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。     

实施状态监测,助力风电运营

通过状态监测与故障诊断技术的有效实施,实现基于可靠性的设计改造与运行维护,从而最大化风机的运行效率,实现优质安全运行。1状态监测是解决可靠性问题的必由之路即使是作为久负盛名的风电轴承制造商,也不能百分之百保证自己的高品质轴承可以在风场运行20年安然无恙。毕竟安装、润滑、密封、运行环境和运转状态等,都将是缩短轴承寿命,甚至是直接造成损伤     

基于状态监测的风电机组主轴承早期故障预测方法

利用风电机组实时监测数据来研究主轴承温度与其潜在故障之间的关系,提出一种基于温度预测模型的风电机组主轴承在线故障预测方法。首先建立正常运行状况下主轴承温度的线性回归分析预测模型,提出可表示系统实际运行状态和预测状态之间偏差的判别函数,通过比较判别函数值与设定门槛值来监控主轴承的运行状态。理论分析和仿真结果表明,该方法所用模型鲁棒性好,提取的故障特征明显,可有效地预测在线风电机组主轴承潜在的故障。     

风机齿轮箱轴承状态评估与剩余寿命预测

为了提高风机运行的可靠性和经济性,提出一种基于马尔科夫链的风机齿轮箱轴承状态评估和剩余寿命预测方法。首先,建立风机齿轮箱轴承磨损状态的Gamma分布模型,并利用最大似然法对模型参数进行估计;其次,划分风机齿轮箱轴承磨损状态等级,并确定各状态等级区间限值;再次,计算齿轮箱轴承磨损状态转移概率,并构造马尔科夫过程的状态转移矩阵;最后,应用该方法对风机齿轮箱轴承进行算例仿真。算例仿真结果验证了该方法在确定风机齿轮箱轴承磨损状态和剩余寿命方面的有效性。     

状态监测在风电机组齿轮箱上应用的探讨

状态监测不仅适用于风电机组齿轮箱，同时适用于风电机组的主轴，发电机和偏航系统轴承状态的监测，状态监测可以对风电机组进行故障诊断，还可以针对正在运行的风电机组，进行运转状态的全过程监测。     

风电机组状态监测系统现状研究

实现风电机组状态监测是保证机组长期安全稳定运行的有效手段,文章论述了风电机组状态监测系统的构成和特点,对目前国内外现已开展的监测系统进行了综述,并对基于共振解调、最优滤波解调、无线通信的状态监测系统结合具体厂家作了详细分析。最后对状态监测系统的发展和存在的问题做了展望和总结,风电机组各部件监测机制的完善、专家系统的建立、报警阈值的设置以及研发有效可行的软硬件系统是目前风电机组状态监测需要解决的关键问题。     

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。     

风电机组状态监测系统现状

实现风电机组状态监测是保证机组长期安全稳定运行的有效手段.论述了风电机组状态监测系统的构成和特点,以及目前国内外现已开展的监测系统,并对基于共振解调、最优滤波解调、无线通信的状态监测系统结合具体厂家作了详细分析.对状态监测系统的发展和存在的问题作了展望和总结.风电机组各部件监测机制的完善、专家系统的建立、报警阈值的设置以及研发有效可行的软硬件系统是目前风电机组状态监测需要解决的关键问题.     

风电机组中的风电轴承

我国风电轴承与国外差距较大,材料是主要因素,其次为风电轴承设计、工艺水平和工艺装备。轴承是国民经济的战略物资,装备制造业的关键基础件。轴承属于风电机组的核心零部件。风电轴承的范围涉及从叶片、主轴和偏航所用的轴承,到齿轮箱和发电机中所用的高速轴承。总体来说,轴承是风力机械中的薄弱部位。特别是用于齿轮箱、主轴和发电机上的大     

基于SCADA数据驱动的风电机组状态监测

监测控制与数据采集(SCADA)系统广泛部署于各大风场的风电机组上,其采集的SCADA数据可用于风电机组的状态监测。为了更有效地捕获SCADA数据中的空间关联性,可以改进Inception v1方法建立1D＿Inception v1模型提取SCADA数据中的空间多尺度特征,以更准确地对风电机组进行状态监测。实验结果表明,该模型提供了一种端到端的数据驱动方法,可以直接从SCADA原始数据中学习空间关联性,给出故障诊断结果,相较于传统方法有着更高的准确率。使用基于1D＿Inception v1模型的数据驱动方法,可以及时、准确地对风电机组进行状态监测,降低风电机组的运行和维护成本。     

风电机组的状态-机会维修策略

风电机组主要部件的维修需要高昂的费用,针对该问题,提出一种新的风电机组动态维修策略,即状态–机会维修策略。该策略指出风机各部件的衰退过程服从比例失效模型,部件的运行状态可通过状态指示器来表述,且部件何时维修以及如何维修可通过状态指示器与维修阈值函数的比较结果来确定。当某部件状态指示器的值越过该部件状态维修阈值函数时,对该部件实施状态维修,此时,若存在其他部件的状态指示器越过自身的机会维修阈值函数,则对其实施机会维修。两条维修阈值函数可通过维修成本最小的方法确定。最后,仿真结果验证了该策略的有效性。     

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。     

风力机状态监测与故障诊断技术研究

介绍了风力发电机组的基本构成,对风力机常用状态监测技术及主要测量参数进行了分析研究,并分析了风力机部件的常见故障,研究了部件的故障机理,最后,分析研究了适合于风力机的多种故障诊断方法,对国内外风力机状态监测、诊断技术和系统应用现状进行了概述。研究结果对保证风力发电机组安全运行,减少故障发生率,提高风力发电机组的运行可靠性,实现基于状态维修起到了指导作用。     

基于BP神经网络的风电机组发电机状态监测研究

采用温度趋势分析的方法监测风电机组发电机的运行状态;使用BP神经网络,建立发电机正常工作状态下的温度模型并用其进行温度预测;合理选择训练样本,使BP模型覆盖发电机的正常工作空间;当发电机工作异常时,其动态特性偏离正常工作空间,导致BP网络温度模型预测残差的分布特性发生变化;当残差超过预先设定的阈值时,发出报警信息,提示运行人员检查设备状态。     

基于时间延迟的风机齿轮箱状态优化维修

风电机组运行环境恶劣,故障频发,尤其以齿轮箱的故障居多,造成风机整体维修成本偏高。针对以上问题,提出了一种基于时间延迟的状态优化维修策略,在时间延迟模型的基础上考虑振动监测信号,先结合故障数据和状态监测数据求得齿轮箱的比例危险函数和可靠度函数,再采用单位运行时间内平均维修费用最小的方法优化得到最优状态维修阈值,最后依据该阈值实施风机齿轮箱的优化状态维修。通过对某风电场仿真分析,求得了最优状态维修阈值,并制定了维修策略。仿真结果证实了该策略在避免过度维修和维修不足问题以及节约维修成本方面的有效性。     

考虑可及性的海上风机综合维护策略

可及性是海上风电机组运行维护的关键因素之一。构建了考虑可及性的海上风机综合维护策略模型。首先采用马尔科夫法描述风速等,进而分析风速、维护持续时间对可及窗口等待时间的影响。考虑到海上恶劣气候条件易导致风机故障率不稳定,构建截尾数据下威布尔比例失效模型描述风机故障,结合状态检修的采集数据绘制状态检修阈值曲线。同时以海上风机总维护费用最小、可靠度最大为目标优化维护策略,得到最优的预防性更换周期和非等周期不完全维护的时间间隔。最后,以某海上风机为例,验证了该维护策略的正确性和有效性。     

风电机组状态监测系统节点路由修复算法

为了解决风电机组状态监测系统因节点失效而产生的路由可靠性降低问题,提出了基于父节点及兄弟节点替代的节点路由修复算法。当监测数据在传输过程中遇到失效节点时,待传输数据的节点通过查询并获取自己的父节点和兄弟节点信息,优先利用其有效父节点进行路由替代,当且仅当该节点所有父节点均失效时才启用其兄弟节点进行路由替代,重新进行数据传输,达到提高监测系统路由可靠性的目的。通过仿真分析可知,基于父节点及兄弟节点替代的路由修复算法可显著提高风电机组状态监测系统的数据传输成功率。