用于基于操作使用量安排预防性维护动作的系统和方法技术方案

一种用于操作和维护包括多个风力涡轮的风电场的方法包括：确定针对风电场中的多个风力涡轮中的至少一个的一个或多个构件的里程计，里程计表示(多个)构件的操作使用量。该方法还包括使用里程计和使用量阈值来跟踪针对(多个)构件的操作使用量。此外，该方法包括基于跟踪的操作使用量和使用量阈值的比较来预测针对一个或多个预防性维护动作的预期时间范围。此外，该方法包括：当预测指示跟踪的操作使用量将超过使用量阈值时，触发一个或多个预防性维护动作的安排。另外，该方法包括：一旦安排一个或多个预防性维护动作，就关闭风力涡轮或使风力涡轮空转。或使风力涡轮空转。或使风力涡轮空转。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于基于操作使用量安排预防性维护动作的系统和方法


[0001]本公开大体上涉及风力涡轮，并且更特别地涉及用于基于操作使用量和/或可靠性建模来安排一个或多个预防性维护动作的系统和方法。

技术介绍

[0002]风力被认为是目前可用的最清洁、对环境最友好的能源之一，并且风力涡轮在这方面得到了越来越多的关注。现代风力涡轮典型地包括塔架、发电机、齿轮箱、机舱和一个或多个转子叶片。转子叶片是用于将风能转换成电能的主要元件。叶片典型地具有翼型件的横截面轮廓，使得在操作期间，空气流过叶片，从而在其侧部之间产生压力差。因此，从压力侧朝向吸力侧引导的升力作用在叶片上。升力在主转子轴上生成扭矩，主转子轴连接到发电机以用于产生电力。
[0003]典型地，风力涡轮被设计成在预确定或预期的操作寿命内以额定功率输出操作。例如，典型的风力涡轮被设计成用于20年的寿命。然而，在许多情形下，该预期的总体操作寿命是有限的，或者基于风力涡轮构件中的一个或多个的预期疲劳寿命。如本文中使用的风力涡轮的寿命消耗或操作使用量(其可包括疲劳或极端负载、磨损和/或其它寿命参数)大体上指代本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于操作和维护包括多个风力涡轮的风电场的方法，所述方法包括：确定针对所述风电场中的所述多个风力涡轮中的至少一个的一个或多个构件的里程计，所述里程计表示所述一个或多个构件的操作使用量；使用所述里程计和使用量阈值来跟踪针对所述一个或多个构件的所述操作使用量；基于所述跟踪的操作使用量和所述使用量阈值的比较来预测针对一个或多个预防性维护动作的预期时间范围；当所述预测指示所述跟踪的操作使用量将超过所述使用量阈值时，触发所述一个或多个预防性维护动作的安排；以及，一旦安排所述一个或多个预防性维护动作，就关闭所述风力涡轮或使所述风力涡轮空转。2.根据权利要求1所述的方法，其中，确定针对所述风电场中的所述多个风力涡轮的一个或多个构件的所述里程计进一步包括：使用物理分析、传递函数、操作数据、涡轮构造细节、材料或它们的组合中的至少一个来计算针对所述风电场中的所述多个风力涡轮的一个或多个构件的所述里程计，所述操作数据包括传感器数据、历史风力涡轮操作数据、历史风电场操作数据、历史维护数据、历史品质问题或它们的组合。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述操作数据包括以下操作参数中的一个或多个：功率输出、扭矩、桨距角、负载条件、发电机速度、发电机转数累积、转子速度、转子转数累积、风向、空气密度、湍流强度、阵风、风切变、风速、风上升流、偏航量、变桨量或温度。4.根据权利要求2所述的方法，其中，计算针对所述风电场中的所述多个风力涡轮的一个或多个构件的所述里程计进一步包括：接收所述操作数据；将所述操作数据标准化；以及，通过将所述标准化的操作数据输入到计算机实施的模型中来计算所述里程计。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述计算机实施的模型包括损坏累积模型。6.根据权利要求2所述的方法，所述方法进一步包括：基于维护类型、相应风力涡轮内的维护位置、用于所述一个或多个预防性维护动作的所需工具或技术人员技能中的至少一个，将多个预防性维护动作一起分组到多个模块中；以及，基于风险来识别所述多个模块内的一个或多个关键预防性维护动作。7.根据权利要求6所述的方法，其中，确定针对所述风电场中的所述多个风力涡轮的一个或多个构件的所述里程计进一步包括：确定针对所述多个模块中的每个中的所述一个或多个关键预防性维护动作的模块里程计。8.根据权利要求7所述的方法，所述方法进一步包括：设定针对所述风电场中的所述多个风力涡轮和/或所述一个或多个构件中的每个的所需的可靠性水平；以及，使用所述操作数据和所述所需的可靠性水平来针对所述一个或多个关键预防性维护动作中的每个执行可靠性分析；以及，
使用所述可靠性分析来确定针对所述模块里程计中的每个的模块使用量阈值，所述模块使用量阈值中的每个对应于触发所述一个或多个关键预防性维护动作的值。9.根据权利要求8所述的方法，所述方法进一步包括使用来自实时操作数据和/或维护数据的反馈随时间推移更新所述可靠性分析。10.根据权利要求8所述的方法，所述方法进一步包括利用机器学习以基于所述实时操作数据和/或维护数据自动地调节所述模块使用量阈值。11.根据权利要求8所述的方法，其中，基于所述跟踪的操作使用量和所述使用量阈值的所述比较来预测针对一个或多个预防性维护动作的所述预期时间范围进一步包括：基于所述跟踪的操作使用量和模块使用量阈值的所述比较来预测针对所述一个或多个关键预防性维护动作的所述预期时间范围。12.根据权利要求11所述的方法，其中，当所述预测指示所述跟踪的操作使用量将超过所述使用量阈值时触发所述一个或多个预防性维护动作的安排进一步包括：当所述预测指示所述一个或多个构件的所述操作使用量将超过所述模块使用量阈值中的一个或多个时，触发所述多个模块中的一个或多个模块内的所述多个维护动作的安排。13.根据权利要求12所述的方法，所述方法进一步包括：延迟所述多个维护动作中的每个的所述安排的所述触发直到最大时间范围，只要针对所述一个或多个构件的所述操作使用量保持低于所述相应的模块使用量阈值；以及，当达到所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：E，
申请(专利权)人：通用电气公司，
类型：发明
国别省市：