基于可靠性分析的風電場運維策略研究

［摘 要］風電機組長年處于惡劣的工作環境，再加上風電場運維方案不成熟、機組設備制造水平參差不齊等問題，導致部分風電場設備故障頻發，不僅影響了風電場發電效益，還在一定程度上掣肘了風電行業的健康發展。文章介紹了風電機組可靠性分析的相關內容，提出了基于可靠性分析的風電場運維策略，旨在為風電場安全、穩定運行提供可行性參考。

［關鍵詞］可靠性分析；風電場；運維

［中圖分類號］TM614 ［文獻標志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）09–0104–03

1 風電機組可靠性分析概述

1.1 可靠性分析的目的

可靠性分析貫穿于設備研發、運行的全過程，不同階段對于設備可靠性分析的目的也有所差異。設備研發階段可靠性分析的目的在于判斷設備各方面性能是否達到設計預期，若存在未達標指標，則需進行深入分析，明確問題，并改進研發技術。設備運行階段可靠性分析主要為維護設備安全、穩定運行，降低設備運行的故障發生率，提高設備運行效益。同時，通過設備運行可靠性分析，了解設備實際運行情況，并以此為基礎進行技術改進，優化設備性能。

1.2 可靠性分析的流程

風電機組可靠性分析的流程如圖1 所示，具體分為6 個步驟：①結合使用需求設定可靠性指標，明確可靠性要求；②確定機組各設備的功能、任務及構成；③構建可靠性分析模型；④搜集機組設備運行及故障數據；⑤數據預處理，選取具有代表性的可靠性指標進行評定；⑥得出可靠性分析結果，并形成數據分析報告。

2 基于可靠性分析的風電場運維策略

2.1 故障數據統計分析

風電機組結構復雜、體積龐大，在運行機制、機械結構等方面較特殊。通常情況下，風電場選用的機組批次、型號相同，而同型號、同批次機組在系統結構、運行機制等方面并無顯著差異，因此可以通過相同型號機組故障數據分析其他機組的可靠性狀態。需要注意的是，風電機組原始故障、維修記錄無法直接使用，需要通過統計整理形成可靠性數據后，用于構建可靠性分析模型。風電機組可靠性數據類型及內容見表1。

對于風電設備具體部件的失效分析，通常采用參數估算法，即根據已有故障數據預測機組部件運行趨勢，并在此基礎上構建可靠性分析模型，以此制訂后續維修策略。

A 風電場始建于2007 年5 月，于2012 年引進了99 臺雙饋式風電機組，文章搜集了機組近10 年間的故障記錄，統計了機組的故障次數、停機時間、處理方式。該風電場機組運行故障主要集中于風輪系統、發電機系統及變頻器系統，其中，風輪系統故障637次、發電機系統故障575 次、變頻器系統故障567 次，3 個系統故障次數超機組總故障次數的60%。

經統計發現，風輪系統、發電機系統及變頻器系統是故障停機時間最長的3 個系統，其中，風輪系統停機382.36 d、平均每次故障停機14.40 h ；發電機系統停機367.88 d、平均每次故障停機15.35 h ；變頻器系統停機334.24 d、平均每次故障停機14.14 h。

根據上述統計結果可看出，風輪系統、發電機系統及變頻器系統故障對于風電場運行影響較大。通過深入分析發現，A 風電場運行過程中還存在較嚴重的“棄風”現象，風電機組故障停機導致在有風工況下風電場仍無法正常運行，造成了嚴重的經濟虧損。故而決定在風電場運維管理過程中加入故障時間統計數據。

通過對A 風電場機組故障處理方式的統計分析，能夠精準定義易損部件和易耗部件，明確機組部件類型及故障處理方法，為后續風電場運維策略的制訂奠定基礎。

2.2 可靠性指標選取

結合風電場運維決策需求，降低機組設備維修時間、維修費用，縮減設備故障發生頻次，選擇可靠度函數R（t）、累計分布密度函數F（t）及失效率函數λ（t）為風電機組可靠性指標。其中，可靠度函數R（t）為范圍時間中機組保持正常運行狀態的概率，表示方法如下：

R（t）=P（T＞t）（1）

式中，T 為設備的失效時間。

累計分布密度函數F（t）為范圍時間當中機組發生故障的概率，表示方法如下：

F（t）=P（T≤t）=1-R（t）（2）

失效率函數λ（t）為范圍時間當中機組未發生故障的情況下，范圍時間后單位時間內發生故障的概率，表示方法如下：

式中，Δt為時間的一個非常小的增量，趨近于0；F（t）為故障分布函數，表示設備在時間t之前發生故障的概率；f（t）為概率密度函數，表示設備在時間t恰好發生故障的概率密度。

2.3 可靠性指標的應用

風電機組設備維修方式主要分為兩種：①預防性維修。該方法主要用于重要設備的日常維護，具體分為定期維修與視情維修等。其中，視情維修又可細分為狀態監測、定期巡檢，以此診斷設備運行狀態，并決定是否進行維護維修。定期維修可細分為定期更換、周期檢修。②事后維修。事后維修是指機組設備故障發生后的一系列檢查維修措施，包括故障診斷、故障處理、維護保養等。

為降低機組設備維修時間、維修費用，縮減設備故障發生頻次，選取了3 種可靠性指標，并將其作為風電機組設備維修決策依據。同時，引入了Weibull分布形狀參數β，該參數能夠反映機組設備故障失效模式，通過對形狀參數的判斷，以此確定故障設備的維修方式及內容。

文章將機組設備故障類型共分為3 種：①早期故障。選用可靠度R=0.9 對應的可靠壽命t=（R=0.9）作為評定指標。②隨機故障。選用可靠度R=0.5 對應的可靠壽命t=（R=0.5）作為評定指標。③損耗故障。選用可靠度R=0.368 對應的可靠壽命t=（R=0.368）作為評定指標。

Weibull 分布形狀參數范圍及對應維修策略見表2。

通過可靠性分析，能夠對機組設備的失效模式進行確定，不同失效模式對應的Weibull 分布形狀參數能夠反映設備的故障類型，根據故障類型的不同選取針對性的維修方式。

A 風電場現行的設備維修計劃主要分為3 種：季度檢、半年檢、年檢。文章通過可靠性分析確定的定期維修、視情維修在維修頻度上與A 風電場現行維修計劃存在一定差異，故而需要通過估算維修頻度范圍，將定期維修、視情維修頻度與A 風電場現行維修計劃進行融合。其中，季度檢與半年檢是A 風電場的基本檢修方案，故而在確定劃分范圍的過程中，采用了1/3 a 的劃分方法（約120 d），劃分范圍考慮取值小于1/3 a 的情況。對半年檢劃分范圍跨度為1/3 a，對年檢劃分范圍跨度為前后兩個1/3 a，對超過2 a 的檢修在每增加1 a 的基礎上，將最大取值增加360 d。由此劃分的計算維修頻度值與對應的維修頻度見表3。

結合A 風電場99 臺反饋式機組運行情況，以故障發生次數最多、停機時間最長的風輪系統為例，結合機組故障分布參數、可靠性分析指標、Weibull 分布形狀參數范圍及對應維修策略，能夠基本確定風輪系統的失效模式及維修間隔，從而制訂維修決策。風輪系統維修策略見表4。

3 結束語

風電場作為清潔能源的重要組成部分，其可靠性和運維策略對于實現可持續發展至關重要。文章提出的維修優化方案提高了風電場的穩定性、可靠性和經濟性。未來，期待進一步深入研究風電場的智能化運維、新能源技術的應用及與能源系統的整合，為推動清潔能源的發展作出更大貢獻，實現可持續能源的長期目標。

參考文獻

[1] 楊杰. 風電場智能運維管控系統方案研究[J]. 水電水利，2020，4（3）：29-30.

[2] 王云龍. 風電場運維管理體系及實踐研究[J]. 安防科技，2020（24）：61-63.