海上风电运维风险及对策分析

海上风电运维风险及对策分析◎ 郭奇 中海油能源发展股份有限公司清洁能源分公司 摘 要：本文回顾了关于海上风电系统维护的最新研究，包括策略选择、进度优化、现场操

作、维修、评估标准、回收和环境问题，对许多方法进行了总结和比较，阐述了海上风电系统运维的局限性和产业发展的不足。最后，确定了关于未来维护策略研究是有希望的领域。

关键词：海上风电；运维风险；策略

1.引言

在不同的可再生能源中，风力发

电因其相对较高的技术准备水平、丰

富的可用性和相对较低的环境足迹而

显示出巨大的发展前景。随着近十年

风电需求的快速增长和土地资源的枯

竭，海上风电系统已成为风电技术发

展的重点[1]。与陆上风力发电机组相

比，海上风电系统具有风力资源丰富、

湍流较小、建设空间大、输配电损耗

低、视觉冲击小、噪声污染少等优点。

鉴于这些保证可靠能源生产的显著优

势，在过去二十年中，海上风电系统的

需求迅速增加。第一个海上风电系统

于1990年在瑞典建造。从那时起，海

上风电系统项目在瑞典、丹麦、荷兰和

英国激增。欧洲一直是海上风电系统

发展的领跑者。截至2019年底，英国

的总装机容量最高，为9945兆瓦（占

欧洲总装机容量的45.0%），其次是德

国，装机容量为7445兆瓦。

近年来海上风电系统稳步增长，

但其发展远远落后于陆上涡轮机，这

可能是由于海上风电系统的发电成本

高。陆上风电的能源成本仍远低于海

上风电。尽管两者的偏差越来越少，

目前有几种策略来减少与海上风电相

关的平准化能源成本，例如，

在离海岸

较远的深水中安装涡轮机，以及安装

功率容量和转子尺寸更大的风力涡轮机。安装大型风力涡轮机的策略提供

了许多好处，但这些好处将被更高的

故障率所抵消，从而产生更高的维修

和维护成本。

海上风电场的发展受到海上设施

暴露在更恶劣的条件下、维护困难且昂

贵以及风力固有的不可预测性的阻碍。

2.海上风电系统维护活动面临的挑战

维护活动被认为是海上风电系统

最关键的任务之一，与之相关的挑战

是由于多种原因造成的。首先，从海上

风电场到港口或岸边的距离降低了可

达性并增加了停机时间。拥有或雇用

维护车队和增加的技术人员数量需要

付出高昂的费用[2]。此外，由于引入了

底部固定和浮动基础，海上风电系统

的复杂性很高。此外，天气条件，特别

是显著的波高和风速，限制了服务船

和人员从船舶转移到海上风电系统的

可达性。如果由于天气问题而必须推

迟维护任务，则可能会出现更长的等

待时间和停机期间造成更大的发电损

失。即使不考虑天气的影响，由于需

要专用设备，海上风电系统的维护成

本也高于陆上同等任务的成本。此外，

恶劣的海上工作环境、较高的风速、

波浪引起的运动和结构振动导致海上

风电系统组件的故障率更高。近几十

年来，为提高发电效率的海上风电系统规模不断扩大，需要更大、更具体

的设备进行海上维护和维修。

鉴于预计到2050年，50%的电

力需求将由风能满足，未来几十年将

需要大量的维护和维修活动。探讨海

上风电系统维护对环境的影响同样

重要。因此，合适的维修和维护策略

的总体目标必须在最大化盈利能力

和最小化环境影响之间取得平衡，从

而为海上风能的长期可持续发展做

出贡献。基于上述讨论，海上风电系

统维护具有挑战性，适当的维护将确

保减少停机时间，同时减少能量输出

的损失。

3.维护策略

有效可靠的运维策略是海上风电

系统日常运营中不可或缺的一部分。由

于技术人员必须从港口访问风电场，

因此不可能在不中断现场运维的情况

下实现全天候运营。为防止故障发生，

运维团队应经常访问风电场。然而，一

方面，由于需要大量的运维船只和人

员，不必要的频繁访问效率低下且成

本高昂。另一方面，较低的访问频率可

能会导致更高的故障率，从而延长停

机时间。因此，运维频率是风险、船舶

容量、人力资源等之间的平衡。成功的

运维策略旨在最大限度地提高经济效

益，

延长部件寿命，减少紧急维修次48 ACADEMIC

数，降低加班人工成本，并减轻不可预

测的设备故障的工作压力。

3.1纠正性运维策略

纠正性运维或反应性运维是一种

基于故障的运维策略，即仅在故障已

经发生时进行运维。纠正性运维策略

可以有效地实现高可用性，同时避免

不必要的运维访问和检查。因此，它

适用于停机时间损失可忽略不计的系

统。然而，由于故障率高且系统可靠性

相对较低，纠正性运维策略对于大型

海上风电场来说是不切实际和不可取

的。意外故障的停机时间可能超过预

期。此外，海洋环境降低了可达性和可

靠性，例如，运维团队可能会在长时间

停机后才注意到故障。

3.2主动运维策略

主动运维于1970年代初被提出，

是一种更先进的方法，在故障发生之

前进行定期检查和更换，防止小故障

发展为大故障。重大故障（仅占所有

故障的25%）导致95%的停机时间。主

动运维是一种比较成熟的技术，主动

运维策略主要包括预防性运维策略和

基于状态的运维策略。

3.2.1预防性运维策略

预防性策略通常是指在（i）预定

时期或（ii）给定的发电水平进行定期

运维。

1）计划干预措施的选择取决于每

个组件的可靠性和总体成本。如果在

两个干预间隔之间发生故障，风力涡

轮机将保持停止运行，直到下一次计

划访问。因此，可以同时进行维修和定

期运维，从而实现资源的有效利用。由

于不同组件的运维成本差异很大，提

高可靠性并减轻昂贵的运维任务将有

助于最大限度地降低运维成本。通过

考虑每个站点的容量因素、与天气相

关的可达性和平准化生产成本来计算

一年中计划干预间隔的数量。

2）发电的预防性运维策略考虑了

发电率对涡轮机劣化程度的影响，以

及对运维策略的影响。预防性运维策略的目标是优化生产计划和经济运维

计划。与纠正性运维相比，该策略的优

点是：①消除计划外运维，②提供足够

的运维天气窗口，③最大限度地减少

不可预测的天气的影响，④合理使用

服务船，⑤避免过多的备用库存，⑥联

合运维和维修，⑦优化运维任务，⑧有

助于有效的资产运维计划。

预防性运维策略通常可以被描述

为最优运维调度问题，其目标应该是

降低运维成本并提高海上风电系统可

用性，不会对系统、船员或环境造成威

胁。一种有效的方法是优化预防性运

维间隔的选择。

3.2.2基于状态的运维策略

基于状态的运维策略。海上风电

系统容易因疲劳、腐蚀、侵蚀和磨损而

变质。基于状态的运维是一种将状态

监测系统（CMS）测量的相关信息与

在线或离线健康诊断或故障分析系统

的结果相结合的策略。这种类型的运

维以组件的状态为指导。当发生故障

时，将进行运维维修。目的是防止重大

故障的发生[3]。运维维修用于预期的

健康状况运维，并允许根据风力涡轮

机的状况、故障、运维成本、资源消耗

和生产效率来规划和选择最有效的维

修方法。

传感器在CMS中起着重要作用。

当前已经引入许多类型的传感器系统

来分析海上风电系统的性能，并且其

价格在近几十年来逐渐下降。传感器

测量为技术人员提供了海上风电系统

实时状况清晰而全面的图像。监控数

据采集（SCADA）和CMS提供的先进

数据收集技术具有重要意义，它们在

监督操作条件中发挥的作用，提高了可

靠性并优化了运维计划。此外，状态监

测的参与可以改善规划，避免过度运

维不足。例如，剩余的使用寿命可以根

据状态监测数据进行预测。

3.3预测性运维策略

与基于状态的运维相比，另一种

类似但更先进的主动运维策略是预测性运维。根据传感器测量结果进行

参数分析，以确定在故障发生前何时

应进行运维。主要思想是最大限度地

减少停机时间并最大限度地提高可靠

性；也就是说，运维事件在确实必要时

进行。尽管相关设备成本较高，但该策

略的好处包括减少运维频率和时间、

停机时间以及备件和耗材成本。

由于传感器的数量不断增加，因

此在实际应用中使用传感器具有挑战

性。虽然更多的传感器提高了测量精

度和冗余度，但它们也增加了系统成本

和复杂性，并引入了新的问题，例如传

感器故障和误报。关于熔断传感器信

号和处理故障冲突的有效和稳健方法

仍有待研究。除了在涡轮机寿命期间

记录的运维信息外，对涡轮机状况的

广泛监测和机械性能的监督还会产生

大量数据。收集、过滤、分析和存储这

些大量信息的问题备受关注。

现有数据收集方案的一个缺点是

缺乏记录的细节：仅仅记录故障组件

远不能令人满意。可靠性、可用性、可

运维性和安全性（RAMS）数据库已

被提出，以提供更详细的信息，例如故

障原因、相应的运维任务以及对未来

故障行为的影响。该数据库通过确定

预防性运维的周期，为运维计划、调

度优化、生命周期成本最小化和利润

分析做出贡献，从而作为基于状态的

运维的基础。存储在RAMS数据库中

的数据也将作为确定和设计功能－行

为－状态模型和功能冗余设计器的重

要输入。

针对当前运营数据收集的不完整

性以及传统数据库重新扩展导致的有

价值数据丢失，使用大数据设计的方

法来管理详细的运营数据收集和重

用。所有数据都可以存储在数据链中。

所采用的流数据处理工具允许使用更

复杂的风电场级警报和警告。这些方

法的可扩展性允许考虑所有历史数据，

而无需数据存档。因此，与传统数据

库相比，

扩展的分布式大数据系统具49珠江水运 2024年03月 学术 · 海上风电运维风险及对策分析 ·