风力发电是世界上公认的最接近商业化的可再生能源技术之一。在当今强调保护环境、可持续发展的背景下,不消耗化石燃料、无环境污染的风力发电被认为是最清洁的能源利用形式。随着风能的快速发展和大规模风电机组的投入运行,且由于大部分机组安装在偏远地区,负荷不稳定等因素,我国不少风电机组都出现了运行故障,直接影响了风力发电的安全性和经济性。因此,风电机组的状态检测和故障诊断显得尤为重要,是保证机组长期稳定运行和安全发电的关键。本文简要介绍了风电机组故障诊断的国内外现状及发展趋势,在分析风电机组的工作原理、基本结构及子系统主要功能的基础上,总结了风电机组各子系统的常见故障以及目前应用于实际的主要诊断方法,并指出了故障诊断所需的检测参数。分析比较了常用的故障诊断的方法,给出了利用将模糊逻辑与SDG模型相结合的改进SDG模型构建风机整机故障诊断模型的方法。针对当前风机故障诊断系统仍处于风场级别,从系统的角度出发,利用相关性分析的原理,针对风电场中常见的矩形和一字形风机排列方式,基于实际的风场风机的输出有功功率及风速数据,得出相邻风电机组的互相关性以及风机自相关性的一般统计规律,为后续风机故障的具体分析提供了前提。针对风机的故障诊断,提出了层次故障诊断的设计思想,首先通过风场级的相关性分析及风机状态监测量将风机的状态区分为正常、非正常以及故障状态,其次在主要对故障状态进行分析研究的过程中,通过实例分析了基于模糊SDG模型的故障诊断方法的具体流程,验证了故障诊断思想设计的可行性及模型的正确性,具有一定的实用性。