風電是資源潛力大、技術基本成熟的可再生能源，在減排溫室氣體、應對氣候變化的新形勢下，越來越受到世界各國的重視，并已在全球大規模開發利用。隨著風電的快速發展，風機數量在急劇增加。目前，我國大約有6萬臺風機，新機組的不斷投運，舊機組的不斷老化，使得提高風機的利用率，降低設備的故障率和故障時間，避免設備突發故障，成為風電運營商日常設備維護與檢修工作的主要目標。

 

風電場設備維護現狀

 

縱觀設備的維護歷史，設備維護方式一般來說可概括為事后維修、預防性維護和改善性維護三種。在這三種維護方式中，以預防性維護最為常見。目前，預防性維護又可分為周期預防性維護和狀態維護兩種方式。

 

周期預防性維護即以一定的時間為周期，有計劃地安排預防性維護活動，維護的目的是預防故障的發生。周期預防性維護針對故障的基本思想是“預防為主”，強調維護設備的安全性，并兼顧維護活動的經濟性。

 

狀態維護是一種以設備技術狀態為基礎的預防性維護方式。它根據設備的日常點檢、定期檢查、連續監測和故障診斷提供的信息，經過統計分析和數據處理，來判斷設備的惡化程度。或由維護人員根據參數的變化趨勢或幅值變化做出判斷，并在故障發生之前對設備進行有計劃的適當維護。狀態維護方式不規定設備的使用時間，能有效避免“維修不足”和“維修過度”，充分利用設備壽命。使維護工作量維持在較低水平，是一種經濟合理的優化維護方式。目前，狀態維護的應用比較普遍，比如發電機、飛機發動機等。但狀態維護也存在一定不足，即只考慮了設備當前的運行狀態，而沒有考慮或較少考慮設備未來的運行情況。

 

新的觀念是采用智能維護（IM，Intelligent Maintenance）系統，智能維護系統是在狀態維護基礎上發展起來的一種全新的預測性維護方式，其目的在于實現設備接近于零故障的運行效率。通過融入嵌入式智能代理技術和性能衰退預測技術，智能維護不僅提供了設備性能衰退監測的低成本解決方案，也使得企業在制定維護計劃和準備維護資源（如備品備件）時的時間余量更為充足。特別是在備品備件的庫存管理上，智能維護可使維護所需的備品備件庫存大幅降低，從而為企業節約維護所需的庫存成本。2002年，智能維護被美國財富雜志評選為未來制造業最熱的三項技術之一。

 

我國從2006年開始大面積采用風機發電，大多數風電機組已經運行了5年，齒輪箱故障無法避免。隨著機組運行對間的加長，目前這些機組陸續出現了故障（包括風輪葉片、電機、增速齒輪，及控制系統等），導致機組停止運行，嚴重影響發電量，造成經濟損失。

 

目前，中國風電場主對運行維護的預算比較低，維護費用可以做得很便宜，但長期來看不值，3年、5年好對付，一旦風機運行超過10年，維護成本會有一個迅速上升的趨勢。這時，風機的故障會越來越多，問題也會越來越大，前面少花的錢會在這個時期補回來，而且還影響風機的壽命。而選用合適的維護方法，則可以讓風機在保持高可利用率的前提下，運行25年到30年。國外風機場主這方面已經走在了前面。目前有很多國際知名企業已把智能維護技術作為企業的主要發展戰略以促進維護策略從平均故障間隔到平均衰退間隔的轉變，實現企業設備和產品在其生命周期中近乎零的故障發生率，從而大大提高國際市場的競爭力。

 

風電油液在線監測必要性

 

機械設備80%的隱患來自于潤滑，磨損故障是風機等大型設備失效的主要原因。潤滑油是機械設備的“血液”，它在機械設備中起著密封、潤滑、減磨、冷卻、清洗、減振和防腐等重要作用，但它本身也“藏污納垢”。這些污染物包括有：零部件的磨損顆粒、腐蝕產物，此外潤滑油和添加劑在一定程度上無一不與機械設備及潤滑油的使用狀態相關聯，同時作為一種載體，在用潤滑油中蘊藏著豐富的來自機器運動副表面的摩擦學狀態信息。對其性能及所攜帶的磨損產物的分析，可有效地評價機械的磨損狀態。監測油液指標就如同給齒輪箱“抽血”化驗，用最科學、最直觀的數據幫助工作人員及早地發現某些故障信號，從而及時維護，避免故障發生，延長使用壽命。

 

油液狀態監測的首要目的就是對油品劣化、污染和機械磨損的早期發現和預警。首先，機械磨損的早期發現是設備視情維護的基礎，可以在設備發生嚴重磨損與失效之前安排檢修，減少設備損壞；其次，根據設備狀態合理安排檢修時間，減少故障停機和定期檢修對生產的影響；再次，提高了設備的平均故障時間，提高了生產率。

 

目前我國風機設備的維護主要是定期維護和實驗室離線油液分析。定期維護存在的問題主要維護成本高，而且隨著設備老化定期維護周期逐步降低，從而造成很大的維護成本浪費；而實驗室油液離線分析則主要存在檢測時間長；部分檢測儀器價格昂貴，體積龐大，不適合在企業一級的推廣使用；取樣不具有代表性；送檢周期太長；應用地域有限制等問題。

 

相對于離線油液檢測，實現風電機組遠程在線狀態監測的網絡化、智能化已勢在必行。首先在線監測能夠具有實時監測的優勢，完成一次在線監測一般只需要幾分鐘到十幾分鐘。現場服務器通過互聯網將風電場和風電機組的數據實時傳送到遠離風電場的遠程監測中心，在遠程監測中心上直接顯示風電場運行狀態，實時顯示風電機組的設備狀態，數據同時自動存入數據庫。其次無需取樣，直接對回油管或齒輪箱中的油液進行分析，避免了不具代表性和二次污染的可能性。

 

采用在線故障預警系統將能夠至少降低齒輪箱80%的故障率和維護費用，約能節約總投資的17%。風電企業通過增加風機狀態監測和故障診斷的技術，對風機進行監測，能夠確切掌握關鍵零部件的實際特性，判定需要修復或更換的零部件和元器件，充分利用零件的潛力，避免過度維修、減少能源損耗，達到變定期維護為視情維護的目的，從而節省成本

風電油液在線監測方法及相關硬件設備

 

在線監測技術手段以其連續性、實時性和同步性等優點，近年來在在線油液監測技術領域得到了快速發展和應用，并在許多行業開展了相關的工程化應用探索。

 

油液在線監測技術方法快速發展。現已形成了理化性能在線監測、磨粒數量特征的在線監測、磨粒圖像特征的在線監測、磨粒元素含量在線監測系統和油品分子結構在線監測的油液在線監測技術方法體系，各種在線技術方法不斷應用，各種方法均有成功應用的案例。

 

在線水分、黏度、顆粒、可視化鐵譜等先進監測傳感器相繼產生和問世，并不斷應用于工程實踐中，其可靠性和實用性不斷提高。

 

各種在線油液監測技術方法不斷從實驗室階段走向工程化應用階段，在更多行業得到應用和推廣。中航工業北京長城航空測控技術研究所、武漢理工大學、西安交通大學等單位在這方面開展了卓有成效的工程化應用實踐工作，最具代表性案例之一是中航工業北控所在風機上的應用（風電機組齒輪箱油液遠程在線監測系統在大唐新能源公司赤峰分公司應用，如圖2所示），填補了國內空白，逐漸得到行業內用戶的認可和肯定。

 

風電機組齒輪箱油液遠程在線監測與故障預警系統

 

伴隨科學技術的日新月異，在線油液監測作為一種現代監測手段得到了積極發展。其中最具有代表性的就是風電機組齒輪箱油液遠程在線監測系統（圖3）在風機上的應用，它通過監測風力發電機的“血液”——齒輪箱潤滑油的成分變化來預警風機是否要發生異常。現場服務器通過互聯網將風電場和風電機組的數據實時傳送到遠離風電場的遠程監測中心，在遠程中心上直接顯示風電場運行狀態，實時顯示風電機組的設備狀態，并提供設備的狀態分析方案。監測數據不僅包括油液常規指標（粘度、水含量、密度、介電常數以及溫度），還包括磨損產生的鐵磁性與非鐵磁性金屬顆粒的大小和數量。這些監測數據不僅能夠反映在用油品的狀態、準確的換油期等，還能判斷風機齒輪內部磨損程度、磨損部位，進而實現風機齒輪箱運行狀態實時監測，最終達到變定期維護為視情維護，變出現故障后的補救式維修為預警式維修，減少維修和維護費用的目的。

 

風電機組齒輪箱油液遠程在線監測系統具有在線監測齒輪箱運行；減少例行維護次數；監測數據更加可靠直觀；產品使用維護方便；可提供產品定制服務；不受地域限制等特點。

 

風電機組齒輪箱油液遠程在線監測系統數據管理平臺能夠根據齒輪箱潤滑油的實時監控數據提供齒輪箱狀態分析方案，通過分析可以得到齒輪箱故障的預警，避免發生重大事故。數據管理平臺提供的軟件界面直觀易懂，無需用戶自行計算，并能夠輸出狀態趨勢，歷史數據以及相關圖標，省時高效；數據管理平臺所有的數據集中保存在服務器端，確保用戶數據安全無丟失危險，實現設備集群管理，提高工作效率；數據管理平臺具有可擴展性高，軟件功能可定制化，容易維護并具有很高的可靠性。

 

發展前景

 

在線油液監測技術與當前快速發展的高新技術融合是其發展的動力，伴隨計算機技術、網絡通訊技術、數據融合技術的快速發展，在線油液監測技術正向自動化、智能化方向發展；在線油液監測診斷系統正向網絡化、遠程化方向發展；在線油液監測診斷模式正向多種監測技術手段融合診斷即多監測參數數據融合診斷方向發展。開展在線油液監測基礎理論研究、積極研發在線油液監測傳感器、監測儀器、綜合信息處理分析系統仍是今后油液監測研究的主題；積極推進油液在線監測理論，建立在線油液監測示范工程案例是在線油液監測快速發展的保障；倡導高新技術新理論在油液監測中的應用和實踐是在線油液監測發展的動力。