风电是资源潜力大、技术基本成熟的可再生能源,在减排温室气体、应对气候变化的新形势下,越来越受到世界各国的重视,并已在全球大规模开发利用。随着风电的快速发展,风机数量在急剧增加。目前,我国大约有6万台风机,新机组的不断投运,旧机组的不断老化,使得提高风机的利用率,降低设备的故障率和故障时间,避免设备突发故障,成为风电运营商日常设备维护与检修工作的主要目标。
风电场设备维护现状
纵观设备的维护历史,设备维护方式一般来说可概括为事后维修、预防性维护和改善性维护三种。在这三种维护方式中,以预防性维护最为常见。目前,预防性维护又可分为周期预防性维护和状态维护两种方式。
周期预防性维护即以一定的时间为周期,有计划地安排预防性维护活动,维护的目的是预防故障的发生。周期预防性维护针对故障的基本思想是“预防为主”,强调维护设备的安全性,并兼顾维护活动的经济性。
状态维护是一种以设备技术状态为基础的预防性维护方式。它根据设备的日常点检、定期检查、连续监测和故障诊断提供的信息,经过统计分析和数据处理,来判断设备的恶化程度。或由维护人员根据参数的变化趋势或幅值变化做出判断,并在故障发生之前对设备进行有计划的适当维护。状态维护方式不规定设备的使用时间,能有效避免“维修不足”和“维修过度”,充分利用设备寿命。使维护工作量维持在较低水平,是一种经济合理的优化维护方式。目前,状态维护的应用比较普遍,比如发电机、飞机发动机等。但状态维护也存在一定不足,即只考虑了设备当前的运行状态,而没有考虑或较少考虑设备未来的运行情况。
新的观念是采用智能维护(IM,Intelligent Maintenance)系统,智能维护系统是在状态维护基础上发展起来的一种全新的预测性维护方式,其目的在于实现设备接近于零故障的运行效率。通过融入嵌入式智能代理技术和性能衰退预测技术,智能维护不仅提供了设备性能衰退监测的低成本解决方案,也使得企业在制定维护计划和准备维护资源(如备品备件)时的时间余量更为充足。特别是在备品备件的库存管理上,智能维护可使维护所需的备品备件库存大幅降低,从而为企业节约维护所需的库存成本。2002年,智能维护被美国财富杂志评选为未来制造业最热的三项技术之一。
我国从2006年开始大面积采用风机发电,大多数风电机组已经运行了5年,齿轮箱故障无法避免。随着机组运行对间的加长,目前这些机组陆续出现了故障(包括风轮叶片、电机、增速齿轮,及控制系统等),导致机组停止运行,严重影响发电量,造成经济损失。
目前,中国风电场主对运行维护的预算比较低,维护费用可以做得很便宜,但长期来看不值,3年、5年好对付,一旦风机运行超过10年,维护成本会有一个迅速上升的趋势。这时,风机的故障会越来越多,问题也会越来越大,前面少花的钱会在这个时期补回来,而且还影响风机的寿命。而选用合适的维护方法,则可以让风机在保持高可利用率的前提下,运行25年到30年。国外风机场主这方面已经走在了前面。目前有很多国际知名企业已把智能维护技术作为企业的主要发展战略以促进维护策略从平均故障间隔到平均衰退间隔的转变,实现企业设备和产品在其生命周期中近乎零的故障发生率,从而大大提高国际市场的竞争力。
风电智火柴科技免费在线观看必要性
机械设备80%的隐患来自于润滑,磨损故障是风机等大型设备失效的主要原因。润滑油是机械设备的“血液”,它在机械设备中起着密封、润滑、减磨、冷却、清洗、减振和防腐等重要作用,但它本身也“藏污纳垢”。这些污染物包括有:零部件的磨损颗粒、腐蚀产物,此外润滑油和添加剂在一定程度上无一不与机械设备及润滑油的使用状态相关联,同时作为一种载体,在用润滑油中蕴藏着丰富的来自机器运动副表面的摩擦学状态信息。对其性能及所携带的磨损产物的分析,可有效地评价机械的磨损状态。监测油液指标就如同给齿轮箱“抽血”化验,用最科学、最直观的数据帮助工作人员及早地发现某些故障信号,从而及时维护,避免故障发生,延长使用寿命。
油液状态监测的首要目的就是对油品劣化、污染和机械磨损的早期发现和预警。首先,机械磨损的早期发现是设备视情维护的基础,可以在设备发生严重磨损与失效之前安排检修,减少设备损坏;其次,根据设备状态合理安排检修时间,减少故障停机和定期检修对生产的影响;再次,提高了设备的平均故障时间,提高了生产率。
目前我国风机设备的维护主要是定期维护和实验室离线油液分析。定期维护存在的问题主要维护成本高,而且随着设备老化定期维护周期逐步降低,从而造成很大的维护成本浪费;而实验室油液离线分析则主要存在检测时间长;部分检测仪器价格昂贵,体积庞大,不适合在企业一级的推广使用;取样不具有代表性;送检周期太长;应用地域有限制等问题。
相对于离线油液检测,实现风电机组远程在线状态监测的网络化、智能化已势在必行。首先在线监测能够具有实时监测的优势,完成一次在线监测一般只需要几分钟到十几分钟。现场服务器通过互联网将风电场和风电机组的数据实时传送到远离风电场的远程监测中心,在远程监测中心上直接显示风电场运行状态,实时显示风电机组的设备状态,数据同时自动存入数据库。其次无需取样,直接对回油管或齿轮箱中的油液进行分析,避免了不具代表性和二次污染的可能性。
采用在线故障预警系统将能够至少降低齿轮箱80%的故障率和维护费用,约能节约总投资的17%。风电企业通过增加风机状态监测和故障诊断的技术,对风机进行监测,能够确切掌握关键零部件的实际特性,判定需要修复或更换的零部件和元器件,充分利用零件的潜力,避免过度维修、减少能源损耗,达到变定期维护为视情维护的目的,从而节省成本
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在线监测技术手段以其连续性、实时性和同步性等优点,近年来在在线油液监测技术领域得到了快速发展和应用,并在许多行业开展了相关的工程化应用探索。
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在线水分、黏度、颗粒、可视化铁谱等先进监测传感器相继产生和问世,并不断应用于工程实践中,其可靠性和实用性不断提高。
各种在线油液监测技术方法不断从实验室阶段走向工程化应用阶段,在更多行业得到应用和推广。中航工业北京长城航空测控技术研究所、武汉理工大学、西安交通大学等单位在这方面开展了卓有成效的工程化应用实践工作,最具代表性案例之一是中航工业北控所在风机上的应用(风电机组齿轮箱油液远程在线监测系统在大唐新能源公司赤峰分公司应用,如图2所示),填补了国内空白,逐渐得到行业内用户的认可和肯定。
风电机组齿轮箱油液远程在线监测与故障预警系统
伴随科学技术的日新月异,在线油液监测作为一种现代监测手段得到了积极发展。其中最具有代表性的就是风电机组齿轮箱油液远程在线监测系统(图3)在风机上的应用,它通过监测风力发电机的“血液”——齿轮箱润滑油的成分变化来预警风机是否要发生异常。现场服务器通过互联网将风电场和风电机组的数据实时传送到远离风电场的远程监测中心,在远程中心上直接显示风电场运行状态,实时显示风电机组的设备状态,并提供设备的状态分析方案。监测数据不仅包括油液常规指标(粘度、水含量、密度、介电常数以及温度),还包括磨损产生的铁磁性与非铁磁性金属颗粒的大小和数量。这些监测数据不仅能够反映在用油品的状态、准确的换油期等,还能判断风机齿轮内部磨损程度、磨损部位,进而实现风机齿轮箱运行状态实时监测,最终达到变定期维护为视情维护,变出现故障后的补救式维修为预警式维修,减少维修和维护费用的目的。
风电机组齿轮箱油液远程在线监测系统具有在线监测齿轮箱运行;减少例行维护次数;监测数据更加可靠直观;产品使用维护方便;可提供产品定制服务;不受地域限制等特点。
风电机组齿轮箱油液远程在线监测系统数据管理平台能够根据齿轮箱润滑油的实时监控数据提供齿轮箱状态分析方案,通过分析可以得到齿轮箱故障的预警,避免发生重大事故。数据管理平台提供的软件界面直观易懂,无需用户自行计算,并能够输出状态趋势,历史数据以及相关图标,省时高效;数据管理平台所有的数据集中保存在服务器端,确保用户数据安全无丢失危险,实现设备集群管理,提高工作效率;数据管理平台具有可扩展性高,软件功能可定制化,容易维护并具有很高的可靠性。
发展前景
在线油液监测技术与当前快速发展的高新技术融合是其发展的动力,伴随计算机技术、网络通讯技术、数据融合技术的快速发展,在线油液监测技术正向自动化、智能化方向发展;在线油液监测诊断系统正向网络化、远程化方向发展;在线油液监测诊断模式正向多种监测技术手段融合诊断即多监测参数数据融合诊断方向发展。开展在线油液监测基础理论研究、积极研发在线油液监测传感器、监测仪器、综合信息处理分析系统仍是今后油液监测研究的主题;积极推进智火柴科技免费在线观看理论,建立在线油液监测示范工程案例是在线油液监测快速发展的保障;倡导高新技术新理论在油液监测中的应用和实践是在线油液监测发展的动力。
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