大功率并网风电机组状态监测与故障诊断研究综述

状态监测与故障诊断技术是降低大功率并网风电机组的故障率和其运维费用的有效手段之一。对风电机组状态评估和故障预测进行综述。首先,在分析国内外风电机组故障统计情况的基础上,提出状态监测需要关注的风电机组关键部件;其次,综述风电机组整机综合状态评估和故障预测研究现状;然后,重点评述和分析风电机组关键部件的状态监测与故障诊断方法;最后,提出大功率并网风电机组状态监测与故障诊断的研究要点及趋势。     

基于状态自适应评估的海上风电机组预防性维护策略

针对海上风电机组对故障特征的增量式学习及主动维护的问题,提出了一种基于状态自适应评估的海上风电机组预防性维护策略。首先,采用非正态总体假设检验量化机组实时状态与典型状态的信息差异,通过增量字典学习捕捉机组典型状态特征,基于支持向量机构建了机组状态自适应评估模型。然后,结合部件有效役龄,以机组状态概率向量为决策依据、单次维护费用最小为目标,优化部件维护策略。同时计入部件成组时由于提前或延迟维护的损失,以维护总费用最小为目标、日维护时长为约束,建立了基于状态自适应评估的海上风电机组预防性维护模型。最后,以某海上风电机组为例,验证了所提维护策略的有效性,分析了维护次数、可及性对维护策略的影响。     

基于风电机组状态信息的海上风电场维护策略

针对海上风电场运维过程中风电机组的状态信息利用不足,提出了一种基于风电机组状态信息的海上风电场维护策略。首先,考虑环境因素以及部件之间的相互作用对状态信息的影响,定义动态劣化度用于描述风电机组各部件的劣化程度,采用模糊综合评价法建立了风电机组的状态评估模型。其次,依据各风电机组的实测运行数据,确定风电场待维护机组。再次,针对选定的待维护机组,结合后续维护周期内风速预测结果,构建了以单个维护周期内维护成本最小为目标、以海上有限维护时间与可及性为约束的海上风电场短期预防性维护决策模型,对风电场的风电机组的维护时间以及路径进行优化。最后,结合国内某海上风电场实例数据进行算例研究,验证所提方法的有效性。     

基于出力相关性的风电机组非正常运行状态及故障诊断

为了解决风电机组运行状态及故障诊断中外界环境因素对出力情况的影响,引入风电机组出力相关性信息,对机组运行状态进行判别。实现了在不增加传感器和测点的情况下,提高判别机组非健康状态或故障状态的可靠性。将相关性分析与模糊故障Petri网相结合,以此判别风电机组的运行性能并诊断故障。采用风场实际数据的验算结果表明了该方法的有效性。     

考虑多信息融合的风电机组状态评估与预测系统开发

为降低风电机组故障发生概率,提高其可靠性,该文利用数据采集与监控系统（supervisory control and data acquisition,SCADA）检测获得的风电机组运行状态数据,通过研究多指标融合状态评价模型及其预测算法,解决风电机组状态参数评估与预测难题。结合SCADA系统结构,设计并规划风电机组状态参数评估与预测系统架构与功能;利用输出功率波动、风能利用率以及开机运行比率3项参数,基于阈值法,建立风电机组状态退化评价指标模型,通过主成分分析法对3个评估标准进行权重计算,并将各指标进行信息融合,综合反应风电机组运行状态;设计Convolutional Neural Network-Long Short-Term Memory风电机组状态预测模型,实施风电场运行状态参数预测;开发风电机组状态评估与预测系统软件,验证所提方法的有效性。     

基于数据驱动的风电机组状态监测与故障诊断技术综述

随着大规模风电场的建设,风电机组的状态监测和故障诊断成为一个重要的研究课题。早期的风电机组状态监测和故障诊断依靠人工巡检,而随着风电机组装机容量的不断增长,人工巡检的成本和难度也随之增加。近年来,基于数据驱动方法的风电机组状态监测和故障诊断逐渐成为热点。文中从运行数据类型出发,对相关研究内容进行综述。首先,针对风电机组数据采集与监控（SCADA）系统,从监测对象角度出发,剖析基于SCADA数据的状态监测与故障诊断方法的研究现状;其次,针对风电机组组件振动数据,分析对比各类振动故障特征提取方法的优点和局限性;然后,针对新兴基于图像数据或数据-图像转换数据的状态监测与故障诊断方法,从单一图像诊断和数据-图像转换评估两方面对现有研究进行论述与总结;最后,对未来状态监测和故障诊断的研究方向进行了展望。     

风力发电机组状态监测与智能故障诊断系统的设计与实现

风力发电机组状态监测和故障诊断技术,可以有效降低机组的运行维护成本,保证机组的安全稳定运行。阐述了风力发电机组的基本构成。在介绍风电机组常见故障的基础上,分析了机组中的主要部件齿轮箱和发电机的故障。针对齿轮箱和发电机的故障提出了一种智能诊断的新方法,并以此设计开发了风力发电机组状态监测与智能故障诊断系统,详细介绍了该系统的原理、结构及功能。     

风力发电机组故障预测技术研究

随着风力发电机组装机容量的快速增长,风力发电效益却远远低于预期,其主要原因在于风电机组故障频发,降低了风能利用率,同时增加了运行维护成本。为了保证风电机组的安全可靠运行,风电机组故障预测技术引起了国内外众多学者的关注。文章首先对故障预测的概念进行多角度解析,然后简要介绍了风电机组状态监测技术,着重阐述了现有的风电机组故障预测技术,最后对风电机组故障预测技术的研究难点进行总结,并对发展前景作出展望。     

风电机组齿轮箱温度趋势状态监测及分析方法

风电机组状态监测对于风电场特别是海上风电场降低维护成本,提高运行水平具有重要的实用价值。采用温度趋势分析的方法对风电机组齿轮箱的运行状态进行监测。利用非线性状态估计（nonlinear state estimate technology,NSET）方法建立齿轮箱正常工作状态下的温度模型并用其进行温度预测。通过合理构造过程记忆矩阵,使模型覆盖齿轮箱的正常工作空间。当齿轮箱工作异常时,其动态特性偏离正常工作空间,NSET温度模型预测残差的分布特性发生改变。采用滑动窗口方法实时计算残差的统计分布特性,当残差的均值或标准差的置信区间超出预先设定的阈值时,发出报警信息,提示运行人员检查设备状态。为模拟齿轮箱的故障情况,在机组数据采集与监视控制系统（supervisory control anddata acquisition,SCADA）数据中加入人为温度偏移。通过对该模拟故障的分析,新的状态监测方法能够及时发现齿轮箱的异常状态,达到实时在线状态监测的目的。     

基于趋势预测的大型风电机组运行状态模糊综合评价

大型风力发电机组的设备维修与更换的费用昂贵,因此及时准确地对风电机组运行状态进行评估,可有效节约检修维护成本。为此,提出一种基于状态参数趋势预测的大型风电机组运行状态模糊综合评价策略。首先分析并归纳大型风电机组的重要运行状态参数,采用层次分析法构建出评价模型,在状态参数的劣化度计算中结合模糊趋势预测策略,然后应用模糊隶属度加权进行逐层评价结论的综合,在总体评价结论的综合策略上对传统方法进行有益的改进。算例表明,与常规模糊评价策略相比,提出策略更具合理性,有助于及时发现早期故障隐患,可为风电场合理安排机组的调度运行与检修维护计划提供参考。     

基于时间延迟理论的海上风电机组不定期检修策略

由于海上环境特殊,海上风电机组发生故障时适宜采取部件整体更换方式。实施状态检修选取合适的更换周期是降低运维成本的一个有效策略,但海上状态监测和健康诊断等技术还不够完善。针对此问题,以海上风电场运维日志为基础,借鉴状态检修中设备存在潜在故障—功能故障间隔的思想,将时间延迟理论引入海上风电机组维修中,对部件从潜在故障到功能故障的发展规律进行建模,并在此基础上提出一种适用于海上风电机组的不定期检修策略,优化部件更换周期。案例分析表明,所述方法能够确定一组最优的运维策略,使部件单位运行成本期望值处于一个较低水平,同时灵敏度分析结果能对优化出的策略进行运行风险评估。     

一种基于MIA的油浸式变压器放电性故障定位新方法

为解决油浸式电力变压器中低能放电、高能放电等放电性故障的定位问题,提出了基于油中金属分析(Metal In-Oil Analysis,MIA)的放电性故障定位方法。通过对变压器内部高故障概率构件进行表面处理,将潜在的故障信息源预置于构件表面,并应用示位金属(Metal for Position Indication,MPI)进行发生故障构件的确定。在此基础上,结合已有的局部放电、油中溶解气体分析等在线监测系统进行软、硬件的整合,可以实现较为完善的变压器放电性故障的诊断与定位。研究结果表明,该方法在提高放电性故障定位精度的同时,还可以降低对原有某种特定故障定位方法在精度方面的要求,并通过连续监测使运行维护人员对变压器的潜伏性故障信息有更为全面的掌握,为变压器状态检修的实现提供了新的技术支撑。     

电力变压器故障预测与健康管理:挑战与展望

电力变压器故障机理复杂且维修成本高昂,对电力系统的安全稳定运行具有明显的消极影响。在数据完备的情况下,获得变压器运行状态的健康指标,对其进行适当的状态维护或预防性维护,对电力系统安全稳定运行具有显著的积极作用。而当前的研究成果大多关注变压器健康管理的某一层面或某一阶段,致使研究成果较为孤立、集成性较差。首先,梳理了目前电力变压器研究存在的主要问题,并给出了基于故障预测与健康管理(PHM)的解决思路;然后,初步界定了电力变压器PHM的管理周期,并系统分析了国内外针对电力变压器健康监测、故障诊断与预测的研究成果;最后,讨论并展望了未来开展大型电力变压器PHM的若干问题。     

水电机组状态检修现状分析

状态检修能最大限度地延长检修间隔,降低水电机组的运行成本,保证安全生产。在分析我国水电机组现有检修制度不足的基础上,系统介绍我国开展状态检修工作的发展状况及存在的问题,特别对于不同的故障诊断方法在水电机组上的应用进行详细描述。指出对水电机组开展状态检修是水电机组检修的发展方向。     

输变电设备状态检修技术体系研究与实施

本文简要介绍了浙江省电力公司实施输变电设备状态检修的四个阶段,重点介绍了其总体思路及其技术体系,包括设备状态评价框架、技术支持系统及其与其它系统之间的关系,最后介绍了取得的初步效果。     

电网状态检修概念与理论基础研究

状态检修背景下,为解决电网运行整体与输变电设备个体之间的矛盾和冲突,在已有研究成果基础上,提出电网状态检修的概念,在输变电设备状态检修决策过程中,给出电网故障风险和电网检修风险的定义以及相应的量化表达式。依据设备状态预测,以电网故障风险和电网检修风险的和最小为目标,将设备检修、运行以及电网整体性能在概率引导下相互牵制,形成电网状态检修的数学模型,并给出相应的解决方法。最后,为验证该理论研究的可行性,分别以可靠性测试系统RBTS-BUS6和IEEE-RTS79系统为例,对各种情况进行分析,体现了预期的效果,并期望为电网检修与运行协调决策理论的深入研究提供必要的理论基础。     

基于贝叶斯网络的水轮发电机组状态检修方法研究

针对现有水轮发电机组状态检修研究大多侧重于故障诊断结果,而忽略了为检修人员提供良好的辅助维修决策的问题。文章引入贝叶斯网络,设计了一种基于传感器诊断策略与贝叶斯网络模型的状态检修方法。该方法采用传感器诊断策略对传感器监测信号进行误报警、冗余报警与潜在故障判断后,通过贝叶斯网络模型对传故障进行有效诊断,并以输出的故障可能性与故障的危险性配合进行风险评估,通过风险评估结果为检修人员对检修过程中故障排查的顺序提供合理的参考。最后,通过精准度分析、受试者工作特征（ROC）曲线、校准曲线进行模型验证,结果表明,系统运行准确度达到80%。     

500kV变电设备状态检修技术

现行的计划检修体制存在着严重弊端,随着电力体制的改革以及故障诊断、在线监测等相关技术的进步及成熟,在我国展开变电设备的状态检修意义重大。在对当前状态检修技术、故障诊断技术、决策支持技术和现代信息技术进行研究的基础上提出了一套状态检修系统的设计方案,通过对该方案的实施及其系统在试点变电站的运行情况表明,该系统得到了用户的认可并体现出极大的实用性、可信性及先进性。     

海上风电机组分阶段预防性维修策略

针对海上恶劣环境所引起维修费用昂贵的问题,结合部件失效率曲线,提出了海上风电机组分阶段预防性维修策略。首先引入容量因子,修正海上风电机组单位时间停机损失。其次,视风电机组为多部件复杂系统,结合维修情况更新部件和机组可靠性。在考虑预防性维修成本和对机组可靠性提高量的影响下,构建费效比(return on investment,ROI),采用离差标准化方法,确定各个部件的维修方式。以单位时间维修成本最低为目标,部件可靠性为约束,采用反向粒子群算法(opposition based learning-particle swarm optimization,OBL-PSO),得到最优维修时间间隔和全寿命周期内预防维修次数。最后,以某海上风电机组为例进行仿真分析。仿真结果表明,分阶段预防性维修策略比传统等时间间隔的维修策略减少了停机维修次数,能够进一步降低维修成本,为海上风电机组维护策略的制定提供指导。     

变电设备在线监测与故障诊断技术的应用

检修是保证电气设备正常运行的必要手段,在电力系统中推行状态检修是电气设备检修制度发展的必然选择。介绍了电力系统状态检修技术的发展与现状,给出了变压器、断路器、避雷器等变电设备在线监测的基本方法与故障诊断的工作原理,阐述了基于在线监测与故障诊断的状态检修技术,并指出了实施该技术目前存在的问题和今后发展的方向。