风电机组故障统计分析研究

张镇，关书强

（1. 中海油新能源琦泉平阴风电有限公司，平阴 250400；2. 中海油新能源二连浩特风电有限公司，二连浩特 012600）

风电机组故障统计分析研究

张镇1，关书强2

（1. 中海油新能源琦泉平阴风电有限公司，平阴 250400；2. 中海油新能源二连浩特风电有限公司，二连浩特 012600）

基于某实际运行的风电场，统计了场内风电机组全年的故障数量，结合风电场月度发电量、月平均风速和月平均气温，探讨了风电机组故障数量与机组运行状况和环境温度之间的关联性，同时分析了主要系统故障高发的原因。最后提出了降低机组故障发生率以及改善运行维护工作的一些措施。

风电场；风电机组；故障；统计分析

0 引言

随着风电发展回归理性，风电场的经济效益越来越受到重视。风电场投入运行后，其经济效益取决于发电量及运行维护成本，而两者都受到风电机组故障的影响。风电机组故障轻则导致计划外停机检修，降低发电量；重则需要更换零部件，增加额外支出。特别是在风电机组质保到期后，机组故障频发将极大地削弱风电场的经济效益。

传统风电场的运营中，往往比较重视运行数据的统计分析，侧重于风电机组功率曲线的优化，试图单方面增加发电量，而对机组故障的统计分析重视不够。为了保证设备完好率和可利用率，部分风电场盲目增加运维人员，建立大而全的备品备件库，挤占流动资金，这导致运行维护成本居高不下。而有些风电场为降低成本，备品备件不足，运维人员不够，影响了风电机组的及时维护和检修[1]。通过对风电机组各种故障深入的统计分析，可以预防多发性故障的发生，减少停机时间，提高设备完好率和可利用率，增加发电量[2]。

本文以某风电场为例，对机组故障进行了统计分析，并对降低故障发生率以及改善运行维护工作进行了探讨。相关探讨将对我国大量风电场的运行维护具有重要的现实意义。

1 实例介绍

1.1 风电场介绍

本文所讨论的风电场位于内蒙古中部偏北某地，受蒙古高气压影响，属中温带大陆性季风气候和干旱荒漠草原气候。春季干燥多沙，夏季短暂炎热，秋季天高气爽，冬季漫长寒冷。气象站多年平均气温4.0℃，平均风速4.1m/s，年极端最高气温41.1℃，年极端最低气温-37.1℃，年均雷暴日数22.7天，年均沙尘暴日数13天。

风电场场区地形开阔，地势平坦，地表植被为低矮牧草。场址范围面积约25.3km2，装有33台某型1.5MW风电机组，于2011年5月建成投产。

1.2 风电机组简介

该风电场投运的风电机组为某型1.5MW低温型变桨变速双馈机组，该型机组技术成熟，在国内吊装数量较大，具有一定的代表性。该机组主要参数见表1。

2 故障统计分析

本文将风电场视为一个整体，为排除监控系统虚假报警的影响，依照所开的机组工作票，对2012年机组故障发生情况进行了统计。一方面，按月统计了故障数量，结合风电场月度发电量、月平均风速和月平均气温，探讨了风电机组总体故障数量与机组运行状况和环境温度的关联性；另一方面，按机组组成部分，分类统计了故障发生次数，并分析了一些系统故障高发的原因。

表1 风电机组主要参数

2.1 故障数量与发电量和环境温度

风电机组作为在恶劣环境下运行的发电设备，其故障发生情况与发电量、风速和环境温度密不可分，探讨故障数量与发电量、风速和环境温度之间的关联性是十分必要的。

风电机组的功率与风速的三次方成正比[3]，故风电场发电量应随平均风速的增减而增减，两者应呈正相关性，图1中发电量和平均风速曲线的变化基本符合这一规律。但在10月至12月，风速增大，发电量却减少了，这是由于该风电场所在的北方进入供暖期后，为保证供热，热电负荷上升，风电限电严重的缘故。由于限电严重时，停运的风电机组较多，为消除限电停运的因素，故而本文探讨故障数量与发电量之间的关系。

从图1可以看到，在3月底至6月初和9月初至10月初气候温和的春秋季节时，机组故障数量随着发电量的增减而增减，两者间呈现较好的正相关性；而在炎热及寒冷夏季与冬季，故障数量与发电量之间的关联性较差，表明机组故障数量还与环境温度存在某种关联。

图1 故障数量与发电量关联图

图2 故障数量与平均气温关联图

从图2可知，在1月至3月初时，故障数量随气温升高而降低；在10月底至12月时，故障数量随气温降低而升高，即冬季故障数量随气温的升高而降低。而在6月初至9月初的夏季时，故障数量随气温升降而升降。

上述分析表明，在气候温和的春秋季节，机组故障主要受到发电量的影响，故障数量与发电量呈现出比较好的正相关性；而在气候极端的冬夏季节，机组故障主要受到气温的影响，冬季的低温和夏季的高温都会使得机组故障数量增加。

另外，结合图1和图2，可以发现在风速较小、发电量较低和气温适宜的9月，机组故障次数最少，而其他风速及发电量大或气温比较极端的月份，故障次数都比较多，从而进一步表明发电量、风速和环境温度是导致机组故障的主要因素。

2.2 故障分类统计分析

前面探讨了机组总体故障数量与发电量和环境温度的关系，下面按机组组成部分分类，探讨各个部分故障数量与发电量和环境温度的关联。

国内外现有的大型双馈风电机组型号很多，但结构基本相似，文献[1] [4]和文献[5]分别从工程和设计角度介绍了大型风电机组的组成。结合厂家说明和机组运行实践，本文将该型机组分为风轮塔筒及地基、变桨系统、偏航系统、传动系统、发电机、变频器、控制系统、液压系统、通讯系统和安全链等10个组成部分，分类统计了该风电场所有机组在2012年的故障发生情况。

从图3中不难看出，在完整的一年中，变桨系统、变频器和通讯系统分列故障数量的前三位，接下来比较容易发生故障的是传动系统、控制系统和液压系统，其他系统故障较少。

为探讨故障类型与发电量之间的关联，分别选取气温相近但发电量及平均风速相差较大的5月和9月（即春季和秋季），分类统计这两个月的故障类型，如图4所示。从中可以看出，在高发电量的5月，变频器、传动系统和控制系统的故障份额明显增大，变桨系统的故障份额明显减小；而在低发电量的9月，变桨系统和通讯系统故障大幅攀升，变频器和传动系统故障份额明显减小。

由于该风场春季的平均风速很大，此时机组往往处于满发状态，长时间的高负荷运行，不可避免地增大了变频器、传动系统和控制系统等高位运行的部件的故障发生概率；而秋季时风速小，机组负荷小，并且经常因风速过低而切出，从而降低了前述系统的故障发生概率。与此同时，低负荷使UPS往往失电，从而导致通讯系统故障。

图3 2012全年故障类型图

图4 故障类型与发电量关联图

图5 故障类型与季节关联图

变桨系统方面，机组启停时，在变桨系统驱动下，桨距角变化迅速；而低风速时，机组以固定桨距角运行，当高于额定风速时，桨距角平滑变化以控制功率[6]。因秋季风速较小，机组经常因风速过低而切出，使得变桨系统频繁迅速动作，从而增大了故障发生概率；而春季风速较大，机组运行比较平稳，很少启停机，因而降低了变桨系统故障发生概率。

值得注意的是，虽然5月和9月的故障类型份额差距明显，但9月份的每种故障次数都少于5月份。因此，虽然低风速和低负荷改变了不同故障的份额，但却降低了故障次数。

该地夏季和冬季的平均气温差距很大，故而有必要探讨故障类型与平均气温的关联，图5为按季节的故障分类统计情况。从图5中可知，在气温很低的冬季，变频器和液压系统故障较多；而在气温较高的夏季，控制系统和变桨系统故障较多。这是由于低温条件下，变频器往往加热不足以及液压油粘度增大从而增加了变频器和液压系统的故障；而在气温较高的夏季，单片机和传感器以及变桨电机容易过热，因而增大了控制系统和变桨系统的故障发生概率。

综上所述，机组在大风期长时间高负荷运行，会显著增加变频器、传动系统和控制系统故障的发生概率；而机组在小风期运行，会相对增加变桨系统和通讯系统故障的发生概率。夏季的高温使控制系统和变桨系统的故障增多，冬季的严寒使变频器和液压系统的故障增多。

3 结论

本文通过对风电机组故障的统计分析，得出了机组故障主要受发电量（风速）和环境温度影响，以及变桨系统、变频器、通讯系统、传动系统、控制系统和液压系统等故障高发系统的主要影响因素的结论。根据结论，可以采取以下措施降低机组故障发生率以及改善运行维护工作。

(1) 适当增加机组故障高发系统的备件。有针对性地适当增加故障高发系统的备件，同时可以适量减少故障低发系统的备件。这样，一方面，可以避免因缺少备件而导致的故障消缺不及时，从而减少故障停机时间，增加发电量；另一方面，可以避免有些备件长期闲置导致的性能下降，也可降低资金占用。

(2)对维护人员重点进行针对故障高发系统的技术培训。开展技术培训，特别是针对机组故障高发系统的技术培训，能够使风电场维护人员尽快掌握机组检修维护的难点和重点，提高技术水平，缩短故障消缺用时，提高设备完好率和可利用率。

(3)强化机组定期维护与安全排查。为保证机组良好的技术状态和安全可靠运行，应严格按照规范及厂家要求对机组开展定期维护与安全排查，特别是大风期来临前，要对故障高发系统进行重点排查，以提前消除故障隐患。

(4)优化机组运行方式。为减少低、高温诱发的机组故障，在保证负荷的前提下：冬季严寒时，尽量减少停机或轮流启机，以免长时间停运导致机舱和部件过冷；夏季高温尤其是大风时，将长时间运行、齿轮箱及发电机温度较高的机组适当停机散热，避免超温。

随着投运的风电场日益增多，相信对风电机组的故障统计分析及相关研究也会逐渐增多，从而为降低故障发生率、改善运行维护工作乃至提高机组可靠性做出更多有益的探讨。

[1] 杨明明. 大型风电机组故障模式统计分析及故障诊断[D]. 北京: 华北电力大学,2009.

[2] 盛九庆, 傅兴元. 风电机组运行维护后服务市场分析[J]. 风能, 2012(10):52-56.

[3] Hansen,M.O.L.著, 肖劲松译. 风力机空气动力学（第2版）[M]. 北京:中国电力出版社,2009.

[4] 苏州龙源白鹭风电职业技术培训中心. 风电场建设、运行与管理[M]. 北京: 中国环境科学出版社,2010.

[5] Tony Burton等, 武鑫等译. 风能技术[M]. 北京: 科学出版社,2007.

[6] 叶杭冶, 刘琦. 风力发电机组的变距控制系统[J]. 机电工程, 1999(5):140-143.

An Analysis of Wind Turbine Fault Statistics

Zhang Zhen1, Guan Shuqiang2
(1. CNOOC New Energy & Qiquan Pingyin Wind Power Co., Ltd., Pingyin 250400, China;
2. CNOOC New Energy Erenhot Wind Power Co., Ltd., Erenhot 012600, China)

Based on an actual running wind farm, this paper gathered statistics of wind turbine faults. Combing with monthly generating capacity of the wind farm, the month average wind speed and month average temperature, it discussed the relationship between the number of wind turbine failures and the operating conditions and ambient temperature, then the reasons for the high incidence of major system failures are analyzed. Finally, some measures of reducing wind turbine failure rate and improving the operation and maintenance were proposed.

wind farm; wind turbine; fault; statistics analysis

TM614

A

1674-9219(2013)08-0068-04

2013-06-14。

张镇（1985-），男，硕士，主要从事风电场建设、运行与管理工作。