★ 大唐陕西发电有限公司新能源分公司 张博

关键词： 风电场；电网接口；故障分析；检修方法；局部放电；响应时间

风电场电网接口设备是并网的重点枢纽，其长期处于冗杂工况，极易出现绝缘劣化以及故障响应滞后等问题，进而波及风电场的稳定运行[1]。传统故障分析依赖单一参数，灵敏度低且预判滞后，且检修多凭经验或者固定周期，盲目低效，难以满足当前高精度的运维需求。

针对上述问题，本文提出了一种多特征融合的故障分析方法，并融合准确检修以及预防性检修方法，建立了一套完整的体系。该体系有效弥补了传统方法的短板，有力保障了设备的稳定运行。

1   基于多特征融合的电网接口设备故障分析

1.1   多参数融合故障定位法

风电场电网接口设备运行时，电压、电流、功率因数及谐波含量等参数跟设备运行状态密切相关。单一参数的变化难以全面折射故障特征，且监测数据极易受到电网波动、环境干扰等因素的干扰，导致故障定位出现极大偏差[2,3]。采用多参数融合技术，对不同监测参数进行归一化处理，消除参数相互的量纲差异，再通过权重分配实现各参数的有效融合，最终输出故障定位结果。

为实现参数的归一化处理、消除不同参数的量纲差异，以及保证融合结果的准确性，本文采用线性归一化公式对各监测参数进行预处理，如公式（1）所示：

式（1）中， X_i^'为第i个监测参数的归一化值， i为第个监测参数的实际测量值， x_min为该参数的最小测量值，x_max为该参数的最大测量值。该公式把所有监测参数统一地映射到同一区间，规避了参数量级差异引发的融合权重分配失衡。

完成参数归一化后，需根据各参数对设备故障的影响程度分配权重。本文采用层次分析法确定各参数的权重，并通过判断矩阵计算权重系数，如公式（2）所示：

式（2）中， wi为第i个监测参数的权重系数，  a_ij为判断矩阵中第i行第j列的元素， "为监测参数的总个数，为判断矩阵的阶数。依据上述公式可准确计算出各参数的权重， 凸显故障敏感参数的作用， 并抑制干扰参数的影响，进而得到故障融合判断值。通过将该值与预设阈值进行融合， 即可实现故障位置的准确定位，从而有效提升故障定位的准确率。

1.2   劣化趋势预判故障分析法

依据故障预判立场，劣化趋势预判故障分析法重点面向风电场电网接口设备的渐进式劣化故障， 解决了传统故障分析仅能在故障发生后诊断、无法提前预警的问题。该方法通过分析设备运行参数的变化趋势，实现了故障发生时间与类型的预判，如图1所示。

图1 劣化趋势预判故障分析示意图

风电场电网接口设备长期运行在复杂工况条件下，电压冲击、机械磨损及环境腐蚀等因素会造成设备性能逐渐劣化，其运行参数亦会随之呈现规律性变化。通过挖掘此类参数的变化趋势，即可实现故障的提前预判[4,5]。

为准确挖掘设备参数的劣化趋势，本文采用滑动平均法处理监测参数，消除随机干扰因素的波及，凸显参数变化规律，如公式（3）所示：

式（3）中，yt为第t时刻参数的平滑值， m为滑动窗口大小，X_t-i为第t - i时刻参数的实际测量值。通过该公式可滤除参数测量期间的随机误差，清晰表现了参数的变化趋势，避免了瞬时干扰带来的预判偏差。

针对经平滑处理后的参数数据，本文采用线性回归分析法构建劣化趋势模型， 以预判参数的变化规律及故障发生的时间，如公式（4）所示：

式（4）中， y为预判的参数值， x为时间变量， h为趋势斜率， b为截距。通过最小二乘法计算h和b的值，当为负值且绝对值逐渐增大时，说明设备参数呈快速劣化趋势，结合参数的安全阈值， 可计算出故障发生的预判时间。观察设备运维管理，该方法能够提前捕捉设备劣化信号，实现故障早发现、早预警，有效减少了故障停机时间，加强了风电场电网接口设备的运行可靠性。该方法与多参数融合故障定位法相互补充，形成了完整的故障分析体系。

2   风电场电网接口设备检修方法

2.1   故障溯源式精准检修法

风电场电网接口设备的故障特征十分复杂，不同故障的表现形式、产生原因各有差异[6] ，盲目检修不仅无法快速修复故障，还可能造成设备的二次损坏，因此需依托故障溯源技术明确故障根源，保证检修工作的靶向性和成效，如图2所示。

图2 风电场电网接口设备故障溯源系统

为实现故障根源准确追溯，本文构建了故障溯源关联模型，通过计算各故障因素与故障现象的关联度，确定故障的根本原因。关联度计算如公式（5）所示：

式（5）中，r_ij为第i个故障因素与第j个故障现象的关联度，x_ik为第i个故障因素在第k次监测中的数值， i为第个故障因素的平均值， y_jk为第j个故障现象在第k次监测中的数值，y_j为第j个故障现象的平均值。关联度的取值范围为 [-1,1]，其绝对值越大，说明故障因素与故障现象的关联性越强。当关联度大于预设的阈值时，即可判定该因素为故障的核心起因。

综合故障关联度分析结果及设备运行历史数据，进一步计算故障根源的置信度，保证故障溯源准确可靠。置信度计算如公式（6）所示：

式（6）中，ci为第i个故障因素作为故障根源的置信度，n_i为该故障因素出现的次数， N为故障总发生次数。故障诊断时，若置信度大于预设的阈值，即可确定该因素为故障的根本原因，据此制定针对性的检修方案，准确地处理故障根源，同时排查维护相关联的部件，避免同类故障重复发生，在提升检修能力与质量的同时降低检修成本。

2.2   状态导向预防性检修法

依赖设备运行状态的监测数据，状态导向的预防性检修法解决了传统预防性检修过于依赖经验、检修周期固定造成的过度检修或检修不足的问题。该方法依据设备实际运行状态动态调整检修周期及检修内容，实现检修工作的合理化、精细化，延长了设备使用寿命，减少了故障发生率。风电场电网接口设备实际运行时，状态受多种因素的作用，固定周期的预防性检修无法适配设备实际运行状况，易造成资源浪费或者检修不及时[7]。

为准确评判设备运行状态，本文建立了设备状态的评判指标体系，通过计算设备状态的融合评判值，判定设备的健康状况。状态融合评判值的计算如公式（7）所示：

式（7）中，为设备状态综合评估值，S_i为第个评估指标的评分值。该公式利用层次分析法确定权重系数，保证状态估测的全面性以及准确性。依据融合估测值的大小，将设备状态划分为健康、轻度劣化、中度劣化、重度劣化四个等级，不同等级对应不同的检修方案。

依据设备状态估测的结果，动态地调整检修周期，防止检修过当或者检修不够。检修周期调整公式如式（8）所示：

式（8）中，T为调整后的检修周期，T_o为基准检修周期，S_max为设备健康状态的最大综合评估值， S_min为设备重度劣化状态的最小综合评估值， 为当前设备的状态综合评估值。设备状态与检修周期直接相关，设备状态越好， 融合测算值越接近S_max， 检修周期越长；设备状态越差，融合测算值越接近 S_min，检修周期越短。通过该公式可实现检修周期动态优化，结合设备状态测算结果，制定针对性检修内容，重点检修劣化程度较高的部件，可有效提升预防性检修成效，保障风电场电网接口设备长期稳定运行。

3   实验验证

3.1   局部放电量测试

本文选取风电场35kV开关柜、箱变、并网电抗器三种典型电网接口设备作为实验对象，采用基于多特征融合的局部放电量测试方法作为实验方案，同步引入传统脉冲电流法、FBG传感法作为对比方法。

该实验首先对三种设备进行绝缘劣化模拟处理，然后分别采用三种方法采集局部放电信号，并记录不同劣化程度下的局部放电检测灵敏度、信号识别准确率相关数据，最后对比分析各方法的检测性能。实验结果如图3所示。

图3 局部放电检测灵敏度对比图

由图3可知， 针对三种测试设备， 本文所提方法的检测灵敏度均控制在27.8pC至29.1pC之间，脉冲电流法灵敏度在84.9pC至87.2pC之间， FBG传感法灵敏度在38.9pC至41.2pC之间。本文所提方法灵敏度较脉冲电流法提升66%以上，较FBG传感法提升29%以上。该方法可精准捕捉微弱局部放电信号，有效规避了传统方法灵敏度不足的问题，检测性能显著优于两种对比方法，能够满足当前风电场电网接口设备局部放电检测的高精度需求，凸显了其技术优越性和实际应用价值。

3.2   故障穿越动态响应时间测试

本文选取风电场并网逆变器、SVG静止无功发生器两种核心电网接口设备作为实验对象，采用基于多特征融合的故障穿越动态响应测试方法作为实验方案，同步引入传统PID控制测试法、模糊控制测试法作为对比方法。

该实验模拟电网电压跌落、谐波畸变两种典型故障场景，分别采用三种方法测试设备故障穿越的动态响应时间，记录不同故障场景下的响应数据，并对比各方法的响应性能。实验结果如图4所示。

图4 故障穿越的动态响应时间对比

由图4可知，并网逆变器在电压跌落场景下，本文所提方法响应时间为12.3ms， PID控制测试法、模糊控制测试法的响应时间分别为38.7ms、25.1ms；SVG静止无功发生器在谐波畸变场景下，本文所提方法响应时间为11.8ms， PID控制测试法、模糊控制测试法响应时间分别为37.9ms、24.5ms。本文所提方法响应时间较PID控制测试法缩短68%以上，较模糊控制测试法缩短50%以上。该方法可对电网故障做出快速响应，有效提升了设备故障穿越能力，综合性能显著优于两种对比方法，能够满足当前风电场电网接口设备故障穿越的高效性需求，具有优异的技术优势和实际应用价值。

4   结束语

本文聚焦于风电场电网接口设备故障分析与检修关键技术，整合多特征融合故障分析与两类检修方法，形成了一套适配现场运维的技术方案，并通过两项实验测试充分验证了其技术可行性与优越性。该方案有效解决了传统技术在故障检测、预判及检修中的核心短板，显著提升了设备运维的精准度与高效性。未来可结合风电场现场运行数据，进一步优化模型参数，强化技术适配性，为电网接口设备长效稳定运行提供更具针对性的技术支撑。

作者简介：

张   博（1997-），女，河南林州人，助理工程师，学士，现就职于大唐陕西发电有限公司新能源分公司，主要研究方向为新能源设备检修与试验。

参考文献：

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[2] 郑涛, 曲荣淇. 计及短路电流频率特征差异的双馈风电场故障等值建模方法[J]. 电网技术, 2025, 49 (06) : 2573 - 2582.

[3] 樊玮, 霍嘉兴, 刘宇, 等. 计及风电出力不确定性的风电场集电网无功优化方法[J]. 电网与清洁能源, 2025, 41 (9) : 74 - 82.

[4] 董钺, 李林蔚, 李峰, 等. 风电场低频输电系统中M3C故障穿越方法研究[J]. 电气传动, 2025, 55 (09) : 87 - 96.

[5] 李佳明, 鲁宗相, 乔颖, 等. 考虑微观风速不确定性的风电场等效调频参数区间评估[J]. 电力系统自动化, 2025, 49 (21) : 29 - 40.

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[7] 徐方维, 李鑫玥, 刘桐雨, 等. 计及多电压等级电缆分布参数的海上风电场谐波不稳定灵敏度分析[J]. 电网技术, 2025, 49 (12) : 5070 - 5079.

摘自《自动化博览》2026年6月刊