引言
风电机组长年在野外经受强风、沙尘、温差等复杂环境考验，其稳定运行直接关系到风电能源的高效输出。随着装机容量持续扩大，机组老化、部件损耗等问题逐渐凸显，对日常运维及检修技术提出了更高要求。从机组全生命周期的动态管控，到叶片、齿轮箱等核心部件的精细维护，再到智能技术与传统工艺的融合应用，每一个环节都影响着设备的可靠性与经济性。如何在保障安全的前提下，通过科学的技术手段降低故障发生率、缩短检修时长、控制运维成本，成为风电行业持续发展中亟待解决的关键课题。探索适配的运维检修模式，既是提升风电竞争力的现实需求，也是推动清洁能源产业升级的重要支撑。
一、风电机组运维技术体系架构
（一）全生命周期管理框架
风电机组运维技术体系的全生命周期管理框架，贯穿"设计-安装-运维-退役"四个关键阶段，形成闭环技术管控体系。设计阶段就将可靠性作为核心指标，比如要求机组平均无故障运行时间（MTBF）不低于3000小时，从源头降低后期运维压力。安装环节注重精度把控，通过动态扭矩监控确保螺栓紧固误差控制在±3%以内，同时对机组垂直度进行校正，让偏差不超过0.1°，为设备长期稳定运行筑牢基础。运维阶段推行三级维护体系，日常巡检关注运行参数波动，季度保养聚焦关键部件损耗，年度大修则进行全面性能评估与修复，层层递进保障机组效能。到了退役阶段，重点解决环保处理问题，专门制定叶片回收方案，依托技术创新实现碳纤维复合材料85%以上的回收率，让全生命周期的每个环节都有明确技术标准和管控措施。
（二）运维技术分类矩阵
运维技术分类矩阵是梳理风电机组维护方式的有效工具，它通过清晰划分不同技术类型的特点与适用范围，为运维策略的选择提供直观参考。不同的维护技术在应对机组各类部件问题时，展现出不同的适配性和成本结构，合理运用这一矩阵能帮助运维团队根据实际需求，在保障设备稳定的同时实现资源的优化配置(如表1所示）。
二、关键部件日常运维技术
（一）叶片系统运维
1.日常检查要点
叶片系统的日常检查需兼顾表面、结构与防雷性能。表面检测用搭载分辨率≤0.1mm高分辨率相机的无人机巡检，能精准捕捉前缘侵蚀、胶衣脱落等细微缺陷；结构检测借助声发射技术，将阈值设为-20dB，可快速定位内部脱胶区域；防雷检测按季度开展，通过测量接闪器电阻，确保其不超过0.5Ω的标准值，全方位保障叶片安全运行。
2.典型维修工艺
针对叶片常见损伤，维修工艺各有侧重。前缘修补采用聚氨酯涂料搭配玻璃纤维布进行复合修复，严格把控固化时间在4小时内，保障修复层与原表面结合紧密；处理后缘开裂时，运用碳纤维预浸料真空灌注工艺，能让叶片拉伸强度恢复率达到90%以上，有效恢复结构承载能力。
（二）齿轮箱运维
1.状态监测技术
齿轮箱的状态监测需精准捕捉运行细节。在高速轴、行星架等关键部位装加速度传感器，采样频率不低于10kHz，通过频谱分析能识别齿轮磨损的特征频率；每月取样做油液检测，严格把控颗粒计数（NAS1638等级不超6）、水分含量（≤0.1%）、金属元素浓度（Fe≤20ppm），从油液状态判断齿轮箱健康状况。
2.预防性维护策略
齿轮箱的预防性维护聚焦润滑与滤芯管理。用强制循环润滑系统，把油温控制在55±5℃，油压维持0.3-0.5MPa，确保润滑效果；滤芯更换由双重条件触发，要么压差传感器显示ΔP≥0.35bar，要么运行时长达到2000小时，及时更换以避免杂质影响齿轮箱运行。
3.发电机运维
发电机运维重点关注绝缘系统。每年做介质损耗测试，20℃时tanδ测量值需≤0.5%，以此追踪绕组老化趋势；用脉冲电流法做局部放电检测，检测灵敏度≤5pC，精准定位绝缘缺陷，保障发电机绝缘性能稳定。
（三）散热系统优化
散热系统优化需针对风冷、液冷不同类型机组采取精准措施。对于风冷机组，要重点关注散热片清洁度与风扇电机状态，当检测到压降增加15%及以上时，及时清洗散热片以恢复散热效率，风扇电机轴承则每2年更换一次，避免因部件老化影响散热效果。液冷机组的优化则聚焦冷却液参数监控，严格把控流量偏差在±5%以内，同时将电导率控制在5μS/cm以下，通过稳定冷却液的流动状态和纯净度，确保散热系统持续高效运作，为设备稳定运行提供温度保障。
三、智能检修技术体系
（一）基于数字孪生的故障预测模型构建流程
构建基于数字孪生的故障预测模型，需先搭建涵盖气动、结构、传动链的多物理场耦合模型，让虚拟模型精准映射风电机组的物理特性。随后集成多源数据，包括10秒级采样的SCADA系统数据、毫秒级采样的振动信号，以及实时采集的视频图像，为模型提供全面的运行状态依据。在此基础上，运用LSTM神经网络对数据进行深度训练，构建出能精准预测机组剩余使用寿命（RUL）的模型，实现对潜在故障的提前感知。某风电场引入这套数字孪生故障预测体系后，故障预警能力显著提升。以齿轮箱为例，其故障预测的提前量从原来的72小时延长至300小时，为运维团队预留了充足的准备时间。同时，基于精准的故障预测，备件库存管理更高效，周转率提升40%，既减少了库存积压，又避免了因备件短缺导致的停机损失。
（二）增强现实（AR）辅助检修
AR辅助检修技术架构由硬件、软件和数据三层协同构成。硬件层面采用Hololens2眼镜，其52°的视场角和2K分辨率能为检修人员呈现清晰的叠加图像；软件层面依托Unity3D引擎开发检修流程模拟系统，可将虚拟操作指引实时投射到实际设备上；数据层面则集成包含200多个部件拆装动画的3D模型库，为不同检修场景提供精准的数字支撑，三层联动让虚拟指导与实体设备无缝融合。这套AR辅助检修系统在变桨系统检修中展现出显著优势。新员工借助全息投影的分步指引，能快速掌握复杂的拆装流程，培训周期从原来的15天缩短至5天，大幅降低了上手难度。同时，对熟练技师而言，实时的虚拟标注减少了查阅手册的时间，工单完成时间缩短35%，既提升了检修效率，又降低了操作失误率。
（三）机器人检修技术
1、爬壁机器人应用
爬壁机器人在设计上注重实用性与稳定性，搭载的电磁吸附装置承载能力不低于5kg，能稳固吸附在叶片表面，搭配20倍光学变焦的高清摄像头，可清晰捕捉细微缺陷。其作业范围覆盖叶片前缘10米高度区域，能自主完成巡检任务，单次充电后续航达4小时，减少了人工攀爬的风险，也提高了叶片检测的效率和全面性。
2、无人机集群检测
无人机集群检测通过精准的编队控制提升作业效能，采用PID算法实现5架无人机协同作业，覆盖半径可达3km，能快速完成大面积风电场的设备巡检。在缺陷识别方面，基于YOLOv5算法训练的叶片裂纹检测模型，准确率不低于92%，可高效识别叶片表面的裂纹等问题，为及时检修提供可靠依据，进一步提升了风电机组检修的智能化水平。
四、运维成本控制策略
（一）备件管理优化
1、库存模型构建
备件管理优化中，（s,S）库存策略是实现精准管控的有效手段。安全库存s的计算遵循s=μ+zσ的公式，其中μ代表一段时间内的备件需求均值，σ为需求波动的标准差，z则是根据服务水平设定的系数，比如要达到95%的服务水平，z值就对应相应的统计参数。这样算出来的安全库存，既能避免因需求突然增加导致的备件短缺，又不会因过度储备造成资金浪费。最大库存S则是在安全库存s的基础上加上经济订货批量EOQ，EOQ通过平衡订货成本和存储成本确定，让每次订货的数量最经济，从而使库存总量维持在合理区间，既保证运维需求，又降低库存成本。
2、联储联备机制
为进一步提升备件管理效率，可与周边5个风电场携手建立共享库存机制。各风电场将常用的齿轮箱等关键备件信息整合到统一平台，实现信息互通和资源共享。当某个风电场出现备件需求时，可优先从共享库存中调配，减少了各场站单独储备的数量。实施这一机制后，齿轮箱备件的周转率明显提升，从原来的1.8次/年提高到3.5次/年。这不仅降低了整体的库存资金占用，还缩短了备件调配的时间，避免因备件短缺导致的机组停机等待，从而在保障运维工作顺利进行的同时，有效控制了运维成本。
（二）运维路径规划
1、多目标优化模型
运维路径规划需在复杂约束下找到最优方案，构建多目标优化模型时，将运维成本、时间窗口、人员技能作为核心约束条件。目标函数设定为MinC=w1・T+w2・D+w3・L，这里的T是巡检车辆的单程行驶时间，直接关联燃油消耗与人工成本；D代表备件需求满足率，关系到检修任务能否一次完成；L则反映参与人员的技能与当前检修任务的匹配程度，影响作业质量与效率。三个权重w1、w2、w3根据不同检修场景的优先级动态调整，比如紧急故障处理时w1（时间权重）会适当提高。约束条件中，T≤Tmax确保巡检不超出计划时间窗口，D≥Dmin保证备件准备的充足性，L∈SkillSet则要求参与人员必须具备相应资质，通过这样的模型设计，让路径规划既科学又贴合实际运维需求。
2、算法实现
采用遗传算法对多目标优化模型进行求解，这种算法通过模拟生物进化中的选择、交叉和变异过程，能在海量可能的路径组合中快速锁定最优解。在包含200台风电机组的风电场场景中，算法可在短时间内完成多轮迭代优化，自动避开地形障碍、机组分布密集区等影响效率的因素。实际应用数据显示，单次巡检的总路程较传统人工规划缩短28%，车辆怠速和重复往返的情况大幅减少，由此带来油耗降低19%的显著成效。同时，因路径更合理，巡检人员的有效工作时间占比提升，间接降低了人力成本，让整个运维流程的经济性得到全面提升。
（三）能效管理提升
1、功率曲线优化
风电机组的功率输出与风速、风向密切相关，通过引入激光雷达测风仪可实现更精准的风况监测，其风速测量精度达±0.1m/s，能实时捕捉风向细微变化。基于测风数据修正机组偏航误差，让叶片始终保持最佳迎风角度，减少因风向偏差造成的能量损失。实际运行数据显示，经过优化调整后，机组的功率曲线更贴合理论设计值，年发电量较之前提升2.3%，在不增加设备投入的情况下实现了能效的有效提升。
2、电网适应性改造
电网电压波动是导致风电机组频繁停机的重要因素，通过加装SVG无功补偿装置可快速响应电网电压变化，其响应时间控制在10ms以内，能在短时间内动态补偿无功功率，稳定电网电压。改造后，机组对电网电压波动的耐受能力显著增强，因电压异常导致的停机次数减少45%，不仅降低了频繁启停对设备的损耗，还提高了机组的有效发电时间，进一步提升了整体运行效率。
五、结束语
风电机组的日常运维及检修技术是风电产业可持续发展的重要基石。通过不断完善运维技术体系架构，精进关键部件的运维工艺，积极融入智能检修技术，同时优化成本控制策略，能够全方位提升机组的可靠性与经济性。这不仅能延长机组使用寿命，提高发电效益，更能推动风电在能源结构转型中发挥更大作用，为实现绿色低碳发展目标贡献切实力量。持续探索与创新这些技术，将为风电行业的高质量发展注入源源不断的动力。
参考文献：
[1]杜春峰张之徽霍东.风电机组的日常运维及检修技术分析[J].中国科技投资,2024(6):145-147.
[2]蔡扬晖.浅析风电机组的日常运维及检修技术[J].中国设备工程,2024(8):48-50.
[3]崔晓哲.风电机组的日常运维及检修技术分析[J].集成电路应用,2023,40(2):312-314.
[4]于鹏飞.探讨风电机组的日常运维及检修技术[J].电力设备管理,2024(22):171-173.
[5]黄简,杨程,冯天波,等.面向风电机组运维的知识图谱构建研究与应用[J].电力系统保护与控制,2024,52(8):167-177.
[6]孙承婧,毛振攀,张弈鹏.基于智慧运营系统的风电机组可靠性统计与分析探讨[J].风能,2023(3):96-99.
