风电机组振动监

2024-07-21

风电机组振动监（共4篇）

风电机组振动监篇1

风电机组振动监测

（三）第三章机组振动的监测方法

3.1 振动监测方式

根据监测对象的不同，风电机组状态监测主要包括振动监测、油液检测、温度监测、噪声监测等，如表 3-1对于给定的故障模式，采用振动监测方法能够诊断的故障种类最为全面，为了对齿轮箱故障更加准确地定位，可以采取振动监测与油液检测相结合的方法。

表3-1不同监测方法诊断分析故障模式统计

按振动信号采集方式区分，振动监测分为离线式检测和在线式监测两种，在诊断分析原理上二者是一致的，但两种方式又有着各自的特点，现场可以结合自身情况对这两种方式进行选择。如表3-

2表3-2离线式检测和在线式监测方式对比

3.2 振动分析流程

振动数据分析处理流程如图3-1所示

图3-1振动分析数据处理流程图

3.3 设备参数信息收集

尽管振动分析是风电场风电机组运行状态有效评估的有力工具，然而在风电机组机械传动部分关键参数信息（如轴承型号和生产厂家、联轴器类型、齿轮箱传动结构、齿轮齿数等）和转速未知的情况下，会大大削弱振动分析的能力

在准确对风电场机组运行状态进行评估之前，机组设备参数信息的收集是必要的而且是关键的。

结语

基于运行工况分类的趋势分析方法可以有效解决风电场变工况下的振动信号报警标准难以划定的问题，目前运行工况的分类是基于两个运行参数进行划分，为进一步提高工况分类的精确性，可以考虑基于多参数的运行工况分类方法。

无论是离线式检测还是在线式监测，基于振动分析的机理都能在机组部件损坏之前对机组运行状态进行评估，对现场机组维护和管理有着很大的指导意义。

参考文献

王之先王志新.《大型风力发电机组状态监测与控制技术研究》乔文生陈新辉《风力发电机组状态监测与诊断》

王哲《关于风力发电机组状态监测的思考》

宋扬《基于神经网络的导弹故障诊断专家系统研究与设计》关伟卢岩《国内外风力发电概况及发展方向》

施鹏飞《从世界发展趋势展望我国风力发电前景》

刘宝兰文华里《世界风力发电现状与前景》

田德《国内外风力发电技术的现状与发展趋势》

张国伟龚光彩吴治《风能利用的现状及展望》

叶杭冶《风电机组监测与控制》

风电机组振动监篇2

作为一种清洁能源,风能的利用逐渐成为国家可持续发展的重要战略组成。受限于风能的分布,风电场大多分布在自然环境相对较恶劣的区域,加之风电机组复杂的机械结构等因素,各个部件极易被损坏[1,2]。如果能够在故障发生的初始阶段检测到异常情况,并及时进行维修,可大大降低严重故障发生的概率,进而减少风电机组运行维护成本,提高风电场运行的经济效益。因此,风电机组状态监测和故障预测系统的研发是非常必要的。

目前,风力发电技术尚处于发展阶段,关于风电机组状态监测和故障预测的研究不够深入。文献[3,4]利用统计分析方法分析大量的风电机组风速、温度等特征量离线运行数据,提取某些有规律的指标参数,与出厂设计标准值进行对比,以达到实现风电机组状态监测的目的。另外,现有对风电机组的故障预测多是基于SCADA监测数据信息开展研究,如文献[5]充分考虑风电机组各部件或子系统之间的相互作用和耦合关系,利用SCADA历史运行数据中的连续量监测数据进行故障预测。这些方法都需要大量的监测数据,运算复杂度较高,监测分析实时性较差。

风电机组状态监测技术主要涵盖振动分析、油液监测、热成像技术和过程参数监视等[6]。由于风电机组振动故障发生概率最高[7],振动信号所包含的信息量最大且实时性较好,因此,该系统采用振动分析法监测风电机组运行状态,并预测各部件的故障趋势。

本文介绍了该系统的主要组成部分,并对各部分功能进行阐述;对系统中包含的时域与频域分析方法进行仿真分析,验证所采用方法的可行性;对研发系统在某风电场捕捉到的异常信号进行分析,验证了研发系统在实际应用中的有效性。

1 振动监测与故障预测系统组成

1.1 基本思想

风电机组振动监测与故障预测系统主要由振动信号采集模块、风电场监控中心及远程监控诊断中心3部分组成。每台风电机安装若干振动信号采集模块,单个振动信号采集模块采集4路振动信号,经由网线或WIFI发送到网络中,光纤交换机将电信号转换为光信号,经由光纤将原始振动信号传输到风电场监控中心;风电场监控中心实时显示测得的振动信号,并存储分析;远程监控诊断中心通过VPN服务器与风电场监控中心建立联系,并调用振动信号数据,对存在异常的风电机组进行故障诊断分析。整个监测系统通过以太网建立连接,其中风电机组振动信号采集系统的网络拓扑结构如图1所示。

1.2 振动信号采集模块

作为风力发电机组振动监测系统中的核心智能单元,振动信号采集模块主要用于振动信号的采集、硬件滤波和信号传输控制等。振动信号采集模块具有4路信号采集通道,每个通道包含有信号调理电路和信号采集电路,并通过内部总线传送采集到的数据。其中,信号调理电路为振动传感器提供硬件滤波,去掉偏置电压,抗混叠,并将振动信号调制成差分信号,便于ADC芯片处理。信号采集电路主要包括ADC信号采样电路和测温电路,ADC芯片选用∑-△型ADC,满足对机械系统振动测量的要求;测温电路对AD、电源、协处理器等部位的温度进行监测,当温度到达极限值时,电路板停止工作,直到温度恢复正常,电路重新工作。电源电路保证整个系统的稳定运行,同时为IPC传感器提供4 mA的恒定电流。协处理器由MCU和DSP组成,负责对数据进行预处理,其中MCU负责采集数据,DSP负责处理数据。PHY代表10/100 M以太网模块及WIFI模块,负责网络数据的传输工作。具体设计构架如图2所示。

1.3 风电场监控中心

根据风电机组振动监测与故障预测系统的需求分析,采用C#号开发本系统,主要包含设备管理、信号监测设置与显示、数据存储与分析和故障预测4个模块。

(1)设备管理。对于不同型号的风电机组,输入相关部件的参数后,系统可以自动计算出对应的特征频率等参数,并将相关信息进行存储。

(2)信号监测设置与显示。登录系统后不仅可以对上位机监测参数等进行设置,还可以分别调节远端振动信号采集模块各个通道的采样频率等。在监测过程中,通过振动信号时域波形图、频谱图、瀑布图等显示测量信号状态,如果出现异常情况,系统发出预警信号,并根据需求打印相应的分析报告。

(3)数据存储与分析,考虑到1个风电场中存在几十或上百台风机,直接存储未经处理的振动信号并不现实。因此,系统采用定期存储与异常存储相结合的模式,在未检测到风电机组异常的情况下实施定期存储,检测到异常时进行实时存储。对于测量数据,实时计算其时域特征参数(峰值、有效值、峰值因数、峭度系数等[8]),并进行包络解调分析、幅值谱分析、倒频谱分析和EMD分解等详细的信号分析[9,10]。

(4)故障预测。系统采用基于数据和模型的方法对风电机组存在的故障进行预测,主要包括自学习、随机子空间和粒子滤波等方法。自学习方法通过分析存储的历史数据,获取风电机固有的振动特征参数,作为故障预测的阈值指标,当实时监测指标值偏离固有指标值一定范围时,发出预警信号。随机子空间方法通过定义参考特征值及均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)对风电机组的健康状况进行评价,根据曲线走势及门槛值便可得知风电机组相关部件的运行状况,大大降低系统对使用人员的要求,方便风电场运行人员对各个机组的监控。

1.4远程监控诊断中心

远程监控中心通过VPN服务器接入风电场监控中心,根据需求可以直接使用风电机组振动监测与故障预测系统,获取风电机组不同部位的实时振动信号数据、分析与诊断结论等。风电场监控中心也可以通过Web服务器定时向远程监控诊断中心发送数据、图形等。—该系统不仅可以方便总公司级的设备管理技术人员及时了解风电场设备运行状况,针对异常风电机组数据进行深入分析,还可以方便各个高校或科研单位获取实际风电机组振动数据,开展深层次的研究。

此外,风电机组是一个复杂的机械系统,准确分析判断一些异常状况,需要通过多种分析手段综合分析。结合以往经验及当前情况,这些工作只能由远程的专家来完成。专家通过远程监控诊断中心可随时获取机组振动数据,分析设备运行状态,定期或异常发生时提交分析报告指导风电机组的维护工作。

2 风电机组振动信号仿真分析

2.1 振动信号分析

振动信号采集模块采集得到的是以时间为序列的振动信号,通过提取信号中包含的特征信息,评估风电机组的运行状态。

系统使用峰值、有效值、峰值因数和峭度系数等时域参数对模拟的齿轮箱振动信号进行分析。分别计算齿轮箱正常运行、断齿故障和齿面磨损故障时,振动信号4个时域指标的结果,如表1所示。

由表1可知,发生故障时4个指标的计算结果都大于正常运行数据计算结果。比较峰值计算结果可以发现,断齿故障信号对应的结果远大于齿面磨损信号,可知断齿所造成的振动冲击非常显著;对于峭度系数,断齿故障信号的计算结果也远大于正常信号和齿面磨损信号的计算结果;而对于有效值和峰值因数,计算结果区分度较小,不易判断是否存在故障,通过表1分析,验证了部分时域参数能区分不同的故障类型,时域分析法可以初步判定风电机组是否存在异常状况。

2.2 故障预测

利用随机子空间方法分析采集到的振动信号,预测风电机组齿轮箱故障。其基本思路是:

(1)建立齿轮箱随机状态空间模型。

(2)利用测量到的稳态振动数据计算线性模型参数矩阵A的特征值,作为齿轮箱线性动态系统的参考特征值[13]。

当齿轮箱稳态运行时,计算得到的实时特征值稳定在系统参考特征值附近;当齿轮箱异常运行时,计算得到的实时特征值会偏离参考特征值,从而识别出齿轮箱的异常状态。为避免对多个特征值进行比较,系统将均方根误差(RMSE)作为总体评价指标,利用统计过程控制原理划定槛值,进而从数值上直观识别出齿轮箱的故障状态。经计算分析,确定出RMSE指标的门槛值为0.028 2。

为验证该方法的有效性,模拟齿轮箱断齿故障,并从故障前一段时间开始计算RMSE的变化趋势。如图3所示,初始阶段R MSE值在门槛值以下波动不大,但随着特征值点的发散,RMSE值越来越大。第679个点以后,曲线上升到0.028 2附近,并出现不同于正常状况的波动;第804个点以后,曲线完全越过门槛值,由此可以初步判定齿轮箱存在故障风险。随后,曲线上升速度骤增,表明齿轮箱运行状态恶化。故在第679个点附近应发出预警信号,提醒运行人员采取措施,实现风电机组的早期故障预警。

3 实测风电机组轴承异常信号分析

在某风电场实际安装了所研发的风电机组振动监测与故障预测系统,并将数据传输到风电场控制中心。在运行过程中,监测到某风电机组低速轴存在周期性的异常冲击信号,随后经过现场实际检查确认了检测信号的准确性。图4为实际传感器安装示意图。

设置振动信号采集模块的采样率为46.5 kHz,取冲击信号相同时间间隔的振动信号进行分析,其时域波形如图5所示。由图5可知,风电机组低速轴正常运行时,振动信号幅值较小且基本是平稳的随机波形。与正常振动信号不同,发生异常后时域波形具有明显的冲击信号。正常振动信号对应的峭度指标值为2.62,发生异常后对应的峭度指标值为18.05,从时域参数方面也能很明显发现异常状况。

图5中,对2段振动信号进行傅里叶变换分析,得到其频谱图如图6所示。由图6可知,发生异常后,振动信号频谱幅值整体变大,并未出现某一频率成分幅值突然变大,不存在轴承缺陷等相关特征频率,因此该异常信号并不是轴承缺陷等故障引起的冲击信号。经过分析相关结构及询问设备厂家,最终确定该异常是由于低速轴上对应的套皮管松动引起的。

取异常振动信号和正常振动信号对应频谱成分作差(如图7红色曲线),以及相同时间间隔正常振动信号频谱成分作差(如图7黑色曲线),也可以发现频谱成分幅值是整体增大的,进一步验证了分析结果的正确性。

4 结语

风电机组在线振动监测与故障预测管理系统通过实时监测风电机组振动信号,分析计算振动特征参数,从而实现了对风电机组主要部件的远程状态评估。该管理系统对于风电场实现风电机组的状态检修,提高机组在线运行时长,缩短排除故障时间,降低风电场运行损失具有重要意义。

风电机组重大事故案例分析篇3

据英国风能机构的不完全统计，截至2009年12月31日，全球共发生风电机组重大事故715起，其中火灾事故138起，占总数的19.3%，位列第二位。2010年欧美等国新增火灾事故7起，其中2起火灾对作业工人造成了严重烧伤。因此，火灾已成为继雷击后第二大毁灭性机组灾害。

实际上，风电机组重大事故在国内外都有发生。有的重大事故可以预防，甚至完全可以避免。然而，随着我国风电机组的不断增多，部分突发事故是不可避免的，例如部分因雷击而造成的火灾事故，还有在运行过程中，部分因机组部件损坏造成剧烈摩擦起火而引发的火灾事故等。在降低和避免重大事故发生的过程中，我们不仅要讲科学，还要综合考虑成本因素，不能采取过度的预防措施。把概率极低的事件当成必然事件加以考虑，将不利于机组度电成本的降低。

仅就完全可以预防、避免的机组烧毁与倒塌事故而言，它不仅与机组本身的质量、性能、运行和维护有关，而且，还与箱变等附属设施有着密切的关系。本文主要介绍由箱变问题引发的机组故障与事故，通过对某风电场发生的一起机组烧毁事故进行分析，找出行之有效的预防措施，避免类似事故的再次发生。

事故简介

某风电场1.5MW双馈空冷风电机组，变频器布置在塔基，并网开关(断路器)是ABB生产的。在机组起火大约一个小时后发现，然后对整条线路采取了断电措施。当人员到达现场时，整个机组如同一个巨大的“火炬”，最后，机舱及轮毂罩壳完全烧毁，三支叶片也不同程度地过火。从主控信息和事故现场两方面证实，最后一次停机是正常的低风切出，并且，收桨正常，也不存在超速问题。从事故现场来看，位于塔基变频器的并网开关仍处于合闸状态，变频器功率柜严重烧毁;与事故机组配套的箱变高压侧断路器跳闸，且有两相高压侧保险熔断。

事故分析

此次机组烧毁事故的原因有：变频器并网开关在停机时不能脱网是诱因，而箱变低压侧断路器不具有自动跳闸功能是造成事故扩大的关键。变频器并网开关在脱网时不能分闸属于偶发事件，本是一般的机组故障，且发生概率较低;而对该风电场来说，箱变的低压侧断路器不具备自动跳闸功能，违背了关键设备的电路分级保护原则。也就是说，在该风电场机组配套时就已经埋下了事故隐患。

从安全方面来说，与此类风电机组相配的箱变，应具有多重自动跳闸功能，以保护机组与人身安全;从现场实践来看，只要箱变低压侧断路器具有自动分闸的功能跳闸，就能避免事故扩大，从而避免机组烧毁事故的发生;从系统设计来看，此类机组存在变频器并网开关无法正常脱开的可能，需要箱变低压侧断路器具有自动分闸功能，以及时切断电网给机组的供电，避免恶性事故的发生。

一、监控数据分析

在事故之前，机组多次报低风切出，并在8小时内几次报变频器故障，并均是变频器自动复位，可能由并网开关机械故障引起。

在事故前的一次“低风切出”后，复位启机，机组的有功功率一直维持正值，说明此时机组运行正常，处于发电状态;其后机组因风速降低有功功率逐渐下降，于12:37:04触发“低风切出”停机，因变频器并网开关不能断开，随后触发“变频器错误”等一系列故障。

该机组在触发“变频器错误”等故障后，叶片顺利收桨到92°，即叶片处于安全位置，主控信息与现场的实际情况相符。首先，说明机组变桨系统正常，事故之前没有出现高级别刹车和电池检测，轮毂变桨电机及其供电接触器是交流供电收桨，且电流不大，机组起火的原因不在轮毂。其次，说明机组的控制系统所报信息真实可靠;另外，在低风切出时，机组高速轴转速不高，主控没有主轴刹车器的动作信息。所以，排除由于主轴刹车器动作，或其他部位由于转速过高导致摩擦起火的可能。

按照所报故障发生的时间顺序：变频器电网故障、暂态电网错误、相电压过低等。由于变频器并网开关不能脱网，发电机定子线圈与电网直接相连，消耗电网功率不断转化为热能。从后面触发的故障可以看出，发动机定子温度在短时间内急剧上升，耗电电流不断增大。12:40:04，机组主控报“电网掉电”，电网至少有一相断开;报“低风切出”的3分零2秒后，主控报“交流电源故障”，即：12:40:06，说明机组完全断电。

二、集电线路及箱变高压侧断路器跳闸分析

据现场人员反映，机组发生着火事故后，故障机组的箱变高压侧有两相保险熔断导致高压侧跳闸。据了解，不少箱变的高压侧开关有保险熔断跳闸功能，而低压侧断路器没有自动跳闸装置。因此，机组故障时，低压侧断路器不可能断开。从风电机组系统设计来看，箱变和风电机组共同组成双重保护，按风电机组发电负荷从小到大的电流保护顺序是：变频器、箱变低压侧、箱变高压侧。在变频器断路器无法正常脱开的情况下，如果箱变低压侧不能及时跳闸，很容易造成事故扩大。

另外，机组主控报“电网掉电”和“交流电源”故障，与箱变高压侧两个保险断开的时间相对应，在后一个保险熔断时，箱变的高压侧开关跳闸，这与现场查看的箱变高压侧断路器跳闸及箱变高压侧两相保险熔断的事实相符。从主控看这两个故障信息的时间差为2s(主控的最小计时单位为s)。再从升压站的线路录波信息来看，事故机组所在线路发生了“三相电流不平衡”故障，时间为1s341ms，这再次与机组监控数据相吻合。

12:40:04，机组主控报“电网掉电”，箱变高压侧第一个保险熔断;12:40:06，主控报“交流电源故障”，箱变高压侧的另外一个相保险熔断，同时高压侧跳闸，机组与电网分离。

在事故发生时，事故机组同一线路的8台机组均处于低风速发电状态，发电功率不高，而事故机组耗电功率较大，单相耗电电流可能在机组的满负荷以上，当事故机组高压侧保险有一相熔断后，另外两相仍处于耗电状态，因此，集电线路出现了三相电流不平衡故障。当事故机组的箱变高压侧开关跳闸后，随着事故机组的切除线路恢复正常。

该风电场箱变高压侧电压为35kV，使用保险的容量为50A，由此核定出的箱变高压侧的容量值在3000kVA以上。从保险的熔断状况来看，在事故发生时，机组发热耗电功率很高。耗电产生的热量又主要集中在发电机定子上，发电机外壳的温升足以达到其附近可燃物，如：润滑系统、排气罩等的着火点，从而造成机组起火。

三、变频器并网开关不能分闸分析

变频器并网开关有失压脱扣功能，在失去外界供电时，并网开关就会断开，然而，当箱变的高压侧跳闸后，并网开关还一直处于闭合状态，即：在并网开关完全失电的状态下，也不能使其分闸，变频器并网开关属机械卡死的可能性极大。后来对事故机组的变频器并网开关进一步检查也证实不能分闸是由机械卡死所致。

究其原因，该风电场的所有机组是同一机型，与其他机组相比，事故机组地处凹地，处于两山之间，此机位的风速和风向变化极为频繁，通过主控记录数据发现，在事故发生前，因风速在切入风速附近频繁且大幅度地波动，导致机组并网频繁。平均每4-8分钟出现一次“低风切出”的触发与复位：当风大的时候，机组还在启机阶段，而并网之后，风速下降，风能低于机组维持发正电时所需要的能量，机组又迅速“低风切出”，这不仅对机组发电不利，而且，与同一风电场其他机组相比，在同样时间内变频器的并网次数增加，合闸后不能断开的概率大大增加，致使发生分闸脱扣线圈发热以及脱扣机械机构出现卡塞的概率增加，最终导致变频器并网开关无法正常分闸。在事故发生时，事故机组并网开关的动作次数为18645次，而同期投入运行的其他机组一般在6000-7000左右，也说明了该机组所在机位风况变化的频繁程度。

按照事故机组变频器厂家对所用并网开关(ABB)的使用说明，当并网开关的动作次数达到15000次后要根据具体情况判定是否可以继续使用，而且，在工作到20000次后，应当作报废处理。在事故发生时，并网开关工作的次数已达18645次。另据现场了解，该机组在事故前的一次机组维护中，没有对并网开关进行维护。因此，并网开关维护和检修不当，是造成此次并网开关不能分闸的重要原因，也是本次事故的原因之一。

四、事故还原

结合机组的相关数据及现场情况还原事故发生过程如下：

机组因风速降低，12:37:04报“低风切出”脱网，此时变频器的并网开关不能脱网，机组正常收桨，在主控的高速轴转速信息上了解到，尽管发电机定子产生的旋转磁场使叶轮有增速的趋势，但是，顺桨角度不断增大，机组高速轴转速依然不断降低，随着定子旋转磁场与转子的转差率不断增大，在发电机转子产生的感生电动势将IGBT、低电压穿越的功率元件等击穿短路，巨大的热量还使变频器转子接线的绝缘皮烧毁、融化，变频器IGBT烧毁，直至变频器处的转子接线开路(事故后，在检查变频器时进一步得到证实)。当发电机的转子接线开路以后，发电机定子的阻抗更小，定子流过电流更大，定子的发热状况进一步加剧，定子温度迅速上升。

发电机定子绕组，先是触发“定子绕组温度偏高”温度为120℃，在5s之后主控报“定子绕组温度过高”。按照参数设置，此时的温度应大于140℃;定子温度继续升高，在20s后，报“温度传感器故障”，应为定子绕组中的Pt100，或Pt100的接线被定子绕组产生的高温熔断所致。随后发电机上的润滑油管、排气罩、润滑油泵着火，机组起火燃烧。

五、因箱变引发的故障与多起事故

风电机组要正常运行，减少故障，避免重大事故的发生，箱变质量、箱变保护功能的完备状况、箱变与风电机组配套等有着重要的关系。

对于因电起火的火灾事故，首先要切断供电电源，避免事故的扩大和机组烧毁事故的发生。风电机组火灾事故应以预防为主，全面考虑，预防和避免恶性事故。

如果变频器布置在机舱上面，由于机组与箱变之间的线路一直到机舱，如果箱变的保护功能不完善，当电缆出现破损时，更容易造成机组烧毁事故，箱变对机组的保护作用显得更为重要。

就此次风电机组烧毁事故来看，由于箱变的低压侧断路器不具有自动跳闸功能，当变频器不能正常脱网时，箱变就不可能及时断电，从而致使发电机持续发热，达到机舱可燃物的着火点而引发机组烧毁事故。从多个风电场的实践来看，如果箱变低压侧断路器具有自动跳闸功能，一般只会使变频器的Crowbar(低电压穿越)烧毁，功率模块损毁，其损毁的严重程度与箱变低压侧断路器跳闸及时程度有很大的关系;当箱变的低压侧断路器跳闸不及时，偶尔也会导致发电机的损坏。

再如：某风电场的1.5MW风电机组，2010年2月26日，风电场值班人员发现59号机组的轮毂、机舱顶部冒黑烟，16时9分到达现场，2月27日凌晨5时20分，火焰熄灭，机组全部烧毁。事故的起因在电控柜下部母排处，由于日常工作和维护时遗留下的短接线或其他导体，引起690V母排发生相间短路。如果机舱电缆线出现短路时，箱变及时跳闸也许能避免烧毁事故的发生。该机组的变频器布置在机舱上，当机舱上供电线路出现短路、打火现象，而箱变的低压侧断路器又不能及时跳闸时，必然会造成风电机组烧毁事故的发生。

2010年2月26日，某风电场在机组调试送电时，由于箱变问题，低压侧断路器不能合闸，加之操作人员操作失误，致使送电人员遭到电击、截肢惨剧的发生;2008年，某风电场在机组调试之前，安装人员在塔筒内紧固变频器与箱变之间的连接螺钉时，安装人员被电击倒，此时，虽然箱变的高压侧已经送电，但是，箱变的低压侧断路器并没有合闸，塔筒内不应有电，在此事故发生之后，本应检查箱变存在的问题，及时排除箱变故障。然而，由于没有造成人员伤亡，此事并没有引起业主人员的重视，当机组调试时发现该机组变频器并网柜已经全部烧毁。像这样，因箱变故障而造成并网柜烧毁的事例曾在不少风电场发生过，所幸这些变频器都布置在塔基，没有引起事故的扩大。如果箱变布置在机舱，还可能造成机组的烧毁。

因箱变问题而造成风电机组故障的事例，在风电场时有发生。对于这种情况，机组一般都能并网，但并网后会报电网故障停机，缺乏经验的维修人员很难判断。因故障产生的部位在箱变，而维修人员普遍只是考虑风电机组本身，因此，判断故障的时间经常长达几个月，大大影响了机组的利用率和发电量。

总之，确保箱变质量，充分发挥箱变对风电机组的保护作用，是减少机组故障与事故、保证人身安全中重要的一环。

经验与总结

一、机组参数按机位风况进行优化

同一风电场，不同机位的风电机组因其风况条件不完全一致。对于跟其他机组的风况条件差别较大的机组，其参数的设置可以根据具体机位进行适当调整，即在不影响机组发电量的前提下，根据机位的风况条件对机组的切入、切出相关参数进行调整，以减少机组并网开关的动作次数。在不稳定的低风状况下频繁启停，不仅会增加机组并网开关动作次数，同时，还会提高故障率。

二、注意变频器并网开关的维护

为了避免出现并网开关的机械卡死故障，在并网动作次数超过一定值时，尤其对并网开关的机械部位进行检查和维护，以减少并网开关的故障几率。

在ABB并网开关维护时，需重点检查储能连杆两侧铆接、轴承销是否松动，销子是否变形，结合半轴、分闸半轴、钩块以及其他传动部件，储能电机、齿轮、螺钉有没有过度磨损、过热、破损、松动的现象;给运动部件按要求添加润滑油等。

三、确保箱变低压侧断路器的自动保护功能完善

风电场业主在安装机组时，按照国家相关设备技术标准，与生产厂家提供的箱变技术规范选配合适的箱式变压器，保证箱变的低压侧断路器具备相关的保护功能。另外，为了保证箱变在必要的时候及时分闸，应定期对箱变进行检查和维护，包活箱变低压侧断路器的自动分闸功能进行试验与参数设置。

此项措施不仅有利保护风电机组与箱变本身，而且，也有利于保护现场人员的人身安全。

四、如何正确对待风电机组烧毁事故

风电机组烧毁事故，虽然损失很大，但不能逃避责任，敷衍了事，采取回避态度。事故发生后，应追寻事故发生的根本原因，有的放矢，才会收到良好的效果。

从绝大部分风电机组烧毁事故来看，大都是由于雷击、电器、线路起火，或机组在运行过程中，由旋转部件损坏而造成剧烈摩擦产生的火灾。从已发生的众多机组烧毁事故分析，如果采取每台机组上都添加一套功能完备的自动消防系统，对绝大部分的烧毁事故而言是无益的，而且在机组维修和维护时，还可能由于消防系统的误操作而引发人身伤害，即便是这些消防系统能对个别火灾事故起到预防作用，但这与所花的机组成本相比，可能得不偿失，增加了度电成本。在风电设备价格一路走低的情况下，如果把增加消防系统、在线监测等所花的费用，用到变桨系统、控制系统软件提升、关键部件质量和维护费用上，可能更有利于提高机组安全与降低度电成本。

当机组烧毁事故发生以后，如果采取的预防措施过度，甚至错误决策，必然是有害的。例如：某个风电场领导听说机舱罩壳上的保温层可能引发火灾，为了避免火灾事故的发生，该业主把所有机组的保温层全部去掉。到了冬季，该风电场的机舱外温度一般都在零下20℃至零下30℃之间，在极端天气下，该风电场的环境温度更低，在去掉保温层后的第一年冬季，由于机舱没有保温材料，不能很好地保温，从而引发了不少因环境温度低而产生的故障，这种做法未见对防火的作用，而增加机组故障却极其明显。

事故发生后，对风电机组的烧毁，倒塌事故所产生的原因还没有查清，或由于某种因素的作用，事故分析人员在短时间内就匆忙地得出结论，甚至得出错误的结论。这样，投入了大量的人力、物力和财力，增加了不少的成本后，既不能解决问题，而且还隐藏了机组真实的安全隐患。由于事故的根本原因没有查清，所采取的措施不可能有准确的目标，结果，类似事故在必要的条件下将会再次发生。

结语