基于SCADA数据的国产风力机可靠性评估

基于SCADA数据的国产风力机可靠性评估
随着环保意识的逐步提高，近年来风电行业得到了迅速的发展，国内的风电场数量和风力机装机总容量也不断增加。

而对于风力机的可靠性评估，是保证风力机运行安全、正常运行并发挥其最大作用的重要手段之一。

本篇论文则从基于SCADA数据
的国产风力机可靠性评估这一主题出发，对风力机可靠性的评估方法以及常用指标进行探讨。

一、SCADA数据
SCADA系统（Supervisory Control And Data Acquisition）是监
控和管理某个系统的一种自动化控制系统，这个系统将传感器和控制器和可编程逻辑控制器（PLC）等组合在一起，成为一
个数据通信网络，为风电场的技术管理和生产经营提供信息保障。

SCADA系统通过电脑、人机界面等方式，对风电机组、
变电站及各种辅助设备进行监控，对风场各项运营数据进行采集、处理、传送和控制，同时也对风力机在运行过程中出现的故障及时进行实时诊断，从而实现对风电场的远程控制。

（一）风力机关键参数
航空学中有个重要结论，那就是在实际的飞行中，一部分飞机的数据必须进行实时分析。

风力机同样如此，通过实时采集、处理关键参数的数据可以评估风电机的可靠性，提高生产效率和设备的长期可靠性。

关键参数包括：发电机转速、叶片角度、齿轮箱油温、风速、风向、叶片弯曲等。

通过对这些参数的分析，判断风电机的正常运行状态，并在出现问题时及早发现和
处理，从而保障风力机的可靠性，最终保证风电场的正常运行。

（二）可靠性评估指标
可靠性评估指标是用来评价风力机运行可靠性的一个重要指标体系，在风力机的生产运营中具有重要的实际意义。

可靠性评估主要包括以下几个指标：
1.故障率：反映在一定时期内，设备出现故障的频率，包括机
器故障和人为因素导致的故障。

2.平均故障间隔时间（MTBF）：连续运行一段时间内发生的
平均间隔时间，即两次故障之间的平均时间间隔，也称平均无故障时间。

3.平均维修时间（MTTR）：从设备出现故障到修复之间的平
均时间。

4.可靠度：指设备在一定的时间内正常工作的概率。

5.失效率：反映在某个时间段内，设备在一定的条件下发生失
效或不能正常工作的概率。

以上的指标基本可以通过SCADA系统所采集的数据进行计算，从而得出相应的评估结果，这些指标的计算可以帮助我们更全面地评估风力机的可靠性，分析故障的原因和机器性能缺陷，为设备维修和改进提供帮助。

二、风力机可靠性评估方法
（一）故障树分析法（FTA）
故障树分析法是通过对装置失效过程进行逐级分解的方法，找出造成失效的根本原因。

它是一种定性与定量综合分析方法，能够准确地找出故障的根本原因。

在风电场的可靠性评估中，故障树分析法通常用来分析系统中断、转子失速、控制系统失灵、偏差控制失灵等常见的风机故障模式，通过故障树分析法，可以找到故障事件的原始触发器和影响路径，进而得出系统失效的概率。

（二）健康指数评估法（HI）
健康指数评估法又称为结构健康指数评估法，是利用故障链构建的模型，通过估算风力机叶片受损程度，对风机健康状态进行评估。

HI方法主要涉及到一些疲劳分析指标，包括剩余寿
命分析、纹理分析、结构健康监测等方法。

这些信息可用于制定销售风电机的保修期、改进设计以及有效性能的保持。

（三）可靠性综合评估法
可靠性综合评估法是一种基于风机可靠性指标计算的综合评估方法，通过对风能系统中重要操作、设备、部件进行可靠度计算，从而得出风机的综合可靠性评估结果。

可靠性综合评估法是一种系统性、科学性较强的评估方法，可以广泛应用于风电机组、变电站和风电场系统等各个环节。

三、结论
风力机可靠性评估是风电行业中不可或缺的重要环节，对于保证风电机组正常运行和提高生产效率大有裨益。

通过SCADA 系统采集的数据，我们可以以评估标准为指导，分别运用故障树分析法、健康指数评估法、可靠性综合评估法等方法对各个环节进行全面的评估。

在实际的风电发电运营过程中，基于SCADA数据进行风力机可靠性评估可以更好地帮助企业掌握风电机组的运行情况，及时解决发电系统中存在的问题，从而保障风电场的正常运行，并达到节约能源、减少污染的良好效果。

由于风电场的设备和运营具有大规模、高技术、复杂性等特点，为了保证风电机组的安全稳定运行，风电场需要收集大量的数据，并对这些数据进行分析和处理。

本文将分析风电场常用的数据以及分析方法，并得出一些有关风力机可靠性的结论。

一、数据分类及解释
1. 故障数据
故障数据包括设备故障、人为因素、环境因素引起的故障等。

通过对故障数据的分析，可以了解设备故障的主要原因和故障率，从而为运维人员提供定位故障、改进和优化设备方案的参考依据。

2. 风场数据
风场数据包括风速、风向、温度、湿度等气象数据，以及电网电压、电流、功率等电力数据。

通过对风场数据的分析，可以了解风条件和气象环境对风力机的影响，以及风力机在不同工作状态下的电性能等。

3. 风电机组数据
风电机组数据包括发电机转速、叶片角度、齿轮箱油温、发电机功率、电压、电流等。

通过对风电机组数据的分析，可以判断风电机组的运行状态、故障情况和性能缺陷。

二、数据分析方法
1. 数据可视化
数据可视化是将数据转换为图表、地图和其他可视化形式的过程，使数据分析人员更容易理解和发现数据之间的关系。

通过数据可视化，不仅可以帮助人们更好地识别数据，还可以展现数据的时空特征、发展趋势和规律性。

2. 时序分析
时序分析通常是指使用时间序列数据进行模型建立和分析的过程。

时序分析的常用方法包括数据趋势分析、周期性检测、时间序列分解、平稳性检验等。

时序分析能够帮助人们把握数据的变化规律，从而确定下一步的处理方案。

3. 故障树分析
前面我们已经提到过故障树分析法，这是一种将设备故障过程逐级分解寻找故障原因的方法。

故障树分析法的基本思想是在一棵逆向的树状结构中寻找故障的根源和故障的发生机制，以及在故障发生前的控制措施。

三、数据分析结论
1. 故障数据分析
根据国内风电场的数据统计，风电机组的故障率呈现逐年下降的趋势，但是整个行业的故障率仍然偏高。

主要受影响的因素是设备的制造质量、运维技术水平和人为因素等。

因此，提高设备质量和运维技术水平以降低故障率是今后风电发展过程中亟待解决的问题之一。

2. 风场数据分析
通过对风场数据的分析，可以发现，夏季和秋季高温和风速低会影响风力机的发电能力，而在冬季和春季，风速和气温低，风力机的发电能力较高。

因此，要提高风场的设备利用率，需要根据气象特征和风动力性能来制定运营计划。

3. 风电机组数据分析
通过对风电机组数据的分析，可以了解风电机组的运行状态和故障分布，从而制定维护计划和改进设备方案。

例如，在分析发电机转速时，可以了解其是否超标或低于标准，找到故障发
生的原因，提高设备的可靠性和稳定性。

四、未来发展趋势
与传统的火力发电相比，风电在低碳环保方面具有明显优势。

但是，受设备制造和运维技术限制，风电的发展速度和规模受到限制。

随着风电技术的不断进步和智能化水平的提高，风电行业未来的发展趋势将更加稳定，且在发电效率、可靠性和运维管理等方面之上也会有大幅度提高。

综上所述，通过对风电场常用数据的收集和分析，可以深入了解风力机的可靠性评估和运营管理，并为进一步优化风电设备方案、提高整个风电行业的可持续发展能力提供有力的参考依据。

为了更加深入了解风电场的数据分析方法和应用，本文以某风电场为例，分析了其故障数据、风场数据和风电机组数据，并得出了一些结论和建议。

一、故障数据分析
该风电场运行期间，设备故障率在不断下降，但是整个行业的故障率仍然偏高。

通过对故障数据的分析，我们发现故障原因主要是设备质量、运维水平和人为因素等多方面原因所导致。

具体表现在以下几方面：
1. 设备制造质量低
风电设备是一种高新技术产品，其制造成本和技术水平对机组的质量、效率和寿命都有着重要影响。

在该风电场运行期间，
故障率偏高的产生原因之一就是设备制造质量低。

例如，由于某机组的整机产品质量不达标，导致机组出现多次故障并一度停运。

此外，还有部分设备使用年限过长，导致机组运行不稳定出现故障。

2. 运维维护水平不足
除了设备制造质量低外，运维维护水平不足也是该风电场故障率偏高的重要原因。

我们发现，在运维人员的日常维护中，有时会发现一些异常现象，但是处理不及时或缺乏快速响应措施，容易导致较小故障成为大故障。

例如，某台浆液泵发现油料不足，但未及时处理导致设备故障，损失惨重。

此外，在设备故障后，运维人员没有及时跟进处理，对设备的维护和保养也无法得到保障。

3. 人为因素引起的故障
在故障的原因中，人为因素同样不容忽视。

例如，不当操作、设备使用方式不当、安全措施缺失等因素都可能导致设备出现故障。

在该风电场，我们发现一些设备的操作员并没有经过专门的培训课程，导致在设备使用过程中出现因操作不当造成的故障。

此外，有些工作人员的安全意识不够，需要进一步加强安全知识宣传和培训，提升团队整体素质水平。

二、风场数据分析
通过对该风电场的气象数据和电力数据的分析，我们发现风场
气象变化对机组的故障率和利用率有着重要影响，分析结果如下：
1. 气象因素对机组发电性能的影响
通过统计数据分析，我们发现夏季和秋季高温和风速低会影响风力机的发电能力，从而降低机组的“满发小时数”。

而在冬季和春季，由于风速和气温低，机组发电能力较高，但需注意风暴、雷电等自然灾害的影响。

2. 巨变凸出电压对机组的影响
在该风电场运行期间，我们发现风场的电力数据中存在大量变压器凸出电压的情况，可能导致机组正常运行受到干扰，降低设备的可靠性和稳定性。

三、风电机组数据分析
通过对风电机组数据的分析，我们发现出现的故障和故障的原因主要是如下方面：
1. 叶片角度异常
在机组运行过程中，出现了叶片角度异常的情况，主要原因是由于传感器损坏导致叶片角度数据传输错误。

因此，有必要加强设备的巡检和维护，确保设备状态的实时监控。

2. 转子扭矩过大
在分析过程中，我们发现某些机组的转子扭矩异常过大，导致机组运行不稳定，影响机组的寿命和发电效率。

经过分析，我们发现这是由于机组齿轮箱的润滑油温度过高，导致齿轮的磨损和摩擦力增加，从而导致转子扭矩过大。

通过增加润滑油的注入量和改进齿轮箱冷却系统，可以有效地减少机组故障，提高设备的可靠性和稳定性。

四、结论与建议
通过对某风电场数据的分析，我们可以看出故障率偏高、气象变化对设备运行有较大影响等问题。

为了更好地提高风电设备的可靠性和稳定性，我们提出以下建议：
1. 增强设备的制造和管理质量。

加强设备制造质量和管理质量，加大投资和科研力度，并建立健全的设备制造流程和管理体系，最大限度减少制造质量等因素造成的故障风险。

2. 提高运维人员的专业素质和技能水平。

根据设备特点，加强对运维技术人员的培训和指导，提高运维团队整体素质水平，规范运维流程。

3. 积极关注气象数据及电力数据的变化。

针对气象数据和电力数据的变化，制定合理的运营计划，降低机组运行故障率，提升设备的利用率。

4. 完善设备故障处理机制。

加强设备巡检和维护工作，及时回应设备故障和异常情况，减少非正常停机，确保机组运行的稳
定性和可靠性。

5. 加强团队安全意识。

建立完善的安全体系和应急机制，组织开展安全宣传教育，提高团队安全意识和应对能力，确保安全生产。