风力发电机中包含各类重要传感器，其中风速风向仪、振动传感器等是整个发电系统中十分重要的传感器。目前各类传感器的工作状态监测工作十分薄弱，在质保期内的风机主要交由风机厂家负责，其主要采用抽检方式进行。其目的是满足合同条款要求，并非出于对机组的安全、高效运行考虑。传统的传感器状态评估方式主要采用送检方式，面临主要问题包括：无法判断实际运行状态、拆卸及安装过程麻烦、校准运输过程周期长、信号传输及分析系统无法校准等。本项目中利用多普勒激光雷达技术，实现无需拆卸风速风向仪，实地、实时校准，同时结合数值模拟技术量化风速风向仪自身的偏差及叶轮影响的数据偏差。最终实现风速风向仪状态评估，并通过修正风速风向仪数据偏差提高机组发电效率。风力发电机中主要振动源头包括主轴、变速箱、发电机、塔筒等，均为整个发电系统中重要的部件，振动情况的发生不仅仅会使风机效率低下而且会影响风机安全运行及其它部件的寿命。针对振动传感器，本项目采用布置移动振动传感器系统方式，获得阶段时间机组振动状态数据，并将移动振动传感器系统轮流应用于整个风场，实现风场全部机组振动状态评估全覆盖。 本项目相比于现有技术具有如下创新性： （1）高效评估状态。通过使用激光多普勒雷达技术，可大大节省工成本，省去人工攀爬、拆卸、运输、安装等环节，便可评估风速风向仪实际工作状态，而非送检阶段部分状态，测试精度及测试效率大大提高。 （2）深度结果分析。将直接测量与数值模拟结合，综合考虑叶片尾流对风速风向仪的影响，获得更为准确的比对结果。 （3）减少机组停机。采用分阶段筛选问题设备方式，第一阶段无需风电机组停机，完成问题机组的初筛；第二阶段针对问题机组停机进行高精度检测，锁定问题机组设备。可避免现有技术中长时间停机引起的发电损失。 （4）移动多合一传感器。针对未布置振动传感器的机组提供循环监测的技术方案，能够用最低的设备成本实现对整个风场的循环监测，并通过大数据横向比对，评估同类风机振动、温度、倾角、位移等重要状态。 传统的传感器送检方式面临无法判断实际运行状态、拆卸及安装过程麻烦、校准运输过程周期长、信号传输及分析系统无法校准等问题。本项目中技术能够有效解决上述问题，摒弃了传统的火电计量思维，开拓性的利用新技术实现高效、便捷的监测手段。 目前各类传感器的工作状态监测工作十分薄弱，在质保期内的风机主要交由风机厂家采用抽检方式进行。在过质保期后，机组故障率反而逐年提高，其维护需求将大幅提升，本技术具有明显的推广价值。