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    基于復(fù)合權(quán)重分析法的多指標(biāo)風(fēng)電機(jī)組健康性評估

    2021-11-18 17:35:39許宜菲張國峰吳偉強(qiáng)梅玉杰尚一斐
    科學(xué)與生活 2021年20期
    關(guān)鍵詞:熵值法風(fēng)力發(fā)電層次分析法

    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)。對風(fēng)機(jī)進(jìn)行運(yùn)行質(zhì)量評價(jià)、開展機(jī)組健康度評估能有效反應(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,減少專家在評估過程中主觀因素和熵值法對指標(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)可靠性評價(jià)指標(biāo)的體系建設(shè)中,“中國風(fēng)能協(xié)會”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)量綜合評價(jià)辦法》(試行),其中的基本評價(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 可靠性評價(jià)指標(biāo)

    建立可靠性分析評價(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)時間較長、數(shù)據(jù)樣本較大的風(fēng)電場為模型建立的。評價(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—基于時間的風(fēng)電機(jī)組可利用率

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

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

    (3)MTBT—平均故障間隔

    MTBT=查詢時段內(nèi)日歷小時數(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)等效利用小時數(shù)

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

    2 層次分析法評價(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)組的時間可利用率來評價(jià)機(jī)組的可靠性,這種單一評判方法很多時候無法準(zhǔn)確反映機(jī)組的健康水平[2]。針對上述問題,現(xiàn)提出一種基于多指標(biāo)風(fēng)電機(jī)組可靠性評價(jià)方法,以機(jī)組平均檢修間隔時間MTBT、時間可利用率TBA、能量可利用率PBA、故障頻次作為評價(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)備型號等影響因素,目前無法定量判斷上述四個指標(biāo)對設(shè)備健康度評價(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)算各評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù),進(jìn)而得到機(jī)組可靠性評價(jià)結(jié)果[3]。

    3熵值法評價(jià)體系

    在信息論中,熵是對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指標(biāo)的離散程度,指標(biāo)的離散程度越大,該指標(biāo)對綜合評價(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)有組待評狀態(tài),個評價(jià)指標(biāo)的系統(tǒng),原始評價(jià)指標(biāo)矩陣Y= ,對于某個指標(biāo)的信息熵值為:

    5 結(jié)論分析

    由以上案例分析可以看出,按照以往單一評價(jià)指標(biāo)(如時間可利用率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,平均檢修間隔時間有所較短,也反映出該風(fēng)機(jī)存在問題,故綜合評價(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,綜合評價(jià)設(shè)備可靠性,繼而指導(dǎo)現(xiàn)場運(yùn)維人員對健康狀況不好的風(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。

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