一、项目背景
近年来，面对能源危机以及人类对气候危机越来越清晰地认识，全球范围内新能源出现超常规发展的态势。风电是在技术和成本上最具竞争力的新能源形式。我国风电行业装机规模快速扩增，在“十三五”期间我国装机规模由1.29亿千瓦增长到2.81亿千瓦，预计在2030年，我国的风电光伏新能源装机规模达到12亿千瓦。在新的发展机遇下，装机规模不断扩大的同时，企业更加注重质量和效益发展，大力发展“智慧化”、“一体化”生产运营模式，强化生产管理，搭建智能化智能化平台。
机遇与挑战并存，随着风力发电设备运行时间推移，面临机组缺陷高发期的来临，大部件问题愈来愈严重，造成停机时间增长，机组可利用率逐渐下降，现场运行工作量突增，技术人员相对匮乏，给检修工作带来一定难度，常规性检修已不能满足复杂的安全生产要求，如何利用智能化平台创新发展智能化检修模式，是值得我们思考的问题。
二、风电机组状态检修
（一）状态检修的理论概述
定期性检修，通常以时间为基准虽然可以预防一些故障及事故的发生，但是由于这种检修方式无任何参考依据，盲目性较大，且不科学也不经济，往往浪费大量的人力物力。在众多事故调查表明，传统检修模式下有的设备还未运行到一个检修周期就发生事故，这样的检修方式已不满足发展需求和复杂的安全生产，从而产生新的检修模式状态检修。
状态检修，以设备实际运行状态为依据，而非时间为依据。即通过先进的数据收集分析、在线监测、状态预警、故障诊断、气象分析为主体，判断设备运行状况，识别早期症状，以及后续发展趋势，诊断设备运行程度或即将发生故障时结合气象条件进行检修。从而降低风电运维成本，提升公司经济效益，保障设备安全稳定运行。
（二）状态检修的应用架构
状态检修架构主要包含两大体系和一个应用中心，两大体系包括标准管理体系和网络安全体系，应用中心包含五个方面“基础数据、数据管理、支撑平台、业务应用和指标评价”。
（三）状态检修的支撑平台
状态检修的支撑平台包括数据处理服务、在线监测系统、故障诊断系统、状态预警系统、气象服务系统。
1.数据处理服务。数据处理服务主要以风机基础数据、振动在线监测、风功率预测三方面为主。风电机组的原始数据存在偶发异常情况，偶发异常情况将会导致数据的不完整及不准确性，从而影响状态预测准确性。
为了避免数据出现偏差，造成检修误区，数据收集分析利用智能化平台数据预处理服务，在生产大区数据处理服务器通过数据预处理服务。提高数据分析质量，为状态检修提供准确的数据支撑。
2.在线监测系统。风电机组在线监测指风电机组振动在线监测系统。
双馈机组主要监测部位以主轴、齿轮箱、发电机为主，主轴监测位置为前轴承轴向和径向，主轴后轴承径向；齿轮箱监测位置为行星架径向，高速轴径向，低速轴径向；发电机监测位置为前轴承轴向和径向，后轴承径向。
直驱机组主要监测部位以主轴、发电机为主，主轴监测位置为主轴前轴承水平测点，主轴前轴承垂直测点，主轴前轴承轴向测点，主轴后轴承垂直测点；发电机监测位置为发电机定子水平测点1，发电机定子水平测点2，发电机定子轴向测点。
3.故障诊断。风电机组故障触发类型主要有机械故障、电气故障和液压故障。
机械类故障通常停机时间大于一周，而电气及液压类故障容易修复，停机时长一般不大于24小时，停机时间相对较短。
故障诊断可有效预防机械类故障发生，降低电气及液压类故障触发次数。通过行业调查，目前用于风电机组的故障诊断方法主要有：基于专家库故障诊断方法；故障树故障诊断方法；基于模糊网络的制动系统故障诊断；基于小波分析的齿轮箱故障诊断；将多源特征决策融合方法和数据挖掘方法自动提取诊断规则知识相结合，实现风电机组传动系统故障的智能诊断；基于振动特性分析的故障诊断。
4.状态预警。风电机组状态预警是实施状态检修的关键指标，预测准确度直接影响机组检修维护成本，在行业调查表明对风电机组关键部件状态预测，可有效降低生产成本。利用智能化平台建立双馈机组、直驱机组两大预测模型，双馈机组主要针对主轴、齿轮箱、发电机，直驱机组主要以发电机为主，通过设备温度特性结合机组功率、风速、环境温度以及运行时间等指标，进行对比，分析设备健康度，从而实现设备状态预警功能。
5.气象条件。建立“高精度风电功率预测系统”以高精度数值气象预报为基础，搭建完备的数据库系统，利用各种通讯接口采集风电场集控和升压站数据，采用人工智能神经网络、粒子群优化、风电信号数值净化、高性能时空模式分类器及数据挖掘算法对各个风电场进行建模，完成对风电场的短期风电功率预测、超短期风电功率预测工作。系统能够提供人性化的人机交互界面，新增最优算法避免单一模型造成预测偏差，该模型利用神经网络加入自我学习功能，提高预测准确度，为状态检修提供气象支撑，减少设备损失电量。
（三）状态检修的决策实施
风电机组的状态检修决策是依靠智能化平台综合运行分析平台，以当前风电机组运行状态为依据，通过数据收集分析、在线监测、故障诊断、状态预测和气象条件，判断设备运行周期、异常程度。通过检修周期经济技术分析，对不同周期的检修制定不同策略，最终确定最佳检修周期与检修实施时间。
状态检修实施是根据状态检修决策，将机组分类分级，主要分为三个等级1级、2级、3级。通过等级区分同时结合气象数据，制定检修措施，确定检修项目、检修间隔、检修工艺及检修工期，实施状态检修。
（四）状态检修的指标评价
状态检修可以提高风电机组的可利用率以及发电量，降低故障次数及维护时长，同时可有效减少备件消耗情况。按照可利用率的定义，状态检修就是要达到风电机组需要检修时才检修，不需要检修时坚决不进行检修，从而延长故障时间间隔和缩短故障修复所需要的时间。开展状态检修后，将开展后风电机组的可利用率、损失电量、故障次数、维护时长与之前的数据进行详细对比，同时从故障出现间隔和消缺时间方面、备品备件消耗方面进行比较，从而评价状态检修的效果。
四、状态检修的应用
（一）大部件状态检修
大部件以齿轮箱为例，齿轮箱监测信号主要有振动、温度、压力等信号。齿轮箱常见故障有点蚀、磨损、剥落、断齿、超温等。
齿轮箱点蚀、磨损、剥落、断齿类故障通过在线监测装置，对设备实行实时监测，同时结合智能化平台状态预警功能实现综合性状态运行分析，实现状态检修。利用状态检修可有效避免多起因大部件故障而造成长时间停机。
齿轮箱超温主要原因为冷却润滑系统失效，齿轮箱冷却方式通常为油－水－风冷模式，齿轮箱冷却润滑系统失效将会造成齿轮箱温度异常偏高，新疆公司通过智能化平台状态预警功能准确识别故障点，例如通过计算齿轮箱进出口压力、齿轮箱油池温度以及齿轮箱入口温度可以识别齿轮箱油滤目前状态。通过齿轮箱油池温度、齿轮箱进口温度及齿轮箱冷却水温度可以判断冷却系统运行状态，若齿轮箱油池温度与齿轮箱入口温度偏差值小于±5℃且大于齿轮箱冷却水温度15℃以上时，冷却系统运行状态为半失效状态，故障原因为齿轮箱温控阀故障。结合实际检修经验，制定多项检修标准，通过智能化平台综合运行分析，根据故障点将故障分类汇总，根据状态预警值进行等级划分，结合气象数据制定检修措施，近年来新疆公司通过综合运行分析累计完成多次齿轮箱超温类状态检修工作，实现“零”超温故障发生。
（二）冷却润滑系统方面
新疆公司各场站机组均采用集中润滑系统，通过出脂流量以及运行时间计算润滑脂使用周期，目前各集中润滑系统均以6小时运行2分钟或8小时运行2分钟为主，出脂量0.2cc，储脂罐容量以2L、3L、5L为主，通过故障诊断逻辑运算，将润滑脂消耗程度进行分级划分，实现最大限度资源利用化，结合气象服务制定检修措施，有效避免传统检修模式下加脂过早造成不必要人力资源浪费或加脂不及时造成故障停机。
（三）控制柜方面
控制柜主要测量数据均以温度为主，主要面临超温问题，通过智能化平台故障诊断模块以及预警模块，设立超温预警值，控制柜告警温度参数以50℃或55℃为主，故障温度以55℃或57℃为主。
散热系统失效、通风口滤网堵塞，均为控制柜超温主要原因，散热系统失效温升曲线通常为快速上升，当温度快速上升至一定程度后变为缓慢上升。通风口滤网堵塞温升曲线通常为平缓上升，温升速度相对较慢。传统检修模式下为每年定期检修时更换滤网或故障后进行检修。新疆公司目前使用检修方式是通过智能化平台故障诊断模块准确计算故障点，通过预警模块对设备运行趋势实时预警，根据故障点将故障分类汇总，根据设备预警值进行等级划分，结合气象数据根据运行状态而制定检修措施。
近年来新疆公司通过智能化平台综合运行分析，将传统模式下定期检修工作，逐步分解，利用设备最佳检修状态，实现设备检修最大能效性，通过状态检修不仅保障设备安全高效稳定运行，而且节省了大量备品备件，实现安全价值双效性。
五、经济性分析
（一）经济性收益
经济性收入主要来源于安全“零”事故和发电量收入，发电收入是上网电量和上网电价的乘积。
项目收益主要来源于以下三个方面。
1.降低机组故障时长，提高机组发电能力。机组故障时长是影响设备可靠性和生产效益的主要因素，利用状态检修可大幅降低机组检修时长，实现电量收益。
2.开展专项检修，提高机组续航能力。通过设备状态和设备部件的寿命周期，合理安排备品备件数量，将定期性维护转变为状态检修，避免因缺少备件而增加检修时长，又可解决储存过剩备件积压资金问题。
3.开展大部件预检预修，保障设备安全稳定运行。机组大部件故障将严重影响机组安全稳定运行，更可能会造成风机倒塔、火灾等重大事故的发生，利用状态检修实时把握设备运行命脉，结合风功率预测服务，制定检修策略，降低机组安全隐患及停机时长，在检修时间降低的同时不断提高设备检修质量，实现设备精确检修和企业安全高效发展。
（二）项目投资
经济性支出主要以搭建以安全为首的智能化运营体系，项目主要投资为以下两个方面。
1.在安全方面。通过地理信息系统，结合机组安全报警装置对人员进行全过程的安全管控，该系统已具备人员定位、语音导航、人员，设备精准辨识及嵌入第三方软件调用功能，同时通过搭载AR智能协助系统，为状态检修的推广提供数字化载体，从而实现场站基本要素的数字化感知、网络化传输、大数据处理和智能化应用等功能。
2.智能化建设方面。新增一套在线振动监测系统，与智能化平台运行监控、设备预警、故障诊断、数据存储四大系统，共同构成状态检修的数据支撑平台，为状态检修开展提供相应的决策以及指标评价。
六、成效与展望
风电行业检修方式不断变革，不断优化，对风电机组实施状态检修，通过行业数据分析，可有效降低检修成本，提高设备可利用率，实现精细化检修，同时提高大部件安全运行系数，随着风电机组装机容量不断扩大化，状态检修最终将会替代传统检修模式，实现以科技保安全，以安全创造价值型的一流能源企业。
