风力发电机故障诊断的优化算法研究

风力发电场中的故障诊断与预测算法研究近年来，风力发电成为可再生能源中备受关注的一种，其环保、高效的特点使之在能源领域具有广阔的发展前景。

然而，在风力发电场的运行过程中，故障和损坏却是不可避免的，因此研究风力发电场中的故障诊断与预测算法变得尤为重要。

故障诊断是保障风力发电设备正常运行和延长寿命的关键。

传统的故障诊断方法主要依赖人工观察和经验判断，效率低下且易出现误判。

因此，提出一种自动化、准确性高的故障诊断算法成为迫切的需求。

针对风力发电场中的故障诊断问题，可以使用数据驱动的方法进行研究。

数据驱动方法的基本思想是通过分析历史数据，提取出与故障相关的特征，从而识别和预测故障。

常见的数据驱动方法包括统计方法、机器学习方法和深度学习方法等。

统计方法是故障诊断与预测研究中最早应用的方法之一。

其基本思想是通过对大量历史数据的统计分析，寻找故障发生的规律和特征。

常用的统计方法包括均值、方差、相关系数等。

然而，统计方法往往需要大量的数据和假设满足一定的分布条件，对于复杂的故障问题来说有一定的局限性。

机器学习方法是近年来故障诊断与预测研究中广泛应用的方法之一。

通过建立故障样本库，使用机器学习算法训练模型，从而实现对新数据的分类和预测。

常见的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。

机器学习方法具有较好的自动化特性，可以通过对数据的特征提取和模型训练来实现对故障的准确识别和预测。

深度学习方法是近年来故障诊断与预测研究中兴起的方法之一。

深度学习利用多层的神经网络结构对数据进行特征学习和表示，从而实现对复杂问题的解决。

例如，卷积神经网络（CNN）可以处理图像数据，递归神经网络（RNN）可以处理时序数据。

深度学习方法具有较强的表征能力和泛化能力，可以高效地学习和提取数据中的故障特征。

除了故障诊断，预测算法也是风力发电场中的重要课题之一。

通过预测算法，可以根据历史数据和当前状态，预测风力发电设备的未来性能和故障。

风力发电机组优化控制与故障诊断技术研究近年来，风力发电已经成为可再生能源领域内最具潜力的发展方向之一。

风力发电机组作为其中重要的组成部分，其性能优化和故障诊断技术的研究对于提高风能利用效率、延长设备寿命至关重要。

本文将对风力发电机组的优化控制与故障诊断技术进行研究。

风力发电机组的优化控制主要包括针对风能捕获、电网交互和设备可靠性等方面进行的控制策略改进。

首先是风能捕获方面的优化控制。

通过改变机组控制策略、调整叶片角度等手段，提高风测量控制的精度，最大化风能的捕获率。

其次是电网交互方面的优化控制。

通过优化发电机组的功率与电网之间的交互，实现稳定可靠的并网操作，确保电力系统的供应质量。

此外，还可以通过优化控制策略，提高发电机组的自适应能力，适应不同电网条件下的操作要求。

最后，设备可靠性方面的优化控制。

在风能发电过程中，风力发电机组经历了高强度的工作环境和长期运行，因此需要采取相应的措施来保证设备的正常运行和寿命。

例如，在故障检测方面，可以通过传感器的布置和信号处理技术的改进，提高对故障的检测和定位能力。

同时，还可以通过改进智能控制算法，提高对设备工作状态的监测和控制能力，减少故障发生的概率。

与优化控制技术相对应的是故障诊断技术。

风力发电机组作为复杂的机电系统，其故障诊断技术的研究对于提高发电效率和降低运维成本十分重要。

首先是故障特征提取与选择。

通过采集机组相关的运行数据，使用信号处理和数据分析的方法，提取与故障相关的特征，以便于对故障进行识别与分类。

其次是故障诊断算法的优化。

选择适合的故障诊断算法，如人工智能算法、模型预测控制等，对故障进行准确的检测、诊断和定位。

此外，还可以采用机器学习和深度学习等技术，通过大量数据的训练和处理，提高故障诊断的准确性与效率。

最后是故障诊断的决策与处理。

一旦故障被诊断出来，需要及时采取相应的措施，如修复、更换或调整，以最大程度地降低故障对风力发电机组的影响。

在风力发电机组优化控制与故障诊断技术的研究中，不可忽视的是数据的采集与处理。

技术协作信息2023（5）总第1486期海上风电机组故障诊断及运维策略研究张星1，吴刚1，沈振2，徐华利11.中广核风电有限公司2.河南平高电气股份有限公司摘要：风力发电近几年已经越来越被重视，海上风电机组作为重要的电能转换设备，运行状态对风电场的日常运行与维护具有显著影响。

但是由于风电机组工作环境恶劣，内部结构复杂，相应的故障率较高，导致风电机组运维成本高。

因此，本文针对海上风电机组故障诊断方法及运维策略进行了研究，基于海上风电机组的监督控制和数据采集数据，运用数据驱动方法，对海上风电机组进行状态监测与故障诊断，根据诊断类型和原因分析，提出基于风电机组状态的海上风电运维策略。

关键词：海上风电机组，故障诊断，运维策略技术探讨与推广引言当前世界范围内，关于保护和应对气候变迁问题已形成共识，首先提出了《联合国气候变化框架公约》，后来又发布了《巴黎协定》，包括国内的两会报告和“十四五”规划大纲相关内容，中国首次明确提出了2030年实现“碳达峰”，2060年前实现“碳中和”任务。

与此同时，第十四个五年规划明确指出，加快壮大新能源、风力发电、绿色环保等产业，推动能源革命，完善能源产出供销体系，建设智慧能源体系。

在能源危机与全球生态环境恶化的双重压力下，风能作为一种无污染、可持续利用的新能源具有巨大发展潜力。

在过去二十年里，风电作为发展最快的可再生能源之一，全球累计风电装机容量已增加近75倍。

风能作为一种可再生能源，基本上对环境无污染而且可持续，目前在全球范围内都受到强烈关注，但是风能资源与环境的相关性很高，比如在沿海地区、山区以及平原陆地等区域，风能资源是有区别的，其中海上风能资源相比陆地高出了20%~40%，同时中国的大陆海岸线近1.8万多千米之长，所管辖海洋范围接近300万平方公里，海洋的风能资源非常充足。

所以，海上风能资源的开发在促进能源结构转型，助力我国在承担全球环境保护各项任务中发挥出举足轻重的作用。

浅谈风力发电机组振动状态监测与故障诊断摘要：随着科技的发展，风电机组单机容量变大，内部的结构越来越复杂，还会受到天气的不可控因素的影响，比如会受到下雨时，打雷闪电等，本文对风力发电机组振动状态监测与故障诊断进行分析，以供参考。

关键词：风力发电；机组振动；状态监测；故障诊断引言风能是自然界中常见的自然现象，特别是在经济不发达，风能资源丰富的山地地区。

考虑到风能对当前社会结构的重要性，它提高了风力发电机运行的可检测性，并允许在整个发电机组运行期间及时发现问题，使整个风力发电机运行更平稳和安全。

1概述近年来国内风电发展迅速，风电机组容量的提升能够有效提高风能利用率和施工效率以及降低后期运维成本。

在机组容量和体型逐渐增大的同时，风电机组的安全成为风电领域内研究的重点。

江苏某风电场安装了多台6.45MW机组，此类型机组是目前国内厂家生产新型大容量机组之一，此机组塔筒高度为110m，叶轮直径达到171m。

国外GE公司生产的12MW风机单支叶片更是长达107m。

机组容量增大的同时叶片也在不断增大。

风电机组叶片成本约占风电机组总成本的15%～20%，风电机组叶片在风电机组运行过程中受风力作用而产生较大的弹性形变，故通常选用质量较轻、强度较大、耐腐蚀、抗疲劳的材料来制作风电机组叶片。

此外，由于结冰或者风力和风向的突变导致叶片振动过大，从而超过设计载荷发生断裂或者扫塔的现象也时有发生，而振动检测是叶片故障识别的常用方法之一，所以研究大型风电机组的叶片振动情况，对于叶片安全检测和监测具有重要的意义，研究结果也可对风电机组的控制策略优化提供重要指导作用。

在风力发电机组中，齿轮箱也存在着异常问题，表面磨损，齿轮轻度裂纹，设备老化等问题，以下对论文展开叙述。

2风力发电机组安全系统2.1分析(1)安全有关停止功能在机组通过安全防护装置(如传感器)检测到风轮转速超过限值、扭缆超过限值、过度振动及控制系统失效等信号时,安全系统起动机组紧急制动进入停止状态。

风电场风电机组优化有功功率控制的研究2017年度申报专业技术职务任职资格评审答辩论文题目：风电场风电机组优化有功功率控制的研究作者姓名：李亮单位：中核汇能有限公司申报职称：高级工程师专业：电气二Ο一七年六月十二日摘要随着风电装机容量的与日俱增，实现大规模的风电并网是风电发展的必然趋势。

然而，由于风能是一种波动性、随机性和间歇性极强的清洁能源，导致风电并网调度异于常规能源。

基于此，本文将针对风电场层的有功功率分配开展工作，主要工作概括如下：(1)对风电机组和风电场展开研究，分析风力发电机组运行特性、风力发电机组控制策略、风电场的控制策略。

(2)提出了一种简单有效的风电场有功功率分配算法，可以合理利用各机组的有功容量，优化风电场内有功调度分配指令，减少机组控制系统动作次数，平滑风电机组出力波动。

(3)优化风机控制算法后，通过现场实际采集数据将所提方法与现有方法进行了比较，验证了所提方法的合理性。

关键词：风电机组、风电场、有功功率控制、AGCAbstractWith increasing wind power capacity, to achieve large-scale wind power is an inevitable trend of wind power development. However, since the wind is a volatile, random and intermittent strong clean energy, resulting in wind power dispatch is different from conventional energy sources. And the wind farm is an organic combination for a large number of wind turbines, wind farms under active intelligent distribution layer hair is also included in the grid scheduling section. Based on this, the active allocation and scheduling for grid scheduling side active layer wind farm work, the main work is summarized as follows:(1)Wind turbines and wind farms to expand research, in-depth analysis of the operating characteristics of wind turbines, wind turbine control strategy, control strategies of wind farms.(2)This paper proposes a simple and effective wind power active power allocation algorithm, can reasonable use each unit capacity, according to the optimization of wind farms in active dispatching command, decrease The Times of turbine control system action smooth wind power output fluctuation unit.(3)After optimization of the fan control algorithm, through the practical field data collected will be presented method are compared with those of the existing method, the rationality of the proposed method was verified.Keywords:wind turbine, wind farm, active power control目录摘要 (I)Abstract (II)第1章绪论 (1)1.1 课题研究背景 (1)1.2 有功功率控制的现状 (1)第2章风力发电机组及风电场有功控制基础 (2)2.1 风力发电机组运行原理 (2)2.1.1 风电机组的组成 (2)2.1.2 风电机组数学模型 (2)2.1.3 风力发电机组运行特性 (8)2.1.4 风力发电机组控制策略 (9)2.2 风电场有功功率控制 (10)2.2.1 风电场的基本结构 (10)2.2.2 风电场的控制策略 (11)第3章风电场内有功功率控制策略 (13)3.1 风电场有功功率控制的基本要求 (13)3.2 风电场有功功率工作模式 (13)3.3 风电场有功功率控制状态 (14)3.5 风电场实测数据对比 (15)3.5.1 风电场电气接线 (15)3.5.2 单台风力发电机组测试 (15)第4章结论 (19)参考文献 (20)第1章绪论1.1 课题研究背景相比于常规的火电和燃气电站，风电场的有功调节能力十分有限。

风力发电机组故障预测与维修优化一、引言随着可再生能源的快速发展，风力发电已成为重要的清洁能源之一。

然而，风力发电机组由于长期受到严酷的环境条件和不可避免的机械磨损，常常出现各种故障，给发电效率和稳定性带来一定的影响。

因此，开展风力发电机组故障预测与维修优化研究，对于提高发电机组的可靠性和运行效率具有重要意义。

二、风力发电机组故障预测方法1. 数据采集与处理风力发电机组的故障预测基于对机组运行数据的充分采集和处理。

通常采集的数据包括机组的振动、温度、电流、转速等参数。

这些数据通过传感器实时采集，并通过通信网络传输到运维中心进行处理。

2. 特征提取与选择为了实现故障的准确预测，需要从大量的机组数据中提取并选择出有效的特征。

常用的特征提取方法包括时域分析、频域分析和小波分析等。

通过特征选择算法，进一步筛选出与故障相关性强的特征，并将其作为故障预测模型的输入。

3. 故障预测建模基于采集到的特征数据，可以建立故障预测模型。

目前常用的模型包括人工神经网络、支持向量机、逻辑回归等。

这些模型通过训练已有的故障数据，学习故障的规律，并能够预测未来机组的可能故障。

三、风力发电机组维修优化1. 维修策略制定根据故障预测结果，可以制定相应的维修策略，既可以避免损失过大的停机维修，又能够及时修复可能导致更大故障的隐患。

制定维修策略需要考虑故障的严重程度、维修的成本和维修时间等因素。

2. 维修资源优化配置风力发电机组维修需投入大量的人力、物力和财力资源。

通过优化维修资源的分配，可以最大程度地提高维修的效率和成本效益。

优化配置维修资源需要考虑各种因素，如维修人员的技能水平、物料的供应链管理和维修工具的选择等。

3. 维修过程监控与反馈在维修过程中，通过实时监控维修工作的进展情况，可以及时发现和解决问题，确保维修工作的顺利进行。

同时，对维修工作进行反馈，不断总结经验教训，优化维修流程和策略，提高风力发电机组的故障处理能力。

四、实际应用与展望目前，风力发电机组故障预测与维修优化已在实际应用中取得了一定的成果。

风力发电机齿轮箱故障诊断系统的设计与实现发布时间：2022-06-20T03:58:42.600Z 来源：《科学与技术》2022年第4期2月作者：羿世宇[导读] 风力发电机安装地点一般都安排在风力较大的地方，如海边、山顶及无障碍物的沙漠等，工作环境比较恶劣羿世宇中国大唐集团有限公司辽宁分公司辽宁朝阳 122300摘要：风力发电机安装地点一般都安排在风力较大的地方，如海边、山顶及无障碍物的沙漠等，工作环境比较恶劣。

风力发电机组的齿轮箱结构复杂精密，在不同工况中的振动情况也比较复杂，相比较于其他部件，更容易出现故障，因此本文在概述了风力发电机组齿轮箱结构、工作原理及常见故障的基础上，设计了风力发电机齿轮箱故障诊断系统，并输入齿轮箱的4种典型运行状态进行验证.结果表明，所设计的系统可较好地对风机齿轮箱的故障进行诊断。

关键词：风力发电机；齿轮箱；故障诊断；设计引言随着国内风力发电的发展，风力发电机(风机)组快速增多，但风机故障诊断系统的相对落后导致了国内风机的维护成本居高不下，造成了严重的经济损失。

据统计，内陆型风机组齿轮箱的维保费用占据单位电价的10%～15%，离岸型的比例更是达到了20%～25%。

因此开发风机齿轮箱故障诊断专家系统，对风机长时间保持常态运行以及及时准确的故障诊断排除和设备维护有着重要意义。

1风力发电机组齿轮箱结构风力发电机组齿轮箱主要包括齿轮箱箱体、齿轮传动部件、轴承及配套的润滑系统。

传动部件包含行星架、输入轴、太阳轮、行星轮、内齿圈、中间轴和输出轴。

根据动力传动方式的不同，齿轮箱的结构可分为定轴齿轮传动、行星齿轮传动，以及两者的组合传动形式3大类。

其中齿轮箱的箱体为齿圈轴提供支撑，把叶轮的转动力传递给输出轴，承受着内部和外部多个载荷；齿轮箱内部包含3行星轮和两级定轴齿轮传动。

2风力发电机齿轮箱工作原理叶轮在风的作用下转动，其轮毂转动带动齿轮箱的输入轴，进而带动行星架转动。

行星与轮箱体上的内齿圈以及太阳轮啮合，在实现自转的同时又能实现公转，完成第一轮增速；然后太阳轮带动同轴大齿轮和中间轴上的小齿轮啮合转动，进而完成第一级增速；中间轴和输出轴的齿轮啮合转动形成第三级增速。

电厂风机设备状态监控与故障预警系统研究摘要：当前，能源的结构在不断的转型和调整，推动风力发电的快速发展，因此风力发电也成为当前主要的发电形式之一。

但是风电结构比较复杂，自身的运行环境也比较恶劣，为了能够有效的降低风电自身的检修成本，需要通过风机状态监控进行分析。

基于此，本文分析电厂风机设备状态监控与故障预警系统，为保证电厂风机设备的安全运行提供参考。

关键词：风机设备状态监控；故障预警系统；风力发电引言：对电厂风机监测数据进行分析，并且确定引起风机设备运行状态时发生改变的一些因素，进而对关键系统的运行状态进行判断。

通过对运行状态的判断，能够及时作出处理，有效提高风机设备的运行可靠性。

有利于避免因为故障造成的设备损坏等故障。

对提高工业制造的整体水平以及电厂的发展具有重要的意义。

一、电厂风机设备常见故障分析（一）齿轮箱故障分析齿轮箱在风机的机舱内部，链接着发电机和浆液主轴，齿轮箱的作用是能够在风速比较低的情况下能够提高风轮的旋转，对主轴增速，有效提高转子的转速，齿轮箱的主要部分就是箱体，具有支撑的作用。

可以进行设备的传动。

齿轮箱在不断变化的工作环境以及负载运行下会出现一些故障，而齿轮箱最常见的故障有两种，一个是齿轮故障，一个是轴承故障。

轴承是变速箱的核心部件，在出现故障的时候就会低变速箱造成损坏。

比较常见的故障主要有断齿，齿面疲劳以及胶合等，比较常见的轴承故障主要有磨损，点蚀，裂纹以及表面剥落等故障。

（二）发电机轴承故障分析发电机轴承能够保障发电机和齿轮箱的安全，受到风机设备的工作环境和所承载负荷特点，就会导致风机设备在自身运行的过程中会出现很多发电机轴承故障，例如，疲劳剥削，磨损，胶合等[1]。

轴承运转的过程中，如果滚道和滚动体之间有异物，那么就会引起滚体和内外圈之间原有的摩擦增强，如果轴承润滑不良，那么产生的摩擦就会比较剧烈，从而导致更加严重的磨损。

（三）风轮故障分析风轮是由叶片和轮毂组成的，利用空气动力的原理，同时也是捕获风能的核心部件，叶片组需要固定在轮毂转轴上，风轮能够通过选装产生力矩，之后传递到传动轴上，风轮内部还需要安装用于变桨相关的机械设备以及相应的电气设备。