提高风力发电可靠性的风电机组运维管理研究

摘 要：在传统的风电机组运维管理方法下，风力发电的可靠性较低，因此本文进行了提高风力发电可靠性的风电机组运维管理研究。首先，获取风电机组运行的最佳状态，建立一个运维管理模型。其次，制定精准地预防性运维策略时，考虑风电机组的部件相关性，确保各部件间的协调运行。最后，对风电机组进行科学管理，合理布置位置和间距，以充分发挥每台风电机组的作用。试验证明，该方法可以精准地维护风电机组，提高风力发电的可靠性，为电力供应的稳定性做出贡献。

关键词：风力发电；可靠性；风电机组；运维管理

中图分类号：TM 721 " " " 文献标志码：A

风力发电具有环境友好、资源丰富等优势，但也面临着运行可靠性、稳定性不足等挑战。在风力发电过程中，作为将风能转化为电能的核心设备，风电机组发电的可靠性直接影响整个风力发电系统的运行效率和质量。但风电机组长时间处于复杂变化环境中，风力发电的可靠性受到严重挑战。传统的风电机组运维管理方法通常基于经验和个人判断，缺乏科学性和系统性，难以实现精准的故障预测和预防性维护[1]。为解决该问题，本文旨在挖掘风电机组潜在规律和特征，为提高风力发电可靠性的风电机组运维管理提供支持。

1 获取风电机组运行最佳状态

由于评价指标较多时不易确定各指标的对应权重，使用单层次评价体系易造成各指标权重分量小，因此评判结果对各指标的分辨率较差。本文采用多层次模糊综合评价法对风电机组运行状态进行评价。为使构建的评估模型能真实反映风电机组的运行状态，考虑风电机组的各关键部件和故障排除时间统计情况[2]，并结合现有技术手段，对风电机组的叶片进行重点监测。将风电机组状态评估的项目层分为齿轮箱、发电机、机舱、控制柜、电网系统和叶片6个因素子集，记为A={B1，B2，B3，B4，B5，B6}。将每个项目层指标B分为多个因素C的综合，建立风电机组状态评价指标体系，如图1所示。

叶片振声信号分析结果的加入可在一定程度上弥补传统SCADA数据分析中的信息不足，当风电机组叶片发生开裂和雷击等故障时，该模型能获得更多信息进行状态评判[3]。本文使用劣化度来刻画现有风电机组各项评估指标的健康度，为[0，1]。“0”表示目前的工作状况良好，“1”表示当前运行状态差，中间值为介于运行状态好与坏之间。越小越优型指标包括各关键部件的温度值、机舱振动等，该类指标值越小，表明该指标状态越良好。其劣化度g1如公式（1）所示。

（1）

式中：x为参数实测值；xl为该参数正常工作最小值；xu为该参数正常工作最大值；[xl，xu]为该参数正常工作范围。

中间型指标包括转速、电网电压和电网电流等，其指标变量越靠近中间值，风电机组该指标的运行状态就越好，其劣化度g2如公式（2）所示。

（2）

式中：xa为风电机组运行状态最佳运行时的参数最小值；xb为风电机组运行状态最佳运行时的参数最小值；[xa，xb]为风电机组运行状态最佳运行时的参数范围[4]。

2 建立提高风力发电可靠性的风电机组运维管理模型

本文利用威布尔分布进行建模。威布尔分布是一种连续概率分布，威布尔分布的失效概率密度函数f（t）可以表示为公式（3）。

（3）

公式（3）为非负变量t从参数为（β，η，γ）的威布尔分布。威布尔分布形状参数β主要影响设备的失效率曲线。典型故障率曲线如图2所示。

βlt;1时为早期故障期，该阶段故障率高的原因是设备在设计或制造上出现缺陷，随着产品投入使用时间推移，其失效率会不断降低。β=1时为偶然故障期，在此期间失效率较低，设备基本处于健康运行状态，这一时期发生故障的主要原因通常与使用不当有关。βgt;1时为损耗故障期，该阶段失效率变高，原因是设备部件磨损或老化，此时应注意设备的运行状态，及时采取相关措施[5]。观察图2可看出失效率曲线形状与浴盆的纵切面类似，因此称“浴盆曲线”，中间一段为设备的使用寿命。

γ作为位置参数，表示设备在时间[0，γ]内能够正常运行。选择γ=0对风电机组部件寿命进行威布尔可靠性建模，表示风电机组开始工作时就发生故障的概率，其累计失效概率密度函数F（t）、可靠度函数R（t）、失效概率密度函数f（t）、失效率函数h（t）分别为公式（4）～公式（7）。

（4）

（5）

（6）

（7）

可靠度函数R（t）与失效率函数h（t）的关系模型如公式（8）所示。

（8）

公式（8）建立了提高风力发电可靠性的风电机组运维管理模型，可以制定相应的运维策略。

3 考虑部件相关性维护风电机组

对风电机组进行维护时，一般都要求在某一程度上保证维修费用最低，以此本文建立了2层优化模型。将未达到危险程度的单个和随后的维修组合重新输入上面的模型并进行再一次优化[6]。维护思想的框架如图3所示。

上述优化分为2个部分。1）失效依赖关系。综合考虑温度、幅值等多源数据，利用威布尔比例风险模型刻画组件的风险程度，基于组件的风险程度确定维修时间，利用Copula函数计算组件的联合风险程度和机组的风险程度。2）经济关联性。在零件维修过程中，将维修计划中的零件和目标函数确定的维护范围内的零件一并纳入维修计划。与传统的机会维修策略不同，本文将考虑设备维修后联合风险程度的改变对故障造成的损失，并引入惩罚代价。底层优化方法综合考虑组件失效关联对组件风险程度的影响，以组件风险程度最小为目标函数，对组件风险程度进行评估。

4 布置位置间距管理风电机组

布置风电机组的间距对风力发电的效率和可靠性具有重要影响。合理布置间距可以充分利用风能，提高发电效率，同时还可避免相互干扰，降低故障率。确定风电机组的布置间距时，需要考虑以下4个因素。第一是尾流效应。当一个风电机组在另一个风电机组的前方运行时，后一个风电机组会受前一个风电机组产生尾流的影响。尾流效应会导致风速下降和湍流增加，从而影响后一个风电机组的发电效率。为了减少尾流效应影响，需要适当增加风电机组间的间距。第二是涡旋脱落。当一个风电机组在另一个风电机组附近运行时，后一个风电机组可能会受前一个风电机组产生的涡旋脱落的影响。涡旋脱落会导致风速下降和湍流增加，从而影响后一个风电机组的发电效率。第三是地理位置和风向。地理位置和风向会对风电机组间的间距产生影响。在同一个风电场中，不同的地理位置和风向会导致风速和湍流程度出现差异，因此需要根据具体情况来确定最佳布置间距[7]。第四是电网系统对风电机组间的间距也有一定要求。

综合考虑上述因素，采用公式（9）来计算风电机组间的布置间距。

D=f（V，H，d） （9）

式中：D为风电机组间的布置间距（m）；V为风速（m/s）；H为风电机组的高度（m）；d为电网系统要求参数。

5 试验

5.1 试验准备

在本次风电机组运维试验中，本文选取不同型号的风电机组进行试验，以评估运维策略的效果。试验地点位于某风力发电场，试验时间为1个月。参与试验的人员均具备风电机组运维的相关经验和技能。在试验准备阶段，制定详细的试验计划和步骤，并准备必要的试验设备和工具。试验设备包括振动传感器、转速传感器、温度传感器、风速仪、数据采集器和计算机等，用于监测风电机组运行状态和采集相关数据。

需要注意的是，在试验前，需要对风电机组和测量仪器进行充分检查和校准，以保证其准确性和可靠性。在试验过程中，需要严格遵守相关安全规定和操作规程，保障试验过程的安全性和可靠性。当风电机组发生故障时，需要及时采取措施进行处理，避免故障扩大化。

5.2 试验结果和分析

为验证所提的运维管理方法的优越性，本文与文献[6]方法、文献[7]方法进行比较，试验结果见表1。

根据表1的试验结果可知，使用本文风电机组运维管理方法的损失发电量为9.88×103kW·h，使用文献[6]方法的风电机组运维管理方法的损失发电量为5.63×104kW·h，使用文献[7]方法的风电机组运维管理方法的损失发电量为6.47×104kW·h。总发电量损失越小，风力发电的可靠性越高。因此使用本文运维管理方法的风力发电的可靠性更高，并能精准维护风电机组，从而有效提高风电机组的运行效率和稳定性。

6 结语

综上所述，通过运用威布尔分布模型等数据分析方法，可以更科学、系统地评估风电机组的性能并制定相应的运维策略。同时，综合考虑部件相关性和布置位置间距等因素，可以更全面地评估风力发电可靠性并制定相应的优化策略，显著提高风力发电的可靠性，推动风力发电行业可持续发展。

参考文献

[1]崔晓哲.风电机组的日常运维及检修技术分析[J].集成电路应用，2023，40（2）：312-314.

[2]吕致为，王永，邓奇蓉.考虑时间窗约束的海上风电机组运维方案优化[J].太阳能学报，2022，43（10）：177-185.

[3]胡成栋.风电机组的日常运维及检修技术应用[J].中国高新科技，2022，3（8）：38-39.

[4]李锁，黄玲玲，刘阳，等.基于风电机组状态信息的海上风电场维护策略[J].现代电力，2022，39（1）：26-35.

[5]陈明光，徐创学，冯庭有，等.海上风电场运维一体化平台的开发应用[J].船舶工程，2021，43（10）：17-21，103.

[6]王占文，郑亚伟.对风电运维管理模式的探讨分析与构建[J].新型工业化，2021，11（7）：138-139.

[7]童英杰.新能源发电企业风电机组齿轮箱运维管理研究[J].中国设备工程，2021，5（9）：92-93.