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风机温度缺陷风险评估方法研究与应用

李好

（中核武汉核电运行技术股份有限公司，湖北武汉430000）

摘要：针对风机运行中存在的温度异常问题，提出了一种风力发电系统及风机温度异常识别预警方法。该方法

充分考虑了风机运行时数据的分布特征和设备温度的基本历史特性，通过数据预处理机制对清洗后的数据进行

分析，挖掘风机各部件温度的基本特征和重要影响因素，构建动态历史特征数据，从而为温度预警目标的识别提

供纵横交错的参照标的，准确识别出与标准曲线存在显著差异的目标对象的温度缺陷；建立了基于多维特征的

短期温度缺陷风险评估模型，能够对全场风机温度进行缺陷风险评估，自动识别并上报。采用某公司全部350台

风机、90个温度测点的实际运行数据，验证了该方法的有效性。

关键词：新能源；风机；温度缺陷

中图分类号：TM614文献标识码：BDOl:10.16621/j.cnki.issn1001-0599.2024.11.15

0引言趋势和潜在隐患，为运维管理提供科学依据。

随着全球对清洁能源的需求不断增长,风电作为可针对风机温度缺陷风险评估模型，基于风机运行

再生能源的重要组成部分，其重要性日益凸显。然而，随数据，构建一系列特征工程，提取反映风机运行状态

着风电场规模的不断扩大和风机数量的急剧增长，风机的关键指标。然后，利用机器学习算法，如支持向量机

作为风电场的核心设备，其运行状态直接关系到风电场(SVM）、随机森林（RandomForest)或深度学习模型

的发电效率和安全性。然而，由于风机设备结构复杂、运等，对风机故障进行分类和预测。通过不断训练和优化

行环境多变,故障发生的频率和部位也相应增多。传统模型,可以提高故障预警的准确性和可靠性。

的故障诊断方法往往依赖于人工巡检和经验判断,无法对于风机中常见的故障类型,如齿轮箱故障、轴承

及时发现和处理潜在的故障。因此,开发一种基于数据故障、叶片故障等，可以根据故障发生的机理和特征，

分析的风机温度缺陷隐患评价模型,对可能发生故障的制定相应的预警策略和处理措施。例如,对于齿轮箱故

风机提前进行预警具有重要的现实意义和应用价值。障，可以通过监测齿轮箱的温度、振动和油液分析等参

1研究背景数，结合机器学习算法对异常数据进行学习和训练，实

为解决风机温度预警的难题，引人大数据和机器现对齿轮箱故障的精准预警。一旦发现异常,运维人员

学习等先进技术。通过对风机运行数据进行实时采集、可以及时采取措施，避免故障进一步恶化，保障风电场

传输和存储，利用大数据技术对海量数据进行深度挖的稳定运行。

掘和分析，可以及时发现风机的异常状态，如振动异总之，基于数据分析的风机温度缺陷风险评估模

常、温度异常、功率波动等。同时,结合机器学习算法对型具有重要的现实意义和应用价值。通过引人大数据

异常数据进行学习和训练，可以实现对风机故障的精和机器学习等先进技术，实现对风机运行状态的实时

准预测和自动预警。监控和预警,提高风电场的运维效率和可靠性,推动风

智能化的风机运维管理方式可以实现对风机的实电能源的发展和应用。

时监控和预警，及时发现并处理异常情况，避免故障的2存在的问题

发生。通过对历史数据的分析,还可以预测风机的运行风力发电的系统主要由风轮、传动装置、发电机以

设计研究设备管理与维修2024No11(上）53

及支撑塔架的多个风机构成。风轮上设置有叶片，当叶3

数据处理

数据状态标记

片受到风的作用旋转时,将风能转化为机械能。3.1楼

定子热故障引起的绕组绝缘损坏和结构件变形，由于风机的原始数据存在大量不完整、不