Tư vấn
Giảm chi phí vận hành và bảo trì Tuabin bằng phương pháp thống kê
Th7
Đối với ngành năng lượng gió, chi phí vận hành và bảo trì (O & M) là không thể tránh khỏi và tốn kém. Thất bại trong việc thực hiện các chiến lược O & M hiệu quả làm tăng thêm chi phí thông qua các cơ hội bị bỏ lỡ để xác định những lỗi nhỏ thường dẫn đến sự cố thành phần chính và thời gian ngừng hoạt động kéo dài.
Các nhà điều hành trang trại gió trên bờ hiện nay ở châu Âu phải đối mặt với chi phí vận hành và bảo trì (O & M), chiếm khoảng 20% chi phí năng lượng được cân bằng cho các trang trại gió trên bờ. Thông qua phương pháp thống kê, SKF hy vọng sẽ mang lại hiệu quả cao hơn cho việc theo dõi tình trạng và cắt giảm tổng chi phí vận hành tuabin gió.
Chủ sở hữu tài sản đánh giá cao rằng đầu tư vào O & M là quan trọng và sẽ tiếp tục là một vấn đề ngày càng tăng đối với ngành công nghiệp gió. Khi đội tàu của các trang trại gió có tuổi, khả năng là các lỗi và lỗi linh kiện sẽ nằm ngoài thời hạn bảo hành của nhà sản xuất. Do đó, tầm quan trọng và chi phí của O & M sẽ tăng lên. Vì khoảng 75% tất cả các tuabin gió trên bờ được lắp đặt ở châu Âu đã hoạt động chưa được 10 năm, O & M sẽ phát triển liên quan trong tương lai.
SKF đang nghiên cứu các giải pháp để giảm thiểu chi phí vận hành trong suốt vòng đời của tuabin gió và để hỗ trợ các nhu cầu của người vận hành về hiệu quả năng lượng và tính khả dụng của tuabin gió cao.
Xây dựng chiến lược O & M hiệu quả
Hệ thống giám sát tình trạng (CMS) là trái tim của thói quen O & M. Về cơ bản, giám sát tình trạng là quá trình xác định tình trạng của máy móc trong khi hoạt động. Một chương trình theo dõi tình trạng thành công bao gồm biết phải nghe gì, làm thế nào để giải thích nó và khi nào nên đưa kiến thức này vào sử dụng. CMS không chỉ giúp các nhà điều hành trang trại gió giảm khả năng thất bại thảm khốc mà còn cho phép các trang trại gió sửa chữa tháp càng nhiều càng tốt, đặt hàng trước các bộ phận, lên lịch nhân lực và máy móc, và lên kế hoạch sửa chữa khác trong thời gian ngừng hoạt động.
Là nhà cung cấp hàng đầu cho ngành năng lượng gió, kiến thức và kiến thức của SKF về tuabin gió đã góp phần giúp ngành này phát triển các công cụ tinh vi hơn nhằm giảm chi phí O & M. SKF sản xuất nhiều bộ phận, bao gồm cả vòng bi cho hệ thống truyền động, cùng với các giải pháp bôi trơn và niêm phong. SKF đã phát triển các hệ thống giám sát tình trạng dựa trên giám sát rung động và đã cung cấp dịch vụ giám sát từ xa từ năm 2007.
Ngày nay, điều này đã phát triển thành các dịch vụ giám sát và phần mềm được lưu trữ toàn diện, cung cấp các chương trình bảo trì dự đoán để giám sát các tuabin gió định kỳ và chủ yếu liên tục thông qua kết nối Internet. Dịch vụ giám sát từ xa SKF sử dụng các công cụ giám sát tình trạng SKF như hệ thống trực tuyến SKF IMx, dành riêng cho tuabin gió, để thu thập dữ liệu. Dựa trên kết quả, các chuyên gia phân tích dữ liệu và sử dụng Internet để liên lạc với ban quản lý sức khỏe máy móc để ra quyết định sáng suốt.
Chuyên môn từ kinh nghiệm
Từ năm 2005, SKF đã cài đặt hơn 5.000 hệ thống theo dõi tình trạng trên toàn thế giới, trong đó có khoảng 2.000 được theo dõi bởi SKF. Đội tàu này bao gồm hơn 40 loại tuabin gió khác nhau được sản xuất bởi 15 nhà sản xuất thiết bị gốc (OEM). Điều này có nghĩa là thông qua trung tâm giám sát từ xa, SKF đã thu thập được rất nhiều dữ liệu liên quan đến hiệu suất và các chế độ thất bại tiềm năng. Phân tích dữ liệu rung động đã giúp nó có được sự hiểu biết về hành vi của máy từ góc độ động.
Hình trên cho thấy cách giám sát rung được thực hiện. Dữ liệu về các thành phần chính trong máy phát, hộp số, trục chính và vòng bi SKF được thu thập từ các cảm biến gia tốc phát hiện rung động. Dữ liệu này được đối chiếu bởi một đơn vị giám sát như SKF IMx gửi báo động tự động đến trung tâm dữ liệu từ xa do SKF vận hành. Mỗi tuabin, tùy thuộc vào cấu hình và vị trí, cuối cùng có thể có các mức báo động tùy chỉnh được xác định trong giai đoạn thiết lập để đảm bảo rằng giám sát là hiệu quả nhất cho tuabin đó.
Điều này đưa ra các mô hình hành vi máy và cho phép SKF thu thập các trường hợp tham chiếu liên quan đến các loại lỗi khác nhau. Phân tích dữ liệu này đã cho SKF cơ hội để chuyển CMS lên một cấp độ hiệu suất và hiệu quả mới thông qua việc phát triển các kỹ thuật thống kê mới.
Khối lượng dữ liệu được thu thập từ một trang trại gió lớn là đáng kinh ngạc. Theo nguyên tắc thông thường, có khoảng tám cảm biến trên một tuabin gió hướng với khoảng ba phép đo cho mỗi trong số chúng, tổng cộng có 24 chỉ số; một chỉ số là một phổ và một giá trị tổng thể. Thông tin này được thu thập bởi phần cứng giám sát tình trạng và được gửi qua Internet, có dây hoặc không dây, đến máy chủ CMS, có thể được đặt ở bất kỳ đâu trên trái đất. Trong một năm, với trung bình một lần tải xuống một ngày, có 9.000 quang phổ để phân tích trên mỗi tuabin gió. Đối với một công viên gió, có thể chứa hàng trăm tuabin, hoàn toàn không thể phân tích dữ liệu này một cách có ý nghĩa mà không sử dụng mô hình thống kê.
Mô hình thống kê Mô hình
thống kê so sánh các tuabin với nhau càng nhiều càng tốt, do sự khác biệt về vị trí và mô hình. Đầu tiên, SKF so sánh những gì có thể so sánh và sau đó sử dụng dữ liệu lịch sử được tích lũy trong 10 năm theo dõi các trang trại gió của các mô hình khác nhau. Dựa trên lịch sử của dữ liệu này và phụ thuộc vào loại tuabin, nó cung cấp thông tin cơ bản cho bất kỳ máy mới nào mà SKF bắt đầu theo dõi.
Tua bin gió đưa ra những thách thức độc đáo về CMS mà không có kinh nghiệm trong các ngành công nghiệp khác. Tua bin gió là những cỗ máy phức tạp với rất nhiều biến số. Chẳng hạn, không thể áp dụng một mô hình mức báo động cho tất cả các máy, vì vậy các mô hình báo động riêng lẻ phải được phát triển để cho phép so sánh nhanh các máy có thể so sánh được. Tuy nhiên, để cố gắng thực hiện việc này mà không được hướng dẫn bởi các số liệu thống kê, bộ lọc và lựa chọn sẽ không thể thực hiện được trong một khoảng thời gian hợp lý.
Nhóm dữ liệu lịch sử ngày càng tăng liên quan đến hiệu suất tuabin gió là vô cùng hữu ích, đặc biệt nếu nó chứa toàn bộ vòng đời của một đơn vị bắt đầu từ khi cài đặt. Thật không may, điều này không phải luôn luôn như vậy. Mặc dù số lượng tua-bin ngày càng tăng được trang bị công nghệ giám sát, phần lớn đội tàu hiện tại đòi hỏi phải trang bị thêm. Điều này theo truyền thống xảy ra gần cuối thời hạn bảo hành hoặc khi nhà điều hành hoặc nhà cung cấp dịch vụ muốn gia hạn hợp đồng dịch vụ.
Tuy nhiên, điều quan trọng là phải chọn đúng dữ liệu động học để phân tích để tăng độ chính xác của quy trình thống kê. Hệ thống này có một số tính năng cho phép nó quét các mặc định lý thuyết tiềm năng. Quét tự động phụ thuộc vào thông tin thực tế về loại thành phần trong hệ thống. Mỗi thiết bị có tần số lý thuyết riêng, do đó, không có một mức độ chắc chắn nhất định về động học bên trong tuabin, các giả định được đưa ra bởi nhà phân tích cần phải được thêm vào. Với cơ sở dữ liệu lịch sử rộng lớn của SKF, có một sự hiểu biết tốt và kiến thức tốt về các thành phần bên trong hộp số và bên trong máy phát điện.
Một kích thước không phù hợp với tất cả
Từ kinh nghiệm, rõ ràng là không phải tất cả các thành phần trong tuabin gió đều cần cùng một trình độ chuyên môn để phân tích. Ví dụ, việc phát hiện sự cố ổ trục máy phát khá dễ dàng, nhưng đối với vòng bi, bạc đạn và bánh răng hành tinh, việc xác định một vấn đề khó khăn hơn nhiều. Do đó, SKF đã phát triển các thuật toán cụ thể tập trung vào việc phát hiện các vấn đề liên quan đến chính các bánh răng hành tinh.
Điều này đặc biệt có liên quan; đối với một phân tích SKF của một khách hàng cho thấy các sóng hài tăng lên trên phổ cho một thiết bị hành tinh ở tần số 1,2 Hz, cho thấy cần phải điều tra thêm. Kiểm tra trực quan xác nhận rằng có vết nứt trong bánh răng trục trung gian có thể dẫn đến một thất bại thảm hại. Can thiệp sớm có nghĩa là máy đã dừng và sửa chữa có thể được thực hiện trước khi thiệt hại nặng hơn và tốn kém hơn đối với tuabin.
Các vấn đề nổi bật về thống kê Mục đích là để nhanh chóng xác định tuabin nào trong đội tàu cần phân tích thêm. Phương pháp thống kê bổ sung cho chẩn đoán truyền thống bằng cách làm nổi bật các vấn đề tiềm ẩn trong một tuabin cụ thể một cách nhanh chóng, để các chuyên gia có thể dành thời gian xem xét các tín hiệu rung để xác định bất kỳ vấn đề nào có thể xảy ra.
Sử dụng mô hình thống kê của mình, SKF muốn mở rộng khả năng phân tích đội tàu dựa trên nền tảng toàn cầu được xây dựng trong số hơn 2.000 tuabin đã được phân tích. Để đạt được điều này, một mô hình thống kê sẽ được xây dựng so sánh rung động cho từng mô hình tuabin và các bộ phận của chúng trên các vị trí và điều kiện tải khác nhau. Điều này sẽ đạt được bằng cách cải thiện quy trình, bằng cách thêm các hội thảo thường xuyên giữa các chuyên gia SKF, chia sẻ các vấn đề và chia sẻ ý tưởng cải tiến, tạo ra một mạng lưới toàn cầu trong cộng đồng CMS gió.
Lợi ích cho các nhà khai thác
Mô hình thống kê tốt hơn sẽ cho phép các báo động được điều chỉnh sao cho các nhà khai thác chỉ nhận được thông tin về một vấn đề có khả năng có tác động bất lợi đến hiệu suất. Để đạt được các hoạt động được cải thiện, chiến lược bảo trì của các nhà khai thác cần phải được chuyển từ mô hình theo lịch trình sang mô hình dự đoán. Điều này sẽ được hỗ trợ bởi thực tế là độ chính xác và phạm vi của CMS sẽ tiếp tục phát triển khi ranh giới của công nghệ được đẩy mạnh. Một trong những bước công nghệ tiếp theo sẽ là tích hợp tất cả các nguồn thông tin liên quan như nhiệt độ và các thông số quy trình, và thêm chúng vào chẩn đoán mà độ rung cho phép.
Các xu hướng khác là có thể nối dữ liệu CMS đó với một hệ thống khác, toàn diện hơn một lần nữa để cho phép tương quan tốt hơn. Đây là một trình điều khiển chính từ các nhà sản xuất tuabin, nhưng như mọi khi nó đi xuống chi phí. Với khối lượng lớn của tuabin gió, có rất nhiều áp lực để giảm chi phí. Mục tiêu của SKF là làm cho công nghệ có giá cả phải chăng hơn.
Điểm mấu chốt
Sau 10 năm sử dụng giám sát rung động trong cối xay gió, SKF đã chứng minh rằng CMS có thể cải thiện khả năng sẵn có của tài sản gió thêm 1% trong khi đồng thời giảm 2% chi phí vận hành và bảo trì. Bằng cách sử dụng CMS dựa trên thống kê của SKF, các nhà khai thác có thể tiết kiệm tới 5.000 euro mỗi năm cho mỗi tuabin gió. Nhưng có một thực tế là: Khi lợi nhuận của các nhà khai thác trang trại gió tiếp tục bị siết chặt, mỗi chút hiệu quả cuối cùng là quan trọng để duy trì lợi nhuận và một công cụ quan trọng để giúp đạt được điều đó là khả năng dự đoán được cải thiện của CMS thống kê.