如何破解风电运维服务管理难题？(風電風機設備)

但，随着风电开发规模不断扩大，传统检修方式已经不合时宜。

一是风电场站服役环境恶劣，长期无人值守，人工巡检难度大、成本高；二是机组分散，工况复杂多变且可靠性低，维护困难；三是大部件维修和更换成本高昂，占风机整机价格和发电成本比例高；四是定期维护不及时和事后维修影响发电整体效益。

如何提升风电运维能力，降低运维成本，是产业界关注的焦点，也是科研领域发力的方向。

如何破解风电运维服务管理难题？

加速数字化转型和智能化升级，是风电运维的必然之路。

从“被动”转向“主动”，融合大数据、物联网、AI、移动互联等技术，将传统的风场运维服务全面提升跨跃到大数据、大协同、大智慧的运维时代，全方位覆盖风电场运维服务的全生命周期管理，形成具有特色的新能源智慧运维解决方案，为风力发电插上智慧的“翅膀”。

智能监控，实现风场“无人值守、少人值班”

“智能监控是风电运维的‘眼睛’。
我们可以构建风电场站集中监视中心，从气象信息、AIS船舶、风机设备、电气系统等横向业务方面到集团级、区域级、风场级、设备级的管理层级方面，打造了风电企业多维度、精细化监视体系。
通过对风电机组进行全方位状态监测，有效支撑企业对下属风场高效运营管理，实现‘无人值守、少人值班’，大幅降低人工运维成本。

智能运维，远离风机设备“亚健康”

很多风电场的风机叶片都可能存在或大或小的问题，但由于缺乏合理的运营策略，这些问题难以得到及时解决，很多风场都是‘带病运行’，等到不得不修了、确实不能发电了，才开始检修。

风电产业现在已经进入了一个精益求精的时代，风电场要从被动“维修”转变为主动“保养”。
结合在风电领域的丰富实践，企业可以深度运用故障诊断、健康状态预警、功率精准预测、风机优化运行等专业技术的IT工具，打造了强大的智能预警运维平台，实时发现“病态风机”，精准治疗“根本病灶”，保证设备更加可靠、高效地健康运行。

首先，实现资产全周期管理。
以设备健康为导向，以统一的设备编码为纽带，建立静态信息与动态信息相结合的资产台账，融入EAM及TPM管理体系，实现设备智慧化维护和全周期管理，确保资产保值、增值，做到管理透明化、流程可追溯。

第二，精准识别设备故障。
构建基于大数据分析技术、人工智能技术、深度机器学习技术的故障诊断与预警模型，让叶片开裂、振动异常、偏航系统对风异常、发电机温度异常等风机“亚健康”问题无处遁形。
除了传统设备部件故障诊断功能之外，系统还实现了基于CMS的振动状态监测，通过振动信号频域分析发现风机主轴承、齿轮箱、联轴器、发电机等机械传动链问题，自动推送“体检报告”。
根据专业诊断结果和运维建议，用户能够提前预知故障隐患，避免设备损坏与非停带来的损失。

第三，提升发电量。
依托能耗利用评估模型，系统可洞察损失电量因素，分析风机控制策略和发电性能，带来更高的经济收益。
据测算，每50MW装机规模可减少约2名以上运维人员，年均发电量提升约2%以上，带来经济效益约60万以上。

第四，为预防性维护保驾护航。
以智能故障诊断、大数据预警为核心的预防性维护体系，对设备可靠性进行主动监测，确保风机健康高效运转。
值得一提的是，系统以算法模型为“引擎动力”，以风场数据为诊断“燃料”，构建了自学习、自优化的诊断知识库。
通过在运维活动中使用知识，在运维总结中沉淀知识，让知识成为企业不断增长的“无形资产”和“宝贵财富”。

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