基于状态监测的风电机组预防性维修策略研究

发布时间：2017-08-09 00:17

  本文关键词：基于状态监测的风电机组预防性维修策略研究

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【摘要】：风力是一种应用前景广、发展潜力大的可再生能源。当今,由于全球生态环境恶化和石油危机,风力作为一种最重要的替代能源,发展迅速。而风力发电作为风力应用的一种最重要的形式,使风力发展成为真正的替代能源,并发挥着规模性的效益。风力发电场通常建立在环境恶劣的户外,而且地处偏远,使得风电机组的维修十分困难,造成维修费用昂贵。因此,如何有效的对风电机组进行维修,是目前风力发电的一个难题。传统的预防性维修是基于时间的,检查间隔期一经确定就不再改变,不能反映机组的真实状态,往往会导致维修过剩或欠维修。基于状态的预防性维修是根据机组或设备的状态来确定是否需要维修,能够反映机组的真实状态,不存在过维修或欠维修。但由于这种活动是随机的,维护期间机组停运,使得风电场中断生产,对风电场的安全运行造成干扰。因此需要对机组预防性维修的检查活动进行控制,以使正常的生产活动不会由于预防性维修而受到干扰。论文分析风电机组的运行原理,建立风电机组预防性维修的生命周期模型。以此为基础,绘制状态转移图并列写状态转移方程式,计算系统的可靠性、分析系统模型参数对系统稳态值的影响及系统的稳定性。论文深入分析两种常用的风电机组预防性维修策略,即基于时间的预防性维修TBM(Time based maintance)和基于状态的预防性维修CBM(Condition based preventive maintance)。TBM以最小停机时间和单位时间最大收益为目标,设计最优的检查频率或检查间隔期。CBM是基于机组监测状态确定机组的检查率,实时性好但随机性强,有可能导致不期望的中断。因此,有必要对这种维修活动进行控制,保证正常的生产活动免受干扰。文中以CBM为基础,结合线性控制理论,设计检查率的控制律,使其能够按照机组期望的运行轨迹来运行,达到期望的稳态值,确保生产过程的平稳性和安全性。基于频率及持续时间法,分别讨论TBM维修模型、CBM维修模型、冗余机组维修模型的成本函数。以酒泉桥西第一风电场为例,采用服从均匀分布的随机数来模拟CBM的预防性维修检查活动,并与文中所提控制策略进行应用对比。结果表明,本文所提的控制策略更加理想,投资回收期最短。
【关键词】：风电机组 状态 预防性维修 TBM CBM
【学位授予单位】：兰州交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM614
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 绪论9-15
• 1.1 论文的选题背景和研究意义9-10
• 1.1.1 论文的选题背景9-10
• 1.1.2 论文研究意义10
• 1.2 国内外研究现状10-13
• 1.2.1 国内研究现状10-12
• 1.2.2 国外研究现状12-13
• 1.3 存在的问题及研究的内容13-15
• 1.3.1 存在的问题13
• 1.3.2 论文研究的内容13-15
• 2 风电机组预防性维修模型的建立及分析15-31
• 2.1 德雷尼克定律16-17
• 2.2 风电机组预防性维修模型的建立17-19
• 2.3 风电机组预防性维修模型的分析19-29
• 2.3.1 可靠性分析19-22
• 2.3.2 参数变化对稳态值的影响分析22-24
• 2.3.3 系统运行暂态过程分析24-28
• 2.3.4 系统稳定性分析28-29
• 2.4 小结29-31
• 3 风电机组预防性维修策略研究31-44
• 3.1 T BM维修策略研究31-36
• 3.2 基于状态的风电机组预防性维修控制策略研究36-43
• 3.2.1 检查率设计36-38
• 3.2.2 参数选择38-41
• 3.2.3 误差分析41-43
• 3.3 小结43-44
• 4 风电机组维修模型费用分析44-51
• 4.1 频率及持续时间法44-47
• 4.2 TBM维修模型费用分析47
• 4.3 CBM维修模型费用分析47-48
• 4.4 冗余机组维修模型费用分析48-50
• 4.5 小结50-51
• 5 MATLAB仿真及算例分析51-59
• 5.1 参数变化对稳态值影响的仿真验证52-54
• 5.2 CBM维修控制策略仿真验证54-57
• 5.3 维修模型费用算例分析57-58
• 5.4 小结58-59
• 结论59-60
• 致谢60-61
• 参考文献61-64
• 攻读学位期间的研究成果64

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：642679