风电机组定检周期优化调整方法研究

风电机组定检周期优化调整方法研究

李胜

华能云南滇东能源有限责任公司风电分公司 650000

摘要：风电机组定检周期优化调整是提高风电机组运行效率和维护管理成本效益的关键环节。本文探讨了风电机组定检周期优化调整方法的研究进展，包括插值预测、外推预测、深度学习模型等。同时，探讨各种方法的优缺点，并提出未来研究的发展方向和挑战。通过对风电机组定检周期的优化调整，可以为风电行业提供更可靠、高效的运维管理策略，推动风电产业的可持续发展。

关键词：风电机组；定检；剩余寿命预测

引言：风电机组作为可再生能源的重要组成部分，具有广泛的应用和发展前景。然而，长期以来，风电机组的日益增多和运行环境的多样性给维护管理带来了巨大挑战。定检周期是风电机组维护管理中的重要决策之一，它直接影响到设备的可靠性、安全性和经济性。

1. 风电机组使用阶段

风机使用可以分为以下几个阶段：

1.磨合期：新安装的风机在开始运行时，需要经过一段时间的磨合期。在这个阶段，风机的各个部件还在逐渐适应和适配，可能会有一些噪音、震动等现象。此时，需要注意监测和调整风机的运行参数，确保其正常工作。

2.正常期：磨合期之后，风机进入正常运行期。在这个阶段，风机的各项指标和性能应该达到设计要求，能够稳定地运行。此时，需要进行定期的检查和维护，包括清洁风机表面和滤网、润滑润滑部件、检查电气连接等，以保证其正常运行和延长寿命。

3.老化期：随着风机使用时间的增加，各个部件会逐渐出现磨损和老化的现象。在这个阶段，可能会出现一些故障和性能下降的情况。此时，需要及时维修和更换受损部件，以确保风机的可靠性和安全性。

4.回收期：当风机达到寿命末期或者出现严重故障无法修复时，进入回收期。在这个阶段，需要进行风机的拆解和回收处理，包括对可回收的部件进行分类和处理，对废弃部分进行环保处理[1]。

2. 风电机组定检周期优化调整方法分析

2.1风电机组的退化评价指标

    针对风电机组定检周期的优化调整方法以及退化评价指标的建立，可以主要从三个方面进行考虑。转子叶片是风电机组中容易受到磨损和损坏的部件之一。通过对转子叶片的损耗情况进行评估，可以判断其是否需要更换或修复，从而决定定检周期。建立一个合理的转子叶片损耗评估指标，如平均剩余寿命 (Average Remaining Life, ARR)，来衡量叶片的剩余寿命[2]。

风电机组的设备故障率是影响定检周期的重要因素之一。通过监测和记录不同设备的故障情况，建立一个设备故障率评估指标，如平均设备故障频次 (Average Equipment Failure Frequency, AEEC)。根据该指标，可以判断设备的可靠性，以确定适当的定检周期。

风速变化是影响风电机组性能和损耗的因素之一。建立一个风速适应性评估指标，如平均风速适应性指数 (Average Wind Speed Adaptability Index, AFAP)，来衡量风电机组的风速适应能力。根据该指标，可以调整定检周期，以适应不同的风速条件。

其中将AFAP设置为P、将ARR设置为R、将AEEC设置为E。但是这三种指标在实际的使用过程中单位不同，因此权重不同，因此统一处理后将其转换为[0,1]，其权重从大到小分别为R、P、E。

2.2DBN模型结构

DBN（深度信念网络）是一种无监督的深度学习模型，可以用于风电机组定检周期优化的建模和预测。它由多个层次的节点组成，包括输入层、隐藏层和输出层。输入层用于接收输入数据，例如风电机组的运行数据、故障记录、环境条件等。通常，输入层的每个节点代表一个特征或变量。DBN可以包含多个隐藏层，每个隐藏层都有多个节点。隐藏层的节点通过权重连接，可以学习到数据中的复杂关系和特征表示。隐藏层的节点数目可以根据问题的复杂性进行调整。DBN的输出层通常用于预测或分类。输出层的节点数目取决于具体的问题，例如预测风电机组的剩余寿命或优化定检周期，将其神经元个数设置为N个。如表为DBN模型设置节点与输入层、隐藏层以及输出层的数据情况

表 1 模型节点数据情况

在该示例中，输入层包含了风电机组的运行时间、环境温度、湿度、风速和设备故障频次等特征。隐藏层由多个节点组成，每个节点都与输入层相连，并通过学习数据中的关系来提取特征。输出层用于预测风电机组的剩余寿命估计，其中输出节点数为1。

2.3预测步骤

    在风电机组定检周期优化调整方法的研究中，本文需要选取RUL（剩余使用寿命）作为预测的主要数据类型，其中使用插值预测和外推预测方法。

RUL插值预测是根据已知的剩余使用寿命数据点，在这些数据点之间进行内插来估计未知数据点的剩余使用寿命。如果该风电机组的发展阶段已经处于老化期，且向着回收期逐渐发展，则该风电机组的插值预测需要使用退化指标来进行评价，其评价中的插值节点参考上文模型结构中的节点情况。要预测运行时间为1000小时和1500小时时的剩余使用寿命，可以使用插值方法（如线性插值、多项式插值等），根据已知数据点的趋势来估计未知数据点的剩余使用寿命

[3]。

外推预测是基于已知剩余使用寿命数据点的趋势和模式，推测未来的剩余使用寿命。其预测过程如上，阶段为风电机组的正常期。通过观察已知数据点的趋势，可以使用回归分析、时间序列模型等方法，来推测未来数据点的剩余使用寿命。插值预测和外推预测是利用已知数据点的特征和模式，对未知数据点的剩余使用寿命进行估计和预测的常用方法。根据具体问题和数据特征，选择合适的预测方法，并结合其他优化调整方法，可以实现风电机组定检周期的优化。

2.4预测结果

在风电机组定检周期优化调整方法的研究中，预测结果分析是评估模型和方法有效性的重要环节。对比实际观测值与预测值，可以直观地了解预测模型的准确性。绘制实际值与预测值的折线图或散点图，可以清楚地看到它们之间的差距。在对比中使用DBN模型，其输入层、隐藏层以及输出层的节点单元共计350个，在预测过程中，其误差最小值在240节点附近。使用均方根误差对预测结果进行定量评估。其均方根误差的情况为97.376kW，模型预测准确度超过80%。

观察误差的分布和模式，可以帮助判断预测模型是否存在系统性偏差或随机误差。通过分析误差模式，可以进一步改进预测模型和优化调整方法。通过对上文中预测三大指标的误差观察，可以发现其变化波动一致，且波动不大。

通过对模型参数、特征选择等进行敏感性分析，可以评估不同因素对预测结果的影响程度。在预测过程中，270节点-300节点之间的数据出现波动，但是波动持续较短，说明风电机组在该节点存在故障。同时，通过指标测试可以得知，在该期间内，风电机组的齿轮、叶片出现2次故障。考虑到预测结果的不确定性，可以控制预测原始范围以评估预测结果的可靠性。本文预测使用观察时长为1500小时-2000小时，且处于正常期以及老化期之间的风电机组作为参考。

需要注意的是，在预测结果分析过程中，应该根据具体问题和数据特征进行综合考虑。预测模型的准确性和稳定性是评估模型有效性的核心指标，但也要关注误差的来源和模型的适用性，以提高预测结果的可靠性和实用性。

结语：总之，通过合理利用数据和建立准确的预测模型，风电机组的定检周期可以根据实际状况进行动态调整，提高风电机组的可靠性和经济性。这将为风电行业的可持续发展做出重要贡献。随着技术的不断进步和研究的深入，相信定检周期优化调整方法将得到更加完善和实用的应用。

参考文献：

[1]王云涛,倪维东,王永锋. 深入剖析大型风电机组增功提效的方法[A]. 中国农业机械工业协会风力机械分会.第十届中国风电后市场交流合作大会论文集[C].中国农业机械工业协会风力机械分会:中国农业机械工业协会风力机械分会,2023:5.

[2]马铁强,向凯. 考虑指标退化的风电机组定检周期优化调整方法[J]. 重型机械,2023,(03):43-51.

[3]王萪峰. 基于深度置信网络的风电机组剩余寿命预测研究[D].太原科技大学,2021.