風電機組運行數據分析在提升運維價值中的運用研究

潘堅華

摘 要：文章以某風電場為例，針對其運行中容易出現的齒輪油箱中的溫度快速升高以及油溫過高的問題，在對其運行問題原因進行分析之后提出了相應的維修建議，并重點對此過程中的風電機組運行數據分析的作用，尤其是對提升運維價值中作出的貢獻進行論述。

關鍵詞：風電機組;運行數據分析;運維價值

1引言

近年來我國加大了對風電場的建設力度，用以緩解目前不斷加劇的環境污染以及能源緊缺等問題，表現出風電機組裝機容量的增加以及裝配結構的擴大，這也增加了風電機組運行中的故障概率和數量，這就需要做好對風電機組運行數據的分析來作為后期機組運行和維護的重要依據，保障風電機組的穩定運行。

2實例展示

以某風電場為例，在結合其所在位置對天氣變化情況進行預測之后得出，在一年四季中，春季和夏季時風電場會出現較高的運行溫度下，但是也具有充足的自然風適合進行發電。在這兩個季節中也容易出現受到外界環境限制而限制其機組運行功率的問題，而且在此問題發生時也表現出齒輪油箱中的溫度升高速度過快以及溫度值超出正常工作范圍的情況。因此，本文就針對此風電場的上述情況，通過風電機組運行數據分析的方式來分析問題原因，并證明運行數據分析對提升運維價值的作用。

3風電機組運行問題原因分析

分析問題原因之前，需要從其工作原理方面入手來對引起油溫升高的各個部件進行原因分析。由于齒輪運行中需要確保潤滑系統以及冷卻系統的正常運行，因此從以下幾個方面進行油箱中溫度快速升高問題的原因分析。一是溫度傳感器。此裝置出現損壞會造成油溫測量數據不準確的問題，這也會影響向總控系統反饋數據的準確性。為此就需要通過對油溫數據等進行測量來檢測傳感器測量數據是否準確，針對損壞的傳感器進行及時更換。二是溫控閥。如果出現溫控閥故障而導致油箱中的油溫超過45℃時就會減少閥門中流過的油量，這就會增加機組內的溫度而影響其正常運行，這是風電機組運行中比較常見的故障。三是溢流閥。如果出現管路被堵塞或者其自身出現故障等問題時，就會在系統內部的油量過大時會增加系統壓力，導致溫度過高的油會繞過散熱篇而進入齒輪油箱中。四是散熱片。風電機組運行中需要高溫油經過散熱片只有通過風通道來進行冷卻降溫，而如果風電機組運行中周圍環境中大量的柳絮或楊絮等粘連在散熱片上就會影響其散熱效果而導致溫度升高。五是濾芯。如果機組運行中出現濾芯被堵塞的問題，這就會導致油溫無法降低而導致機組溫度過高的問題。

4風電機組維護建議

4.1維修建議

經過上述故障原因分析之后，需要采取以下維修措施：對風電機組的潤滑和冷卻系統進行定期檢查，重點做好對線路接口是否松動問題的檢查。做好對散熱片以及濾芯等位置的定期清潔，合理確定清潔周期，并保證清潔工作的有效性和徹底性。定期對油位進行檢查，針對油位過高問題及時采取放油操作，并且及時進行油量補充來保證油位在正常范圍之內。此外還要做好對管道的定期檢查，防止其出現堵塞問題，以及定期開展油樣檢測分析工作，保證油液性能，及時更換出現變質的油液。

4.2數據采集和分析

首先針對此機組的采集模式進行分析，由于此風電機組的組成比較復雜且機組型號存在較大的差異，主要有13種機組型號以及9個不同的廠家參與到機組的建造中，增加了運行數據的采集難度。這就需要不同廠家制造相應的數據采集設備來對相應的機組進行數據采集作業，以保證運行數據采集的完整性。

其次針對采集的運行數據需要進行離散度以及一致性兩個方面的數據分析。對于前者來說，重點是對遙測所得到的風電機組的電壓和溫度等數據進行分析，通過總監測室匯總的數據，通過不同的模塊進行相應的集電線路或機組運轉等模型的建立，然后通過計算機來對這些數據模型進行模擬運行以及數據優化。通過上述不同運行維度的優化可以縮小不同運行維度的差距來確保風電機組的穩定運行。對于后者來說，主要通過運行數據分析來驗證機組的運行功率是否與機組功率一致。重點是在假設風電場范圍內的空氣密度保持一致的同時，在機組設計功率的基礎上來過濾和計算停機、限電等節點數據及其功率，并且將其與設計功率曲線進行對比，保證對比結果的精確性，而且通過以小時為單位的功率曲線對比來縮小功率偏差值時間段。

再次是針對數據分析中的風速和發電量等數據分析，其不僅貫穿于風電機組運行整個過程，做好對機組啟動、運行以及停機時相關數據的測量，還要通過這些數據與設計數值的對比來明確存在數據偏差較大的位置。針對其中風速存在較大偏差的現象，溶質導致出現電量不達標的問題，這就可以通過對偏差率的分析來對未來一段時間內風電場風速進行準確預測以及綜合評估電能產出量。針對上述分析和評估之后發現的電量不達標的問題則可以及逆行補救方案的制定，保證風電機組維持在穩定狀態下滿足電能最大產值的要求。

最后是對關聯性和共性進行分析。對于前者來說，由于風電機組運行中數據相互影響的特點，可以通過功率曲線作為關聯性分析的切入點，通過SCADA系統來分離任何時間段的功率曲線，實現對單臺風機運行參數的分析，及時發現其運行中的問題來降低后期的運維難度。對于后者來說，由于單臺風機的故障出現時間、頻率等具有不確定性的特點，需要通過風機運行歷史數據的綜合分析來挑選出其中故障次數較多部位并進行故障原因的總結，針對此類故障做好預防工作來減少風機運行中的故障概率，降低運維工作量。

5結語

通過風電機組運行數據分析，有助于進行天氣模型的建立并結合天氣變化情況的實時監測對機組運行參數進行調整，提升機組運行的可靠性。而且可以通過數據監測和分析來針對其常見故障制定預防和應對措施，實現其性能的優化。此外還可以通過運行數據分析來細化運維流程并保證其流程的嚴謹性和針對性，及時發現機組運行中的隱藏故障，同時也有助于實現運維管理一體化，實現管理方式的優化。

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