风电机组运行数据分析在提升运维价值中的运用研究

潘坚华

摘 要：文章以某风电场为例，针对其运行中容易出现的齿轮油箱中的温度快速升高以及油温过高的问题，在对其运行问题原因进行分析之后提出了相应的维修建议，并重点对此过程中的风电机组运行数据分析的作用，尤其是对提升运维价值中作出的贡献进行论述。

关键词：风电机组;运行数据分析;运维价值

1引言

近年来我国加大了对风电场的建设力度，用以缓解目前不断加剧的环境污染以及能源紧缺等问题，表现出风电机组装机容量的增加以及装配结构的扩大，这也增加了风电机组运行中的故障概率和数量，这就需要做好对风电机组运行数据的分析来作为后期机组运行和维护的重要依据，保障风电机组的稳定运行。

2实例展示

以某风电场为例，在结合其所在位置对天气变化情况进行预测之后得出，在一年四季中，春季和夏季时风电场会出现较高的运行温度下，但是也具有充足的自然风适合进行发电。在这两个季节中也容易出现受到外界环境限制而限制其机组运行功率的问题，而且在此问题发生时也表现出齿轮油箱中的温度升高速度过快以及温度值超出正常工作范围的情况。因此，本文就针对此风电场的上述情况，通过风电机组运行数据分析的方式来分析问题原因，并证明运行数据分析对提升运维价值的作用。

3风电机组运行问题原因分析

分析问题原因之前，需要从其工作原理方面入手来对引起油温升高的各个部件进行原因分析。由于齿轮运行中需要确保润滑系统以及冷却系统的正常运行，因此从以下几个方面进行油箱中温度快速升高问题的原因分析。一是温度传感器。此装置出现损坏会造成油温测量数据不准确的问题，这也会影响向总控系统反馈数据的准确性。为此就需要通过对油温数据等进行测量来检测传感器测量数据是否准确，针对损坏的传感器进行及时更换。二是温控阀。如果出现温控阀故障而导致油箱中的油温超过45℃时就会减少阀门中流过的油量，这就会增加机组内的温度而影响其正常运行，这是风电机组运行中比较常见的故障。三是溢流阀。如果出现管路被堵塞或者其自身出现故障等问题时，就会在系统内部的油量过大时会增加系统压力，导致温度过高的油会绕过散热篇而进入齿轮油箱中。四是散热片。风电机组运行中需要高温油经过散热片只有通过风通道来进行冷却降温，而如果风电机组运行中周围环境中大量的柳絮或杨絮等粘连在散热片上就会影响其散热效果而导致温度升高。五是滤芯。如果机组运行中出现滤芯被堵塞的问题，这就会导致油温无法降低而导致机组温度过高的问题。

4风电机组维护建议

4.1维修建议

经过上述故障原因分析之后，需要采取以下维修措施：对风电机组的润滑和冷却系统进行定期检查，重点做好对线路接口是否松动问题的检查。做好对散热片以及滤芯等位置的定期清洁，合理确定清洁周期，并保证清洁工作的有效性和彻底性。定期对油位进行检查，针对油位过高问题及时采取放油操作，并且及时进行油量补充来保证油位在正常范围之内。此外还要做好对管道的定期检查，防止其出现堵塞问题，以及定期开展油样检测分析工作，保证油液性能，及时更换出现变质的油液。

4.2数据采集和分析

首先针对此机组的采集模式进行分析，由于此风电机组的组成比较复杂且机组型号存在较大的差异，主要有13种机组型号以及9个不同的厂家参与到机组的建造中，增加了运行数据的采集难度。这就需要不同厂家制造相应的数据采集设备来对相应的机组进行数据采集作业，以保证运行数据采集的完整性。

其次针对采集的运行数据需要进行离散度以及一致性两个方面的数据分析。对于前者来说，重点是对遥测所得到的风电机组的电压和温度等数据进行分析，通过总监测室汇总的数据，通过不同的模块进行相应的集电线路或机组运转等模型的建立，然后通过计算机来对这些数据模型进行模拟运行以及数据优化。通过上述不同运行维度的优化可以缩小不同运行维度的差距来确保风电机组的稳定运行。对于后者来说，主要通过运行数據分析来验证机组的运行功率是否与机组功率一致。重点是在假设风电场范围内的空气密度保持一致的同时，在机组设计功率的基础上来过滤和计算停机、限电等节点数据及其功率，并且将其与设计功率曲线进行对比，保证对比结果的精确性，而且通过以小时为单位的功率曲线对比来缩小功率偏差值时间段。

再次是针对数据分析中的风速和发电量等数据分析，其不仅贯穿于风电机组运行整个过程，做好对机组启动、运行以及停机时相关数据的测量，还要通过这些数据与设计数值的对比来明确存在数据偏差较大的位置。针对其中风速存在较大偏差的现象，溶质导致出现电量不达标的问题，这就可以通过对偏差率的分析来对未来一段时间内风电场风速进行准确预测以及综合评估电能产出量。针对上述分析和评估之后发现的电量不达标的问题则可以及逆行补救方案的制定，保证风电机组维持在稳定状态下满足电能最大产值的要求。

最后是对关联性和共性进行分析。对于前者来说，由于风电机组运行中数据相互影响的特点，可以通过功率曲线作为关联性分析的切入点，通过SCADA系统来分离任何时间段的功率曲线，实现对单台风机运行参数的分析，及时发现其运行中的问题来降低后期的运维难度。对于后者来说，由于单台风机的故障出现时间、频率等具有不确定性的特点，需要通过风机运行历史数据的综合分析来挑选出其中故障次数较多部位并进行故障原因的总结，针对此类故障做好预防工作来减少风机运行中的故障概率，降低运维工作量。

5结语

通过风电机组运行数据分析，有助于进行天气模型的建立并结合天气变化情况的实时监测对机组运行参数进行调整，提升机组运行的可靠性。而且可以通过数据监测和分析来针对其常见故障制定预防和应对措施，实现其性能的优化。此外还可以通过运行数据分析来细化运维流程并保证其流程的严谨性和针对性，及时发现机组运行中的隐藏故障，同时也有助于实现运维管理一体化，实现管理方式的优化。

参考文献：

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