风力发电机组故障诊断与状态预测的研究进展

李刚; 齐莹; 李银强; 张建付; 张力晖

doi:10.7500/AEPS20200301002

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风力发电机组故障诊断与状态预测的研究进展

综述 | 更新时间：2025-06-16

- 风力发电机组故障诊断与状态预测的研究进展
- Research Progress on Fault Diagnosis and State Prediction of Wind Turbine
- 电力系统自动化-方正平台 2021年45卷第4期页码：180-191
- 作者机构：
  
  1.华北电力大学控制与计算机工程学院，河北省保定市 071003
  2.复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心（华北电力大学），河北省保定市 071003
  3.国网河北省电力有限公司高阳县供电分公司，河北省保定市 071500
  4.华北电力大学电气与电子工程学院，河北省保定市 071003
- 作者简介：
  
  李刚(1980—)，男，通信作者，博士，副教授，主要研究方向：智能电网与大数据、信息物理能源系统、故障预测与健康管理。E-mail：ququ_er2003@126.com
  齐莹(1996—)，女，硕士研究生，主要研究方向：信息物理能源系统。E-mail：1065652236@qq.com
  李银强（1994—），男，硕士研究生，主要研究方向：故障预测与健康管理。E-mail：1007856825@qq.com
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(51407076);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2020MS119);河北省高等学校科学研究计划资助项目(Z2018210)
- DOI：10.7500/AEPS20200301002
  中图分类号：
- 收稿日期：2020-03-01，
  
  修回日期：2020-07-25，
  
  网络出版日期：2020-08-31，
  
  纸质出版日期：2021-02-25
- 稿件说明：
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李刚,齐莹,李银强等.风力发电机组故障诊断与状态预测的研究进展[J].电力系统自动化,2021,45(4):180-191.

LI Gang,QI Ying,LI Yinqiang,et al.Research Progress on Fault Diagnosis and State Prediction of Wind Turbine[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(4):180-191.
李刚,齐莹,李银强等.风力发电机组故障诊断与状态预测的研究进展[J].电力系统自动化,2021,45(4):180-191. DOI： 10.7500/AEPS20200301002.

LI Gang,QI Ying,LI Yinqiang,et al.Research Progress on Fault Diagnosis and State Prediction of Wind Turbine[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(4):180-191. DOI： 10.7500/AEPS20200301002.

摘要

风力发电机组因运行环境恶劣较易发生故障，实现对风电机组适当的状态维护或预防性维护，既能减少故障发生概率、降低维修成本，又能改善电力系统运行的安全性与经济性。首先，通过回顾近年来国内外在风电机组状态维护或预防性维护方面所做的相关研究工作，系统归纳了当前针对风电机组关键部件开展故障诊断和状态预测的难点问题及其研究进展；然后，对基于数据驱动的风电机组故障诊断与状态预测方法进行了重点论述；最后，对未来该领域的研究建议进行了展望。

Abstract

Wind turbines have a high probability of failure because of the harsh operation environment. Proper condition-based maintenance or preventive maintenance of wind turbines can not only reduce the probability of failure and the maintenance cost

but also improve the safety and economy of power system operation. Firstly

this paper reviews the relevant research on condition-based maintenance or preventive maintenance of wind turbines at home and abroad in recent years

and systematically summarizes the current difficulties and research progress on fault diagnosis and state prediction of key components for wind turbines. Then

the data-driven method of fault diagnosis and state prediction for wind turbines is emphasized. Finally

the future research of fault diagnosis and state prediction for wind turbines is prospected.

关键词

Keywords

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