Page 166 - 新能源风力发电技术与自动化技术研究

新能源风力发电技术与自动化技术研究
Research on New Energy Wind Power Generation Technology and Automation Technology

数据分析：对采集到的数据进行分析和处理，使用统计学方法、机器学习算
法或人工智能技术等，检测异常模式、趋势或特征。通过数据分析来预测潜在的
故障，并提前发出预警。

故障模式识别：基于历史数据和已知的故障模式，建立故障诊断模型，使用
模式识别算法或专家系统等技术，对当前数据进行匹配和比对，判断是否存在故
障的可能性，并发出相应的预警。
基于规则和经验的预警：根据设备的特征和运行经验，制定预警规则和判据。

设置相应的预警阈值，当数据超过或接近设定的阈值时，触发预警信号。
综合方法：结合多种预警方法和技术，进行综合分析和判断。综合考虑多个
参数、多个模型的结果，进行综合评估和决策，提高预警的准确性和可靠性。
故障预警的方法和处理涉及多个环节，包括从数据采集到预警结果处理的全

过程，从实时监测异常到发出预警信号，从预警结果的响应和决策到故障的排查
与修复，再到故障记录与分析以及预防性维护与优化，最终达到持续改进与创新
的目标。通过有效的故障预警处理，可以最大限度地减少故障对风力发电系统的
影响，确保系统的可靠性、安全性和经济性。

第三节 风力发电机组故障诊断与预测

为应对气候变暖、环境污染等问题，全球能源消费正逐步迈入以清洁能源
/ 可再生能源替代化石能源的“第三次工业革命”时代。风能是最重要的清洁能
源之一，全球风能理事会在 2020 年 3 月 25 日发表的《全球风能报告》中指出，
2019 年全球新增装机容量 60.4GW，累计装机容量达到 650GW。据国家发展和
改革委员会能源研究所预测，到 2050 年中国的风电装机容量将达到 2400GW，

占国内总装机容量的 33.8%，大力发展风电等清洁能源是实现中国可持续发展战
略的必然选择。发展风电、光伏等新能源的高效运维技术已成为当前电力系统面
临的重要问题之一。

在风电机组单机容量较大、机组整体结构越加复杂、各部件之间的耦合也
愈加紧密的情况下，机组出现故障的概率也会增加。据统计，陆上风电机组的
运营及维护费用可达到其收益的 15% ～ 25%，而海上风电机组的对应数字可占

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