本文針對目前市場上出質保老舊風電場逐漸增多,運維管理質量對經濟效益的影響日益突出的情況,總結該類風電場特點及運維上普遍存在的誤區,并提出改善建議。
中國風電經歷了十余年的高速發展后,裝機容量已經十分巨大,風電的迅猛發展無疑帶來了巨大的機遇,同時也帶來了巨大的挑戰。較多初期投產的風電場均已出質保,逐步步入“中老年”階段,零部件老化及備件短缺等問題突出,嚴重影響了機組的正常運行及風電場的經濟效益。在這個關鍵階段,對于風電場而言,如若未找到經濟合理的技改方案,切實有效的運維管理顯得尤為重要。
對于風電場的運營者來說,老舊風電場是一個“幸福與麻煩”的存在。
幸福——這些早期建設的風電場擁有著各省最好的風資源及地形條件,在如今看來都是稀缺資源,但如果機組長期未能正常發電,無疑意味著資源的極大浪費;此外,老風電場上網電價高,高于目前所執行的電價,這也是其優勢所在。
麻煩——但是在另一方面,風電場如同人一樣,步入“中老年”后,體弱多病,運行維修量加大、備品備件需求處于上升趨勢,而經過市場淘汰的某些生產廠家或已停產,造成一些備品備件采購困難,這也是這些風電場最令人頭疼的一件事情。
在風電發展的初期階段,由于業界對運維管理的重要性普遍缺乏認識,再加上相關技術經驗的不足,導致這些早期建設的風電場管理模式相對粗放,存在諸多誤區,以下主要說兩點:
由于目前的電網等原因,“棄風限電”情況在北方一些風電場相當嚴重,這對于本來就問題較多的老風電場來說,無疑雪上加霜。
部分電場為了控制成本,將原本用于機組維修保養的費用一再壓縮,保養次數也是一減再減,在這種情況下,機組的隱患得不到及時的排查,該更換的零部件沒有及時的更換,機組帶病運行,時間一長,大問題就來了,這個時候的花費就不是小數目了。
比如:有發電機軸承不好了,機組在滿負荷運行時,軸承溫度過高,有些風電場的做法是大風時將機組停機,待風小后讓運行或限功率運行。這樣時間一長,軸承燒壞,機組就徹底癱瘓了,這時候唯一的辦法就是更換發電機。
粗略算一下,如果早期更換軸承,可在機艙內更換,費用只有軸承的采購費用和人工費用;倘若軸承燒壞,該工作無法在機艙內進行,只有將發電機拆下來送回工廠維修,這時的費用就有發電機的維修費,吊裝費及人工費。
另外,維修期機組無法運行,還要損失掉很多電量,這樣算下來整體費用翻了幾番,得不償失。
風電行業比較特殊,天氣因素對于現場工作進度影響較大。
通常情況下,風速在8m/s以下進行保養檢修工作是比較合適的,因為在這個風速下,工作人員的安全不會受到大的威脅,機組的發電量也不太多。但部分風電場卻認為,這個風速基本不會限電,所以他們就得保證發電優先,保養等工作都得為發電讓路,只有在徹底沒風時或者限電時才允許相關工作的開展。
試想一下,老風電場風資源條件均較好,完全沒風的天氣全年能有幾天,在限電的情況下還能開展工作的天氣又有幾天。這樣一來,保養周期被加長,機組帶著隱患運行,一旦出了問題,造成的損失絕不是幾個小時發的電能補償回來的。
以2MW機組為例,在風速8m/s左右時,輸出功率約在600kW左右,若在這個風速停下來檢修,停機5小時,損失電量約3000kwh,換算一下還不到1500RMB??梢坏┍pB不及時出了問題,造成機組故障,處理時間可能就是一天甚至更長,損失的就遠不止這個數了。
老風電場雖在運維上存在諸多難點及理念上的誤區,但畢竟在風資源上的優勢也更明顯,只要充分做到以下幾點,老風電場依然能獲得較好的經濟效益。
1、運維工作時效化
風電機組運行到后期,就開始需要增加巡檢、點檢次數,縮短定期檢修周期,及時發現問題并迅速解決問題。
例如:油品化驗原來是半年一次,現在應該是3——4個月一次;根據數據庫中的數據顯示某部件原來是2年更換一次,現在要提前對它檢查更換。齒輪箱的齒輪一旦發生異常聲音立即通知加工單位粗加工,待停機時齒輪箱運抵齒輪加工單位,只要經過短時間精加工、組裝即可投入運行,減少因停機造成的電量損失。
特別是大風、惡劣天氣時更要勤巡視風電設備、輸變電設備。只有這樣才能保證老風電場的優勢得以充分發揮。
2、運維質量標準化
風電機組是個龐大的機械系統,零部件眾多,對應的維護標準也就多了起來。維護人員知識水平的欠缺,可能還會造成零部件更多的問題。所以詳細的標準制定,及人員的強化培訓顯得格外重要。
另外,在具體的工作安排中,除了嚴格按照標準執行,也要做到科學合理:
1.每次問題排查完要進行專業的分析,把相關類型的統計到一起,不要盲目的每臺都處理,根據備品備件情況及影響風機運行嚴重情況,安排好工作計劃,按照標準要求把工作做到細化,避免重復返工,浪費勞動力和時間。
2.每次維護情況,都要做好詳細的電子記錄,將故障現象、觸發原因、處理方法形成經驗庫,方便經驗的傳承,也為相關故障分析提供數據支撐。
老風電場經過多年的運行,積累了大量的運行數據,這些數據運用得當,將對機組的運維提供大的幫助。
通過對機組SCADA數據等進行深入挖掘,一方面可發現各種故障觸發規律,發生頻率,為檢修和備件提供指導依據;另一方面,通過總結各種故障在發生前的數據特點,提前預警,可提醒相關工作人員及時采取保護措施,保證機組穩定運行,減小損失。
另外,運用金屬監督、振動監督等檢測方式,提前預判各個大部件中軸承、輪齒等關鍵部位異常點,發現并及時更換處理,避免故障部位擴大,影響故障損失電量。
根據備件使用情況,實時動態跟蹤,有效提高采購效率,確保風電場備件充足,規避因無備件而造成的故障停機。
對于風機制造商已不復存在的情況,可利用制造商退出市場前留下的相關信息,從零部件商處購買,另外充分利用國內相同型號機組互聯機制信息,從已經退出運行的同型號機組的風電場購買零部件,這對于兩個風電場來說都是雙贏的事情。