陳杰林

大唐漳州風力發(fā)電有限責任公司

摘要：隨著社會經(jīng)濟發(fā)展速度不斷加快，各領(lǐng)域用電需求日漸提升，對發(fā)電機組運行狀態(tài)提出了更高要求。風電機組突發(fā)事故會造成嚴重的停機損失，因此為控制風電機組故障問題發(fā)生幾率，需要建立起專項科學的突發(fā)故障狀態(tài)檢修檢測模型。本文就針對此，以風電機組突發(fā)性故障振動信號特征為切入點，提出狀態(tài)及檢修原理下風電機組突發(fā)性故障狀態(tài)檢修決策模型的建立措施，以供參考。

關(guān)鍵詞：風電機組;突發(fā)性故障狀態(tài);決策模型

1、風電機組突發(fā)性故障狀態(tài)檢修決策模型建立意義

在風電機組實際運行期間，易受外部環(huán)境、內(nèi)部質(zhì)量、操作問題等因素影響，出現(xiàn)突發(fā)性故障問題，導致供電效果不佳，嚴重者會引發(fā)巨大經(jīng)濟損失。為切實提升風電機組突發(fā)性工程狀態(tài)檢修水平，需基于狀態(tài)機會檢修原理，構(gòu)建起更加完善的風電機組突發(fā)性故障件性決策模型。

與傳統(tǒng)檢修手段相比，建立起的突發(fā)性故障狀態(tài)決策模型能夠更加直觀的展現(xiàn)出風電機組各構(gòu)件故障之間的相關(guān)性，通過提取風電機組內(nèi)部震動單元故障信號特征，對此些信號進行降頻與消噪處理。結(jié)合風電技術(shù)狀態(tài)機會檢修原理，明確故障機會闕值函數(shù)以及風電基礎(chǔ)工作狀態(tài)闕值函數(shù)，并由此計算出風電機組突發(fā)性故障風險發(fā)生幾率[1]。實現(xiàn)突發(fā)性故障發(fā)生位置以及故障嚴重程度進行精準判斷，具有檢測精準度高、控制成本損失效果好，檢修效率高等優(yōu)勢。

2、提取風電機組突發(fā)性故障振動信號特征

在風電機組突發(fā)性故障問題出現(xiàn)后，機組振動運行信號會與正常狀態(tài)下的運行信號不同[2]。通過對比此兩種振動信號特征，能夠更加細致的研究突發(fā)性故障發(fā)生緣由，并且針對突發(fā)性故障特征制定出專項解決方案。具體來說，利用故障分布函數(shù)表示風電機組突發(fā)性故障，將突發(fā)性故障視為函數(shù)內(nèi)部一個隨機變量，計算出風電機組故障發(fā)生概率。因風電機組故障變量具備連續(xù)性狀態(tài)特征，需設(shè)置更加合理的概率密度指標，確保故障分布函數(shù)科學合理。

風電機組突發(fā)性故障問題發(fā)生前以及發(fā)生期間，系統(tǒng)振動信號特征會發(fā)生明顯轉(zhuǎn)變，而結(jié)合狀態(tài)機會檢修原理，可以有效利用此振動信號特征，建立起突發(fā)性故障狀態(tài)決策模型，確保風電機組振動信號的變化能夠被快速高效識別出來，以便直觀向檢修人員展現(xiàn)出風電機組運行狀態(tài)，并為制定出專項維修預(yù)案提供重要理論依據(jù)。

風電機組機械部分主要由機降系統(tǒng)、驅(qū)動系統(tǒng)、冷卻系統(tǒng)、葉片的構(gòu)成，由于風電機組長期處于室外惡劣環(huán)境下運行，外部結(jié)構(gòu)會受雨雪風沙的侵蝕，引發(fā)突發(fā)性故障問題。經(jīng)過實際研究發(fā)現(xiàn)，不同突發(fā)性故障問題所產(chǎn)生的振動信號特征明顯不同，在后期檢修與處理時的問題也存在巨大差異。因此為確保風電機組突發(fā)性故障狀態(tài)能夠被及時發(fā)覺，需要事先分析并確定風電機組主要故障形式。

在利用狀態(tài)及檢修原理構(gòu)建風電機組突發(fā)性故障決策模型期間，應(yīng)當細致分析振動信號差異特征[3]。首先收集風電機組振動信號，并對此些信號進行小波重構(gòu)，去除突發(fā)性故障信號內(nèi)部干擾噪聲信號，準確定位出突發(fā)性故障發(fā)生位置以及故障種類，進而明確風電機組突發(fā)性故障狀態(tài)維修闕值函數(shù)以及機會維修函數(shù)，切實提升風電機組突發(fā)性故障狀態(tài)的檢修精準性。傳統(tǒng)風電機組突發(fā)性故障振動信號主要是由信號采集單元獲取，此方式只適用于低頻信號。但由于突發(fā)性故障振動信號多受到噪聲信號干擾，導致振動信號特征判別難度增大。而本文擬用的小波重構(gòu)方式，能夠?qū)Ω哳l信號進行分解，過濾掉突發(fā)性故障信號中的噪聲干擾。通過多次分解轉(zhuǎn)換高頻信號，能夠?qū)崿F(xiàn)突發(fā)性故障信號降頻處理目標，并將處理后的信號特征投影到各自對應(yīng)的小波區(qū)間，切實提升提取突發(fā)性故障振動信號特征的精準度，保障信號特征強度水平，對增強后期突發(fā)性故障維護方案的適用性與專項性奠定了堅實基礎(chǔ)。

3、風電機組突發(fā)性故障檢修決策模型的設(shè)計

通過收集風電機組突發(fā)性故障振動信號，明確此振動信號特征，對振動信號進行降噪處理，可為后期突發(fā)性故障檢修決策模型的制定提供重要數(shù)據(jù)支持。注重在突發(fā)性故障檢修決策模型設(shè)計過程中利用狀態(tài)機會檢修原理，優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)及模型內(nèi)容，能夠及時提升突發(fā)性故障問題檢測定位的精準性以及檢測結(jié)果的準確度[4]。當前大部分風電機組多為串聯(lián)式結(jié)構(gòu)，在其中某一部件發(fā)生故障問題后，其他機組運行狀態(tài)也會受到明顯影響，切實提升了故障技術(shù)定位難度。傳統(tǒng)機組突發(fā)性故障問題會采用停機大范圍檢修方式，但此種方式帶來的巨大停機成本與經(jīng)濟損失往往是風力發(fā)電廠無法承受之重。

狀態(tài)機會檢修原理主要就是指整個風電機組系統(tǒng)發(fā)生故障后，故障部分與其他正常狀態(tài)下的機組在運行期間的部分振動信號會產(chǎn)生明顯差異，通過對這些故障信號細節(jié)特征以及闕值變化情況進行精準分析，就能夠更加準確的判斷出故障發(fā)生位置以及故障發(fā)生原因。

通過以收集并分析風電機組突發(fā)性故障狀態(tài)振動信號特征的方式對突發(fā)性故障問題進行檢修與處理，能夠有效避免停機檢測方式，對各機組運行狀態(tài)進行精準分析，從而準確衡量出維修成本與過程發(fā)生機會成本之間的差值，切實增強風電機組突發(fā)性故障維修工作的經(jīng)濟效益。

在利用狀態(tài)機會檢修原理構(gòu)建風電機組突發(fā)性故障決策模型期間，可通過設(shè)置正常與突發(fā)性故障狀態(tài)下風力發(fā)電機組的狀態(tài)闕值函數(shù)曲線以及故障機會闕值曲線，判斷出突發(fā)性故障問題風險大小，判定故障風險發(fā)生幾率，計算出綜合檢修成本。

在風電機組突發(fā)性故障決策模型中，如果出現(xiàn)系統(tǒng)指示值高于故障機會闕值的情況時，說明該系統(tǒng)運行期間存在較大故障風險，需要進行停機檢修處理。如果系統(tǒng)指示值位于較為平穩(wěn)的區(qū)域，則說明系統(tǒng)存在突發(fā)性故障風險，需要相關(guān)檢修人員加大風電機組回饋振動信號特征變化的觀測力度，及時發(fā)現(xiàn)并處理系統(tǒng)可能存在的故障問題。

總結(jié)：總而言之，風電機組突發(fā)性故障問題往往會造成嚴重的安全隱患與經(jīng)濟損失。面對日漸增長的供電要求，在風電機組故障狀態(tài)預(yù)測與控制期間，相關(guān)工作人員需建立起結(jié)構(gòu)完善的突發(fā)性故障狀態(tài)決策模型，結(jié)合風電機組運行特征，對決策模型結(jié)構(gòu)進行不斷優(yōu)化，確保風電機組突發(fā)性故障問題得到及時，保障風電發(fā)電廠核心利益。

參考文獻

[1]徐波. 計及機會維修的電力系統(tǒng)狀態(tài)檢修理論研究[D].山東大學，2016.

[2]李業(yè)勇. 高壓直流輸電系統(tǒng)可靠性計算及其檢修策略研究[D].山東大學，2016.

[3]劉炳文. 基于振動模態(tài)識別的自卸車底盤故障診斷與維修優(yōu)化[D].太原理工大學，2018.