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摘要：风电机组实际运行期间，会产生大量运行数据信息，若能够以该部分运行数据信息为基础，做好状态监测和维护维修各项实践工作，不仅可节约大量监测和维修费用，且工作效率可得以提升。鉴于此，本文主要围绕着运行数据辅助下风电机组运行状态监测和有效性维护维修开展深入的研究和探讨，期望可以为后续更多技术专家和学者对此类课题的实践研究提供有价值的指导或者参考。
关键词：风电机组；运行数据；状态监测；维护维修
前言
风电机组日常运行期间，对其做好状态监测和维护维修处理工作较为关键，可维持其稳定、可靠地运行状态，但对系统技术要求往往相对较高。以运行数据信息为基础下风电机组运行状态监测和有效性维护维修系统，可确保高效落实运行状态监测和有效性维护维修各项实践工作，应用效果较为理想化。因而，综合分析运行数据辅助下风电机组运行状态监测和有效性维护维修，有着一定的现实意义和价值。
1、状态监测
1.1 系统设计
一是，在登录模块层面。为维护知识产权和数据信息安全，实施登录模块的合理设计。登录模块，则需把用户名及其密码输入其中实施验证处理，匹配情况下即可登录，而若不匹配，系统会提示其重新将用户名和密码输入进去；二是，在数据读取模块层面。此模块负责评估表格内部数据信息读入性能，整理、判别、转存处理好，将其余模块数据分析各项工作积极落实好；三是，设置参数模块层面。设定参数系统模块基本功能即用户将表单填写好，将信号分子当中主要参数设好，该部分参数内含风轮直径、额定功率、轮毂高度、机组编号、采样频率、评估参数，广大用户可结合机组装置具体运行情况，将参数合理填写好，确保信号分析及波形显示分析各项工作得以实现[1]；四是，在波形显示系统模块层面。波形显示系统模块子模块内含时间信号、时频分析、参数关系等系统模块。在一定程度上，时间信号系统模块负责分别显示所测得不同通道参数，方便监测风电机组实际运行状态；时频分析系统模块，其是结合信号分析手段细致分析时间信号时域及其频域，提取特征值，观察趋势项，挖掘风电机组实际运行状态相关数据信息，做好故障及其定位错误信息获取和有效处理；参数关系功率曲线、系统模块结合风电机组实际性能基本评估需求，绘制将推力及扭矩曲线、风速玫瑰等图纸绘制出来；五是，分析诊断系统模块，其结合风电机所评估功率系数、功率曲线、年发电量、矩曲线、风频直方等确定下来。选定模糊综合性评判手段，考虑到评价参数影响整体性能的，结合多种因素，提出可合理表示出一个整体优劣性能定量评价结果。该系统选定方法从属对风电机组科学评估的基础理论。用户把功率特性能各种评估参值录入，以系统后台运算实测数据，获取被测定风电机组实际功率性参值，对比两者获取量化评估参值，用户可设各项参数权重，确保风电机组性能优劣位置及其位置得以突出。六是，生成报表模块。生成报表模块，即结合风电机组自身性能有效评估参数，促使报表逐步生成。用户借助此报表对风电机组具体运行状况可实现直观观看
1.2 系统实现
结合前文监测系统细致分析，以运行数据为基础开发风电机组实际运行信息数据监测诊断为基础实施软件开发。软件功能即为：一是，实施机组监控系统内部采集存储相关运行数据读取，预处理信息数据，将无效数据剔除，实施数据偏差修正；二是，图表形式确保机组运行状态显示，所有监控数据具体变化趋势关系密切；三是，以数据分析为基础，计算分析风电机组基本功率性、推理性、转矩性、风能吸收性等，借助图表予把结果显示出来展示结果；结合运行数据信息分析处理最终结果，分析诊断机组自身运行性能[2]。开发LabVIEW软件系统平台，注重LabVIEW信号分析及其处理、科学计算、图形显示的动系统功能得以充分发挥，故要求该系统务必在处理数据信息结果精度、实操便捷性、界面友好性等层面优势均显著，安置于要求具有界面友好、操作简便、方便使用、数据处理结果准确等特点，并能够安装在Windows7普通环境之下维持运行状态，软件稳定性、兼容性均得以保证。
2、维护维修
2.1 构建模型
一是，比例风险基础模型和参数估计层面。为确保可将风电机组内部件伴随着役龄劣化过程反映出来，基于发电装置风机部件集中服从 于Weibull分布，获取 Weibull比例基础风险模型，将基本的寿命分布反映出来，代表式为：h（t）=
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，从该列式中可获取劣化在概率基本密度函数，f（t）=h（t）·ecp
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，依照着升序来排列所统计风电机组内部部件历史故障信息数据，获取时间序列为T={t1，t2，…，tn}，参照风电机组内部所有部件故障问题所统计的数据信息，以极大似然估计参数手段求解两项参数，m=η-β，把它带入至（t）·ecp
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列式当中，获取L（β，m）=
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，对该列式两侧均选定自然对数，进而获取InL（β，m）=nInm+nInβ+（β-1）
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，把该列式针对β、
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予以分别偏导，带人m=
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，确保它为零，以牛顿拉夫逊方法实施两个参值求解，获取失效性概率函数基本表达列式；二是，构建和求解目标函数层面。工龄维修更换，实施预防性的维修更换处理，基于单位时间范围最小的维护维修处理费用，实施所有部件预防维修最佳周期及其所最小的维护维修处理费用算出，运行单位时间范围预防性的维护维修处理平均费用表达列式为
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=Ci（Ti）Cif+C0=CiF、Cip+C0=CiP。与Ti相对比，模型当中Tip 和Tif可予以忽略，以约减计算式为基础上，将寿命区间和计算步长科学设定好，部件维护维修处理最小费用、预防维修最佳周期均可获取。
2.2 实例分析
选定风电机组内部维修实践研究价值及代表性发电机、轮毂、主轴承这3个部件，升序排列部件寿命数据信息样本，结合部件仿真最终结果，提出预防维护维修处理方式之下，各部件处理维修成本小，并对应一个最佳维修周期 Topt，最优结果如表 4-3 所示。其结果可看成是图中预防维修和事后维修费用曲线的叠加。虽然对两种维修方式来说，都有其最小的维修费用，但因装置长期运行，单纯考虑到经济层面成本，并未考虑相应可用性的因素，过修、欠修等问题极易发生；围绕发电机、轮毂、主轴承实施机会维修，如主轴承，其初始精度是ε=1.0×10-4，赋予初值是T=[2000，2000，2000]、W=[800，800，800]。对变量 o 实行黄金迭代，以便于寻求与迭代精度最吻合变量值，迭代 27 次可满足于精度要求，对另外变量 o2、o3 实行同等方式加以优化，则可获取 o2=0.15，o3=0.28。对部件实施机会维修，可实现单位时间层面维修费用有效节约，部件维护维修处理费用成本总可节约 30.8%。因实施机会维修处理所有部件互相利用对方系统停机维修时机，固定维修处理费用被分摊，预防性单纯维护维修所致盲目停机现象得以有效避免。
3、结语
从总体上来说，以运行数据信息为基础下风电机组运行状态监测和有效性维护维修系统，其可结合风电机组具体运行情况及需求，积极采集其相关运行数据信息，对其实施运行状态的高效监测和有效性维护维修处理，维持风电机组高效化的运行状态。
参考文献：
[1] 靳昊凡.基于数据挖掘的风电机组健康状态监测研究[D].华北电力大学，2019，11（003）：126-130.
[2] 高迪.基于SCADA数据的风电机组状态监测及评估[D].华北电力大学（北京），2019，17（005）：215-217.