48、风力涡轮机维护管理的监控与数据采集分析

风力涡轮机维护管理的监控与数据采集分析

1. 引言

风能作为一种可再生能源，正不断发展壮大。随着现代风力涡轮机（WT）高度和功率的增加，新的风电场不断涌现。预计到2023年，全球每年陆上和海上的新增装机容量将超过55GW，到2030年，海上风电的发电量有望达到2182TWh。

风力涡轮机由多个子系统组成，其作用是将风能转化为电能。然而，风电场通常位于环境恶劣但风力条件适宜的地区，这使得每个风力涡轮机都可能面临能量损失的问题，如机械故障和叶片结冰等。其中，转子叶片、电气设备、工厂控制系统、液压系统和传感器等部件的故障占总故障的比例超过50%。

维护操作不仅成本高昂，还会给工作人员带来高风险，同时停机也会导致能量生产损失。风力涡轮机的运营和维护（O&M）成本占总成本的10% - 25%。由于工作条件的限制，O&M活动的效率和安全性降低，因此需要新的故障预测技术来避免停机并提高设备的可靠性。

状态监测系统（CMS）可用于故障检测，有助于进行适当的维护管理并减少停机时间。监测技术包括性能监测、振动分析（用于齿轮箱和机械监测）、声发射分析（提供故障产生的波的相关数据）、热分析、油分析和超声波分析等。为了提高能源生产的可靠性，还开展了多种类型的维护操作。

分析方法采用基于对风力涡轮机物理行为理解而开发的数学模型。通过分析历史数据和应用数学算法进行模式识别，建立数据监测系统。由于CMS提供的数据量和类型多样，需要进行不同的分析以提取风力涡轮机的真实状态。不同的研究和技术侧重于按组件进行分析，故障树分析（FTA）是一种定性分析方法，用于以图形方式表示故障对组件的影响之间的联系，它通过二元决策图进行定量分析并识别每个风力涡轮机的关键组件。 <