风力发电系统预防性维修决策技术分析

国家电投集团山东电力有限公司 董洪凯

1 引言

随着社会的发展，石油等不可再生资源的储备量逐渐减少，且这些传统能源使用过程中不可避免会对环境造成一定程度的污染，因此，绿色清洁环保的新能源越来越多地被采纳应用，在能源市场的占比也越来越大。在新能源市场中，风能作为一种取材方便、经济实惠的清洁资源，一直受到来自电力单位的关注，风电技术也逐渐壮大起来。但随着使用时间的增加，风电机组设备日渐老化，故障频发，严重影响了生产进度，如何提升机组维修质量也被电力行业重视起来。

据调查，我国风力发电机组总装机容量仍然保持较快增长速度，并网风电容量也迅速増长。然而我国受地理位置特点及风力发电原理等条件的限制，风力发电机组大部分都建设在环境相对恶劣、位置远离市区、工作条件复杂的地方，对风电机组的维修工作造成一定的难度[1]。当前，我国在全力发展风电技术的进程中，对机组部件维护以及预防性维修等技术存在一定程度的弱点，未能形成详细的预防性维修决策，也没有吸取世界先进国家风电机组的故障处理经验，导致风力发电系统的检修工作困难重重。

2 风力发电机组结构及故障分析

2.1 风力发电机组结构介绍

风力发电机组作为发电系统关键一员，利用自然界风能，先将其转换为机械能，最终转变成电能。风能虽然储备不方便，但取材方便，是一种可以长期反复利用的能源。某型号风力发电机组内部结构如图1所示。

图1 某型号风力发电机组内部结构

图1中，风力发电机组主要包括1导流罩、2叶片轴承、3轴承座、4主轴、5油冷却器、6齿轮箱、7液压停车制动器、8热交换器、9通风、10转子轮毂、11偏航驱动、12联轴器、13控制柜、14底座、15发电机等组成。

2.2 风力发电机组故障分析

本文调研了某大型风力发电厂的故障情况，该风电机组建设为两阶段，第1阶段是66台双馈式风电机组，在2010—2016年，累计统计了1445条风力电厂的故障数据；第2阶段中有33台，2012—2016年，累计统计了582条故障数据，综合后，共计2027条数据。对此数据进一步分析得，风力发电系统各系统的故障次数以及故障停时间如图2、图3所示。

图2 风力发电系统各系统的故障次数

图3 风力发电系统各系统的故障停时间

由图2可知，风力发电系统中风轮系统、变频系统、传动系统、偏航系统、润滑冷却系统、发电机系统、液压系统、主控系统以及机舱塔架系统均发生过故障[2]，其中故障发生频次较高的是发电机系统、风轮系统及变频系统，分别为500次、450次和410次。

由图3可知，在风电机组众多的子系统中，故障停时最长的是累计停时7008h 的发电机系统、累计停时6295h 的变频系统以及累计停时5015h的风轮系统。总之，风电机组故障频发，不仅造成较大的故障停时，严重影响生产进度，还会降低风电场发电效率，进而影响企业的经济效益，探索风力发电系统合理的预防性检修策略刻不容缓。

3 风力发电系统的预防性维修决策原理

风电机组系统中的组成结构繁多，可划分为n 个组件，利用可靠性定义对n个不同的组件进行预防性维修，有效节约人力、物力资源的耗费，达成更加优质的故障维修目标。根据风电机组的故障情况统计，不难发现：各个组成部件的工作可靠性随运转时间的增加而逐渐降低。在充分研究风电机组各个组件可靠性基础上实施预防性维修决策，主要是通过测试各个组件的工作可靠性，当测量达到规定的值时，对该部件预防性检修时间进行确定，进而开展预防性维检修。

一般情况下，在风电机组完成检修后，大致体现为设备恢复完整、设备部分恢复或是设备无恢复3种状态。此刻，假设r 为恢复因子，对前次的维检修工作进行相关量定义[3]。若r=1， 则说明该风电机组部件检修完成，功能恢复正常；若r=0，则说明该风电机组部件检修失败，设备仍处于故障状态不具备正常工作条件，不能投入使用。若0＜r ＜1时，则证明此次维修设备一部分功能恢复正常，另有一部分功能未恢复，设备仍不具备正常工作条件，预防性机会维修如图4所示。

图4 预防性机会维修示意

图4中，i 代表风电机组的任意组件，当其工作时间达到既定的维检修To(i)时刻，则表示应该按照先前规定的检修计划对其进行相关的预防性维修。该预防性检修最显著的特点是能够在故障发生前按照设备运行规律对其进行维护检修，避免故障的频繁发生，从而降低设备故障停时，加快生产进度，提高生产效率，有效缩减了维护检修成本。

4 确定风力发电系统的维修机会

按照可靠性的定义，对风电系统中的部件组实施预防性机会维修，应用公式（1）对其进行相关计算[4]：

式（1）中，R(t)为风电机组最终的组件可靠性参数；η为风电机组中部件特征及使用寿命；β为风电机组中部件的形状系数；t为风电机组中部件的运行时间。

通过该公式对风电机组组件可靠性进行核算，得到相应的参数值则能预先推算的设备故障发生时间。由于风电机组各组成部件的运转情况存在差别，所以，在借助该公式计算不同组件预防维修范围的过程中，需要充分考虑机组各个部件的差异性的特点， 防止发生过度维修的情况。因此，需要进一步研究预防性检修机会的可靠性裕度（ΔR），预防性可靠性维修裕度机维修区间如图5所示。

图5 预防性可靠性维修裕度机维修区间

当风电机组维修裕度区间值为0时，能够形成更加科学合理维修指标，有效节省检修资金的投入。为进一步保证设备预防修处于合适的检修区间，则应当在Tp 取值较小时，减小过度维修的概率，即ΔR 的实际数值采用最小值，这样才能尽可能地降低维修成本投入，形成科学的预防性检修决策。

5 搭建预防性维修决策模型

在风电机组系统中设定其有n 个组件，不考虑其机会维修，则其维修花费可以用该模型来估算：

6 结语

本文从风力发电系统预防性维检修技术背景入手，首先对风力发电机组结构及故障数据进行了介绍，然后对风电系统的预防性检修原理进行分析，最后搭建了预防性维修决策模型，根本上保证了风力发电系统的安全平稳运行，有效提升了风力发电系统的供电质量，延长了风力发电系统设备的使用寿命。