风电设备故障数据分析
风电场运行数据分析浅析
0 引言我国风电场运行特点：范围广，风电场较为分散，项目设备较多，项目规模大，机组台数多，导致占地面积增加，管理区域越来越大。
“运检合一、一岗多能”模式不能适应现代化风电场运行管理的要求，风电场工作内容较复杂，运检人员专业性不强，不利于风电场运行维护管理。
大量风电机组处在质保期内，设备检修维护主要依靠生产厂家；由于缺乏对核心技术的掌握，国内还没有形成成熟的专业运行检修队伍。
运行、维护工作不够深入，集中性故障频繁发生，发电效率有进一步提升空间。
面对日趋增加的风机台数及风机类型，通过风电场运行数据分析可提升机组性能，优化检修维护质量，提高检修人员工作效率，降低发电设备故障率。
1 风电场运行数据分析现状及问题1.1 目前风电场现场运行工作主要是日常值班监盘、远程操作及报表内容，其中监控过程中涉及各电气量、温度等数据变化情况是否在合理运行范围内，基本未开展运行数据分析工作，且故障处理，更依赖于外委单位，即使部分风电场已建设集中监控，运检分开模式，也未完全开展运行数据分析工作。
有关风电场运行数据分析可参考资料较少，风电场对运行数据分析仍停留在表格统计初级阶段。
1.2 风电机组或风电场的运行和评估分析不完善风电场涉及指标主要有发电量、风速、可利用小时、可利用率、损失时间、差异率、温度等，大多数为呈现型指标，无法说明风电机组或风电场实际问题，数据分析无效果。
风电场使用数据分析软风电场运行数据分析浅析董 惠（湖北龙源新能源有限公司，襄阳 441000）摘 要：风力发电是资源潜力巨大的可再生能源，一直备受国内外关注，并已在全球大规模开发利用。
随着我国风电能源的快速发展，风电场的陆续建成投产，风机数量的急剧增加。
如何提高风电场运行管理水平，保证机组可利用率，降低设备故障次数和故障时间，已经成为风电运营企业日常设备维护与检修的重要目标。
本文浅析风电场运行数据分析，达到对风电场运行设备的问题排查和提前预警，提高机组可利用率，确保风电场发电能力。
基于大数据分析的风电机组在线监测与故障诊断系统研究
基于大数据分析的风电机组在线监测与故障诊断系统研究随着能源需求的不断增长，风电发电已成为可再生能源的重要组成部分之一。
然而，由于风电机组的特殊性和复杂性，其运行状态的监测和故障诊断一直是一个关键问题。
基于大数据分析的风电机组在线监测与故障诊断系统的研究，为实现风电机组的可靠性和经济性提供了新的解决方案。
一、背景介绍风电机组是将风能转化为电能的设备。
然而，由于风能的不可控性和不稳定性，风电机组的可靠性和安全性一直是一个重要问题。
传统的风电机组监测方法主要依靠人工巡检和传感器检测，但这种方法效率低、成本高，并且无法全面监测和诊断风电机组的故障。
因此，基于大数据分析的风电机组在线监测与故障诊断系统的研究迫在眉睫。
二、研究目标通过基于大数据分析的风电机组在线监测与故障诊断系统的研究，旨在实现以下目标：1. 提高风电机组的可靠性和安全性；2. 实现对风电机组全面、实时的监测与诊断；3. 提高故障诊断的准确性和效率；4. 降低风电机组的运维成本。
三、研究方法1. 数据采集与存储：通过传感器和监测设备采集风电机组的运行数据，包括温度、振动、电流等参数，并将数据进行实时存储。
2. 数据预处理：对采集的原始数据进行去噪、滤波和归一化处理，提高数据的准确性和可用性。
3. 特征提取与选择：根据风电机组的工作原理和故障模式，提取与故障诊断相关的特征，并通过特征选择方法选取最具区分性的特征。
4. 模型建立与训练：基于机器学习和深度学习算法，建立风电机组故障诊断模型，并通过训练模型来提高故障诊断的准确性和效率。
5. 系统开发与应用：基于上述研究成果，开发基于大数据分析的风电机组在线监测与故障诊断系统，并将其应用于实际风电场进行系统测试和验证。
四、研究意义基于大数据分析的风电机组在线监测与故障诊断系统的研究具有以下意义：1. 提高风电机组的可靠性和安全性，减少停机时间和损失；2. 实现对风电机组全面、实时的监测与诊断，及早发现和解决问题；3. 提高故障诊断的准确性和效率，降低误报率和漏报率；4. 降低风电机组的运维成本，节省人力和物力资源。
风电场监控系统的实时监测与数据分析方法研究
风电场监控系统的实时监测与数据分析方法研究随着全球对可再生能源需求的不断增长，风电场作为一种清洁、可持续的能源形式，得到了广泛的关注和应用。
为确保风电场的高效运行和可靠性，以及及时检测和排除潜在的故障，开发一种实时监测与数据分析方法对于风电场运维管理至关重要。
首先，实时监测方法是风电场监控系统的核心。
该方法通过采集和分析各个风机的运行数据来实现对整个风电场状态的实时监测。
在风电场中，各个风机的运行情况是需要连续监测的。
通过在风机上安装传感器，可以实时获取温度、振动、转速等参数，进一步分析和判断风机是否正常运行。
同时，可以利用无人机进行航拍和检测，对整个风电场的风机进行巡检，及时发现潜在的故障。
其次，数据分析方法在风电场监控系统中的重要性不可忽视。
海量的风机数据需要经过有效的分析和处理，以提取有价值的信息和建立准确的预测模型。
一种常用的数据分析方法是基于统计学和机器学习的方法。
通过对历史数据的分析，可以建立风机的负载预测模型，帮助判断风机的可靠性和寿命。
此外，通过数据挖掘算法，可以识别出可能导致故障的隐含因素，从而提前采取相应的维修和保养措施。
在数据分析的基础上，风电场监控系统还可以进行故障诊断和预测。
通过对风机数据的实时监测和分析，可以发现异常行为和故障信号，并及时采取措施进行诊断和修复。
利用机器学习和人工智能算法，可以建立故障识别和预测模型，实现对故障的预警和及时处理。
这样可以大大减少风电场由于故障带来的停机时间和维修成本，提高风电场的稳定性和可靠性。
此外，风电场监控系统还具备远程控制和协同管理的功能。
通过互联网和物联网技术，可以实现对风电场的远程监控和管理。
运维人员可以通过手机或电脑对风电场的运行状态进行监测和控制，及时调整风机的运行参数，最大限度地优化风电场的发电效率。
同时，可以实现不同风电场之间的数据共享和协同管理，加强对整个风电产业链的控制和协调。
综上所述，风电场监控系统的实时监测与数据分析方法对于风电场的高效运行和可靠性至关重要。
风电机组故障诊断综述
风电机组故障诊断综述随着风电技术的快速发展，风电机组的故障诊断成为了风电运维中的重要环节。
本文将对风电机组故障诊断的研究和应用进行综述，包括故障诊断方法、诊断技术和应用案例等方面的内容。
一、故障诊断方法风电机组故障诊断方法主要包括基于物理模型的方法、基于数据驱动的方法和基于统计学方法。
基于物理模型的方法包括使用电气模型、机械模型和流体模型等来建立风电机组的数学模型，通过对模型进行分析和仿真来诊断故障。
基于数据驱动的方法通过采集风电机组的实时数据，使用数据挖掘和机器学习的方法来建立故障模型，从而进行故障诊断。
基于统计学方法则是通过对大量风电机组数据进行统计分析，找出故障的概率分布特征，从而进行故障诊断。
风电机组故障诊断技术主要包括信号处理技术、特征提取技术和故障诊断算法。
信号处理技术主要包括滤波、降噪和特征提取等方法，用于对采集的传感器信号进行预处理。
特征提取技术主要包括时域分析、频域分析和小波分析等方法，用于从采集的数据中提取故障特征信息。
故障诊断算法主要包括贝叶斯网络、支持向量机和神经网络等方法，用于建立故障模型并进行故障诊断。
三、应用案例风电机组故障诊断在实际应用中已取得了一系列的成果。
利用门架振动传感器数据对风电机组变频器输出电流故障进行诊断，通过特征提取和支持向量机算法进行故障诊断，取得了良好的诊断效果。
利用风电机组振动加速度传感器数据对齿轮箱故障进行诊断，通过小波分析和神经网络算法进行故障诊断，也取得了较好的诊断效果。
总结：风电机组故障诊断是风电领域的重要研究方向，不仅对提高风电机组的可靠性和可用性具有重要意义，也对风电运维的效率和经济性有着重要影响。
当前，基于物理模型、数据驱动和统计学的故障诊断方法仍在不断发展，并且越来越多的应用案例也表明了故障诊断技术的可行性和有效性。
相信随着技术的不断进步，风电机组故障诊断将取得更大的发展。
风机故障检查分析报告
风机故障检查分析报告报告编号：2021-FJ001报告日期：2021年7月15日一、背景介绍我公司于2021年7月10日接到客户的故障报告，称风机在运行过程中出现异常。
针对此问题，我们派出专业技术人员对故障进行了检查和分析。
本报告旨在汇报我们的检查结果和对故障的分析，以帮助客户了解风机故障的具体原因及解决方案。
二、故障检查1. 检查过程我们的技术人员对故障风机进行了以下方面的检查：1.1 外观检查：确认风机机身是否有明显的物理损坏或变形。
1.2 电气连接检查：检查风机电源线及控制线的接线是否松动或短路。
1.3 风轮检查：检查风轮叶片是否有损坏、变形或松动等情况。
1.4 传动系统检查：检查风机传动系统（如轴承、皮带等）是否正常运转，无明显异常。
1.5 控制系统检查：检查风机控制系统的电路和参数设定是否正确。
2. 检查结果经过详细检查，我们得出以下结论：2.1 外观检查：风机机身无损坏或变形的痕迹，外观良好。
2.2 电气连接检查：风机电源线及控制线接线牢固，无短路或松动现象。
2.3 风轮检查：风轮叶片完好，无明显损坏或变形的情况。
2.4 传动系统检查：风机传动系统工作正常，轴承无异常，皮带张紧适当。
2.5 控制系统检查：风机控制系统电路连接正确，参数设定正常。
三、故障分析在对风机进行细致检查后，我们得出以下故障分析：3.1 供电问题：由于风机的电气连接正常，可以排除供电问题导致的故障。
3.2 机械故障：由于风机外观良好且各部件正常运转，可以排除风机机械故障的可能性。
3.3 控制问题：经过对风机控制系统的检查，排除了控制系统参数设定错误或电路连接问题导致的故障。
综上所述，我们初步判断风机故障可能是由于其他外部因素导致，如环境变化、负载过重、异常振动等。
为了进一步确认故障原因，我们建议采取以下措施。
四、解决方案针对风机故障，我们推荐以下解决方案：4.1 进一步监测：安装温度、振动、电流等监测仪器，对风机的运行状态进行实时监测，以获取更为精准的故障信息。
风电机组故障诊断综述
风电机组故障诊断综述风电机组是利用风能来产生电力的设备，它在发电过程中具有高效、无污染的优点。
但是在长期运行过程中，风电机组也难免会出现各种故障，这些故障可能会影响发电效率，甚至导致设备的损坏。
因此对于风电机组的故障诊断至关重要。
本文将对风电机组故障诊断进行综述，介绍风电机组故障的常见类型、诊断方法以及发展趋势。
一、风电机组故障的常见类型1. 叶片故障风电机组的叶片是捕捉风能的关键部件，叶片的损坏会严重影响风力发电系统的性能。
常见的叶片故障包括裂纹、腐蚀、磨损等，这些故障会导致叶片形状变化、结构松动等问题。
2. 主轴故障主轴是风电机组的核心部件之一，主要承担叶片和风机的扭转力。
主轴故障包括轴承故障、主轴弯曲、主轴松动等，这些故障会导致风机转子的不稳定运行，进而影响整个发电系统的性能。
3. 发电机故障发电机是风电机组的电力转换部件，常见的故障包括绕组短路、轴承故障、发电机定子和转子绝缘损坏等，这些故障会导致发电机输出功率下降，甚至完全失效。
4. 控制系统故障风电机组的控制系统是保障风机安全运行和稳定发电的关键部件，常见的故障包括传感器故障、控制器故障、通信故障等，这些故障会引起风机异常运行、停机或者损坏。
二、风电机组故障诊断方法1. 振动分析振动信号是风电机组故障的重要特征之一，通过对风电机组在运行过程中的振动信号进行分析，可以判断风电机组各部件的运行状态。
振动分析方法包括频谱分析、波形分析、共振频率分析等。
3. 热像诊断风电机组各部件在运行过程中会产生不同的热量，通过红外热像技术可以对风电机组各部件的温度分布进行检测和诊断，判断是否存在异常热点，从而判断各部件的运行状况。
4. 数据分析风电机组在运行过程中会产生大量的数据，通过对这些数据进行采集和分析，可以了解风电机组各部件的运行状况，及时发现并诊断故障。
5. 综合诊断综合利用以上各种诊断方法，对风电机组进行综合诊断，从静态和动态两个方面全面了解风电机组的运行状态，及时判断和排除故障。
风电场运维管理的大数据分析与优化
风电场运维管理的大数据分析与优化在风电领域，风电场的建设数量在不断增加，从而增加了运维管理的复杂度。
由于风电场维护过程中产生的各种数据会日益增多，因此通过分析这些数据也成为了运维管理的重要手段。
因此，本文将探讨如何利用大数据对风电场的运维管理进行分析与优化。
一、大数据在风电场中的应用风电场中的大数据主要包括风速、温度、功率、转速、振动和故障等数据。
这些数据可以用于分析风机的性能，包括风机转矩和输出功率、转速以及机组振动等。
通过分析这些数据，我们可以为风机的安全运行和优化提供帮助。
当然，风电场维护过程中还会有其它数据信息，例如维护时间、设备信息、库存管理和保养记录等，这些数据也可以利用大数据技术进行分析处理。
这些数据的应用可以为风电场管理者提供更全面的维护信息，为维护和管理提供帮助。
二、大数据在风电场中的优化应用1. 风速预测和功率预测通过对风速进行分析，可以进行风速预测，也就是说对于未来的风速变化，可以进行对应的风机输出功率的预测，以便进行更符合实际的节约能源措施。
同时，通过对风速与功率、风速与容量的关系进行分析，可以帮助风电场管理者制定更加合理的运行计划，并确保稳定的生成电力能力。
2. 维护周期优化通过对大量维护和故障数据的分析，可以对风机的维护周期进行优化，并且预测故障的可能性，并为维护保养提供更加切实可行的计划。
此外，通过对维修和更换设备的数据进行分析，可以更加有效地掌握设备的寿命，确定更换时间和计划，做好备用设备的备件库管理以及合理的库存控制。
3. 开发更优的维护策略通过对风电场中各项数据进行分析，可以帮助风电场管理者制定更优的维护策略。
例如，可以连接多个数据库，进行设备健康状态监测，并实时预测设备状态，同时对每台设备的健康状态进行持续监测和评估，从而减少死亡率，降低维修成本。
4. 事故数据分析和预测通过对历史故障数据的分析，可以实现对未来故障的预测，以便采取更好的应对措施，并且还可以对事故情况进行风险评估，进行建议，可以保证成本低，安全可靠的生产，最大程度地减少维护成本。
风电机组齿轮箱故障分析报告
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振动监测分析
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振动监测分析
从数据结果推算
太阳轮轴转速=45 r/min 中间轴转速=330 r/min 输出轴转速=930 r/min
结合监测记录，输出轴转速为984 r/min ，由于风力 机组处于低负载运行状态，转速变化快，认为两个 结果一致；
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其他检查
控制系统检查时发现：
在10m/s风速下PITCH AND BRAKE测试中设定变桨值 为30°和转速达到570rpm时风力机组发出Gene-Rotor Discrepancy（转速不匹配）故障两次；
CCU X111（Encoder）端子排01端子接线松动；
紧固端子排接线后在重复RPM TEST时通过测试， 机组未报故障；
PLC为了使转速达到预先设定值，就会控制 变桨驱动装置不断修正桨角变化，这样就引 起变桨液压缸活塞前后油压反复变化，促使 活塞带动变桨杆在缸体内快速往复运动；
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故障分析
变桨杆前端与轮毂内的三脚架相连，当变桨 杆快速运动时，以三脚架为固定支点推动液 压缸向前、后运动；液压缸也相应推动变桨 杆向前、后运动，液压缸的前后运动趋向带 动齿轮箱外壳前后轴向窜动，引起整个机舱 振动并伴随巨大的异音。
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总结
由于控制系统CCU X111（Encoder）端子 排01端子接线松动，使PLC采集到叶轮转速 和发电机转速有偏差，PLC为了使转速达到 预先设定值，控制变桨机构频繁变桨、修正 桨角达到设定的目标值，引起变桨液压缸活 塞前、后油压反复变化，促使活塞带动变桨 杆在缸体内快速往复运动，引起齿轮箱及整 个机舱振动并伴随巨大的异音。
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风电设备故障数据分析
在瑞典，风电设备故障数据由Swedpower AB公司收集，每年都会发布报告。
报告内容是瑞典境内风力发电机的性能，包括不同部件故障的停机时间。
下面的故障和停机数据是在2000-2004年内收集的，期间安装了越来越多的风力发电设备。
故障频率
Figure 10 显示在2000-2004年内，故障百分比。
大多数故障与电气故障、传感器、叶片/变桨有关。
停机
Figure 11显示在2000-2004年内，部件故障停机百分比。
最严重的故障部件是增速箱，其次是控制系统和电气系统。
这
意味着增速箱比其它部件故障时间都长。
增速箱故障
Table 7 中，故障最多的部件是轴承和其它不明部件。
导致故障的主要原因是：磨损。
总结
一台风力发电设备每年故障率0.402起，每起故障需要维修的平均时间是170小时。
故障数量
最多的是：电气系统、传感器、叶片/变桨；停机数量最多的是：增速箱、控制系统、电气
系统；每起故障停机时间最长：驱动链、偏航系统、增速箱；引起增速箱故障的原因主要是
磨损。