风电运维关键装备与技术研究

风电运维关键装备与技术研究

刘石艳

华能云南滇东能源有限责任公司风电分公司 650000

摘要：为解决风电运维过程中，自然环境恶劣、控制策略不同所导致的运维效率低下问题。本文以海上风电系统运维工作为例，阐述运维过程中所使用的关键装备，并对运维技术进行研究。研究结果表明，风电运维工作需采用人工+智能结合的方法，做好风电设备的综合运维管理，并配置好相关设备，以确保运维一体化模式的科学构建。

关键词：风电运维；关键装备；关键技术；智能系统

引言：我国在风电资源利用上同时，应使用陆路风能和海上风能，相比较而言，海上风能资源更加丰富，但建设和运维的难度大。由于海上风电运行环境具有复杂性，机组结构独特性的特点，导致运维工作特殊，因此，本研究以海上风电为例，探讨运维工作开展所需配置的设备和技术，具有重要意义。

1风电运维内容及关键设备

1.1风电运维内容

风电运维的工作核心重点主要集中在风电设备上，且工作内容主要包括检修、维护两个方面，需要耗费大量成本。且由于风电机组多建设安装在风力较大的区域，工作环境恶劣，工件磨损严重，故障安全隐患比较大，且在雷击、风暴等天气中，设备极易受到影响。海上对比陆地风电系统，其性能、成本差均在2.5倍以上。但为避免突发故障，导致相关问题，需要做好风电设备的运维，其工作内容主要包括三个方面。

第一，检测。检测的主要目的是了解风电机组的实际运行状态，该工作通常依据标准的流程及程序即可，通过状态检测，能够判断风电机组的相关零件是否处于即将故障的状态，根据结果，采取相应的检修措施。

第二，运维。运维是对故障的预测、处理，要求相关人员具备专业能力，能够准确判断故障内容、故障类型，采取针对性的故障处理方案。日常运维工作的开展旨在延长设备寿命，提高设备性能[1]。

第三，事故处理。当识别发现风电机组出现硬件故障时，需要采取更换零件的方案，该过程中更需要将设备元件重新拆卸、安装，需耗费大量的资金和时间。在故障发生后，运维人员也要联系专家诊断故障原因，做好综合评估工作。

1.2关键设备配置

    目前，运维工作中需要人工负责相关工作，但也可辅助智能系统提示风电运维效率。运维工作中所需配置的设备大致分为三种，分别为运维平台、交通船、补偿舷梯。运维平台具备升降、定位、导航等功能，可穿梭风场内完成设备的运维工作。风电设备所处环境的水深可以达到50m以上，平台的建设则可满足升降和水深维护的基本要求。交通运输船的主要作用是平台载体，为机组运行、运维工作开展提供依据，其稳定性是影响运维工作效率的核心关键。同时，物资运输、人员派遣、应急处置等均使用交通船，借助交通船，运维人员能够快速上下风电柱。当下，大多数的运输车波高在1.5m左右，可将运维人员运输至特定位置作业。补偿舷梯具备自由补偿能力，即满足运维过程中伸缩、俯仰的基本需要，该设备具备集成化、模块化功能，能够在运维工作开展过程中形成通道，且占地较小。

2风电运维技术应用

2.1在线监测预警

    在线监测技术应用主要提取风电场运行环境，监测对象包括海缆、船体、风机设备等。其中，海缆的主要作用是能量交换，主要采集和整合环境数据。运维船内的相关数据包括定位数据、通信数据。服务平台等，通过服务平台、监控系统模块的打造和构建，完成运输船智能数据采集体系的构建。风机各部件的监控在于参量的提取和数据的传输，在数据采集过程中，经由温度传感器、电流传感器、电压传感器、湿度传感器、振动传感器等，将风机各部件的实际运行状态集成化处理，随后上传至系统数据库之中。在风电运维过程中，主要应用在线监测系统，完成数据采集的过程，且在线监测技术具备阈值设置功能。系统在运行过程中，采集的数据会经由通信系统传输至数据层内，数据层会应用算法对数据结果进行预测、分析，判断其是否存在安全隐患。随后，根据结果将信号发送到应用层之中。在整个风电智能运维平台运行过程中，整个监测和预警过程响应时间在0.25s以内。本案例数据预警使用SCADA系统，超出阈值后会报警并告知运维人员，未超出阈值则直观显示在可视化界面之中。由于采集的数据包括设备本身数据和环境数据，由于环境的复杂性，其可能出现湍流过大、叶轮不平衡、偏航等问题，预警模块均支持数据的统计分析和显示[2]。

2.2健康管理系统

    健康管理系统是针对风电机组设备硬件模块进行管理的技术，该技术同样借助大数据技术、物联网技术，对风电机组设备进行健康管理。系统嵌入CPU和核心线程处理器之后，会重点关注安装数据采集装置的设备。本案例中所涉及的设备包括发电机、制动系统、桨系统、齿轮箱、叶片等，由于长时间运行，各部件极容易出现故障问题。因此，配置健康管理系统完成设备的指标管理工作，健康管理系统具备健康评价、健康数值显示等功能，依据的指标为温度、压力、电流、应变等。在健康管理系统建设应用过程中，切入预测模块，并根据实时数据采集结果与预测结果之间的差值分析，判断零件的劣化度，使用劣化度指标判断是否出现故障问题。在用户获取到相关设备的劣化度指标后，选择采取清理灰尘、添加润滑等维护方案，并对硬件的运行环境进行优化。

2.3故障诊断技术

故障诊断技术应用则具备预测和诊断的双重功能，是风电运维集成化、一体化管理的核心关键。根据故障诊断结果，运维人员可确定具体的故障位置，判断故障原因，选择使用运维平台、交通船、补偿舷梯开展具体的运维管理工作。因此，数据采集是前提、健康管理是关键，故障诊断是核心。故障诊断主要根据已经发生的故障和未报出的故障，解析故障序列和故障模型，筛选风电机组设备的故障数据，提炼具体的故障特征。本节主要阐述健康评估法在故障诊断中的实际应用，该方法主要根据提取的设备特征，对比预设的健康指标，判断两者之间的关联和冲突，从而判断是否出现设备运行异常的情况，运维人员提供依据。在故障诊断计算过程中，假设诊断对象为k个，且故障特征指标为Q个，则诊断模型解析公式如下：

公式中的R表示特征值，J表示特征值经过归一化处理所得的结果。在归一化处理完成后，进行特征诊断，预测和判断设备的实际健康状态，从而为运维人员提供具体的维护依据。

2.4一体化运维系统构建

    一体化运维系统具备强大的数据管理功能，且集成了各个设备节点的数据，并对设备的运行状态、故障信息进行展示。一体化技术的应用，为运维工作的开展提供了依据，且系统具备工单管理、进度显示、绩效评估等功能。例如，在风力发电设备预警显示温度过高之后，相关技术人员利用可视化界面，准确定位具体的故障位置后，使用风电运维平台开展细致检修，发现风电机组出现零件老化、松动的情况。借助设备的升降功能，完成该区域的维护和检修作业。因此，在运维工作中，运维装备配置是运维工作开展的核心，智能运维技术是运维工作开展的依据，两者相辅相成，推动了风力运维工作的持续发展。

结论：综上所述，风力发电是我国未来发展的主流方向，运维则是确保风电系统运行安全、稳定的核心，风电运维的关键装备配置，是确保运维效率的前提，相关技术配置则是运维工作开展的基础。考虑到风电设备运行环境的复杂性，电力企业需将智能化、一体化、共享化技术应用到具体的风电运维之中，确保风电系统运行安全、稳定，减少故障隐患的产生。

参考文献：

[1]陈金路,张翔宇,郑向远.海上风电智能运维关键技术与发展建议[J].海洋开发与管理,2023,40(06):117-128.

[2]谢珉,刘洪亮.风电运维母船智能系统的研究与应用[J].船舶工程,2023,45(04):58-60+65.