基于SCADA数据的风力涡轮机故障、停机时间及其可靠性分析

《Wind Energy》：Analysis of Failures, Downtimes and Reliability of Wind Turbines From SCADA Data

本文提出两种算法从SCADA数据中提取可靠性信息，分析风电机组失效时间和停机时间，比较指数、韦伯和修正韦伯分布模型，发现修正韦伯分布更适合失效时间建模，指数分布更适合停机时间建模。以葡萄牙EDP风场为例，发现发电机组失效率和停机时间最长，且通过AIC/BIC准则验证了模型适用性。

　　随着全球对安全、高效和可靠的可持续能源需求的不断增长，风能作为一种清洁能源形式，近年来在全球范围内经历了快速的发展。风力涡轮机（Wind Turbine, WT）的可靠性是确保其运行性能的关键因素。可靠的风力涡轮机不仅能够保障电力供应的连续性，还能有效降低维护成本，提升整体经济效益。因此，对风力涡轮机进行可靠性分析，有助于识别关键子组件，并制定更有效的维护策略，从而减少故障发生的风险和电力中断的可能性。

本文提出了一种创新的方法，旨在从未经处理的SCADA（Supervisory Control and Data Acquisition，监督控制与数据采集）数据中提取相关可靠性数据，并进一步分析这些数据以揭示风力涡轮机的可靠性特征。通过构建并分类故障间隔时间（Time Between Failures, TBFs）和停机时间数据，本文计算和分析了关键的可靠性指标，包括停机时间、故障率和可用性。此外，本文还开发了指数、威布尔（Weibull）和改进型威布尔（Modified Weibull）分布的最大似然估计（Maximum Likelihood Estimator, MLE）方法，用于评估和比较这些分布模型在风力涡轮机可靠性分析中的适用性。通过使用对数似然函数、Akaike信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）进行模型评估，本文探讨了哪些模型更适合用于描述风力涡轮机的故障行为。为了验证所提出方法的有效性，本文使用了葡萄牙一家真实风力发电场的SCADA数据，并观察到发电机是导致停机时间最长和故障率最高的子组件。同时，研究结果表明，威布尔和改进型威布尔分布相比传统条件故障率模型，在风力涡轮机故障建模方面提供了更优的解决方案。

SCADA数据通常包括风力涡轮机在运行过程中每隔10分钟记录的多种参数。这些数据可以用于收集环境数据（如风速、风向、温度、气压）以及涡轮机的电气和机械状态信息。例如，涡轮机的转速、发电机转速、输出功率、齿轮箱油温等都可以通过SCADA系统获取。在风能研究中，SCADA数据被广泛用于评估风能产出和监测涡轮机的运行状态，但在风力涡轮机的可靠性建模方面却鲜有应用。因此，本文提出了一种方法，利用SCADA数据提取故障时间和停机时间，并进一步分析这些数据以识别可靠性行为。

为了实现这一目标，本文设计了两个算法。第一个算法用于从SCADA数据中提取故障和停机时间，并计算涡轮机的可用性。第二个算法则用于估计不同可靠性模型的参数，并评估模型的拟合效果。在故障时间分析中，研究发现，由于数据收集周期与涡轮机寿命之间的差异，部分数据可能存在右删失（Right Censored）的情况，即涡轮机在数据收集结束时仍未发生故障。对于这些数据，研究采用适当的模型进行处理，以确保可靠性分析的准确性。同样地，停机时间的分析也需要考虑类似的删失问题，以确保计算结果的可靠性。

在分析过程中，研究发现风力涡轮机的可靠性模型选择至关重要。传统的条件故障率模型通常假设故障率是恒定的，这种模型在某些特定场景下是适用的，例如电力电子设备或海底组件等。然而，对于像发电机和齿轮箱这样的关键部件，其故障行为可能更加复杂，因此需要使用非齐次泊松过程（Non-homogeneous Poisson Process, NHPP）或改进型威布尔分布等模型进行更精确的建模。改进型威布尔分布能够更灵活地描述故障时间的分布，其参数设置可以适应不同类型的故障行为，从而提升建模效果。

在对葡萄牙EDP风力发电场的案例研究中，研究者发现发电机组的故障率最高，且每次故障的平均停机时间也最长。这表明发电机是风力涡轮机中最容易发生故障的子组件之一，其故障的修复过程通常较为复杂且耗时，因此对发电效率和维护成本的影响也更为显著。相比之下，液压系统和变压器组的故障率较低，但它们的故障时间分布可能更符合某些特定的可靠性模型。此外，研究还发现，在整个数据集的分析中，涡轮机的平均可用性约为97.59%，说明尽管存在停机事件，风力涡轮机仍能够保持较高的运行效率。

在对不同可靠性模型的比较中，研究发现，虽然改进型威布尔分布在某些情况下表现出更高的对数似然值，但威布尔分布和指数分布的AIC和BIC值较低，表明它们在建模风力涡轮机故障时间和停机时间方面具有更强的拟合能力。这可能是因为这些模型在参数数量上更少，从而减少了模型复杂度。此外，改进型威布尔分布虽然具有更多的参数，但其在描述某些特定类型的故障行为时表现更优，尤其是在故障时间分布存在较大波动的情况下。

在对风力涡轮机停机时间数据的建模中，研究发现，指数分布因其简单的结构和较低的参数数量，在某些情况下可以提供较好的拟合效果。然而，威布尔和改进型威布尔分布在某些情况下也表现出良好的性能，特别是在描述停机时间的分布趋势时。这种灵活性使得改进型威布尔分布成为一种更全面的可靠性建模工具，尤其适用于复杂且多变的故障行为。此外，研究还指出，对于停机时间的建模，使用简单的指数分布可以减少计算复杂性，同时保持较高的模型准确性。

总体来看，本文提出的方法为风力涡轮机的可靠性分析提供了一种系统性的框架。通过对SCADA数据的深入挖掘和分析，研究者能够识别出风力涡轮机的关键子组件，并进一步评估其可靠性特征。这不仅有助于优化维护策略，还可以为风力发电场的长期运行提供数据支持。同时，研究还表明，不同的可靠性模型适用于不同的故障和停机时间数据类型，因此在实际应用中，选择合适的模型对于提高可靠性分析的准确性至关重要。

此外，本文的研究结果还表明，改进型威布尔分布相比传统的威布尔分布和指数分布，在某些情况下可以更好地拟合风力涡轮机的故障行为。这可能是因为改进型威布尔分布能够更灵活地描述故障时间的分布特性，特别是在故障时间存在较大的变化范围时。然而，对于停机时间数据，指数分布因其简单性和较低的参数数量，可能仍然是一个有效的选择。这种灵活性使得本文提出的方法可以适用于不同的风力发电场和涡轮机类型，从而具有更强的通用性和可扩展性。

最后，本文的结论指出，风力涡轮机的可靠性分析对于提升风力发电的整体效率和可持续性具有重要意义。由于风力涡轮机的运行环境复杂，其故障行为可能受到多种因素的影响，因此需要一种全面的可靠性分析方法。本文提出的方法不仅能够提取和分析SCADA数据中的可靠性信息，还能够结合多种可靠性模型，以提供更精确的故障预测和维护建议。这种方法可以为风力发电场的管理和优化提供有力支持，同时也可以为未来的可靠性研究提供参考和指导。