大海梁子风场设备状态检修信息化研究

基于大数据的水电厂状态检修方案探讨
刘艳英
【期刊名称】《数字技术与应用》
【年(卷),期】2017(000)010
【摘要】本文在结合目前智能电网技术取得成就的基础上探讨利用先进的大数据分析处理技术充分挖掘与设备状态相关联的多种有效信息,从大量数据中探知设备状态及影响参量变化的关联关系和发展规律,为设备状态的精细化状态评估和故障诊断提供全新的解决思路和技术手段.
【总页数】2页(P220-221)
【作者】刘艳英
【作者单位】浙江华电乌溪江水力发电厂,浙江衢州 324000
【正文语种】中文
【中图分类】TV741
【相关文献】
1.基于大数据模式下的智慧农业云平台解决方案的探讨 [J], 孙莉
2.基于大数据和云计算的智慧城管公共服务平台建设方案探讨 [J], 翟珂;宋鹏;李新锋
3.基于大数据的智慧水电厂建设思路探讨 [J], 周红
4.基于大数据的水电厂状态检修方案探讨 [J], 刘艳英
5.基于大数据的5G流量迁移方案研究与探讨 [J], 贾玉玮;晁昆;关键;王云云;赫欣;程新洲;曹丽娟
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2020年42卷第6期第25页电气传动自动化Vol.42,No.6 ELECTRIC DRIVE AUTOMATION2020,42(6):25-27文章编号：1005—7277(2020)06—0025—03大型风电机组远程状态监测系统相关问题研究探讨贾建华(晋控电力山西新能源有限公司，山西太原030000)摘要：大数据的应用不仅可以提升风电设备远程监测水平，而且可以提高发电机组的运维稳定性。

本文主要研究了大型风电机组远程状态监测系统的设计和实现，讨论了大数据在大型风电机组远程状态监测系统中的实际应用，分析了相关问题，并给出了系统的预期应用流程,以期为相关应用研究提供参考。

关键词：大型风电机组；远程状态监测系统；风电大数据中图分类号：TM315文献标识码：AStudy of Relevant Problems of Large Wind Turbine Remote Status Monitoring SystemJIA Jian-hua(Shanxi Tongmei New Energy Co.,Ltd.,Taiyuan030000,China) Abstract:The application of the big data can not only improve the remote monitoring level of the wind power equipment,but also improve the operation and maintenance stability of the generator units.This paper mainly studies the design and implementation of the large wind turbine remote status monitoring system,discusses the practical application of the big data in the large wind turbine remote status monitoring system,analyzes the relevant problems,and gives the expected application process of the system so as to provide reference for the related application research.Key words:large wind turbine;remote status monitoring system;wind power big data1大型风电机组远程状态监测系统设计思路以往大型风电机组电站之间、电站内部监控系统、变压站监控系统均处于互不兼容、相互独立的运行状态，且不具备存储长周期数据的能力，极易诱发数据孤岛问题，不仅增加了数据上报、利用复杂度,而且背离了大数据时代管理方针。

海上风力发电机组的可视化监测与评估技术研究近年来，海上风力发电已成为新能源发展的热门领域之一，海上风力发电机组作为其中的重要组成部分，其可视化监测与评估技术的研究和应用变得愈发重要。

本文将从海上风力发电机组的可视化监测与评估技术的研究意义、技术特点及应用前景三个方面进行探讨。

海上风力发电机组的可视化监测与评估技术研究具有重要的现实意义。

首先，随着风电场规模的不断扩大以及布设地点的复杂多变，风力发电机组的可视化监测与评估技术可以提高海上风电运维工作的效率和安全性。

通过实时监测风力发电机组的运行状态，可及时发现故障并进行维修，避免因故障带来的风电场停产损失。

其次，风力发电机组的可视化监测与评估技术可以为海洋工程的长期运输和维修提供重要参考，围绕机组运行数据的分析，可以优化运维方案，减少维修次数和维护成本。

此外，风力发电机组的可视化监测与评估技术还可以为风电场的设计和规划提供数据支持，进一步强化我国风电领域在全球能源产业中的竞争力。

海上风力发电机组的可视化监测与评估技术具有以下几个技术特点。

首先，该技术以先进的传感器技术为基础，可以实现对风力发电机组的关键参数进行实时监测，包括但不限于转速、偏航角、振动等。

其次，可视化监测与评估技术以高速数据采集与传输技术为保障，能够快速准确地获取风力发电机组的运行数据，方便后续分析与处理。

另外，该技术还结合了大数据和云计算技术，可以对大量的数据进行存储、管理和分析，为机组运维提供全面的支持。

此外，随着人工智能技术的发展，可视化监测与评估技术还可以借助机器学习算法，实现对风力发电机组的自动监测与预警，进一步提升风电场的管理水平。

海上风力发电机组的可视化监测与评估技术在实际应用中有着广阔的前景。

首先，该技术可以为风力发电机组的运维管理提供决策支持。

通过对机组运行状态的实时监测与分析，可以为运维人员提供准确的数据，帮助其判断机组的健康状况，及时采取措施，保障风电场的正常运行。

为普遍，最 早 由 MCClelland[1]提 出 ，随 后 Matl〇ck( 1970) [2]先后提 出 软 黏 土 和 砂 土 中 水 平 受 荷 桩 P— F 曲 线 计 算 方 法 ，美 国 API ( 2 0 0 0 ) 采 用 其 研 究 成 果 ，Neil[3]为 适 应 相 应 基 础 与 地 基 的 需 求 后
用 水 深 10 25 m 软 基 础 ，其 受 力 明 确 ，技 术 成 熟 ，适用范围广
泛 ,浅 水 区 地 质 条 件 较 好 时 经 济 性 最 优 ，施 工 最 快 。 单桩基础使用较早，应 用 广 泛 ，国 内 外 相 继 开 展 了 大 量 的 理
论 分 析 、实 验 和 数 值 仿 真 等 研 究 ，并 形 成 了 相 对 成 熟 的 一 些 评 价 方法。国内外基 本 上 有 四 种 分 析 计 算 方 法 :有 限 单 元 法 、极限地 基反力法、弹性地基反力法和P — F 曲线法。P — 7 曲线法用法较
续进行了改进。 近些年国内学者主要研究了动荷载作用下海上风电单桩基
础承载特性。尤 汉 强 和 杨 敏 等 [4]对循环 荷 载 作 用 下 海 上 风 电 单 桩 基 础 模 型 进 行 了 简 化 分 析 ，研 究 了 土 体 极 限 抗 力 退 化 和 桩 土 开 脱效应对桩基承载力的影响;罗庆[5]通 过 数 值 分 析 ，并结合室内 试 验 的 方 法 ，研 究 了 循 环 荷 载 在 水 平 向 、竖 向 及双向耦合作用下 的单桩基础响应，分 析 了 循 环 频 率 和 循 环 次 数 对 桩 基 础 的 影 响 ； 杨 永 鑫 等 在 软 黏 土 中 进 行 了 水 平 静 载 和 循 环 动 载 的 加 载 试 验 ，并 以双曲线型P —F 曲线模型对水平静力与循环动载下桩身弯矩展 开 模 拟 与 比 较 ，研 究 发 现 刚 度 对 计 算 结 果 有 重 要 的 影 响 。 3 . 2 海上风电导管架基袖

型 和 学 习 类 型 ， 控 制 字 符 在 17~41 位 之 间 ，
[4]
S1000D 标准下的编码规则如图 2 所示。
硬件/系统标识
型号识
别码
信息类型
学习类型
系统区
系统层 分解码/
信息码/
分码
次码
差异码
信息差异码
数据模块编码 （17~41 位字符）
图2
这主要通过虚拟样机数据库实现，本文构建了从
虚拟样机可视化模块主要是将设备的结构信
息知识传递给维修工作人员，与实际几何尺寸数
据信息联系紧密；在虚拟样机继承实体物理属性
3
电机虚拟样机的三维结构可视化
系统实现与验证
船舶实际应用场景广泛复杂，功能性和便携
性是 IETM 船舶动力设备维修支持系统实现的关键
因素。基于此，本系统采用 B/S 架构，运行发布于
information，and missing and insufficiently correlated data. Interactive electronic technical manual (IETM) technol⁃
ogy can provide auxiliary data information support for ship power equipment maintenance. In view of the maintenance
Key words： interactive electronic technical manual technology； power equipment maintenance； auxiliary
support system
大型商船、破冰船等需要大功率主机进行推

风力发电机状态监测与故障诊断技术发布时间：2021-06-09T02:27:11.188Z 来源：《福光技术》2021年4期作者：张海波孔令琪[导读] 风力发电机的结构可以分为机械和电气控制两大部分，机械部分主要负责能量的转化和传递。

内蒙古华电辉腾锡勒风力发电有限公司内蒙古呼和浩特 010010摘要：近年来，随着工业的发展，环境污染日益严重，新能源风力发电在各行业领域应用日益广泛。

一般风力发电场多建于偏远地区，地处环境恶劣，无法应用有效监测技术解决风力发电机组各种故障与信号不统一等问题。

因此，基于风力发电机不同监测数据，全面分析风力发电机组运行时遇到的故障，深入研究风力发电机组监测与故障技术具有非常重要的意义。

关键词：风力发电机；状态监测；故障诊断技术1风电机组工作原理风力发电机的结构可以分为机械和电气控制两大部分，机械部分主要负责能量的转化和传递。

风力发电机利用叶轮吸收风能，并将风能转化为叶轮的动能，通过叶片法兰传递给轮毂，再由轮毂将动能传给主轴。

主轴经联轴器将动能传递给行星齿轮箱输入端，此时叶轮的转速较低一般为 10-20 转，经过行星齿轮箱增速后由齿轮箱输出轴通过联轴器传给发电机输入端，齿轮箱输出轴转速达到 1000-1800 转，达到发电机输入转速，最后由发电机实现动能向电能的转化。

电气控制部分包括信息采集、分析和传递环节。

信息采集环节主要由分布在风力发电机不同位置的传感器组成，传感器采集的信号顺信号线发送到控制系统，控制系统接收信息之后，对信号进行分析判断，最后发出相关动作指令，例如：偏航、变桨、温度控制和机械紧急刹车等指令。

由执行电机或液压执行装置执行。

2风力发电机状态监测与故障诊断技术2.1齿轮箱状态监测和故障诊断对齿轮箱进行故障诊断可以将故障消除在萌芽时期，有效预防实际工程生产中重大事故的发生。

因此，为了提高设备的可靠性运行，针对齿轮箱进行故障诊断是关键，同时也是状态监测和故障诊断技术发展的必然趋势。

基于AIS和GIS的海上风电场船舶监控系统软件设计沈思曦;陈元林;安博文;卢学佳【摘要】海上船舶进入海上风电场海域后,连接海上风电站的海底电缆可能因过往船只抛锚、钩锚而损坏.为此设计一种基于船舶自动识别系统(AIS)和地理信息系统(GIS)的海上风电场船舶监控系统,将目标船舶显示在GIS地图上,对其进行实时监控.描述系统实现中的若干关键技术,包括AIS编解码与自动发送短消息、警戒区判断算法、GIS可视化、地理信息数据库、多客户端与消息发布订阅机制等;并对监测软件进行压力测试,结果表明系统能够有效显示、处理船舶信息.【期刊名称】《现代计算机（专业版）》【年(卷),期】2018(000)020【总页数】6页(P91-95,100)【关键词】AIS;GIS;发布订阅;MapWinGIS;PostGIS【作者】沈思曦;陈元林;安博文;卢学佳【作者单位】上海海事大学信息工程学院,上海 201306;上海海事大学信息工程学院,上海 201306;上海海事大学信息工程学院,上海 201306;国网衡水供电公司,衡水053000【正文语种】中文0 引言海上风电系统由陆上集控中心、海上升压站和海上风机组成。

陆上集控中心与海上升压站之间、海上升压站与各个风机之间分别用用220kv和35kv的海缆进行串接。

风电场工作人员需要对所有铺设海缆的海域进行船舶监控，保护海缆不受锚害。

文献[1]提出了一种单机版的海上船舶监控系统，其能够对海域内传播进行有效监控。

文献[2]在文献[1]的基础上提出了基于C/S结构的多客户端监控系统的想法，但其只有想法没有具体的实施方案。

文献[3]将文献[2]中的想法成功实现，且系统能够稳定运行，但文献[1-3]的系统均只支持单个AIS设备进行数据采集，使得系统稳定性得不到保障，且其告警系统不够完善，均只能系统报警而不能向目标船舶发送告警信息。

这些不足点在文献[4]中被提及，作者提出了一系列方案来完善系统，但最终只有部分功能完成模拟测试，且系统整体设计没有完成。

基于趋势预测的大型风电机组运行状态模糊综合评价一、本文概述随着全球能源结构的转变和可再生能源的大力发展，风力发电作为一种清洁、可再生的能源形式，已在全球范围内得到了广泛的关注和应用。

大型风电机组作为风力发电的核心设备，其运行状态直接影响着风电场的发电效率和经济效益。

因此，对大型风电机组的运行状态进行准确、及时的评价，对于保障风电场的稳定运行和提高发电效率具有重要意义。

本文旨在探讨基于趋势预测的大型风电机组运行状态模糊综合评价方法。

通过对大型风电机组运行数据的收集和分析，提取出反映机组运行状态的关键特征指标。

然后，利用趋势预测技术，对这些关键指标进行未来趋势的预测，以便及时发现机组运行中可能存在的问题。

在此基础上，结合模糊综合评价方法，综合考虑多个指标的影响，对大型风电机组的运行状态进行全面、客观的评价。

本文的研究内容不仅有助于提升大型风电机组运行状态的监测和预警能力，还能为风电场的运维管理提供决策支持，具有重要的理论价值和实践意义。

本文的研究成果也能为其他类型设备的状态评价和预测提供参考和借鉴。

二、风电机组运行状态评价指标体系构建构建科学、合理的风电机组运行状态评价指标体系，是实施基于趋势预测的大型风电机组运行状态模糊综合评价的基础和前提。

这一指标体系不仅应涵盖风电机组运行的各个方面，还需要能够反映出机组性能的变化趋势和潜在风险。

在构建风电机组运行状态评价指标体系时，我们首先要考虑风电机组的主要构成部分和关键运行参数。

这包括风轮、发电机、齿轮箱、塔筒等主要部件，以及风速、功率输出、振动、温度等关键运行参数。

通过对这些部件和参数的深入分析，我们可以建立一系列与风电机组运行状态密切相关的评价指标。

我们需要根据风电机组的实际运行情况和性能要求，确定各评价指标的权重。

权重的确定应基于对风电机组性能影响的大小、重要性程度以及实际运行数据的统计分析。

合理的权重设置能够确保评价指标体系能够真实反映风电机组的运行状态。

海上风电场风电机组状态监测及故障预警系统的研究发表时间：2015-09-22T14:09:05.253Z 来源：《电力设备》第01期供稿作者：陈晓云董英瑞[导读] 中国能源建设集团广东省电力设计研究院有限公司海上风电机组监测和检修的问题也日益显现出来，如果对海上风电机组进行有效的监测也成为了一个重要的研究方向。

陈晓云董英瑞（中国能源建设集团广东省电力设计研究院有限公司 510663）摘要：海上风电场，由于其离岸距离远、所处自然环境恶劣，日常巡视维护和事故抢修十分不便，一旦出现故障将造成重大经济损失，因此海上风电场的设备维护是风电场建成运行后的主要问题。

风电机组作为海上风电场的重要组成部分，同时也是最容易出现故障的部分，一旦出现问题，造成的损失是不可估量的，因此对海上风电场的风电机组进行实时状态监测，并在故障出现前一段时间作出准确的警告是非常关键和必要的。

关键词：海上风电；状态监测；故障预警0 引言近年来由于化石能源逐渐枯竭、温室效应造成的地球暖化现象日益严重，因此可再生能源发电得到了极大的关注和发展，尤其是风力发电。

2010 年底，我国风电装机总容量达到4182.7 万千瓦，比2009年增加了62%，风电已成为继水电之后我国电力系统中规模最大的可再生能源发电方式，风力发电事业取得了令人瞩目的成就。

我国陆地可开发的风能资源储量约为250GW，近海约为750GW，丰富的近海风能使得海上风电事业得到了蓬勃地发展，随着海上风电的发展，海上风电机组监测和检修的问题也日益显现出来，如果对海上风电机组进行有效的监测也成为了一个重要的研究方向。

1.风电机组状态监测及故障预警技术现状1.1 风电机组的主要故障风电机组是故障的多发区，包括齿轮箱故障、发电机故障、主轴承故障、叶轮系统故障、液压系统故障等，其中，仅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20%-30%，主要体现在齿轮或轴承磨损、油温及轴承温度高等方面。

海上风力发电机组的故障诊断与修复技术研究随着全球对可再生能源的需求不断增加，海上风力发电成为一种越来越受关注的清洁能源解决方案。

然而，海上风力发电机组在恶劣的海洋环境中运行，面临着各种各样的故障和问题。

因此，对于海上风力发电机组的故障诊断与修复技术的研究显得尤为重要。

本文将着重讨论海上风力发电机组故障诊断与修复技术的研究现状、主要挑战以及未来发展方向。

故障诊断是海上风力发电机组运行维护中的一个重要环节。

由于机组数量众多、分布广泛以及恶劣的运行环境，传统的人工巡检难以满足需求，因此研究自动化故障诊断技术成为一个热点。

目前，故障诊断技术主要利用传感器和监测设备采集机组的运行数据，通过数据分析和算法识别故障类型和位置。

一些研究者还采用机器学习和人工智能方法，通过对大量历史故障数据的学习，提高故障诊断的准确性和效率。

但是，目前仍存在着故障诊断准确率不高、误报率较高等问题，还需要进一步研究和改进。

除了故障诊断技术，海上风力发电机组的修复技术也是一项重要的研究内容。

由于机组的特殊性和复杂程度，修复工作需要具备专业技能和丰富经验。

传统的维修方式采用人工检修，但面对那些在海上安装的机组，维修难度更大。

因此，海上风力发电机组的修复技术成为关注焦点。

研究人员开始探索使用机器人进行维修和修复，以减少人力投入和提高效率。

这些机器人可以根据故障类型进行相应维修工作，如更换故障零部件、调整机组参数等。

此外，在机组设计阶段加入可更换部件和智能检测装置，也能提高修复效率。

尽管目前已经取得了不少成功，但仍然需要攻克机器人难以应对复杂环境和任务的问题，以及优化人机协作的技术。

在研究过程中，海上风力发电机组故障诊断与修复技术面临许多挑战。

首先，海洋环境的严酷条件会加速机组部件的磨损和腐蚀，增加了故障的发生概率。

其次，故障诊断和修复需要高度的专业知识和技能，培养专业人才是一个长期的任务。

此外，机组的维修作业通常需要在海上进行，遇到恶劣天气条件时会受到限制，因此安全性是一个重要考虑因素。

文献［3］至文献［6］研究的主要故障包括： 叶 片的机械故障（ 包括不平衡、疲劳、磨损，叶片疲劳， 叶片结冰等导致的气弹不稳定） ； 轴、齿轮、轴承的 初始裂纹，齿轮箱故障（ 包括齿轮磨损、轴承损伤、
齿轮断齿、齿轮偏心、机械松动、润滑不良等） ； 发电 机绝缘失效； 桨距或者偏航系统的错位等． 图 2 为 德国 WMEP 研究项目统计的风力机部件常见故障 发生的概率． ［7］
E-mail： w srmail@ 163． com． 基金项目： 国 家 自 然 科 学 基 金 （ 51177098 ） ； 上 海 市 科 学 技 术 委 员 会 绿 色 能 源 并 网 工 程 技 术 研 究 中 心 项 目
（ 13DZ2251900） ； 上海市科学技术委员会地方能力项目（ Z2013062） ．
图 2 风电机组各部件故障发生的概率
魏书荣，等： 海上风电机组的在线监测与故障预警
571
1． 3 风电机组故障辨识和状态监测的主要方法 及参数
为了解风力发电机组的运行状态，理想情况 下，至少需要测量以下参数： 风速； 风向； 叶片振 动； 桨距角； 转子频率和相位； 转子轴和塔架的扭 矩及弯矩； 偏航位置； 机舱加速度； 主轴承及齿轮 箱的振动； 发电机定转子三相电流和电功率输出 及其运行噪声等． ［7］
1 海上风电机组状态监测与故障预 警技术
1． 1 状态监测与故障预警系统时序图
图 1 以时间为横坐标，以风电机组作为研究 对象，从时间的角度描述了在线监测、故障预警与 容错的关系．
首先，通过在线监测获得运行信号，通过状态 分析与辨识对早期故障进行预警，对有明显故障 特征的进行故障诊断并给出故障严重程度，然后 根据诊断结果进行预防维修，排除故障．
图 1 在线监测、故障诊断与容错系统时序

海洋风场监测服务的关键技术和应用案例分析随着全球气候变化的加剧，可再生能源的重要性日益凸显。

其中，风能作为一种绿色、可持续的能源形式，受到了广泛关注。

为了更好地利用海洋风能资源，海洋风场监测服务的关键技术和应用案例成为研究的热点。

一、关键技术1. 海洋风力发电装置的布置与设计在进行海洋风场监测服务之前，准确排布风力发电装置是至关重要的。

布局的合理性直接关系到风能的有效利用及风电场的经济效益。

在这个过程中，需要考虑到多种因素，如海底地形、水深、水流和风向风速等。

经过专业的软件模拟和实地勘探，选定最佳布局方案，确保风力发电装置的安全和稳定运行。

2. 海洋风场的风向风速监测为了准确估计风能资源的潜力及预测风力发电场的发电能力，需要进行海洋风场的风向风速监测。

传统的监测手段主要包括浮标、海洋观测塔和气象雷达等设备。

随着技术的不断进步，无人机和遥感技术的应用使得风场监测更加方便快捷。

通过及时、准确地测量和记录风向风速数据，能够为风力发电装置的运行和维护提供有力的支持。

3. 海洋风场的海洋环境监测海洋环境的复杂性对于海洋风场的建设和运行具有重要影响。

通过对海洋环境因素的准确定量和及时监测，能够预测和评估海洋风场的可行性，防止风力发电装置受到恶劣环境条件的破坏。

监测项目包括海洋气象、海洋水文、海洋生态和海洋岩土等方面的数据收集和分析。

二、应用案例分析1. 丹麦水下海洋风场监测服务丹麦作为全球领先的风能国家，拥有丰富的海洋风电资源。

位于丹麦北海的水下海洋风场具有潜力巨大，但也面临着复杂的环境条件。

为了有效利用风能资源并确保风力发电装置的安全运行，丹麦进行了全面的海洋环境监测和风力发电装置的布局优化。

利用遥感技术、激光扫描和无人机等现代监测手段，对风向、风速、海洋气象和水文等进行实时监测和数据收集，为风电场的建设和运维提供了重要依据。

2. 美国海上深水风电场监测服务美国作为全球最大的风力发电国家之一，近年来也开始加大对海上深水风电场的建设投入。

大型风电机组状态监测与智能故障诊断系统研究摘要：风力发电在当前的市场环境中有了高效的发展，总装机的容量连年呈现上升趋势，在全球范围内实现高效风力发电机制度创新的过程中，也产生出了较多的问题。

因为风电机组长期在较为恶劣的环境中工作，就会导致很多不确定风险因素的产生，致使机组内部的各个部件之间都出现故障隐患问题。

而长期的停机，必然会导致风电经济价值降低。

为实现高效的风电机组工作模式监控分析和故障诊断研究，已经成为优化风电运营管理工作的主要措施。

关键词：风电机组；动态监测；智能故障诊断引言：在现代化的管理机制下，振动信号数据的收集处理可以高效的优化传动系统的工作机制，实现风电机组的在线监测分析以及故障诊断观察。

可以让风电场的运维人员及时有效的判断当前风电机组的运维状态，减少不必要的现场监督检查分析工作，令风力发电机可以自主的进行维护管理，提升了发电的安全性，减少了运维操作费用的支出。

故而对于风力发电机组的传动系统实施动态的监督管理以及故障诊断技术优化，是现代化风电产业技术创新的主要切入点，对于提升风电机组的工作质量，提升运维效果以及安全性能都有着积极地推动意义。

一、大型风电机组状态监测与智能故障诊断方式分析1、改进型小波包结合包络谱的风电机组故障诊断因为风电机组运行操作本身随机、变载荷的特性，令风电机组的传统系统故障振动信号相对较为平稳，但同时也让这些各个传统系统故障的特征挖掘变得相对困难，问题原因难以有效分辨。

小波变换的方式却可以实现自动化的伸缩视频窗构建，可以更好地优化局部管理分析，是一项较为高效的非平稳信号监督分析工具。

现阶段使用最为广泛方式就是通过包络谱分析法进行判断，诊断传动系统硬件设施故障问题，这种方式可以通过带通整个故障诊断更加高效的适用于风电机组传统系统的非平稳信号的故障传输分析。

但是在实际的工作中，若将错乱的节点作为信号的分量进行故障诊断分析，必然会造成诊断信号数据的错误。

为此本文结合当前的工作新要求，提出以小波包结合包络谱分析的方式，对于故障问题进行排查分析，以保证整个故障检测工作的有效性。

陆上集控中心应配置调度自动化系统，作为海上 风电场向调度端传输远动、计量等信息并执行调度端 指令的控制中枢。海上升压站和陆上开关站按需配 置调度自动化各系统数据采集装置或其子系统。最 终由陆上集控中心将海上风电机组和升压设备、海上 升压站和陆上开关站 / 集控中心相关远动、计量等信 息按照调度端要求的通道和规约上传，并执行调度端 实时指令。根据调度端需求配置调度自动化系统，具 体方案如下。
（ 1） 配置电能量计量系统，关口计量点设置在产 权分界处，如海上风电场与电网产权分界点、能准确 计量不同风机业主或不同上网电价的分界点、外引站 用电源高压侧等。配置 0. 2 S 级双表，接入电能量远 方终端，通过电力调度数据网、电话拨号等方式将电 能量数据传送至电能量计费系统主站。
130 http： / / www ． cepc． com． cn
（ 3） 陆上开关站布置陆上无功补偿装置，实现海 底电缆与架空线路的连接，将海上风电场的电能并入 交流电网。
图 1 海上风电场并网拓扑结构 Fig. 1 Grid-connected topological structure of
offshore wind farm
2 二次系统设计关键技术
根据海上风电场并网拓扑结构，二次系统设计应 符合电力系统二次部分技术规范及相关技术规程，并 满足系统提出的风功率预测、有功功率、无功电压、低 电压 穿 越、运 行 频 率、电 能 质 量 等 相 关 技 术 要 求［10-17］。根据 工 程 技 术 需 求，本 节 对 二 次 系 统 配 置 关键技术进行研究，给出继电保护、调度自动化等方 面的工程配置方案。 2. 1 系统继电保护配置
考虑到 国 内 外 海 底 电 缆 制 造 水 平，目 前 国 内
35 kV和 110 kV 海底电缆制造水平已成熟，220 kV 海底电缆也日趋成熟，而更高电压等级海底电缆目前 只能进口，造价过高。因此从经济技术方面考虑，升 压平台的高压侧电压等级不宜大于 220 kV； 风电场 场内集电线路均采用 35 kV 电压等级，升压平台低压 侧也宜采用 35 kV 电压等级。海上风电的接入系统 典型方案为 220 kV 海底电缆接入系统，一般采用海 上升压站-海底电缆 － 并网点 － 架空线路将风电汇集 升压后送出。

海上风力机服役状态与振动控制关键技术研究及工程示范-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述:随着风力发电的快速发展，海上风力机的建设和运营成为当今绿色能源领域的热门话题。

海上风力机的运行状态和振动控制技术一直是业界关注的焦点，因为它们直接影响到风力机的性能、安全性和可靠性。

本文将通过对海上风力机的服役状态进行分析，探讨风力机振动控制的关键技术研究，以及工程示范案例的分析，旨在为海上风力发电行业提供更全面的技术支持和参考。

通过本文的研究可以为未来海上风力机的设计、建设和运营提供有益的借鉴和指导。

1.2 文章结构文章结构部分如下：本文共分为三个主要部分，包括引言、正文和结论。

在引言部分，我们将首先概述海上风力机的现状及振动控制技术的重要性，然后介绍本文的结构和目的。

正文部分将涵盖海上风力机服役状态分析、风力机振动控制技术研究和工程示范案例分析三个主要内容，通过对各方面的深入研究和探讨，揭示海上风力机振动控制的关键技术和现状。

在结论部分，我们将总结本文的主要观点和发现，展望未来可能的发展方向，同时探讨当前面临的关键技术挑战，为海上风力机振动控制技术的进一步研究提供参考和指导。

1.3 目的：本文旨在探究海上风力机在服役状态下存在的问题，重点研究风力机振动控制关键技术，并结合实际工程示范案例进行分析，旨在提出解决方案以改善海上风力机运行效率和安全性。

同时，本文还将总结目前存在的挑战，并展望未来在海上风力机领域的发展方向。

通过本文的研究与讨论，我们希望为海上风力发电行业的发展和未来领域的研究提供有益的参考和指导。

2.正文2.1 海上风力机服役状态分析海上风力机作为可再生能源的重要组成部分，其服役状态对于风电场的效率和可靠性至关重要。

目前，全球范围内海上风力发电装机容量持续增长，海上风力机的运行状态受到了广泛关注。

首先，海上风力机的运行状态可以通过监测系统实时获取。

监测系统通过多种传感器对风力机的各项参数进行监测，包括风速、转速、温度、振动等。

测绘技术在海上风电场开发与维护中的应用与挑战随着全球对清洁能源的需求不断增长，海上风电场作为可再生能源的重要组成部分，逐渐成为各国重点发展的领域之一。

然而，海上风电场的开发与维护面临着诸多挑战。

在这方面，测绘技术发挥着不可或缺的作用。

本文将着重探讨测绘技术在海上风电场开发与维护中的应用，并阐述其中的挑战。

海上风电场开发的第一步是寻找适宜的建设地点。

测绘技术通过海洋地形的探测和测量，提供了基础数据支持。

深海地形的精确测量对于风机的定位和基础的选择至关重要，而测绘技术可以通过声纳和激光等方法准确获取地形的细节。

此外，利用遥感技术和卫星图像还可以获取更广阔区域的地理信息，为风电场的规划和布局提供科学依据。

在海上风电场建设过程中，测绘技术还承担着工程测量的任务。

通过使用全站仪、GNSS定位和激光雷达等设备，可以实时监测风机塔楼的垂直度和水平度，以确保其稳定性和安全性。

此外，测绘技术还可以提供塔吊的安放位置和安全距离的计算，并提供地质勘探数据用于钻孔和基础施工。

一旦海上风电场建设完成，维护工作便成为关键环节。

测绘技术在海上风电场维护过程中发挥着至关重要的作用。

首先，通过无人机的使用，可以实时监测风机的运行状态和叶片的损坏情况，及时发现并修复故障，确保风机的正常运行。

其次，通过水下测绘技术，可以对风机桩基的沉降和侵蚀情况进行监测，及时进行维修和加固。

此外，利用测绘技术还可以进行电缆敷设的路径规划和检测，确保海底电缆的安全运行。

然而，测绘技术在海上风电场开发与维护中也面临一些挑战。

首先，海洋环境的复杂性使得测绘工作难度加大。

海浪、潮流和水下障碍物等都对测绘设备的准确度和稳定性提出了要求。

其次，海上风电场的规模越来越大，光测技术的测量距离也越来越长，对设备的精度和稳定性提出了更高要求。

此外，海上风电场的运维需要长期的数据监测和分析，对数据处理能力也提出了挑战。

综上所述，测绘技术在海上风电场开发与维护中起着重要的作用。

北太平洋亚热带海域海面风应力场特征的分析
蓝淑芳
【期刊名称】《黄渤海海洋》
【年(卷),期】1998(016)004
【摘要】本文通过对北太平洋亚热带海域（１８°－３０°Ｎ，１４０°Ｅ－１４０°Ｗ）３０ａ风应力场（τｘ，τｙ）、风应力涡度场（ｃｕｒｌｚτ）及４４ａ５００ｈＰａ面上副热带高压面积指数资料的统计分析，得出了上述诸要素的年内，年际和年代际的变化特征，并讨论了一些有趣的现象。

【总页数】8页(P9-16)
【作者】蓝淑芳
【作者单位】中国科学院海洋研究所
【正文语种】中文
【中图分类】P732.3
【相关文献】
1.太平洋东南海域海面高度的季节及年际变化特征 [J], 林丽茹;胡建宇
2.基于CCMP资料和现场观测资料的西北太平洋海面风场特征分析 [J], 詹思玙;齐琳琳;卢伟
3.东中国海及毗邻海域海面风场季节及年际变化特征分析 [J], 孙龙;于华明;王朋;常小军;王树乐
4.近海面风场对黄东海域海平面特征影响的分析与模拟 [J], 王坚红;于华;苗春生;彭模;黄祖英
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