风电安全事故频发 5年风电

风电安全事故频发5年风电“大跃进”有望止步2011年2月24日，甘肃中电酒泉风力发电有限公司桥西第一风电场598台风电机组脱网；4月17日，甘肃瓜州协合风力发电有限公司干河口西第二风电场702台风电机组脱网；4月17日，河北张家口国华佳鑫风电场644台风电机组脱网……

此后，电监会在对事故进行通报时指出，一系列风电脱网事故暴露出当前风电发展过程中存在的四大安全问题，其一，在设备制造方面，已投运风电机组多数不具备低电压穿越能力，不满足接入电力系统技术规定，在电网出现故障导致系统电压降低时容易脱网；其二，风电场建设施工，管理、监督、检查、检测、验收制度执行不到位；其三，在风电场接入方面，部分基层电网企业对风电场接入管理不严，投运风电机组未执行并网协议规定的低电压穿越能力承诺，并网及风电场未通过并网安全性评价接入电网运行；其四，在风电场运行方面，一些风电场安全管理制度不健全，现场运行规程不完善，例如对二次系统和无功补偿装置重视不够，管理、监督不力。

对此，一位接近金风科技的高管人士表示，“身处风电产业链中，我们对这一现状也有自己的看法。比如，短短几年间，风电业仅设备制造这一环节就诞生了80多家制造商，而他们当中绝大部分是不具备基础的。在没有技术、经验支撑的局面下，想要在市场中夹缝求生存，就不得不采取非理性的价格竞争，这给风电埋下了安全隐患。应该说，风电是一个‘长跑’项目，作为风电设备制造商，最应考虑的是客户在风电设备生命周期中的利益最大化和安全性。”

频发的安全问题却从未抑制我国风电规模增长的疯狂势头，公开资料显示，如今，全国建设中的千万千瓦级风电基地已经增加到8个，24个省、自治区建立了自己的风电场。

可能正是从人们把陆上“千万千瓦级风电场”与“长江三峡水利枢纽工程1820万千瓦时的总装机容量”相对比开始，“风电三峡”便成为了众媒体为风电摇旗呐喊时必不可少的“作料”。而媒体强大的宣传攻势，反而促使了风电“跃进之风”势头更劲。

更为客观的数据显示，“十一五”期间我国风电装机容量连续5年实现翻番，截至2010年年底，我国风电装机总容量达到4473.3万千瓦，成功超过美国，成为世界第一。

对于这一历史，原国家发改委副主任、能源局局长张国宝在接受媒体采访时曾回忆称，“按照‘十一五’初期的规划，风电装机总量是500万千瓦。到了2007年底，目标调整为1000万千瓦。最后的结果是，整个‘十一五’的装机总量超过了4000万千瓦。”

不过，连年翻番的“跃进式”增长却没能阻止风电安全事故的频发。不仅如此，2010年新增的1893万千瓦风电装机中，仅有1400万千瓦并网（上文提及的脱网数据也未计入其中）。换言之，我国虽然有着丰富的风能资源，但利用率却异常低下。公开资料显示，目前我国的风电装机容量仅为印度的3/4，德国的1/4。

在张国宝看来，曾经的规定“装机规模在5万千瓦以上的风电项目须获得国家发改委的核准，5万千瓦以下的只需要在省区级发改委核准”是造成风电“大跃进”很重要的一个原因。“为了不用国家发改委批，各地就批出了好多个4.95万千瓦（的项目）来。明明是10万千瓦（的项目），他分两次批，那就不用找

你国家发改委了，（地方）自己就批了。”张国宝在接受媒体采访时介绍。

如今，正值“十二五”开局年，根据规划2015年和2020年，我国风电规模容量分别为1亿千瓦和1.8亿千瓦。其中，作为新生事物的“海上风电”发展目标为2015年，中国将建成海上风电500万千瓦，形成海上风电的成套技术并建立完整产业链，2015年后，中国海上风电将进入规模化发展阶段，达到国际先进技术水平。2020年中国海上风电将达到3000万千瓦。

遥想“十一五”期的陆上风电，今天的“海上风电”应该引以为戒。要知道，欧洲海上风电更用了20年，才达到目前350多万千瓦的装机容量。而我国的发展目标已较欧洲快了四倍。中国最大的风电运营商龙源电力集团股份有限公司总经理谢长军曾公开表示，“我觉得这个速度是合适的。因为陆地上的井喷式发展，是不适合海上的。所以在发展海上风电的时候要慎重再慎重，不能‘大跃进’。我认为500万千瓦是够了的。”

不久前，国家能源局审定并发布了“大型风电场并网设计技术规范”等风电产业发展急需的18项重要标准，同时，为遏制“4.95现象”也收回了风电项目地方审批权，虽然这显示出管理层正在高度重视风电的‘大跃进’，但新政的效力与执行力究竟如何却也仍有待市场验证。

与此同时，更应时刻警醒我们的是曾经发生在“中国风电”身上的一切一切。在媒体不夸大、尊重事实的正确舆论导向下，管理层、市场、投资者坚决不能让“中国高铁”的历史在“中国风电”身上重演。

资料来源：人民网

风电行业事故案例

近期国内风电场事故报告 20PP年以来，我国一些风电公司在设备安装调试和运行过程中陆续发生了重大设备事故，造成风电机组完全损毁，并危及到调试人员的生命安全。通过分析这些事故，我们发现主要原因有三类：1、风电场管理不严，对风电设备的保护参数监督失控；2、风电机厂家管理混乱，调试人员培训不到位，产品设计中也存在安全链漏洞；3、设备制造质量失控，存在不少隐患。由于风电事故对厂家和风电开发商的负面影响较大，厂家和风电场业主往往严格保密，防止消息泄漏后有不良影响。我们只能通过互联网和各种渠道尽可能收集多的信息，供大家了解，引以为戒，避免今后发生类似事故。信息可能有失全面和准确，敬请谅解。 1、华锐风电机组火灾事故 20PP年5月，华能在通辽阜新风电场的一台华锐SL1500/77发生着火事故，机组完全烧毁，具体原因不明。 2、东汽风电机组火灾事故 20PP年7月14日上午10时，中广核位于内蒙古锡林浩特东45 公里的风电场，一台东汽FA 77的1.5兆瓦风电机组发生火灾。原因据说是维修过程中，在机舱烧电焊，引发机舱内的油脂起火。见附图。

3、东汽风电机组火灾事故 2opp年1月24日，位于通辽的华能宝龙山风电场30号机组, 1.5兆瓦的东汽F— 77机组发生飞车引发的火灾和倒塔事故。监控人员当时发现监控系统报“发电机超速，转速为2700转/分”（正常运行时应小于1700转/分），高速轴刹车未能抱死刹车盘。华能值班人员随即将集电线路停电，在短暂停机后，风轮再次转动（原因不明），随着转速的不断增大，高速轴上的刹车盘摩擦产生大量热量，出现火花导致机舱着火。现场查看风机时，发现第三节塔筒也发生折断。见下图。 4、新誉风电机组倒塔事故

风电功率预测系统功能要求规范

风电功率预测系统功能规范（试行）国家电网公司调度通信中心

目次前言...................................................................... III 1范围. (1) 2术语和定义 (1) 3数据准备 (2) 4数据采集与处理 (3) 5风电功率预测 (5) 6统计分析 (6) 7界面要求 (7) 8安全防护要求 (8) 9系统输出接口 (8) 10性能要求 (9) 附录A 误差计算方法 (10)

前言为了规范风电调度技术支持系统的研发、建设及应用，特制订风电功率预测系统功能规范。本规范制订时参考了调度自动化系统相关国家标准、行业标准和国家电网公司企业标准。制订过程中多次召集国家电网公司科研和生产单位的专家共同讨论，广泛征求意见。本规范规定了风电功率预测系统的功能，主要包括预测时间尺度、信息要求、功率预测、统计分析、界面要求、安全防护、接口要求及性能指标等。本规范由国家电网公司国家电力调度通信中心提出并负责解释；本规范主要起草单位：中国电力科学研究院、吉林省电力有限公司。本规范主要起草人：刘纯、裴哲义、王勃、董存、石永刚、范国英、郭雷。

风电功率预测系统功能规范 1范围 1.1本规范规定了风电功率预测系统的功能，主要包括预测时间尺度、数据准备、数据采集与处理、功率预测、统计分析、界面要求、安全防护、接口要求及性能指标等。 1.2本规范用于指导电网调度机构和风电场的风电功率预测系统的研发、建设和应用管理。本规定的适用于国家电网公司经营区域内的各级电网调度机构和风电场。 2术语和定义 2.1 风电场 Wind Farm 由一批风电机组或风电机组群组成的发电站。 2.2 数值天气预报 Numerical Weather Prediction 根据大气实际情况，在一定的初值和边值条件下，通过大型计算机作数值计算，求解描写天气演变过程的流体力学和热力学的方程组，预测未来一定时段的大气运动状态和天气现象的方法。 2.3 风电功率预测 Wind Power Forecasting 以风电场的历史功率、历史风速、地形地貌、数值天气预报、风电机组运行状态等数据建立风电场输出功率的预测模型，以风速、功率或数值天气预报数据作为模型的输入，结合风电场机组的设备状态及运行工况，得到风电场未来的输出功率；预测时间尺度包括短期预测和超短期预测。 2.4 短期风电功率预测 Short term Wind Power Forecasting 未来3天内的风电输出功率预测，时间分辨率不小于15min。 2.5 超短期风电功率预测 ultra-short term Wind Power Forecasting 0h~4h的风电输出功率预测，时间分辨率不小于15min。

基于运行数据的风电机组故障诊断与预测

基于运行数据的风电机组故障诊断与预测发表时间：2019-11-08T10:31:20.630Z 来源：《电力设备》2019年第14期作者：张志晨 [导读] 摘要：多数设备的故障会经历一个发展过程信号采集即从量变到质变的过程。 (山西龙源风力发电有限公司山西省太原市 030006) 摘要：多数设备的故障会经历一个发展过程信号采集即从量变到质变的过程。在这个过程中信号采集分析设备的实时数据可以获得一些故障发生的征兆。如果能够识别出这些征兆信号采集就可以在故障发生之前做出反应信号采集提前明确检修方案信号采集妥善安排人力、物力信号采集减少因风电机组突然停机而造成的损失信号采集也避免了过度维修的情况。所以信号采集基于运行数据的风电机组故障诊断与预测具有重要的意义。关键字：运行数据；风电机组；故障诊断；故障预测 1基于运行数据的风电机组故障诊断与预测的意义 (1) 基于运行数据的风电机组故障诊断与预测为风电场监控人员提供实时的机组运行状态信息信号采集有利于对机组进行故障诊断与预测。通过健康状态评价可以在故障发生前发现机组运行的异常状态信号采集及时做出相关反应信号采集避免因故障造成设备损坏、机组停机以及由此带来的重大经济损失。 (2) 基于运行数据的风电机组故障诊断与预测可以作为我国风电机组设计的参考信号采集能够给设计和制造人员反馈实际有用的信息信号采集使其进一步改进设计和制造工艺信号采集提高整个风机的工业制造水平。另一方面基于运行数据对设备进行故障诊断与预测信号采集挖掘故障设备信号采集并对其进行故障关联因素分析信号采集建立故障预测模型信号采集达到在设备故障发生前及时发现故障征兆信号采集降低故障发生率的目的。 2基于运行数据的风电机组故障诊断与预测 2.1基于运行数据的风电机组故障诊断（1）变频器故障诊断变频器是风电机组故障高频的设备之一信号采集其故障造成机组长时间停机信号采集影响较大。变频器内部电子器件极易受温度影响信号采集变频器工作环境温度变化较大时容易出现结露现象信号采集导致绝缘性大大降低信号采集可能引发短路事故信号采集变频器的工作环境温度最好不要低于-10°C信号采集不要超过40°C。超过变频器的正常工作温度范围会降低设备的使用寿命信号采集严重时会直接影响变频器的运行状态信号采集并且变频器温度过低引起的报警会造成风电机组长时间停机信号采集降低设备利用率。通过对报警时刻之前的风电机组运行数据进行分析信号采集发现该风电机组变频器的低温报警并不是发生在风电机组运行期间。即使环境温度极低的情况下信号采集在风电机组正常运行过程中变频器温度始终能保持在正常工作范围内。当环境温度较低信号采集而风电机组正处停机状态时信号采集变频器温度受环境温度影响变大信号采集温度迅速降低信号采集发生变频器低温报瞥。因此信号采集变频器低温故障报警有两个条件:环境温度较低、风电机组停机。变频器低温故障报警集中在冬季信号采集12月时尤其突出信号采集因此变频器低温报警受环境温度的影响信号采集与季节具有强相关性。变频器低温报警除了有季节性的规律外信号采集其报警时刻也有规律信号采集集中在晚8点至早8点间信号采集且变频器低温报警引起的停机时间较长。因此信号采集变频器低温故障报瞥具有季节性、时段性、停机时间长这三个特性。（2）齿轮箱故障诊断作为风电机组传动系统中的重要机械部件信号采集齿轮箱在风电机组的运行中起着关键的作用。齿轮箱又称作增速箱信号采集具有增速作用。齿轮箱大多工作在高速度、重负荷、强冲击的环境下信号采集其故障发生的频率占比大信号采集产生的经济损失严重信号采集在对国内某风电机组故障进行分析时发现齿轮箱故障高信号采集因此对齿轮箱进行故障诊断与预测十分必要。对齿轮箱的故障进行诊断和有效预测可以及时预警齿轮箱故障隐患信号采集以便采取有效措施信号采集避免重大事故的发生信号采集减少风电机组因为齿轮箱故障而停机信号采集提高风电场的经济效益。齿轮箱故障中齿轮箱油温过高的故障占比最大信号采集达到55%。齿轮箱油温过高严重影响了齿轮箱的正常工作信号采集成为衡量齿轮箱是否正常运行的重要指标。对齿轮箱油温过高的故障的报警时刻分布进行统计，齿轮箱油温过高报警具有季节性信号采集多出现在环境温度较高或大风的季节信号采集4-7月是齿轮箱油温过高故障的高发月。 2.2基于运行数据的风电机组故障预测 2.2.1基于运行数据的风电机组故障预测组成（1）基本原理及故障预测策略风能发电中的风电机组故障预测系统通常包含三个组成部分，分别为信号采集模块、远程监控诊断中心、风电场监控中心。当风能经过风电机组的叶片时，该能量就会通过传动系统传导到发电机组，从而完成风能向电能的转换。而在整个传动系统中由于机械结构复杂，载荷变化大，转速不稳定等原因，就会使得风电机组中的轴承和齿轮等部件发生较大的振动而影响整体的性能。其基本的故障预测策略为：在每台风电机组上安装一些信号采集传感器，在经过一定的处理之后由网线或者无线网络发送到风场监控中心；此时该监控中心就可以实时显示风电机组中关键部件的振动情况，而该监控中心再通过服务器与远程监控诊断中心建立连接，对异常的风电机组进行故障诊断。（2）信号采集模块该模块在整个风电机故障预测系统中起着非常关键的作用，它可以对原始的振动信号进行采集、数字滤波和信号传输。该模块具有四路信号采集电路和对应的信号调整电路，当完成信号采集之后可以通过内部总线将其传送到下一个单元。其中信号采集电路主要为模数转换电路和测温电路；而信号调整电路可以对得到的数字信号进行数字滤波，并将其调制成差分信号以便于信号传输。（3）风电场监控中心该监控系统与可以对风电系统中的故障进行数据保存并分析，其主要包含设备管理、信号故障预测、数据存储分析和故障分析四个部

风力发电机常见故障及其分析概要

茂名职业技术学院毕业设计题目：风力发电组轴承的常见失效形式及故障分析系别：机电信息系专业：机械制造与自动化班别：13机械一班姓名：何进生指导老师：张浩川日期：2015年7月1日至2016年5月1日

内容摘要随着全球经济的发展和人口的增长，人类正面临着能源利用和环境保护两方面的压力，能源问题和环境污染日益突出。风能作为一种蕴藏量丰富的自然资源，因其使用便捷、可再生、成本低、无污染等特点，在世界范围内得到了较为广泛的使用和迅速发展。风力发电己成为世界各国更加重视和重点开发的能源之一。随着大型风力发电机组装机容量的增加，其系统结构也日趋复杂，当机组发生故障时，不仅会造成停电，而且会产生严重的安全事故，造成巨大的经济损失。本论文先探讨了课题的实际意义以及风力发电机常见的故障模式，在这个基础上对齿轮箱故障这种常见故障做了详尽的阐述，包括引起故障的原因、如何识别和如何改进设计。通过对常见故障的分析，给风力发电厂技术维护提供故障诊断帮助，同时也给风电设备制造和安装部门提供理论研究依据。关键词风力发电机;故障模式;齿轮箱;故障诊断

Common Faults And Their Analysis Of The Wind Turbine Abstract With the global economic development and population growth, humanity is facing with the pressure from two sides of the energy use and environmental protection, the energy problem and environmental pollution has become an increasingly prominent issue. Wind power as a abundant reserves of natural resources, because of its convenient use, renewable, low cost, no pollution, has been more widely used and rapid development in the world. Wind power has been taken as one of the priority development energy sources in the world．The increase of wind power capacity and complicated system structure will not only cause power outage，but also raise serious accidents when the set is at fault． In the beginning, the dissertation introduces the practical significance of project and the common failure mode of wind turbines, then researches and describes the failure of gearbox in detail, including the cause of failure, how to identify and how to improve the design. Based on the analysis of common failures, not only provide assistance for fault diagnosis to the technical

国标风电功率预测系统功能规范送审稿

来一定时间的大气运动状态和天气现象的方法。 2.3风电功率预测 Wind power Forecasting 以风电场的历史功率、历史风速、地形地貌、数值天气预报、风电机组运行状态等数据建立风电场输出功率的预测模型，以风速、功率或数值天气预报数据作为模型的输入，结合风电场机组的设备状态及运行工况，得到风电场未来的输出功率，预测时间尺度包括短期预测和超短期预测。 2.4短期风电功率预测 Short term Wind Power Forecasting 未来3天内的风电输出功率预测，时间分辨率不小于15min。 2.5超短期风电功率预测 ultra-short term Wind Power Forecasting 0h-4hd的风电输出功率预测，时间分辨率不小于15min。 3.数据准备风电功率预测系统建模使用的数据应包括风电场历史功率数据、历史测风塔数据、历史数值天气预报、风电机组信息、风电机组及风电场运

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

风电机组重大事故分析(2)

二、事故的思考与问题是否因屏蔽状态码造成飞车倒塌事故该机组使用的是Mita公司所生产的风电机组控制器，其设计较为完善。该控制器把风电机组所处的状态都用与之对应代码表示，可以表明风电机组的运行状态、故障信息以及刹车等级等，这就是状态码。对于绝大部分的状态码，根据维修人员的技术水平与当时的需要可以屏蔽(使其失效);而有的状态码则由程序设定不能屏蔽，即使是用最高权限也不能屏蔽，例如：手动停机(13)、电池检测(95)、轮毂电池故障(57)、电池电压低(1182、1184、1186)、变桨速度太慢(1919、1920、1921)、刹车反馈(429、455)、刹车磨损(415)以及与安全链有关的状态码等。也就是说，任何现场人员都不能对这些状态码进行操作。这样，既能保证机组安全和人身安全，又能在处理故障时采取灵活多变的措施，根据维修人员的经验、判断和处理故障能力，在保证部件安全的前提下，以达到迅速分析、判断、确认并排除故障。经过以上分析，此次事故不可能是因现场人员屏蔽状态码造成，而事故原因何在? 有多道超速保护机组为何没有停下来当机组第二次启机时，机组转速从0rpm一直飞升到2700rpm，中间顺利通过了多道超速保护，而没有顺桨，则是交、直流顺桨均没有起作用。该控制器为限制机组超速而设置的状态码有：213、1905、1411、310、311、312、317、328、319、320。除状态码213是只报警不停机之外，其他的9道超速保护均为停机保护。以上状态码,除213、1905、1411之外，其他超速状态码都由机组控制器的程序设定不能屏蔽。虽然状态码1905能够屏蔽，但是，它的执行是完全由变桨控制器控制的，即使在机组控制器中被屏蔽了，只要满足触发条件，叶轮顺桨依然是要执行的。第一，状态码213(极端阵风)，限制超速，只报警不停机。在出现瞬时飓风时，报状态码213是降低额定转速，把机组的额定转速降至安全转速，即：机组在达到1960rpm，时间超过0.2秒，叶片以5°/s顺桨，通过软件把机组的额定转速由1780rpm降到1720rpm，使机组转速迅速下降。当转速下降后，机组的额定转速还可以再次上升且不停机。这样，既保证发电又降低转速，不至于超速。第二，状态码1905(变桨自主运行)，刹车程序BP52，交流供电顺桨。顺桨速度为5°/s。当机组转速达到1950rpm时，硬件WP2135动作，通过滑环传到轮毂控制器，轮毂控制器接到信号后超过300ms，轮毂控制器不再接收机组控制器的任何命令，只按轮毂控制器程序设定进行顺桨。在执行顺桨的同时，轮毂控制器通过变桨通讯传给机组控制器，由机组控制器报出故障，叶片顺桨到90°。如果存在变桨通讯故障，实际顺桨没有执行，则控制器不报此1905状态码故障。第三，BP75限制超速状态码：1411(变频器超速)、310(齿轮箱超速)、311(转子超速)、312(发电机超速)均为交流供电收桨。顺桨速度为8°/s。1411是变频器超速，达到2000rpm，变频器发出信号通过Mita控制发出信号使机组安全停机。

风电功率预测系统功能规范

风电功率预测系统功能规范（试行）前言为了规范风电调度技术支持系统的研发、建设及应用，特制订风电功率预测系统功能规范。本规范制订时参考了调度自动化系统相关国家标准、行业标准和国家电网公司企业标准。制订过程中多次召集国家电网公司科研和生产单位的专家共同讨论，广泛征求意见。本规范规定了风电功率预测系统的功能，主要包括预测时间尺度、信息要求、功率预测、统计分析、界面要求、安全防护、接口要求及性能指标等。本规范由国家电网公司国家电力调度通信中心提出并负责解释；本规范主要起草单位：中国电力科学研究院、吉林省电力有限公司。本规范主要起草人：刘纯、裴哲义、王勃、董存、石永刚、范国英、郭雷。 1范围 1.1本规范规定了风电功率预测系统的功能，主要包括预测时间尺度、数据准备、数据采集与处理、功率预测、统计分析、界面要求、安全防护、接口要求及性能指标等。 1.2本规范用于指导电网调度机构和风电场的风电功率预测系统的研发、建设和应用管理。本规定的适用于国家电网公司经营区域内的各级电网调度机构和风电场。 2术语和定义 2.1风电场Wind Farm由一批风电机组或风电机组群组成的发电站。 2.2数值天气预报Numerical Weather Prediction根据大气实际情况，

在一定的初值和边值条件下，通过大型计算机作数值计算，求解描写天气演变过程的流体力学和热力学的方程组，预测未来一定时段的大气运动状态和天气现象的方法。 2.3风电功率预测Wind Power Forecasting以风电场的历史功率、历史风速、地形地貌、数值天气预报、风电机组运行状态等数据建立风电场输出功率的预测模型，以风速、功率或数值天气预报数据作为模型的输入，结合风电场机组的设备状态及运行工况，得到风电场未来的输出功率；预测时间尺度包括短期预测和超短期预测。 2.4短期风电功率预测Short term Wind Power Forecasting未来3天内的风电输出功率预测，时间分辨率不小于15min。 2.5超短期风电功率预测ultra-short term Wind Power Forecasting 0h~4h的风电输出功率预测，时间分辨率不小于15min。 3数据准备风电功率预测系统建模使用的数据应包括风电场历史功率数据、历史测风塔数据、历史数值天气预报、风电机组信息、风电机组及风电场运行状态、地形地貌等数据。 3.1风电场历史功率数据风电场的历史功率数据应不少于1a，时间分辨率应不小于5min。 3.2历史测风塔数据a）测风塔位置应在风电场5km范围内；b）应至少包括10m、70m及以上高程的风速和风向以及气温、气压等信息；c）数据的时间分辨率应不小于10min。 3.3历史数值天气预报历史数值天气预报数据应与历史功率数据相

系列风电机组事故分析及防范措施二——因顺桨控制故障引发的飞车事故

国内外都发生过风电机组倒塌、烧毁等重大事故。事故发生后，若能对这些事故进行认真分析、总结，找出事发时的真实原因，并采取有效的预防措施，就能尽量避免类似事故的再次发生。就机组飞车事故而言，其预防措施应建立在准确分析、抓住重点、讲求科学的基础上，并综合考虑各种因素使度电成本最低。下面就具体事例进行阐述和分析。三桨叶同时不能顺桨引发的飞车事故下面事例都是因三支叶片同时不能顺桨而引发的机组失控、飞车事故。事故机组均使用的是电池为后备电源的直流变桨系统，采用的同一厂家生产的同一型号主控。从多年众多同类型机组的维修来看，事故机组的主控、变桨、变频等主要部件的质量较优，未发现轮毂后备电池及其他关键部件存在设计或质量问题。一、某风电场机组的烧毁、倒塌事故某风电场监控人员发现，事故机组报发电机超速，在短暂的停机后，机组又再次不明原因迅速启机。事故机组飞车后，机舱全部烧毁，主控数据无法获取。从现场人员及现场勘察了解到，事发时风速约为10m/s，事发后三支叶片都在零度位置，均未顺桨。因能得到的有用信息较少，事故分析具有一定的困难。然而，在事发过程中却留下了诸如“再次迅速启机”等特殊现象。通过剖析这些现象，并给出合理解释，或许能找到事故发生的确切原因。二、某风电场的机组飞车事故某风电场，在中控室发现事故机组通讯中断，到达现场后，叶片已回到92°限位开关位置。上机舱，如图1、图2 所示，主轴刹车片已完全磨损，刹车盘严重磨损，两边均有较深的磨痕，刹车器保护罩已部分烧熔，且严重变形；发电机侧的柔性连接片已经全部脱落，刹车盘与发电机之间的联轴器掉落在机舱；主轴刹车器上方的机舱罩壳隔热层烧灼严重；通讯滑环完全断裂，并脱落在机舱内；发电机已从弹性支撑上严重移位，弹性支撑的固定螺栓绝大部分已经断裂，发电机转子窜动严重。塔基变频器处给机舱提供交流690V 的继电器跳闸。从主控数据可知：事发时，机组的发电功率为1472kW，风速为15.2m/s 时，45min 43s，机组报“变桨通讯故障”，刹车程序BP180 脱网；45min 46s，三支桨叶同时报“变桨速度慢”，刹车程序BP190，主轴刹车器制动。同时，还报出了“极限阵风”“变频器超速”；45min 53s 报“发电机软件超速”“齿轮箱软件超速”；45min 56s 报“转子软件超速”；46min 02s，报由硬件控制的“发电机刹车200超速”、软件参数控制的“齿轮箱刹车200 超速”、安全链断开；46min 04s，报由软件参数控制的“转子刹车200 超速”和“叶片不能回到限位开关”（Mita 状态码1159）故障；46min 16s，报“刹车200 停机执行时间过长”； 46min39s，机组报“电网掉电故障”。事发时，机组高速轴的最高转速为2971rpm。由于机组在事发时没有烧毁、倒塌，给事故分析留下了不少有价值的信息和证据：在机舱控制柜检查发现，旁路限位开关回路被改线，强行提供24V 直流（注：紧急顺桨控制线路被修改了），飞车过程中又报出了“叶片不能回到限位开关（1159）”故障，这两者之间相互应征，证明在事发前就埋下了安全隐患；事发时没

近年国内外风电事故报告

近年国内外风电事故报告篇一：国内外风电标准情况报告国内外风电标准情况报告 1 国际风力发电机组标准、检测及认证发展和现状 1.1 国际风力发电机组标准、检测及认证发展情况 1.1.1 早期风电设备标准发展史国际风电设备的检测认证已有30多年的历史。20世纪70年代，丹麦基于当时的工业标准，制定了本国的风电机组检测和认证制度，1979年得到正式批准，确定私人投资风电若想获得国家补助需要通过RIS?国家实验室的测试和资质认证1。 1980年至1995年间，风电在国际范围内广泛发展，为了保障风力发电机组的质量、安全，推进风电机组国际贸易的发展，各风电先进国家相继出台了风力发电机组设计、质量及安全相关的标准/指南草案。1985年，荷兰电工技术委员会（NEC88）颁布了风力发电机组安全设计指南，加拿大标准协会颁布了适用于本国的小型风电机组安全设计标准。1986年，德国第三方认证机构德国劳埃德船级社（Germainscher Lloyd，简称GL）提出了第一个适用于风电机组型式认证和项目认证的规范。1987年，国际电工技术委员会（IEC）成立了88技术委员会（Technical Committee-88，简称TC 88），同年TC-88基于GL规范发布了风力发电机组安全要求标准2。1988年，丹麦、德国、荷兰和国际能源署（IEA）又陆续公布了风电机组验收操作规范与指南。1992年丹麦公布丹麦标准（DS）DS 472。1994年，美国能源部（DOE）开始组织实施风力发电机组研究计划，计划通过项目实施初步形成美国风电产业认可的基础标准协议。早期风电设备的检测认证主要发生在欧洲，这与欧洲在风电技术与风电产业方面的发展密切相关。一方面欧洲风电产业的发展促使了检测认证制度及标准的出台，使欧洲后来拥有世界上最完善的风电标准、检测及认证制度；另一方面检测认证的发展和完善又有力地推动了欧洲风电产业的发展，使欧洲在风电技术与风电产业方面始终处于世界领先地位。作为风电设备认证史上的第一批认证标准与指南（表1-1），这些标准草案、规则、指南的颁布和试行为后来国际风电认证体系的建立和完善提供了基础和指导。表1-1 第一批风电设备认证标准与指南3 1.1.2 IEC风电设备系列标准形成

大型风力发电机组故障诊断综述

大型风力发电机组故障诊断综述发表时间：2018-05-22T10:02:18.487Z 来源：《基层建设》2018年第5期作者：李育波[导读] 摘要：近年来随着经济的不断发展，大型风力发电机组故障诊断的要求越来越高。国投白银风电有限公司甘肃兰州 730070 摘要：近年来随着经济的不断发展，大型风力发电机组故障诊断的要求越来越高。本文通过分析大型风力发电机组故障诊断方法，探讨及分析了风电机组故障诊断未来的发展方向。关键词：大型风力发电机组故障诊断引言：近年来，作为绿色、可再生能源的风能已成为解决能源污染问题必不可少的重要力量，截至2015年底，全球风电总装机容量已达427.4GW，其中陆上风电装机市场，中国仍居榜首。风力发电迅速发展带来巨大市场机遇的同时，也带来了巨大挑战。一方面，风电机组的工作条件十分恶劣，长期暴露在风速突变、沙尘、降雨、积雪等环境下，造成了风电机组故障频发。 1风电机组定性故障诊断方法和内容基于定性经验的风电机组故障诊断是一种利用不完备先验知识描述系统功能结构，并建立定性模型实现故障诊断过程的方法。大型风力发电机组故障诊断主要包括了2个方面，一个是风电机组定性故障诊断方法，另一种是风电机组定量诊断方法，这两种方法相辅相成。基于定性经验的风电机组故障诊断是一种利用不完备先验知识描述系统功能结构，并建立定性模型实现故障诊断过程的方法。基于ES风电机组故障诊断方法的基本思想是：运用专家在风力发电领域内积累的有效经验和专门知识建立知识库，并通过计算机模拟专家思维过程，对信息知识进行推理和决策以得到诊断结果。 1.1故障树分析法 FTA 是以故障树逻辑图为基础的一种演绎分析方法，20世纪60年代由美国贝尔实验室提出，既可以用作定性分析又可以用于定量分析。该方法以图形化为表达方式，从故障状态出发，逐级对故障模式和故障部件进行分析推理以确定故障原因和故障发生概率。其中，风电机组故障诊断大多是将其作为定性诊断方法进行分析。为获得清晰、形象地故障原因和宝贵的专家经验，并提供专家级的解决方案，文献结合FTA技术与专家系统应用于风电机组齿轮箱故障诊断中，结果表明该方法对专家库的依赖程度过大。提出了基于FTA的风电机组传动链故障诊断方法，采用框架结构的混合知识表达方式，建立了基于故障树的智能诊断系统。 1.2符号有向图（SDG）方法符号有向图SDG是基于定性经验或基本定律的一种故障诊断技术。可实现正、反向推理，在缺乏知识的详细过程背景下，能够捕捉有效信息并结合相关搜寻策略准确、快速地检测和定位故障。风电机组故障部件的检修顺序对降低风场运营成本起着举足轻重的作用，根据风电机组各部件的相互作用机理，建立了SDG故障诊断模型，并采用关联算法安排检修顺序，但文中仅仅针对控制回路较少的情况展开研究。结合SDG和模糊逻辑方法应用于风电机组故障诊断中，并采用了层次分析法设计故障诊断系统，有效地抑制了分辨率低等问题。基于SDG的风电机组故障诊断不要求完备的定量描述，能充分利用系统结构和正常运行条件下的不完全信息，但系统复杂程度的增加将导致SDG支路数和节点数之间复杂关系的增加，造成故障诊断的实时性和精准度较差。因此，该方法较少应用在风电机组故障诊断中。 2风电机组定量故障诊断方法 2.1基于解析模型的方法基于解析模型的故障诊断适用于观测对象传感器数量充足且具备精确数学模型的系统，通过与已知模型进行分析对比从而达到故障识别的目的，主要包括参数估计法、状态估计法等。文献建立了三叶片水平轴风电机组基准模型，采用 5种不同的故障监测与隔离方案评估了7种不同的测试系列，取得了较为满意的结果，但是基准模型的简单化不能体现风电机组的复杂功能。文献在考虑未知执行器增益和延迟两种情况下，提出了基于离散时间卡尔曼滤波器和交互多模型估计器的风电机组转换器故障诊断方法。以三叶片水平轴风电机组为研究对象，利用改进未知输入观测器方法进行故障识别，实现了干扰解耦和噪声降低的效果，提高了诊断精度，但该方法的自适应能力不强。 2.2基于数据驱动的方法基于数据驱动的诊断方法包含2种方式1分析处理监测信号以提取故障特征；2直接利用大量相关数据进行推理分析并得到诊断结果，主要包括信号处理法、人工智能定量法与统计分析法，是目前风电机组故障诊断所采用的主流方法。 3风力发电故障诊断系统为提高风场经济效益，改善运维现状，越来越多的机构致力于研发风电机组在线故障诊断系统，已经取得了许多卓有成效的成就，主要针对风电机组的关键部件，包括机舱、基础、塔架、叶片、齿轮箱等。数据采集与监控系统是目前较为成熟的商业软件之一，除了通过分析收集到的数据预测轴承和其他机械等最基本的故障以外，该系统还具有控制发电应用数据的作用。为提高风电机组故障预测精度，产生了许多结合SCADA数据进行状态监测的系统。其中通用电气的风电状态监测系统采用傅里叶频域和加速度包络分析机组运行信息，并对主轴承、发电机、机舱、齿轮箱等关键部件进行故障诊断，达到了每年每台风电机组节省 3000 美元的效果。Mita-Teknik的状态监测系统使用傅里叶振幅谱、傅里叶包络谱、峭度值分析等方法分析振动信号以判定主轴承、发电机、齿轮箱等部件的故障，大大地提高了机组的运行效率。为配合管理人员、操作人员和维修工程师的工作任务，斯凯孚的 3.0状态监测系统采用傅里叶频域分析、时域分析和包络分析等方法确定风电机组的故障类型，但该系统对风电机组主传动链的监测不太全面。相对国外而言，国内风力发电监测技术比较落后且故障自诊断技术较为不成熟，导致目前该系统以状态监测为主，并辅以专家远程人工分析，实现机组的故障诊断及其定位。主要有东北大学、华中科技大学的“风力发电在线监测和故障诊断系统”，以及金风科技公司的“风电机组在线监测系统”和唐智科技的风电机组在线故障诊断系统”等。 4结束语：随着大功率风电机组的快速发展和并网运行，对其运行可靠性与系统稳定性提出了更高的要求，必将促进风电机组状态监测、故障诊断和智能维护技术的进一步发展。任何一种单独技术或绝对方法都无法解决风电机组所有故障诊断问题，因此，采取多种技术方法相结合，取长补短实现风电机组的故障诊断将逐步成为未来的研究热点。参考文献：

【7A文】风电行业事故案例

近期国内风电场事故报告 20XX年以来，我国一些风电公司在设备安装调试和运行过程中陆续发生了重大设备事故，造成风电机组完全损毁，并危及到调试人员的生命安全。通过分析这些事故，我们发现主要原因有三类：1、风电场管理不严，对风电设备的保护参数监督失控；2、风电机厂家管理混乱，调试人员培训不到位，产品设计中也存在安全链漏洞；3、设备制造质量失控，存在不少隐患。由于风电事故对厂家和风电开发商的负面影响较大，厂家和风电场业主往往严格保密，防止消息泄漏后有不良影响。我们只能通过互联网和各种渠道尽可能收集多的信息，供大家了解，引以为戒，避免今后发生类似事故。信息可能有失全面和准确，敬请谅解。 1、华锐风电机组火灾事故 20XX年5月，华能在通辽阜新风电场的一台华锐SL1500/77发生着火事故，机组完全烧毁，具体原因不明。 2、东汽风电机组火灾事故 20XX年7月14日上午10时，中广核位于内蒙古锡林浩特东45公里的风电场，一台东汽FD－77的1.5兆瓦风电机组发生火灾。原因据说是维修过程中，在机舱烧电焊，引发机舱内的油脂起火。见附图。

3、东汽风电机组火灾事故 20XX年1月24日，位于通辽的华能宝龙山风电场30号机组，1.5兆瓦的东汽FD－77机组发生飞车引发的火灾和倒塔事故。监控人员当时发现监控系统报“发电机超速，转速为2700转/分”(正常运行时应小于1700转/分)，高速轴刹车未能抱死刹车盘。华能值班人员随即将集电线路停电，在短暂停机后，风轮再次转动（原因不明），随着转速的不断增大，高速轴上的刹车盘摩擦产生大量热量，出现火花导致机舱着火。现场查看风机时，发现第三节塔筒也发生折断。见下图。 4、新誉风电机组倒塔事故

风力发电机组故障诊断与状态预测的研究进展

风力发电机组故障诊断与状态预测的研究进展摘要：由于受到自身结构和环境因素的影响，与传统的发电设备相比较而言，风力发电机组很容易出现故障，并且导致故障的原因比较复杂。因此，需要采取科学合理的故障诊断方法来有效解决风力发电机组的运行故障，以此来有效确保电力企业的经济效益以及社会效益。关键词：风力发电机组；故障诊断；状态预测前言如今，电能是人们生活以及社会建设过程中必不可少的势能，电能不仅能够为经济建设提供保障，同时还支撑着人们的工作、生活以及学习。所谓的风力发电也就是借助自然的力量，运用能量转换办法给人们的生活以及社会提供大量的能源保障。 1风力发电机组齿轮箱监测中常见的故障诊断 1.1传动机组故障诊断一般来说，传动链出现故障的影响非常大，此类故障不可忽视。在常见的传动链故障中，以齿轮箱的轮齿故障和齿轮轮体故障最为显著。一是齿轮轮齿故障。在发电过程中，传动系统一般处于机械运转的高负荷运行下，尤其是在风力不稳定的情况下，其齿轮的可靠性以及稳定性会逐步性地降低，而磨损率却在逐渐地增加。长此以往，其齿轮的磨合度以及应用效果会大打折扣，而且机组的传动能力以及运行效率也会降低，因此，对齿轮轮齿进行定期的保养以及维护对于整个传动系统而言具有十分重要的意义。 1.2风力发电机变流器故障诊断通过拆解发现，损坏主要来自于轴承部位。定子侧轴承损坏相对严重，保持架变形断裂，滚珠局部错位，轴承发生径向窜动。转子侧轴承保持架轻微变形，滚珠位置及轴承机械尺寸未发生变化，轴承损坏程度较轻。定子轴承内油脂完全干涸。定子轴承端盖外产生较多黑色粉末，转子轴承靠近定子轴承侧端盖有黑色粉末。转子轴承内虽有部分油脂，但已成凝结状，并已发黑。分析判断油脂在高温状态下稀释、挥发、固化、碳化产生黑色粉末，主要产生于定子轴承端盖，并通过轴承室扩散至转子轴承端盖。定子轴承油脂过度消耗与灰尘有关，观察发现定子轴承相比转子轴承更易进灰。风扇处于热风端，轴承与绕组的基础环境温度较高，如滤网堵塞严重，则流经风扇电机的风量减小，绕组会出现较高的工作温度。另一方面，随着轴承油脂的消耗，摩擦增大，电机负载增大，也会使电机绕组温度过高，出现长期过热现象。 1.3分析数据监测在风电机组的运行中，自然环境等因素直接影响设备的运行状态。因此，有必要加强对风电机组实际运行状态的监测，如环境温度、风电机组转速、电能监测、并网发电信息监测等。如果监测数据出现异常，应根据实际情况分析确定故障部位，再到现场调查实际情况，找出异常原因及是否存在安全隐患，从而得出异常问题的最终解决方案，从而促进稳定风力发电系统的运行。 2风力发电机组状态监测技术 2.1技术特征分析常见的一种风力发电机组状态监测方法，需要立足于风力发电机组的各项参数，通过掌握监测机组运行参数的变化来对机组是否存在异常现象进行判断。风力发电机组的运行参数类型比较多，可以将其分为计算参数和可测量参数这两种。其