数据挖掘下的风力发电机组运行管理方式

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关键词：风力发电机组；风场稳定性：运行数据

引言

从2006年开始，在国家出台鼓励政策的背景下，中国的风电发电行业进入高速发展时代。经过十几年的开发，截至到2019年底，国内总装机容量超过250GW，装机台数接近20万台。在快速发展的同时，风机的整体健康状况并不理想，倒塌、飞车失火等重大设备故障时有发生，风机故障多发、可利用率偏低这种情况比较普遍，经营指标明显偏离项目可研指标，有的项目甚至运行之日即成亏损之时的状态，这严重影响了投资方的经营效益，阻碍了行业的良性发展。充分发挥已建成风电项目的收益，提高或优化达到项目投资指标而增加的效益体量甚大，不容小觑。本文通过基于历史运行数据挖掘的风力发电机组运行管理方式，提高可靠性，增加风机寿命。

1风机寿命非正常快速劣化原因

风机健康水平在其设计寿命年限内（20~25年）非正常快速劣化的状况，最根本的原因，是行业各方的能力提升速度没能跟上装机的速度。

1.1行业标准

行业在发展的过程中，出台了涵盖从风电前期机组设计、项目开发到后期生产管理的大量国家标准、行业标准和企业标准，但由于行业开发时间较短，行业自身缺乏深度理解，很多标准是参照国外标准编制，而由于国情不同，标准的合理性和准确性存在一些漏洞；另外，由于行业快速发展，在标准的执行过程中也出现各种偏差。一些机型没有经过样机严格的形式试验、改进优化，就大批量进行入市场；风机的运行维护规范，现场执行严重不足；运行管理全员管发电量等等。

1.2设计能力

国内的风机制造商，其技术发展基本是“引进——联合设计——自主研发”或者“引进——自主研发”两条路线。在行业发展早期，很多整机商，从技术引进到批量只用了两三年时间，很多设备选型、工艺规范、施工质量等问题均未在工厂得到充分解决，完全暴露在风场现场。行业“极速”发展的另一个表现是：每个主流厂家一年最少出一款新机型。更有追求大直径只加长叶片，不升级变桨系统等重要部件，背离了设计原则，给风机运行带来严重安全隐患和寿命的不可逆状态。机型更新换代太快，这导致主机厂的设计能力基本投入到新机型的研发，没有多少技术力量去处理前一代机问题，没有达到持续改进长久发展目的；而且，由于老机型已基本退出市场，厂家也没有了再投入进行改进的积极性。另一方面是针对具体项目的个性化设计问题。风机厂家会针对不同地理条件、气候及风况特征的机型等因素设计和选择适合机型。在做项目可研设计时，也会针对具体项目的情况，确定选定机型的单机容量、叶轮直径、塔筒高度。但是，同一地理/气候特性区域的项目与项目之间，甚至同一项目的机位与机位之间，其微观工况是存在差异的，如要实现最优化运行的目标，必须进行进一步的控制策略优化，实际情况是目前基本没有哪个厂家进行这项工作。

1.3供应链配套能力

作为风机厂的配套厂商，供应链的情况基本与风机厂的状况一样，被动地跟随，在设计、测试等主要环节缺少必要的验证。降本增效成了风机低配置的障碍。同时，由于产品更新换代太快，备品备件的有效供应也成了制约维持风机保持健康状态的一大因素。

1.4运行管理能力

目前，参与风电运行管理的有投资方、风机厂和一些独立第三方。一个合格的风电现场技术人员，至少要经过四五年以上的全方位培训和现场锻炼，但是每年新增1万台机组、新机型不断迭代更新、一个同一机型的主要部件有多种配置、机组运行不稳定等因素，造成合格现场技术人员的培养远远不能满足现场的实际需要。被动性故障处理成了现场设备管理的主要工作；而保障设备健康最基本的措施——预防性的各项保养、测试工作，被轻视，大力挤压维护时间、风机维护走过场，导致了风机健康水平的进一步下降。综上因素，再结合风机价格、服务价格连年大幅度下降所带来的质量下降隐忧，目前在现场运行的风机健康情况更是让人担心。设备的不健康，必然导致投资方的发电收入下降，人工、物料等消耗上升，经营效益受损。

2数据挖掘

抛开标准、设计、供应链等风电场建设前的原因，本文将从风机日常运行管理的角度，探讨改善已投产风电机组运行情况的方法。

2.1主要目标

风机运行过程中，产生大量的运行数据，如I/O记录、故障记录、累积功率曲线等。站在更长的时间维度，对风机的历史运行数据进行分析，综合评估每台风机的状况，寻找和确定影响风机稳定性、使用寿命和发电量的原因，并针对性地进行管理改进和技术改进。

2.2技术路线

应用数据分析的基本办法，从宏观到微观，按“全场概览”——“单机状况”——“部套状况”——“单故障表现”的顺序进行逐级分析，然后形成从微观到宏观的“单机”和“风场”级的结论汇总呈现，并给出建议。

2.2.1数据源（1）风场机型的Excel或Word版故障代码手册；（2）年度故障和报警数据统计表；（3）年度运行指标统计表；（4）年度的月度发电量统计表；（5）年度的功率曲线及此机型在本风场的动态标准功率曲线；（6）项目的可行性研究报告。

2.2.2分析流程（1）数据有效性分析。确定数据源的的有效性，确保分析结果准确。（2）建立数据相关性模型和分析结果输出内容清单和模板；（3）数据录入、分析，形成结论汇总报告；（4）针对结论提出改进意见。

2.2.3部分结果呈现（1）全场概况各风机故障总、次数对比和各风机故障停机时间对比如图1、2所示。（2）部套分布部套分布如图3所示。（3）子故障状态故障状态如图4所示。

3结束语

通过实施本管理方式，可以达到以下效果：（1）确定影响风场稳定性的主要机组、部件和故障，针对性地进行排除，提高风机可靠性，减少风机故障停机次数。（2）确定影响风机疲劳载荷的主要故障，加以排除，保障风机的使用寿命。（3）确定影响风电场运行管理效果的管理因素，加以改进，达到精细化运维管理，提升管理成效的结果。

参考文献：

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[2]张程宾,韩群,陈永平.基于MATLAB的传热学课程虚拟仿真实验平台设计[J].实验技术与管理,2020,37(1):132-136.

[3]王建飞,茹鑫,韩彦春.一种改进型加Kaiser窗电力谐波检测方法[J].辽宁工程技术大学学报(自然科学版),2015,34(10):1175-1180.

作者：庄旭彬 单位：汕头福澳风力发电公司