数据挖掘在风电机组运维成本控制中的应用
风电建设项目成本控制的措施分析
风电建设项目成本控制的措施分析汇报人:2023-12-28•风电建设项目概述•风电建设项目成本控制现状及问题目录•风电建设项目成本控制措施•风电建设项目成本控制案例分析•结论与展望01风电建设项目概述风电建设项目是指通过安装风力发电机组,将风能转化为电能的工程项目。
定义风电建设项目通常具有投资大、建设周期长、技术复杂、环境敏感等特点。
特点风电建设项目的定义与特点风电建设项目的成本构成包括风电机组、塔筒、变流器等核心设备的采购成本。
包括基础施工、设备安装、电缆敷设等施工费用。
包括风电场土地的租赁、征地等费用。
包括风电机组的定期维护、检修及日常管理等费用。
设备购置成本施工安装成本土地使用成本运营维护成本有效的成本控制可以降低项目成本,提高经济效益,增加投资回报率。
提高项目经济效益成本控制在风电行业市场竞争中具有重要地位,低成本的风电项目更具有市场竞争力。
提升市场竞争力通过成本控制,可以实现资源优化配置,提高能源利用效率,促进可持续发展。
有利于资源优化配置合理的成本控制可以增强风电建设项目的抗风险能力,应对市场波动和政策变化等不确定性因素。
增强抗风险能力风电建设项目成本控制的重要性02风电建设项目成本控制现状及问题03成本控制手段多样化风电建设项目成本控制手段逐渐多样化,包括预算控制、合同管理、招投标、审计监督等。
01风电建设项目成本控制体系初步建立风电建设项目成本控制涉及多个环节和部门,目前已经初步建立了以项目法人负责制为核心的成本控制体系。
02成本控制意识逐渐加强随着风电市场的竞争加剧,风电建设项目各方对成本控制的认识逐渐加强,开始重视成本控制工作。
风电建设项目成本控制现状风电建设项目成本控制存在的问题成本控制标准不统一目前风电建设项目成本控制的标准不统一,导致成本控制的效果参差不齐。
成本控制过程不规范部分风电建设项目在实施过程中存在成本控制过程不规范的问题,如预算超支、合同管理不到位等。
成本控制技术手段落后虽然风电建设项目成本控制手段多样化,但部分技术手段相对落后,不能满足实际需求。
风力发电机组的大数据监测与分析
风力发电机组的大数据监测与分析随着人类社会的飞速发展,能源已经成为世界各国关注的热点话题。
其中,风力发电作为一种可再生能源,备受青睐。
近年来,风力发电机组工作稳定性以及发电效率的关键技术和研究也得到日益重视。
风力发电机组的运行状态监测与分析技术,对于提高风力发电机组操作效率、减少故障及降低维护成本有着非常重要的作用。
而采用大数据技术对风力发电机组的运行状态监测与分析,将为风力发电产业的发展注入新的活力。
一、风力发电机组的运行状态监测与分析技术风力发电机组的运行状态监测与分析技术,是指通过对风力发电机组的关键运行参数进行监测和分析,实现对风力发电机组整个运行状态进行全面、准确、实时地监控和评估。
风力发电机组的运行状态监测与分析技术,是风能产业中不可或缺的核心技术之一。
这项技术主要是应用传感器和通信网络技术对风力发电机组进行监测,并结合互联网、物联网和大数据相关技术进行数据处理和分析。
例如,通过对风力发电机组叶片、齿轮、传动箱、发电机等部件进行实时监测,可以分析出这些部件的健康状况,并根据分析结果提前预警故障风险,从而减少维修时间和成本。
二、风力发电机组大数据监测与分析的意义随着信息技术的不断进步,大数据技术已经成为风力发电机组运行状态监测与分析技术的重要组成部分。
利用大数据监测分析技术,可以收集和处理大量分散的数据,从而对风力发电机组的运行状态进行更为全面、精准和实时的监测和评估。
同时,大数据技术也可以为企业制定更为科学、合理和精准的运行管理策略提供支持。
具体而言,大数据监测与分析的意义主要包括以下方面。
1. 提高风力发电机组的发电效率风力发电机组大数据监测与分析技术可以对影响发电效率的各种因素进行分析,包括风速、温度、湿度、气压、风向等因素。
通过对这些因素进行实时监测,可以及时调整风力发电机组的输出电压和频率,从而提高风力发电机组的发电效率,提高电力运输效率。
2. 提高风力发电机组的运行稳定性风力发电机组大数据监测与分析技术可以监测和分析各种异常情况,如风力发电机组的振动、温度、噪声等,在异常情况出现之前做出预警。
风电场运维管理的大数据分析与优化
风电场运维管理的大数据分析与优化在风电领域,风电场的建设数量在不断增加,从而增加了运维管理的复杂度。
由于风电场维护过程中产生的各种数据会日益增多,因此通过分析这些数据也成为了运维管理的重要手段。
因此,本文将探讨如何利用大数据对风电场的运维管理进行分析与优化。
一、大数据在风电场中的应用风电场中的大数据主要包括风速、温度、功率、转速、振动和故障等数据。
这些数据可以用于分析风机的性能,包括风机转矩和输出功率、转速以及机组振动等。
通过分析这些数据,我们可以为风机的安全运行和优化提供帮助。
当然,风电场维护过程中还会有其它数据信息,例如维护时间、设备信息、库存管理和保养记录等,这些数据也可以利用大数据技术进行分析处理。
这些数据的应用可以为风电场管理者提供更全面的维护信息,为维护和管理提供帮助。
二、大数据在风电场中的优化应用1. 风速预测和功率预测通过对风速进行分析,可以进行风速预测,也就是说对于未来的风速变化,可以进行对应的风机输出功率的预测,以便进行更符合实际的节约能源措施。
同时,通过对风速与功率、风速与容量的关系进行分析,可以帮助风电场管理者制定更加合理的运行计划,并确保稳定的生成电力能力。
2. 维护周期优化通过对大量维护和故障数据的分析,可以对风机的维护周期进行优化,并且预测故障的可能性,并为维护保养提供更加切实可行的计划。
此外,通过对维修和更换设备的数据进行分析,可以更加有效地掌握设备的寿命,确定更换时间和计划,做好备用设备的备件库管理以及合理的库存控制。
3. 开发更优的维护策略通过对风电场中各项数据进行分析,可以帮助风电场管理者制定更优的维护策略。
例如,可以连接多个数据库,进行设备健康状态监测,并实时预测设备状态,同时对每台设备的健康状态进行持续监测和评估,从而减少死亡率,降低维修成本。
4. 事故数据分析和预测通过对历史故障数据的分析,可以实现对未来故障的预测,以便采取更好的应对措施,并且还可以对事故情况进行风险评估,进行建议,可以保证成本低,安全可靠的生产,最大程度地减少维护成本。
大数据分析技术在风电场中的应用研究
大数据分析技术在风电场中的应用研究随着社会与科技的不断进步,新能源逐渐成为人们生活中的一部分,其中风能是一种重要的形式。
随之而来的就是风电场的建设和运营管理问题。
对于风电场来说,如何保证正常的生产、运行状态,降低风电机组事故率并提高风能利用率,是一个非常重要的问题。
而大数据分析技术就可以为风电场的运行提供极好的支持和保障。
本篇文章将从数据来源、数据预处理、数据特征提取和数据建模4个方面分别讲述大数据分析技术在风电场中的应用和研究。
一、数据来源大数据分析技术的应用首先需要数据作为基础。
在风电场中,数据的来源主要有以下几种:1、传感器风电场中有许多的传感器,如温度传感器、压力传感器、飞轮转速传感器、气象站传感器和振动传感器等。
这些传感器会实时采集风电机组的各项运行参数和气象数据等。
有了这些数据源的支撑,对风电场进行大数据分析就变得更为容易。
2、维护平台风电场管理方面会针对风电机组的维修、更换配件等进行详细记录,这些记录包含机组的历史数据、维修过程记录以及故障情况等。
这些数据也成为了大数据分析的宝贵资源。
3、监控系统风电机组的运行情况有时候需要进行实时监控以及远程管理,这其中就有一些监控设备,如电视监控、运维系统、报警系统等。
这些设备也会产生数据,而大数据分析技术可以更加精准地分析这些数据,并提供高效的决策支持。
二、数据预处理为了保证大数据分析概念的准确性,对于采集到的数据进行预处理是非常有必要的。
数据预处理从以下三个方面进行:1、数据清洗数据清洗是指通过一系列处理方法对采集到的数据进行去重、删除异常数据、缺失值的填充等处理。
这个过程是为了更好的保证大数据分析所需数据的准确性。
2、数据整合风电场的数据来源十分广泛,数据格式也十分多样。
而数据整合是指把不同来源的数据统一变成相同的数据格式,方便数据分析和处理。
例如把气象站的数据和风电机组的数据格式统一。
3、数据转化有些风电机组的数据来源于字母或符号形式,而有的则是数字形式。
风力发电机组性能评估方法研究
风力发电机组性能评估方法研究随着全球能源问题的日益严峻,清洁能源的开发和利用已经成为全球的共同关注点。
风力发电是新能源发展领域中的一个重要组成部分,其在全球范围内得到了广泛的应用和推广。
风力发电技术的发展和应用带来了可再生能源的新机遇,也提高了风力发电的性能要求和安全要求。
如何准确评估风力发电机组的性能,成为了当前研究的重大问题。
一、风力发电机组的性能评估指标风力发电机组的性能评估通常是从多个方面进行综合评估,以便全面了解其发电能力和效益。
其中,风力发电机组的发电量是最为关键的评估指标之一,通常用于评估其发电能力和效益。
1. 发电量风力发电机组的发电量通常是指在规定工作条件下,风力发电机组的发电总量,其中包括故障和维护期间的停机时间。
风能利用率是评价风力发电机组发电量的重要指标,它通常用于确定风力资源的利用效益。
2. 平均台头转速风力发电机组的平均台头转速是指风力发电机组在运行过程中的平均转速,通常用于判断风力发电机组的工作状态是否稳定。
平均台头转速高于正常值可能会导致风电机组性能降低或故障,降低发电效率。
3. 故障率和平均故障间隔时间风力发电机组的故障率和平均故障间隔时间是评估风力发电机组安全性和可靠性的关键指标。
这些指标通常用于确定风力发电机组的可靠性和维护水平。
二、风力发电机组性能评估方法为了提高风力发电机组性能的评估准确性和客观性,现代科学技术为风力发电机组性能评估提供了多种方法和技术手段。
1. 基于数据挖掘的评估方法数据挖掘在风力发电机组性能评估中的应用是基于大量数据采集和处理。
这种方法适用于大规模的数据处理,可以分析和预测风力发电机组的性能和效益。
2. 基于物理模型的评估方法基于物理模型的风力发电机组性能评估方法是基于理论分析和模型建立的。
这种方法通常是通过对风力发电机组的物理特性进行分析,建立数学模型,对其性能和效益进行评估。
3. 基于状态空间分析的评估方法状态空间分析方法是一种基于系统的状态变化分析方法,通过对系统状态的监测和分析,确定风力发电机组的性能和效益。
浅谈大数据和数据价值的挖掘
经验
大数据时代的思维变革
实际上,因果关系也是一种特殊的相关关系。在大数据时
代,相关关系取代了因果关系,同时推动了因果关系的发展。
因果关系的价值将潜藏的更深,当知道“是什么”的时候,
“为什么”的价值才会更加凸显。
结果
因果关系的探索, 才能让数据的价值
大数据
得到更充分的挖掘。
原因
大数据 大改变
大数据 大改变
—浅谈大数据和数据价值的挖掘
1、我们使用了多少数据?
风电机组内部有数以百计的故障告警信号,数以 千计可直接读取的数据,单个风电场的数据量十分 巨大,不能直接获取的数据更是难以计数。
➢作为风电场业主,我们使用了多少数据? ➢作为主机厂,我们有使用了多少数据? ➢作为配套厂商,我们使用了多少数据?
探讨数据价值的挖掘
虽然齿轮箱冷却系统设置了压差传感器来感知过滤器状态, 但通过两个压力传感器信号的检测,我们能够更加清晰的了解过 滤器状态,提早制定备件计划。但由于压力传感器入口容易被堵 塞,现场很少有人使用这些数据,甚至有部分设备取消了过滤器 入口处的传感器。
通过液压站的打压动作频次和电磁阀的动作频次,压力可以 初步判断液压站运行情况,让我们提前对设备进行计划检修, 避免故障停机造成的电量损失。
二、大数据时代对风电行业的冲击
随着社会的进步和科技的发展,特别是一些新兴技术 的崛起和应用,会对各行各业都产生巨大的影响。
大数据时代对风电行业的冲击
1、职业的冲击和改变
部分行业专家的光芒和价值可能因为大数据而变得黯 淡,公平客观的大数据,让结果更为廉价、迅速和真实的 展现在你面前。专家不会消失,只是主导地位发生了改变。
3、相关性成为探索的新方法
浅谈风电场精细化运维管理
浅谈风电场精细化运维管理随着全球对清洁能源的发展需求越来越高,风力发电逐渐走向了成熟和普及化。
而风电场的运维管理也变得日益重要。
传统的风电场运维管理大多采用典型的人工巡检和维护方式,难以实现对风机的全面覆盖,也存在不高效、不稳定、易产生误工等问题。
因此,采用科学的数据分析和智能化技术进行精细化运维管理,已是当今风电场运维领域的趋势。
一、数据分析数据分析是风电场运维管理中不可忽视的重要部分。
通过对现场传感器数据、作业记录、设备维护历史、气象信息等各种数据进行采集、存储、分析挖掘等环节,实现对设备的远程监控、故障诊断、运行跟踪等工作。
1. 传感器数据采集与分析传感器数据是运维管理的基础数据,风机控制器会不断监视机组内各个部件的负载、振动、电压、电流等数据,并将这些数据实时传输给监控中心。
运维管理人员可以通过对这些数据的分析和整合,判断机组运行是否正常,机组是否存在故障。
2. 大数据平台的应用传感器数据的分析是通过运用大数据分析、云计算等技术,将数据集中存储在平台上,便于进行数据处理和分析。
在大数据平台中,通过数据挖掘、机器学习、人工智能等高新技术的应用,可以提高管理人员的运维决策水平和效率。
二、智能化技术传统的风电场维护大多是靠人力,而难以对全部设备进行覆盖。
因此,智能化技术成为了解决问题的重要手段,能自动检测设备状态,并及时向管理人员报告异常情况,实现以防患于未然的目的。
1. 机器学习采用机器学习技术的运维系统,能够学习设备故障的经验,并自动地更新它的决策规则。
这种方法能使人类操作的范围从原本的人工智能到无监督学习,从而提高工作效率和精度。
2. 无人机巡检利用无人机进行巡检,无需人工进入风机内部进行巡检或维修。
这种方法不仅减少了运维工作人员的工作量,而且也提高了工作效率,实现了更加安全的管理方式。
三、注意事项和建议1.选用可靠的设备不可靠的设备可能无法满足风电场运维管理的需求。
因此,在采购过程中要选用质量可靠、品牌好、性价比高的设备。
风电场智能运维系统的设计与实现
风电场智能运维系统的设计与实现近年来,随着环保意识的增强和清洁能源的发展,风能作为一种重要的可再生能源受到了越来越多的关注和重视。
风电场的建设和运营对于保障能源供应、促进经济发展具有重要的意义。
然而,由于风电场数量众多,机组分布广泛,运维难度大,以往的人工运维难以满足要求,迫切需要利用先进的技术手段实现风电场的智能化运维,提高运维效率和效果。
如何实现风电场的智能化运维?本文将从以下几个方面进行讨论。
一、风电机组监测系统风电机组是风电场的核心设备,正常运行对于风电场的稳定运行至关重要。
传统的机组监测方式主要是人工巡检和远程监控,但这种方式存在工作量大、监测精度低等问题。
因此,研发一套具有高精度、高可靠性的机组监测系统显得尤为重要。
该监测系统可借助高精度的传感器实现对机组各项参数(如温度、振动、转速等)的精确监测和诊断,据此进行控制和预警。
同时,该系统还可将监测数据进行快速存储和分析,为运维人员提供技术支持和决策依据,提高机组的可靠性和运行效率。
二、数据采集与处理系统风电场中的设备数据涉及多个方面,如机组信息、气象信息、电网信息等。
如何快速、准确地采集这些数据,为后续的分析和处理提供支持,是实现智能化运维的重要步骤。
数据采集与处理系统可通过传感器和数据采集装置等设备实现对风电场数据的快速采集和存储,并通过互联网和公网实现数据的实时传输。
此外,该系统还可利用数据挖掘技术对采集到的数据进行去噪和处理,提高数据质量和可信度,为智能化运维提供坚实的数据基础。
三、故障诊断与预警系统风电设备故障是影响其正常运行的主要因素之一,如何及时、准确地发现和排除故障,对于风电场的正常运行具有重要的意义。
故障诊断与预警系统可通过对机组、输电线路等设备的监测数据进行实时分析,快速判断设备是否存在异常,并通过语音、短信等方式向运维人员发送预警信息,及时进行故障处理,减轻损失,保证风电场的稳定运行。
四、智能化维护管理系统风电场的日常运维包括设备维护、巡检、保养等多环节,如何实现智能化的管理和调度,提高维护效率和减少人工操作,是智能化运维的一个重要方面。
基于大数据分析的风电机组健康状态智能评估及诊断探索
基于大数据分析的风电机组健康状态智能评估及诊断探索发布时间:2021-08-01T08:01:22.193Z 来源:《电力设备》2021年第4期作者:张伟伟[导读] 对于提高风力发电机组的运行可靠性,保证机组上网发电率,降低故障事后维修的费用具有重要的意义。
(中海油新能源潍坊风电有限公司山东省潍坊 261000)摘要:近年来,人类节能环保意识的增强,风力发电这一清洁可再生能源得到广泛应用,但一直存在风场建设地区普遍偏远,风电机组运行维护困难等问题。
基于此,本文基于大数据分析,对风电机组的健康运行状态进行智能评估,从而实现对风电机组的故障诊断,维护设备安全运行,为风电经营创造更高的经济利润。
关键词:大数据分析;风电机组;健康状态评估引言人类所生活的环境随着社会的不断发展而日趋恶劣,风力发电作为清洁可再生能源之一,能很好的缓解使用化石能源所带来的污染,达到可持续发展的目的,因此得到快速发展。
由于风场建设地区偏远,运行维护困难,使得风电机组运行可靠性越来越受到关注。
目前风电场仍然采用事后检修、周期性维护的传统检修方式,其运行维护成本高。
如果能通过监测数据判断当下风电机组处在怎样的运行状态,我们就能够根据运行状态对机组的健康衰退趋势进行预判,发现可能出现或已经出现的故障点,合理的安排检修和维护,对于提高风力发电机组的运行可靠性,保证机组上网发电率,降低故障事后维修的费用具有重要的意义。
1大数据技术的应用优势在风电机组中利用大数据技术进行智能监控,对风电机组展开健康状态评价,这是保障设备安全运行的一种评估方式。
基于大数据技术建立健康状态管理系统,可有效实现以下功能。
(1)信号处理。
传感器与控制系统中传入的数据主要包含风电机组功能状态指标和系统提取的内容特征信息,信号转换后变为系统需要的信息格式。
使用傅里叶变换和小波变换方法,可以将数据处理后输出压缩的信息,以便健康状态管理系统对信息展开分析。
(2)状态监测。
新能源行业中的风电机组运行参数监测与性能提升
新能源行业中的风电机组运行参数监测与性能提升随着全球能源需求的增长和环境问题的日益严重,新能源行业逐渐崭露头角。
风能作为一种可再生的清洁能源,其利用率日益提高,风电机组的运行参数监测与性能提升也成为新能源行业中的重要课题。
本文将探讨风电机组运行参数监测的意义,并介绍提升风电机组性能的方法。
一、风电机组运行参数监测的意义1. 安全性保障:风电机组运行参数监测可以及时发现机组中可能存在的故障或异常情况,保证风电机组运行安全。
通过实时监测和分析,可以提前预警并采取相应措施,避免事故的发生,并最大限度地延长风电机组的使用寿命。
2. 运行效率提升:通过监测风电机组的运行参数,可以了解其实际运行状态和效率,从而进行合理优化。
比如,根据风速监测结果调整桨叶角度,提高整个风电机组的转化效率。
此外,还可以通过监测数据分析,识别机组的性能问题,及时进行维护和改进,进一步提高运行效率。
3. 经济效益提高:风电机组运行参数监测可以帮助企业降低运维成本,提高经济效益。
通过实时监测,及时发现机组故障,可以减少维修停机时间,降低维修成本。
同时,根据监测数据分析,可以采取合理的维护策略,延长机组寿命,提高发电效益。
二、风电机组运行参数监测的方法1. 风速监测系统:风速是影响风电机组性能的重要参数之一。
在风电机组附近设置风速观测站,通过测量风速数据,可以了解风力资源的变化趋势。
这些数据可以用于选择合适的运行模式,调整风机参数,并辅助风电机组运行参数的监测与分析。
2. 温度监测系统:风电机组在运行过程中会产生热量,高温会对机组的性能和寿命产生不利影响。
因此,建立温度监测系统,实时监测机组各部件的温度变化,对于保证风电机组正常运行和延长寿命具有重要意义。
同时,温度监测数据可以与其他运行参数进行关联分析,帮助发现潜在故障,并采取相应措施。
3. 振动监测系统:振动是风电机组运行过程中常见的故障指标之一。
风电机组中的旋转部件、齿轮传动等在运行时会产生振动。
风电场群区域集控系统的数据管理与分析策略
风电场群区域集控系统的数据管理与分析策略随着全球对可再生能源的需求增加,风电作为其中的重要组成部分正在迅猛发展。
风电场群区域集控系统作为风电场的核心控制系统,起着监控、管理和优化风力发电的重要作用。
在风电场群区域集控系统中,数据管理与分析策略是确保系统高效运行和优化发电能力的关键要素。
首先,风电场群区域集控系统的数据管理是指对系统中产生的海量数据进行规范收集、传输、存储和处理的过程。
由于风电场群区域集控系统涉及多台风力发电机组,每个发电机组都会不断产生各种类型的数据,如功率、转速、温度、湿度等。
良好的数据管理能够提高数据的可靠性和准确性,以便进行后续的数据分析与决策支持。
在数据管理方面,以下几个方面值得考虑:首先,数据采集和传输是保证数据完整性的基础。
风电场群区域集控系统应该具备高可靠性和高稳定性的数据采集设备和传输通道,确保实时准确地采集到各个发电机组的数据,并将数据传输到集控中心进行后续处理。
其次,数据存储是数据管理的关键环节。
由于风电场群区域集控系统需要处理大量的实时数据和历史数据,因此需要建立一个高性能的数据存储系统。
这个系统应该能够高效地存储和检索数据,并能够保证数据的安全性和可靠性。
此外,数据处理也是数据管理的重要环节。
在风电场群区域集控系统中,数据处理包括数据清洗、数据预处理、数据融合、数据挖掘等过程。
数据清洗是指对采集到的原始数据进行去噪、去重、纠错等操作,以消除数据中的不准确和冗余信息。
数据预处理是指对清洗后的数据进行归一化、标准化等操作,以便后续的数据分析。
数据融合是指将来自不同发电机组的数据进行整合,形成一个整体的数据集。
数据挖掘是利用各种算法和模型从数据中挖掘出有价值的信息和知识。
风电场群区域集控系统的数据分析策略是指基于数据管理的基础上,通过各种分析方法和技术,提取出有关风电发电机组状态、性能和故障的信息,并为运维人员提供决策支持。
数据分析策略包括以下几个方面:首先,风电机组状态监测和评估是数据分析的重要任务。
风电场监控系统的数据采集与处理方法研究
风电场监控系统的数据采集与处理方法研究随着可再生能源的不断发展和推广,风力发电成为了一种重要的清洁能源形式。
为了确保风电场的安全和高效运行,风电场监控系统的数据采集与处理方法显得尤为重要。
本文将对风电场监控系统的数据采集与处理方法进行研究,并探讨其在风电场管理中的应用。
一、风电场数据采集方法的研究1. 传感器技术传感器是风电场数据采集的关键设备之一。
目前常用的传感器技术包括风速传感器、温度传感器、湿度传感器等。
这些传感器能够实时监测风场的各项参数,并将数据传输到监控系统中。
对于数据采集的准确性和及时性而言,传感器的选择和布置非常关键。
研究表明,在风电场中合理布置传感器,不仅有助于获取精准的数据,还能够降低数据采集成本。
2. 无线通信技术风电场通常分布在较为广阔的地域区域,传统的有线通信方式在布线和维护上会带来不便。
而无线通信技术的使用可以极大地方便数据采集工作。
例如,无线传感器网络(WSN)和卫星通信等技术已经被广泛应用于风电场。
这些技术能够实现遥测、遥控和遥信等功能,有效提高了风电场监控系统的数据采集效率。
二、风电场数据处理方法的研究1. 数据预处理风电场的数据通常存在着噪声、缺失值和异常值等问题,因此在进行数据分析和建模之前,需要对数据进行预处理。
数据预处理可以包括数据清洗、数据重构和数据插值等步骤。
其中,数据清洗主要是去除噪声和异常值,数据重构可以通过一些数学模型对缺失值进行预测,而数据插值则是通过已知数据点推测其它缺失数据的值。
预处理后的数据能够提高模型的准确性和可靠性。
2. 数据挖掘与分析风电场监控系统产生的海量数据对管理决策具有重要意义。
数据挖掘和分析方法在风电场数据处理中发挥着关键作用。
通过应用数据挖掘技术,可以从大量的数据中挖掘出隐藏的模式和规律,并为风电场的管理决策提供支持。
例如,可以通过聚类分析对风电机组进行分类,为故障分析和预测提供依据;也可以利用时间序列分析进行产能预测和优化。
风电偏航系统中的数据挖掘与处理方法研究
风电偏航系统中的数据挖掘与处理方法研究随着可再生能源的迅猛发展,风电作为其中重要的一种形式得到了广泛应用。
风电偏航系统作为风力发电机组的重要组成部分,能够调整风轮的角度,使其始终面向风的方向。
在风电偏航系统中,大量的数据被采集和记录,这些数据包含有关风速、风向、功率输出等关键信息。
本文旨在研究和探讨风电偏航系统中的数据挖掘与处理方法,以提高风电系统的性能和可靠性。
一、数据挖掘在风电偏航系统中的应用1. 数据预处理风电偏航系统中的数据通常包含噪声和缺失值,因此在进一步的分析之前,需要对数据进行预处理。
常见的数据预处理技术包括数据清洗、数据平滑、数据集成和数据转换等。
数据预处理能够提高数据质量,降低数据挖掘的误差。
2. 特征选择在风电偏航系统中,选择合适的特征对于数据挖掘至关重要。
特征选择可以降低数据维度,提高模型的可解释性和性能。
常用的特征选择方法包括相关性分析、主成分分析和信息增益等。
通过特征选择,可以挖掘出对风电偏航系统性能具有重要影响的特征。
3. 模型构建与训练数据挖掘的目标之一是构建合适的模型进行预测和优化。
在风电偏航系统中,可以利用机器学习算法构建不同的模型,如支持向量机、决策树和神经网络等。
通过对大量的历史数据进行训练,可以建立模型,并利用该模型预测和优化风电偏航系统的性能。
二、数据挖掘与处理方法的研究1. 基于机器学习的方法风电偏航系统中的数据通常具有多变量、非线性和动态特性。
因此,基于机器学习的方法可以应用于数据挖掘和处理。
例如,支持向量机算法可以通过非线性映射将风电偏航系统的输入和输出进行建模,用于预测和优化系统的性能。
此外,决策树算法可以帮助确定特征的重要性和优先级,为风电偏航系统提供决策支持。
2. 基于统计学的方法风电偏航系统中的数据通常具有一定的规律和分布特征。
因此,基于统计学的方法可以应用于数据挖掘和处理。
例如,概率模型可以描述风电偏航系统中数据的分布情况,帮助预测和优化系统的性能。
大数据技术在物流成本控制中的应用
大数据技术在物流成本控制中的应用物流成本一直是企业管理中的一个重要方面,成本控制能够有效提高企业的竞争力。
而在如今信息化发展时代,大数据技术的应用给物流成本控制带来了很大的机遇。
一、大数据技术概述大数据技术是指对海量数据实现高效处理、管理和分析的一组技术,具有数据量大、数据种类多、数据生成速度快等特点。
随着信息化的快速发展,物流企业所涉及的数据种类逐渐丰富,数据量也越来越大,大数据技术的应用必将成为未来的趋势。
二、大数据在物流成本控制中的应用1. 大数据分析降低运输成本通过大数据技术的分析,物流企业能够更加精细化地进行运输规划,减少多余的中转、等待等环节,从而达到降低运输成本的目的。
同时,大数据分析也能够帮助企业对货物运输过程中的风险进行有效控制,避免因一些意外情况而产生额外的成本。
2. 大数据增强仓储效率在物流企业的仓储管理中,大数据技术的应用也是非常关键的。
通过对仓库内货物库存、仓库员工行为等数据的分析,可以更好地优化仓储流程,提高仓储效率,降低存储成本。
3. 大数据提升供应商管理效率在物流供应链管理中,大量供应商协同作业需要及时相互了解各自的进展,才能快速响应市场变化。
而大数据的应用可以有效地协助供应商的信息共享,加强供应商对物流企业的反馈,提高供应商的材料交付效率和质量效应,进而降低企业的采购成本。
4. 大数据提高客户满意度物流企业的服务质量对客户满意度影响巨大。
通过对大数据的多维度分析,分析客户需求、行为以及反馈,企业可以更好地优化配载、清关、配送等环节,在保证服务质量的前提下,进一步提升客户满意度,为企业的长远发展创造更好的口碑。
三、面对大数据的挑战尽管大数据技术在物流成本控制中的应用效果已经得到了充分的证明,但有一些企业仍然面对大数据技术应用的难题。
第一,数据信息碎片化,需要进行整合和清洗;第二,数据安全性、隐私性等问题也需要高度重视;第三,大数据技术在投入方面仍然偏高,支出成本较大。
如何利用数据挖掘优化电力系统运行
如何利用数据挖掘优化电力系统运行电力系统是现代社会中不可或缺的基础设施之一。
为了有效运行电力系统并提供稳定可靠的电能供应,利用数据挖掘技术对电力系统进行优化成为一种重要的途径。
本文将介绍如何利用数据挖掘技术来优化电力系统的运行。
一、数据收集与处理1. 数据收集:电力系统中蕴含着大量的有用数据,包括实时电量、负荷信息、电压频率等。
为了优化电力系统的运行,首先需要收集这些数据。
传统的数据收集方式包括传感器监测、手动记录等,但这些方式存在数据采集不完全、延迟较大等问题。
而现今,电力系统已经实现了智能化监测与数据采集,通过物联网技术,大规模采集与传输电力系统中的实时数据。
2. 数据预处理:在数据挖掘之前,需要对采集到的数据进行预处理。
包括数据清洗,去除异常值和缺失值,并对数据进行归一化或标准化,以消除数据间的差异性和噪声。
同时,还需要将数据进行分层处理,例如按照时间、地区或电力设备进行数据分类。
二、数据挖掘方法1. 负荷预测:电力系统的负荷预测是优化电力系统运行的重要步骤。
负荷预测可以帮助电力系统规划合理的发电能力,避免过度或不足的发电。
常用的负荷预测方法包括时间序列分析、回归分析和神经网络等。
通过对历史负荷数据的挖掘和分析,可以预测出未来一段时间的负荷水平,从而合理调控发电设备。
2. 故障检测与预警:电力系统中经常会出现各种故障,例如线路短路、设备故障等。
这些故障如果不能及时检测和处理,将对电力系统的运行造成严重影响甚至造成事故。
通过数据挖掘技术,可以对电力系统中的实时数据进行监测与分析,发现异常情况,并提前进行预警。
采用聚类分析、分类算法等方法,可以准确检测出电力系统中的故障,提高故障处理效率。
3. 能源管理:优化电力系统的能源管理也是利用数据挖掘的重要方向之一。
通过对电力系统中的数据进行分析,如电量、发电能力等,可以提供合理的能源分配策略,以减少能源浪费和成本开支。
例如,通过分析不同地区的用电特征,可以调整电力传输方案,提高输电效率。
大数据分析在风电发电中的应用
大数据分析在风电发电中的应用随着科技的不断进步和数据的不断增长,大数据已经成为我们生活中不可分割的一部分。
在风电发电中,大数据分析的应用也越来越重要。
大数据分析可以帮助我们更好地理解风电系统的运行情况,并提供优化措施,以提高风电发电的效率和可靠性。
首先,大数据分析可以帮助我们实时监测风电机组的运行状态。
通过收集大量的传感器数据,我们可以对风电机组的运行情况进行实时分析。
这些数据包括风速、温度、振动等多种指标。
通过分析这些数据,我们可以及时发现机组的异常情况,并采取相应的措施来避免故障的发生。
例如,当风机叶片出现过热时,大数据分析可以及时发现并通知维护人员进行修复,以避免更大的损失。
其次,大数据分析可以帮助我们优化风电机组的维护计划。
传统的定期维护往往是按照固定的时间间隔进行的,这样可能导致一些不必要的维护费用和停机时间。
而通过大数据分析,我们可以根据风电机组的实际运行情况来制定维护计划。
通过分析历史数据和实时数据,我们可以确定机组的健康状况,以及何时进行维护和更换关键部件,从而最大程度地减少停机时间和维护成本。
另外,大数据分析还可以帮助我们预测风电机组的故障和损坏。
通过分析大量的历史数据,我们可以建立风电机组的故障模型,并预测何时会出现故障。
这样,我们可以提前采取措施来避免故障的发生,或者准备好相应的备件来进行修复。
通过预测风电机组的故障,我们可以最大程度地减少停机时间和损失,并提高风电发电的可靠性。
最后,大数据分析还可以帮助我们优化风电场的布局和规划。
通过分析风速、地理信息等大量的数据,我们可以确定最佳的风电机组布局,以最大程度地提高风电发电的效率。
同时,通过分析历史数据和预测数据,我们还可以进行风电场的规划,在合适的地区建设更多的风电机组,以满足不断增长的电力需求。
综上所述,大数据分析在风电发电中的应用有很多。
通过大数据分析,我们可以实时监测风电机组的运行状态,优化维护计划,预测故障和损坏,并优化风电场的布局和规划。
海上风电设备运维趋势及成本影响因素分析
海上风电设备运维趋势及成本影响因素分析50研究与探索Research and Exploration ·生产管理与维护中国设备工程 2024.01 (上)1.1.2 运检分设在海上风电设备的自主运维模式中,运检分设模式是一种常见的运维模式,其核心是将设备的运行状态和检查状态分离,由不同的团队进行运行和检查,以实现对设备的全面监测和管理。
具体来说,运行团队需要熟练掌握海上风电设备的运行原理和相关技术,对设备进行操作和控制,保证设备在正常的工作范围内运行。
检修团队需要掌握海上风电设备的维护和修复技术,并熟练运用各种检测和测试工具,例如,红外热像仪、超声波探伤仪、震动分析仪等,对设备进行全面的检查和测试。
对于检修团队来说,对于设备的维护和修复能力的提高,能够极大地提高设备的可靠性和安全性。
在运检分设模式中,设备的运行和检查是相互独立的,但是两个团队之间需要进行信息交流,以便及时发现设备存在的问题和解决措施。
运行团队需要及时反馈设备的运行状况和异常情况给检修团队,以便检修团队及时调度人员和物资进行维护。
1.2 委托运维模式委托运维模式是一种常用的海上风电设备运维模式,它是指风电场设备的所有权归属于风电场所有者,但运维服务由第三方专业机构提供。
该模式主要通过合同约定来规范运维服务的内容、范围、质量、时间、费用等方面的要求。
在委托运维模式中,设备的维护、保养和修理等工作由专业的维护服务机构负责。
由于风电场的设备通常位于海上,需要投入大量人力和物力来维护和保养,相比自主运维而言,专业的维护服务机构通常有自己的专业团队,可以通过集中优势资源,对设备进行全面的维护和管理,同时也能够快速响应和解决设备故障,提高维护效率,降低成本,提高设备的可靠性和可用性。
该模式的工作机制通常是:首先,风电场所有者和运维服务机构签订合同,约定服务范围和标准,以及运维费用等相关事宜。
然后,运维服务机构根据合同约定,对设备进行维护保养和故障修理等工作,以确保设备始终处于最佳工作状态。
风电场群区域集控系统的运营数据分析与决策支持方法研究
风电场群区域集控系统的运营数据分析与决策支持方法研究随着全球能源需求的不断增长和环境保护意识的提高,可再生能源逐渐成为主流选择。
风能作为一种清洁、可持续的能源形式,逐渐受到了广泛关注。
而风电场群区域集控系统在风能发电过程中扮演着至关重要的角色。
对于风电场群区域集控系统的运营数据进行分析并提供决策支持,不仅可以提高风电场群的运行效率,还可以优化资源配置,降低成本,提升风电场群的经济效益。
本文将对风电场群区域集控系统的运营数据分析与决策支持方法进行研究。
一、风电场群区域集控系统运营数据的分析方法1. 数据收集与整合风电场群区域集控系统需要收集大量的运营数据,包括发电量、风速、功率输出、风机故障、运行时间等信息。
首先需要建立完善的数据收集系统,并将采集到的数据进行整合,以便进行后续的分析。
2. 数据预处理在进行数据分析之前,需要对收集到的数据进行预处理。
这包括数据清洗、去噪、数据插补等步骤,以确保数据的准确性和完整性。
同时,还可以对数据进行降维处理,提取出最有用的特征。
3. 数据可视化数据可视化是数据分析的重要手段之一。
通过将数据以图表、曲线等形式展示,可以直观地观察数据的变化趋势和关联关系。
常见的数据可视化方法包括散点图、线图、柱状图等。
4. 数据挖掘与分析在数据挖掘与分析阶段,可以运用各种统计学和机器学习方法对数据进行分析和模型构建。
例如,可以通过回归分析来预测风电场群的发电量。
同时,还可以运用聚类分析和分类分析等方法对风机故障数据进行处理,以识别故障原因并进行预防性维护。
二、决策支持方法研究1. 风电场群运营优化决策支持在风电场群的运营过程中,需要根据实时数据进行运营优化决策。
通过建立数学模型,结合优化算法,可以对发电计划、功率输出等进行优化,以实现更高效的发电和运营效果。
2. 风电场群维护决策支持风电场群的维护决策对于确保风电场的可靠运行至关重要。
通过对运营数据进行分析,可以预测风机的故障概率和寿命,提前制定维护计划,减少维护成本和时间。
风力发电自动化控制系统中智能化技术的运用
风力发电自动化控制系统中智能化技术的运用摘要:我国拥有丰富的风力能源,这对于有效的解决我国经济发展电力短缺问题具有非常显著的作用,但因运行问题较多且风机质量不稳定等问题,风力运维成本居高不下一直是我国风电发展市场面临的挑战。
在此背景下,人工智能化技术与风电系统的结合运用,不仅有效的提高了相关设备的检修和生产效率,而且对于我国风力发电系统的进一步升级也具有一定的推动作用。
关键词:智能化技术;风力发电;完善;生产在大数据、智能化、互联网+等逐渐发展的背景下,越来越多的智能建筑、智慧城市、智能工厂等被人们所关注,所以在风力发电自动化控制领域中,人工智能技术也具有非常重要的地位,其运用也是越来越普及,成果喜人,当然人工智能化技术应用后造成的问题以及矛盾也是越来越多。
因此,本文就是在此基础上,初步的探究了风力发电自动化控制系统应用当今社会流行的人工智能化技术的作用以及价值,而且简要的论述了其具体的应用范畴。
一、人工智能化技术该技术主要的原理是通过计算机人工模拟操作以及进行相关的智能性扩展,成为未来发展的核心技术之一。
同时,该技术是一门综合性较强的技术,需多学科、多技术的综合支撑以及相应国力的支持,这其中计算机模拟技术是人工智能技术主要的核心支持技术之一。
在人工智能技术发展的过程中,各模块的接口技术是流畅运行的重点,也是进行像风力发电自动化控制系统有效信息提炼和挖掘的重要链接基础。
而在未来,风力发电自动化技术想要获得巨大的突破,那么也是需要与智能化技术进行更加深入的结合和利用,智能化技术的引入,可以帮助监控、传输、分析各种数据,及时发现故障和特殊情况,便于工作人员及时处理。
二、智能化技术的运用作用和价值在我国的“十三五”期间,仅仅在五年之内我国的风电系统就新增装机容量8000万千瓦以上,而且像2018年仅一年就可以新增装机容量1600万千瓦,我国的风力发电总体发展迅猛。
而在这一过程中,如何进一步的提升风力发电自动化控制系统的控制以及管理效果也成为必须关注的发展问题。
风电场运维中SCADA数据分析的应用
风电场运维中 SCADA数据分析的应用摘要:风力发电是当前发展速度最快、应用前景最广阔的新能源发电技术之一。
随着现代社会经济的不断发展,能量风电场的装机规模也越来越大,这为人们的生活、工作提供了充足的电能资源。
但是,风电场自身运维管理工作却越来越复杂,如何减少风电的运维成本,提升设备稳定性,是当前业界最为关注的问题之一。
因此,本文主要针对风电场运维中SCADA数据分析的应用进行了深入探讨,以供参考。
关键词:SCADA数据;风电场;运维;应用引言风电机组一般都位于地理位置比较偏僻的风场,不但交通极为不便利,而且自然条件也比较差,如果设备出现了故障,就会需要使用大型维修机械设备、备件以及专业维修人员,不仅耗费时间、物力、人力,也对风电场的顺利运行有很大影响。
而SCADA数据分析系统应运而生,其能够对风电场中的设备进行实时动态监测与管控,然后完成采集数据、控制设备、测量、指标调节和各种信号报警等内容,可有效提升风电场的工作效率,加强风电场运行的稳定性。
一、风电场运维工作存在的问题通过大量调查发现,我国风力发电场的装机数量呈现逐年上升的趋势,每年增长速度高达30%左右。
虽然发展空间巨大,但是在具体运营过程中,风电场的运维成本、维护难度都很高,具体如下:(一)设备台数多,高空作业难度高各个风机都是一个独立的发电单元,出现故障的可能性较高,且工作地点不集中,同时风电场大多数都是在视野十分广阔的野外,地域宽广,对相关工作人员的实践操作有很大阻碍。
并且,风机作业通常是在距离地面70多米的高空中,每一次都要攀爬数十米高的塔筒,且作业面也十分狭窄,危险系数极高。
(二)岗位条件差,运维管理人才少现阶段,我国风电场的规模越来越大,然而纵观其发展进程发现,我国风电行业仍为初始阶段,工作岗位不稳定,无法吸引具备相关专业能力的大学生,主要是因为地理位置偏僻,工作条件恶劣[1]。
除此之外,风电场内有很多设备,这需要聘用高专业、高技术且具有丰富经验的综合型人才,但是风电场几乎都是建设在一些偏远地区,环境比较差,这阻挡了一大部分具备丰富经验与精湛技术的工作人员,最后发现地理位置越偏僻,运维管理人才越匮乏,根本不能充分满足风电场运维管理工作的要求,这对风电场运维管理的安全性、稳定性带来了很大不利影响。
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数据挖掘在风电机组运维成本控制中的应用作者:李文通康涛张勇
来源:《科学家》2015年第12期
摘要:为了能够有效控制风电场运营成本,运营商与整机厂越来越关注风电机组可靠性的技术与研究工作,但是如何将现场采集的大量运行数据切实应用到风电机组的可靠性提升工作中成为可靠性技术与风电机组衔接的瓶颈所在。
本文通过介绍以可靠性为中心的维修(RCM)技术,与国内多个行业领域对RCM的模型创建和实践应用,结合风电机组的运维特点,以机组的机械系统为例,详细说明如何将可靠性技术和RCM融入风电机组的运维策略制定过程,以及基于RCM技术,从大量运行数据中挖掘对风电机组可靠性具有关键影响的技术指标的过程与方法,从而实现降低运营成本的目标。
关键词:风电机组;以可靠性为中心的维修;数据挖掘;运维策略
中图分类号TM6 文献标识码A 文章编号2095-6363(2015)12-0079-02
近年来,风电产业的迅猛发展,装机容量大幅提升,使在役风电机组的运行维护成为整机厂与运营商必须认真面对的问题,同时其中蕴含的巨大市场潜力也吸引了越来越多的关注。
但是风电产业后市场的发展前景对有效地控制运维成本,实现精益化管理提出了十分热切的要求,而且日益激烈的行业竞争也迫使整机厂与运营商对机组不同寿命阶段的运维策略展开筹划,以期削减成本。
“大数据、智能分析与诊断、运维决策智能化、集约化管理”等一系列高科技的先进方案被引入到机组运维管理体系中。
事实上,从系统工程的角度出发,这些先进方案融合到一起,便是“以可靠性为中心的维修(Reliability Centered Maintenance,简称RCM)”技术。
RCM技术产生于二十世纪六十年代,目前广泛应用于核电工业与军工领域。
由于同核电机组获得能量的稳定性不同,以及发电设备安全性要求的差异,适用于风电产业的RCM技术还需独立开发。
目前,系统复杂的大型设备运维策略主要包括两类:事前维修与事后维修。
事前维修包括预防性维修与预测性维修两类,风电产业普遍采用的定期检修制度便属于预防性维修的范畴,它根据机组零部件的工作特性,在其失效之前,定期检查更换,以确保机组的长时间稳定运行。
但是实践证明,随着机组服役的不断延伸,由机械应力、热应力或环境应力等因素导致的疲劳故障仅仅依靠预防性维修己难以有效应对。
而RCM技术通过对风电机组运行数据的实时监测,运用可靠性分析与预计技术,对机组运行中后期可能出现突发故障提前发出预警,指导对机组实施不定期的维护工作,防范故障导致的严重影响发生,同时辅以其他维修策略,形成一种系统性的维修策略。
事后维修是指等到故障发生之后,再采取措施维修设备恢复功能;传统的大型设备维修,由于缺乏故障数据统计分析和技术经验,多采用事后维修。
当前国内风电产业的RCM技术处于起步阶段,整机厂与运营商对机组运行技术数据的收集工作已经展开,但是对数据进行系统整理分析并运用到机组维修策略中的工作尚未开始。
1.以可靠性为中心的维修
RCM技术是国际上通用的用以确定设备预测性维修需求,优化维修制度的一种系统工程方法。
它借助可靠性分析方法创建设备的功能或硬件FMEA,采取风险矩阵逻辑判断的方法,通过对设备故障模式的影响与发生频率分析,结合安全性与经济型原则,确定并不断优化设备的运维策略,从而指导大型设备的日常检修维护工作。
标准的RCM分析过程是根据SAE JTAl011《以可靠性为中心的维修过程的评审准则》给出的RCM过程准则进行的。
在实际的RCM工程应用过程中,前期还需完成制定RCM工作计划,确定RCM工作的实施范围,以及收集并统计分析故障数据等工作;后期则要汇总形成RCM工作报告,并执行相应的维修计划,从而与前期工作形成闭环系统,使设备的运维策略不断优化完善。
同数据挖掘相关的故障数据统计分析虽然未被列入评审准则,但它却是RCM工作的基础,如果缺乏充足准确的故障数据,轻则加大故障模式影响分析的难度与工作量,重则导致错误的评估结果,造成严重的负面影响。
因此,RCM分析过程中基于设备功能的故障模式库的创建(FMEA分析过程),对有价值的故障数据挖掘具有十分重要的意义。
2.将RCM引入风电机组运维过程
预防性维修对机组运行初期的故障具有较为明显的预防效果,但是到了机组服役的中后期,定期检修在不同的零部件上会表现出“维修不足”或“过度维修”的问题,产生意外故障影响导致的高额维修费用和备品备件不必要的消耗。
因此将核电等大型设备维护中广泛采用的RCM技术,应用于风电机组的运维策略研究制定,通过预测性维修手段降低运行故障率,控制运维成本,显得十分必要。
首先,风电机组机械系统包括实现核心功能(将捕获的风能转化为机械能)的传动链系统与传动链上的泵、管、阀等附件系统,以及实现调整捕获到的能量、系统制动、传动链支撑与载荷传递功能的辅助系统和辅助系统的泵、管、阀等附件系统。
其中,传动链的功能是将风轮(叶片与轮毂)捕获到的风能转化为主轴的低速旋转机械能,再通过齿轮箱将主轴的机械能增速为发电机可接受的高速旋转机械能(不计机械效率的条件下,能量大小不变);齿轮箱的润滑冷却系统在润滑油温低于限值时,将润滑油泵送至齿轮箱中的各个润滑点,减缓传动机构磨损导致的寿命衰减,当润滑油温高于限值时,则控制油温继续上升,以免润滑油变质,影响润滑效果。
其中联轴器、变桨系统、偏航系统、偏航/变桨系统、制动系统,以及传动链中主轴与齿轮箱的支撑和机架将主轴承与弹性支撑传递过来的载荷再通过偏航系统传递给塔筒,最终传导到地面。
此即风电机组机械系统各部件的主要功能。
传动链若不能持续将捕获到的风能转化为发电机可以接受的高速机械能,则视为故障,以此类推可得各部件的故障判据。
根据故障判据,进而确定机械系统各部件的基本故障模式库,针对故障模式展开面向各部件定性的故障模式和影响分析,可以得出传动链中的一些关键部件发生故障,将导致机组基本的发电功能失效,并且对故障部件的更换成本中大都涉及现场大型
设备的吊装,维修成本高;辅助系统中的回转支承与机架的维修更换也涉及现场吊装,成本较高。
传动链系统与辅助系统的附件系统的故障影响则相对较小,但其故障模式对传动链与辅助系统中的大型部件工作寿命却有不容小视的渐进性影响。
因为故障影响除了对系统性能与维修成本进行分析,还需考虑故障发生频率的高低,以衡量是否有必要对该类故障采取预测性维修方案。
液压制动系统、齿轮箱与偏航系统在机组的机械系统的故障占比位列三甲(叶片/变桨故障主要为变桨控制系统故障),并且引发三者主要故障对机组系统工作寿命也有很大影响,发掘故障发生前传动机构温度、润滑油(脂)温度、润滑油/液压油压力,以及关键部位振动(加)速度等重要参数的变化趋势,研究这些物理量在大型部件失效前的渐变规律,从而为运维工作提供预警,避免严重故障导致的巨大维修成本。
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。
3.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。