基于数据挖掘风力发电设备故障远程诊断探究

贾建华

（山西同煤新能源有限公司，山西太原030000）

能源危机、环境污染和生态破坏问题的不断加重，使得可持续发展成为社会发展的主旋律，各国都开始重视对于清洁可再生能源的开发应用，太阳能发电、水电和风电等得到了迅速发展，不过同时也暴露出一些技术方面的问题。以风电为例，机组本身极高的运行维护成本，对于其经济效益产生的巨大影响，而且风电设备一般设置在偏远、不存在高大建筑遮挡的区域，机舱位置处于70－90m的高空，运行维护难度大，一旦出现故障，很难及时进行处理。想要对风电设备的运行状态进行跟踪监测，可以引入大数据中的数据挖掘技术，通过远程诊断的方式，预测设备故障趋势，降低故障维护费用。

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现阶段，一般在设置大型风电机组时，从保障机组稳定可靠运行、降低风险隐患的角度，需要为机组配备专门的控制器，在实现就地控制的同时，也具备相应的机组运行数据采集以及故障告警信息传输功能，通过就地控制器与中央控制系统的可靠连接，还可以远程监控风电机组的运行情况。通过设置专家系统以及智能诊断系统的方式，可以对风机设备的故障进行有效诊断，但是无论是专家系统还是智能诊断，在实施应用中都存在推理过程困难的问题，实际应用效果并不理想。对此，有研究人员提出，可以在风电机组故障诊断中，引入相应的数据挖掘技术，借助该技术挖掘出机组故障的特征参数，然后对照故障数据库中收录的故障规则，实施机组故障的远程诊断，可以将故障诊断的过程看作是一种特殊的模式获取及匹配过程，借助相应的数据挖掘技术，针对故障诊断中遇到的各种问题进行分析和解决。……