风电场中风力发电机组运行故障及维护策略研究

引言

风能作为清洁可再生能源在电力系统中占比逐年提升，风电场规模化发展对机组可靠性提出更高要求。风力发电机组结构复杂，运行环境恶劣，各子系统相互耦合导致故障传播路径多样化。早期风电场多采用事后维修模式，设备故障率高、停机时间长严重制约经济效益。近年来状态监测技术快速发展，传感器成本下降使得在线监测系统大规模应用成为可能。然而海量监测数据价值挖掘不充分，故障预警准确率有待提升，维护策略优化仍面临诸多挑战。智能化运维技术融合物联网、大数据、人工智能等前沿技术，通过构建设备全生命周期健康管理体系，实现从被动维修向主动维护转变。深入研究风电机组故障机理，探索高效维护策略对提升风电场运营水平具有重要意义。

一、风力发电机组常见运行故障分析

1.机械系统故障

风力发电机组机械系统承受着复杂的交变载荷，齿轮箱内部齿面接触应力不断变化，微点蚀逐渐扩展形成剥落区。齿轮箱运行温度升高加速润滑油氧化，齿面保护膜破坏后磨损加剧，最终导致轮齿断裂。主轴轴承滚道表面产生疲劳裂纹，振动幅值超过阈值时轴承保持架发生断裂，发电机轴承内圈剥落碎片进入滚道造成二次损伤[1]。叶片表面复合材料在循环应力作用下出现分层现象，雷击瞬间高温使叶片内部树脂基体碳化，纤维增强层失去支撑作用，裂纹沿着薄弱界面快速扩展，叶片结构强度急剧下降。

2.电气系统故障

发电机定子绕组绝缘材料在高温环境下分子链断裂，介电强度逐渐降低，局部放电现象频繁发生，绝缘电阻值持续下降直至击穿。变流器功率模块结温超限引发焊点疲劳，栅极驱动电路失效造成开关管直通，变频器输出谐波含量增加影响电能质量[2]。电缆接头压接工艺缺陷形成高阻点，接触电阻增大产生局部过热，温升引起绝缘材料热老化，接头处氧化腐蚀进一步恶化接触状态。长期运行后电缆终端应力锥变形，电场分布不均匀加速绝缘劣化进程，最终引发相间短路故障停机。

3.控制系统故障

传感器长期暴露在恶劣环境中，测量元件漂移导致输出信号偏离真实值，风速风向数据失真影响机组功率调节精度。变桨系统执行机构卡滞时桨叶角度无法调整，风速突变情况下机组超速运行，安全链触发紧急停机保护。偏航系统编码器累积误差使机舱对风角度产生偏差，偏航制动器摩擦片磨损后制动力矩不足，强风作用下机舱位置漂移加剧。控制器采集到错误信号后发出错误指令，各子系统协调失效导致机组频繁启停，设备疲劳损伤加速，可利用率大幅下降。

4.环境因素导致的故障

台风期间瞬时风速超过设计极限值，叶片根部应力集中区域产生塑性变形，塔筒振动频率接近共振点时结构失稳风险急剧上升。冬季叶片表面覆冰改变翼型气动特性，不均匀覆冰造成质量不平衡，旋转过程中离心力增大引发剧烈振动。海上风电机组金属部件表面盐分沉积形成电解质层，电化学腐蚀速率远高于陆上机组，防腐涂层在紫外线照射下老化脱落。盐雾穿透密封结构进入机舱内部，电气元件绝缘性能快速劣化，螺栓连接部位腐蚀疲劳裂纹不断扩展，结构承载能力持续下降[3]。

二、风力发电机组维护策略优化

1.传统维护模式

传统定期维护模式按照固定周期执行检修任务，部件实际运行状态却存在显著差异，健康设备被过度维护造成资源浪费，故障隐患部件在维护间隔期内继续劣化直至失效。维护计划应根据机组历史运行数据调整检修频次，关键部件磨损程度不同需要制定差异化维护周期，避免一刀切式的维护安排。定期维护窗口期内设备突发故障时，维护人员需要紧急调配，备件储备不足延长停机时间，发电量损失远超预期。事后维修模式下由于故障已经发生，连锁反应会导致多个部件受损，维修范围扩大使成本成倍增加。故障停机期间购电成本上升，违约赔偿金额巨大，企业经营压力骤增。预防性维护投入应当前移，通过早期干预降低故障发生概率，维护资源配置需要从被动响应转向主动规划，建立基于风险评估的维护决策机制才能实现成本效益最优化。

2.预防性维护（PM）

预防性维护策略需要构建多参数融合的状态监测体系，振动信号频谱分析应当识别齿轮啮合频率异常，温度梯度变化趋势能够反映轴承润滑状态恶化程度。油液分析技术应检测磨粒浓度变化规律，金属元素含量超标预示特定部件磨损加剧，在线监测系统需要设置动态报警阈值适应不同工况。声发射传感器应布置在应力集中区域，裂纹扩展过程中释放的弹性波信号经过特征提取后输入诊断模型。关键部件寿命预测需要建立退化轨迹方程，疲劳损伤累积模型应当考虑载荷谱的随机性，剩余使用寿命估算结果指导维护时机选择。齿轮箱轴承的威布尔分布参数需要根据实际失效数据不断修正，发电机绝缘老化速率模型应纳入环境因素修正系数，叶片疲劳寿命计算要引入材料性能退化函数。预测模型输出结果与实际故障记录对比后调整算法参数，机器学习方法应当挖掘监测数据深层特征，维护决策支持系统根据部件健康度评分制定优先级排序，实现维护资源精准投放。

3.预测性维护（PdM）

预测性维护体系需要部署高密度传感器网络采集机组全生命周期数据，物联网边缘计算节点应当实时处理振动、温度、电流等多源异构数据流，云端平台需要整合历史故障案例库建立特征-故障映射关系。大数据分析算法应挖掘设备运行参数间的耦合规律，时序数据异常模式识别能够提前捕捉故障征兆，深度学习模型需要不断迭代提升预测准确率。数字孪生技术应构建风机高保真虚拟模型，物理实体运行数据实时同步到数字空间进行仿真分析，虚拟模型能够模拟不同工况下部件应力分布变化。故障演化过程在数字孪生平台上能实现加速推演，维护方案可以在虚拟环境中验证效果后再实施，避免盲目维护带来的二次损伤风险。数字孪生模型应当集成材料疲劳、腐蚀退化等多物理场耦合机制，预测结果反馈调整实体机组控制策略，虚实融合的闭环优化将显著延长设备使用寿命，维护窗口期选择更加精准，备件采购计划提前量得到优化。

三、结束语

风电机组运行故障涉及机械磨损、电气老化、控制失效、环境侵蚀等多重因素，故障机理复杂且相互影响。传统维护模式存在过度维护与维护不足并存的矛盾，难以平衡维护成本与设备可靠性。预防性维护通过状态监测技术实时掌握设备健康状况，结合寿命预测模型优化维护时机。预测性维护借助物联网、大数据分析挖掘故障演化规律，数字孪生技术实现虚实融合的维护方案验证。未来风电运维将向智能化、精准化方向发展，多源数据融合诊断、故障预测算法优化、维护资源动态调配等关键技术有待突破。建立适应不同风电场特点的差异化维护体系，平衡设备全生命周期成本与发电收益，需要产学研各方协同推进。风电产业高质量发展离不开科学高效的运维保障，智能运维技术创新将为风电场降本增效提供有力支撑。

参考文献

[1]吴生炎.风电场电气设备中风力发电机的运行维护分析[J].通讯世界,2024,31(11):106-108.

[2]张轶东.风电场中风力发电机组运行故障与维护[J].电气技术与经济,2024,(06):328-329+337.

[3]李莉.探究风电场电气设备中风力发电机的运行维护的措施[J].电气技术与经济,2024,(01):307-309.