摘要：基于对风力发电系统状态监测和故障诊断技术的研究，首先，阐述风力发电机组基本内容。然后，分析风力发电系统状态监测，包括状态监测效益分析、状态监测技术分析等。最后，给出风力发电系统故障诊断技术，包括齿轮箱故障诊断技术、发电机故障诊断技术、风力机故障诊断技术等。
关键词：风力发电系统；状态监测；故障诊断技术
风力发电在如今社会快速发展背景下受到更多人的重视与关注，风力发电能够缓解我国能源紧张问题。而且风能属于清洁能源，在使用过程中并不会对环境造成影响。但风力发电系统在运行与使用过程中，会出现不同故障问题。一旦产生故障，那么系统的安全稳定运行会受到影响，并且影响风力发电效果。为避免此类情况出现，要做好状态监测工作，并且故障诊断技术应用在其中，实现对故障问题的有效调整。所以，本文将针对风力发电系统状态监测和故障诊断技术相应内容进行阐述。
1、风力发电机组基本概述
在风力发电过程中，主要是通过对风机的合理应用，将风能与电能进行转化。利用电磁感应运力，将经过转化而得到的电能，通过不同操作传输到电网或者用户中，比如，可以通过调压操作。风力发电在我国经过多年的发展与完善，风力发电机组以及逐渐成熟。能够实现对传统恒速恒频风力发电机组进行完善，将新型技术以及设备设施应用在风力发电创新中，从目前技术的使用中可以看出，变桨距技术得到广泛应用。通过变桨距技术优势的发挥，使得风机叶轮转速能够被控制在合理范围内，达到更好供电效果。风力发电机组由不同部分组成，比如，叶轮、主控系统、发电机以及塔架等（如图一）。在这一过程中，不同组成部分都有着自身工作。保证各部分的稳定运行与性能，才能使得风力发电能够达到更好效果。
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图一：风力发电机组构成
2、风力发电系统状态监测
2.1状态监测效益分析
风力发电系统状态监测工作的展开，能够在很大程度上减少系统不必要的维护工作以及相应操作。促使风场在运行过程中，及时发现系统自身存在的问题，将问题影响控制在合理范围内，防止重大安全事故的出现。风力发电系统状态监测工作的展开，可以帮助工作人员发现在极端环境中存在的问题，比如，发电系统结冰问题、塔架共振问题等。针对此类问题，工作人员可以根据实际情况，采取有效预防措施与解决措施。避免更多故障问题的出现，为风场节省更多维护成本，将停机时间控制在最短范围内。而且风力发电系统状态监测，可以使得工作人员对风力发电系统实际运行状态数据及时掌握，为后续工作展开打下良好基础。
2.2状态监测技术分析
在实际风力发电系统状态监测中，状态监测技术会被分为不同类型。本文主要从以下几点进行阐述：（1）振动监测技术。振动监测技术在风力发电系统状态监测中应用较为广泛，在实际振动监测技术的应用中，主要是在齿轮箱的运行期间，测试获得振动信号[1]。将获取的振动信号，与正常状态下的振动信号进行对比分析，然后发现在其中存在的故障信号情况。在振动监测技术中包括不同内容，比如，幅域统计分析法、功率谱密度分析法等。通过对振动监测技术的应用，可以更好实现低转速动态荷载，但该技术在应用过程中，需要投入更多成本，购置状态监测设备。（2）油液监测技术。油液监测技术主要是对油液品质以及铁屑进行检查。在实际检查工作开展中，还要检查油滤压降、油温温度等。
3、风力发电系统故障诊断技术
3.1齿轮箱故障诊断技术
在风力发电系统中，齿轮驱动技术在其中得到广泛应用，在全世界范围内，齿轮驱动技术的应用达到七成以上。齿轮箱是风力发电系统中的重要变速传动部件，通过对齿轮的应用，实现风力发电系统能力的整合与传递。设备内部齿轮箱、主轴承，会对风力发电系统产生直接影响，同时能够延长风力发电机组的使用寿命。在齿轮箱的使用过程中，会出现不同故障问题，比如，齿轮磨损故障、齿轮偏心故障以及润滑不良故障等。在对齿轮故障的诊断中，经常采用的是在线编程技术，研发出给予B/S的风电机组在线监测系统。将该系统安装在齿轮箱传感器上，这样可以实现对齿轮箱振动信号、噪声信号以及温度信号的实时采集。将采集到的数据信号，及时传输到Web服务器中，Web服务器通过对局域网的应用，将数据信息传输给客户端，从而实现在线监测。除此之外，还可以将数据信息发送到远程诊断中心中，对数据信息进行远程诊断，这样在线监测系统的科学性与稳定性，将会在最大程度上保障。
3.2发电机故障诊断技术
在风力发电机中有着不同工作系统，在这一过程中，需要开展不同工作，因此，在发电机的使用过程中，经常会出现不同类型的故障问题，而且故障种类也较为复杂[2]。发电机经常出现的故障有，定子绕组故障、端环故障、轴承故障等。当发电机出新故障后，会出现一种征兆或者多种征兆，比如，气息电压不平衡、电流不平衡、工作效率低下、转矩动脉增强、电流扰动、电压扰动等。在对发电机振动进行分析时，要与低速轴振动以及齿轮箱振动进行有机结合。因为振动传感器成本相对较高，而且安装流程较为复杂，因此，并不适合将其应用在电动机故障诊断中。基于此，在实际发电机故障诊断期间，可以采用定子电流信号分析方式。该种方式较为简单，而且较为常用。使用的设备设施价格相对较低，能够达到良好诊断效果。
3.3风力机故障诊断技术
在风力机故障诊断过程中，需要对不同方面进行诊断。比如，叶片故障诊断。在风力发电系统中，叶片是其中的重要组成部分，如果叶片在使用过程中出现不平衡等问题，那么发电效果会受到影响。所以，工作人员要定期做好叶片的故障诊断工作，及时进行故障监测。经常使用的故障诊断方式是，小波不变化方式、功率频谱密度方式等[3]。此外，还可以将光纤电流传感器网络方式，应用在叶片故障诊断与监测中。这样才能及时发现叶片存在的故障问题，针对问题工作人员给出相应调整措施。通常情况下，叶片故障会集中在转子不平衡、气动力不对称平衡这两方面中。总之，对于叶片故障诊断，工作人员要给予更多重视与关注，使得风力发电系统的稳定运行得到保障。
结束语：
综上所述，在风力发电系统运行中，状态监测和故障诊断技术在其中发挥着不可替代的作用。通过状态监测和故障诊断技术的落实与应用，使得风力发电系统中存在的故障问题能够被及时发现并解决，提升系统运行质量与运行效率。
参考文献：
[1]孙庆.风力发电系统监测管理与故障分析研究[J].自动化应用,2020(01):103-105.
[2]刘跃飞,黄细霞,宋虎,刘娟.风力发电系统的风机齿轮箱故障预测研究[J].计算机仿真,2019,36(03):124-127+146.
[3]邢晓坡.风力发电叶片运行状态监测与故障诊断技术近况[J].中国设备工程,2018(13):111-112.