基于可靠度的风电机组预防性机会维修策略

风电机组关键部件维修会产生昂贵的固定维修费用、停机损失及发电损失。针对该问题,提出一种风电机组的预防性机会维修策略。在每个部件可靠度函数服从威布尔分布的基础上,依据可靠性要求估算各部件的预防性维修时间。通过定义机会维修可靠度裕度,并将之与预防性维修时间点处可靠度函数的斜率绝对值的倒数相乘,计算出每个部件的机会维修区间。利用二次抛物线插值法,以总费用为目标函数对机会维修区间进行优化,使得维修费用最小。结合实际风场维修案例进行仿真,结果表明,预防性机会维修策略比预防性维修策略减少了停机维修次数,节省了维修成本,因而证明了该策略的有效性。     

基于可及度评估的海上风机机会维修策略

海上风电机组的维修费用较高,在一定程度上限制了海上风电产业的发展。针对此现象,提出一种将故障维修与预防性维修相结合的机会维修策略。考虑海上天气情况对维修活动的影响,采用马尔科夫法和动态时间窗描述海上天气状况,提出可及度指标评估海上风电机组维修的可及性。运用蒙特卡洛法模拟部件的随机故障,并选择合适的周期,以周期内成本期望值最小为目标,对仅考虑更换措施以及考虑不完全维修、更换措施的机会维修策略的维修阈值进行优化。以某海上风电机组为例进行仿真,结果表明,考虑不完全维修、更换措施的机会维修策略对降低海上风电维修成本的效果更为可观,从而证明该策略的有效性。     

基于可靠度的风电机组机会维修策略

在传统预防性维修的基础上,提出基于可靠度的风电机组机会维修策略,当某一部件损坏造成系统必须停机维修时,可将其他未发生故障部件的维修时刻提前,从而减少系统停机次数。结合具体风力机实例,通过仿真分析验证了机会维修策略相较于传统预防性维修策略的经济性优势,并结合果蝇算法求出最佳机会维修阈值。     

基于可靠性和维修优先级的海上风电机组预防性维护策略优化

由于海上风电机组所处的特殊运行环境,针对其运行维护时的维护等待问题,提出基于可靠性和维护优先级的预防性维护策略。首先,结合天气可及度,采用排队理论描述维护等待时间。在对等待时间测算的基础上,将风电机组作为多部件复杂系统,按照实际可及情况,更新机组部件和系统的可靠性。然后以机组系统性能为主,部件性能为辅,对机组进行不完全维护。在考虑维护成本和对机组可靠性改善的因素影响下,构建了维护优先数,并采用数据包络分析方法(data envelopment analysis,DEA)求解,以确定各个部件的维修方式及次序。再以维护的单位时间成本最优为准则,进而得到机组的维修范围。最后,以某海上风电机组为例,验证了该维护策略的有效性,并分析了天气可及、维修时间对维护策略的影响。     

考虑天气因素的海上风电机组预防性机会维护策略优化方法

海上天气环境恶劣、可进入性差,给海上风电机组的运行维护带来了巨大挑战。该文引入天气因子、可及率和容量因子,分别描述天气对机组劣化过程、维护停机时间和单位时间停机损失的影响。将海上风电机组视为多部件串联系统,以维护成本最小为目标,部件可靠度为约束,构建了考虑天气因素的预防性机会维护模型。维护策略考虑不完全维护和更换两种方式,结合部件劣化情况和维护费用,以费效比作为维护方式的决策依据。以某海上风电场单台风电机组为例,将文中所提策略与不考虑天气因素的预防性维护策略、机会维护策略进行了对比,分析了天气、部件劣化、维护程度等因素对策略的影响。仿真结果验证了所提维护策略的有效性和优越性。     

基于设备可靠性的风电场预防性机会维修策略

风电场电气设备如变压器、开关柜等均需定期进行停电检修或预试,会造成与其电气连接的风电机组陪停。考虑电气设备及风电机组各主要部件的故障概率和维修机会,提出了基于可靠性的风电场预防性机会维修策略。该策略在风电场电气设备实施预防性维修的基础上,对与待修电气设备直接相连的风电机组关键部件实施机会维修。即当某电气设备可靠性降低到预防性维修阈值时,对其实施预防性维修,并核验与之直接相连的风电机组的关键部件的可靠性,若某部件的可靠性达到机会维修阈值,则对其实施机会维修。通过对预防性维修阈值与机会维修阈值的优化,使风电场发电损失和维修费用最小。最后,通过对风电场系统进行仿真,验证了所提出策略的有效性,该策略可降低风电机组因不同原因造成的重复停运时间,为实现风电场智能化维护提供新的方法。     

考虑风能损失的风电机组预防性机会维修策略

风电机组的运维费用占总成本的比例较大,通过改进维修策略,可有效降低风电机组维修费用。为减少维修停机导致的风能损失,在预防性机会维修策略的基础上,增加维修窗口长度及维修风速阈值两个控制参数,调整实施预防性机会维修的时间。通过蒙特卡洛法对算例进行模拟,验证了该策略的有效性并分析了新增控制参数的影响。     

考虑不完全维修的风电机组维修策略

提出一种考虑不完全维修的机会维修策略,使风电机组各部件在维修时有了配合的机会,多部件同时维修,能有效节省总维修费用;提出"修正因子"的概念来解决上次维修对下次维修造成的影响;定义各部件的机会维修区间,考虑"维修因子"的作用,优化各部件的机会维修故障率,使费用目标最小化;根据该策略,制定风电机组的维修决策过程。最后,利用某风电场的风电机组进行仿真验证,结果表明该策略能减少预防维修次数,节省维修成本,同时由于"维修因子"的作用,更符合风电机组的性能衰退过程。     

电力市场下发电侧无功定价研究分析

风机维修费用占其总成本比例很高,因此,研究有效的维修策略意义重大。风电机组是一个多部件复杂系统,提出采用机会维修策略优化风机关键部件的预防维修役龄和机会维修役龄,将风机关键部件的维修有机结合起来,实现分摊高额的固定维修成本。通过仿真分析,机会维修策略比传统的维修策略节省成本,从而验证了机会维修的科学性。     

基于机会维修模型的风电机组优化维修

风机维修费用占其总成本比例很高,因此,研究有效的维修策略意义重大。风电机组是一个多部件复杂系统,提出采用机会维修策略优化风机关键部件的预防维修役龄和机会维修役龄,将风机关键部件的维修有机结合起来,实现分摊高额的固定维修成本。通过仿真分析,机会维修策略比传统的维修策略节省成本,从而验证了机会维修的科学性。     

基于故障风险水平的海上风电场机会维护策略

海上风电场的维修费用占发电总成本比例较高,为降低海上风电场的运维成本,在基于可靠度阈值的机会维护策略基础上,针对风电机组子系统间存在的故障相关性与子系统故障风险水平,提出了一种包含故障风险水平、可靠度双阈值和维护矩阵的海上风电场机会维护策略。首先,采用故障链模型对风电机组子系统间的故障关系进行描述,并建立起风电机组各子系统的可靠度模型,引入多级维护的概念,提出考虑故障风险水平的风电场机会维护策略优化模型,采用粒子群算法对子系统机会维护的风险因子进行优化,进而确定单台机组的维护策略。其次,综合考虑了海上可及性、备件库存等因素,提出了一种基于维护矩阵的海上风电场维护策略优化模型,该模型以单位时间总维修成本最小为目标函数,根据子系统的备件库存和故障风险水平来对维护策略进行动态调整。最后,以某海上风电场中单台风电机组为例,考虑故障风险水平的机会维护策略比传统机会维护策略可降低27%的费用率,并分析了可及率、多级维护等因素对风电场机会维护策略的影响,验证了基于故障风险水平的海上风电场机会维护策略在降低维护费用方面的有效性。     

基于时间延迟理论的海上风电机组不定期检修策略

由于海上环境特殊,海上风电机组发生故障时适宜采取部件整体更换方式。实施状态检修选取合适的更换周期是降低运维成本的一个有效策略,但海上状态监测和健康诊断等技术还不够完善。针对此问题,以海上风电场运维日志为基础,借鉴状态检修中设备存在潜在故障—功能故障间隔的思想,将时间延迟理论引入海上风电机组维修中,对部件从潜在故障到功能故障的发展规律进行建模,并在此基础上提出一种适用于海上风电机组的不定期检修策略,优化部件更换周期。案例分析表明,所述方法能够确定一组最优的运维策略,使部件单位运行成本期望值处于一个较低水平,同时灵敏度分析结果能对优化出的策略进行运行风险评估。     

海上风机综合检修优化策略

风机的维护策略与备件配置是海上风电场维护优化的两个重要内容。文章针对海上风机维护策略和备件联合优化的问题,提出了一种兼顾部件离线维护与循环使用的齿轮箱综合检修优化策略。在此策略的基础上,结合风电机组部件的状态劣化过程与海上维护的可及性约束,建立以运维变量和备件变量为决策变量,以单位时间单位设备平均费用率最小为目标的优化模型,并采用遗传算法和蒙特卡罗仿真相结合的方法对该优化问题进行求解。算例结果表明：该综合策略有效的提高部件可用率,降低运维成本,验证了综合检修优化策略的有效性。     

基于可靠度约束的风电机组机会检修模型

对风电机组进行预防性检修,能够有效提高机组的可靠性。首先以风电机组单个部件的可靠度作为约束条件,以单部件单位时间检修成本最小作为目标函数,求得单部件的最佳检修周期和检修次数。在此基础上,对符合一定条件的部件进行机会检修,构建了风电机组的机会检修模型。最后,以机会检修策略下总的检修费用最小作为目标函数,以机组整体的可靠度作为约束条件,利用遗传算法对该模型进行求解以得到最佳的机会检修阈值和最小的检修总费用。通过算例分析表明,该机会检修模型能够有效节约总的检修成本。该研究对检修部门制定检修计划具有一定的参考意义。     

海上风电场维护任务动态调度策略

在海上风浪、载荷等因素的耦合作用下,风机状态数据波动迅速,时变工况下风机状态特征的敏感性导致维护需求的动态变化,增加了风电场维护任务精准调度的难度.文中提出了海上时变工况下考虑风机状态风险态势的风电场维护任务动态调度方法.首先,利用模糊C均值聚类算法划分风机时变工况,通过采用改进联合领域自适应卷积神经网络最小化特征分布差异,实现时变工况下风机状态特征自适应提取.然后,根据部件状态序列利用马尔可夫模型描述各部件的初始状态转移矩阵,考虑到不完全维护对机组部件性能的影响,引入部件性能退化过程,建立了考虑风机自适应状态评估的风险态势预测模型.同时,提出以维护船只、人员、工作时长等条件为约束,以单位电量调度维护成本最小为目标的海上风电场维护任务动态调度方法,实现了时变工况下海上风电场维护任务的动态调度.最后,以某海上风电场为例,验证了所提方法的有效性和经济性.     

基于风电机组状态信息的海上风电场维护策略

针对海上风电场运维过程中风电机组的状态信息利用不足,提出了一种基于风电机组状态信息的海上风电场维护策略。首先,考虑环境因素以及部件之间的相互作用对状态信息的影响,定义动态劣化度用于描述风电机组各部件的劣化程度,采用模糊综合评价法建立了风电机组的状态评估模型。其次,依据各风电机组的实测运行数据,确定风电场待维护机组。再次,针对选定的待维护机组,结合后续维护周期内风速预测结果,构建了以单个维护周期内维护成本最小为目标、以海上有限维护时间与可及性为约束的海上风电场短期预防性维护决策模型,对风电场的风电机组的维护时间以及路径进行优化。最后,结合国内某海上风电场实例数据进行算例研究,验证所提方法的有效性。     

基于状态自适应评估的海上风电机组预防性维护策略

针对海上风电机组对故障特征的增量式学习及主动维护的问题,提出了一种基于状态自适应评估的海上风电机组预防性维护策略。首先,采用非正态总体假设检验量化机组实时状态与典型状态的信息差异,通过增量字典学习捕捉机组典型状态特征,基于支持向量机构建了机组状态自适应评估模型。然后,结合部件有效役龄,以机组状态概率向量为决策依据、单次维护费用最小为目标,优化部件维护策略。同时计入部件成组时由于提前或延迟维护的损失,以维护总费用最小为目标、日维护时长为约束,建立了基于状态自适应评估的海上风电机组预防性维护模型。最后,以某海上风电机组为例,验证了所提维护策略的有效性,分析了维护次数、可及性对维护策略的影响。     

考虑最小成本的风机轴承维护周期优化

针对风机主轴承可靠度要求高、维护费用高昂这一现状提出了一种基于单位时间维护成本最低的维护优化模型。首先通过对风机主轴承振动信号进行分析,提取能够较好地反映轴承退化过程的特征值,建立威布尔比例风险模型;其次对主轴承退化期内的失效率曲线进行分析,确定主轴承的失效更换阈值;然后通过改进传统的役龄回退因子对维护后的失效率进行修正,通过对模型运算结果进行分析,避免了定期维护出现欠维护的现象;最后确定单位时间内维护成本最优的维护周期。对维护优化模型进行仿真分析,计算结果表明,通过模型优化可以使单位时间维护费用降低14.4%。     

风力发电机组故障诊断与状态预测的研究进展

风力发电机组因运行环境恶劣较易发生故障,实现对风电机组适当的状态维护或预防性维护,既能减少故障发生概率、降低维修成本,又能改善电力系统运行的安全性与经济性。首先,通过回顾近年来国内外在风电机组状态维护或预防性维护方面所做的相关研究工作,系统归纳了当前针对风电机组关键部件开展故障诊断和状态预测的难点问题及其研究进展;然后,对基于数据驱动的风电机组故障诊断与状态预测方法进行了重点论述;最后,对未来该领域的研究建议进行了展望。