风力发电机组故障诊断技术研究

风力发电机组故障诊断技术研究

王红霞

国家电投集团廊坊热电有限公司 河北 廊坊 065000

摘要: 随着风力发电产业的快速发展，对风力发电设备的安全可靠运行提出了更高要求。通过故障诊断技术迅速发现设备异常，并提前干预和处理，是减少风机故障的的有效方法。开展有效的早期故障诊断，可实时监测风力发电设备运行状态，预测故障趋势，为提前干预处理赢得时间，提高风力发电机组可靠性。

关键词：风力发电机组；故障诊断；技术

1. 风力发电机组故障的现状分析

1.1 中国风力发电行业现状

在全球能源结构向低碳化转变、能源消费结构不断优化的背景下，可再生能源需求持续增长的趋势具备确定性。风能凭借其资源总量丰富、环保、运行管理自动化程度高、度电成本持续降低等突出的优势，目前已成为开发和应用最为广泛的可再生能源之一。根据GWEC《GlobalWindReport2022》统计数据，截止2021年底，全球风电累计装机量达到837 GW，2021年中国新增装机容量占全球51%。但是风力发电机组故障频发的问题，给风电行业带来了很大的困扰。

1.2 风力发电机组故障频发的原因

风力发电机组故障的发生原因较为复杂，涉及到多个方面，主要包括以下几点：首先，风力发电机组的工作条件十分恶劣，其外部环境如气候、风速等都会对设备的运行产生影响。例如，在风速超过额定风速时，发电机组需要启动刹车系统将其刹住，这也容易导致刹车系统故障，从而引发事故。其次，风力发电机组作为一个复杂的机电一体化系统，受到各种不同部件之间负载的影响，如风轮、变速器、发电机、转向系统等，都会因为长期工作而产生疲劳损伤，导致故障发生。最后，运营维护不当也是导致风力发电机组故障的一个重要因素。例如，运行状态监测不及时、保养不到位、备件不足等都会导致设备运行工况不稳定，甚至出现故障。综上所述，风力发电机组故障频发的原因是多方面的，需要通过科学有效的故障诊断与预测技术来解决。

2.风力发电机组故障诊断技术概括

2.1 基于物理模型的故障识别方法

基于物理模型的故障识别方法是指利用已知的运行参数建立风力发电机组的运动学和动力学模型，通过对这些模型的分析和计算来进行故障分类和识别。这种方法的优点是可以直接描述系统的物理本质，可以提高诊断的准确性和可靠性。但物理模型的建立需要考虑到诸多复杂因素，同时算法也需要经过较长时间的优化才能够得到性能的提升。

2.2 基于数据驱动的故障识别方法

基于数据驱动的故障识别方法是指通过对大量实际运行数据的分析和统计，利用现成的分类算法来发现故障、分类故障并进行诊断。这种方法不需要考虑系统的物理模型，可以快速地完成故障的识别与判定。但该方法误判率较高，需要大量的实际运行数据的支持才能够提高其准确率和准确性。

2.3 基于知识库的故障识别方法

基于知识库的故障识别方法是指通过专家经验和实际观察建立故障特征知识库，并利用大量实际运行数据进行训练，实现对故障的分类和诊断。该方法对专家知识、经验和技能的要求较高，需要大量的实际运行数据的支持，但可以提高故障诊断的准确性和精度。

2.4 基于模型无关的故障识别方法

基于模型无关的故障识别方法是指通过机器学习算法来进行故障分类和诊断，不需要事先建立系统的物理模型。该方法适用于大量传感器数据的处理，且不需要专家经验和知识的支持，但其准确率和精度会受到潜在结构特征、类别分布和统计特性等因素的影响。

3.基于数据挖掘的风力发电机组故障诊断预测方法

3.1 基于分类算法的故障预测方法

基于分类算法的故障预测方法主要是通过构建分类模型来对风力发电机组的故障状态进行判断。分类算法主要包括决策树算法、支持向量机算法、朴素贝叶斯法、人工神经网络等。该方法的优点在于，分类模型简单易懂，能够快速有效地预测出故障状态；缺点在于，模型的可塑性较低，需要有大量标记化的数据集作为训练集。

3.2 基于回归算法的故障预测方法

基于回归算法的故障预测方法主要是通过构建回归模型对风力发电机组的故障趋势进行预测。回归算法主要包括线性回归、岭回归、Lasso 回归、ElasticNet回归等。该方法的优点在于，能够快速判断出风力发电机组故障的趋势，以及故障对系统的影响程度；缺点在于，需要对数据进行反复训练和调整，才能够取得较好的预测效果。

3.3 基于聚类算法的故障预测方法

基于聚类算法的故障预测方法主要是通过对运行数据进行聚类分析，找出数据中的异常点，从而预测出故障状态。聚类算法主要包括 k-means 算法、DBSCAN算法、层次聚类算法等。该方法的优点在于，对于具有明显特征的故障，能够快速准确地预测出来，对于复杂隐含型的故障也具有很好的预测表现；缺点在于，对算法的选择和参数的调节需要较多经验，对于数据量过大的情况性能会下降。此外，对于数据挖掘方法，需要对数据进行预处理和特征提取，才能更好地进行故障预测。预处理主要包括数据清洗、数据重采样等；特征提取主要包括时域特征、频域特征和时频域特征的提取方法。当前在风力发电领域，基于数据挖掘的故障预测方法在逐步融入实际应用，但也存在一些挑战和问题。例如，机组之间的差异很大，不同地区、不同季节的数据差异也很大，这些对于故障预测的准确性产生了较大影响。因此，这需要在算法的调试和优化方面来持续改进。

4.风力发电机组故障诊断与预测技术发展方向分析

4.1 增强算法的鲁棒性，提高预测准确率

目前大部分风力发电机组故障预测算法主要是基于数据挖掘技术的分类算法、回归算法和聚类算法。这些算法在实际应用中存在一些限制，如数据集的噪声和不平衡性、分类或回归精度不高等问题。如何提高算法的鲁棒性和预测准确率是目前研究的热点。一种可行的解决方案是引入增强学习算法，使算法能够自适应地改进预测结果。增强学习算法通过不断尝试和调整，使预测结果更加准确，可应用于风力发电机组故障预测中。同时，基于深度学习模型的算法也可以提高预测准确率，如神经网络模型等。

4.2 融合模型的综合预测

风力发电机组故障涉及到多个方面，如机械、电器和电子等领域，因此需要综合考虑多个因素进行故障诊断和预测。综合预测模型将不同领域的知识融合起来，提高预测准确率。现有的研究表明，通过建立多层次的融合模型，可以提高风力发电机组故障预测的准确率。例如，可以将物理模型、统计模型和机器学习模型相结合，建立多层次的预测模型，从而更加准确地预测故障可能出现的时间和位置。

结语

风力发电机组故障诊断应通过先进、科学的诊断技术，提前准确判断故障位置、故障类型及故障的严重程度，并根据诊断结果，采取针对性预防措施，并为设备选型、制定检修维护计划和巡检维护计划提供依据，从而提高风力发电机组的可靠性和可利用率，提高企业效益。

参考文献

[1]黄树红，李建兰.发电设备状态检修与诊断方法[m].北京: 中国电力出版社， 2019

[2]沈艳霞，李帆.风力发电系统故障诊断方法综述[J].控制工程，2019( 20 ) : 789-795

[3]赵勇，韩斌，房刚利。风力发电机状态监测与故障诊断技术综述[I.热力发电， 2020 ，45( 10 ) : 1-5.