摘 要：在傳統(tǒng)的風(fēng)電機(jī)組運維管理方法下，風(fēng)力發(fā)電的可靠性較低，因此本文進(jìn)行了提高風(fēng)力發(fā)電可靠性的風(fēng)電機(jī)組運維管理研究。首先，獲取風(fēng)電機(jī)組運行的最佳狀態(tài)，建立一個運維管理模型。其次，制定精準(zhǔn)地預(yù)防性運維策略時，考慮風(fēng)電機(jī)組的部件相關(guān)性，確保各部件間的協(xié)調(diào)運行。最后，對風(fēng)電機(jī)組進(jìn)行科學(xué)管理，合理布置位置和間距，以充分發(fā)揮每臺風(fēng)電機(jī)組的作用。試驗證明，該方法可以精準(zhǔn)地維護(hù)風(fēng)電機(jī)組，提高風(fēng)力發(fā)電的可靠性，為電力供應(yīng)的穩(wěn)定性做出貢獻(xiàn)。

關(guān)鍵詞：風(fēng)力發(fā)電；可靠性；風(fēng)電機(jī)組；運維管理

中圖分類號：TM 721 " " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

風(fēng)力發(fā)電具有環(huán)境友好、資源豐富等優(yōu)勢，但也面臨著運行可靠性、穩(wěn)定性不足等挑戰(zhàn)。在風(fēng)力發(fā)電過程中，作為將風(fēng)能轉(zhuǎn)化為電能的核心設(shè)備，風(fēng)電機(jī)組發(fā)電的可靠性直接影響整個風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的運行效率和質(zhì)量。但風(fēng)電機(jī)組長時間處于復(fù)雜變化環(huán)境中，風(fēng)力發(fā)電的可靠性受到嚴(yán)重挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的風(fēng)電機(jī)組運維管理方法通?；诮?jīng)驗和個人判斷，缺乏科學(xué)性和系統(tǒng)性，難以實現(xiàn)精準(zhǔn)的故障預(yù)測和預(yù)防性維護(hù)[1]。為解決該問題，本文旨在挖掘風(fēng)電機(jī)組潛在規(guī)律和特征，為提高風(fēng)力發(fā)電可靠性的風(fēng)電機(jī)組運維管理提供支持。

1 獲取風(fēng)電機(jī)組運行最佳狀態(tài)

由于評價指標(biāo)較多時不易確定各指標(biāo)的對應(yīng)權(quán)重，使用單層次評價體系易造成各指標(biāo)權(quán)重分量小，因此評判結(jié)果對各指標(biāo)的分辨率較差。本文采用多層次模糊綜合評價法對風(fēng)電機(jī)組運行狀態(tài)進(jìn)行評價。為使構(gòu)建的評估模型能真實反映風(fēng)電機(jī)組的運行狀態(tài)，考慮風(fēng)電機(jī)組的各關(guān)鍵部件和故障排除時間統(tǒng)計情況[2]，并結(jié)合現(xiàn)有技術(shù)手段，對風(fēng)電機(jī)組的葉片進(jìn)行重點監(jiān)測。將風(fēng)電機(jī)組狀態(tài)評估的項目層分為齒輪箱、發(fā)電機(jī)、機(jī)艙、控制柜、電網(wǎng)系統(tǒng)和葉片6個因素子集，記為A={B1，B2，B3，B4，B5，B6}。將每個項目層指標(biāo)B分為多個因素C的綜合，建立風(fēng)電機(jī)組狀態(tài)評價指標(biāo)體系，如圖1所示。

葉片振聲信號分析結(jié)果的加入可在一定程度上彌補傳統(tǒng)SCADA數(shù)據(jù)分析中的信息不足，當(dāng)風(fēng)電機(jī)組葉片發(fā)生開裂和雷擊等故障時，該模型能獲得更多信息進(jìn)行狀態(tài)評判[3]。本文使用劣化度來刻畫現(xiàn)有風(fēng)電機(jī)組各項評估指標(biāo)的健康度，為[0，1]。“0”表示目前的工作狀況良好，“1”表示當(dāng)前運行狀態(tài)差，中間值為介于運行狀態(tài)好與壞之間。越小越優(yōu)型指標(biāo)包括各關(guān)鍵部件的溫度值、機(jī)艙振動等，該類指標(biāo)值越小，表明該指標(biāo)狀態(tài)越良好。其劣化度g1如公式（1）所示。

（1）

式中：x為參數(shù)實測值；xl為該參數(shù)正常工作最小值；xu為該參數(shù)正常工作最大值；[xl，xu]為該參數(shù)正常工作范圍。

中間型指標(biāo)包括轉(zhuǎn)速、電網(wǎng)電壓和電網(wǎng)電流等，其指標(biāo)變量越靠近中間值，風(fēng)電機(jī)組該指標(biāo)的運行狀態(tài)就越好，其劣化度g2如公式（2）所示。

（2）

式中：xa為風(fēng)電機(jī)組運行狀態(tài)最佳運行時的參數(shù)最小值；xb為風(fēng)電機(jī)組運行狀態(tài)最佳運行時的參數(shù)最小值；[xa，xb]為風(fēng)電機(jī)組運行狀態(tài)最佳運行時的參數(shù)范圍[4]。

2 建立提高風(fēng)力發(fā)電可靠性的風(fēng)電機(jī)組運維管理模型

本文利用威布爾分布進(jìn)行建模。威布爾分布是一種連續(xù)概率分布，威布爾分布的失效概率密度函數(shù)f（t）可以表示為公式（3）。

（3）

公式（3）為非負(fù)變量t從參數(shù)為（β，η，γ）的威布爾分布。威布爾分布形狀參數(shù)β主要影響設(shè)備的失效率曲線。典型故障率曲線如圖2所示。

βlt;1時為早期故障期，該階段故障率高的原因是設(shè)備在設(shè)計或制造上出現(xiàn)缺陷，隨著產(chǎn)品投入使用時間推移，其失效率會不斷降低。β=1時為偶然故障期，在此期間失效率較低，設(shè)備基本處于健康運行狀態(tài)，這一時期發(fā)生故障的主要原因通常與使用不當(dāng)有關(guān)。βgt;1時為損耗故障期，該階段失效率變高，原因是設(shè)備部件磨損或老化，此時應(yīng)注意設(shè)備的運行狀態(tài)，及時采取相關(guān)措施[5]。觀察圖2可看出失效率曲線形狀與浴盆的縱切面類似，因此稱“浴盆曲線”，中間一段為設(shè)備的使用壽命。

γ作為位置參數(shù)，表示設(shè)備在時間[0，γ]內(nèi)能夠正常運行。選擇γ=0對風(fēng)電機(jī)組部件壽命進(jìn)行威布爾可靠性建模，表示風(fēng)電機(jī)組開始工作時就發(fā)生故障的概率，其累計失效概率密度函數(shù)F（t）、可靠度函數(shù)R（t）、失效概率密度函數(shù)f（t）、失效率函數(shù)h（t）分別為公式（4）～公式（7）。

（4）

（5）

（6）

（7）

可靠度函數(shù)R（t）與失效率函數(shù)h（t）的關(guān)系模型如公式（8）所示。

（8）

公式（8）建立了提高風(fēng)力發(fā)電可靠性的風(fēng)電機(jī)組運維管理模型，可以制定相應(yīng)的運維策略。

3 考慮部件相關(guān)性維護(hù)風(fēng)電機(jī)組

對風(fēng)電機(jī)組進(jìn)行維護(hù)時，一般都要求在某一程度上保證維修費用最低，以此本文建立了2層優(yōu)化模型。將未達(dá)到危險程度的單個和隨后的維修組合重新輸入上面的模型并進(jìn)行再一次優(yōu)化[6]。維護(hù)思想的框架如圖3所示。

上述優(yōu)化分為2個部分。1）失效依賴關(guān)系。綜合考慮溫度、幅值等多源數(shù)據(jù)，利用威布爾比例風(fēng)險模型刻畫組件的風(fēng)險程度，基于組件的風(fēng)險程度確定維修時間，利用Copula函數(shù)計算組件的聯(lián)合風(fēng)險程度和機(jī)組的風(fēng)險程度。2）經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)性。在零件維修過程中，將維修計劃中的零件和目標(biāo)函數(shù)確定的維護(hù)范圍內(nèi)的零件一并納入維修計劃。與傳統(tǒng)的機(jī)會維修策略不同，本文將考慮設(shè)備維修后聯(lián)合風(fēng)險程度的改變對故障造成的損失，并引入懲罰代價。底層優(yōu)化方法綜合考慮組件失效關(guān)聯(lián)對組件風(fēng)險程度的影響，以組件風(fēng)險程度最小為目標(biāo)函數(shù)，對組件風(fēng)險程度進(jìn)行評估。

4 布置位置間距管理風(fēng)電機(jī)組

布置風(fēng)電機(jī)組的間距對風(fēng)力發(fā)電的效率和可靠性具有重要影響。合理布置間距可以充分利用風(fēng)能，提高發(fā)電效率，同時還可避免相互干擾，降低故障率。確定風(fēng)電機(jī)組的布置間距時，需要考慮以下4個因素。第一是尾流效應(yīng)。當(dāng)一個風(fēng)電機(jī)組在另一個風(fēng)電機(jī)組的前方運行時，后一個風(fēng)電機(jī)組會受前一個風(fēng)電機(jī)組產(chǎn)生尾流的影響。尾流效應(yīng)會導(dǎo)致風(fēng)速下降和湍流增加，從而影響后一個風(fēng)電機(jī)組的發(fā)電效率。為了減少尾流效應(yīng)影響，需要適當(dāng)增加風(fēng)電機(jī)組間的間距。第二是渦旋脫落。當(dāng)一個風(fēng)電機(jī)組在另一個風(fēng)電機(jī)組附近運行時，后一個風(fēng)電機(jī)組可能會受前一個風(fēng)電機(jī)組產(chǎn)生的渦旋脫落的影響。渦旋脫落會導(dǎo)致風(fēng)速下降和湍流增加，從而影響后一個風(fēng)電機(jī)組的發(fā)電效率。第三是地理位置和風(fēng)向。地理位置和風(fēng)向會對風(fēng)電機(jī)組間的間距產(chǎn)生影響。在同一個風(fēng)電場中，不同的地理位置和風(fēng)向會導(dǎo)致風(fēng)速和湍流程度出現(xiàn)差異，因此需要根據(jù)具體情況來確定最佳布置間距[7]。第四是電網(wǎng)系統(tǒng)對風(fēng)電機(jī)組間的間距也有一定要求。

綜合考慮上述因素，采用公式（9）來計算風(fēng)電機(jī)組間的布置間距。

D=f（V，H，d） （9）

式中：D為風(fēng)電機(jī)組間的布置間距（m）；V為風(fēng)速（m/s）；H為風(fēng)電機(jī)組的高度（m）；d為電網(wǎng)系統(tǒng)要求參數(shù)。

5 試驗

5.1 試驗準(zhǔn)備

在本次風(fēng)電機(jī)組運維試驗中，本文選取不同型號的風(fēng)電機(jī)組進(jìn)行試驗，以評估運維策略的效果。試驗地點位于某風(fēng)力發(fā)電場，試驗時間為1個月。參與試驗的人員均具備風(fēng)電機(jī)組運維的相關(guān)經(jīng)驗和技能。在試驗準(zhǔn)備階段，制定詳細(xì)的試驗計劃和步驟，并準(zhǔn)備必要的試驗設(shè)備和工具。試驗設(shè)備包括振動傳感器、轉(zhuǎn)速傳感器、溫度傳感器、風(fēng)速儀、數(shù)據(jù)采集器和計算機(jī)等，用于監(jiān)測風(fēng)電機(jī)組運行狀態(tài)和采集相關(guān)數(shù)據(jù)。

需要注意的是，在試驗前，需要對風(fēng)電機(jī)組和測量儀器進(jìn)行充分檢查和校準(zhǔn)，以保證其準(zhǔn)確性和可靠性。在試驗過程中，需要嚴(yán)格遵守相關(guān)安全規(guī)定和操作規(guī)程，保障試驗過程的安全性和可靠性。當(dāng)風(fēng)電機(jī)組發(fā)生故障時，需要及時采取措施進(jìn)行處理，避免故障擴(kuò)大化。

5.2 試驗結(jié)果和分析

為驗證所提的運維管理方法的優(yōu)越性，本文與文獻(xiàn)[6]方法、文獻(xiàn)[7]方法進(jìn)行比較，試驗結(jié)果見表1。

根據(jù)表1的試驗結(jié)果可知，使用本文風(fēng)電機(jī)組運維管理方法的損失發(fā)電量為9.88×103kW·h，使用文獻(xiàn)[6]方法的風(fēng)電機(jī)組運維管理方法的損失發(fā)電量為5.63×104kW·h，使用文獻(xiàn)[7]方法的風(fēng)電機(jī)組運維管理方法的損失發(fā)電量為6.47×104kW·h?？偘l(fā)電量損失越小，風(fēng)力發(fā)電的可靠性越高。因此使用本文運維管理方法的風(fēng)力發(fā)電的可靠性更高，并能精準(zhǔn)維護(hù)風(fēng)電機(jī)組，從而有效提高風(fēng)電機(jī)組的運行效率和穩(wěn)定性。

6 結(jié)語

綜上所述，通過運用威布爾分布模型等數(shù)據(jù)分析方法，可以更科學(xué)、系統(tǒng)地評估風(fēng)電機(jī)組的性能并制定相應(yīng)的運維策略。同時，綜合考慮部件相關(guān)性和布置位置間距等因素，可以更全面地評估風(fēng)力發(fā)電可靠性并制定相應(yīng)的優(yōu)化策略，顯著提高風(fēng)力發(fā)電的可靠性，推動風(fēng)力發(fā)電行業(yè)可持續(xù)發(fā)展。

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