許宜菲 張國峰 吳偉強(qiáng) 梅玉杰 尚一斐

摘要：隨著風(fēng)電新能源的快速發(fā)展，行業(yè)競爭日益凸顯，降本增效逐漸成為企業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)。對(duì)風(fēng)機(jī)進(jìn)行運(yùn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)、開展機(jī)組健康度評(píng)估能有效反應(yīng)設(shè)備的可靠性狀況，為場站運(yùn)維實(shí)施專項(xiàng)檢查和風(fēng)機(jī)對(duì)標(biāo)提供依據(jù)。本文在保證數(shù)據(jù)質(zhì)量的前提下，結(jié)合風(fēng)機(jī)各項(xiàng)KPI指標(biāo)，借助MATLAB仿真工具，利用層次分析法與熵權(quán)法相結(jié)合，確定復(fù)合指標(biāo)權(quán)重，減少專家在評(píng)估過程中主觀因素和熵值法對(duì)指標(biāo)權(quán)重不敏感的影響，得出風(fēng)機(jī)的合理健康性綜合得分，為現(xiàn)場運(yùn)維提供技術(shù)支撐，提前開展設(shè)備預(yù)防性維護(hù)工作。

關(guān)鍵詞：層次分析法;熵值法;健康性評(píng)估;KPI指標(biāo);風(fēng)力發(fā)電;MATLAB

0 引言

我國風(fēng)電行業(yè)大規(guī)模發(fā)展僅有約10年時(shí)間，且技術(shù)上主要采取與國外成熟設(shè)計(jì)公司合作的方式，自主研發(fā)水平不強(qiáng)，在快速增長的市場驅(qū)動(dòng)下，風(fēng)電投資者將主要精力放在了追求眼前市場及規(guī)模擴(kuò)大上。隨著風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的大量投入，由于各整機(jī)廠商質(zhì)量參差不齊，風(fēng)電場機(jī)組陸續(xù)暴露出關(guān)鍵部件早期故障、風(fēng)機(jī)故障率高、故障持續(xù)時(shí)間長等問題。

在這種環(huán)境下，為提高風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行質(zhì)量水平，減少運(yùn)行故障，消除事故隱患，提升投資效益，促進(jìn)風(fēng)力發(fā)電技術(shù)進(jìn)步和風(fēng)電行業(yè)的健康、持續(xù)發(fā)展，眾多專家學(xué)者開始投身制定風(fēng)電行業(yè)可靠性評(píng)價(jià)指標(biāo)的體系建設(shè)中，“中國風(fēng)能協(xié)會(huì)”站在全行業(yè)的角度制定了《風(fēng)力發(fā)電機(jī)組運(yùn)行質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)辦法》（試行），其中的基本評(píng)價(jià)指標(biāo)（發(fā)電性能、可利用率、可靠性、運(yùn)維經(jīng)濟(jì)性）是在分析國內(nèi)外相關(guān)企業(yè)的風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行質(zhì)量和可靠性評(píng)價(jià)指標(biāo)的基礎(chǔ)上，結(jié)合全行業(yè)風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)的特點(diǎn)，本著“面向問題、易于操作、橫向可比、結(jié)果有用”的原則選定[1]。

1 可靠性評(píng)價(jià)指標(biāo)

建立可靠性分析評(píng)價(jià)體系初期指標(biāo)包括風(fēng)電機(jī)組的PBA、TBA、MTBT、故障頻次以及功率曲線符合度WPI等指標(biāo)，以上指標(biāo)是基于投運(yùn)時(shí)間較長、數(shù)據(jù)樣本較大的風(fēng)電場為模型建立的。評(píng)價(jià)指標(biāo)的數(shù)據(jù)來源主要基于風(fēng)電場SCADA系統(tǒng)、運(yùn)行維護(hù)記錄、電網(wǎng)限電記錄、上網(wǎng)電量和測風(fēng)塔數(shù)據(jù)等，本文列舉的風(fēng)機(jī)指標(biāo)是通過原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理得到的準(zhǔn)確數(shù)據(jù)。

（1）PBA—基于發(fā)電量的風(fēng)電機(jī)組可利用率

指一定的考核時(shí)間內(nèi)風(fēng)電機(jī)組實(shí)際發(fā)電量占應(yīng)發(fā)電量的百分比。其計(jì)算方法如下：

PBA=[1-機(jī)組損失發(fā)電量/（實(shí)際發(fā)電量+機(jī)組損失發(fā)電量+非機(jī)組原因損失發(fā)電量）]*100%

（2）TBA—基于時(shí)間的風(fēng)電機(jī)組可利用率

指在一定的考核時(shí)間內(nèi)風(fēng)電機(jī)組無故障可使用時(shí)間占考核時(shí)間的百分比。其計(jì)算方法如下：

TBA=[可用小時(shí)數(shù)/（可用小時(shí)數(shù)+不可用小時(shí)數(shù)）]*100%

（3）MTBT—平均故障間隔

MTBT=查詢時(shí)段內(nèi)日歷小時(shí)數(shù)*投運(yùn)風(fēng)機(jī)數(shù)/故障頻次

（4）WPI—功率曲線符合度

WPI=正常發(fā)電狀態(tài)下風(fēng)機(jī)十分鐘實(shí)際功率求和/正常發(fā)電狀態(tài)下十分鐘理論功率求和

（5）等效利用小時(shí)數(shù)

等效利用小時(shí)數(shù)=實(shí)際發(fā)電量/裝機(jī)容量

2 層次分析法評(píng)價(jià)體系

風(fēng)電機(jī)組的可靠性水平是反映機(jī)組性能的重要指標(biāo)之一，以往通常采用機(jī)組的時(shí)間可利用率來評(píng)價(jià)機(jī)組的可靠性，這種單一評(píng)判方法很多時(shí)候無法準(zhǔn)確反映機(jī)組的健康水平[2]。針對(duì)上述問題，現(xiàn)提出一種基于多指標(biāo)風(fēng)電機(jī)組可靠性評(píng)價(jià)方法，以機(jī)組平均檢修間隔時(shí)間MTBT、時(shí)間可利用率TBA、能量可利用率PBA、故障頻次作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。在權(quán)重設(shè)置過程中，由于各場站之間數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方案尚不完善，考慮機(jī)組投運(yùn)年限、地理位置、設(shè)備型號(hào)等影響因素，目前無法定量判斷上述四個(gè)指標(biāo)對(duì)設(shè)備健康度評(píng)價(jià)結(jié)果的影響程度，需要結(jié)合現(xiàn)場機(jī)組實(shí)際情況定性判斷，故采用層次分析法計(jì)算各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，進(jìn)而得到機(jī)組可靠性評(píng)價(jià)結(jié)果[3]。

3熵值法評(píng)價(jià)體系

在信息論中，熵是對(duì)不確定性的一種度量。信息量越大，不確定性就越小，熵也就越小;信息量越小，不確定性越大，熵也越大。根據(jù)熵的特性，可通過計(jì)算熵值來判斷某事件的隨機(jī)性及無序程度，也可以用熵值來判斷某個(gè)指標(biāo)的離散程度，指標(biāo)的離散程度越大，該指標(biāo)對(duì)綜合評(píng)價(jià)的影響（權(quán)重）越大。

（1）指標(biāo)歸一化

由于正向指標(biāo)和負(fù)向指標(biāo)數(shù)值代表的含義不同（正向指標(biāo)數(shù)值越高越好，負(fù)向指標(biāo)數(shù)值越低越好）。因此，對(duì)于高低指標(biāo)用不同的算法進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理。

（2）指標(biāo)熵值

設(shè)有組待評(píng)狀態(tài)，個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的系統(tǒng)，原始評(píng)價(jià)指標(biāo)矩陣Y= ，對(duì)于某個(gè)指標(biāo)的信息熵值為：

5 結(jié)論分析

由以上案例分析可以看出，按照以往單一評(píng)價(jià)指標(biāo)（如時(shí)間可利用率TBA），只有#20、#22風(fēng)機(jī)利用率稍低而其他風(fēng)機(jī)該指標(biāo)均在90%以上，無法進(jìn)一步判斷機(jī)組狀態(tài)，而利用多指標(biāo)評(píng)價(jià)方法可以定位到#033機(jī)組的健康度得分也偏低，反映在發(fā)電量上也較低，說明該風(fēng)機(jī)已經(jīng)處于運(yùn)轉(zhuǎn)不正

常的狀態(tài)，需要后續(xù)加強(qiáng)關(guān)注，查找故障隱患。

同樣，按照TBA分析#08機(jī)組可用率高達(dá)98%，而實(shí)際上該機(jī)組存在隱性缺陷，設(shè)備劣化程度已經(jīng)開始緩慢加深，通過現(xiàn)場反應(yīng)其功率曲線符合程度降低，平均檢修間隔時(shí)間有所較短，也反映出該風(fēng)機(jī)存在問題，故綜合評(píng)價(jià)結(jié)果顯示為亞健康狀態(tài)。

由于單一指標(biāo)很可能存在影響該指標(biāo)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性較差，導(dǎo)致最終的評(píng)判結(jié)果與實(shí)際不符。本文從多角度出發(fā)，將多重指標(biāo)量化反映到設(shè)備健康程度上來，綜合評(píng)價(jià)設(shè)備可靠性，繼而指導(dǎo)現(xiàn)場運(yùn)維人員對(duì)健康狀況不好的風(fēng)機(jī)安排重點(diǎn)檢查，經(jīng)過長期的系統(tǒng)分析最終達(dá)到對(duì)設(shè)備的預(yù)防性維護(hù)，最大限度的降低設(shè)備性能損失，提高設(shè)備健康性。

參考文獻(xiàn)

[1]王學(xué)良. 風(fēng)電場可靠性評(píng)估研究[D].天津大學(xué)，2009.

Wang Xueliang. Research on reliability assessment of wind farms [D]. Tianjin University，2009.

[2]劉睿. 層次分析法在綠色供應(yīng)商評(píng)價(jià)體系中的應(yīng)用研究[J]. 中國管理信息化，2019，22（10）：151-154.

Liu Rui. Application of Analytic Hierarchy Process in Green Supplier Evaluation System[J]. China Management Information Technology，2019，22（10）：151-154.

[3]王超.基于層次分析法-熵值法的物資采購評(píng)審指標(biāo)權(quán)重確定研究[J]. 中國學(xué)術(shù)期刊電子出版社，20 18，76（12）：39-43.

Wang Chao. Research on the weight determination of material procurement evaluation index based on analytic hierarchy process-entropy method[J]. China Academic Journals Electronic Press，20 18，76（12）：39-43.

作者簡介：

許宜菲（1989.04-），男，河北石家莊，新天綠色能源股份有限公司生產(chǎn)運(yùn)營管理中心，工程師，碩士研究生，研究方向?yàn)轱L(fēng)電大數(shù)據(jù)分析。