风电机组状态监测与故障诊断相关技术研究
新能源与风力发电?
EMCA2014,41(2
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)风电机组状态监测与故障诊断相关技术研究
张文秀1, 武新芳2
(1.南京理工大学能源与动力工程学院,江苏南京 210094;
2.上海电力学院能源与机械工程学院,上海 200090)
摘 要:对风电机组进行状态监测和故障诊断,可有效降低机组的运行维护成本,保证机组的安全稳定运行三首先概述了状态监测与故障诊断研究的研究情况,然后介绍了风电机组的状态监测技术和状态监控系统的应用开发情况,接着针对机组中的主要故障组件及整个风电系统,介绍了国内外状态监测和故障诊断方法的研究现状与研究进展,最后探讨了风力发电系统状态监测的发展趋势以及未来的研究方向三关键词:风电机组;状态监测;故障诊断;研究现状;发展趋势
中图分类号:TM307+.1∶TM614 文献标志码:A 文章编号:1673?6540(2014)02?0050?07
Research on Condition Monitoring and Fault Diagnosis
Technology of Wind Turbines
ZHANG Wenxiu1, WU Xinfang2
(1.School of Energy and Power Engineering,Nanjing University of Science&Technology,
Nanjing210094,China;2.School of Energy and Mechanical Engineering,ShangHai
University of Electric Power,Shanghai200090,China)
Abstract:The technologies of condition monitoring and fault diagnosis can effectively reduce the cost of operation and maintenance,as well as ensure the security and stability of wind turbine.The research of condition monitoring and fault diagnosis were overviewed,then the status of the wind tubine monitoring technology and application development conditions of monitoring system were introduced,and aiming at the main failure parts for wind turbine and the wind power system,the research status and progress of condition monitoring and fault diggnosis methods in domestic and abroad were introduced.Finally the development trend of wind power generation system status montoring and research direction in the future were discussed.
Key words:wind turbines;condition monitoring;fault diagnosis;research status;development trend
0 引 言
近年来,风能作为一种绿色能源在世界能源结构中发挥着愈来愈重要的作用,风电装备也因此得到迅猛发展三根据世界风能协会(WWEA)的报告,截止2009年底,全球风力发电机组发电量占全球电力消耗量的2%,根据目前的增长趋势,预计到2020年底,全球装机容量至少为1.9×106MW,是2009年的10倍[1]三在 九五”期间,我国风力发电场的建设快速发展,过去十年中,我国的风力发电装机容量以年均55%的速度高速增长,2010年已达1000万kW三
随着大规模风电场的投入运行,出现了很多运行故障,因而需要高额的运行维护成本,大大影响了风电场的经济效益三风电场一般处于偏远地区,工作环境复杂恶劣,风力发电机组发生故障的几率比较大,如果机组的关键零部件发生故障,将会使设备损坏,甚至导致机组停机,造成巨大的经济损失[2]三对于工作寿命为20年的机组,运行维护成本一般占到整个风电场总投入的10%~ 15%,而对于海上风电场,整个比例高达20%~
25%[3]三因此,为了降低风电机组运行的风险,维护机组安全经济运行,都应该发展风电机组状态监测和故障诊断技术三
状态监测和故障诊断可以有效监测出传动系统二发电机系统等的内部故障,优化维修策略二减
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少非计划停机次数和降低机组的运行维护费用
等三风力发电机组的状态监测和故障诊断系统集
合了信号采集二在线监测以及信号分析等功能;能
对系统的各种机械参数和电气参数等进行监测,
并将采集到的数据进行分析处理,从而正确定位
各系统的故障三
1 风力发电机组结构及故障机理
1.1 风力发电机组结构
风力发电机组由风轮二叶片二主轴承二齿轮
箱二发电机二电气系统二液压系统二刹车系统和偏
航系统等组成[4],其结构如图1所示三风电机
组通过叶轮捕获风能,通过齿轮箱传递到发电
机,发电机将机械能转化为电能,通过变频器接
入电网
三
图1 风力发电机组结构
1.2 风力发电机组故障机理
从瑞典2000年~2004年间的故障统计情况
来看[5],风力机每年都保持较高的故障率,刚开
始运行的几年故障率较高,之后开始下降,到风机
运行一定年数时风力机故障率又会上升
三
图2 瑞典风力发电场故障分布图(2000年~2004年)
图2为瑞典风力机各主要部件故障形式的百
分比,统计年限为2000年~2004年三由图可见,
各主要部件失效形式百分比最少的为轮毂,最多
的为电气系统,传感器二叶片/节距和液压系统的
故障数也较大三
一项由丹麦和德国的研究机构得出的结
论[6?7]表明偏航系统二电气系统二机械系统二齿轮箱
具有较高的故障率三研究者使用统计可靠性分析
技术论证得出,传动系统的故障主要在于齿轮箱
和轴承三对于海上风电场,环境比陆地上更恶劣,
那么风机更容易发生故障,这些故障需要很长的
维修时间,并且会耗费很高的维修费用,这大大影
响增加了风电机组发电成本,影响了经济效益三
2 状态监测与故障诊断
设备故障诊断技术是为了适应现代工程需要
而形成的一门多种学科交叉的应用型学科三其研
究起源于20世纪60年代后期,主要由军事工业
的需要发展起来三美国是最开始开发状态监测和
故障诊断技术的国家,应用范围从航天系统的故
障原理二故障检测二故障诊断的研究和开发,逐渐
延伸到电站汽轮发电机组等其他行业三美国的西
屋公司二BEI公司二Bently公司等主要从事电站故
障诊断系统的工作三欧洲也产生了很多拥有故障
诊断技术的公司,如瑞士的ABB公司二德国的普
鲁夫公司三早期的状态监测与故障诊断技术主要
是凭借积累的经验或专家分析研究,对现场获取
设备运行时的一些可以实际观测或感觉出的状
态,确定可能存在的故障或故障隐患,这样难免会
存在一些误判断三
近年来,随着相关学科的发展,许多国家相继
成功研发了一些比较完善的故障诊断系统,使状态
监测与故障诊断技术进入了实用化的时代三与计
算机技术结合起来,将监测数据传输给计算机,然
后对这些传输来的数据做出综合分析与处理,系统
的性能都有了全面的提高,监测与诊断的对象发展
成为由多个区域多台机组构成的监测网络;应用领
域迅速扩展到石油二化工二航空二核工业二电力等主
要领域[8]三不过尽管在很多行业都直接或间接使
用到状态监测和故障诊断技术,在风电机组上成功
实行这项技术是一个不小的挑战三
2.1 风力机状态监测技术
状态监测技术可帮助发现机组机械和电气的
初始故障,遏制重要事故的发生三风电机组状态监
测系统可在机组运行过程中实时监控各个部件的
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运行状态,及时判断部件存在的问题和隐患,及时采取处理措施,提高了机组运行可靠性三对于风力发电机组,状态监测技术主要可以分为以下几类三
(1)油液监测三油液监测技术检测的是设备润滑油和液压油的性能,掌握设备运行中的润滑和零部件的磨损信息[9]三油液监测包括油液品质检查二铁屑检查等三在风电机组状态监测中,油液分析的主要目的是监测经过润滑油润滑的组件质量三
(2)振动监测三振动信号能够反映机械故障特征,机械状态的变化可以通过振动信号体现出来三振动分析是旋转机械状态监测中应用最多的方法,可对机械设备进行准确的检验和故障诊断,比如转子不平衡二油膜振荡二转轴弯曲等[10]三(3)温度监测三在设备劣化的情况下,温度的高低可以直观地反应设备的运行情况,因此温度监测通常用于电子和电气元件的故障诊断三对风力发电机组而言,发电机二齿轮箱二变频器等设备都需要进行温度监测三
(4)应变力监测三对风电机组中的叶片寿命预测和疲劳状况监测,应变力测量是一种高效方法,主要通过在关键部位安装应变力传感器测量三应变力传感器是一种常见的设备疲劳状况监测的传感器三
其他的状态监测技术还有很多,比如声学监测二转矩测量等三其中,声学监测可用于检测叶片故障趋势,与传统的振动监测方法相比更适合低速的鲁棒性强的机组,还可用于检测组件表面应力的突变;转矩测量可用于传动系统的故障检测三2.2 风电机组状态监控系统的应用开发
一般来说,风电机组都有自己配套的状态监测系统三如西班牙Gamesa公司二德国B&K公司二美国GE公司二丹麦Vestas公司等这些风电制造商都有相关的产品三但是,这些系统的兼容性相对较差,只适用于特定型号风电机组三因此,国外有很多公司设计与开发了第三方监控系统,如美国赛风公司的Second?WIND?ADMS系统二美国卓越通信的SCADA系统二美国的AREVA公司的OneProd系列二英国Garrad公司的GH SCADA系统和Vestas Online系统二德国SKF公司开发的SKF Windcon2.0二丹麦瑞思国家实验室开发的Clever Farm系统等三此外,德国Prutechnikf公司二丹麦Gram&Juhl公司专门致力于开发用于风电机组的监测设备[11]三
国内很少有制造商研制整机或整个风电场的状态监控系统,大多只是对风电机组的某个部件进行状态监测与故障诊断三现在已投入实用的监控系统还限于完成数据采集二分析显示这些传统的任务三目前,有部分厂商在研发风电机组状态监控系统,并取得了一定的成果三如南京中大趋势测控设备公司的CUT?3100系列监控产品二北京国旋新力公司的MV.SD2100风机监控系列产品二南瑞电控所开发的NS2000W系统[12]三此外金风科技二华锐风电等都为自行生产的风电机组配备了监控系统三
2.3 风力机故障诊断技术
风电机组故障诊断技术是通过掌握风电机组运行过程中的状态,判断其部件是否正常的技术,其也可以预报故障发展趋势三本文主要针对风电机组中故障率高的齿轮箱二发电机二叶片二变频器,介绍了国内外相关研究现状三2.3.1 齿轮箱的故障诊断
风电机组的齿轮箱位于机舱内,是连接主轴和发电机的主要部件,其主要功能是将风轮所产生的动力传递给发电机三由于其长期运行在变工况和变载荷的情况下,很容易发生故障三表1给出了齿轮箱部件的主要失效形式三
表1 齿轮箱部件失效形式
部件失效形式
齿轮齿面磨损二胶合二断齿二弯曲疲劳等
轴承轴不平衡二轴不对中二磨损二点蚀二疲劳剥落等 近年来,已经有不少科研人员对齿轮箱的故障诊断进行了研究三振动测量和频谱分析是典型的齿轮箱故障诊断方法三文献[13?14]先测得对异步发电机的电流信号,然后对其进行解调来诊断齿轮箱故障,之后将离散小波变换方法用到解调出来的电流信号上,进而根据特定层次频谱来诊断齿轮故障三唐新安[15]等利用时域信号的指标对齿轮箱故障进行了初步诊断,再借助快速傅里叶变换法对诊断结果进行进一步的分析确认三
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EMCA ZHOU[16]等基于小波变换的时频多分辨率分析特
性和齿轮箱的故障类型,从动力学的角度建立了
齿轮箱振动信号理论模型,试验表明该诊断方法
能有效地诊断局部损伤在变速箱的齿轮故障三文
献[17]提取了齿轮箱振动信号的多维时域特征
值,采用主分量分析(PCA)和Fisher准则对实际
运行的健康机组和故障机组的齿轮箱进行分类识
别三YAO X J[18]等针对风机齿轮箱的裂齿现象,
提出一种基于自适应Morlet小波变换的新方法,
该方法首先基于峭度最大化原则,优化Morlet小
波函数的参数提取冲击特征,然后利用一种平均
自相关谱来突出有关裂齿故障的故障特征三
2.3.2 发电机的故障诊断
发电机是风电机组的核心部件,主要功能是
将机械能转化为电能三由于发电机长期处于变工
况和电磁的环境中,定子绕组二轴承二转子导条等
容易产生故障三而定子绕组短路二转子绕组故障
是发电机的主要的故障形式[19]三根据发电机的
故障特点,目前主流的诊断方法是基于发电机定二
转子电流信号二电压信号及输出功率信号三文献
[20]通过测量定子三相电流来监测发电机容易
出现的定子匝间短路问题三WATSON[21]等在利
用连续小波变换的条件下,对发电机输出功率信
号进行分析,从而辨识出转子轴承故障和偏心故
障三文献[22]分析了风电机组的机械转矩和电
磁转矩以及发电机端电流信号三者之间的联系,
利用离散小波变换方法,通过对电流二电压以及功
率等电参数信号的分析,得到齿轮箱轴承的偏心
故障特征信号三文献[23]分别利用小波分析和
RBF神经网络方法对风电机组的各种电参数信
号进行分析,从而得到一种诊断机组转子绕组故
障的方法三许允之[24]研究了发电机转子断条故
障的诊断机理,选取小波包分析作为信号处理的
前置手段,得到输出神经网络的特征向量三神经
网络通过学习训练得到诊断结果,将小波的局部
特性和神经网络的自学习特性结合起来,使诊断
系统具有自适应分辨性和良好的容错性三
针对发电机的特定故障类型,如转子角误差二
轴承故障及定子匝间短路等故障,Yang W等运用
小波分析和快速傅里叶变换分析功率信号来检测
发电机转子角误差和轴承故障,小波分析体现了
不稳定信号的时频特性,快速傅里叶变换则准确
地确定了谐波元件的振幅,从而在给定的时间之
内找到峰值振幅谱的小波系数,作为发电机的故
障特征提取出来三
2.3.3 叶片的故障诊断
风电机组的叶片是整个机组最容易受到损坏
的部件,由于长期裸露在恶劣的环境下,易受到湿
气腐蚀二雷击等因素的破坏,因此叶片的故障率在
整机中占有较高的比重[25]三文献[26]中为了测
量因闪电造成的叶片破坏,提出建立光纤传感网
络的方法,实现了对叶片故障的诊断三文献[27]
是间接地来监测叶片的运行状态,通过测量发电
机端的电压和电流,计算出发电机输出功率三
ZHAO M H[28]等针对因结冰引起的叶片质量不平
衡,采用Fluent软件分析结冰对风机外形结构的
影响,并通过振动信号的结构特征进行分析三文
献[29]在风力机叶片中成功安装了光纤光栅传
感器测量系统三根据叶片在旋转过程中的载荷变
化,利用光纤光栅传感器捕捉信号来判断叶片是
否处于健康状态三光纤光栅传感器具有较好的抗
电磁干扰二抗腐蚀等优点,适合用于叶片结构的状
态监测,但由于没有相对应的叶片损伤准则,传感
器获得的信号并不能与叶片损伤模式对应三针对
此不足,文献[30]对叶片材料损伤的失效容限进
行了一定的研究三文献[31]则通过利用归一化
双谱和双相干技术得出发电机端的功率谱密度来
分析叶片的缺陷三由于电击这种情况仅仅通过发
电机端的一些参数很难分析出叶片的故障,文献
[32]对叶片中遭受闪电破坏的位置进行定位利
用的是光纤电流传感器三
2.3.4 变频器的故障诊断
变频器所处现场往往环境恶劣,高温发热二电
磁干扰等易导致变频器发生故障三变频器的主要
故障有误动作二过电压二过电流二过热二欠电压等三
过电压主要指中间直流环节回路过电压,这会影
响到中间直流环节中滤波电容器的使用寿命三过
电流产生的原因主要是负载突变二负荷分配不均
和输出短路等三当输入电压缺相二整流回路发生
故障时就会导致欠电压故障三文献[33]通过细
化其变频器仿真模型,在仿真环境下对变频器故
障原理和故障类型等做了仿真分析研究,将经过
处理的仿真结果数据和作为训练的样本数据对设
计好的神经网络进行训练和测试,以此使神经网
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络具有诊断和定位故障的能力三于辉[34]等则利用神经网络的非线性映射特性,提出了采用基于波形直接分析的BP神经网络故障诊断方法,这种方法主要针对变速风力发电机组中的变频器电路模型非线性强的特点,能动态监视风力发电机变频器电路的工作状态,实时在线进行故障诊断和分析,确定变频器故障的部位和性质三文献
[35]提出了仿真分析诊断法,通过对变频器进行故障后的系统仿真,利用获取的故障电流二电压波形与正常电流二电压波形的对比来诊断变频器的故障三文献[36]对风电变频器中的故障进行设置,然后使用小波变换的多分辨率特性,提取变频器的故障特征向量,最后应用BP神经网络进行故障模式识别三仿真结果表明,此种风电变频器的故障诊断系统具有较强的稳定性和准确性三
2.4 系统级故障检测和隔离
风电机组及其子系统包含很多部件,因此对其进行系统和子系统级的故障隔离较复杂三故障隔离也需要更多的系统分析,因此需要有效地建立部件级和系统级的故障诊断模型三离散事件系统DES的框架被认为是一个合适的选择,随着复杂系统越来越多,佩特里网已经被用在风机故障诊断的系统级决策上三Rodriguez[37]等使用颜色化的佩特里网来诊断风机的润滑系统和冷却系统三Echavarria[38]等开发了一种定性物理的方法用作对风电机组的智能维护,在基于模型推理和功能冗余设计的基础上开发了故障诊断系统三基于模型的好处是只需要很少的信息且不要解复杂方程组,同时在故障预测中具有可重用性和鲁棒性三Zaher和McArthur[39]提出了一个用于风机故障检测和识别的多智能断层检测系统的初步框架,描述了反常现象代理二功率曲线代理和停机时间分类代理的开发,由于系统开发的可重构性和可伸缩性,多代理系统需要更进一步的研究三2.5 风力发电机组智能故障诊断方法
风力发电机组故障原因复杂,故障原因和故障机理之间存在着极大的不确定性,因此通过人工智能的方法来诊断机组的故障三近些年来,人工智能方法在可再生能源技术上的应用越来越广泛三关于人工智能方法,文献[40]主要针对齿轮箱故障诊断,提出了一种基于故障诊断框架的神经网络故障诊断方法三文献[41]利用多种智能诊断技术和方法,如Elman网络二概率神经网络二BP网络等,对发电机的多种故障数据进行处理,然后分析故障产生的原因,得出诊断结论三文献[42]提出了数据库的奇偶编号二推理机制的模糊推理判断及学习机制的机械学习,增强了故障诊断专家系统的智能性三文献[43]根据故障信号特征和小波变换多尺度分解性质选取小波分解层次,得到反映风机运行状态的特征向量,利用待检状态的特征向量与典型故障特征表,通过模糊模式识别方法进行风机故障诊断三文献[44]在最小二乘支持向量机方法的基础上,融合SA算法,提出黑洞粒子群模拟退火算法,并应用到最小二乘支持向量机方法参数优化中,利用参数优化后的最小二乘支持向量机方法建立多分类决策模型,对风力发电机进行故障诊断三文献[45]在BP 算法的基础上提出了输出模式矩阵的改进方法,将常用的单位矩阵故障模式转变为二进制结构,运用于转子的故障诊断,使得样本训练次数大大减小三Garcia MC[46]等利用人工神经网络实现了对风力机各部件和整机的健康状况评估,提出了在线预测智能系统,使用模糊专家系统技术对故障进行诊断三
3 结 语
状态监测与故障诊断技术是一门融合电子二计算机二信号分析与数据处理二人工智能等多学科的技术三近年来随着风力发电行业的不断发展,如何降低风电机组故障率,提高风电场的经济效益成为当前的研究热点三在这个背景下风力发电机组状态监测与故障诊断技术的研究显得十分重要三本文主要介绍了现有的各种状态监测技术,然后针对风电机组的主要部件,对国内外相关故障诊断的研究进展进行了调研综述三
综合国内外的研究现状,未来状态监测与故障诊断技术的发展趋势是各种先进诊断方法的融合以及发展远程的状态监测和故障诊断等三具体可有以下的发展方向三
(1)把基于多传感器的信息融合技术应用于设备状态监测中,不仅可拓宽设备状态信息的来源渠道,还可改善信息处理的质量,对设备的运行状态做出准确判断,提高故障诊断的准确性三(2)把虚拟仪器技术应用到机组监测和诊
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断系统中,使系统工作界面更形象,具有良好的
可视性和交互性,准确表现风电机组的工作
状态三
(3)通过网络连接实现远程故障诊断系统间
的通信,形成开放式故障诊断系统,从而可以使整
个诊断系统具有更大的灵活性和可扩展性三
(4)根据不同风电机组类型制定量化的故障
诊断方法参照标准三
(5)更多地发展基于模型的故障诊断方法,
从子系统扩展到整个系统三
【参考文献】
[1] EWEA.World wind energy report2009[M].Bonn:
World Wind Energy Association,2010.
[2] YANG W X,JIANG J S,TAVNER P J,et al.
Monito?ring wind turbine condition by the approach of
empirical mode decomposition[C]∥2008Interna?
tional Conference on Electrical Machines and Syst?
ems.Wuhan,China:IEEE,2008:736?740.
[3] LU B,LI Y Y,WU X,et al.A review of recent
advances in wind turbine condition monitoring and
fault diagnosis[J].PEMWA2009,IEEE,2009
(6):1?7.
[4] RIBRANT J.Reliability performance and maintena?
nce?a survey of failures in wind power systems[D].
Sweden:Royal Institute of Technology,2006.
[5] RIBRANT J.Survey of failures in wind power systems
with focus on Swedish wind power plant during1997?
2005[J].IEEE Trans Energy Conversion,2007
(22):167?173.
[6] TAVNER P J,XIANG J,SPINATO F.Reliability10
Turbines[J].Wind Energy,2007(10):1?18.
[7] TAVNER P J,EDWARDS C,BRINKMAN A,et al.
Influence of wind speed on wind turbine reliability
[J].Wind Engineering,2006,30(1):55?72,
2006.
[8] 龙泉,刘永前,杨勇平.状态监测与故障诊断在风
电机组上的应用[J].现代电力,2008,25(6):
54?59.
[9] 王小斌.油液分析技术在机械设备状态监测中的
应用分析[J].煤炭技术,2001,20(9):52?53.
[10] 操炼.振动信号在船舶设备检验中的应用探讨
[D].上海:上海海事大学,2005.
[11] 陈云花.基于振动测试的大型风力发电机组运行
状态监测研究[D].内蒙古:内蒙古科技大
学,2009.
[12] 傅质馨,袁越.海上风电机组状态监控技术研究现
状与展望[J].电力系统自动化,2012(21):
121?129.
[13] AMIRAT Y,BENBOUZID M E H,BENSAKER B,
et al.Condition monitoring and fault diagnosis in
wind energy conversion system:a review[C]∥
Electric Machines&Drives Conference,lEMDC’07,
IEEE International,2007:1434?1439.
[14] MOHANTY A R.Fault detection in a multistage
gearbox by demodulation of motor current waveform
[J].IEEE Tran&Industrial Electronics,2006,53
(4):285?1297.
[15] 唐新安,谢志明,吴金强,等.风力机齿轮箱故障诊
断[J].噪声与振动控制,2007(1):120?124.
[16] ZHOU W J,SHEN Y X,WANG L.Fault diagnosis
for wind turbine gearbox based on wavelet analysis
[C]∥24th Chinese Control and Decision Conference
(CCDC),2012,China.
[17] YANG J M,FAN D G,ZHOU Y B,et al.Fault
diagnosis of wind turbine gearbox based on fisher
criterion[C]∥Proceedings of the30th Chinese
Control Conference July22?24,2011,Yantai,
China.
[18] YAO X J,GUO C C,ZHONG M F,et al.Wind
turbine gearbox fault diagnosis using adaptive morlet
wavelet spectrum[C]∥Proc of the2nd International
Conferenceon Intelligent Computation Technology and
Automation.Changsha,China:IEEE Computer
Society,2009:580?583.
[19] YANG W X,TAVNER P J,MICHAEL W.Wind
turbine condition monitoring and fault diagnosis using
both mechanical and electrical signatures[C]∥
International Conference on Advanced Intelligent
Mechatronics,2008,Xi’an,China,2008:1296?
1301.
[20] WILLIAMSON S,DJUROVIC S.Origins of stator
current spectra in DFIFs with winding faults and
excitation asymmetries[C]∥2009IEEE International
Electric Machines and Drives Conference,Miami,
FL:IEEE,2009:563?570.
[21] WATSON S J,XIANG B J,YANG W X,et al.
Condition monitoring of the power output of wind
turbine generators using wavelets[J].IEEE
Transactions on Energy Conversi on,2010,25(3):
715?721.
55
新能源与风力发电?
EMCA2014,41(2
===============================================================================================
)
[22] YANG W,TAVNER P J,WILKINSON M R.
Condition monitoring and fault diagnosis of a wind
turbine synchronous generator drive train[J].ET
Renewable Power Generation,2009,3(1):1?11.
[23] ZHAO Y J,LI Y G,HU J W.RBFNN for Fault
diagnosis of rotor windings inter tum short circuit in
turbine?generator[C]∥International Conference on
Condition Monitoring and Diagnosis,2008(4):
1331?1334.
[24] 许允之,韩丽,方永丽,等,基于神经网络算法的感
应电机故障诊断方法[J].大电机技术,2013,1
(1):15?21.
[25] KUBUR,KAHRAMAN A,ZINI D M,et a1.
Dynamic analysis of a multi?shaft helical gear
transmission by finite elements:model and experi?
ment[J].Transactions of the ASME,2004,126(7):
398?406.
[26] KRAMER S G M,LEON F P,APPERT B.Fiber
optic sensor network for lighting impact localization
and classification in wind turbines[C]∥2006IEEE
International Conference on Multisensor Fusion and
Integration for Intelligent Systems.Heidelberg:IEEE,
2006:173?178.
[27] TSAI C S,HSIEH C T,HUANG S J.Enhancement
of damage?detection of wind turbine blades via CWT?
based approaches[J].IEEE Transactions on Energy
Conversion,2006,21(3):776?781. [28] ZHAO M H,JIANG D X,LI S H.Research on fault
mechanism of icing of wind turbine blades[C]∥Proc
of the1st World Non?Grid?Connected Wind Power
and Energy Conference,Nanjing,China:IEEE
Computer Society,2009:1?4.
[29] SCHROEDER K,ECKE W,APITZ J,et al.A
fibreBragg grating sensor system monitors operational
load ina wind turbine rotor blade[J].Meas Sci
Technol,2006(17):1167?1172.
[30] JEFFRIES W Q.Experience with bieoherenee of
electrical power for condition monitoring of wind
turbine blades[J].lEE Proc Vision,Image and
Signal Processing,1998,145(3)141?148. [31] YE J J,CHEN X F,ZHAI Z,et al.Predictingelastic
and plastic response of fiber?reinforced metal matrix
composites[J].Mechanics of Composite Materials,
2010(4):405?416.
[32] TSAI C S.Enhancement of damage?detection of wind
turbine blades via CWT?based approaches[J].IEEE
Trans.Energy Conversion,2006,21(3):776?781.
[33] 胡立锦.直驱式风力发电机变频器故障诊断研究
[D].新疆:新疆大学,2012.
[34] 于辉,邓英.风力发电机变流器故障诊断方法[J].
可再生能源,2010,28(3):89?92. [35] YANG S,LI W,WANG C.The intelligent fault
diagnosis of wind turbine gearbox basedon artificial
neural network[C]∥Proc2008Int Conf on Condition
Monitoring and Diagnosis,2008:1327?1330. [36] WANG Z,GUO Q.The diagnosis method for conve?
rter fault of the variable speed wind turbine based on
the neural networks[C]∥in Proc2nd Int Conf on
Innovative Computing,Information and Control,
2008.
[37] RODRIGUEZ L,GARCIA E,MORANT F,et a1.
Application of latent nestling method using colored
petri nets for thefault diagnosis in the wind turbine
subsets[C]∥in Proc2008IEEE Int.Conf.
Emerging Technologies and Factory Automation,
2008:767?773.
[38] ECHAVARRIA E,TOMIYAMA T,HUBERTS H W,
et al.Fault diagnosis system for an offshore wind
turbine using qualitative physics[C]∥in Proc EWEC
2008,Brussels,Belgium,2008.
[39] ZAHER A S,MCARTHUR S D J.A multi?agent
fault detectionsystem for wind turbine defect recogni?
tion and diagnosis[C]∥in Proc2007IEEE Lausanne
POWERTECH.
[40] WALLCAE A K,SPEE R.The simulation of
brushless dc driver failures[C]∥PESC Record?
IEEE Power Electronics Specialists Conference,
1988:199?206.
[41] SOTERIS A K.Artificial neural networks in renew?
able energy systems applications a review[J].
Renewable and Sustainable Energy Reviews,2001
(5):373?401.
[42] 郭洪澈.风力发电系统的故障诊断专家系统设计
[J].节能,2002(7):36?38.
[43] 胡汉辉,杨洪,谭青,等.基于小波分析的风机故障
诊断[J].中南大学学报,2007,38(6):1169?1173.
[44] 焦斌,徐志翔.基于综合优化方法的风力发电机故
障诊断[J],控制工程,2012,19(4):681?686. [45] 王立鹏,刘贵立,李小彭.基于BP神经网络的风机
转子故障诊断[J].沈阳工业大学学报,2002,24
(5):428?430.
(下转第63页)
65
2014,41(2)测试技术与检测设备?
===============================================================================================
EMCA [11] 宋海军,黄传金,陈铁军,等.基于小波脊线的异步
电动机间接测试方法[J].电机与控制应用,2012,
39(11):36?39.
[12] 黄传金,雷刚,陈铁军,等.基于第二代小波的直流
电动机间接测速研究[J].微特电机,2013,41(6):
18?21.
[13] MARAGES P,KAISER J F.Energy separation in
signal modulation to speech analysis[J].IEEE
Transactions on Signal Process,1993,41(10):
3024?3051.
[14] 张贤达.非平稳信号分析与处理[M].北京:国防
工业出版社,1998.
[15] HUANG N E,SHEN Z,LONG S R,et al.The
empirical mode decomposition and the Hilbert spect?
rum for nonlinear and non?stationary time series ana?
lysis[J].Proc Rsoc Lond,1998(454):56?78.
[16] SMITH J S.The local mean decomposition and its
application to EEG perception data[J].Journal of
The Royal Society Interface,2005,2(5):443?454.
[17] 黄传金,宋海军,陈铁军,等.微型直流电动机电枢
电流提取新方法[J].微特电机,2013,41(4):
10?13.
[18] 黄传金,宋海军,陈铁军,等.基于EMD滤波的直
流电动机起动电流高频分量提取方法[J].微特电
机,2013,41(5):28?31.
[19] 胡志华,袁宝国,周政新.直流电动机无传感器测
速的一个特例[J].电机与控制应用,2007,34(8):
27?29.
收稿日期:
20130802
(上接第26页)
6 结 语
方波驱动无刷直流电机时,换向电流的急剧
变化,将引起严重的振动和噪声三采用TB6556FG
驱动器与IPM模块TP4124AK结合设计的正弦波
驱动系统,结构简单二价格低廉,可有效抑制换向
电流的突变,明显降低电机的振动和噪声三
采用TB6556FG芯片驱动具有最佳磁极削角
的无刷直流电机,其系统具有自动超前角设置功
能,不仅能明显地抑制电机的振动和噪声,还能提
高逆变功率因数三目前该方案已成功应用于一款
家用电器设备中三
【参考文献】
[1] 陈磊,高宏伟,柴凤,等.小型无刷直流电动机振动
与噪声的研究[J].中国电机工程学报,2006,26
(24):148?152.
[2] 李建军,邹继斌,徐永向.无刷直流电动机噪声分
析及其抑制[J].微特电机,2009,37(3):12?14.
[3] 曾丽,吴浩烈,肖莹.基于DSP的无位置传感器无
刷直流电机控制系统的设计[J].微电机,2010,43
(10):63?66.
[4] 王宝超,原庆兵,李建军,等.基于TB6539的低噪
声无刷直流电机驱动系统[J].微电机,2010,43
(12):31?33.
[5] 黄琳娣,顾捷.单相无刷直流风扇电机噪声分析
[J].微电机,2009,42(2):79?82.
[6] HUNG J Y,DING Z.Design of currents to reduce
torque ripple in brushless permanent magnet motors
[C]∥IEEE proceeding B,1993,140(4):
260?266.
[7] H L H,PERRET P,FEUILLET R.Minimization of
torque ripple in brushless dc motor drives[J].IEEE
Trans on Ind Appl,1986,22(4):748?755.
[8] 辛懋,韩力.削角磁极抑制永磁电动机齿槽转矩的
研究[J].微特电机,2008,36(9):5?8.
收稿日期:
20130615
(上接第56页)
[46] GARCIA M C,SANZ?BOBI M A,DEL PICO J.SIM
A P:intelligent system for predictive maintenance
application to the health condition monitoring of a
wind turbine gearbox[J].Computers in Industry,
2006,57(6):552?568.
收稿日期:20130806
36
风电机组状态监测与故障诊断相关技术研究
作者：张文秀， 武新芳， ZHANG Wenxiu， WU Xinfang
作者单位：张文秀,ZHANG Wenxiu(南京理工大学 能源与动力工程学院,江苏 南京,210094)， 武新芳,WU Xinfang(上海电力学院 能源与机械工程学院,上海,200090)
刊名：
电机与控制应用
英文刊名：Electric Machines & Control Application
年，卷(期)：2014(2)
本文链接：https://www.sodocs.net/doc/0e9441527.html,/Periodical_zxxdj201402012.aspx
风电相关国家标准整理
国家相关标准 风力发电机组功率特性测试 主要依照IEC61400-12-1:2005风电机组功率特性测试是目前唯一一个正式版本电流互感器级别应满足IEC 60044-1 电压互感器级别应满足IEC 60186 功率变送器准确度应满足GB/T 13850-1998要求，级别为0.5级或更高 IEC 61400-12-1 功率曲线 IEC 61400-12-1 带有场地标定的功率曲线 IEC 61400-12-2 机舱功率曲线 IEC 61400-12 新旧版本区别 对于垂直轴风电机组，气象桅杆的位置不同 改变了周围区域的环境要求 改变了障碍物和临近风电机组影响的估算方法 使用具有余弦相应的风速计 根据场地条件将风速计分为A、B、S三个等级 根据高风速切入和并网信号可以得到两条功率曲线 风速计校准要符合MEASNET规定 风速计需要分级 电网频率偏差不超过2HZ 场地标定只能通过测量，不能用数值模拟 场地标定的每一扇区分段至少为10° 可以同步校准风速计 改进了对风速计安装的描述 通过计算确定横杆长度 增加针对小型风机的额外章节 MEASNET标准和旧版IEC61400-12标准区别 使用全部可用的测量扇区，否则在报告中说明 不允许使用数值场地标定 场地标定更详细的描述，包括不确定度分析 只允许将风速计置于顶部 风速计的校准必须符合MEASNET准则 不使用AEP不完整标准 轮毂高度、风轮直径、桨角只能通过测量来判定，不能按照制造商提供的判定报告中必须提供全方位的照片 IEC61400-12-1：Power performance measurement for electricity producing wind turbine(2005)风电机组功率特性测试 可选择：场地标定 IEC61400-12-2：Power curve verification of individual wind turbine,单台风电机组功率曲线验证（未完成）
风电机组状态监测与故障诊断相关技术研究
新能源与风力发电? EMCA2014,41(2 =============================================================================================== )风电机组状态监测与故障诊断相关技术研究 张文秀1, 武新芳2 (1.南京理工大学能源与动力工程学院,江苏南京 210094; 2.上海电力学院能源与机械工程学院,上海 200090) 摘 要:对风电机组进行状态监测和故障诊断,可有效降低机组的运行维护成本,保证机组的安全稳定运行三首先概述了状态监测与故障诊断研究的研究情况,然后介绍了风电机组的状态监测技术和状态监控系统的应用开发情况,接着针对机组中的主要故障组件及整个风电系统,介绍了国内外状态监测和故障诊断方法的研究现状与研究进展,最后探讨了风力发电系统状态监测的发展趋势以及未来的研究方向三关键词:风电机组;状态监测;故障诊断;研究现状;发展趋势 中图分类号:TM307+.1∶TM614 文献标志码:A 文章编号:1673?6540(2014)02?0050?07 Research on Condition Monitoring and Fault Diagnosis Technology of Wind Turbines ZHANG Wenxiu1, WU Xinfang2 (1.School of Energy and Power Engineering,Nanjing University of Science&Technology, Nanjing210094,China;2.School of Energy and Mechanical Engineering,ShangHai University of Electric Power,Shanghai200090,China) Abstract:The technologies of condition monitoring and fault diagnosis can effectively reduce the cost of operation and maintenance,as well as ensure the security and stability of wind turbine.The research of condition monitoring and fault diagnosis were overviewed,then the status of the wind tubine monitoring technology and application development conditions of monitoring system were introduced,and aiming at the main failure parts for wind turbine and the wind power system,the research status and progress of condition monitoring and fault diggnosis methods in domestic and abroad were introduced.Finally the development trend of wind power generation system status montoring and research direction in the future were discussed. Key words:wind turbines;condition monitoring;fault diagnosis;research status;development trend 0 引 言 近年来,风能作为一种绿色能源在世界能源结构中发挥着愈来愈重要的作用,风电装备也因此得到迅猛发展三根据世界风能协会(WWEA)的报告,截止2009年底,全球风力发电机组发电量占全球电力消耗量的2%,根据目前的增长趋势,预计到2020年底,全球装机容量至少为1.9×106MW,是2009年的10倍[1]三在 九五”期间,我国风力发电场的建设快速发展,过去十年中,我国的风力发电装机容量以年均55%的速度高速增长,2010年已达1000万kW三 随着大规模风电场的投入运行,出现了很多运行故障,因而需要高额的运行维护成本,大大影响了风电场的经济效益三风电场一般处于偏远地区,工作环境复杂恶劣,风力发电机组发生故障的几率比较大,如果机组的关键零部件发生故障,将会使设备损坏,甚至导致机组停机,造成巨大的经济损失[2]三对于工作寿命为20年的机组,运行维护成本一般占到整个风电场总投入的10%~ 15%,而对于海上风电场,整个比例高达20%~ 25%[3]三因此,为了降低风电机组运行的风险,维护机组安全经济运行,都应该发展风电机组状态监测和故障诊断技术三 状态监测和故障诊断可以有效监测出传动系统二发电机系统等的内部故障,优化维修策略二减 05
风电安全考试试题及答案
现场安全试题 一、填空题（24分，每空2分） 1.安全帽使用年限，佩戴是要将紧固下颚绳，防止被吹跑。 2.安全带的松紧程度以，不能太紧或者太松。 3.安全双钩使用时，遵循，两个挂钩挂在不同位置，禁止同时摘钩。 4.车辆需停留在离机位50米，且最好在。 5.冬季风机叶片容易，人员或者车辆不得在塔筒附近逗留。 6.在塔底柜前操作时，注意脚下盖板，不要双脚同时踩在盖板上，防止因盖板不牢固而引起坠落。 7.进入塔筒工作时首先停机，再将风机打入状态。 8.在进行检查MCB操作前，一定要将MCB方可操作，防止碰到push on强制并网，导致变频器和发电机损坏，更严重的会引起人员伤亡； 9.风机在运行或者时，严禁爬塔作业。 10.携带工具的人员要，禁止2人或两人以上同时攀爬同一截塔筒，防止高空坠物； 11.上塔人员要及时盖人孔盖板，盖盖板时防坠索防坠绳。 12.进入顶层平台，如果不进行吊车作业和机舱外作业， 严禁将带入机舱，防止与机械转动部分搅在一起； 二、选择题（20分，每题2分） 1.新进场的人员，必须进行，并经考核合格，方可进入
现场工作。未考核合格者，禁止进入现场工作。 A．安全教育培训 B. 基本技术知识教育培训 2.进入塔筒周围米的所有人员，必须正确佩戴，如未 正确佩戴，首次通报批评并公开检讨。再次违反，罚款一百元，班组长负连带责任，罚款一百元。 A．50米安全帽B、100米安全帽 3.所有上塔人员必须正确佩戴、、，如未 佩戴齐全，禁止爬塔。违反罚款一百元，班组长负连带责任，罚款一百元。 A、安全帽、安全带、自锁器 B、工作证、安全帽、手机 4. 进入轮毂前，确保液压站压力不小于bar，无泄压现象，高速 轴已锁住，并锁上个叶轮机械锁且必须全部旋入。若不符合上述要求，禁止进入轮毂。未锁机械锁，一经发现罚款一百元。 A、60 bar 1个 B、95 bar 2个 5. 送电时，并保持塔底和机舱通讯畅通，清楚工作容，必须有两人 进行，一人，一人。操作人必须戴好绝缘手套，防护眼镜，单手侧身操作，谨防弧光短路。 A、监护操作 B、离开操作 6. 风速超过米/秒，严禁到机舱罩外面工作。机舱罩外面工作 时，必须正确佩戴安全帽、安全带和防坠绳，将安全带防坠绳挂在可靠部位。 A、5米 B、10米
风力发电安全考试题库
风力发电安全考试题库 Prepared on 22 November 2020
电力安全工作规程（变电部分）试题库 一、单选题（300道） 1、《国家电网公司电力安全工作规程（变电部分）》自（）年8月1日起在公司系统内试行。 A、2005 B、2008 C、2009 答案：C 国家电网安监〔2009〕664号文 2、各单位可根据（）制定《安规》补充条款和实施细则，经本单位分管生产的领导(总工程师)批准后执行。 A、有关规定 B、现场情况 C、本单位实际 答案：B 变规 3、在运行中若必须进行中性点接地点断开的工作时，应先建立有效的 （）才可进行断开工作。 A、保护接地 B、旁路接地 C、永久接地 答案：B 变规、火灾、地震、台风、冰雪、洪水、泥石流、沙尘暴等灾害发生时，如需要对设备进行巡视时，应制定必要的安全措施，得到设备运行管理单位分管领导批准，并至少两人一组，巡视人员应与（）之间保持通信联络。 A、有关领导 B、管理部门 C、派出部门 答案：C
变规、经批准使用解锁钥匙解除防误闭锁，钥匙使用后，应及时（）。 A、归还 B、封存 C、记录 答案：B 变规 6、外单位承担或外来人员参与公司系统电气工作的工作人员应熟悉本规程、并经考试合格，经设备（）单位认可，方可参加工作。 A、维护 B、运行管理 C、建设 D、运行 答案：B 变规、室内母线分段部分、母线交叉部分及部分停电检修易误碰（）的，应设有明显标志的永久性隔离挡板（护网）。 A、引线部分 B、停电部分 C、有电设备 答案：C 变规、火灾、地震、台风、（）、洪水、泥石流、沙尘暴等灾害发生时，如需要对设备进行巡视时，应制定必要的安全措施，得到设备运行单位分管领导批准。 A、冰雪 B、暴风雪 C、雷雨 答案：A 变规、有一把高压室的钥匙可以借给（）使用，但应登记签名，巡视或当日工作结束后交还。 A、经批准的巡视高压设备人员和经批准的检修、施工队伍的工作负责人 B、来本站检查工作的领导人员
风力发电机组轴承常见故障诊断与振动检测 王健
风力发电机组轴承常见故障诊断与振动检测王健 摘要：随着环境污染问题的日益突出，同时为了克服能源危机，风能作为一种 绿色可再生能源越来越受到世界各国的重视，风力发电机组（简称风电机组）作 为将风能转化为电能的关键装备得到了迅猛的发展。风电机组通常坐落于偏僻的、交通不便的、环境恶劣的远郊地区以及沿海或近海区域，且机舱一般安装在离地 面几十米甚至上百米的高空，因此风电机组日常运行状态检测困难，维护成本昂贵。有统计资料表明，陆上和海上风电机组的维护费用占到各自风场收入的10%～15%和20%～35%左右，因此风电机组在恶劣环境下的运行可靠性问题特别 受到关注。 关键词：风力发电机组；轴承故障；诊断；振动检测 轴承故障与齿轮箱故障几乎占据了风力发电机组故障的大多数。发电机组的 各种检测传感器均安装在轴承座上，而各种轴承故障都是通过传感器才发现的， 所以我们通过传感器所采集的信息就可以准确的判断整个发电机组的工作状况。 然而在实际安装中，轴承故障诊断与振动识别也是作为优先部分处理，科研投入 也是占据了成本投入的一半以上。本文就风力发电机组轴承常见故障特征及原因 进行详细阐述，然后就轴承的振动检测进行深入研究。 1风力发电机组轴承常见故障特征及原因 1.1风力发电机组轴承结构 轴承一般分为外圈、保持架、滚动体（滚珠）和内圈4个部分。轴承内部充 满油脂类物质，用于减少轴承滚动的阻力，也能分离轴承与其他部件的接触，从 而减少摩擦阻力。油脂还可以起到散热与防止腐蚀的作用。所以为了防止外物对 油脂的影响，我们一般会在保持架的两端加装防尘装置，以免外物减弱油脂的各 种作用。 1.2风力发电机组轴承常见故障及诊断 支撑主轴轴承的外圈固定在轴承座上，机械传动轴从主轴轴承内圈经过。风 力带动叶轮转动，通过传动链将动力传输给主轴，当主轴达到一定的载荷转速时，由轴承和轴承座组成的振动系统就会产生激励，也就是风机发电机组振动的产生。这种激励振动一般是周期性振动，对受载体产生的撞击力或摩擦力也会周期性的 出现，长期疲劳极大可能产生轴承的局部损伤，因此需要加强对轴承振动频率的 监测。根据长期的实践经验及理论知识的积累，从故障程度上可将轴承的故障类 型分为初级损坏与中级损坏两类。通常我们所见到的电流损害、磨损以及表面损 坏等都是初级磨损；还有一些像破裂和散裂属于中级损坏。我们还可以从损坏的 位置来区分故障，可将其类型分成外圈故障、内圈故障、滚动体故障以及支撑部 件的故障。结合轴承结构示意图，可将风电机组轴承的常见故障特征及产生原因 归纳罗列如下：（1）疲劳故障：故障特征表现为滚动体或者滚道表面脱落或者 脱皮。故障产生原因为轴、保持架等支撑装置制造工艺较低使得其精度不能保证，轴向长期过高负荷条件工作，对其性能产生很大的影响。（2）磨损故障：我们 可以从外观来观察故障的产生原因，一般磨损故障会产生色泽的变化，形成磨痕。故障产生原因为在微小间隙间的滑动磨损和长期恶劣环境中的长期使用。（3） 缺口或凹痕故障：分为过载及安装或外来颗粒引起的缺口或凹痕。过载及安装引 起的特征表现为细小的缺口或凹痕分布在两圈的滚道周围和滚动元件里，是由于
风电机组故障诊断与处理方法及系统与相关技术
图片简介: 本技术介绍了一种风电机组故障诊断与处理方法及系统，系统包括数据解析模块，所述数据解析模块的输入端与风电机组相连，数据解析模块的输出端经过资料库与终端相连。方法包括：根据历史故障发生情况和处理经验，建立排查指导库；根据风电机组故障代码的触发条件和I/O点数据之间的关系，建立逻辑诊断库；建立专家信息模块并与处理指导方案相关联；在诊断分析报告和处理指导方案内设置评价信息，由现场人员评价并调整方案。上述技术方案直接面向现场故障处理业务的全过程，从故障发生，故障分析，故障解决全过程进行指导和支持，在故障发生时，即时的推送排查指导方案，有目的地进行排查精确的定位故障并提供处理指导方案，有效地解决故障。 技术要求 1.一种风电机组故障诊断与处理系统，其特征在于，包括数据解析模块(1)，所述数据解析模块(1)的输入端与风电机组相连，数据解析模块(1)的输出端经过资料库(2)与终端(4)相连。 2.根据权利要求1所述的一种风电机组故障诊断与处理系统，其特征在于，所述资料库包括排查指导库(2.1)、逻辑诊断库(2.2)、处理指导库(2.3)、文档资料库(2.4)和专家信息模块(2.5)，所述排查指导库(2.1)、逻辑诊断库(2.2)与处理模块(3)相连。 3.根据权利要求2所述的一种风电机组故障诊断与处理系统，其特征在于，所述处理模块(3)包括评价信息模块(3.1)和诊断报告模块(3.2)，所述评价信息模块(3.1)与排查指导库(2.1)相连，所述诊断报告模块(3.2)与逻辑诊断库(2.2)相连。
4.一种风电机组故障诊断与处理系统的工作方法，其特征在于，包括以下步骤： ①根据历史故障发生情况和处理经验，建立排查指导库，当机组停机时，根据接收到的机组停机信息，匹配出与之对应的排查指导方案； ②根据风电机组故障代码的触发条件和I/O点数据之间的关系，建立逻辑诊断库，当机组发生故障时，分析故障日志并生成该次故障的诊断分析报告和处理指导方案； ③建立专家信息模块并与处理指导方案相关联； ④在诊断分析报告和处理指导方案内设置评价信息，由现场人员评价； ⑤采用权重比例调整的方法调整排查指导方案内排查内容的优先级和故障点的发生概率。 5.根据权利要求4所述的一种风电机组故障诊断与处理系统的工作方法，其特征在于，所述步骤1中的排查指导方案，包括故障代码名称、排查对象、排查对象出现故障的概率和排查方法。 6.根据权利要求4所述的一种风电机组故障诊断与处理系统的工作方法，其特征在于，所述步骤2中的故障日志包括主控停机时刻记录的I/O点数据和停机代码信息。 7.根据权利要求6所述的一种风电机组故障诊断与处理系统的工作方法，其特征在于，所述步骤2中通过分析故障日志提取关键数据点，所述关键数据点为故障发生时首先发生异变的信号或数值，用于确定故障点，所述故障点为与故障直接相关联的可更换的零部件或电气元件。 8.根据权利要求4所述的一种风电机组故障诊断与处理系统的工作方法，其特征在于，所述步骤2中的诊断分析报告，包括机组停机信息、关键数据点、故障点和故障原因；处理指导方案，包括复位建议，所需工具，处理方案，所需备件和专家通讯方式。 9.根据权利要求4所述的一种风电机组故障诊断与处理系统的工作方法，其特征在于，所述步骤4中的评价信息，包括故障点定位是否准确，实际故障点，排查指导方案是否有效。 10.根据权利要求4或9所述的一种风电机组故障诊断与处理系统的工作方法，其特征在于，所述步骤5中的权重比例排序的方法，指的是通过对评价信息进行权重分析，按照故障点定位是否准确，实际故障点、排查指导方案是否有效等进行加权排序，用于调整排查指导方案内排查内容的优先级和故障点的发生概率。 技术说明书 一种风电机组故障诊断与处理方法及系统 技术领域
风电考试题
一、简答题 ★1、哪一个力产生使叶轮转动的驱动力矩？ 答：升力使叶片转动，产生动能。 ★2、说出用于定义一台风力发电机组的4个重要参数。 答：轮毂高度、叶轮直径或扫掠面积、额定功率、额定风速。 ★3、简述风力发电机组的组成。 答：大型风力发电机组一般由风轮、机舱、塔架和基础四个部分组成。 ★4、风力发电机组产品型号的组成部分主要有什么？ 答：风力发电机产品型号的组成部分主要有：风轮直径和额定功率。 ★5、什么叫风速？ 答：空间特定的风速为该点周围气体微团的移动速度。 ★6、什么叫平均风速？ 答：给定时间内顺势风速的平均值，给定时间从几秒到数年不等。 ★7、什么叫额定风速？ 答：风力发电机达到额定功率输出时规定的风速。 ★8、什么叫切入风速？ 答：风力发电机开始发电时的最低风速。 ★9、什么叫水平轴风力发电机的轮毂高度？ 答：从地面到风轮扫掠面中心的高度，叫水平轴风力发电机的轮毂高度。 ★10、什么是风力发电机的控制系统？ 答：接受风力发电机信息和环境信息，调节风电机，使其保持在工作要求范围内的系统。 ★11、什么叫水平轴风力发电机？ 答：风轮轴线基本上平行于风向的发电机。 13、什么叫风力发电机组的额定功率？ 答：在工作条件下，风力发电机组的设计要达到的最大连续输出电功率。 ★14、什么叫风力发电机组的扫掠面积？ 答：垂直于风矢量平面上的，风轮旋转时叶尖运动所产生园的扫掠面积。 ★15、什么叫风力发电机组的浆距角？ 答：在指定的叶片径向位置（通常为100%叶片半径处）叶片玄线与风轮旋转面间的夹角。 ★16、在风力发电机组的机械刹车最常用的形式是哪几种？ 答：在风力发电机组中，最常用的机械刹车形式为盘式、液压、常闭式制动器。 ★17、风轮的作用是什么？ 答：风轮的作用是把风的动能转换成风轮的旋转机械能。 ★18、风电机组的齿轮箱常采用什么方式润滑？ 答：风电机组的齿轮箱常采用飞溅润滑或强制润滑，一般以强制润滑为多见。 ★★21、风形成的主要因素是什么？ 答：地球表面受热不均使得赤道区的空气变热上升，且在两极区冷空气下沉，引起大气层中空气压力不均衡；地球的旋转导致运动的大气层根据其位置向东方和西方偏移。 ★★22、风力发电的经济效益主要取决于哪些因素？ 答：风力发电的经济效益主要取决于风能资源、电网连接、交通运输、地质条件、地形地貌和社会经济多方面复杂的因素。 26、简要说明并网风力发电机组的发电原理。 答：并网风力发电机组的原理是将缝中的动能转换成机械能，再将机械能转换成电能，以固定的电能频率输送到电网中的过程。
《安全教育》之风电场日常安全试题
风电场日常安全试题 一、填空题：1、风电机开始安装前，施工单位应向建设单位提交、组织措施、，经审查批准后方可开始施工。安装现场应成立安全监察机构，并设。2、风速超过 m/s 不得打开机舱盖，风速超过 m/s应关闭机舱盖。3、在有雷雨天气时不要停留在风电机内或靠近风电机。风电机遭雷击后 h内不得接近风电机4、塔上作业时风电机必须。带有远程控制系统的风电机，登塔前应将远程控制系统并。5、起吊桨叶必须保证有足够起吊设备。应有根导向绳，导向绳长度和应足够。6、变压器停运期超过个月后恢复送电时，需按检修后鉴定项目做试验合格后才可投入运行。7、避雷器主要是用来限制的一种主要保护设备。8、采用加热法安装轴承时，可将轴承置于油中，将轴承加热后装配，加热温度控制在摄氏度，最高不能超过摄氏度。8、若机舱内某些工作确需短时开机时，工作人员应远离部分并放好工具包，同时应保证在维护人员的控制范围内。9、在风力发电机组登塔工作前，并把维护开关置于，将远程控制屏蔽。10、隔离开关没有，不能带负荷操作。二、选择题：1、风力发电机组系统接网的接地电阻应小于（）欧姆。 A 2 B4 C6 D82、风力发电机组的发电机的绝缘等级一般选用（）级A:C B:E C:E D:F3、风力发电机组最重要的参数是（）和额定功率A：风轮转速B：风轮直径C：额定风速D：高度4、风力发电机组在调试时首先应检查回路（）A：电压 B：电流C：相序 D：相角5、风速仪传感器属于（）A：温度传感器B：压力传感器 C：转速传感器D：振动传感器6、最常见的过电流保护措施是（）A：快速开关B：阻容保护C：串进线电阻抗D：快速熔断器7、安装变压器时，出线端子与铝母
风电机组轴承的状态监测和故障诊断与运行维护王利
风电机组轴承的状态监测和故障诊断与运行维护王利 发表时间：2019-12-11T15:06:41.297Z 来源：《中国电业》2019年第16期作者：王利 [导读] 风能作为一种清洁可再生能源，受到世界各国的关注。 摘要：风能作为一种清洁可再生能源，受到世界各国的关注。作为风能储量较多的国家，自然需要合理的利用风能，使得国家能够得到迅速的发展。随着我国可持续发展政策的落实以及风力发电技术的进步，使我国风力发电产业得到迅速发展。目前我国的风力发电在商业上已经可以与燃煤发电相竞争。在这一市场大环境下，风力发电产业应当加强核心技术的发展。在风力发电机组中轴承作为核心零部件，风电轴承的范围涉及从叶片、主轴和偏航所用的轴承，到发电机中所用的高速轴承。轴承既是风力机械中最为薄弱的部分，也是最为重要的部分。由此看来对于风电机组轴承的状态检测、故障诊断、运行维护等工作的深入研究就显得尤为重要，直接关系到我国电力事业的发展。 关键词：风电机组状态监测故障诊断运行维护风电轴承 二、风电机组传动系统的日常维护 （一）主轴轴承的日常维护及保养（以金风S48/750风力发电机组为例） 轴承在工作的时候，会受到外界的影响，当受到一定量频率的震荡或者载荷重量增高，即使低速运行，都会影响到风电机组的安全运行。温度过高、过低，润滑不均匀、缺少润滑脂或者其他物质入侵轴承，就会导致主轴轴承的失效而无法继续运行，一般情况下，主轴承轴被磨损锈蚀都会导致轴承运转的不流畅，使运转的阻力增大直至卡死甚至引起风机着火的严重后果。就目前的形式来看，滚动式的轴承仍旧是风力发电场最主要的选择，因为其具有很大的优势，节约成本而且效率很高，但与此同时因结构构造较为简单也容易受到损伤，轴承中出现故障的原因有很多，故进行维护人员要特别重视这项内容，大部分故障最后都导致主轴轴承卡死。如果出现主轴轴承卡死情况，首先考虑的就是轴承的质量问题，或者是安装的过程中出现了装配上的错误，大部分都是滚轴在润滑中受天气的影响导致了污染。所以在日常维护和保养中，要全方位、多角度分析和考虑。第一就是外观检查有无油脂溢出，清理主轴轴承处溢出油脂和集油盒中的油脂，如果发现润滑油脂变质，油脂碳化或者凝固等都要及时疏通或更换，妥当处理，不能造成风机附近环境污染。正常运行的主轴轴承在没有堵塞的情况下，润滑油脂可以作为介质正常的在轴承内起到润滑的作用。还要检查轴承内的卫生情况，不能有其他杂物，保持轴承之间的接触面的整洁，日常维护过程中要借助工具对轴承进行清理，一旦杂物在里面堆积，就不能使轴承正常运转工作。第二则是检查轴承是否存在松动的情况，或者轴承之间型号不相符，就会导致轴承之间的错位，发现松动后要利用工具将其恢复成原本使用的状态。第三就是给轴承进行注油操作时，必须将机组切至维护状态打开叶尖气动刹车扰流板，使发电机、主轴空转后，才可进行注油。定期维护时主轴每次加注油脂950g，发电机因厂家不同分别加注不同油量（株洲发电机前后轴承各加：70g，永济发电机前后轴承各加：100g）。第四则是检查主轴温度，不同工况下都可以影响主轴轴承的运行温度。例如：夏冬季节同输出功率条件下，主轴运行温度夏季平均高出冬季15-20℃左右。因此判断主轴损坏要综合考虑。根据现场运行维护情况在满足风机运行技术要求的前提下，在主轴上加装温度传感器设定停机报警温度后可有效防止主轴卡死等现象发生。将注油口处的主轴PT100温度经SM331模块传回中央监控系统，实现风机主轴温度的在线监测功能。第五则是定期对主轴轴温高的主轴油脂进行取样化验，根据理化指标滴点、锥入度、水分等指标信息和元素含量进行分析。指标如有超标现象则应重点关注加强风机的巡检次数，必要时更换主轴轴承。还可以利用小风天气盘车，监听主轴有无异音。 （二）齿轮箱的维护与保养 作为传动系统中非常重要的零件之一，齿轮箱相对来说也容易产生故障，齿轮箱的使用范围是长期不间断运行的，如果没有及时进行保养，极易影响风机正常的运行，因此要对齿轮箱进行定期的有效的维护和保养，这样能够降低齿轮箱故障的发生率，还能够增加齿轮箱使用的年限，节约生产成本。对齿轮箱的检查是较为方便的，主要根据齿轮箱的声音是否正常以及齿轮箱内的润滑油脂的状态来判断的。齿轮箱正常的声音的频率是稳定没有较大的起伏的，如果声音过快或者过缓，声音频率不稳定，噪音较大，就说明箱内的齿轮可能出现了齿轮断裂，齿轮表面点蚀或者齿轮松动等问题，要及时进行维修和更换，并且使齿轮重新安装后能够重新运转。其次就是润滑油对齿轮的影响，油箱是否存在漏油的问题，或者齿轮箱油的质量问题对其造成的影响。 金风S48/750风机齿轮箱传动形式为一级行星齿和两级平行轴圆柱齿啮合传动，各齿轮采取强制润滑方式，增速比为i=67.57。在日常维护要及时补充油箱内的润滑油，发现油箱泄露要进行更换修复等。润滑油的质量也决定了油箱内齿轮运转的状况，油脂可能因为天气的原因凝固或者碳化，都要进行清理和更换润滑油。在闭式传动中，当齿轮硬度不高，且润滑油稀薄时尤其容易发生齿轮点蚀。齿轮的点蚀是齿轮传动的失效形式之一，即齿轮在传递动力时，在两齿轮的工作面上将产生很大的压力，随着使用时间的增加，在齿面上便产生细小的疲劳裂纹。当裂纹中渗入润滑油，在另一轮齿的挤压下被封闭在裂纹中的油压力就随之增高，加速裂纹的扩展，直致轮齿表面有小块金属脱落，形成小坑。轮齿表面点蚀后，造成传动不平稳和噪声增大。在日常保养中，也要防止齿轮箱的异常高温，要检查润滑油供应是否充分，特别是在各主要润滑点处，必须要有足够的油液润滑和冷却；再次要检查各传动零部件有无卡滞现象，还要检查机组的振动情况，前后连接接头是否松动等。防止因长期使用而出现零件老化以及破损的问题，如果发现这类问题发生，要及时进行零件的更换与维修。及时发现问题并进行合理的解决，提高风机可利用率。 三、风电机组轴承的状态监测与故障诊断 基于SCADA的方法 SCADA系统能够将运行参数发送到中央数据库，对发电机组的运行状态信息实时的监测。但是需要的传感和采集通信的数据较多，增加了供电技术的成本和监测复杂性，也因此没有得到良好的普及。对于发电机的机械故障，可以通过感应电动机的终端发电机输出反应出来。通过对电流和功率的稳定功率谱进行分析，对发电机轴承的故障进行监测。在缺少振动传感器的情况下，将震动平均数据和参数相结合，从而判断风电机组的运行状态。 四、发电机组轴承的运行维护 对于主轴轴承齿轮箱、低速轴轴承、偏航和变桨轴承的运行维护来说。由于轴承是低速而且不完全旋转，限制了振动监测效果。齿轮箱低速轴轴承可以采用润滑油液进行维护，并实施在线监测的方法。但对于主轴轴承与偏航和变桨轴承由于采用润滑脂、润滑油液混合液
IEC 61400-12-2 2013基于机舱风速计的风电机组功率特性测试 20140606
GB/T××××－××××／IEC61400-12-2：2013 IEC引言 IEC 61400-12部分的目的是提供一种统一的使用机舱风速计测试、分析、报告单个风力发电机组功率特性的方法。该标准只应用在尺寸足够的水平轴风力发电机组，且机舱风速计不受风力发电机组叶片及机舱严重影响进而不影响风力发电机组功率特性的情况下。本标准的目的是在IEC 61400-12-1：2005提出的要求不可行的时候使用本标准提出的方法。从而保证在目前的测试技术和测试设备水平下结果的一致性、准确性和可重复性。 本标准规定的程序表述了如何利用机舱风速计根据测量功率曲线和估计年发电量表征风力发电机组的功率特性。在此程序中，风速计安装在被测风力发电机组机舱上或附近，风速计在这个位置上测得的风速受到风轮的严重影响，本程序包括了确定和应用合适的修正来解决这一问题的方法。然而，需要注意的是，与完全按照IEC 61400-12-1:2005进行的测试相比，这种修正增加了不确定度。本程序也提供了确定测量不确定度的方法，包括不确定度源的评估，以及在报告功率和年发电量中的合成不确定度的推荐值。 功率特性测试的关键因素是风速的测量。即使风速计在高品质风洞中做过校准，风矢量的大小和方向的波动可以导致在测试现场中不同的风速计表现出不同的特性。此外，近风力发电机组机舱处的气流条件复杂多变，对于风速计的选择和安装需要特别考虑，这在标准中也做出了说明。 本标准将使设计风力发电机组的制造、安装、规划、许可、运营、使用和监管的各方受益。如果合适，标准推荐的准确的测试和分析技术可以被各方应用，保证风力发电机组开发和运营技术的一致性、准确性和持续发展。依据本标准给出的测量和报告编写程序能得到他人可重复的准确结果。 同时，标准使用者应该意识到由于风切变和湍流强度较大的变化以及数据筛选标准的选择而引起的误差。因此，使用者应该在功率特性测试开展之前考虑到这些误差的影响和与测试目的相关的数据筛选标准。 I
风电机组状态检修的研究
风电机组状态检修的研究 摘要：本文介绍风电机组的组成和典型故障，阐述风电机组状态检修方法的内容、构成等，重点分析其数据收集系统和运行状态评估方法。 关键词：风电机组；状态检修；状态评估 1引言 随着世界经济的快速发展，能源紧缺和环境污染问题日益突显，我国在改革 开发初期就提出了可持续发展战略，其中一项最重要的措施就是要大力开发和利 用可再生能源，风能是一种清洁型的可再生能源，其分布范围广，可利用数量多，是目前应用技术最成熟的新能源种类。我国也出台了一系列政策鼓励风力发电的 开发和建设，目前的装机总量已超过百兆千瓦，并仍处于一个快速增长的阶段。 与此同时，风力发电站的安全稳定运行以及风能的有效利用成为目前关注的焦点，也是风能利用的挑战。近年来，随着我国风电站的建设发展，风电机组的各种故 障也层出不穷，其造成的停机时间严重降低了风电机组的效率，增加维护成本， 如果不能够进行有效的检修和控制，可能会造成严重的安全事故，危及从业人员 的生命安全。状态检修技术是目前应用比较广泛的先进的检修技术，能够明显降 低风电机组的故障概率，减少停机时间，降低维护成本。 2风电机组简介 2.1风电机组的组成 风电机组是将风能转化为机械能，再将机械能转化为电能的系统，其主要结 构有叶轮、传动系统、发电机、控制系统、偏航系统、塔架等，其中传送系统的 主要部件有主轴、齿轮箱、轴承、联轴器等，主要用于传递机械能，是风电机组 的主要机械部件，也是容易发生机械故障的部位；控制系统主要由传感器和控制 柜组成，对风电机组起到监测保护和运行控制的作用。 2.2风电机组的典型故障 风电机组的故障主要分为机械故障、电气故障和液压故障三种，而机械故障 中齿轮箱故障是比较常见的故障，电气故障中发电机和变频器等的故障也是风电 机组比较多发的故障种类。齿轮箱故障主要是由油温变化和气流变化引起的齿轮 点蚀、齿轮胶合、齿轮疲劳磨损、轮齿折断等；发电机故障主要有发电机振动过大、噪声过大、温度过高、轴承过热等，主要由定子绕组短路、转子绕组故障和 偏心振动等原因引起的，而轴承故障为主要故障原因；变频器故障主要有短路、 过电流、过载、过电压、过温、接地等故障。 3风电机组的状态检修 3.1风电机组状态检修的内容 风电机组的状态检修首先需要通过控制系统收集风电机组各组成部分的数据 参数，如风电机组的当前运行功率和风速、传送系统中齿轮箱的油温和轴承的温度、以及风电机组目前的运行状态等，以此掌握风电机组的各种参数，为状态检 修的决策提供原始依据。 其次由远程实时监测系统对经常发生故障的部位进行在线监测，了解风电机 组的常见故障种类，并进行分类统计汇总，分析常见故障的机理然后采用科学的 诊断方法对故障进行诊断分析。此外，风电机组的故障预测是实时状态检修的关 键技术，根据实时监测获取的各项数据参数，建立对应的预测模型，通过专业的 软件对比分析数据与实测数据，实现对故障的预测。 最后通过对风电机组的各种参数进行监测、收集、整理、分析、诊断、预测
风电专业考试题库(带答案)
风电专业考试题库 以下试题的难易程度用“★”的来表示，其中“★”数量越多表示试题难度越大，共526题。 一、填空题 ★1、风力发电机开始发电时，轮毂高度处的最低风速叫。 （切入风速） ★2、严格按照制造厂家提供的维护日期表对风力发电机组进行的预防性维护是。（定期维护） ★3、禁止一人爬梯或在塔内工作，为安全起见应至少有人工作。（两） ★4、是设在水平轴风力发电机组顶部内装有传动和其他装置的机壳。（机舱） ★5、风能的大小与风速的成正比。（立方）E=1/2（ρtsυ3）式中：ρ!———空气密度（千克/米2）；υ———风速（米/ 秒）；t———时间（秒）；S———截面面积（米2）。 ★6、风力发电机达到额定功率输出时规定的风速叫。（额定风速）★7、叶轮旋转时叶尖运动所生成圆的投影面积称为。 （扫掠面积） ★8、风力发电机的接地电阻应每年测试次。（一） ★9、风力发电机年度维护计划应维护一次。（每年） ★10、SL1500齿轮箱油滤芯的更换周期为个月。（6） ★11、G52机组的额定功率KW。（850） ★★12、凡采用保护接零的供电系统，其中性点接地电阻不得超
过。（4欧） ★★13、在风力发电机电源线上，并联电容器的目的是为了。（提高功率因素） ★★14、风轮的叶尖速比是风轮的和设计风速之比。（叶尖速度）★★15、风力发电机组的偏航系统的主要作用是与其控制系统配合，使风电机的风轮在正常情况下处于。（迎风状态） ★★16、风电场生产必须坚持的原则。 （安全第一，预防为主） ★★17、是风电场选址必须考虑的重要因素之一。（风况） ★★18、风力发电机的是表示风力发电机的净电输出功率和轮毂高度处风速的函数关系。（功率曲线） ★★19、风力发电机组投运后，一般在后进行首次维护。 （三个月） ★★20、瞬时风速的最大值称为。（极大风速） ★★21、正常工作条件下，风力发电机组输出的最高净电功率称为。 （最大功率） ★★22、在国家标准中规定，使用“downwind”来表示。 （主风方向） ★★23、在国家标准中规定，使用“pitch angle”来表示。 (桨距角) ★★24、在国家标准中规定，使用“wind turbine”来表示。 （风力机） ★★25、风力发电机组在调试时首先应检查回路。（相序）
齿轮箱故障诊断
风力发电机组齿轮箱故障诊断 摘要: 通过对不同齿轮箱振动频谱的检测结果的分析，论述了判断齿轮箱由于长期处于某些恶劣条件下，如交变载荷或润滑油失效，引起的齿轮和轴承损坏的检测方法。分析了齿轮箱出现故障的原因以及应采取的措施。 关键词：风电机齿轮箱轴承状态检测 一、风电机组齿轮箱的结构及运行特征 我国风电场中安装的风电机组多数为进口机组。近几年来，一批齿轮箱发生故障，有些由厂家更换，也有的由国内齿轮箱专业厂进行了修理。有的风场齿轮箱损坏率高达40~50%，极个别品牌机组齿轮箱更换率几乎接近100%。虽然齿轮箱发生损坏不仅仅在我国出现，全世界很多地方同样出现过问题，但在我国目前风电机组运行出现的故障中已占了很大比重，应认真分析研究。 1) 过去小容量风电机组齿轮箱多采用平行轴斜齿轮增速结构，后来为避免齿轮箱造价过高、重量体积过大，500kW以上的风电机组齿轮箱多为平行轴与行星轮的混合结构。由于风电机组容量不断增大，轮毂高度增加，齿轮箱受力变得复杂化，这样就造成有些齿轮箱可能在设计上就存在缺陷。 2) 由于我国有些地区地形地貌、气候特征与欧洲相比有特殊性，可能对标准设计的齿轮箱正常运行有一定影响。我国风电场多数处于山区或丘陵地带，尤其是东南沿海及岛屿，地形复杂造成气流受地形影响发生崎变，由此产生在风轮上除水平来流外还有径向气流分量。我国相当一部分地区气流的阵风因子影响较大，对于风电机组机械传动力系来说，经常出现超过其设计极限条件的情况。作为传递动力的装置-齿轮箱，由于气流的不稳定性，导致齿轮箱长期处于复杂的交变载荷下工作。由于设备安装在几十米高空，不可能容易地送到工厂检修，因此经常进行状态监视可以及时发现问题，及时处理，还可以分析从出现故障征兆到彻底失效的时间，以便及时安排检修。
风电机组故障诊断综述
风电机组故障诊断综述 对风电机组故障诊断技术进行综述，按照基于定性诊断、定量诊断的分类方式，针对现有风电机组故障诊断方法并结合故障诊断系统进行分析。对每一类故障诊断方法归类，指出这些方法的基本思想、适用条件和应用范围以及优缺点，并探讨了风电机组故障诊断技术未来可能的主要发展方向。 关键字：风力发电;风电机组;传动系统;维护检测 一、风机传动系统主要结构及部件 风机传动系统就安装的结构而言，一般分为两种情况：一种是水平轴风机传动，叶片是安装在水平面的轴承上;另一种是垂直轴风机传动，风轮与叶片是垂直摆放的，风使叶片转动，再带动与之垂直的轴承，发动机被带动以后就可以发电了。但目前大多都是水平轴风机，叶轮与轮毂通过轴承相连接，虽然结构较复杂，但能获得较好的性能，而且叶轮承受的载荷较小、重量轻。传动链主要由主轴、主轴承、偏航轴承、齿轮箱、联轴器、发电机和机座等组成。这些构成了风机中最重要的一个部分，同时因为风机传动系统带动的风叶，所以压力、温度过高都容易导致故障。维护时要特别注意受力铰链和传动机构的润滑、磨损及腐蚀情况，及时进行处理，以免影响机组的正常运行。 二、风电机组传动系统的日常维护 （一）主轴轴承的日常维护及保养（以大唐华创风能CCWE—3000/122.HD 风力发电机组为例） 轴承在工作的时候，会受到外界的影响，当受到一定量频率的震荡或者载荷重量增高，即使低速运行，都会影响到风电机组的安全运行。温度过高、过低，润滑不均匀、缺少润滑脂或者其他物质入侵轴承，就会导致主轴轴承的失效而无法继续运行，一般情况下，主轴承轴被磨损锈蚀都会导致轴承运转的不流畅，使运转的阻力增大直至卡死造成严重的后果。就目前的形式来看，滚动式的轴承仍旧是风力发电场最主要的选择，因为其具有很大的优势，节约成本而且效率很高，但与此同时因结构构造较为简单也容易受到损伤，轴承中出现故障的原因有很多，故进行维护人员要特别重视这项内容，大部分故障最后都导致主轴轴承卡死。如果出现主轴轴承卡死情况，首先考虑的就是轴承的质量问题，或者是安装的过程中出现了装配上的错误，大部分都是滚轴在润滑的中受天气的影响导致了污染。所以在日常维护和保养中，要全方位、多角度分析和考虑。第一就是外观检查有无油脂溢出，清理主轴轴承处溢出油脂和集收盘中的油脂，如果发现润滑油脂变质，油脂碳化或者凝固等都要及时疏通或更换，妥当处理，不能造成风机附近环境污染。正常运行的主轴轴承在没有堵塞的情况下，润滑油脂可以作为介质正常的在轴承内起到润滑的作用。还要检查轴承内的卫生情况，不能有其他杂物，保持轴承之间的接触面的整洁，日常维护过程中要借助工具对轴承进行清理，一旦杂物在里面堆积，就不能使轴承正常运转工作。第二则是检查轴承是否存在松
风电机组的防雷检测方法
风电机组的防雷检测方法 发表时间：2018-09-13T10:25:12.363Z 来源：《科技新时代》2018年7期作者：杨武王建波2 [导读] 本文从风电机组构成着手，对风电机组防雷安全检测方法研究，使风电机组防雷检测具有更强针对性和可操作性。 （1吐鲁番市气象局，新疆吐鲁番 838000；2湖南省气象技术装备中心，湖南长沙 410000） 摘要：近年来，风电行业成为雷灾影响最严重行业之一。由于风电机组安装环境及自身结构、运行方式具有一定特殊性，使得当前风电机组防雷检测也具有其特点，本文从风电机组构成着手，对风电机组防雷安全检测方法研究，使风电机组防雷检测具有更强针对性和可操作性。 关键词：风电机组；接地装置；等电位连接；电涌保护器SPD；传感器 引言 随着我国新能源事业发展，近年来风电行业进入快速发展阶段。风电机组作为风力发电主要设备，是否能安全运行关系到整个风电市场持续健康发展。一直以来，风电机组防雷安全检测都是一个受到风电设计、生产、安装调试、运行等各环节高度重视问题。 1 风电机组防雷安全检测现状 尽管电力行业有关于防雷设计相关国家标准或行业标准，但由于风电机组防雷安全检测涉及技术问题很多，加之国内使用风电设备以进口或引进国外技术生产为主，各国采用标准不一，对风电机组防雷要求也各不同。造成目前我国风电防雷检测相关标准缺乏针对性和可操作性，使得从事风电机组防雷检测的技术人员莫衷一是，这也是风电行业防雷安全检测亟需加强和解决的问题。 2 风电机组工作原理与构成 2.1工作原理 风力发电就是将自然界中风能利用叶轮转化成旋转的机械能，然后经由低速主轴，利用齿轮箱将转动速度提高至异步发电机转速，再由高速联轴器带动发电机产生出电能，最后通过变流器励磁把由发电机定子输出电能并到电网中。风电机组由传动、电气控制、偏航及支承系统等组成。 2.2基本构成 风力发电机组传动系统由叶轮、主轴、主轴承、齿轮箱、联轴器、发电机组成。叶片因位置相对较高易受直接雷击；而雷电电弧可能引起主轴承、齿轮箱齿轮材料表面凹陷和融化，引起啮合面之间磨损加剧；由主轴侵入雷电过电压可能造成发电机定子绕组、主绝缘击穿。 偏航系统由偏航电机、偏航齿箱、回转支承等组成。雷电对偏航系统危害主要是损坏偏航电机、接近开关的光传感器、限位开关、偏航控制器等。 支承系统包括塔架（筒）、基础环、钢筋混凝土基础，塔架（筒）既是传递雷电流引下线，又对内部设备与线路起到很好屏蔽作用，对整个电气、控制系统防雷起到不可替代作用。基础也是整个风力发电机组接地网。 电气与控制系统是风电机组正常运行核心，由控制电路、主电路、传感器和接口电路组成。电气控制系统温度传感器、转速传感器、液压传感器等属敏感元器件，易被雷电损坏。 3防雷安全检测主要内容 ①机舱尾部风向风速仪与叶片接闪器； ②机组接地装置； ③控制柜与配电柜内电涌保护器； ④用于引导雷电流入地防雷接地引下线； ⑤机舱与塔筒内滑环、电刷、发电机、齿轮箱、主轴承、金属管道、金属爬梯、构架等大尺寸金属物等电位连接； ⑥控制系统各类传感器。 4防雷安全检测主要方法 4.1外部防雷装置检测 风电机组外部防雷装置包括接闪器、引下线、接地装置。一是应检查机组外部防雷装置外观、材料、规格尺寸是否符合GB50057-2010等相关规范要求。以目测法定期检查叶片、风向风速仪接闪器是否有锈蚀和被雷击损坏烧灼痕迹等。二是检查接闪装置接地连接线连接是否稳固。三是应根据接闪器高度与距离计算机舱上风向风速仪是否处在LPZ0B区内。四是用等电位仪测试叶片接闪装置与轮毂引下线连接点、机舱上接闪杆与引下线直流过渡电阻，要求过渡电阻≤0.2Ω。五是检查引下线敷设与连接，高度≤40m塔筒、塔杆，可只设一根引下线；＞40 m时应设两根引下线。可利用螺栓或焊接连接的一座金属爬梯作为两根引下线使用。分段连接金属塔筒用作引下线时，每段塔筒连接螺栓应利用不少于处的25mm2紫铜编织带跨接，底座环与下塔段连接为3根25mm2紫铜编织带跨接。钢筋混凝土结构塔筒应利用钢筋混凝土内竖直钢筋作为引下线。六是按照GB/T 17949.1—2000规定的检测方法用接地电阻测试仪测量接地装置工频接地电阻，测试选择多点测量比对，其工频接地电阻≤4Ω。 4.2等电位检测 一是检查风电机组等电位连接材料规格是否符合GB/Z25427—2010要求。等电位直流过渡电阻值测试应采用空载电压4V～24V，最小电流为0.2A测试仪器检测，直流过渡电阻值≤0.2Ω。二是检测LPZ0A区内金属构件、所有穿过各后续防雷分区界面处导电物与防雷装置直流过渡电阻。检查滑环、电刷、发电机、齿轮箱、机械制动器和控制柜等金属结构件与机舱底板等电位连接。三是检查塔筒内所有金属导体、控制柜、配电柜与塔底防雷装置等电位连接。特别检查机舱与塔筒内控制柜内部传感器屏蔽层与柜内屏蔽接地排等电位连接。其中风速仪、风向标厂家出厂时一般都是从屏蔽层焊接出一根黄绿双色线，接线时将风速仪风向标黄绿双色线一起接至机舱柜端子排。 4.3电涌保护器检测 一是检查风电机组安装的电涌保护器是否经过国家认可的检测实验室检测，符合GB 18802.1-2011、GB/T 18802.21等相关规范要求。二是检查配电柜、控制柜内SPD表面是否平整、光洁，如有划伤、裂痕和烧灼痕或变形则应立即更换。三是检查SPD状态指示是否正