風力發電系統預防性維修決策技術分析

國家電投集團山東電力有限公司 董洪凱

1 引言

隨著社會的發展，石油等不可再生資源的儲備量逐漸減少，且這些傳統能源使用過程中不可避免會對環境造成一定程度的污染，因此，綠色清潔環保的新能源越來越多地被采納應用，在能源市場的占比也越來越大。在新能源市場中，風能作為一種取材方便、經濟實惠的清潔資源，一直受到來自電力單位的關注，風電技術也逐漸壯大起來。但隨著使用時間的增加，風電機組設備日漸老化，故障頻發，嚴重影響了生產進度，如何提升機組維修質量也被電力行業重視起來。

據調查，我國風力發電機組總裝機容量仍然保持較快增長速度，并網風電容量也迅速増長。然而我國受地理位置特點及風力發電原理等條件的限制，風力發電機組大部分都建設在環境相對惡劣、位置遠離市區、工作條件復雜的地方，對風電機組的維修工作造成一定的難度[1]。當前，我國在全力發展風電技術的進程中，對機組部件維護以及預防性維修等技術存在一定程度的弱點，未能形成詳細的預防性維修決策，也沒有吸取世界先進國家風電機組的故障處理經驗，導致風力發電系統的檢修工作困難重重。

2 風力發電機組結構及故障分析

2.1 風力發電機組結構介紹

風力發電機組作為發電系統關鍵一員，利用自然界風能，先將其轉換為機械能，最終轉變成電能。風能雖然儲備不方便，但取材方便，是一種可以長期反復利用的能源。某型號風力發電機組內部結構如圖1所示。

圖1 某型號風力發電機組內部結構

圖1中，風力發電機組主要包括1導流罩、2葉片軸承、3軸承座、4主軸、5油冷卻器、6齒輪箱、7液壓停車制動器、8熱交換器、9通風、10轉子輪轂、11偏航驅動、12聯軸器、13控制柜、14底座、15發電機等組成。

2.2 風力發電機組故障分析

本文調研了某大型風力發電廠的故障情況，該風電機組建設為兩階段，第1階段是66臺雙饋式風電機組，在2010—2016年，累計統計了1445條風力電廠的故障數據；第2階段中有33臺，2012—2016年，累計統計了582條故障數據，綜合后，共計2027條數據。對此數據進一步分析得，風力發電系統各系統的故障次數以及故障停時間如圖2、圖3所示。

圖2 風力發電系統各系統的故障次數

圖3 風力發電系統各系統的故障停時間

由圖2可知，風力發電系統中風輪系統、變頻系統、傳動系統、偏航系統、潤滑冷卻系統、發電機系統、液壓系統、主控系統以及機艙塔架系統均發生過故障[2]，其中故障發生頻次較高的是發電機系統、風輪系統及變頻系統，分別為500次、450次和410次。

由圖3可知，在風電機組眾多的子系統中，故障停時最長的是累計停時7008h 的發電機系統、累計停時6295h 的變頻系統以及累計停時5015h的風輪系統。總之，風電機組故障頻發，不僅造成較大的故障停時，嚴重影響生產進度，還會降低風電場發電效率，進而影響企業的經濟效益，探索風力發電系統合理的預防性檢修策略刻不容緩。

3 風力發電系統的預防性維修決策原理

風電機組系統中的組成結構繁多，可劃分為n 個組件，利用可靠性定義對n個不同的組件進行預防性維修，有效節約人力、物力資源的耗費，達成更加優質的故障維修目標。根據風電機組的故障情況統計，不難發現：各個組成部件的工作可靠性隨運轉時間的增加而逐漸降低。在充分研究風電機組各個組件可靠性基礎上實施預防性維修決策，主要是通過測試各個組件的工作可靠性，當測量達到規定的值時，對該部件預防性檢修時間進行確定，進而開展預防性維檢修。

一般情況下，在風電機組完成檢修后，大致體現為設備恢復完整、設備部分恢復或是設備無恢復3種狀態。此刻，假設r 為恢復因子，對前次的維檢修工作進行相關量定義[3]。若r=1， 則說明該風電機組部件檢修完成，功能恢復正常；若r=0，則說明該風電機組部件檢修失敗，設備仍處于故障狀態不具備正常工作條件，不能投入使用。若0＜r ＜1時，則證明此次維修設備一部分功能恢復正常，另有一部分功能未恢復，設備仍不具備正常工作條件，預防性機會維修如圖4所示。

圖4 預防性機會維修示意

圖4中，i 代表風電機組的任意組件，當其工作時間達到既定的維檢修To(i)時刻，則表示應該按照先前規定的檢修計劃對其進行相關的預防性維修。該預防性檢修最顯著的特點是能夠在故障發生前按照設備運行規律對其進行維護檢修，避免故障的頻繁發生，從而降低設備故障停時，加快生產進度，提高生產效率，有效縮減了維護檢修成本。

4 確定風力發電系統的維修機會

按照可靠性的定義，對風電系統中的部件組實施預防性機會維修，應用公式（1）對其進行相關計算[4]：

式（1）中，R(t)為風電機組最終的組件可靠性參數；η為風電機組中部件特征及使用壽命；β為風電機組中部件的形狀系數；t為風電機組中部件的運行時間。

通過該公式對風電機組組件可靠性進行核算，得到相應的參數值則能預先推算的設備故障發生時間。由于風電機組各組成部件的運轉情況存在差別，所以，在借助該公式計算不同組件預防維修范圍的過程中，需要充分考慮機組各個部件的差異性的特點， 防止發生過度維修的情況。因此，需要進一步研究預防性檢修機會的可靠性裕度（ΔR），預防性可靠性維修裕度機維修區間如圖5所示。

圖5 預防性可靠性維修裕度機維修區間

當風電機組維修裕度區間值為0時，能夠形成更加科學合理維修指標，有效節省檢修資金的投入。為進一步保證設備預防修處于合適的檢修區間，則應當在Tp 取值較小時，減小過度維修的概率，即ΔR 的實際數值采用最小值，這樣才能盡可能地降低維修成本投入，形成科學的預防性檢修決策。

5 搭建預防性維修決策模型

在風電機組系統中設定其有n 個組件，不考慮其機會維修，則其維修花費可以用該模型來估算：

6 結語

本文從風力發電系統預防性維檢修技術背景入手，首先對風力發電機組結構及故障數據進行了介紹，然后對風電系統的預防性檢修原理進行分析，最后搭建了預防性維修決策模型，根本上保證了風力發電系統的安全平穩運行，有效提升了風力發電系統的供電質量，延長了風力發電系統設備的使用壽命。