风电机组的日常运维及检修技术分析

杜春峰 张之徽 霍东

摘要：随着经济社会的高质量发展，各种类型的新能源装备制造领域技术得以持续更新迭代。同时，以风力发电机组为代表的可再生能源装机规模也在不断扩大，在一定程度上推动了风电运维市场运营发展。风力发电作为当下我国全面推行绿色可持续发展理念的转型重点领域，其发电机组的日常运维及检修显得至关重要。基于此，本文以常见风电机组可靠性状态分类为切入点展开研究，简要阐述风电机组日常运维的主要内容，探讨风电机组中常见检修技术的具体应用，以供参考。

关键词：风电机组；日常运维；检修技术

DOI：10.12433/zgkjtz.20240649

一、常见风电机组可靠性状态分类

如今，不同生产厂家对风电机组可靠性的分析判别方法与状态分类存在较大的差异。为了更好地对风电机组可靠性状态进行统一分析和监控，可根据风电机组各厂家提供的风电机组状态、遥信、遥测等基础信息，将风电机组运行状态划分为风电机组正常运转、告警运行、低风待机、限电运行、通信中断、维保停机、高风切机、风电机组解缆、环境原因停机、维修停机、限电停机、外部原因停机和故障停机。其中，当风电机组处于正常运行、低风待机和高风切机时，该发电机组对应的是全出力运行状态；当风电机组处于风电机组解缆、环境原因停机、限电停机、外部原因停机时，整个风电机组对应的是备用状态；当风电机组处于维保停机时，对应的是计划停运状态；当风电机组处于告警运行、限电运行时，对应的是降出力运行状态。值得注意的是，当风电机组处于通信中断状态时，整个风电机组会自动停机或需要值班人员手动停机，并立即通知检修人员对风电机组进行故障检修，在保证风电机组状态信息完整的前提下，避免因系统后台自动计算引发的数据误差。

综上所述，诱发风电机组不可用状态的因素颇多，技术人员积极探索风电机组状态与可靠性统计指标的对应关系，并以智慧运营系统为支持，精准把握风电机组的日常运维管理内容及检修技术的创新应用策略，从而为推动电力生产运营的数字化转型发展打下坚实的基础。

二、风电机组日常运维管理的主要内容

（一）基础运维设计

为切实保障风电机组的稳定、安全运行，在落实风电机组日常运维工作时，运维技术人员应严格风电机组运维的技术手段，定期对整个风电机组及其内部的各种元部件进行全面、系统的巡视检查和运维管理。一旦发现风电机组运行存在安全隐患，或者机械设备存在故障的情况，应立即采取有效措施予以妥善处理，第一时间清除发电机组运行期间可能发生的安全事故，从而切实保证整个风电机组运行的可靠性及安全性。

（二）合理设计运维检修规划

根据当下的风电机组运维工作现状不难发现，若风电机组的运维计划不具备针对性与合理性，整个风电机组的运维管理将会投入大量的人力、物力和财力，甚至很可能会出现运维工作落实不到位、过度运维等现象，不利于风电机组的整体运行安全。与此同时，由于不同地区的风电机组运维要求存在较大的差异，并且很容易受到风电场四周空气腐蚀性、风向变化频率、降水量、湍流系数、极端天气、空气湿度、污秽等级等因素的影响。因此，要想确保风电机组的高效、安全保准，必须根据风电机组的实际运行情况，合理编制有针对性的运维管理及检修计划，并要求相关从业人员严格按照运维管理方案进行设备维修、检修和管理工作，以便及时识别和解决风电机组运行期间可能存在的各类风险隐患，最大限度地减少维修工作重复。

（三）加强对风电机组的定期及日常维护

鉴于风电机组所处环境的特殊性，要想保证风电机组设备的持续、高效和稳定运行，必须结合风电机组运维管理的实际情况，有针对性地加强对风电机组及其内部各机械设备的定期保养及日常检修维护工作。

首先，运维检修人员应严格按照风电机组运维检修准则，认真检查风电机组中的所有风机，并在每次检修工作完结后进行准确记录，通常风电机组的维修时间至少每半年或者一年开展一次。当然，各地区应根据当地的实际情况合理调整风电机组运维检修时间和频率。

其次，在风电机组日常维护工作过程中，运维检修人员应认真检查风电机组运行期间是否存在风机运行不畅问题、叶片有无破损问题、扭缆系统有无缠绕情况、润滑系统有无出现漏油情况、风机连接处螺栓有无松动以及风电机组避雷系统接触是否良好等故障，一旦发现风电机组存在上述问题，必须根据风电机组的不同故障类型及时采取诊断检查和处理，从而切实保障风电机组正常运转。

最后，针对处于自然环境较为恶劣区域的风电机组，要想有效避免风电机组在日常工作期间发生设备故障或运行异常现象，运维检修人员应不定期对风电机组运行状态进行巡视检查，及时更换老化、破损的设备或元部件，并对整个风电机组进行全方位细致检查，更好地清除风电机组运行期间可能发生的各类隐患，进而使风电机组运行的可靠性及安全性得到有效保障。

（四）基于智慧运营系统的风电机组可靠性指标分析

在现代化信息技术快速发展，为了更好地解决风电机组可靠性统计方面的难点问题，全面提升风电机组所有设备的安全性，可以依托大数据、人工智能、互联网等多种先进的现代化信息技术手段，以电力生产设备管理为核心，以生产过程管理为抓手，积极构建高效化的智慧运营系统，实现对风电机组运行数据的自动化采集、挖掘和处理，进而快速、精准地完成相应的统计分析任务。不仅如此，根据不同风电机组的可靠性分析需求，技术人员应从数据信息采集、处理的角度入手，通过对各项指标的拆解、分类和细化，实现系统数据的高效化、集成化處理，由此来提高相关数据资料的可靠性。

另外，当完成自动化数据采集与处理后，为了避免内外部诸多因素对风电机组设备可靠性的负面影响，运维检修人员应立足未出试运行时期、质保期内运行时期、质保期外运行时期等多个维度，运用非计划停运率、可用系数等指标，基于智慧运营系统对风电机组的可靠性进行分析。

第一，在未出试运行时期，风电机组的可靠性较低，并且很容易出现设备存在致命缺陷的情况，因而在风电机组投产运行后的一段时间内需要进行设备调试、试运行工作。

第二，根据风电机组生产厂家的不同，风电机组的质保期也会存在较大的差异，通常是3～5年。所以如果风电机组设备在质保期内发生故障问题，风电机组的运维管理工作则由厂家负责，即使设备存在致命缺陷，所造成的损失也皆由生产厂家承担。

第三，在风电机组出质保期前，业主单位应成立专门的验收组对风电机组各设备运行情况验收，并详细记录和签名确认现场验收的各项内容，真正做好高难度、高危险系数的设备运维检修工作。与此同时，由于不同厂家、不同型号风电机组的可靠性水平有所不同，为了方便直观查阅风电机组型号和可靠性指标，可以利用非故障停运率和可用系数直接在报表信息管理系统中对不同单机容量的风电机组进行排序，在保证风电机组运行数据可靠性的前提下，为各大风电站选择风电机组厂家、风电机组型号提供更加精准、更加可靠的参考依据。

三、风电机组运维管理中常见检修技术的具体应用

（一）故障诊断检修技术

对于风电机组日常运维和检修管理而言，故障诊断技术是当下比较常见且应用效果最为显著的一种技术手段，主要是指在开展风电机组装置检修工作过程中，对整个风电机组进行科学、合理的故障诊断，并采取检修方案予以妥善处理。鉴于风电机组各设备系统的特殊性，在开展故障诊断作业时，可以在故障树模型与模糊神经网络模型的支持下，对风电机组运行故障部门进行智能化诊断分析，并基于小波分析相关理论和多元特征决策融合理论，精准判断风电机组发生的故障类型及其诱因。然后根据风电机组设备的运转特性，利用计算机技术、大数据技术搭建相对完善的SCADA 系统，以实现对风电机组各设备运行数据的实时采集、动态分析、智能监控以及自动化预警，进一步提高风电机组的运维检修水平，尽可能地减少和控制各类风险隐患。

（二）状态检测技术

在以往的风电机组运维管理模式下，绝大多数风电场的运维检修工作多集中在事后维修。但是伴随着各地区风电新增装机容量的大幅度增加，传统的事后检修模式已经难以适应当下风电机组运维管理现实需求，并且很容易产生高昂的检修费用，甚至会对检修人员的生命健康构成威胁。而状态监测技术在风电机组运维管理中的科学运用，可以有效解决上述问题。

具体来讲，状态检测技术的应用优势集中体现在以下四个方面：一是可以实现对风电机组进行油液检测、振动分析和热成像检测分析；二是可以及时检查风电机组的风机性能；三是实时监测风电机组运行过程产生的各项数据；四是检测风电机组的物理状态，并通过利用传感器、声发射、应变测量、电学效应检测等新兴技术，精准检测风电机组是否存在叶片故障问题以及变桨系统的实际运行状态。除此之外，通过对不同传感器的振动分析，可以直观检测风电机组中齿轮箱的运转状态，以便及时识别风电机组运行期间可能发生的齿轮裂缝故障，并采取行之有效的解决措施予以处理，从而切实保证整个风电机组安全、高效运转。

（三）虚拟现实VR技术

鉴于风电机组运维检修本身是一项兼具较强专业性、严谨性和复杂性的系统工程，要想有效避免各类运维事故，必须合理运用虚拟现实VR技术，综合利用风电机组日常运行产生的各项数据信息，创建沉浸式虚拟场景，引导工作人员佩戴VR立体头盔在虚拟场景中进行互动体验，由此来增强工作人员的安全生产意识，提高工作人员的应急处理能力，尽可能地减轻各种突发事故对风电机组系统造成的不利影响。例如，在模拟触电事故、坠落事故、中暑事故等场景时，各风电场可基于VR技术对上述场景进行仿真模拟，运维检修人员可通过操作计算机系统或触摸显示屏直观了解风电机组各设备的运行规律及运行机理，这样不仅可以提高岗位技能水平，还能够为后续开展风电机组运维及检修工作提供强有价值的经验指导。

（四）视觉化技术

在风电机组日常运维及检修工作过程中，为了更好地保障风电机组的安全、持续、高效运转，必须科学运用视觉化技术，基于风电机组实际安装情况搭建与之对应的3D模型。通过3D模型的动态演示，直观观察、了解和分析风电机组不同部件之间的关系，并以此为依据拟定科学化的运维管理方案，以便为后续开展运维检修工作提供一定的有效指导。与此同时，在分析发电单元的系统时，运维检修人员可利用建模技术构建系统的动画模型，并追加制作部件，以此来评估风电机组运转方案的可行性，从而切实保证整个风电机组的运行效果和运行质量。

（五）数据采集及监控技术

为了进一步提高风电机组日常运维及检修质量，运维检修人员应注重数据采集及监控技术在风电机电系统中的高效应用。

首先，在风电机组状态检修阶段，合理应用数据采集技术，全面整合风电机组运行温度、风速、功率、油冷系统运行情况、风电故障类型等关键信息，精准评估风电机组各设备的实际运行情况，以便为后续开展风电机组运维检修工作提供一定的数据参考。与此同时，考虑到风电机组运行的特殊性，还应科学运用在线监测技术，加强对轴承组和发电机运行情况的实时、远程监控，以实现对整个发电机组的科学化管理，最大限度地保证风电机组的运行效率及运营效益。

其次，要想防范化解风电机组运行故障问题，切实保障风电机组运行的安全系数，既要对风电机组各设备的运行情况进行预测分析，由此识别各种故障问题，还应在大数据技术和在线监测技术的支持下高效采集发电装置的运行参数，如发电机温度、齿轮轴承温度等信息，通过构建与之对应的预测模型，方便检修人员在第一时间识别设备运行的异常情况，并根据故障类型提出行之有效的应对措施，尽可能地减轻对风电机组的破坏。

最后，为了切实保证风电机组日常运维及检修工作开展的实效性，还应建立完善的系统运行数据库，加强对风电机组运行全过程数据信息的实时采集和整理，在有效降低风电机组故障率的同时，最大限度地保证整个风电机组正常发电。

四、结语

综上所述，为了全面推进风力发电行业的绿色可持续发展，必须高度重视风电机组日常运维及检修技术的分析研究，明确风电机组日常运维管理的主要内容，精准把握不同运维检修技术的应用要点，并基于风电机组使用期间可能发生的设备异常或故障问题，通过合理选择风电运维检修技术、优化风力发电运维检修流程、加大风电机组日常巡视检查力度等措施，不断提高风电机组的安全性和运维管理水平，确保其始终保持正常、高效、稳定的作业状态，从而助力风力发电行业发展。

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