TPM管理咨询网小编给大家整理出风电场设备的运行管理及设备维护解决办法。通过降低设备的故障提高工作效率。
一、部件的维修
如果风电机组叶片、齿轮等大部件的故障会导致维修的时间长。为此，小编总结出一些故障的原因。
（1）发电机故障
发电机主要出现的故障是短路、轴承损坏等。下列问题是导致发电机损坏的主要原因：
· 转子断条
· 放电造成轴承表面微点蚀
· 局部过热
· 绝缘破坏
（2）齿轮箱故障
齿轮箱是风电机组中最常出现故障的部件。主要故障有轴承损坏、齿面微点蚀、断齿等。损坏原因除设计、制造质量原因外，齿轮油失效、润滑不当等是齿轮箱故障最常见的原因。
齿轮箱故障早期故障诊断：齿轮箱故障早期可能仅仅发生在齿轮或轴承表面。表面材料的疲劳损伤，会引起运转噪音，以及温度的变化。因此，经常巡视检查和连续观察温度、噪音的变化，有助于早期发现齿轮箱故障。有条件应采取振动状态检测［2］，通过频谱分析确认是否已产生疲劳破坏。
金属表面疲劳破坏：如果疲劳破坏已发生，多数情况下，由于表面材料的脱落，润滑油中就会发现金属微粒。如果总不注意油中杂质，甚至有可能杂质阻塞油标尺，使检查人员在已缺油情况下误以为不缺油。因此通过不断检查润滑油中金属微粒的变化，也可以有助于早期发现齿轮箱损坏，这时风电场人员应尽快安排检修，尽可能在机舱内不拆卸齿轮箱的前提下，处理损伤表面或更换已损坏的部件。
齿轮箱漏油：齿轮箱漏油常常是风电场运行维护中令人头痛的事情。有可能齿轮箱漏油落到其他电气控制元件内导致电气短路而引起停机。由于经常漏油，齿轮箱内如果油量减少会影响润滑效果，也会引发故障，因此需经常检查，必要时进行加油。
二、数据管理
数据库对于风电场运行检修管理十分重要。数据库包含机组运行数据库、检修数据库、设备参数数据库、电能统计数据库、备件数据库、工具材料数据库等。
现场数据采集和报送
· 数据构成和采集存储
风电场运行数据主要包括风资源、风电机组机械和电气参数、变电系统数据等组成。风电机组一般由实时（毫秒或秒级）、平均值（2分钟或10分钟）数据构成。为了避免存储空间过大，多数厂家采取将实时高速采集的数据只显示不存储的策略。经过对实时高速采集数据平均计算后的数据（预处理），倒入数据库存储在当地存储器上。
· 数据传送
风电机组（群）多数采用串口通讯（RS485）、以太网方式进行数据传送。数据被传送到风场服务器上，再将数据传输到集团服务器上。
SCADA系统
SCADA系统包括现场风电机组（群）集中监视和控制系统，以及远方风电场数据监视（控制）系统和数据统计、处理、报表、分析系统。
SCADA系统的优劣对于提高风电场运行维护管理水平至关重要。SCADA系统不仅仅显示风电场中机组运行实时数据和统计数据以及控制机组启停等操作，同时可以根据运行维护数据反映风电场管理水平、设备的状态以及设备可能存在的缺陷等问题。
对于风电场来说，除风电机组运行监控外，应包括电气系统运行和控制。变电系统中的运行控制内容、风资源数据应和机组监控整合在一起，包括测风塔风资源数据、变电系统运行参数监视、SVC系统、变压器有载调压控制、场内外电能系统计量等，以及关口表计量远方数据采集。
· 数据报送体系
风电场风电机组、变电系统的运行维护数据通过通讯系统实时上传到集团公司。
· 数据后期分析
上传的数据应形成各类报表，如日报、月报、年报、检修报表、电能及损耗报表、可靠性报表等。为提高设备可靠性和经济性，检验前期设计的正确性，运行数据的后期分析十分重要。通过数据对比分析，可以分析设备选型是否正确，如风轮直径、塔架高度、机组性能，以及风场微观选址的正确性，如尾流、地形等影响。
· 数据趋势分析
通过运行数据分析，可以得到机组趋势分析，例如：关键部位温度变化趋势、振动参数变化趋势。可以通过专家分析，或软件分析，确定设备是否需要检修。
不同机组、不同位置机组功率曲线趋势分析，可以了解机组是否存在传感器故障、安装角不当、过功率控制、偏航控制策略问题等。
电能损耗分析可以得到不同时期、不同风速下电厂损耗规律，指导节能降耗措施制定，提高风电场功率因数、降低无关损耗包括有关损耗，提高风电场经济效益。
三、风电场人员运行检修技术能力提高
针对目前风电场新员工较多的情况，应加强员工的技术、安全、管理制度方面的培训。根据风电场野外、高空作业的特殊条件，进行专项培训，如登高作业培训、逃生训练、急救培训，应对风电设备、电气设备的原理、结构、操作方面的知识进行培训，使员工在正式参加风电场工作之前就具备最基本的电业安全知识、电力法律法规、技术基础知识、动手操作能力等方面的知识和基本技能，避免工作中发生人身和设备事故。
