风电运维管理模式的探讨与讨论

风电运维管理模式的探讨与讨论

王,斌 ,罗,宁

东方绿色能源（河北）有限公司内蒙古分公司，内蒙古 010000

摘要：随着经济的不断发展，使我国各行各业得到了新的优化与改善。风电产业随着社会经济的改革以及自身风电产业架构的不断调整，使我国的新能源风电产业有了新的高度和新的要求，降低我国温室气体排放量，保障现有低碳环保能源的优质性发展以及良性运转，保障电力投资成本有所降低。本文重点分析风电运行现状以及未来的发展方向，给予合理化建议。

关键词：风电运维；管理模式；构建

1风电运维模式

1.1 自营运维模式

风电场的拥有者或运营商自行组建运维团队，负责风电场的运维工作。他们会安排运维人员进行巡检、维护、故障处理等任务。这种模式下，自营运维团队会负责所有运维活动，并直接管理和监督风电场的运营。

1.2 原设备制造商运维模式

风电场的设备制造商或供应商提供运维服务。他们会派遣专业的运维团队管理和维护设备，包括检修、维修、备件更换等。OEM运维模式通常具有厂家技术优势和专业知识，能够提供更高水平的运维支持。

1.3 第三方独立运维模式

第三方专业运维服务公司为风电场提供运维服务。这些公司通常拥有丰富的经验和专业的运维团队。他们承担风电场的维护、巡检、故障处理等任务，并对风电场运行情况进行监测与管理。第三方独立运维模式能够提供专业的运维服务，减轻风电场拥有者的运维负担。

1.4 混合运维模式

混合运维模式是指将多种运维方式结合起来，根据实际情况进行灵活运用。例如，风电场可以自行组建一部分运维团队，同时委托OEM或第三方独立运维服务公司进行部分运维工作。这样可以根据风电场的规模、技术要求和经济效益选择合适的运维方式。

无论采用哪种运维模式，风电场的运维工作通常包括设备的巡检与维护、故障诊断与处理、备件管理、数据监测与分析、预防性维护、安全管理等内容。运维模式的选择往往受到风电场规模、技术条件、经济因素和资源可用性等多个因素的影响。综合考虑这些因素，并根据实际情况进行合理选择，有助于实现高效、可靠的风电运维管理。

2运维管理过程中存在的问题

2.1 故障处理延迟

由于设备数量庞大且分布广泛，故障处理的延迟是一个常见问题。当出现故障时，运维团队需要及时响应和处理，以减少停机时间和损失。但由于人力和资源限制，故障处理可能会面临延迟，导致运行效率和可靠性下降。

2.2 备件管理不足

合理备件管理对风电运维至关重要。然而，一些风电场可能存在备件库存不足或管理不当的问题。这会导致在设备故障或维护时无法及时替换所需备件，延长停机时间，影响风电场的生产和运行。

2.3 数据处理和分析困难

风电场产生大量的监测数据，包括风速、温度、设备状态等。如何高效地处理和分析这些数据，提取有用的信息，对设备的运行状态和性能进行评估和优化，是一个挑战。缺乏有效的数据处理和分析工具可能导致数据的浪费和运维决策的低效。

2.4 安全管理

风电运维涉及到高海拔、极端气候和设备复杂等特殊环境和风险。安全管理对保障人员和设备的安全至关重要。如果安全管理不到位，容易发生人身伤害事故或环境事故，对风电运维造成重大影响。

3风电运维管理模式优化

3.1风电运维一体化模式

风电运维一体化模式是指整合各个环节和资源，将风电场的运维管理进行集成和协同，以实现高效、智能和可持续的运维管理。以下是一些关键特点和优势：

综合管理平台：通过引入信息化系统和云计算技术，建立一个综合管理平台，将风电场的运维数据、设备状态、工作任务、维修记录等集中管理和呈现。平台提供实时监测、数据分析、故障诊断等功能，帮助运维人员全面了解风电场的运行状况，提高决策效率。

数据共享与协同工作：在一体化模式下，各个运维环节之间实现数据共享和协同工作。运维人员可以通过平台进行实时沟通、任务派发、工单处理等，提高工作协作效率。同时，相关部门和供应商也可以与风电场的运维团队实现紧密的协同合作。

故障预测和预防性维护：借助大数据分析和人工智能技术，运维一体化模式可以实现对设备的故障预测和预防性维护。通过对历史数据和实时监测数据进行分析，系统可以提前识别潜在故障迹象，从而采取相应的预防性维护措施，减少设备故障和停机时间。

远程监控与遥控操作：一体化模式下，运维人员可以通过远程监控系统实时监测风电场的运行状态，并进行远程调试和遥控操作。这样可以减少现场巡检和维护的频率，提高运维效率和安全性。

整合供应链与外部合作伙伴：在一体化模式下，将运维团队与设备制造商、维修服务商、供应商等外部合作伙伴进行紧密的合作与集成。这有助于确保备件供应的及时性、维修服务的高质量，提高整个供应链的协同效率。

智能决策支持：利用人工智能和机器学习等技术，一体化模式可以提供智能化的决策支持。系统可以根据历史数据、实时监测信息和运维规程，辅助运维人员进行决策和优化工作流程，提高决策的准确性和效率。

3.2风电运检分开模式

风电运检分开模式是指将风电的运维和检修两个环节进行分离和专业化。在这种模式下，运维和检修工作由不同的团队或公司负责执行，各自专注于自己的领域，以实现更加高效和专业化的运维管理。通过分离运维和检修，可以让专业的运维团队专注于日常的设备运行、巡检、维护等工作。他们对设备的运行状况和系统的监测有更深入的了解，能够灵活应对运行异常和故障。检修团队负责风电设备的定期检修、修复和维护工作。他们拥有丰富的维修经验和专业知识，并熟悉设备的拆卸、维修和组装过程，能够高效地处理设备故障和进行大修工作。运维团队负责设备的日常巡检、维护，以确保风电设备的正常运行。而检修团队则负责计划性的维护工作、重大故障的修复和检修周期的管理。通过明确的任务分工，可以提高运维效率和维修质量。分开运维和检修可以使运维和检修人员更专注于各自的领域，不断提升技能和专业知识。运维团队可以更深入地了解设备运行和数据分析，而检修团队则可以专注于维修工艺和技术的研究，从而提高整体运维和维修的水平。将运维和检修工作分开后，可以灵活配置和调配资源。根据实际需求，可以合理安排运维和检修人员的数量和技能，以适应风电场的运行情况和维修需求。

3.3风电整体委托检修维护模式

通过委托给专业的检修维护服务提供商，可以获得专业化的服务和技术支持。这些提供商通常具备丰富的经验、专业的技能和完备的工具设备，能够高效地进行风电设备的维护和修复工作。委托检修维护模式允许风电场将维修工作交给专业的服务提供商进行管理，从而解放风电场自身的人力、物力和时间资源。委托方可以根据实际需要灵活配置和调配所需的检修维护资源。委托方通常会与服务提供商签订合同，明确检修维护的要求和质量标准。委托方可以监督和评估服务提供商的维修质量，并要求其按合同约定完成工作。这确保了维修工作的质量和安全性。通过与专业的服务提供商合作，风电场可以获得来自行业内的经验和最佳实践的分享。服务提供商通常具备丰富的风电维护经验和专业技术，在执行维修工作时可以提供宝贵的建议和指导，提高风电场的维护水平。

3.4故障诊断与预测

引入智能故障诊断技术，通过对数据进行模式识别和异常分析，实现对设备故障的实时诊断和预测。这可以帮助运维人员准确定位故障原因，提前调配维修资源，降低故障对风电场产能的影响。

结语

综上所述，通过实施上述优化策略，可以提高风电运维管理的效率、可靠性和安全性。风电场能够更有效地预测和处理故障，减少停机时间，提高发电量和利润。同时，也要在实施过程中不断监测和评估效果，进行持续改进和优化。

参考文献：

[1]张潇丹,段斌,黄凌翔,等.基于认知计算的WINDRIVE风电故障运维管理机制[J].湘潭大学学报（自然科学版）,2020,42(05):35-44.