风电场与光伏电站电气设备状态检修技术研究

一、引言

风能和太阳能作为清洁、可再生能源，在全球能源结构中的地位日益重要。风电场和光伏电站的建设规模不断扩大，电气设备的数量和种类也日益增多。电气设备在长期运行过程中，由于受到各种因素的影响，如环境条件、电气应力、机械磨损等，不可避免地会出现性能下降、故障甚至损坏的情况。一旦电气设备发生故障，不仅会导致发电中断，造成巨大的经济损失，还可能对人员安全和电网稳定运行带来严重威胁。因此，及时、准确地掌握电气设备的运行状态，采取有效的检修措施，确保电气设备的可靠运行，已成为风电场与光伏电站运营管理的关键任务。状态检修技术通过对电气设备运行状态的实时监测和数据分析，能够提前发现设备潜在的故障隐患，为设备的维护和检修提供科学依据，从而显著提高设备的可靠性和可用性，降低运维成本。深入研究风电场与光伏电站电气设备状态检修技术具有重要的现实意义。

二、风电场与光伏电站电气设备常见故障类型分析

2.1 风电场电气设备常见故障

在风电场的设备运行体系中，风力发电机、变压器和开关柜作为关键电气设备，其故障隐患对发电稳定性影响显著。

风力发电机作为核心设备，故障类型复杂。叶片长期受强风与交变载荷作用，易出现裂纹、磨损甚至断裂；齿轮箱因润滑不足、过载运行等，常发生齿轮磨损、轴承损坏问题；发电机则受电气过载、机械振动干扰，易产生绕组短路、绝缘损坏等故障。

变压器运行时面临多重故障风险。绕组受电压冲击、绝缘老化影响，可能出现变形、短路；铁芯故障多与制造工艺及电磁干扰相关，常见多点接地、过热现象；而绝缘油老化、受潮，绝缘材料损坏，会严重削弱变压器绝缘性能。

开关柜的常见故障中，触头因接触不良、电流过大易过热；绝缘材料老化、受潮等因素，可能引发绝缘击穿、短路；操作机构因机械磨损、控制回路故障，会出现卡滞、分合闸不到位等问题，威胁设备正常运行。

2.2 光伏电站电气设备常见故障

在光伏电站中，光伏组件、逆变器和汇流箱作为核心电气设备，其故障严重影响电站运行效率。

光伏组件易出现热斑故障，部分电池片被遮挡或性能下降时发热形成热斑，加速电池片老化损坏；长期受光照、温湿度变化影响，会出现功率衰减问题；封装材料老化开裂，使电池片暴露于外界环境，降低组件性能。

逆变器故障类型多样。功率模块长期承受高电压、大电流，易过热、短路；控制电路异常会导致控制信号错乱，无法正常工作；散热系统若出现故障，会使内部温度过高，严重威胁设备可靠性。

汇流箱负责汇集光伏组件输出电流，其熔断器可能因电流过大或自身质量问题熔断；接线端子松动、氧化，会增大接触电阻引发火灾；监测电路故障则会影响电流、电压等参数的监测精度，导致异常情况难以及时发现与处理。

三、风电场与光伏电站电气设备状态检修技术研究

3.1 基于传感器技术的状态监测

温度、振动、电流传感器在风电场与光伏电站电气设备状态监测中不可或缺。温度传感器安装于风力发电机轴承、绕组，变压器，光伏组件、逆变器等关键部位，实时监测温度，一旦超温，便能预警轴承润滑不良、绕组短路等隐患。振动传感器用于风力发电机齿轮箱、发电机等旋转设备，通过分析振动信号频率与幅值变化，精准诊断不平衡、齿轮磨损等故障。电流传感器则部署在开关柜、电缆线路、汇流箱等设备，实时监测电流，当电缆短路等导致电流骤增时，迅速报警，助力运维人员及时排除故障，保障设备安全运行。

3.2 基于数据分析技术的故障诊断

风电场与光伏电站运行产生的温度、振动等海量数据，是故障诊断的重要依据。数据挖掘技术可剖析历史故障与正常运行数据，利用关联规则挖掘算法，探寻设备故障相关参数及其关联关系，构建故障预测模型，一旦监测数据触发关联规则，便能提前预警故障。

机器学习算法在故障诊断中前景广阔，支持向量机、神经网络等算法可对设备故障类型进行分类预测。以神经网络为例，通过大量数据样本训练，使其掌握设备不同运行状态特征，从而精准识别新数据中的故障类型，持续优化诊断准确性。

构建大数据分析平台对数据管理分析意义重大。该平台整合设备运行数据，实现集中存储；借助分布式计算技术，高效处理海量数据；可视化功能将分析结果转化为直观图表，帮助运维人员快速掌握设备状态与故障信息，为状态检修决策提供坚实支撑。

3.3 基于智能诊断技术的状态评估

在风电场与光伏电站电气设备状态评估中，智能诊断技术发挥着关键作用。专家系统依托领域专家的诊断经验与知识构建知识库，当设备出现异常时，系统依据监测数据，运用知识库与推理规则，诊断故障类型及原因，并给出维修建议，为设备状态评估提供可靠依据。

模糊逻辑则针对电气设备运行状态的模糊特性，建立模糊集合与规则，将温度、振动等参数划分为“正常”“轻微异常”“严重异常”等模糊状态，通过模糊推理评估设备整体运行状态，精准判断设备健康程度。

故障树分析法采用自上而下的诊断逻辑，以设备故障现象为顶事件，深入剖析直接与间接原因构建故障树，通过逻辑门连接节点呈现因果关系。对故障树进行定性、定量分析，能够锁定故障主因与薄弱环节，为设备状态检修制定针对性策略，助力提升设备运行可靠性与检修效率。

四、结论

风电场与光伏电站电气设备的状态检修技术对于保障设备的可靠运行、提高发电效率、降低运维成本具有重要意义。通过对风电场与光伏电站电气设备常见故障类型的深入分析，以及对基于传感器技术的状态监测、基于数据分析技术的故障诊断和基于智能诊断技术的状态评估等多种状态检修技术的研究，能够实现对电气设备运行状态的实时监测、准确诊断和科学评估。在实际应用中，应根据风电场与光伏电站的具体情况，综合运用多种状态检修技术，构建完善的电气设备状态检修体系，为风电场与光伏电站的安全、稳定、高效运行提供有力保障。未来，随着科技的不断进步，风电场与光伏电站电气设备状态检修技术将不断发展和完善，为可再生能源产业的持续发展奠定坚实的技术基础。

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张博，1997 年 6 月 5 日，女，河南省林州市，本科，水动助理工程师，风电场及光伏电站设备电气检修