性高。
虽然这种技术故障诊断效果较好，但经济效益较为一般，这主要由于振动检测需在风力发电机传动系统不同位置布设各种振动传感器，而风力发电机实际工作环境较为恶劣，其使得传感器损坏频次较高，常常需要工作人员进行更换，这明显增加经济成本及工作量，所以风力发电机传动系统故障检测过程尽可能降低传感器使用数量，从而有效降低相关检测成本。
其次为电信号故障检测诊断技术，该技术应用可有效传感器频繁损坏及安装难度大等各种问题，其主要基于电流和电压实施信号检测，所以相关经济成本较小。
但该技术应用过程中故障诊断面小，相关技术存在一定缺陷及不足，因此尚未大范围应用在风力发电机传动系统故障诊断领域。
最后为性能故障检测诊断技术，其与电信号检测类似，检测成本低且技术成熟度差，该技术无需布设大量的传感器，基于相关风电机组系统数据便可起到明显的检测效果，但实际有效诊断范围小，并且对于相关工作人员专业技术能力及技术经验要求高。
二、风力发电机传动系统故障类型及维护策略2.1风力发电机传动系统故障类型2.1.1齿轮箱故障首先为齿轮故障类型，按照类型不同可以分为齿轮故障和轮体故障两类，风电机组的主要故障形式则包含：（1）齿面损耗。
基于PLC控制的风能发电站风电场运行监测系统陈琴【摘要】针对风能发电站在运行过程中具有随机性、不确定性的特点，本文提出了采用西门子PLC S7-1200控制来对风电场运行进行监测，通过偏航控制、桨距控制、转速控制、风机全自动启动和运行状态监测，能实现对风能发电站的电网、风况和机组的运行状况进行监测和记录，对出现的异常情况能够自行判断并采取相应的保护措施，并根据记录的偏航角、桨距角、风速等风力发电机组的各项性能运行参数，生成系统稳态和干扰响应曲线。
实验结果表明，该检测系统能确保风机的稳定运行，提高了风能的利用效率，大大缓解能源危机。
【期刊名称】《数字技术与应用》【年(卷),期】2016(000)010【总页数】2页(P27-27,130)【关键词】PLC;风电场;电网;监测;发电机【作者】陈琴【作者单位】上海电气电站集团电站工程公司上海 200000【正文语种】中文【中图分类】TM614随着经济的持续推进和居民生活质量的提高，大量不可再生资源例如石油、煤炭让生态系统担负了很大的压力，此外造成生态系统很大负担的还有火力发电厂所排放的废弃物。
风力发电作为一个无污染且再生的资源，对于发电行业有很大的促动和改善动力。
由于科技水平的巨大提高，以及微型计算机和编程能力的提高，这对于风电控制的研究又提供了新的途径。
针对以往风电控制中的部分不足，为此本文设计了一种基于PLC控制的风电场运行监测系统，该监测系统能对电网、风况和机组的运行状况进行监测和记录，对出现的异常情况能够自行判断并采取相应的保护措施，能确保风机稳定运行，可提高风能利用效率，大大缓解能源危机改善环境，推动了我国新能源的不断发展。
1.1 风力机的特性假设风力机的桨叶是可变距的并且是刚性的。
风轮吸收的功率为:式中:rP为风轮吸收的功率；ρ为空气密度；S为风轮扫掠面积；pC为功率系数；λ为叶尖速比；β为桨叶节距角；υ为风速。
由上面的公式得到，对于给定的系统，风速保持恒定，在风速给定的情况下，功率系数pC决定了风机功率，提高pC值，相应的风机功率也会提高。
分类号：TP202 单位代码：10190 研究生学号：********* 密级：公开硕士学位论文石睿2018年6月基于大数据分析的风电机组运行状态监测方法研究Research on Monitoring Method ofWind Turbine Operation StateBased on Big Data Analysis硕士研究生：石睿导师：马风雷教授申请学位：工学硕士学科：机械工程所在单位：机电工程学院答辩日期：2018年6月授予学位单位：长春工业大学摘要近年来，全球能源危机日益突出。
寻找可替代传统能源的新能源已成为人类面临的共同挑战。
作为一种清洁能源，风能具有许多优点，它对改善能源结构起着越来越重要的作用。
许多国家将可再生能源发展提高到国家战略层面，以风能和太阳能为代表的可再生能源发展迅速。
在国家政策支持和能源供应紧张的背景下，中国的风电特别是风电设备制造业也迅速崛起，已经成为全球风电最为活跃的场所。
由于风机结构复杂，且运行环境恶劣，为了降低其检修成本，通过风机状态监测的大数据分析得到快速有效的状态诊断和故障预警，已成为一个新课题。
本文首先对目前大数据在风电机运行监测应用的现状进行了分析，然后介绍了风机基本机构和典型故障，进而提出了大数据分析中数据挖掘技术在风力发电机组中的应用，并构建了基于SCADA系统数据的温度预警模型。
结果表明：当风机运行情况正常，其发电机温度的预测值与实际值相差甚微，发电机的温度预测模型所得结果精度较高；风力发电机潜在故障的有效性预警，主要由残差的分布情况分析实现。
最后开发了基于大数据分析的风电机组状态监测系统，实现了手机APP软件设计与传统的网页制作合作的功能，两种监控可以相辅相成，达到了风机运行状态监控预警的目的。
关键词：大数据分析风电机组 SCADA 状态监测预警模型AbstractIn recent years, the global energy crisis is becoming more and more prominent Looking for a new alternative to traditional energy problem has become a common challenge facing humanity As a kind of clean energy, wind energy has many advantages It to improve China's energy structure is playing a more and more important role Many countries to increase the renewable energy development to the national strategic level, represented by wind and solar renewable energy is developing rapidly In recent years, wind power has developed rapidly in emerging markets In the national policy support and under the background of energy supply tension, especially Chinese wind power equipment manufacturing industry was rapid rise, has become a place of global wind power is the most active Fan has a complex structure and operation conditions, in order to reduce the maintenance cost, and how to use the fan condition monitoring diagnosis and early warning and big data quickly and efficiently has become a new topic.This paper analyzed current application of big data in the wind motor running status monitoring, and then introduces the basic structure and typical problem. And puts forward the data mining technology in the application of wind power generators, and build a generator based on SCADA system warning model results show that when the fan operation is normal, the generator temperature forecast and actual values differ little, generator temperature prediction model the results high accuracy; The effectiveness of the wind turbine fault early warning, mainly by the distribution of residual analysis to realize finally realized the phone APP software design and the function of the traditional web production cooperation, two monitoring can supplement each other, to achieve the purpose of running status everywhere.Key words: Big date Wind power unit SCADA Status monitoring Warning model目录摘要 (I)Abstract (II)第1章绪论 (1)1.1课题的研究背景及意义 (1)1.2国内外研究现状 (1)1.2.1 大数据技术研究现状 (1)1.2.2 风电大数据应用现状 (2)1.2.3 SCADA系统在风电机组状态监测的研究现状 (3)1.2.4 数据挖掘方法研究现状 (4)1.2.5 国内风电机运行状态监测研究现状 (5)1.2.6 国外风电机运行状态监测研究现状 (5)1.3主要研究内容 (6)第2章风电机组基本结构和典型故障 (8)2.1风力发电机基本结构 (8)2.2风电机组主要部件及故障 (8)2.2.1 发电机 (8)2.2.2 风轮 (9)2.2.3 齿轮箱 (10)2.2.4 变桨系统 (11)2.2.5 偏航系统 (12)2.2.6 液压系统 (13)2.2.7 SCADA 系统 (13)2.3小结 (15)第3章数据挖掘技术的基本理论 (17)3.1A PRIORI数据挖掘算法 (18)3.2SMOTE平衡算法 (20)3.3逻辑回归模型 (21)3.4随机森林模型 (22)3.5聚类分析算法 (24)3.6非线性状态估计（NEST）方法 (25)3.7小结 (26)第4章基于SCADA数据的发电机预警模型 (27)4.1SCADA数据准备和影响发电机温度因素分析 (28)4.1.1 风电机组SCADA数据的选取 (28)4.1.2 影响风力发电机温度因素定性分析 (28)4.2发电机故障预警建模 (29)4.2.1 数据预处理 (29)4.2.2 构建模型 (31)4.2.3 模型工作流程 (34)4.3算例分析与模型验证 (34)4.4小结 (37)第5章基于大数据分析的风电机组状态监测系统 (38)5.1系统整体构成 (38)5.2技术架构 (39)5.3数据的采集及数据库 (41)5.3.1 表和字段设计 (41)5.3.2 数据采集优化 (42)5.3.3 数据库权限管理 (42)5.3.4 数据解析处理 (42)5.4分析模型的集成 (43)5.5系统运行结果 (43)5.6小结 (45)第6章结论 (46)6.1结论 (46)6.2展望 (47)致谢 (48)参考文献 (49)作者简介 (53)攻读硕士学位期间研究成果 (54)第1章绪论1.1 课题的研究背景及意义近年来，全球能源危机日益突出。
基于风力发电系统状态监测和故障诊断技术探究孙重亮; 谢兵红【期刊名称】《《电子测试》》【年(卷),期】2019(000)017【总页数】2页(P106-107)【关键词】风力发电系统; 监测; 故障; 诊断技术【作者】孙重亮; 谢兵红【作者单位】中广核哈密风力发电有限公司新疆哈密 839000【正文语种】中文1 风力发电系统状态监测和故障诊断技术研究现状与发展趋势1.1 风力发电机组故障诊断的研究现状就目前发展而言，风力发电机的维护系统使得风力发电机出现故障的隐患减小。
此系统的应用有效延长了金风的永磁直驱发电机的使用寿命，提高了金风的永磁直驱发电机的可靠性和安全性。
金风的永磁直驱发电机维护系统能够有效维护发电机的正常运行，降低了金风的永磁直驱发电机意外停机的风险，提高机组的运行效率，同时还能够降低金风的永磁直驱发电机装备的维护成本。
随着金风的永磁直驱发电机的广泛使用，社会对金风的永磁直驱发电机系统故障诊断技术给予巨大的关注。
实时监控发电机设备故障并及时维护能够提高金风的永磁直驱发电机的可靠性，降低机器的运行成本。
令人可喜的是国外和其他研究人员对于如何减少金风的永磁直驱发电机故障问题，对线圈中转子电流的谐波和搜索线圈电压的方法以及分析定子绕组的损坏作出了研究。
对于金风的永磁直驱发电机来说，常用的、有效的方法是定子电流的频谱分析，该分析方法对于监测和诊断电动机存在的缺陷有着很大的作用。
电流的频谱分析被用来感应电动机绕组出现的故障、机械的不平衡以及定子缺陷的诊断和监测。
许多专家在小波分析理论的基础上提出了双功率风力发电机定子绕组故障的分析方法。
许多学者使用金风的永磁直驱发电机时将动力转换成为连续小波变换。
通过用频率大小除以分量的大小、机器的损伤程度和频率分布来识别风向和风力的等级。
金风的永磁直驱发电机的轴承降低了生产成本，减少了对振动传感器的损坏。
1.2 存在的问题及发展趋势随着时代的发展，科技不断进步，对金风的永磁直驱发电机的保护和维修取得进一步发展，为国家的发展和社会经济效益作出了贡献。
