风力发电系统预防性维修决策技术分析

风力发电系统预防性维修决策技术分析

孙圣凯

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摘要：随着我国可再生能源发展战略的推进，风力发电系统的健康、高效运行变得越来越重要，为了提高风力发电系统运行效率，延长其使用寿命，减少维修成本，本文从维修决策技术角度对风电系统预防性维修进行了分析研究。

关键词：风电；维修；决策；

引言

风电系统是一种复杂的机电一体化设备，其组成部件多，运行环境恶劣、工作条件苛刻、部件结构复杂，由于风电设备运行过程中会产生大量的故障数据，并存在一定的随机性，因此若不对风电设备进行有效的预防性维修，将会导致风电系统故障频发，进一步降低其可靠性和寿命。

一、维修决策技术的基本原理

维修决策技术是对设备的运行状态进行评估，确定最佳的维修时机和维修方式，以达到保证设备可靠性、安全性、经济性和环境适用性等目的的技术。本文对风电系统维修决策技术进行了分析研究，对风电系统中的关键设备（如发电机、变流器等）建立了相应的故障预测模型，通过对模型的分析与研究，可以确定出机组运行中的薄弱环节，进而制定出科学、合理的维修策略，降低风电设备运行成本[[1]]。

目前常用的预防性维修决策技术主要有定期检查、状态监测和故障诊断等方法。定期检查是指对设备进行定期检查，以便及时发现故障隐患，状态监测是指在设备运行过程中通过检测设备中相关参数变化情况来监测其健康状态，故障诊断是指根据检测出的故障信息来确定其产生的原因并制定相应的维修策略。

风电系统中采用定期检查和状态监测相结合的方法进行预防性维修决策。定期检查是对风电系统中重要部件或关键设备进行检修，以确定其运行状况；状态监测是对风电系统中关键设备进行实时检测，及时发现设备潜在故障隐患并进行故障诊断。定期检查和状态监测结果作为制定维修策略的依据，而维修策略则是根据定期检查结果来制定的。

风电系统预防性维修决策主要包括3个部分：一是对设备进行评估，确定其性能劣化趋势；二是对设备状态进行监测，确定其性能劣化程度；三是制定相应维修策略。基于维修决策技术进行风电系统预防性维修主要包括3个方面：一是对设备故障隐患进行分析；二是根据分析结果制定相应预防维修策略；三是通过故障监测对设备进行诊断，及时发现故障隐患并制定相应的预防维修策略[[2]]。

风电系统中关键部件或重要设备采用定期检查和状态监测方法可以保证风电系统具有良好的可靠性和安全性，而根据不同故障类型制定相应维修策略可以降低其维护成本，提高其使用寿命，减少环境污染。

二、关键技术分析

风电系统预防性维修决策的关键技术主要包括故障树分析、决策支持系统和寿命预测。故障树分析是一种重要的故障分析方法，其最大的特点在于能够从各个角度、多层次对问题进行描述，同时也为后续的分析、诊断、决策等提供了一个可靠的基础。故障树分析方法可以应用在风电系统设备的可靠性评估、维修方式决策和维修资源优化配置等方面。在具体实施中，要先将风电系统设备按照一定的结构组成单元进行划分，然后根据不同单元的故障特点分别建立故障树，从而建立相应的故障树分析模型。

决策支持系统是指由一组规则集组成，用于辅助决策者进行决策，并为决策者提供相应信息支持的系统。由于风电系统设备种类繁多、结构复杂、运行环境恶劣、工作条件苛刻，因此在进行决策支持时，往往需要使用大量的历史数据或通过专家经验进行判断，由于这些数据或经验具有一定的模糊性和随机性，因此如何合理地利用专家知识和计算机知识对决策结果进行有效分析、评估就成为了决策支持系统必须解决的一个问题，决策支持系统主要包括状态监测系统、故障诊断系统和寿命预测系统三个部分[[3]]。

状态监测系统主要对风电设备运行过程中产生的振动信号进行采集分析，通过对振动信号进行时域和频域上的特征提取，分析设备运行状态变化趋势，并结合专家经验判断设备是否存在故障隐患，由于风电设备种类繁多、结构复杂、运行环境恶劣，因此需要使用先进的传感器技术对故障信息进行有效采集。故障诊断技术是根据检测到的风电设备故障数据，通过分析建立风电设备运行状态评估模型。利用基于规则推理的方法建立故障诊断规则库，并采用神经网络和支持向量回归机方法对数据进行预测分析。寿命预测技术主要利用各种技术手段获取风电设备历史运行数据和维修经验数据，通过分析建立风电设备寿命模型，从而为维修决策提供科学依据[[4]]。

三、基于灰色关联度分析的维修决策方法

风电设备故障数据通常具有随机性、模糊性等特点，因此，采用灰色关联度分析进行维修决策时，首先需要对风电系统故障数据进行预处理，风电设备故障数据经预处理后，将其划分为两个部分：一是故障特征量，二是正常特征量。由于故障特征量与正常特征量之间存在差异，因此需要对其进行模糊处理。

灰色关联度分析方法的原理如下：将故障数据按大小顺序排列，分别对每个故障特征量进行模糊化处理，然后计算各故障特征量与正常特征量之间的关联度，最后根据关联度大小对风电系统故障数据进行排序。当关联系数最大时，则认为该故障数据对应的正常数据最大；反之则认为该故障数据对应的正常数据最小。

首先将风电系统某部件的所有状态点进行灰色关联系数计算；然后按照从大到小的顺序排列；最后按照最大的关联度作为该部件的最佳维修方式。具体实施时可以考虑以下因素：①通过模糊化处理后得到的灰色关联度可作为各部件最佳维修方式选择依据。②结合维修成本分析和维修时间等因素确定最佳维修方式。③考虑到实际生产过程中各部件状态变化的不确定性和复杂性，应对风电系统进行模糊化处理[[5]]。

在未来发展应不断强化发电设备自身状态数据的收集与利用，基于灰色关联系数计算基础上，添加对发电设备状态预测模型的搭建，提升发电设备运行以及长期发展的检测精准度，以此真实体现发电设备实际运作情况，进而提高维修力度，延长设备使用期限。不断优化发电设备检修维护决策支持系统，同时积极使用不同类型的清洁能源，全面采集设备运作数据与故障问题，加强设备的可行性与数据分析的真实性，提升维修决策的精准度。

结语

风力发电系统是一种复杂的机电一体化设备，其运行过程中会产生大量的故障数据，且这些故障数据具有一定的随机性。为了保证风力发电系统安全、高效运行，延长其使用寿命，需要对其进行有效的预防性维修。在分析了风力发电系统常见故障类型及产生原因的基础上，本文从维修决策技术角度对风力发电系统预防性维修进行了分析研究，并提出了一种基于时间驱动型退化趋势模型的风电系统预防性维修决策方法。该方法可对风电设备进行科学、合理、高效地维修决策，有效减少其停机时间，降低其维护成本，提高风电系统的可靠性和经济性。

参考文献

[1]杨淼森,周文.风力发电系统预防性维修决策技术分析[J].中国设备工程,2023(04):74-76.

[2]张慧平. 风力发电系统的故障分析和设备维护策略研究[D].广东工业大学,2021.

[3]孙庆.风力发电系统监测管理与故障分析研究[J].自动化应用,2020(01):103-105.

[4]牛峥,李丹丹,许旌玮,林舒杨,崔佳絮.风力发电系统状态监测和故障诊断技术的分析[J].电子测试,2019(14):109-110+137.

[5]于立友. 风力发电系统不确定性风险评估研究[D].东北大学,2017.