SSB蓄电池风力发电机故障诊断技术分析

2026-01-05 15:58:04

风力发电机组的装机容量日益增大，其结构形式愈发复杂，这给日常维修增添了难度，也给故障诊断带来了困难，异常振动是风力发电机运行期间常见的故障类型，依据振动产生原因的差异，又能够划分成电磁振动、机械振动等型式，风力发电机故障种类繁杂众多，又因它具备复杂的非线性、非平稳性，使得故障发生之际，难以判定故障发生的部位以及故障产生的原因。故而，针对风力发电机的故障诊断，变得格外重要，而且，风力发电机属于大型的旋转机械设备，其理论也同样适用于别的大型机械设备，对风力发电机故障诊断展开的研究，具备颇为深远的实践意义。

1.风力发电机滚动轴承故障

传动系统里核心部件是滚动轴承，它在很大程度上对风机组运行质量起决定作用，开展风力发电机滚动轴承服役状态检测，准确知晓轴承状态成了迫切需求。现阶段，风电系统中监测轴承温度已普及，可是，温度反映轴承状态存在滞后情况，而振动检测是一种应用广泛且比温度监测更早的手段，所以，要找寻一种适用于大型异步风力发电机滚动轴承早期缺陷的方法与手段，及时发觉轴承故障及异常，防止出现严重事故。风力发电机滚动轴承故障诊断如下：首先是加速度包络解调。滚动轴承早期微弱损伤信号，常常极易被相邻齿轮箱的冲击、不平衡、不对中等噪声信号给掩盖住，特别是在运行环境复杂多变的风电传动系统里头，更加需要一种能够有效提取出由轴承早期缺陷引发出的振动信号的方法以及手段，而加速度包络解调是一种能够有效提取出早期缺陷故障所引发的微弱故障特征的方法，这种方法能够把微弱的低频信号转换到高频共振波形之后进行包络、检波、低通滤波，最终获取一个跟高频信号相对应的明显低频特征频率及其谐波波形。其次，有某型号圆柱滚子轴承，其存在内圈滚道面微弱的早期损伤，将该轴承分别在单轴承故障诊断试验台进行试验，还在安装于兆瓦级大型异步风力发电机上进行试验，之后通过与功率谱作对比，这才发现加速度包络解调分析方法能够更准确地识别出存在早期缺陷轴承的缺陷位置[1] 。

2.对称电压故障下双馈风力发电机瞬态特性

风电场里，双馈异步风力发电机运行之际，时不时会出现故障情况。所以，尽早针对双馈异步风力发电机开展故障判断，确定发生故障的相，这相当重要，意义非凡。借助Elman神经网络能够快速找出转子绕组匝间短路故障的发生相，会节省时间以及维护成本，还能够快捷且准确地确认故障位置，精准无误。通过运用改进的Elman神经网络，可在较短时间内达成对双馈异步风力发电机故障的诊断，而且准确度颇高，为双馈异步风力发电机匝间短路故障相的诊断供给了一种办法。与此同时，当下，双馈风力发电机是风电市场里能够达成变速恒频运行的主流机型中的一种。其主要的优势在于变换器功率较小，仅仅占到机组的25%，具备独立的有功和无功控制以及良好的运行性能等 。然而，为了应对风电机组大规模并网运行所带来的安全挑战，新的电网标准作出规定，并网运行的风力发电机应当保证具备故障穿越，也就是FRT的能力。这对于双馈风力发电机来说，是一个极大的挑战。主要原因在于，DFIG定子直接连入电网，受电网电压的影响比较大。一旦其遭遇电压故障，就会在转子绕组中引发大的振荡电流，容易烧毁变流器，进而导致故障穿越失败。针对双馈风力发电机，在遭受对称电压故障之时，其转子故障电流的理论分析办法，适用于对不同程度电压跌落故障展开分析，并且，也适用于在电压升高故障的状况下对转子电流进行计算。所提出来的这种分析方法，具备有效性得以成立，而且易于被理解。当电网处于电压对称故障的情形下，DFIG转子电流是由稳定的交流量、衰减的交流量以及衰减的直流量这三部分共同构成。于此，其大小是和定转子回路参数存在关联。与此同时而言，其大小还与电压故障的呈现程度、机组滑差以及转子侧变换器输出电压有着紧密的关系[2] 。

3.基于零序电压的五相永磁同步风力发电机绕组故障诊断

高效率、高功率密度以及低噪声等优势具备的永磁同步发电机，在电动汽车、航空作动器、风力发电这些众多领域被广泛应用了。绝大多数直驱风电机组采用的是永磁同步发电机也就是PMSM ， ，其可靠性能直接对机组的发电量以及可利用率导致影响。绕组发生故障就会致使极高的维修成本以及更换成本出现，甚至会造成不可恢复的损伤 。永磁同步电机的故障类型主要呈现为电气故障、机械故障以及永磁体失磁故障，当中电气故障的主要表现形态为定子绕组的匝间短路故障以及开路故障。基于零序电压的永磁同步电机绕组故障诊断办法能够有效地达成绕组匝间短路故障和开路故障的检测，不但能够灵敏地察觉故障，并且故障诊断办法简便，能够实时在线检测[3] 。

4.风力发电机叶轮故障识别

依仗鱼群算法具备的较快收敛特质，防止在初始阶段就过早地聚集到信息素浓度高的路径上去。将蚁群优化算法予以引入，不但能够强化算法所拥有的全局寻优以及邻域搜索本领，还能够防止陷入局部最优解的状况，达成算法彼此之间优缺点的相互补充。两种算法遵循的运动规律存在一定程度的相似之处，人工鱼会依据拥挤程度朝着浓度高的方向游动，蚂蚁会顺着信息素朝着浓度高的方向迁移，人工鱼的聚群行为以及蚂蚁更新信息素这两者均取决于伙伴中心或者最优个体状态的最优解。可知，鱼群算法－蚁群优化算法改进策略具备可行有效性，把两种算法混合，借助鱼群的觅食行为、聚群行为，致使全局搜索范围缩小，凭借拥挤度与信息素的相似性，于搜索范围缩小时，过渡到蚁群优化算法，经分布并行式计算以及启发式搜索方式，不但提升收敛速度，还相应提高收敛精度，于一定程度上克服局部极值问题，鱼群算法是一种高效智能优化算法，其主要内容涵盖鱼群初始化、觅食行为、聚群行为、追尾行为、随机行为。具有克服局部极值进而取得全局极值能力的鱼群算法，运用目标问题的函数值，对搜索空间存在一定的自适应能力，该算法同时具备对初值与参数选择不敏感、鲁棒性强、简单易实现、收敛速度快以及使用灵活等特点，它提供了一种解决问题的架构，拥有与其它算法融合的基础，蚁群优化算法的基础是自然界中蚂蚁觅食的群体性行为，在蚂蚁觅食进程里，会在途径的路径上释放信息素，并且能够感知其它蚂蚁所释放的信息素。不同路径之上信息素浓度存有差异，蚂蚁依据浓度高低情况，依照一定随机概率去选择路径，进而逐步提升适合那条路径上的信息素浓度，以此形成正反馈。

5.风电机组S型气溶胶自动消防系统

当前，大型风力发电机组的叶片长度，以及机舱高度全都超过了百米，其造价高昂，内在结构繁杂，盐雾腐蚀状况严重，存在着极大的火灾隐患。自动消防系统对于大型风力发电机组而言极为关键，已然成为风电研究的热门焦点。风电机组运行监测系统不但能够跟风机控制系统协同合作，以此保障风机的正常运作，而且还能够依据振动、温度、声音、视频等信号，借助计算机图像识别与信号处理技术，自行检测机组的运行状态，对故障征兆展开预测 。如今，运行监测系统还有自动消防系统已经成了风力发电机组的标准配置。然而，鉴于这两个系统分属不同领域，出自不同制造商，常常独立运作，此情形增加了系统的复杂程度，致使可靠性降低，并且对火势提前预警也不利。风电机组的运行监测系统跟自动消防系统应当达成联动。借助这样的途径，自动消防系统不但会拥有被动救援的功能，而且能够主动去预测火灾隐患，及时告知维保人员检查处置，免得造成巨大损失。

6.风机状态监测与故障诊断技术的发展趋势
（1）此整体系统朝着集中控制的方向发展，要建立大型故障数据库，用其对风力发电机运行转台予以比对，从而及时察觉故障并解决故障，整个该系统朝着可靠性、智能化、开放性以及与设备融合成一体的方向发展。 （2）采集器，它是对振动信号展开采集的关键部件，朝着高精度、高速度、高集成以及多通道的方向发展，精度从8位提升至12位甚至16位，采集速度从几赫增长到几万赫，采集方式从等时采样朝着等角度同步整周期采样的方向发展。（3）数据传输，把传感器采集所得的数据，快速传输回到控制中心，计算机的串行口和并行口通讯，正朝着网络通讯的方向发展 。 （4）监测系统，界面变得更具人性化、智能化以及友好化 ，便利了用户的观看与操作 ，融入了多媒体技术 ，达成数据的动态显示 。 （5）诊断系统，诊断更为智能化 ，能够实现多个故障的诊断 ，实现了在线采集振动数据 ，朝着实时诊断振动状态的方向发展 。（6）朝着数据存储的方向发展，在这个方向里，既有着更大的存储容量和更为便捷的存储方式，还要去建立大型数据库，这个数据库要具备通用安全的特性，且是可靠的。

结语

总归而言，将风力发电机故障进行实时监测，开展科学诊断，这对于及时发觉问题所在，保障机组稳定运行有着重大意义。构建故障监测以及诊断系统，以此代替人工达成机组运行的全天候以及实时化监测，准确识别故障源，及时采取维修举措，进而使得风力发电机能够正常运行。