1.现状

由于我国风电行业持续发展，特别是风力场分布地域广阔，加上气象条件变化等多种因素，造成对运行的风力发电机组有无故障及故障类型。部位、损坏程度等难以准确把握。通过多年来广大风电行业科研与管理人员的辛勤工作，对风力发电机组利用远程故障技术对该机组进行运行状态和故障监测、预测，并积累了大量测试数据，为风力发电机组进行远程故障预测及使机组安全、高效、长周期运行成为可能，也为有计划、有目的的维修提供了技术支持。

图5-17所示为远程大型风力发电机组状态监测、预测系统的模型。即利用现场监测系统采集数据，该数据传递给构建的远程网络数据库和远程监控中心。远程监控中心由高性能远程中心服务器、多个风力发电机组状态监测系统等组成。风力机组状态监测S8000系统安装在最终用户端；远程中心服务器安装在设备故障预报服务中心。远程监测中心服务器由大型数据服务器和专用软件等组成，完成对多个代理服务器S8000系统的管理与设置，对多套机组运行数据进行长期存储和管理，提供专业的诊断和预测图谱，为工程师提供网上共享的工作平台，并可根据用户需要，开发其他个性化功能。

图5-17 远程大型风力发电机组状态监测、预测系统的模型

2.发展趋势(www.daowen.com)

1）未来远程故障预报技术开发和应用能够方便地实施风电集团及风电场设备群体的远程状态监测、故障诊断和故障预报，利用进行基于实测数据的重要设备状态和故障的趋势预测方法研究，有利于提高趋势预测方法的有效性和工程应用价值。

能够通过数据接口直接利用现场风力机的实时数据进行在线数据分析、实验研究和方法验证；还能够通过远程故障预报中心将数据分析结果和故障预测结果直接反馈到设备管理中心，以指导风电场进行针对性的设备维护和设备管理；必要时可将经分析判断后的反馈信号直接实时反馈到设备接口，以起动设备安全保护系统或进行设备运行状态的优化控制。

2）远程故障预测技术及应用是一项复杂的课题和工作，它涉及振动测试、信号分析、故障诊断、趋势预测及机械、流体、电子、计算机和人工智能等多门学科以及工程应用技术。

3）远程故障预测技术实施目标：通过远程监测系统实施设备现场在线检测、状态分析和数据远程传输；通过远程网络将采集到的风电场的风力机在线实测数据传输到实验室的远程终端；然后利用远程故障预报中心进一步分析现场设备工作状态、发展趋势和早期故障发展特征，提供设备故障发展、发生信息及设备维护信息，从而实现风电场设备状态趋势预测及故障预测的验证及应用。

在实际应用中要准确判断风力机故障发生的原因和部位，特别是要准确预测风力机故障发展趋势及故障未来的发生时间，则需要根据不同条件的机械特性及其历史特征、当前状态及不同故障模式的发展特征，进行状态及故障分析和趋势预测，还需要对各种故障特征和故障趋势预测方法进行长期、反复的实验分析和实践验证，从而将应用研究的结果（如有效的方法和规则等）进一步在远程故障预报系统中进行集成，为保障大型设备安全运行及实现设备现代预知维护提供有效技术手段。