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因此,以多维度的可靠性指标作为评价标准,对风电机组进行可靠性分析,能够掌握其运行可靠性,为提高我国风电机组设计、制造及运行维护水平提供技术支撑,对风电行业的健康发展具有重要意义。
截然不同的曲线
协合运维在最近一次故障频次的对标中,一条异常的曲线被捕捉到。
在行业通常的认知中,随着运行年限的增长,机组的各种零部件磨损逐年加剧,设备性能逐年衰减,风电机组故障频次也会随之攀升。
对标选取了国内不同资源、不同机型、不同运行年限的200余座风电场,根据风电场运行数据得出的故障频次与投产年限的关系图如下(图1是根据大多数风电场数据绘制的曲线,各节点数值为故障频次的平均值;图2是其中一座运行了超过10年的老旧风电场曲线图)。
风电机组故障频次与投产年限关系
图1(上)、图2(下)
我们看到,图1与行业通常的认知是相同的,图2从第9年开始,故障频次不再随着时间继续上升,而是突然下降甚至达到比前8年更低的水平,该风电场在200余座风电场对标中名列前茅。
一个运行了超过10年的老旧风电场的可靠性表现为何如此亮眼?
这个结果是真实可靠的吗?
本次对标对“故障”的定义有严格的标准:
(1)一次停机超过15分钟的故障;
(2)远程复位次数超过三次的故障;
(3)单台机组在运行,但累计通讯中断事件超过1小时。
故障频次记录方法:统计周期内单台机组每月发生故障停机次数的平均值。计算公式如下:
为确保风电机组停机记录的准确性,利用每台机组5秒数据的机组状态或10分钟的有功功率、风速、风电机组状态、桨叶角度、发电机转速去判断是否停机,综合SCADA故障列表和启停记录去判断故障,利用机组数据校核数据库中的停机记录。
数据核实图
从运行结果上看,2023年风电场运行稳定,全屏绿(所有机组处于发电状态)的持续时间屡创新高。
2023年风电场运行情况截图
从计算方法和运行结果来看,本次对标结果真实可靠。
指标优异的背后,做对了什么?
该风电场运维常年采用“追着修”的方式,2019年全年故障频次已高达1.5次/台•月,损失电量达到15532万kWh,其中由于故障所引发的损失达到6569万kWh,年亏损达到1677万元。
2020年,为了改变这种现状,协合运维成立专项治理小组,制定了“以检代修、定量技改、量化评估、持续优化”的工作方针。
1、可靠性现状分析
了解风电机组可靠性现状是治理的第一步。因此,协合运维首先收集了该风电场2019年52个测点的10分钟数据,59962条故障记录,测风塔风速、风向、温度和气压数据,计划、限电、维修、技改、备件维修等人工记录数据,大部件检测报告,机位布置图,2011年投产以来的风电场风速和发电量,历年大部件损坏和维修情况,历年技改情况等所有资料。
从基础数据中梳理出11个设备状态、20个设备评价指标,确定每台风电机组每月的故障类型及变化规律,从故障在机组的分布、时间趋势、温度相关性等进行了故障特征和归类分析,从故障的集中性、维修时长、一次维修成功率对频发故障和疑难故障进行分类,从备件的更换次数、更换成本、返修件维修质量等对故障的维修方式进行了评估,对损失电量和可挽回的电量进行根因分析。
2、可靠性提升方案
通过数据分析结果,明确不同类型故障的解决方式,从影响电量、消缺次数、安全影响几个维度进行分类。必须通过技改方式处理的,根据问题大小及费用核算评估量化投入产出比,确定技改的优先级,把生产费用花到刀刃上。
3、过程指标迭代及效果评估
为把控专项治理过程,巩固治理成果,每周计算故障频次、平均故障处理时间、一次维修成功率、计划工作频次、计划工作平均时长、定检完成率、定检过240h率等指标,汇总疑难机组、长停机组、集中性缺陷故障代码,从设备可靠性、维修能力、计划管理、定检效果、专项效果、集中性缺陷几个维度把控治理过程和治理效果。
专项治理后,2020年风电场故障频次由1.5次/台•月降到0.35/台•月,故障时长由53.39小时/台•月降到6.16 小时/台•月。2021年以来,协合运维持续进行过程指标跟踪分析。2023年1~5月,故障频次下降至0.06次/台•月,故障时长下降至1.132小时/台•月。
结语
综上,通过科学的可靠性指标评估体系进行可靠性管理,来选择合理的对标指标并对其进行分析,再根据分析结果决定用什么样的过程指标指导生产,最终提升了结果指标。协合运维基于15年来积累的不同类型机组的运营数据,形成了这套完整的风电机组可靠性指标管理流程,希望为行业探索机组可靠性对标的核心指标,总结行业可靠性提升的有益经验,提高风电设备的可靠性管理,促进行业高质量发展。
下一期,我们将针对“风电机组出质保,谈钱还是谈技术?”这一话题继续进行机组可靠性指标方面的探讨。敬请关注!
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