随着大功率风电机组安装与并网运行，对其运行可靠性将提出更高的要求，必将促进风电机组状态监测与故障诊断技术进一步发展。风电机组整机状态评估和故障预测方法以及其关键部件故障诊断的研究现状进行综述，综合分析了现有的风电机组状态监测与故障诊断技术研究现状和存在的不足，提出以下研究要点及趋势。

（1） 对于地处偏远、交通不便的陆地风电机组和受复杂运行环境约束的海上风电机组往往存在故障诊断难、维修时间长等问题。通过对风电机组故障统计情况分析可知，除了对导致停机时间长的机械系统等部件关注的同时，还应对故障频率高的电气部件引起高度重视，如变流器、变桨系统等，对电气系统的在线监测和故障诊断技术研究可能是今后的发展趋势之一。

（2） 受随机风速大小和风向随机变化影响，风电机组SCADA 等监测信息呈现出频繁的波动性和不确定性，基于数据挖掘的整机综合状态评估和故障预测可能是今后的研究趋势。如，应用数据挖掘技术，考虑原始运行数据波动性和间歇性，探索基于监测数据的风电机组整机运行状态渐变规律的新方法，制定出整机长期和短期状态趋势变化的定量指标。

另外，还可以考虑监测数据不同时间尺度固有特点，研究基于数据驱动方法的整机故障预测方法，获取整机的在线运行状态和剩余运行时间。

（3） 从风电机组关键部件的故障诊断研究现状分析情况可知，现有的方法各有优缺点和局限性，如何准确地从监测数据中提取故障特征以提高故障诊断的精确度，研究多类故障诊断技术将可能是今后的研究热点。近期可能的研究趋势如下。

① 基于电气特征量的关键部件状态监测和故障诊断研究。风电机组是一个机电耦合较强系统，任何机械和电气故障势必会在电气特征量中有所反映，如当齿轮箱齿轮、各部件的轴承损坏，发电机定子和转子的匝间短路和相间短路等故障发生时，会不同程度地引起发电机转轴振动，进一步改变气隙分布情况，进而将故障特征信息叠加在定子和转子的电气特征量上。如何基于电气特征量，寻求各类故障的机理和演化规律，特别是揭示异常的根源，实现有效故障诊断需进一步深入研究。

② 多参数信息融合的关键部件状态监测和故障诊断研究。目前，单一参数信息含量有限或者故障特征提取较难，很难准确反映关键部件的异常状态，特别是早期的潜在故障。

可考虑充分利用多类型参数信息，依据某种方法实现时空冗余和互补信息融合，获取更为准确关键部件状态监测和故障诊断结果，如行星轮的通过效应或行星架和太阳轮的旋转对啮合振动产生额外的调幅作用，导致横向振动信号的频谱结构非常复杂，需借助于复杂的故障特征提取方法实现对故障频率的提取，而扭转振动信号不受这些额外的调幅效应影响，使得频谱结构更加简单，但是扭振振动信号还可能受测量误差和噪声干扰等影响，提取的故障特征准确性会受到影响。

然而，对这2 类特征量的监测信息，采用基于信息融合的故障特征提取方法，可能会获得更准确的故障诊断结果。

③ 基于老化失效过程的关键部件状态评估和故障预测研究。受随机风速大小和风向随机变化影响，电气系统老化失效过程存在不确定性和难预测性，有必要开展基于老化失效过程的电气部件状态评估和故障预测研究，如探索关键部件在运行过程的不同阶段的磨损、老化和失效过程的一般规律，研究关键部件状态评估和故障预测方法，如变流器功率器件作为整个系统中故障发生率高且较为脆弱的部件之一，在掌握其不同运行阶段的磨损、老化和失效过程的一般规律基础上，考虑变流器功率器件的应力分布、疲劳积累，以及在非平稳工况导致的功率器件结温大幅度波动等因素，从状态监测角度研究出适合功率器件在线状态评估、运行可靠性以及故障预测建模的新方法。 2100433B