數據挖掘在風電機組運維成本控制中的應用

李文通　康濤　張勇

摘要：為了能夠有效控制風電場運營成本，運營商與整機廠越來越關注風電機組可靠性的技術與研究工作，但是如何將現場采集的大量運行數據切實應用到風電機組的可靠性提升工作中成為可靠性技術與風電機組銜接的瓶頸所在。本文通過介紹以可靠性為中心的維修（RCM）技術，與國內多個行業領域對RCM的模型創建和實踐應用，結合風電機組的運維特點，以機組的機械系統為例，詳細說明如何將可靠性技術和RCM融入風電機組的運維策略制定過程，以及基于RCM技術，從大量運行數據中挖掘對風電機組可靠性具有關鍵影響的技術指標的過程與方法，從而實現降低運營成本的目標。

關鍵詞：風電機組；以可靠性為中心的維修；數據挖掘；運維策略

中圖分類號TM6 文獻標識碼A 文章編號2095-6363（2015）12-0079-02

近年來，風電產業的迅猛發展，裝機容量大幅提升，使在役風電機組的運行維護成為整機廠與運營商必須認真面對的問題，同時其中蘊含的巨大市場潛力也吸引了越來越多的關注。但是風電產業后市場的發展前景對有效地控制運維成本，實現精益化管理提出了十分熱切的要求，而且日益激烈的行業競爭也迫使整機廠與運營商對機組不同壽命階段的運維策略展開籌劃，以期削減成本。

“大數據、智能分析與診斷、運維決策智能化、集約化管理”等一系列高科技的先進方案被引入到機組運維管理體系中。事實上，從系統工程的角度出發，這些先進方案融合到一起，便是“以可靠性為中心的維修（Reliability Centered Maintenance，簡稱RCM）”技術。RCM技術產生于二十世紀六十年代，目前廣泛應用于核電工業與軍工領域。由于同核電機組獲得能量的穩定性不同，以及發電設備安全性要求的差異，適用于風電產業的RCM技術還需獨立開發。

目前，系統復雜的大型設備運維策略主要包括兩類：事前維修與事后維修。事前維修包括預防性維修與預測性維修兩類，風電產業普遍采用的定期檢修制度便屬于預防性維修的范疇，它根據機組零部件的工作特性，在其失效之前，定期檢查更換，以確保機組的長時間穩定運行。但是實踐證明，隨著機組服役的不斷延伸，由機械應力、熱應力或環境應力等因素導致的疲勞故障僅僅依靠預防性維修己難以有效應對。而RCM技術通過對風電機組運行數據的實時監測，運用可靠性分析與預計技術，對機組運行中后期可能出現突發故障提前發出預警，指導對機組實施不定期的維護工作，防范故障導致的嚴重影響發生，同時輔以其他維修策略，形成一種系統性的維修策略。事后維修是指等到故障發生之后，再采取措施維修設備恢復功能；傳統的大型設備維修，由于缺乏故障數據統計分析和技術經驗，多采用事后維修。當前國內風電產業的RCM技術處于起步階段，整機廠與運營商對機組運行技術數據的收集工作已經展開，但是對數據進行系統整理分析并運用到機組維修策略中的工作尚未開始。

1.以可靠性為中心的維修

RCM技術是國際上通用的用以確定設備預測性維修需求，優化維修制度的一種系統工程方法。它借助可靠性分析方法創建設備的功能或硬件FMEA，采取風險矩陣邏輯判斷的方法，通過對設備故障模式的影響與發生頻率分析，結合安全性與經濟型原則，確定并不斷優化設備的運維策略，從而指導大型設備的日常檢修維護工作。標準的RCM分析過程是根據SAE JTAl011《以可靠性為中心的維修過程的評審準則》給出的RCM過程準則進行的。

在實際的RCM工程應用過程中，前期還需完成制定RCM工作計劃，確定RCM工作的實施范圍，以及收集并統計分析故障數據等工作；后期則要匯總形成RCM工作報告，并執行相應的維修計劃，從而與前期工作形成閉環系統，使設備的運維策略不斷優化完善。同數據挖掘相關的故障數據統計分析雖然未被列入評審準則，但它卻是RCM工作的基礎，如果缺乏充足準確的故障數據，輕則加大故障模式影響分析的難度與工作量，重則導致錯誤的評估結果，造成嚴重的負面影響。因此，RCM分析過程中基于設備功能的故障模式庫的創建（FMEA分析過程），對有價值的故障數據挖掘具有十分重要的意義。

2.將RCM引入風電機組運維過程

預防性維修對機組運行初期的故障具有較為明顯的預防效果，但是到了機組服役的中后期，定期檢修在不同的零部件上會表現出“維修不足”或“過度維修”的問題，產生意外故障影響導致的高額維修費用和備品備件不必要的消耗。因此將核電等大型設備維護中廣泛采用的RCM技術，應用于風電機組的運維策略研究制定，通過預測性維修手段降低運行故障率，控制運維成本，顯得十分必要。

首先，風電機組機械系統包括實現核心功能（將捕獲的風能轉化為機械能）的傳動鏈系統與傳動鏈上的泵、管、閥等附件系統，以及實現調整捕獲到的能量、系統制動、傳動鏈支撐與載荷傳遞功能的輔助系統和輔助系統的泵、管、閥等附件系統。

其中，傳動鏈的功能是將風輪（葉片與輪轂）捕獲到的風能轉化為主軸的低速旋轉機械能，再通過齒輪箱將主軸的機械能增速為發電機可接受的高速旋轉機械能（不計機械效率的條件下，能量大小不變）；齒輪箱的潤滑冷卻系統在潤滑油溫低于限值時，將潤滑油泵送至齒輪箱中的各個潤滑點，減緩傳動機構磨損導致的壽命衰減，當潤滑油溫高于限值時，則控制油溫繼續上升，以免潤滑油變質，影響潤滑效果。其中聯軸器、變槳系統、偏航系統、偏航/變槳系統、制動系統，以及傳動鏈中主軸與齒輪箱的支撐和機架將主軸承與彈性支撐傳遞過來的載荷再通過偏航系統傳遞給塔筒，最終傳導到地面。此即風電機組機械系統各部件的主要功能。

傳動鏈若不能持續將捕獲到的風能轉化為發電機可以接受的高速機械能，則視為故障，以此類推可得各部件的故障判據。根據故障判據，進而確定機械系統各部件的基本故障模式庫，針對故障模式展開面向各部件定性的故障模式和影響分析，可以得出傳動鏈中的一些關鍵部件發生故障，將導致機組基本的發電功能失效，并且對故障部件的更換成本中大都涉及現場大型設備的吊裝，維修成本高；輔助系統中的回轉支承與機架的維修更換也涉及現場吊裝，成本較高。傳動鏈系統與輔助系統的附件系統的故障影響則相對較小，但其故障模式對傳動鏈與輔助系統中的大型部件工作壽命卻有不容小視的漸進性影響。因為故障影響除了對系統性能與維修成本進行分析，還需考慮故障發生頻率的高低，以衡量是否有必要對該類故障采取預測性維修方案。液壓制動系統、齒輪箱與偏航系統在機組的機械系統的故障占比位列三甲（葉片/變槳故障主要為變槳控制系統故障），并且引發三者主要故障對機組系統工作壽命也有很大影響，發掘故障發生前傳動機構溫度、潤滑油（脂）溫度、潤滑油/液壓油壓力，以及關鍵部位振動（加）速度等重要參數的變化趨勢，研究這些物理量在大型部件失效前的漸變規律，從而為運維工作提供預警，避免嚴重故障導致的巨大維修成本。

由此可見，若將以可靠性為中心的維修（RCM）策略引入到風電行業，必須根據各主要部件的故障機理與后果分析結論，以及現場故障率數據的統計分析，從風場監控系統（SCADA）記錄的海量技術數據中，挖掘出對運維策略具有重要影響的關鍵技術指標，并加以分析判別，使這些數據能夠為運維策略的制定提供準確有效的基礎。科學合理的運維策略，最終也將為優化運維資源配置，提升運維管理效率，降低維修成本發揮巨大作用。

3.結語

綜上所述，為了有效控制風電機組的運維成本，建議參考核電行業的成功經驗，引入以可靠性為中心的維修（RCM）策略，以及預測性維修/預防性維修方法。若要切實有效地將RCM策略運用到風電機組的運維過程，必須準確了解機組故障模式、影響及原因，并基于此從大量技術數據中篩選出對故障發展趨勢具有指標性意義的關鍵技術指標。因此，本文介紹了關鍵技術指標的選取辦法。最后，希望本文能夠起到拋磚引玉的作用，對將RCM策略引入風電行業有所幫助。