１　引　言

風電能源是世界上發展較快的可再生能源，已經成為解決世界能源問題不可或缺的重要力量［１］。在我國，風力發電在電力系統中的比重在不斷增大，將在２０２０年實現１５％的份額，成為繼火電、水電后的第三大能源［２］。然而隨著風力發電機組容量的不斷增長，系統結構日益復雜，不同部件之間耦合更加緊密，一個微小的故障可能傳播成災難性的大故障，引起風電機組停機，甚至直接導致風電機組損壞，造成巨大的經濟損失。有研究表明，目前風機的維護費用占總成本的２５％ ～３０％［３］。對于一個運行超過２０年的風機，其維護成本占整個風場成本的１０％ ～１５％，海上風機的維修甚至達到２０％ ～２５％［４］。

風力發電系統往往安裝在偏僻的、難以接近的或者氣候不適合人類長期逗留的地域，長期以來，一直采用計劃維修和事后維修的方式。計劃維修在運行２５００ｈ或者５０００ｈ后進行例行維護，無法全面及時地了解設備狀況；事后維修則更是維修工作曠日持久，損失重大。利用有效的設備監測和故障診斷手段，能對風電機組運行中的各個參數進行連續監測，實時獲取反映風電機組運行狀態的各種信息，在對各種信息進行分析處理后，給出設備運行的狀況報告和診斷結果，并根據診斷結果安排合適的檢修計劃，從而可減少約７５％的設備事故率，降低２５％ ～５０％的維修費用，獲利投資比高達

１７：１，在大大提高風機的安全性的同時，有效降低風力發電的成本［５］。因此，有必要對風力發電系統的關鍵部位進行狀態監測以及故障診斷。本文對風力發電系統的齒輪箱、發電機、電力電子裝置等關鍵部位的故障診斷方法進行了綜述，并對這方面的研究方向提出了建議。