风电场全生命周期安全风险识别与动态管控策略研究

引言

风电场的地理分布和运行特性使其在全生命周期各阶段面临诸多安全挑战。随着《“十四五”现代能源体系规划》提出“2025 年风电装机容量达 6 亿千瓦”的发展目标，风电场建设规模持续扩大，同时老旧机组逐步进入退役期，安全管理工作面临新的考验。传统安全管理模式在应对复杂风险时存在一定局限性，如陆上风电场常规人工巡检对部分隐蔽性缺陷的检测能力有待提升，海上风电场因交通条件限制，故障处理时效性不足。在此背景下，探索建立全生命周期动态风险管控体系，对推动风电产业安全发展具有积极意义。

1 风电场全生命周期典型安全风险识别

1.1 规划设计阶段

规划设计作为风电场安全的“第一道防线”，其潜在风险主要集中在选址、设备选型与方案设计环节。在选址方面，自然环境适配不足问题突出，例如在地质灾害高发区布设风机，可能导致基础滑移，像 2023 年西南某风电场就因未避开滑坡带，在暴雨后出现 3 台风机基础滑移；海上风电场若未充分评估波浪载荷，会加速塔筒底部腐蚀，缩短使用寿命 5-8 年。同时，气象数据偏差也会带来隐患，依赖短期风速观测数据设计，未考虑长期风况变化，如西北某风电场实际年均风速低于设计值 1.2m/s ，既影响发电效率，又加速齿轮箱油液老化。设备选型与设计上，设备适配性差表现为陆上、海上风机选型不当，电气柜因未采用防盐雾设计腐蚀故障率超 40% ，叶片选型不匹配当地湍流强度使疲劳裂纹发生率提升 25% ；基础设计缺陷则体现为软土地基采用浅基础导致基础沉降超 200mm ，海上风机单桩基础直径偏小致使桩身倾斜度超出规范限值。

1.2 建设施工阶段

建设阶段的风电场施工涵盖吊装、焊接、高空作业等高危环节，其安全风险主要聚焦于人员操作、设备工况与环境干扰三方面。施工质量与环境因素同样不容忽视，结构施工易出现塔筒焊缝探伤合格率低于 90% 、基础混凝土强度不达标等缺陷，分别影响结构稳定性与承载能力；环境方面，雨季未排水施工会造成基坑积水、基础空鼓，海上施工若未避开台风季，不仅延误工期，还加剧设备锈蚀风险。

1.3 运维运行阶段

运维阶段是风电场全生命周期中持续时间最长（通常 20-25 年）、风险最频繁的阶段，其核心风险集中在设备故障与人员操作失误两大方面。设备故障风险中，关键部件故障较为突出，单台维修成本超 80 万元。电控与辅助系统故障同样不容忽视，变桨系统传感器失灵（占比 15% ）会致使叶片无法正常变桨、风机紧急停机，箱式变压器在夏季负荷高峰时易因过载导致绝缘油击穿引发火灾。人员与管理风险方面，操作失误表现为运维人员未按规程检测齿轮箱油液，漏判油液劣化（酸值 >0.15mgKOH/g 未及时更换），或在远程监控系统中误触发紧急停机，造成风机非计划停机；巡检不到位则体现为人工巡检频次不足（每月 1 次），难以发现叶片内部裂纹、塔筒腐蚀等缺陷，海上风电场更因恶劣海况导致季度巡检无法开展，设备隐患不断累积。

2 风电场全生命周期动态管控策略

2.1 风险识别与等级评估

风电场全生命周期安全风险识别采用分阶段的方法体系，并基于“发生概率 P× 影响程度 I”乘积划分红橙黄蓝四级风险管控策略。在规划阶段，运用“GIS 地理信息 + 气象大数据”分析法，叠加地质灾害分布图、5 年以上风速风向历时数据，海上风电场还需采集波浪、潮汐数据，借助 MIKE 软件模拟极端海况，设备选型采用“全生命周期成本 - 风险”矩阵，阈值 80% ）及搭载高清相机与激光雷达的无人机（检测叶片裂纹，分辨率 0.1mm ）；退役阶段则采用“结构检测 + 环境评估”法，利用超声波测厚仪检测塔筒腐蚀厚度，土壤采样仪评估基础周边土壤污染程度。风险等级划分方面，红色风险（ P×I⩾0.8 ，极高）需 24 小时监控并立即整改，要求 72 小时内整改且每日巡检，例如叶片表面裂纹（长度 5-10cm ）；黄色风险（ 0.2⩽P×I<0.5 ，中）需 1 周内整改并每周巡检，像变压器温升 60-80^∘C ；蓝色风险（ P×I<0.2 ，低）实行月度排查与持续监控，如电控柜轻微粉尘堆积。

2.2 分阶段动态管控

风电场全生命周期安全风险识别与动态管控策略涵盖四大阶段：规划设计阶段，陆上风电场避开地震烈度 ⩾7 度、滑坡风险区，海上风电场远离航道与海洋保护区，采用“长期气象站 + 临时测风塔”组合数据（测风周期 ⩾1 年），利用WAsP 软件优化风机排布；依据GB51096 规范，陆上风机选用IP54 防护等级设备，海上选用 IP65 防盐雾设备，基础设计进行承载力验算，软土地基采用桩基础（埋深 ⩾6m ），海上单桩基础直径 ⩾8m_⨀ 。建设施工阶段，吊装作业前核查吊机额定起重量（如 3MW 风机需 350t 以上吊机），实时监测风速（ >8m/ s 停止作业），高空作业人员持证上岗并佩戴智能安全帽，平台防护栏杆高度⩾1.2m ；塔筒焊接采用全自动焊机（探伤合格率 ⩾98% ），基础混凝土用回弹仪现场检测（强度达标率 100% ），雨季施工设置基坑排水沟与集水井，海上施工避开台风季（北纬 30^∘ 以南避开 6-10 月）。运维运行阶段，部署“风电场物联网平台”，实时采集数据，运用 AI 算法（如 LSTM 模型）预测故障（准确率⩾90% ），每月用无人机巡检叶片，每季度用内窥镜检测齿轮箱内部磨损；运维人员通过“理论 + 实操”考核（合格率 100% ），严格执行《风电场运维规程》，建立“故障应急响应流程”，陆上故障4 小时内到场，海上故障24 小时内响应。

2.3 技术赋能

在风电场全生命周期管理中，数字孪生技术应用与AI 与大数据分析发挥着关键作用。构建风电场数字孪生模型，能够实时映射风机、基础、电控系统的物理状态，在运维阶段，可通过输入振动、温度数据模拟齿轮箱磨损趋势，提前 1-2 个月预警故障，并模拟叶片在不同风速下的应力分布，优化变桨策略以减少疲劳损伤；在退役阶段，可模拟塔筒拆除过程中的应力变化，优化切割位置避免结构坍塌。同时，借助 AI 与大数据分析，基于 10 万 + 条设备故障数据训练 AI 模型，可实现齿轮箱异常振动、叶片裂纹等故障的识别，预警准确率达 92% ，误报率 <5% ；通过分析 5 年以上气象数据，还能预测极端风况，提前72 小时调整风机停机角度，使叶片顺桨，减少载荷。

结束语

风电场全生命周期安全风险管理的创新探索，或可尝试跳出传统“分段割裂、静态应对”的固有框架。通过构建“分阶段风险精细化辨识、技术驱动的动态管控机制、标准化管理流程体系”，有望实现全流程的系统性覆盖。伴随数字孪生、AI 等前沿技术的持续发展与深入应用，未来风电场安全管控或将逐步向“预测性维护、无人化运维”方向演进，为风电产业的规模化发展筑牢安全根基，助力“双碳”目标稳步推进。

参考文献：

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