在风电场运行期间，运行维护就是确保设备的安全稳定运行，并尽可能提高设备利用效率、降低设备故障率、延长设备使用寿命。

  风电场主要由发、输、变、控四大设备系统构成。发电设备即风力发电机组，包含电能进入风力发电机组塔基箱变之前的所有设备；输电设备是将所发电力对外输送的线路，包括高压线、杆塔及辅助设施；变电设备是将所发的低压电力变为高压电力对外输送，风电场中一般包含箱式变电站和风电场升压站（两次升压）；控制管理系统是为保障以上相关设备的正常运行来控制和管理。

  风电发电设备包含机械、电力、电气、工业控制、材料、空气动力等相关学科和专业，同时风电机组结构较为复杂、负荷变化频繁、运行环境恶劣，长期与高温、高寒、风沙、潮湿、盐雾等环境相伴。因此，风电设备运维是一项系统而复杂的工程。我国风电起步较晚，同时工业制造水平也落后于世界发达水平，相比较于欧美风电技术发达、风电设备运维成熟的国家，我国风电设备的运维还存在一定的差距，缺乏系统的、预见性的设备管理和运维体系。主要有以下几个问题：

  1、运维策略后置。目前在我国风电主要的运维策略是定期检修和事后维修相结合的方式，即除了规定的检修外，只有等到设备发生故障了再做处理，从设备正常运行管理角度来说，这是运维的初级阶段，将设备的维修工作主要集中于设备故障后。一方面是因我国装备制造状态监测水平较低、分析和诊断能力不够，另一方面我国风电技术大多来源于引进，对核心技术的掌握不够，往往是知其然而不知其所以然。此外我国风电行业对运维投入不够也是主要因素。

  事后维修（Brcakdown Maintenance，简称BM）就是当设备出现故障或者性能低下后再进行修理，其特点充分地利用了零部件或系统部件的寿命，但事后维修是非计划性维修，适合于辅助作业线的简单设备。

  定期维修也叫预防维修（Preventive Maintenance，简称PM）或生产维修，是指根据设备的运转周期和使用频率而制定的提前进行设备现状确认的维修方式。

  全员生产维修（Total Productive Maintenance，简称TPM）是指以达到设备综合效率最高为目标，以设备一生为对象的全系统的预防维修，是日本60年代引进了美国的维修预防、可靠性工程、维修性工程和工程经济学后，形成的在设计阶段考虑设备的可靠性、维修性、经济性的生产维修。

  状态检修（Condition Based Maintenance，简称CBM）也叫视情维修，是指根据先进的状态监测和诊断技术提供的设备状态信息，判断设备的异常，预知设备的故障，在故障发生前进行检修的方式，即根据设备的健康状态来安排检修计划，实施设备检修。

  风险维修（Risk Based Maintenance，简称RBM）是基于风险分析和评价而制订维修策略的方法。风险维修也是以设备或部件处理的风险为评判基础的维修策略管理模式。

  2、检测系统缺失。目前我国风电运行阶段的监测大多分布在于电气设备，而对一些风电部件，特别是关系到风电设备寿命、运行隐患的核心部件却缺乏有效的、系统的监测，如主轴监测、齿轮箱监测、实时振动监测、噪音监测等。监测的缺乏或不到位，导致运行阶段对风电设备的状态了解不足，对潜在的故障隐患没有有效的监测手段，无法跟踪故障发展的新趋势，只能做预防维护和事后维护，而不能预先发现并提前解决故障隐患。此外，对现有监测数据的运用和分析不够。

  3、分析方式落后。风电设备的状态分析是风险评估、可靠性分析、寿命管理、预知性维修等运维工作的前提。我国大多风电引进过程中只是引进了设备制造技术、控制管理系统等生产和运行相关的技术与设备，而对风电运作时的状态做多元化的分析、评估相关的软件、工具和方法确缺乏，同时分析方式、技能、经验也不能满足设备状态评估的要求。

  4、维护执行不到位。风电设备处于恶劣环境、高温、运动状态下，设备需要定时进行相应的维护。目前各大风电设备制造上都制定了设备维护方案，但运维计划的制定缺乏科学性，缺乏对设备寿命、风险、发电量的综合考量。同时受制于人、财、物等成本考虑，一些运维没有按照计划执行。此外，部分运维人员技术能力、责任心不够，也导致设备维护执行效果受到影响。

  我国风电设备维护技术实力相对落后、经验不足是导致风电运行不稳定、设备故障频出重要原因。随着我们国家风电装机数量的持续不断的增加，运行时间的增长，未来风电设备运维任务越来越重，要求也慢慢变得高，需要构建现代化的风电运维管理体系。提出以下改进措施和建议：

  1、提升风电设备的检测和监控能力。监测和监控是风电运维的“眼睛”，只有对风电设备的各部件的运作时的状态和数据来进行了全面、合理的监控，才能及时了解风机及部件的运行参数，从而对风机做综合评估。重点做好核心部件的状态监测，如发电机、齿轮箱、轴承、变频器、叶片等；使用先进的检测设备和方法，提高监测精度；等等。

  2、提高软件和数据的分析水平。在强化监测数据采集的同时，做好数据的分析，着力推动大数据分析系统，引进或开发先进的分析软件。探索寿命管理、可靠性分析方法。从设备的设计、制造阶段就建立起数据管理、风险评估等机制，将运行维护纳入到整个风电设备的全生命周期予以考量。

  3、积累数据分析和问题判别的经验。在日常的运维中注重经验的积累，一方面要做好数据的收集，另一方面要做好分析过程的记录，将设备问题与解决方案做系统的对比，积累经验。

  4、建立科学的运维管理体系。深化运维计划的管理，一方面构建合理的运维周期和标准的运维方案，另一方面要根据真实的情况，每台风机检修计划应该具备差异化，同时强化运维过程管理，保障和提高维护质量。

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