（大唐云南发电有限公司新能源分公司）
摘要：风力发电有着十分广阔的发展前景，符合我国倡导的可持续发展理念。但是风力机组运行工况较差，运行环境恶劣也是风力发电过程中普遍存在的问题。基于此，本文重点以风电设备机组的定期维修和视情维修为例，针对风电设备机组维修理论和策略进行了详细的分析，以供参考。
关键词：风电设备机组；维修理论；维修策略
在我国大力支持风力发电项目建设的形势下，我国的风力发电累积装机量已经位居世界第一，很多风电运营商以及制造商也都在着手准备独立维修维护公司的设立。与此同时，风电设备机组的检修也逐渐淘汰了传统的单一计划检修方式，开始大力应用与状态检修将结合的检修方式，其相应的维修理论也越来越成熟。
一、风电设备机组的定期维修理论和策略分析
定期维修是我国现阶段风电设备机组维修的主要方式，销售方或者第三方是相关维修服务的主要提供者，具体的维修周期受到风电设备机组运行历史数据以及维修人员工作经验的影响。在实施定期维修的过程中，定期维修周期受到外部运行环境与内部故障规律的同时影响。虽然对风力设备机组的维修时间是固定的，但是风力设备机组发生故障却是随机的，所以只有制定合理的定期维修周期，才能够妥善的处理这二者之间的关系，保证风电设备机组维修的科学合理性。针对风电设备机组的定期检修制度主要包含三种：第一500h检修制度、第二半年检修制度、第三全年检修制度，具体的维修周期主要包含以下四个周期：第一半年周期、第二一年周期、第三三年周期、第四五年周期[1]。
针对风电设备机组的定期检修（如图1所示），专业研究人员给出了以下三种不同的理论。首先，如果通过等风险策略和同一周期内风险函数积分数值相等来进行维修周期的制定，那么运行时间越长，风力设备机组出现故障的几率就会越高。所以与传统的固定周期制相比，这种维修策略有着明显的优势。其次，针对定期维修的维修效果进行分析，发现很多维修操作并不能将风力设备机组的运行状态恢复到最初，所以维修可以分为两种形式，一种是预防性维修，只需要优化风力设备机组的运行状态，延长风力设备机组的运行时间即可；另一种是预防性替换，可以确保风力设备机组恢复到最初的运行状态。最后，由于传统的预防性维修模型建立还有很多需要完善的地方，在了解了风力设备机组的剩余时间之后，可以进行故障率递增因子的引进，然后针对故障服从威尔分布的实例进行仿真，并在保证可靠度不受影响的基础上降低维护成本，就可以明确最佳的预防性维修周期[2]。
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图1：风力发电机检修现场示意图
二、风电设备机组的视情维修理论和策略分析
所谓风电设备机组的视情维修，指的是对风电设备机组的状态进行检测，在明确了风电设备机组的温度、压力、噪声、振动以及流量等参数后，再将这些参数交给专家系统进行分析，然后在确定具体的维修周期。而从专业角度分析，根据状态来确定动态时间间隔或者周期的维修方式，也叫做“第三代维修模式”，这种维修检测方法应用了等周期检测理论，将“更换”“预防性维修”以及“继续工作”进行了充分的结合。所以，这种维修方法的应用优势为，可以对风电设备机组维修过程中所需的材料和人员进行妥善的安排，提升风力设备机组的利用效率，缩短风力设备机组的停运时间，确保风力设备机组不会出现二次损伤。即便是出现重大损伤，也可以在此之间停止运行，加强维修成本的控制。应用缺点为，对于现今技术的依赖性较强，而特殊专业设备的应用成本较高，且对于相应技术人员的培训成本也较大。
（一）国内在风电设备机组的视情维修方面的研究进展
目前，我国针对风力设备机组的维修策略，研究重点依然集中在定期维修方面，而针对视情维修的研究仅处于起步阶段，所以仅限于理论方面的探讨和定性方面的研究，即状态检测与故障诊断为主。而针对状态检测和故障诊断的研究，依然以风电设备机组的故障高发部件为主，例如齿轮箱、发电机等；在状态模型和维修决策模型的建立、求解以及应用方面的研究都十分浅显。近几年来，虽然部分大型风电企业进行了实验性在线监测设备的安装，但是还没有实现规模化生产。相信在未来的一段时间内，风机单机容量会逐渐加大，未来兆瓦级风电配置检测系统的应用也必将越来越深入[3]。
（二）国外在风电设备机组视情维修方面的研究进展
与国内在视情维修方面的研究相比，国外的研究进展要更快，其理论也更加成熟。首先，国外关于视情维修决策理论方面的研究以描述系统状态模型的建立以及优化模型的建立为主，并以此为基础进行指定目标下优化系统维修策略的求解。视情维修决策的制定需要以数理统计和随机过程理论为基础，而理论基础又可以细分为以下两种：第一在数理统计理论的应用下，进行设备状态和寿命曲线统计分布的建立，并以费用为目标实现经济最优化；第二求解以经济为目标的策略，然后通过马尔科夫或者半马尔科夫决策过程来进行离散数值的系统应用。其次，国外关于视情维修整体决策系统方面的研究，主要涉及到了数据采集设备和相关的软件分析。其中尤以美国和加拿大的研究最为突出。美国国防部海军研究办公室已经通过多年的努力开发出了机械预测与诊断系统MPROS，这是一种分布式的开放可拓展检测与诊断的工具。加拿大以两位多伦多大学的两位教授为首组建了视情维修研究的办公室，并研发出了以比例故障为模型、以费用为优化目标的软件包EXAKT[4]。
（三）风电设备机组视情维修策略的优化
风机设备机组主要由多个复杂的部件构成。而不同的部件之间又存在着一定的经济相关性、结果相关性以及随机相关性，所以建立多部件的模型具有非常巨大的实用性价值。近几年来，我国也越来越关注视情维修背景下的多部件维修策略模型的建立，在齿轮箱、电力系统以及叶片等故障高发单部件方面的研究文献也越来越多，但是在多部件优化模型方面的文献还十分有限。
针对多部件模型的优化决策主要有三种：第一机会维修、第二分组维修、第三批量维修。由于风力设备机组多部件之间存在着经济相关性，所以要想成功建立风力设备机组维修成本的数学优化模型，可以使用分支定界算法求解检测点处系统部件的最有维修策略。现阶段，多部件维修策略的优化模型主要有两种：一种是在系统可用度的约束下实现经济最优化模型；另一种是在经济条件的约束下实现系统可用度最大化模型。但是，这两种模型都不能对风力设备机组的多部件系统的故障特点进行有效的定义。所以，为了提升这两种模型的实用性与可靠性，就必须要在多部件维修相互关系的基础上，加强以注重费用、机组可用度、风险承受度等多目标建模方面的研究，从而在风电厂系统层面进行总体的分析与优化。
结语
综上所述，在科学技术的不断发展下，风电设备机组的维修理论与维修策略必将越来越完善。但是无论是定期维修，还是视情维修，都还有很多需要完善的地方。所以风电企业还需要加强相关维修理论与维修策略的研究，并根据风力设备机组的实际情况，灵活选择最合适的维修策略，从而为风力设备机组的稳定运行提供保障。
参考文献：
[1]寻征轩，陈玉晶，马慧民.风电设备机组维修理论和策略研究综述[J].上海电气技术，2015，8（1）：4-8.
[2]李强强，王德海，李贵强，等.提高风电机组大部件可靠性探讨[J].中国设备工程，2020，（2）：200-202.
[3]张峻豪，张则言，傅钰.基于设备可靠性的风电场预防性机会维修策略[J].四川电力技术，2019，42（6）：36-40.
[4]王金贺，张晓红，曾建潮.基于排队论的风电场系统最优成组维修决策[J].计算机集成制造系统，2019，25（9）：2188-2197.