考虑故障相关性的风电机组维修策略

张文波

北京金风科创风电设备有限公司 北京市 100176

摘要：随着我国经济在快速发展，社会在不断进步，电力行业在我国发展十分迅速，由于一般的风电机组可靠性建模忽略了各子系统间的故障相关性，必然造成可靠性评估的误差。针对这一问题，文章提出了一种考虑故障相关性的风电机组维修策略。首先，运用全概率公式和故障有向图理论，推演出子系统的综合可靠度模型，再将综合可靠度模型应用到风电机组的维修策略中。然后，建立了考虑故障相关性的风电机组状态机会维修模型和定期维修模型，状态机会维修分别采用故障后大修和小修的方法来求解状态维修阈值函数和机会维修阈值函数，定期维修以考虑降低维修费用确定定期维修周期。最后，通过实例仿真验证了考虑故障相关的风电机组维略策略在节约维修成本方面的有效性。

关键词：风电机组；故障相关性；综合可靠度；状态机会维修；定期维修

引言

风电机组是由多部件构成的复杂系统，多位于运行环境恶劣的偏远地区，各部件功能结构复杂、驱动载荷随风速波动变化，事故频发，整体维修成本偏高，且机组的停机维修会产生较大的停机损失。因此，必须制定合理的风电机组维修策略，以减少风电机组总的运行维护成本。目前，风电机组采取的维修策略主要包括以时间为标准的计划维修、事后维修、组合维修以及机会维修等多种方式，但都没有考虑上次维修对各部件下次维修造成的影响，认为每次维修都使机组部件“修复如新”，这显然不太合理。在风电机组维修中，各部件在维修时存在经济相关性，由于各部件单独维修时产生的固定维修费用高昂，因此除需要考虑上次维修对下次维修造成的影响，还需要考虑各部件在维修时的相互配合，制定更合理的维修策略。

1风电机组故障模式属性分类

由于风电机组各功能系统的工作原理涉及机械、电气、控制等多技术领域，因此机组典型故障模式的失效原因、故障影响以及引起的参数变化较为复杂。为了有效的开展不同类型故障模式的知识分析以及后续基于故障模式的维修方式决策和维修方案决策的研究工作，本节对前文确立的风电机组典型故障模式进行属性分析。1)功能型故障:主要是指由于某些功能系统或部件无法正常的实现某项功能或执行某种作用而引起的故障模式。针对风电机组功能型故障模式主要是指变桨系统和偏航系统的一些功能执行异常的故障，是由于长期外部工况扰动或是控制作用异常背景下形成的功能障碍故障，例如变桨角度故障、偏航定位不准确等等。2)失效型故障:主要是指由于某些设备或部件长期运行过程中因为载荷、环境或其他不当原因造成失效而引起的故障模式。针对风电机组失效型故障模式主要是指传动链的机械故障，是由于齿轮、轴承等易损机械部件在长期交变载荷或偶然冲击载荷作用下形成的渐变性故障模式，例如轴承磨损、齿轮点蚀等。

2考虑故障相关性的风电机组维修策略

2.1决策树分析法

在维修方案决策中使用最多的方法之一就是决策树分析法(DecisionTree)，决策树是通过一些符号和直线以树枝状展开的形式描述各种决策路径，并可以通过概率或者分配路径权重，计算每条行动方案的期望值。由决策结点引出若干条直线，每条代表一个方案，称为决策枝。圆圈是状态结点引出若干条直线，代表可能发生的状态，称为概率枝。如果每个方案的结果都是确定的，方案分支之后就没有状态节点，评价维修方案时需要考虑的因素称为方案属性，方案属性以列表的形式列于决策树的右方。决策树图形描述了各种可行方案，并依据历史维修记录给每条概率枝的方案分配发生概率，比较维修方案属性，最终通过估算方案期望效用值来确定最优方案。

2.2风电机组的机会维修原理

风电机组是一个典型的多部件复杂系统，各部件之间紧密合作，一旦某个部件发生故障，其它部件的功能也会受到影响，最终导致风电机组整体停机维护，造成大额的维修成本，这其中主要包括人力成本、维修工具费用、租赁吊车费用等固定维修费用，且每次停机都会造成上网发电所得经济效益的损失。同时，由于机组处于停机维护状态，使得风机年工作小时数减少，可用度降低。在传统的风电机组维修中，往往针对的是单部件的维修，即“谁坏修谁”。只要存在某个部件故障或者到达预定维修时间，随即迫使机组停机，展开维修或者维护工作。每次维修都会造成高昂的固定维修费用、停机损失以及运行小时数的损失。但是对于整个风电机组，各部件之间存在结构相关性、经济相关性等相互作用关系，正是这种相互关系的存在，为机组各部件之间的维修提供一个相互配合的机会，从而可以实现提高期望效益或使用可用度、降低维修费用或停工时间等。所谓机会维修策略是指:当系统中的某个部件因故障或者其它原因进行维修或者更换时，也为其它部件进行预防性的维修或者更换提供了机会，考虑多部件同时进行维修，可以有效的节省固定维修费用和停机损失以及提高可用度。

2.3状态机会维修阈值函数的确定

威布尔比例失效模型结合状态协变量和运行时间两个因素，可有效地评估风电机组的实时运行状况，表示风电机组的可靠性状态，模型为λ（t，Z）=λ0（t）φ（Z）=λ0（t）exp（γ，Z）式中：φ（Z）为子系统的状态协变量函数，评估子系统运行可靠性受状态协变量Z（t）的影响；λ0（t）为威布尔基本失效函数，只与时间t有关；γ=[γ1，γ2，…，γp]是由Z（t）的回归系数构成的P维矢量。由于子系统工作时间的推延，及某一些状态监测量的突变，将引起失效函数值的变化。假定一个预设阈值Hc，当λ（t，Z）大于Hc时，对子系统实施状态维修，即：λ（t，Z）=λ0（t）exp（γ·Z）＞Hc为了更加直观地观察，对式做如下变换：γ·Z＞lnHc-lnλ0（t）同理，得到预设阈值为Ho时的机会维修阈值函数，即：γ·Z＞lnHo-lnλ0（t）由此，可以定义风电机组子系统的状态监测器mco（t）、状态维修阈值函数mc（t）和机会维修阈值函数mo（t）。mco（t，Z）=γ·Zmc（t）=lnHc-lnλ0（t）mo（t）=lnHo-lnλ0（t）只须求取维修阈值Hc和Ho的值，便可得到其函数。Hc=λ0（Tc）exp（γ·Zc）（21）Ho=λ0（To）exp（γ·Zo）（22）式中：Tc为最优状态维修时刻；To为最优机会维修时刻。只需要确定Tc和To，以及分别对应的状态监测量Zc和Zo，便可以求取维修阈值。

结语

本文提出了考虑不完全维修的机会维修策略，引入“役龄修正因子”和“故障率修正因子”来解决各部件上次维修对下次维修造成的影响；引入机会维修的概念，在预防性维修阈值的基础上为各部件定义机会维修阈值，协调各部件的维修；以维修总费用为目标，优化各部件的机会维修阈值，使费用目标最小化；依据该策略，制定风电机组的维修决策过程；最后通过算例仿真，证实了该策略在风电机组维修中的有效性和科学性。

参考文献

[1]　施跃文，高　辉，陈　钟．国外特大型风力发电机组技术综述[J]．电网技术，2008，32(18)：87-91．

[2]　吴佳梁，王广良，魏振山．风力机可靠性工程[M]．北京：化学工业出版社，2011．

[3]　苏　春，周小荃．基于有效年龄的风力机多部件维修优化[J]．东南大学学报(自然科学版)，2012，42(6)：1100-1104．

[4]　李大字，冯园园，刘　展，等．风力发电机组可靠性建模与维修策略优化[J]．电网技术，2011，35(9)：122-127．