风力发电机组设备的预防性维护策略

中图分类号 :TM315 文献标识码：A

引言

当前，大型设备制造业及风电控制技术持续发展，风电机组正朝更大规模和海洋化方向快速推进。随着陆上及海上风电机组数量的持续增长，风电行业的竞争愈发激烈。海上风电机组与陆上风电机组的价格差距逐渐缩小，众多风电厂商卷入激烈的价格竞争，导致整个产业链的盈利状况不容乐观。在这一背景下，风电机组面临新的要求和挑战，迫切需要通过提升风能转换效率、增加发电量、降低单位电力成本来应对行业发展的压力。因此，做好风力发电机组设备的预防性维护措施至关重要。

1 风力发电机组维修管理现状与挑战

风电场的关键设备，其稳定运行和信赖性直接影响着风电场的盈利效益以及能源供应的持久性。然而，由于长期处于恶劣的环境条件下，以及其极度复杂的结构与不断变化运行状况使得保养管理面对很多困难。有各种类型的故障可能存在于风力发电机组中，涉及到机械故障、电子故障、控制故障等方面，这些问题常出现在预见之外，导致修理工作具有相当大的不可预测性。再者，风能发电设备的保养支出相当巨大，尤其在海洋风力发电站，由于地点独特，任何不测导致的修补开销和时间成本都会激增。另外，面对风能发电装置容量的持续快速升级，传统按期保养模式无法应对逐个提高的保养要求，迫切需要一个更有效且智能化的维护治理方式。

近些年，风能行业蓬勃发展，全国城乡建设用能局公布的数据表明，到 2022 年末止，我国的风力发电累计装机容量约 340GW，稳居全球领先地位 [1]。然而随着装机容量逐步攀升，风电机组的维护管理也变得越来越困难。以某大型风力场为例，在这个地方存在 200 部风力发电设备，并且每年产生 5000 万千瓦时的电能。尽管如此，由于没有有效的状态监督和预防性故障策略，该风电场因设备失灵导致的年度停工时间达1000h 以上，维护费用上千万元。为了攻克这些难题，中国风能产业开始积极研究以状态监控为基础的保养管理方案。通过安装各类型传感器实时获取风力发电机组运行信息包括温度、振动情况、声响、油质分析等，并借助大数据与机器学习科技来对这些信息进行解读，旨在识别设备运行状况及潜在的故障风险。

2 风力发电机组设备的预防性维护策略

2.1 故障预测

在风力发电机组运行期间，通过对运行数据的详细分析，可以构建一个故障预测模型，旨在预判设备可能遇到的问题。为了增强该预测模型的精确度，我们可运用诸如机器学习与深度学习等前沿技术来处理数据。借助这些技术，能够更加精准地辨识潜在故障特征及早期迹象。另外，开发一套专门针对风力发电机组的专家系统同样至关重要。此系统将基于广泛的历史运行记录和故障实例进行综合分析，为维护团队提供即时的诊断结果与解决方案。它不仅有助于缩短问题定位过程，还能够提出具体有效的修复策略，从而极大地改善故障识别的速度与准确性，保障风力发电机组的安全稳定运转，并延长其服役期限。为了进一步提升故障预测模型的性能，我们可以整合多种数据源，例如环境监测信息、设备振动及温度记录等，以获取更为详尽的设备状态描述。借助实时监控与数据收集机制，能够持续更新并优化该模型，使其适应各种工作环境和条件的变化。此外，利用物联网技术，可实现对设备状态的远程监视与警报功能，即使在极端气候或地理位置偏远的情况下，也能迅速识别并应对潜在故障。通过采取上述综合策略，不仅能有效预防故障的发生，还能在故障出现时快速响应，最大程度地减少停机时间，从而保障风力发电机组的安全高效运行。

2.2 故障预测与维修计划

在维护风力发电设备时，利用机器学习一直是执行错误预测和修复计划优化的关键技术手段。通过运用这种算法，能从大量设备运行数据中捕捉到质量演变的潜在指标，进一步提前制定维护方案，降低非预期停工期，从而提升风能发电场的工作效率。

在开始使用机器学习算法的步骤之前，对采集的数据进行净化和预先处理是必不可少的，这些步骤包括消除杂音、填充遗漏数据以及规范化数据格式等。举例来说，在东北某风电厂执行状态检测系统时，传感器接收到的数据首先会经过仔细而严谨的预处理，以保证数据品质与稳定性。挑选适合的特征是增强失效讯息准确度关键的一环。通过选择特征，能够从大量传感器所得到的数据中找出与故障最密切相关的因素。例如，在南方某个风电厂里所开展示例调查中，根据研究分析历史故障记录观察到温度和振动是预测发电机是否会发生问题上非常重要的特征点。

采用合适的机器学习策略，对所选特征进行模型培训。常见的框架包括决策树、随机森林、支持向量机（SVM）以及神经网络等。在模型培训阶段使用交叉验证等技术来估测模型的效能，并进行参数优化调整。以西部某风电场为例子，通过比较各机器学习，最终决定采用随机森林作为预知故障的模型，精确度高达 85% 。利用已经构建好的机器学习模型，能够分析实际检测到的数据，进而预见设备可能遭遇的故障。根据预测得出的结果，修复管理体系能够自动产生修复计划，包含维修时间、必须资源、估算成本等。在东部海岸某风电厂具体应用案例中，通过机器学习技术来预测故障并制定维修方案，维护响应速度提高了 50% ，非计划停工时间降低了 70% 。

2.3 定期维护

为了确保风力发电机组的稳定运行和延长使用寿命，定期维护工作是不可或缺的。首先，需要对风力发电机的叶片进行定期的内、外部检查维修工作，这一步骤的目的是及时地发现叶片表面可能出现的腐蚀、裂纹或其他形式的损伤，并采取相应的维修处理措施。此外，调整叶片平衡也极为重要，它不仅能够确保风机运转时的稳定性，还能避免由于不平衡引发的额外振动和噪声，进而减轻设备磨损并延长使用寿命。针对齿轮箱而言，定期进行润滑油检测及内窥镜检查是必不可少的操作步骤，这有助于及早发现齿轮的磨损情况或其他潜在问题，并进行必要的修复或替换工作，从而维持齿轮箱的良好运作状态。作为风力发电系统核心组件之一的发电机，同样需要定期接受清洁和检查，这样可以快速定位并解决电气故障，防止因电气问题导致的停机故障和安全隐患。最后，支撑着整个风力发电装置的塔架也需要定期接受检查与维护保养，迅速处理塔架上存在的腐蚀或损坏现象，这对于维持整体系统的稳固性和安全性具有重要意义。

结束语

新能源风力发电机组设备的预防性维护策略对于提高风力发电机组的可靠性和稳定性，降低维护成本，延长设备使用寿命，提高风力发电效率具有重要意义。通过采取预防性维护策略，可以及时发现和处理风力发电机组设备中的潜在故障，避免故障的发生和扩大，确保风力发电机组设备始终处于最佳运行状态。

参考文献：

[1] 刘珍城 . 风电变流器预防性维护检测技术应用研究 [J]. 科学与信息化 ,2024(8):67-69.

[2] 于云, 石广栋. 风电机组齿轮箱油温高原因分析及预防措施探究[J].风力发电 ,2022(1):46-51.

[3]蒋禹,刘国锋,王志勇.风电机组振动检测预防性检修技术的应用[J].电子乐园 ,2022(8):142-144.