★ 大唐陜西發電有限公司新能源分公司 張博

關鍵詞： 風電場；電網接口；故障分析；檢修方法；局部放電；響應時間

風電場電網接口設備是并網的重點樞紐，其長期處于冗雜工況，極易出現絕緣劣化以及故障響應滯后等問題，進而波及風電場的穩定運行[1]。傳統故障分析依賴單一參數，靈敏度低且預判滯后，且檢修多憑經驗或者固定周期，盲目低效，難以滿足當前高精度的運維需求。

針對上述問題，本文提出了一種多特征融合的故障分析方法，并融合準確檢修以及預防性檢修方法，建立了一套完整的體系。該體系有效彌補了傳統方法的短板，有力保障了設備的穩定運行。

1   基于多特征融合的電網接口設備故障分析

1.1   多參數融合故障定位法

風電場電網接口設備運行時，電壓、電流、功率因數及諧波含量等參數跟設備運行狀態密切相關。單一參數的變化難以全面折射故障特征，且監測數據極易受到電網波動、環境干擾等因素的干擾，導致故障定位出現極大偏差[2,3]。采用多參數融合技術，對不同監測參數進行歸一化處理，消除參數相互的量綱差異，再通過權重分配實現各參數的有效融合，最終輸出故障定位結果。

為實現參數的歸一化處理、消除不同參數的量綱差異，以及保證融合結果的準確性，本文采用線性歸一化公式對各監測參數進行預處理，如公式（1）所示：

式（1）中， X_i^'為第i個監測參數的歸一化值， i為第個監測參數的實際測量值， x_min為該參數的最小測量值，x_max為該參數的最大測量值。該公式把所有監測參數統一地映射到同一區間，規避了參數量級差異引發的融合權重分配失衡。

完成參數歸一化后，需根據各參數對設備故障的影響程度分配權重。本文采用層次分析法確定各參數的權重，并通過判斷矩陣計算權重系數，如公式（2）所示：

式（2）中， wi為第i個監測參數的權重系數，  a_ij為判斷矩陣中第i行第j列的元素， "為監測參數的總個數，為判斷矩陣的階數。依據上述公式可準確計算出各參數的權重， 凸顯故障敏感參數的作用， 并抑制干擾參數的影響，進而得到故障融合判斷值。通過將該值與預設閾值進行融合， 即可實現故障位置的準確定位，從而有效提升故障定位的準確率。

1.2   劣化趨勢預判故障分析法

依據故障預判立場，劣化趨勢預判故障分析法重點面向風電場電網接口設備的漸進式劣化故障， 解決了傳統故障分析僅能在故障發生后診斷、無法提前預警的問題。該方法通過分析設備運行參數的變化趨勢，實現了故障發生時間與類型的預判，如圖1所示。

圖1 劣化趨勢預判故障分析示意圖

風電場電網接口設備長期運行在復雜工況條件下，電壓沖擊、機械磨損及環境腐蝕等因素會造成設備性能逐漸劣化，其運行參數亦會隨之呈現規律性變化。通過挖掘此類參數的變化趨勢，即可實現故障的提前預判[4,5]。

為準確挖掘設備參數的劣化趨勢，本文采用滑動平均法處理監測參數，消除隨機干擾因素的波及，凸顯參數變化規律，如公式（3）所示：

式（3）中，yt為第t時刻參數的平滑值， m為滑動窗口大小，X_t-i為第t - i時刻參數的實際測量值。通過該公式可濾除參數測量期間的隨機誤差，清晰表現了參數的變化趨勢，避免了瞬時干擾帶來的預判偏差。

針對經平滑處理后的參數數據，本文采用線性回歸分析法構建劣化趨勢模型， 以預判參數的變化規律及故障發生的時間，如公式（4）所示：

式（4）中， y為預判的參數值， x為時間變量， h為趨勢斜率， b為截距。通過最小二乘法計算h和b的值，當為負值且絕對值逐漸增大時，說明設備參數呈快速劣化趨勢，結合參數的安全閾值， 可計算出故障發生的預判時間。觀察設備運維管理，該方法能夠提前捕捉設備劣化信號，實現故障早發現、早預警，有效減少了故障停機時間，加強了風電場電網接口設備的運行可靠性。該方法與多參數融合故障定位法相互補充，形成了完整的故障分析體系。

2   風電場電網接口設備檢修方法

2.1   故障溯源式精準檢修法

風電場電網接口設備的故障特征十分復雜，不同故障的表現形式、產生原因各有差異[6] ，盲目檢修不僅無法快速修復故障，還可能造成設備的二次損壞，因此需依托故障溯源技術明確故障根源，保證檢修工作的靶向性和成效，如圖2所示。

圖2 風電場電網接口設備故障溯源系統

為實現故障根源準確追溯，本文構建了故障溯源關聯模型，通過計算各故障因素與故障現象的關聯度，確定故障的根本原因。關聯度計算如公式（5）所示：

式（5）中，r_ij為第i個故障因素與第j個故障現象的關聯度，x_ik為第i個故障因素在第k次監測中的數值， i為第個故障因素的平均值， y_jk為第j個故障現象在第k次監測中的數值，y_j為第j個故障現象的平均值。關聯度的取值范圍為 [-1,1]，其絕對值越大，說明故障因素與故障現象的關聯性越強。當關聯度大于預設的閾值時，即可判定該因素為故障的核心起因。

綜合故障關聯度分析結果及設備運行歷史數據，進一步計算故障根源的置信度，保證故障溯源準確可靠。置信度計算如公式（6）所示：

式（6）中，ci為第i個故障因素作為故障根源的置信度，n_i為該故障因素出現的次數， N為故障總發生次數。故障診斷時，若置信度大于預設的閾值，即可確定該因素為故障的根本原因，據此制定針對性的檢修方案，準確地處理故障根源，同時排查維護相關聯的部件，避免同類故障重復發生，在提升檢修能力與質量的同時降低檢修成本。

2.2   狀態導向預防性檢修法

依賴設備運行狀態的監測數據，狀態導向的預防性檢修法解決了傳統預防性檢修過于依賴經驗、檢修周期固定造成的過度檢修或檢修不足的問題。該方法依據設備實際運行狀態動態調整檢修周期及檢修內容，實現檢修工作的合理化、精細化，延長了設備使用壽命，減少了故障發生率。風電場電網接口設備實際運行時，狀態受多種因素的作用，固定周期的預防性檢修無法適配設備實際運行狀況，易造成資源浪費或者檢修不及時[7]。

為準確評判設備運行狀態，本文建立了設備狀態的評判指標體系，通過計算設備狀態的融合評判值，判定設備的健康狀況。狀態融合評判值的計算如公式（7）所示：

式（7）中，為設備狀態綜合評估值，S_i為第個評估指標的評分值。該公式利用層次分析法確定權重系數，保證狀態估測的全面性以及準確性。依據融合估測值的大小，將設備狀態劃分為健康、輕度劣化、中度劣化、重度劣化四個等級，不同等級對應不同的檢修方案。

依據設備狀態估測的結果，動態地調整檢修周期，防止檢修過當或者檢修不夠。檢修周期調整公式如式（8）所示：

式（8）中，T為調整后的檢修周期，T_o為基準檢修周期，S_max為設備健康狀態的最大綜合評估值， S_min為設備重度劣化狀態的最小綜合評估值， 為當前設備的狀態綜合評估值。設備狀態與檢修周期直接相關，設備狀態越好， 融合測算值越接近S_max， 檢修周期越長；設備狀態越差，融合測算值越接近 S_min，檢修周期越短。通過該公式可實現檢修周期動態優化，結合設備狀態測算結果，制定針對性檢修內容，重點檢修劣化程度較高的部件，可有效提升預防性檢修成效，保障風電場電網接口設備長期穩定運行。

3   實驗驗證

3.1   局部放電量測試

本文選取風電場35kV開關柜、箱變、并網電抗器三種典型電網接口設備作為實驗對象，采用基于多特征融合的局部放電量測試方法作為實驗方案，同步引入傳統脈沖電流法、FBG傳感法作為對比方法。

該實驗首先對三種設備進行絕緣劣化模擬處理，然后分別采用三種方法采集局部放電信號，并記錄不同劣化程度下的局部放電檢測靈敏度、信號識別準確率相關數據，最后對比分析各方法的檢測性能。實驗結果如圖3所示。

圖3 局部放電檢測靈敏度對比圖

由圖3可知， 針對三種測試設備， 本文所提方法的檢測靈敏度均控制在27.8pC至29.1pC之間，脈沖電流法靈敏度在84.9pC至87.2pC之間， FBG傳感法靈敏度在38.9pC至41.2pC之間。本文所提方法靈敏度較脈沖電流法提升66%以上，較FBG傳感法提升29%以上。該方法可精準捕捉微弱局部放電信號，有效規避了傳統方法靈敏度不足的問題，檢測性能顯著優于兩種對比方法，能夠滿足當前風電場電網接口設備局部放電檢測的高精度需求，凸顯了其技術優越性和實際應用價值。

3.2   故障穿越動態響應時間測試

本文選取風電場并網逆變器、SVG靜止無功發生器兩種核心電網接口設備作為實驗對象，采用基于多特征融合的故障穿越動態響應測試方法作為實驗方案，同步引入傳統PID控制測試法、模糊控制測試法作為對比方法。

該實驗模擬電網電壓跌落、諧波畸變兩種典型故障場景，分別采用三種方法測試設備故障穿越的動態響應時間，記錄不同故障場景下的響應數據，并對比各方法的響應性能。實驗結果如圖4所示。

圖4 故障穿越的動態響應時間對比

由圖4可知，并網逆變器在電壓跌落場景下，本文所提方法響應時間為12.3ms， PID控制測試法、模糊控制測試法的響應時間分別為38.7ms、25.1ms；SVG靜止無功發生器在諧波畸變場景下，本文所提方法響應時間為11.8ms， PID控制測試法、模糊控制測試法響應時間分別為37.9ms、24.5ms。本文所提方法響應時間較PID控制測試法縮短68%以上，較模糊控制測試法縮短50%以上。該方法可對電網故障做出快速響應，有效提升了設備故障穿越能力，綜合性能顯著優于兩種對比方法，能夠滿足當前風電場電網接口設備故障穿越的高效性需求，具有優異的技術優勢和實際應用價值。

4   結束語

本文聚焦于風電場電網接口設備故障分析與檢修關鍵技術，整合多特征融合故障分析與兩類檢修方法，形成了一套適配現場運維的技術方案，并通過兩項實驗測試充分驗證了其技術可行性與優越性。該方案有效解決了傳統技術在故障檢測、預判及檢修中的核心短板，顯著提升了設備運維的精準度與高效性。未來可結合風電場現場運行數據，進一步優化模型參數，強化技術適配性，為電網接口設備長效穩定運行提供更具針對性的技術支撐。

作者簡介：

張   博（1997-），女，河南林州人，助理工程師，學士，現就職于大唐陜西發電有限公司新能源分公司，主要研究方向為新能源設備檢修與試驗。

參考文獻：

[1] 鄭心勤. 電網故障下考慮源網耦合影響的直驅風電場故障穿越控制方法[J]. 可再生能源, 2026, 44 (2) : 239 - 246.

[2] 鄭濤, 曲榮淇. 計及短路電流頻率特征差異的雙饋風電場故障等值建模方法[J]. 電網技術, 2025, 49 (06) : 2573 - 2582.

[3] 樊瑋, 霍嘉興, 劉宇, 等. 計及風電出力不確定性的風電場集電網無功優化方法[J]. 電網與清潔能源, 2025, 41 (9) : 74 - 82.

[4] 董鉞, 李林蔚, 李峰, 等. 風電場低頻輸電系統中M3C故障穿越方法研究[J]. 電氣傳動, 2025, 55 (09) : 87 - 96.

[5] 李佳明, 魯宗相, 喬穎, 等. 考慮微觀風速不確定性的風電場等效調頻參數區間評估[J]. 電力系統自動化, 2025, 49 (21) : 29 - 40.

[6] 劉靜偉, 吳思奇, 張喬, 等. 風電場與電氣化鐵路共同接入電網的諧波不穩定分析[J]. 電網技術, 2025, 49 (02) : 686 - 698.

[7] 徐方維, 李鑫玥, 劉桐雨, 等. 計及多電壓等級電纜分布參數的海上風電場諧波不穩定靈敏度分析[J]. 電網技術, 2025, 49 (12) : 5070 - 5079.

摘自《自動化博覽》2026年6月刊