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大功率风电机组健康状态监测与评估关键技术及应用

行业分类:智能装备地区:0联系人:李辉

融资: 面议    

本项目属于风力发电领域。大力发展风电是国家推动能源低碳化转型和应对气候变化的重大需求,我国风电装机连续五年居世界首位。然而,大功率风电机组65%~75%高故障率和30%~35%高运...

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本项目属于风力发电领域。大力发展风电是国家推动能源低碳化转型和应对气候变化的重大需求,我国风电装机连续五年居世界首位。然而,大功率风电机组65%~75%高故障率和30%~35%高运维成本,严重阻碍高效、高可靠风电可持续发展。状态监测是减少故障率和降低运维成本的有效手段,但是传统监测技术难以适应风电机组复杂运行工况和不同关键部件要求,突出表现在:①风电机组关键部件种类多、故障特征交叉耦合,难以提取有效特征参数。②关键部件面临多时间尺度复杂载荷应力作用和运行工况不确定的问题,健康状态评估及实时寿命预测极其困难。③特征参数多且相关性强,难以定量表征整机健康状态水平。因此,研发先进的风电机组健康状态监测与评估技术迫在眉睫,是顺应国家发展“智慧风机”的需求。在国家、省部级科技项目支持下,研发团队历时8年攻克了前述难题,提出了2类关键部件特征参数提取方法,形成了3种状态监测与评估系统新产品,实现了3项重大突破与创新:①提出了机、电、热多耦合特征参数和动态阈值提取方法。研发了电流故障特征的叶轮不平衡状态监测技术,提出变流器功率模块热应力疲劳特征参数及关键传感器故障观测模型,形成了特征参数动态阈值确定方法,研制了融合振动多特征参量的风电机组状态监测分析系统,以及一体化健康状态监控系统,故障确认率达93%。②研发了关键部件劣化度概率评估及寿命预测技术。基于数据挖掘手段,提出了机械关键部件劣化状态评估概率分析和实时寿命预测方法;基于功率模块疲劳失效机理,形成了变流器功率模块平均故障间隔时间评估体系,研发了多时间尺度累积效应的变流器运行可靠性评估技术。③研发了风电场整机多层次健康状态评估技术。形成了风电机组多层次评估指标体系,提出了风电机组监测参数异常识别方法,研发了风电机组整机健康状态评估技术,研制了风电场健康状态监测评估系统产品,劣化状态评估平均可提前1.5个月以上,健康状态评估确认率可达98.2%。项目获权发明专利15项、软件著作权3项、实用新型2项,发表SCI论文9篇,EI论文36篇。研制了风电机组状态监测分析系统、一体化健康状态监控系统和风电场整机健康状态监测评估系统3类新产品,在120多个风电场进行了推广应用,近三年项目产品新增销售收入达3.88亿元,累计间接经济效益达21亿元,项目成果促进了风电产业运维行业的技术进步,适应了国家发展智慧风机对其健康状态监测与评估的迫切需求。