让风电更安全、更高效：无损检测技术如何守护绿色能源未来

风电作为可再生能源，具有资源再生、容量巨大、无污染、度电成本低等显著优势，是未来电力的先进生产方向。在我国，风电行业发展势头迅猛，市场规模逐渐扩大。

近年来，不仅陆上风电设备装机容量不断增加，海上风电市场也迅速崛起，风能资源得到了更充分的开发利用。国家对风电行业大力支持，出台了一系列政策推动其发展，包括补贴政策、项目审批优惠等，为风电行业营造了良好的发展环境，进一步促进了风电产业的繁荣。

来源 | 国家能源局

叶片问题：随着风电机组朝着大型化发展，叶片长度不断增加，生产制造成本愈发昂贵。在复杂的野外气候条件下，叶片易出现各种缺陷，如在生产、运输、安装过程中可能产生损伤，运行过程中还可能因风沙侵蚀、雷击等出现裂纹、分层等问题。这些缺陷不仅会影响叶片的性能，还可能导致叶片断裂，严重威胁机组的安全运行。

大部件磨损：风电机组的齿轮箱、轴承等部件在长期运行过程中，会因高负荷运转和复杂的工况而出现磨损。齿轮箱内的齿轮在高速旋转和传递动力时，齿面会发生磨损，影响传动效率，甚至可能导致齿轮损坏。轴承在支撑旋转部件时，也会因摩擦和振动而出现磨损，降低其使用寿命。

电气系统故障：电气系统是风电机组的重要组成部分，包括发电机、变压器、控制柜等。在复杂的环境中，电气设备容易受到潮湿、高温、雷击等因素的影响，导致绝缘老化、短路等故障，影响机组的正常发电。

塔筒腐蚀：塔筒长期暴露在户外，受到风吹、日晒、雨淋等自然因素的侵蚀，容易发生腐蚀。尤其是在沿海地区，塔筒还会受到盐雾的影响，腐蚀速度更快。塔筒腐蚀会降低其结构强度，影响机组的稳定性。

目视检测

目视检测是一种极为便捷的无损检测方法，检测人员通过直接观察或借助放大镜等简单工具，就能快速识别风电设备表面的明显缺陷。它可在风电设备的生产、安装、运维等多个阶段使用，如在叶片生产过程中，能及时发现表面划痕、气泡；在机组巡检时，可查看塔筒外观是否有变形、腐蚀等情况。

不过，目视检测存在一定局限性，它只能检测表面缺陷，对于内部隐藏的损伤则无能为力，且检测结果受检测人员经验和主观因素影响较大。

超声检测

超声检测在风电部件检测中应用广泛。在叶片检测方面，可检测其内部的分层、裂纹等缺陷。通过向叶片发射超声波，根据反射波的情况判断内部是否存在异常。对于塔筒焊缝，超声检测能精准检测焊缝中的未熔合、气孔等问题。

例如，某风电场在对塔筒焊缝进行超声检测时，发现了一处未熔合缺陷，及时进行修复，避免了焊缝开裂导致的安全事故。超声检测具有检测深度大、灵敏度高的优点，能有效保障风电部件的质量和安全。

射线检测

射线检测的原理是利用射线穿透风电部件，射线在底片上成像，根据成像的差异识别内部缺陷。在检测叶片内部缺陷时，射线检测具有独特优势，它能够清晰显示叶片内部的孔隙、夹杂等缺陷，检测结果直观准确。

然而，射线检测也存在不足，它对人体有一定危害，检测过程需要严格的防护措施；而且检测成本较高，检测速度相对较慢，不适用于大规模快速检测。

磁粉检测

磁粉检测是在铁磁性材料表面施加磁粉，当材料表面或近表面存在裂纹等缺陷时，会产生漏磁场吸附磁粉，从而显示出缺陷的位置和形状。磁粉检测主要用于检测风电设备金属部件表面的裂纹。

这种检测方法操作简便、灵敏度高，能快速准确地检测出金属部件表面的微小裂纹，对于保障风电设备中齿轮、轴等金属部件的安全运行至关重要，可有效防止因裂纹扩展导致的部件失效。

其他检测技术

无损检测技术在风电行业的实际应用

叶片检测

在叶片生产阶段，无损检测技术发挥着重要作用。静态无损检测方法如超声检测、射线检测等，可对叶片内部进行全面检测，及时发现生产过程中产生的分层、气孔等缺陷。

例如，某叶片生产企业在生产一批大型叶片时，通过超声检测发现部分叶片内部存在微小分层缺陷，及时进行修复，避免了不合格产品流入市场。

在运输阶段，目视检测可快速检查叶片表面是否因碰撞、摩擦等产生损伤。而在运行阶段，动态监测方法如激光全息检测、红外热成像检测等可实时监测叶片的运行状态。激光全息检测能检测叶片在运行过程中的微小变形，红外热成像检测可发现因叶片内部缺陷导致的局部热量异常。

而某风电场采用红外热成像检测技术，发现一片叶片局部温度异常升高，经进一步检查确定为内部裂纹，及时更换叶片，避免了叶片断裂事故的发生。

焊缝检测

无损检测技术对于塔筒焊缝和连接螺栓的检测至关重要。对于塔筒焊缝，超声检测和磁粉检测是常用的方法。超声检测可检测焊缝内部的未熔合、气孔等缺陷，磁粉检测则能检测焊缝表面和近表面的裂纹。通过定期对塔筒焊缝进行检测，可及时发现潜在缺陷，防止焊缝开裂导致塔筒结构失稳。

对于连接螺栓，可采用目视检测和超声检测相结合的方法。目视检测可检查螺栓表面是否有损伤、腐蚀等情况，超声检测可检测螺栓内部是否存在裂纹。

某风电场在一次检测中，通过超声检测发现部分连接螺栓存在内部裂纹，及时进行更换，保障了塔筒的安全运行。

螺栓与主轴检测

无损检测技术在保障机舱内部结构和主轴运行稳定性方面发挥着关键作用。对于螺栓内部结构，可采用超声检测、射线检测等方法检测其内部是否存在缺陷，确保结构的完整性。例如，通过超声检测可发现机舱内钢结构的焊缝缺陷，及时进行修复。

对于主轴，可采用磁粉检测和超声检测检测其表面和内部的裂纹。通过定期检测，可提前发现主轴的潜在问题，避免因主轴故障导致机组停机。无损检测技术为机舱和主轴的稳定运行提供了有力保障。

其它部件检测

无损检测技术在轮毂、偏航系统等关键部件检测中也有广泛应用。对于轮毂，可采用超声检测和射线检测检测其内部是否存在铸造缺陷，如气孔、夹杂等。通过检测，可确保轮毂的质量，避免因轮毂缺陷导致的安全事故。

对于偏航系统，可采用目视检测和红外热成像检测。目视检测可检查偏航系统的机械部件是否有磨损、松动等情况，红外热成像检测可检测电气部件是否存在过热等故障。无损检测技术有助于及时发现这些关键部件的问题，保障风电设备的正常运行。

激光传感设备的应用成效

激光传感设备在风电智能化运维技改中发挥着重要作用。在风资源评估方面，某风电场引入激光传感设备，通过精确测量不同高度的风速、风向等参数，构建了更准确的风资源模型。传统的风资源评估方法受限于测量点的数量和位置，数据准确性有限。而激光传感设备能够实现大范围、高精度的测量，为风电场的选址和布局提供了更科学的依据。该风电场根据激光传感设备提供的数据，对风机的安装位置和角度进行了优化调整，使得风电机组的发电效率提高了10%以上。

在机组升级改造方面，激光传感设备可用于检测风机叶片的变形和损伤情况。某老旧风电场在升级改造过程中，利用激光传感设备对叶片进行全面检测。通过检测发现部分叶片存在微小裂纹和变形，及时进行修复和调整，避免了叶片故障导致的停机事故。同时，根据激光传感设备提供的叶片运行数据，对叶片的控制系统进行优化，提高了叶片的气动性能，进一步提升了机组的发电效率。

嵌入式AI计算机的应用案例

嵌入式AI计算机在风电设备状态监测中具有重要应用价值。它可以部署于风电设备的多个关键部位，如发电机、轴承等。通过集成传感器、通讯组件等，嵌入式AI计算机能够实时采集风电设备的运行数据，如温度、压力、振动信号等。例如，在某大型风电场，嵌入式AI计算机实时采集发电机的温度数据，一旦温度超过设定阈值，系统会立即发出警报，提醒运维人员及时处理，避免发电机因过热损坏。

同时，嵌入式AI计算机具备智能故障诊断功能。它利用人工智能、大数据等技术，对采集到的数据进行深度挖掘和分析，能够准确判断设备是否存在故障以及故障的类型和位置。如当轴承出现异常振动时，嵌入式AI计算机通过分析振动信号的特征，能够快速诊断出轴承可能存在的磨损、松动等问题，并及时通知运维人员进行维修，有效提高了风电设备的运行可靠性和维护效率。

保障设备安全可靠运行

无损检测技术如同风电设备的“安全卫士”，能提前察觉设备潜藏的缺陷与隐患。在风电设备运行过程中，叶片、塔筒、螺栓等部件易受复杂环境影响出现损伤。

无损检测技术通过多种检测手段，如超声检测可发现叶片内部的裂纹，磁粉检测能找出金属部件表面的微小裂缝。在这些缺陷尚未扩大引发严重问题前，检测人员就能及时发现并处理。这有效避免了设备因缺陷恶化而损坏，防止了因设备故障导致的停机事故。风电场的正常运营得以保障，电力供应的稳定性和可靠性大幅提升，为社会提供持续稳定的清洁能源。提高风电设备利用效率

无损检测技术在风电设备的维护和升级中扮演着关键角色。在维护方面，它能精准定位设备的损伤部位和程度，使维护人员可以有针对性地进行修复，避免了盲目维修造成的时间和资源浪费。例如，通过无损检测确定塔筒焊缝的缺陷位置后，可直接进行修复，提高了维护效率。

在升级方面，检测结果能为设备的升级改造提供依据，帮助优化设备性能。通过检测叶片的运行状态，对叶片的控制系统进行优化，提高叶片的气动性能。这样一来，风电设备的利用效率显著提高，同时降低了设备的运维成本，提升了风电场的经济效益。推动风电行业可持续发展

无损检测技术是风电行业绿色、高效发展的重要助力。它能确保风电设备的长期稳定运行，减少因设备故障导致的能源浪费和环境污染。通过及时发现并修复设备缺陷，延长了设备的使用寿命，降低了设备更换频率，减少了资源消耗。

无损检测技术的应用有助于提高风电设备的发电效率，使风能得到更充分的利用，进一步推动了风电行业向绿色、高效方向发展，为实现可持续能源目标贡献力量。

未来，无损检测技术将朝着智能化方向大步迈进。智能化检测设备会成为主流，这类设备具备自动化操作和数据分析能力，能显著提高检测效率和准确性。例如，研发中的智能机器人可携带多种检测传感器，自主完成风电设备的检测任务，减少人工干预。

在算法应用方面，机器学习和深度学习算法将深度融入无损检测。通过大量的检测数据训练模型，算法能够更精准地识别缺陷类型和预测缺陷发展趋势。比如，利用深度学习算法对超声检测数据进行分析，可快速准确地判断叶片内部缺陷的性质和严重程度，为风电设备的维护和管理提供更科学的决策依据。

标准完善与行业规范

随着无损检测技术在风电行业的广泛应用，完善相关标准和建立行业规范迫在眉睫。目前，无损检测技术的标准还存在一些空白和不统一的地方。未来，行业将加强标准制定工作，明确各类检测方法的操作流程、检测精度要求和结果评判标准；建立统一的行业规范，规范检测机构和人员的资质认证、检测服务质量等。这不仅有助于提高无损检测的质量和可靠性，还能促进风电行业的健康有序发展，保障风电设备的安全运行。

与其他技术的融合应用

无损检测技术与大数据、云计算等技术的融合是未来的重要趋势。大数据技术可对海量的检测数据进行存储和管理，挖掘数据背后的潜在信息，为设备的全生命周期管理提供支持。

云计算技术则能提供强大的计算能力，实现检测数据的快速分析和处理。例如，通过云计算平台对风电设备的检测数据进行实时分析，可及时发现设备的异常状况。

这种融合将提升无损检测的智能化水平，为风电行业的高效运维和可持续发展创造更有利的条件。