風力發電機故障預測系統：提前防範，降低成本

比利時布魯塞爾自由大學（VUB）的研究人員開發出一套創新系統，能夠預測風力發電機因零件早期故障而導致的停機問題。這項技術的核心在於狀態監控，透過發電機感測器收集的資料結合人工智慧，持續追蹤機器的運作狀況。該系統的研發者Xavier Chesterman博士表示：「如果營運商能夠提前預知某個零件即將故障，就能在定期維護時進行更換，避免發電機停機造成的損失。」

風力發電機的零件故障往往會導致整機停擺，對營運效益造成重大影響。根據統計，離岸風力發電機平均每年會發生8.3次故障。其中，發電機、齒輪箱等主要零件，以及軸承等活動部件特別容易出現問題。無論是離岸或陸上風場，停機都意味著巨大的成本損失。Chesterman指出：「在例行維護時更換這些零件，能夠大幅降低維修成本和停機時間。」

「預測和診斷風力發電機故障至今仍是個未解的難題。」Chesterman解釋道：「一套有效的系統不僅要能在零件開始出現異常時及時發現，更要能解讀這些異常行為的模式，提前預測故障的發生。」

這套系統利用風力發電機感測器收集的大量資料，包括震動、異常溫度上升等資訊，特別針對發電機傳動系統開發出自動化的故障預測與診斷功能。系統主要採用標準資料來源，即所謂的10分鐘監控與資料採集（SCADA）資料和狀態記錄。Chesterman特別專注於溫度訊號的分析，透過監測各零件的溫度變化來預測傳動系統的故障。

「此外，系統還必須根據發電機異常行為的模式來判斷故障型別。」Chesterman補充道：「系統運用人工智慧技術，特別是機器學習和資料探勘。面對如此龐大的資料量，專家很難手動分析和解讀模式。有時需要結合多種訊號才能準確定位故障發生的位置。」

這套系統已在北海和波羅的海的三座運轉中的風場進行實地測試。Chesterman表示：「驗證結果顯示，最有效的故障預測方法能夠以80%的準確率提前發現特定故障。」在接下來的博士後研究中，Chesterman計劃將這套資料分析技術進一步應用於壓縮機、農業機械等其他型別的機器，開拓更廣泛的應用領域。