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比如一个运维风场MTBT指标可以按照如下方法进行计算:
MTBT可以较好的追踪一个风电场的可靠性水平。从设备可靠性水平上来看,该指标反映了评估风电场设备两次非计划停运的间隔时间。如下图所示,横坐标为故障频次,纵坐标表示MTBT。随着风电场可靠性水平的提升,风电场故障率的进一步降低,MTBT指标将变得极为敏感。两个风电场可能故障频次仅相差1次,但MTBT可能会相差上百小时。
因此,更高的MTBT指标不仅可以让风电场不在频繁的停机、起机的过程中,白白的损失掉吹过的风能,也让风机的可靠性和寿命得到更好的保护。设想一下,一台一会就故障停机的风机,哪怕它可以远程复位,这样频繁的起停,怎么能够不折风机的阳寿呢?而且风机起停过程中损失的风能,却无法反映到我们常用的时间可利用率的指标上,因为停机故障可以被很快复位了,但是风呼呼的吹,风机却还在风中启动中,发不了电呀!
更高的MTBT还有一个好处,那就是可以带来更加少人的值守,一个MTBT超过2000小时的风电场,一般需要人员到达风机实地干预或维修的次数每周最多一次。所以没有高标准的MTBT,无人值守,少人检修的运行维护状态是无法想象的。
当然,看到MTBT如此的重要,但是仅仅靠MTBT并不足以支撑风电场的精细化管理,因为MTBT仅仅考量故障频次,忽略了停机时间以及停机时段风资源等影响发电量的直接因素。
看到这儿,也许你会说,踩了KPI,然后呢?
然后,就该让EBA来救场了,它会让风电场真相大白。
先看图吧!
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