风电运维发展的分析与探讨

风电运维发展的分析与探讨

高凤雷

大唐甘肃发电有限公司   甘肃兰州   730050

摘要：风电作为清洁能源的重要组成部分，在全球范围内得到了广泛的发展和应用。随着风电装机容量的不断增长，风电运维作为保障风电项目可持续、稳定运行的关键环节，也备受关注。本文旨在对风电运维发展进行深入分析与探讨，从技术、管理、成本、安全等多个方面加以研究，并在此基础上对未来风电运维的发展趋势和关键挑战进行探索。

关键词：风电运维；现状；发展趋势

引言

随着全球对清洁能源的需求不断增长，风电作为一种可再生能源在能源结构中的地位日益重要。风电的可再生性、环保性以及成本效益，使其成为了替代传统化石能源的重要选择之一。然而，要实现风电能源的可持续发展，良好的运维管理至关重要。

1风电运维的重要性

第一，保障风电项目的稳定运行。风电运维是确保风电项目持续、高效运行的基础。通过定期检修、设备维护、故障消缺等工作，可以最大程度地降低风电设备故障率，提高发电效率，确保风电项目的稳定运行。第二，延长设备寿命。风电设备投资巨大，延长设备寿命对于降低总体运营成本至关重要。通过科学合理的运维措施，包括定期保养、检修、更新等，可以有效延长风电设备的使用寿命，提升投资回报率。第三，降低运营成本。有效的风电运维可以帮助降低运营成本，包括减少维修费用、能源损耗、人力成本等。通过优化运维流程和采用先进技术手段，可以实现更高效、更经济的运营管理。第四，提升发电可靠性。风电运维不仅涉及设备维护和故障处理，还包括风资源评估、预测性维护等方面。通过数据分析和技术改进，可以提前预知可能出现的问题，保障风电项目的发电可靠性，减少因故障导致的停机损失。第五，促进清洁能源发展。风电是清洁能源的重要组成部分，稳定发展的风电项目有助于实现可持续能源供应并减少对传统化石能源的依赖。而良好的运维工作，则直接影响风电项目的可持续发展，为清洁能源的推广做出贡献。

2风电运维的现状

2.1设备老化与故障率提高

随着设备运行时间的增长，叶片、齿轮箱、发电机、控制系统等部件都会经历磨损和劣化。由于风场环境复杂，风速频繁变化，设备长期处于高温、低温等恶劣条件下工作，加速了设备老化的过程。设备老化导致的故障率上升，不仅增加了维护成本和停机时间，还影响整个风电场的发电效率，甚至对电网稳定性产生负面影响。

2.2预防性维护不足

缺乏系统的预防性维护措施会导致风电设备的损坏速度加快和维修成本增加。通常情况下，企业倾向于采用“修补即可”策略，而非主动进行设备的定期检查和维护。由于缺乏系统性的预防性维护方案，会错过一些潜在的故障迹象，导致故障发生时才采取应急措施，进而导致设备受损程度加剧，维修难度和成本增加。这种反应式维护模式使得企业无法充分发挥设备的性能和寿命，增加了经营成本，影响了运营效率和稳定性。

2.3运维数据管理不规范

部分企业在风电运维数据管理方面存在问题，由于缺乏规范的数据处理流程和系统支持，导致运维数据呈现信息孤岛状态。大量数据散落在各个部门和系统中，缺乏统一的标准格式和结构，造成数据质量参差不齐，难以进行全面的数据分析和挖掘。缺乏有效的数据共享和交流机制，使得不同部门之间无法充分利用彼此的数据资源，造成数据冗余和重复采集的情况。数据管理不规范还导致数据安全性和隐私保护方面的问题，增加了数据管理的风险和挑战。

3风电运维的发展趋势

3.1智能化和数字化管理

随着信息技术的不断发展，智能化和数字化管理已经成为风电运维的重要趋势。这种趋势不仅源于对运维效率和可靠性的不断追求，也是信息化时代的必然选择。通过物联网、大数据、人工智能等先进技术的应用，风电企业可以实现对设备的实时监测、预测性维护，从而最大程度地降低故障率、提高发电效率，以及降低维护成本。智能化管理的关键在于实时监测。通过在风电设备上部署各类传感器，可以实现对设备运行状态、温度、振动等参数的实时监测。这些传感器将采集到的数据传输至中心服务器，通过大数据分析技术，可以对设备的工作状态进行实时评估和预测。一旦发现异常情况，系统可以及时发出警报，提醒运维人员进行处理，避免故障的发生。基于大数据分析和机器学习算法，系统可以对设备的寿命进行预测，结合维护计划开展检查。这种方式可以避免设备因突发故障导致的停机时间和维修成本的增加，提高了设备的可靠性和稳定性。通过人工智能技术，系统可以对设备的运行数据进行深度分析，挖掘出潜在的问题和优化空间。例如，通过对风速、温度、湿度等环境参数的分析，系统可以优化设备的运行策略，提高发电效率。系统还可以根据设备的工作状态和维护历史，自动调整维护计划，以最大程度地降低维护成本和停机时间。通过对大数据的深度挖掘，企业可以了解用户的用电需求和行为习惯，从而制定个性化的发电方案，提供定制化的服务。

3.2预测性维护与大数据分析

预测性维护是风电运维过程中的一种先进方式，其核心目标是实现设备维护的科学化和智能化，从而可最大程度地提高设备的可靠性和运行效率。与传统的修复式维护相比，预测性维护注重于对设备数据进行深入分析，通过对测点数据的分析，针对性的对风机大部件劣化趋势开展预警，结合维护计划开展针对性检查发现其潜在问题，使得设备更加可靠稳定。大数据分析在预测性维护领域中，可以通过多维度、多角度的分析，实现对设备状态、寿命以及出现的故障情况进行有效预测，提前开展维护工作，避免因突发故障导致的停机时间和维修成本增加。通过大数据分析，我们对风电场的生产、维护、环境以及天气等多个方面的数据进行收集、整合、分析。准确把握大量分散的信息，找到其规律，预测未来在此基础上，利用大型计算机和人工智能技术进行分析处理，自动产生预测报告，使得设备运维团队有足够时间为即将到来的故障做好准备，预防故障事故的发生。

3.3远程运维和无人化操作

在风电行业，远程运维技术和无人化操作技术正在成为关键的发展趋势。这两种技术的应用，不仅可以有效降低风电企业的运维成本，还能提高响应速度和降低人员风险，对于风电设备的安全稳定运行起到了至关重要的作用。通过远程运维系统，运维人员可以实时监控和管理风电设备，而无需亲临现场。这意味着，在出现设备异常时，运维人员可以迅速响应并采取必要措施，而不受地理位置的限制。这不仅可以极大地提高运维效率，还可以减少因等待人员到达现场所产生的风险和停机时间。远程运维技术也有助于实现运维人员的专业化分工和资源优化配置。不同层级、不同技能的运维人员可以根据需要，通过远程系统对特定设备进行监控和维护。这可以降低因人力资源调配不当带来的潜在风险，并提高整体运维效率。而无人化操作技术，则是将远程运维推向了另一个高度。在这种模式下，部分风电设备以及相关的运维工作可以完全实现智能化自动化，从而实现无需人员直接操作的状态。例如，一些设备可以通过自动化控制系统实现启停和性能调整，而无须人工干预。这种方式不但可降低因操作失误而引起的事故风险，还可以避免因人为干预引起的设备损坏和生产损失。

结束语

综上所述，风电运维的发展正日益受到更多关注，远程监控、大数据分析、预测性维护以及无人化操作技术等新兴趋势正在改变着整个行业的格局和运作方式。这些技术的应用不仅加速了风电设备的运维流程，也提高了设备的可靠性和安全性，对风电行业的发展起到了积极的推动作用。

参考文献

[1]张秀林.风电运维发展的分析与探讨[J].水电与新能源,2023,37(11):24-27.

[2]王菲,严辉煌,张竹,等.风电运维发展现状与经济性评估[J].船舶标准化工程师,2023,56(04):70-76.

[3]陈金路,张翔宇,郑向远,等.风电运维关键技术与发展建议[J].海洋开发与管理,2023,40(06):117-128.

[4]郭永生.风电运维的经济性分析[J].船舶物资与市场,2022,30(12):86-88.

[5]刘岚,吴垠峰,秦小健,等.风电运维的技术现状及发展趋势[J].中国水运(下半月),2022,22(12):47-49.