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基于运行数据的风电机组故障预警技术研究摘要：风能是近年来发展最快的可再生能源之一，风电机组会随着投运时长的增加，逐步进入故障高发期，其中严重的机械故障将消耗大量运维资源。
基于运行数据的风电机组故障预警能够提前预警机组潜在故障，避免发生严重机械故障，为维护人员合理安排运维计划提供决策支撑及预留必要的维修时间。
关键字：运行数据；风电机组；故障预警1.常见风电机组故障风电机组主要由三个系统及六个部件有效的构成，其中两个系统为主控系统、变桨系统及偏航系统，而六个部件主要包含塔架、叶片、机舱、发电机、轴承及齿轮箱。
图1风电机组结构常见的风机故障如下：（1）发电机故障：发电机是风机的关键部件，是将其他能转化为电能，并为风机的其他需要电力部件供电。
常见的发电机故障有两类：一，电气故障，包括定子/转子线圈短路故障、转子断条故障以及绝缘体损坏等故障；二，机械故障，包含发电机振动过大、断条故障、发电机轴承过热故障、弯曲故障等，其中在发电机故障中，40%为发电机轴承问题。
（2）叶片故障：叶片是风机的主要部件之一，受环境影响最严重，由于恶劣环境，无人值守，一旦出现故障，得不到及时发现，就会造成严重损失。
所以故障检测预警具有实际意义。
常见的故障包括：叶片变形、表面裂纹、凹痕、破损甚至断裂。
（3）轴承故障：轴承是旋转类机械必不可少的部件，同时也是风机传动系统的关键设备。
据风机协会风机故障类型研究表明，风机故障以电气故障和控制系统故障为主，轴承故障相比较低。
但是电气控制类故障易排查，耗时短，反观轴承类故障则不易检修，预警研究更为重要。
常见的故障：变桨轴承故障、偏航轴承故障、传动系统轴承故障和发电机轴承故障。
（4）齿轮箱故障：齿轮箱是风电机组动能转化为电能的传输装置，是主要部件之一，造成齿轮箱故障的因素有许多，故障检修也不易查出，费时费力。
对齿轮箱进行故障预警具有十分重要的意义。
常见的齿轮箱故障包含：齿轮断齿、齿面疲劳、磨损、胶合等。
风电机组变桨系统故障分析与诊断方法研究伴随社会不断发展,传统化石能源被大量消耗的同时也给自然环境造成非常严重的污染。
因此,清洁能源的利用受到全球范围内的广泛关注和大力支持。
风能作为一种清洁可再生资源,目前在能源利用中占有很大的比例。
随着风力发电机组的投产数量不断增加,以机组运行与维护为主的发电第三产业成为一个新的增长点。
较高的故障发生率,造成运维成本一直高居不下,开展风电机组故障诊断分
析以及故障诊断方法研究对监测机组故障和降低运维成本以及提高机组安全性
与经济性具有重要意义。
变桨系统是风电机组的核心组成部分之一。
复杂的机械结构和频繁地工作命令导致了变桨系统的故障发生率明显高于
偏航、传动等其他系统。
变桨系统发生故障直接影响风机直接影响风能利用的质量。
变桨角度异常、变桨转矩异常和变桨电机故障是变桨系统故障的主要类型。
文章选择华锐SL1500风电机组,首先对机组进行设备分析,其中着重介绍了变桨系统的结构组成、工作原理以及运行状态。
然后运用故障树分析法,以变桨系统各个故障模式为顶事件定性分析得到故障的底事件以及故障的最小割集,再通过定量分析得到各个底事件的概率重要度。
最后选择Fisher判别法选取合适的故障变量诊断变桨系统各个故障,基于SCADA 系统数据,求得故障方向向量和变量对故障的贡献率。
贡献率的大小直接反映引发故障的可能性大小。
风力发电机变桨系统的故障分析与处理摘要：随着我国科学技术的不断发展，对能源的需求越来越高，风力发电作为新能源之一，具有发电量大的环境污染小等特点被广泛使用，但是风力发电机组变桨系统故障一直是风力发电的难点之一，本文通过研究风力发电机组变桨系统故障分析，希望能推动我国新能源不断发展。
关键词：风力发电机；变桨系统；故障分析与处理引言风力发电机变桨系统是风力发电机组控制系统的重要组成部分之一，风力发动机变桨系统对风力发电站整体安全稳定的运营有着非常重要的作用，当外部环境发生变化时，风力发电机变桨系统可以通过传感器给出的数据改变桨叶位、电源等控制系统，保证风力发电机，每一片叶片都能达到最佳的一个状态，使其最大化地利用风力，保证风力发电机组输出的发电功率十分稳定。
一、风电机组变桨系统的作用风电机组变桨系统在整个风电机组当中负责实时调整叶片转动的角度，确保风电机组的主轴转速稳定。
风电机组变桨系统能够非常精确地将风电机的转速在不同的风速下稳定为一个稳定的转速，确保供电的稳定。
当风电机组变桨系统发生故障的时候，会有整机采集各个系统的故障信息及结合机组的实际情况，判断风电机组变桨系统故障的等级，根据之前确定好的预案，选择最优的办法处置故障。
如果故障较严重，就需要执行安全链断开保护。
此时，风电机组将会利用后备电源，为风电机变桨系统供电，快速地将桨叶转到最安全的位置，保证风电机组不会受到严重的损害。
如果风电机组变桨系统遇到主电网瞬间失压或者给风电机组供电的电压跌落到一定范围内，风电机组变桨系统将会通过快速运转最大程度上，减少由于风转交互作用引起风电机组整机的振动，将由于电压对整体风电机组的影响减少到最小程度。
二、风力发电机变桨系统常见的故障分析与处理1.变桨角度的差异在风电机组运行的过程中，如果三个叶片的变桨角度有差异，就容易对风电机组的稳定运行产生巨大影响。
风力发电机变桨系统会根据两个叶片角度之间的传感器得到的叶片角度作为参考，如果两者的数据相差太大，就会上报变桨角度错误。
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。
风电场风机变桨系统故障分析及具体措施摘要：风力发电作为现阶段电力能源供应系统的重要构成，发电机组通常需要在复杂的环境下运行，风向、风速、风力与温度环境等容易受不确定因素影响，具有随机性、多变性与间歇性等方面的特点，风机系统在交变负载的影响下，容易出现故障问题。
变桨系统是风力发电的重要技术，分为液压变桨与电动变桨等形式，液压变桨系统的常见问题包括超限故障、不同步故障等；电动变桨运行系统主要的故障问题为电气回路、变桨电滑环以及后备电源等出现损坏，技术与管理人员应结合具体故障原因，采取针对性的处理手段。
关键词：超限故障；运行不同步；电气回路现阶段，我国能源消耗量逐步提高，风电场的电力生产与供应需求不断提升，风机系统的运行压力大幅度增加，为保证电力运行系统的安全、稳定运行，风电场应在加强变桨系统状态监测的基础上，做好故障排查与处理工作。
由于变桨系统处于封闭的环境中，因此在运行监测时，故障表现不明显，需要通过总控制系统对系统运行异常数据进行报错，检测与维修技术难度相对较大。
基于此，本文从现阶段液压与电动变桨系统的常见故障表现与原因方面出发，对不同故障问题处理对策进行系统分析。
一、液压电机变桨系统中的主要故障及处理对策1、变桨系统超限故障情况的分析与处理液压变桨在运行过程中容易出现超限故障，最常见故障点为桨叶位置传感器损坏，造成测量电压超出允许值范围，从而造成叶片位置检测错误。
一旦桨叶位置的传感器出现损坏情况，传感器会发出超过正常标准的电压信号，信号传输到伺服系统中，反馈到主控制平台，平台根据故障信息报出超限情况。
桨叶的位置传感装置是控制变桨系统的重要装置，如果装置出现故障，不仅会增加实际变桨角度与理论角度的误差值，还会在一定程度上降低风机运行质效，降低系统发电的稳定性。
在进行故障检测与处理的过程中，应先利用程序控制功能对位置传感器进行状态检测，将桨叶的角度数据转换为可测量的电压信号。
若不在正常范围内，通过桨叶位置传感器配套调整工具，将桨叶角度正负极限值调至规定电压范围。
风电场风机变桨系统故障分析与措施摘要：虽然市场经济的蓬勃发展给国家提供了很多的机会,但是同时也造成了部分现象,特别是空气污染和能源浪费现象比较严重,同时由于国家能源资源一直存在着相对匮乏的问题,因此国家有关单位也开始加大了对于洁净能源的研究发展,而利用风能发电就是其中一个重点工作,不过因为风电场的装置一般都比较复杂,而且技术难度比较大,也就增加了风电场内各种装置的破损情况,特别是在风电场风机变桨系统中发生故障的情况也比较多,文章将对风电场风机变桨系统的常见故障进行剖析,并给出了具体的改善方案。
关键词：风电场风机；变桨系统故障；措施引言：近几年风力发电系统得到了快速的发展,为缓解我国资源短缺问题提供了大力支持,而风电场也逐渐在全国各地得到了大力推广及建设,为缓解我国的电力资源紧缺问题作出了突出贡献。
但由于工程技术人员的水平问题,以及政府对国家部门的支持力度不足,便会导致了风电场在建设过程中存在着一定的安全隐患,这也就加大了风电场各项设备在运行过程中出现故障的可能性,尤其是风机以及变桨系统出现问题的几率。
一、风电场风机变桨系统简述风电变桨装置主要指利用驾驭设备和驱动装置来调节风机轮叶桨距角尺寸、叶片气动特性等进行调节的装置[1]。
此外,组成变桨装置的小单元还很多,例如,变桨马达、变桨小齿轮、变桨滚动轴承等所构成。
当风机启动工作后,就会对整个变桨系统进行调节工作,同时变桨角也将从顺桨的90°转变到了15°,同时也随着整个变桨设备的运行速度逐步地往减小。
但如果在此过程中,变桨角随着风机频率而进行调节,就必须对整个变桨设备进行同步调节,以适应系统工作的需要。
二、风电场风机及变桨装置的常见故障解析(一)变频器问题电机在风机变桨过程中主要通过控制变桨电机的速度,以便调节其转速达到整个系统工作的需要,使其所产生的能耗减至最低,也能够通过控制电机的转速而达到节能减排的效果,同时还可以进行恒压、恒流的控制。
风电场风机变桨系统故障分析与措施探讨发布时间：2021-11-24T03:35:27.889Z 来源：《电力设备》2021年第10期作者：梁玉林[导读] 近年来，风电场建设快速增长，与此同时，以机组运维为主的发电行业成为新的增长点。
由于风能设备工作环境恶劣，设备故障率较高，进而导致设备运行和维护成本较高。
因此，分析风机故障诊断，研究故障诊断方法对于降低设备故障率和运行维护成本非常重要，同时也可以提高设备运行安全性。
（大唐云南发电有限公司新能源分公司云南昆明 650100）摘要：本文通过统计分析对风电场现场系统故障进行分析，提出适当的维护方法，以提高风电机组的安全运行和发电量。
关键词：风机；变桨系统；故障分析；措施一、引言近年来，风电场建设快速增长，与此同时，以机组运维为主的发电行业成为新的增长点。
由于风能设备工作环境恶劣，设备故障率较高，进而导致设备运行和维护成本较高。
因此，分析风机故障诊断，研究故障诊断方法对于降低设备故障率和运行维护成本非常重要，同时也可以提高设备运行安全性。
二、风机变桨系统概述简单的说，所谓的“风机变桨系统”，其实就是利用控制技术和动力系统来改变发电机轮毂上的叶片变桨角度的一种方式（风大时减小叶片迎角，风小时增大叶片迎角）、叶片气动特性和机器的整体受力强度，控制力和速度处于平衡状态的风力涡轮机叶片调整工具系统。
变桨系统通常由变桨电机、大齿圈部件、变桨小齿轮和变桨轴承组成。
一旦打开风机，变桨系统就会开始工作，调变桨角度度将从90°位置变为15°位置，然后逐渐变为3°左右的位置。
如果超过额定力，这里会调整变桨角，以确保实际力在额定力范围内变化。
在额定力下，变桨系统需要持续运行才能满足设备要求，这样风机变桨系统机械部件的故障率明显更高。
1.液压驱动传动变距液压传动的变桨距以液压缸为主要驱动机构，通过曲柄滑块机构推动桨叶旋转。
液压变量伺服系统的工作过程如下：控制系统根据当前风速和角度调整信号，采用特定算法控制液压站液压缸，液压缸移动推动杆，同步盘在移动，同步偏心盘通过短旋转杆、连杆和长曲柄带动旋转，偏心盘带动旋转叶片实现变桨距。
基于状态监测的风电机组变桨系统故障诊断姚万业;李新丽【摘要】以风电机组中故障率较高的变桨系统作为研究对象,从数据采集与监视控制系统的数据库中选择与变桨系统运行相关的特征参数,基于相似性原理,利用非线性状态评估方法,建立能够涵盖变桨系统全部正常运行状态的健康模型.当变桨系统发生故障时,会出现模型预测值与正常状态的偏差,根据每一个特征参数对偏差的影响来确定故障的原因.应用实例验证表明,该模型能够准确地识别故障类型,可以解决在排除故障及设备维修时,因缺少相关信息而造成停机时间过长、维修难度大等问题.【期刊名称】《可再生能源》【年(卷),期】2016(034)003【总页数】4页(P437-440)【关键词】变桨系统;故障诊断;相似性原理;状态监测;非线性状态评估【作者】姚万业;李新丽【作者单位】华北电力大学控制与计算机工程学院,河北保定071003;华北电力大学控制与计算机工程学院,河北保定071003【正文语种】中文【中图分类】TM315风电机组一般工作在较恶劣环境中，风速和风向的随机性、间歇性以及环境温度变化等不确定的因素，使机组各部件处于交变负载作用下，很容易发生故障 [1]。
由于风场的监控与数据采集（SCADA）系统没有综合考虑风机各个子系统以及风机运行参数间存在的强耦合性，因此当风机设备出现故障时，它会同时显示多个故障代码，无法准确地定位故障类别，给故障停机后的维修造成较大的困难。
采用有效的在线状态监测和合理的故障诊断方法是提高风机运行效率、降低风机维护成本的重要途径。
目前，常用的故障诊断技术有神经网络故障诊断、支持向量机故障诊断、专家系统故障诊断以及智能信息融合诊断技术[2]。
为降低风电机组的故障率，国内外学者对风电机组状态监测及故障诊断技术进行了广泛研究[3]，[4]。
文献[5]采用温度趋势分析方法对齿轮箱的运行状态进行监测，基于残差分析及时发现齿轮箱的异常状态。
文献[6]基于数据挖掘理论对风电机组变桨系统3个叶片不对称、变桨角度不一致的问题进行了在线监测以及故障诊断。
