風力發電設備可靠性統計分析

孫承婧，毛振攀

（中國三峽新能源（集團）股份有限公司，北京100053）

1 引言

截至2019 年年底，國內風電并網裝機規模已突破2.0×108kW。隨著裝機規模的大幅上漲，大量場站陸續投入運營，場站運維管理也逐漸暴露出越來越多的問題。設備可靠性統計分析除了能反映目前公司設備運行管理情況，還能在一定程度上為后續新建項目機組選型提供重要的參考數據。

2 統計狀態分類

風力發電設備可靠性統計主要分為風電機組的可靠性統計評價和風電場的可靠性統計評價。其中，風電機組可靠性統計評價范圍以風電機組出口主開關為界，包括風輪、傳動變速系統、發電機系統、通信系統以及相應的輔助系統；而風電場可靠性統計評價范圍包括風電場內的所有發電設備，除了風電機組外，還包括箱變、匯流線路、主變等。風電機組可靠性統計的狀態分類與風電場可靠性統計的狀態分類因統計對象不同，在狀態分類方面存在一定差異。

《風力發電設備可靠性評價規程（試行）》[1]（電可發〔2004〕4 號）中可靠性統計的狀態分類如圖1 所示。

更新后的狀態分類圖重點對計劃停運進行了進一步細化和分類，計劃停運主要包含定期維護與檢修、非風電機組類技術改造、風電機組優化類技術改造、風電機組缺陷類技術改造和消缺。對于風電機組而言，計劃停運中的定期維護與檢修、非風電機組類技術改造以及風電機組優化類技術改造，因機組在開展工作前處于可正常運行狀態，故在可靠性統計分析時歸為可用狀態。而對于風電場而言，因為考慮不同容量大小的場站，定期檢修維護的時長存在不同差距，若全部認定為不可用狀態，會對場站可靠性的判定帶來影響，故定期維護與檢修期間風電場應歸為可用狀態。經過調整以后的風電機組和風電場的可靠性統計狀態分類圖如圖2 和圖3 所示[2]。

圖1 風電機組可靠性統計狀態分類圖

3 風力發電設備可用系數計算方法

風力發電設備可用系數計算主要分為風電機組可用系數計算和風電場可用系數計算。目前，各新能源公司對風電機組可用系數的統計和計算，除了用于對比分析場站的設備運維狀況及穩定性，還希望對該數據進行拓展和應用。例如，為后期新建場站機組的選型提供重要數據依據和參考。而對于風電場可用系數的統計和計算一般主要用于反映一個場站整體的設備運維狀況。

圖3 更新后風電機組可靠性統計狀態分類圖

圖4 更新后風電場可靠性統計狀態分類圖

3.1 風電機組可用系數計算

針對風電機組的可用系數AF 計算，在《風力發電設備可靠性評價規程（試行）》中給出了明確的計算公式，計算方式如下：

其中，可用小時，主要包含運行小時和備用小時2 部分，而依據上一節調整以后的風電機組可靠性統計狀態分類，可用小時應包含運行小時、備用小時以及計劃停運小時3 部分。統計期間小時指風力發電設備處于在使用狀態下統計評價需要選取的給定時間小時數。

式（1）為單臺機組的可用系數計算方式，主要反映的是單臺機組的可用時間占比。為方便給新建場站機組的選型提供重要數據依據和參考，場站內不同廠家不同容量的機組，不可直接求取可用系數平均值，建議將公司所屬范圍內所有的場站機組信息進行整合分析，同廠家，同容量的機組可用系數可直接進行算數平均計算求得，最后將不同廠家之間，同容量的機組進行橫向對比分析，得出相對最優選擇。這種統計如果采取人工計算的方式，工作量極大且容易出錯，因此，建議搭建相應信息化管理系統，通過融合云計算、大數據、物聯網、移動互聯網及人工智能技術對相關海量數據有效利用及深度挖掘，實現設備運行狀態智能分析和可用系數自動計算功能。

3.2 風電場可用系數計算

針對風電場的可用系數計算，主要按機組的容量加權平均值計算，計算方式如下：

式中，AFs為風電場可用系數；AH1為機組可用小時，主要包含運行小時、備用小時2 部分，而依據上一節調整以后的風電機組可靠性統計狀態分類，可用小時應包含運行小時、備用小時以及計劃停運小時3 部分；GMC 為毛裝機容量，即發電機組在給定時間內能夠連續承載的最大容量；PH 為統計期間小時數。

風電場可用系數反應的是風電場整體運維情況，無須考慮廠家是否相同，如果以該數據作為公司風電場運維情況的考核指標，風電場可用系數還需要結合場站的運行年份等，經過系數折算后再對場站之間進行橫向對比。一般風電場有5 年質保期，質保期內主要由設備廠家負責維護，風電機組可用系數會相對較高，6～7 年因機組剛進入非質保期運行，可用系數會有所降低，8 年之后隨著場站人員的運維水平的提高，可用系數會進入一個相對平穩的狀態。

風電場可用系數進行考核計算的公式如下：

考核可用系數用于橫向對比不同風電場運維情況時使用。A為針對不同年份，所需要取的相應系數值。具體A的取值如何計算，需要結合大量歷史數據、風電場所處地理環境、氣象資源等因素綜合測算后得出。

綜上所述，風力發電設備可靠性的統計與分析對于評價和考核場站設備運行維護狀況以及風電機組選型都具有非常重要的參考價值，是新能源公司推進精細化管理的重要手段。目前，風力發電設備可靠性的統計分析涉及數據量龐大，計算任務繁重，通過人工計算和分析存在較大困難，后續可通過規劃建設相關生產管理信息系統，利用大數據平臺及智能分析應用來實現高效分析及應用。