風電平臺

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  風力發電的生命力在于成本,與其它能源相比,不僅具有綠色、可再生優勢,更具有價格競爭力,正因為如此,風電才能可持續健康發展。風電成本由風機制造成本和運營成本構成,風機一旦運轉,運營成本就成了決定因素。確保風機以低維修費用、低故障率運轉、達到和超越20年設計壽命,是降低運營成本的關鍵所在。

  增速齒輪箱是風機的核心構件之一,不僅造價高(占風機成本30%左右)也是故障多發點,一旦出現斷齒類重大故障修復成本超過百萬元,因此成為風機廠和運營商最擔憂的裝置。盡管制造商一直在改進齒輪箱設計以提高可靠性,但由于風機運行工況極其苛刻復雜,效果并不顯著,進行運轉設備監控、診斷和故障預警、實現“及早發現、及時處置、避免故障”成為保障增速齒輪箱可靠性的有效手段。目前,風機制造商在設備上安裝了監控探頭,通過對震動、噪聲等機械物理信號的分析,實現對設備運行狀態的監測,類似于人體心電圖診斷。該方法的缺陷是,診斷預警性不強,只能探測異?;蜆收?,不能做到及早發現、防患于未然。

  增速齒輪箱核心部件——齒輪和軸承的可靠運轉時刻依賴高效潤滑。潤滑油是增速箱的“血液”,承載著豐富的齒輪、軸承等摩擦部件的磨損機械化學信息,對這些信息分析處理,可更加精準地診斷增速箱運行狀況,磨損部位、屬性、程度和趨勢,實現故障的提前預測、預報,類似于人體抽血化驗,通過血粘度、血脂、膽固醇指標診斷心臟功能,預測心腦血管病發生概率。本項目將增速箱潤滑油特征值分為兩類,一類是分子級物理化學參數;一類是顆粒級的磨損物理參數。建立模糊數學模型對物理化學參數進行濃度、梯度的模糊計算,制定潤滑油衰敗參數界限值,確定科學合理的風機潤滑油更換周期,節約潤滑成本。采用灰色模型和神經網絡識別技術,對磨損元素、顆粒、污染物進行回歸計算,甄別磨損類型和屬性、診斷磨損部位,依據值閾或線閾法制定出正常線、警惕線、警告線,為設備日常維修保養提供可靠依據。

  本平臺已在北京三一增速機公司和沈陽鼓風機集團風電公司研發試驗風機、大唐新能源法庫風場和錫林郭勒國泰風電場使用,成功實現預警功能,獲得用戶好評。若能推廣到全國風場,以2012年并網裝機容量計算,可節約120億元齒輪箱故障修理費。2013年本平臺榮獲國家級能源科學技術成果鑒定。

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