[发明专利]一种风电机组部件维修及备品备件需求预测方法

说明书

技术领域

本发明属于风电机组维修保障技术领域，具体地说，是一种风电机组部件维修及备品备件需求预测方法。

背景技术

随着技术的不断进步以及国家政策的不断支持，我国的风能正得到大规模的开发和利用，全国风电并网容量稳步提升。受风力发电机运行条件与环境等影响，风电场的运行维护及维修资源管理一直是限制风电技术发展的主要因素。据了解，风场运行维护平均每台风机年费用在5-10万元，大部分在5万元以上，其中备件成本及其相关费用占运维成本的一半左右。此外，风电产业的持续增长使得风场备件管理模式滞后进一步凸显，出现备件数量、种类、存储模式不合理等诸多现象，并造成了极大的浪费和损失。

风力机多运行在潮湿、风沙、冰雪等恶劣环境下，故障发生的频率较其他电力设备更大，且造成的损失更严重。而我国现有风电场维修方式较为单一，多采用事后维修，即只当风力机部件发生故障才进行维修。这种维修方式会带来风力机突发性的故障停机，造成巨大的经济和环境损失。

备品备件又称为备件，是为了缩短检修时间而事先准备供检修时更换的零部件，备件管理的目的是以最少的备件资金，合理地库存储备，保证设备维修的需要，提高设备的使用可靠性和经济性。而预测方法可以大致分为两类：定性预测法、定量预测法。定性预测法是基于判断和直觉，常见的有：各部门主管集体讨论法、德尔菲法、销售人员意见汇集法、消费者调查法等。而定量预测法是运用数学模型和相关历史数据进行预测，包含时间序列和相关模型两大类。风力发电机组部件种类较多，且不同部件之间可靠性阈值要求区别较大，采用定性预测法，主观性强，难以较为准确地得到风电场备品备件需求。

发明内容

针化现有风力机的运行维修和备品备件资源管理情况，本发明提出了一种风电机组部件维修及备品备件需求预测方法，用于解决维修盲目性定性预测法存在的主观性强，难以较为准确预测的问题，对风电场的实际运行和资源管理提供指导。

本发明提出一种风电机组部件维修方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)获取部件可靠度函数

根据部件出厂技术资料或历史统计资料，得到各部件可靠度函数；

(2)设置部件维修参数

设置相应的预防性维修周期和可靠度函数阈值，其中可靠度函数阈值包括维修阈值和更换阈值；所述更换阈值用于判断是否对部件实施更换，维修阈值用于判断是否对部件实施维修；

所述预防性维修周期、维修阈值和更换阈值，是在各部件可靠度函数基础上，按离网型风力发电机组可靠性国家标准和风电场安全可靠运行要求，结合风电场实际运行环境，以及风电机组部件具体运行条件设定；环境因素包括风电场纬度、温湿度、常年风力等级、降水情况、电网负荷情况等；

(3)确定检测维修措施

(3.1)判别部件是否正常，是则转步骤(3.1.1),否则转步骤(3.2)；

(3.1.1)判别部件是否达到预防性维修周期，是则转步骤(3.1.2)，否则转步骤(3.3)；

(3.1.2)判别部件可靠度阈值是否大于更换阈值，是则采取更换维修；转步骤(3.3)；否则转步骤(3.1.3)；

(3.1.3)判别部件可靠度阈值是否大于维修阈值，是则采取不完全维修，否则不予维修；转步骤(3.3)；

(3.2)判别该部件可靠度函数值是否大于更换阈值，是则采取更换维修，转步骤(3.3)；

否则判别部件可靠度函数值是否大于维修阈值，是则采取不完全维修；否则采取最小维修；

(3.3)本部件检测维修结束；

对各个部件逐一执行步骤(1)-(3)，直至全部完成。

本发明中，所述预防性维修周期是指对部件进行预防性维修工作的时间间隔；更换阈值用于判断是否对部件实施更换，维修阈值用于判断是否对部件实施维修，更换阈值小于维修阈值。所述部件的更换维修是指使部件变为全新部件，可靠度达到1；最小维修是指不改变部件可靠度函数，只是使部件保持故障前状态继续运行；不完全维修效果介于前两者之间。

进一步的，所述的预防性维修周期、维修阈值和更换阈值设置准则如下：

风电场安全运行可靠性要求越高，设定的维修阈值和更换阈值就越高，预防性维修周期越短；安全运行可靠性要求越低，设定的维修阈值和更换阈值就越低，预防性维修周期越长；

风电场联网运行时间越长，设定的维修阈值和更换阈值就越高，预防性维修周期就越短；风电场联网运行时间越短，设定的维修阈值和更换阈值就越低，预防性维修周期就越长。