健康管理 智慧运维“健康风电场”探索之路

国华巴彦淖尔（乌拉特中旗）风电有限公司 吕 多 敖 乐 孙 晨 陈宏同 乔 伟

纵观中国风力发电行业的发展历史，从早期风力发电机组设计制造水平有限、风电场建设规模小、配套设施不完善，到中期经历几个大发展过程后，众多行业领域参与到风电板块，相关行业设备选型多、质量良莠不齐，导致风电机组各设备配套杂乱，加之行业缺乏统一的设计选址要求、技术规范、产品标准、设备运维标准等，种种因素导致风电设备运维难度大、安全稳定性较差、整体健康水平不高，风电场众多设备相互制约，设备整体“健康”这一概念得到广泛认同，“健康风电场”的需求应运而生。

随着我国工业化飞速发展，风电机设备设计、制造技术愈发成熟，设备运行可靠性得到极大提升，伴随着智能化、信息化程度越来越高，风电场设备与设备之间联系愈发紧密，任何设备的故障均会影响风电场整体运营效益，企业对风电场健康度需求日益明显。

一、第1阶段：设备稳定性提升阶段

全面梳理总结正式投产以来风机设备的故障与缺陷，经过综合分析，针对性开展“缺陷清零行动”，设备可靠性获得大幅提升，为后续项目开展建立扎实基础。

（一）设备代表性缺陷消除内容

机组程序优化升级，提高机组吸收风能效率，增加发电量；解决小风停机后不能自启动的问题；故障保护逻辑优化，提升故障报出准确率；优化自动润滑加脂策略、机组全功率输出更加稳定；替换带防腐涂层的变流控制板，同时在机组变流系统柜内放置除湿盒，有效除去变流柜内湿气，降低环境湿度，减少元器件受潮腐蚀；经过不断摸索比较，调整液压站溢流阀压力值，使其适合当地冬季低温运行环境，有效降低偏航压力异常故障发生率；开展集电线路防鸟害改造，在线路塔架上安装防鸟刺、驱鸟器等，同时采用绝缘材料将电缆头终端及引线、跌落保险触头位置完全包裹覆盖，将线路鸟害事故完全杜绝，有效降低线路故障引起的非停事件；在设备缺陷治理完成的基础上，采取季节性排查、寿命性更换等预防措施，通过检修工艺优化、日常监控、异常状态识别、预警报告的方式，超前行动，阻击故障发生。充分利用定检和巡检窗口机会，全方位排查和提前处理减少隐患，促进机组运行稳定。

（二）已实行的季节性、寿命性预防措施

雷雨季前风机接地电阻导通测试，及时发现并排查电阻不合格机组，降低雷击风险；冬季来临前水冷系统预防性补水，有效防止冬季水冷系统故障；叶片排查、维修，及时发现叶片存在的裂纹、褶皱、泛白等引起断裂的隐患，提前进行修复加固，杜绝叶片事故；结合风机半年、全年周期检修，围绕检修清单执行消缺、检查项目，对接触器触点、风扇滤网等易损耗器件进行预防性更换，保障风机处于最佳健康度运行工况。

在大量获取数据的前提下，依托控制系统生成的日报、月报等报表，运维人员可以借助机器对数据进行分类，形成汇总表、机组列表、警告列表、故障列表、预警列表等表单。通过对警告、故障和预警的汇总，使运维人员对风电场的设备隐患了如指掌，实现全过程动态跟踪。发生故障时，能够进行全面的数据分析，结合监控预警台账和维护指导手册，确保一次性处理识别出的全部隐患。

二、第2阶段：设备性能达优保障阶段

经过设备稳定性提升实施，风电场机组得到初步治理，实现性能“达标”，在达标的基础上，进一步扩大设备稳定性提升取得的成果，实现性能“达优”。

（一）单机核算系统

故障处理完成后生产信息系统将回填的检修情况及备件消耗、健康水平、是否存在隐患、人工工时等情况推送至集控系统中，进行单机核算。从备品备件消耗情况方面着手，充分挖掘生产潜能。将备件成本、维修成本、故障次数自动关联，每台风机实现单机成本核算。通过单机核算，推送给能量管理平台，通过优化控制策略，实现成本低的风机优先发电，实现精准运营。经过计算筛选出单机成本低的风机，对健康水平较差的分析原因，进行消峰处理，办理消缺单。对排名排名靠后的风机进行技改及消缺，从而提升提高设备健康水平。

（二）采用“28法则”

以运行稳定性为指标，在稳定性较高的机组选取前20%，在稳定性相对低的机组选取后20%，形成对比组，分析前排机组性能好的经验，推广到后排机组，进行定制化问题处理模式，不断进化、优化处置方案及措施。

（三）配合各类辅助系统与理论支撑依据

风电场通过调研行业先进技术、装备制造业最新成果等，在场内进行探索尝试，为设备性能达优、健康风电场建立提供便利条件。

风机发电机、变桨轴承自动加脂装置，提升轴承润滑系统效率，使润滑加脂周期更加均匀，轴承能在最佳润滑方式下运行；持续观测记录风电场输出功率与当地风速、天气、地形等存在影响因素的数据，与风电机组运行状态形成对比，建立风电场负荷输出模型，不断修正参数精准度，增加发电功预测准确性，提高风电场与电力系统协调运行能力。

三、第3阶段：风机大部件安全感知诊断与健康监测阶段

我国新能源行业发展迅速，各场站建设规模逐步扩大，设备单体容量、集成性、智能化都得到大幅提升，场站对设备长期连续安全可靠运行的需求也日益增长。在此背景下，对设备运行状态的实时监测成为有效手段，可利用监测装置获取设备运行数据从而进行健康程度分析，高效且连续，与传统停电巡检方式相比优势显著。以各类型传感器为基础，实现实时动态数据监测，多种监测共同构建起完整的异常状态识别，预警系统，可以主动对风机设备健康隐患提前报警，产生预警信息，经数据接口在智慧运营系统上生成预警缺陷工单，指导作业人员进一步核查缺陷预警情况。

风电场设备健康度动态跟踪预警系统主要由以下检测监测环节支撑：

健康度概览。支持从集控到场站再到单台风机，实时查看预警的关键数据，密切关注资产健康状况。

大部件预警。基于风机普遍安装的SCADA 系统采集的秒级数据，利用机器学习工具综合分析全场站风机历史运行数据，自动计算不同工况下的设备健康温度。同时，监控风机发电机轴承、齿轮箱轴承、主轴承、叶片等关键部件和设备的温度状态，识别风电机组主要传动设备的运行和磨损状况，发现轴承类、旋转部件故障征兆，对故障发生位置、故障所属类别、后果严重程度、进一步趋势作出早期预警。

控制系统预警采用风机历史运行数据，基于机器学习以及累计异常检测算法，针对影响风机功率曲线性能的偏航设备、变桨系统以及转矩系统，实现因风机设备性能不佳导致的发电性能跌落告警。

功率曲线监测。支持通过对比风机机型设计功率曲线和运行数据散点曲线，分析风机的发电性能，进而结合预警信息，判断预警的准确性。

冷却系统预警。根据变流器系统在不同工况下的温度变化趋势，和水冷压力变化，分析其散热效果，当特定工况的散热效果不佳，产生报警，保证其稳定可靠工作。

主控系统预警。对风速仪、风向标不同工况下的工作状态变化进行数据监测，保证风机可以测风和切入和切出，时刻捕获最大风能，为风机功率曲线和控制策略优化提供真实准确数据。

绝缘监测系统。在线实时监测设备绝缘水平，反映发电机的绝缘状态，运维人员根据运行趋势管控发电机运行状态。

振动监测系统。在机组内装有风机转速传感器及振动传感器共计7个，采集风机运行时的振动数据，经数据处理系统分析后，生成各时域波形、振动频谱、转速数据等图谱数据，汇总形成振动数据报告，通过网络自动上传采集数据，后台监控实时显示数据状态，提前发现机组振动异常，及时排查，为机组安全可靠运行既定了良好的基础。

自动消防在线监测。在风机重点防火部位，机舱、发电机柜、变流柜、机舱柜、变流柜、主控柜内均安装不同形式气溶胶或干粉灭火器，并经消防控制系统实现自动，发生火灾可发出告警并自动释放灭火物质，有效防范火灾事故。

各监测系统协调作用，构建起场内设备健康监测体系，实现预警、故障智能感知与诊断。针对机组异常的指标数据、机组振动、功率曲线和器件温度等提前进行预警提示，通过预警信息云端发布平台，将预警信息推送至现场。现场处置人员根据平台植入的预警处理方案进行精准排查，实现合理安排检查消除机组异常，可以及时有效发现事故隐患并开展快速准确的机组维护工作。

主要支持环节：

变压器油色谱在线分析系统：可实现对油浸电力变压器绝缘油中故障特征气体的在线监测，能够快速检测甲烷、一氧化碳、氢气等气体浓度及发展趋势，为油浸电力变压器稳定运行提供保障。

变压器局部放电检测系统：不仅能持续监测变压器套管的工作状态，还能检测变压器主油箱中的局部放电活动发展。在故障的初级阶段发出预警，并提供套管和变压器运行过程中至关重要的信息。也可作为一个单独的系统来监测套管绝缘情况和局部放电活动，或作为一个集成方案，对油中多组分气体分析设备和分析软件一起，提供更深入的变压器状态信息及故障诊断。

35kV 开关柜无线测温系统：基于无线技术，实现对开关柜内触头温度实时监测，发生温度异常时立即发出警告，方便监控中心值班人员对众多开关柜温度的实时监控。

四、第4阶段：风机性能全面提升阶段

经过前期各阶段项目的实施，健康风电场的运行机制已初步建立，继续深入挖掘硬件系统与软件系统潜力，在全面检测的基础上，延展运行边界，增加发电量。通过不断对比运行数据，对细节性问题进行逐一排查，使设备的控制与管理更加精细，有效实现降本增效。

经过验证总结，“健康”风电场的项目实施获得五大优势：

全面掌控设备健康水平：通过健康风电场项目的实施，能够实现对设备状态全面准确评估，管理更加精准，有利于风电场设备整体健康程度提升。

有效增强检修针对性：利用在线监测、数据分析等覆盖广、功能多的各系统联动，可准确判断故障位置、缺陷发展趋势等，明确设备检修的必要程度，为检修计划制定提供有力参考。

显著提升生产效益：得益于设备性能稳定提升、检修计划性增强、检修质量提高，促进设备“非停”减少，人员缺员的矛盾得到一定缓解，从而实现生产效益的显著提升。

有效锻炼人员素质：经过系统分析并判断故障信息，使工作人员对设备故障掌握更加透彻，使检修作业由“尝试型”转变为“直接型”。配合行业制度、检修规程、作业标准等的专题培训学习，使工作人员专业素质得到有效锻炼，提升发现问题、解决问题的能力。

提高生产管理水平：通过利用设备健康系统的智能诊断、综合评价，实现科学决策，充分兼顾安全和效能，统筹协调生产计划，由过去粗犷型管理转变为精细化管理，生产管理水平进一步提高。

充分发挥优势，利用各类数据模型、统计分析、信号分析、机器学习、深度学习及人工智能等数据分析和挖掘方法建立的算法，识别部件单元或系统的亚健康状态。对机组故障停机统计分析，识别异常频发的故障。通过将预警的结果直接加入定期维护计划或计划性停机检查，预警监控从目前被动的运维模式转变为主动的预防性维修。通过机组运行状态的实时监测预警和大数据分析，制定最优运维策略，提高机组各项指标，性能全面提升，备件消耗切实降低，机组运行更稳定，风电场健康度更进一步。

五、远景规划、长期目标

风电行业发展迅速，仍有很多技术难点研究尚浅，对设备状态趋势判断不够精确、长久，设备动态监测及诊断评估仍是健康风电场建设的重要课题。持续维持设备健康状态，进一步提升设备管控水平，以最大可能完成降本增效仍将是企业本身及行业发展所追求的目标，还需在以下方面进行探索与创新。

引用监测传感器新技术，扩大监测范围，提高抗干扰性能，提升监测定位精度；改进设备集成化水平，提升风电场健康运行系统经济性，降低系统本身的维护成本；增加健康诊断系统容错机制，主动发现并处置系统自身运行下的错误，在一定程度上能从错误状态自动恢复到正常状态；与其他运行系统相互有机融合，如安全管控系统、环保监测系统等，兼顾安全生产、环境保护、经济效益等各方面协调发展；随着技术发展、设备迭代，健康诊断系统提出的预警判断将更加准确，极大缓解人力劳动强度，但是部分时机下仍需人工对系统出具的诊断结果加以二次诊断，此时对人员素质提出较高需求，对系统运行机制的掌握程度，以及人员综合问题判断处理能力，对健康风电场良性发展起到至关重要的作用，人员综合素质需与时俱进。

在当前风电场运行数据积累有限、状态监测不够深入、跟踪反馈体系不完善的背景下，该公司在“健康风电场”建设中先行一步，通过对行业内新型技术、先进经验的学习与研究，初步完成既定目标，设备运行水平切实得到提高，从经济效益方面可以得到良好反馈。随着今后研究探索的不断深入，相信可以将积累的经验和研究成果向行业内进行推广借鉴。