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目前已投入实际应用的预测性维修部件包括主轴/偏航制动片的厚度监测,润滑冷却系统中过滤器滤芯的容量监测等。其中,若主轴/偏航制动片的摩擦材料剩余厚度达到报警值时便会触发风险预警,提示运维人员及时更换制动片,以免发生制动片磨损制动盘,导致制动盘失效的严重故障,从而大大降低了因吊装机舱更换制动盘而发生的巨额运维成本。滤芯容量监测提示运维人员,在滤芯堵塞可能导致润滑油量不足,进而使齿轮箱传动机构严重磨损,寿命缩短甚至失效必须更换。除此两项参数外,还有一些可以用于预测性维修或预防性维修的技术指标值得关注。
由此可见,若将以可靠性为中心的维修(RCM)策略引入到风电行业,必须根据各主要部件的故障机理与后果分析结论,以及现场故障率数据的统计分析,从风场监控系统(SCADA)记录的海量技术数据中,挖掘出对运维策略具有重要影响的关键技术指标,并加以分析判别,使这些数据能够为运维策略的制定提供准确有效的基础。科学合理的运维策略,最终也将为优化运维资源配置,提升运维管理效率,降低维修成本发挥巨大作用。
结语
综上所述,为了有效控制风电机组的运维成本,建议参考核电行业的成功经验,引入以可靠性为中心的维修(RCM)策略,以及预测性维修/预防性维修方法。若要切实有效地将RCM策略运用到风电机组的运维过程,必须准确了解机组故障模式、影响及原因,并基于此从大量技术数据中筛选出对故障发展趋势具有指标性意义的关键技术指标。因此,本文介绍了关键技术指标的选取办法。最后,希望本文能够起到抛砖引玉的作用,对将RCM策略引入风电行业有所帮助。
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