Engineering Technology Development

风电设备长期处于恶劣自然环境中运行,受交变载荷、温湿度波动、盐雾腐蚀等多因素耦合作用影响,其传动系统、发电机、变桨系统等核心部件出现故障频发情况。对于风电设备的维护,传统定期检修模式存在着维护滞后以及资源浪费等诸多问题,难以适应机组大型化以及场站分布分散化的发展趋势。基于状态监测的智能诊断技术通过融合多维物理量感知与数据分析,实现了故障早期预警以及根源定位,成为提升风电运维经济性与安全性的关键技术路径所在。当前的技术体系对数据融合深度、诊断模型泛化能力等层面依旧存在瓶颈问题,因此建立适应风电运行特性的全生命周期故障演化分析框架成为必要之举。