改进专家群决策方法的风电机组故障风险评价研究

改进专家群决策方法的风电机组故障风险评价研究随着社会的不断发展，能源问题已成为重要的议题之一，而风能作为一种清洁、可再生的能源，越来越受到人们的青睐。在风能发电中，风电机组是至关重要的部件。然而，由于机械零件的磨损、腐蚀、疲劳等原因，风电机组的故障率较高，给风能发电带来极大的影响。为了尽早发现故障并采取合适的措施排除隐患，风电机组风险评价成为了一项重要的研究内容。本文就对于如何改进专家群决策方法进行风电机组故障风险评价展开研究探讨。

一、研究背景

风能已作为清洁能源的重要代表，越来越广泛地运用于人们的生产和生活之中，而风电机组是风能发电的主体设备，具有重要的作用。但是随着风力机组有一段时间的运转，由于维护不当、自然因素等因素，风电机组的故障率逐渐升高，严重影响风能的发电量。风电机组的故障诊断使得机组运行状态被实时监测，一旦发现故障，及时进行维修是至关重要的。因此，对风电机组故障风险进行评价具有重要的意义。而利用专家群决策方法进行风电机组故障风险评价，在多学科交叉的研究中具有广泛应用前景。

二、研究目的

风电机组故障风险评价是一个复杂的多属性决策问题，专家群决策方法可以有效地综合各方面因素，得出科学、准确的评价结论。本文旨在对目前存在的风电机组故障风险评价方法进行总结和分析，探索可以从专家群决策方法中得到的改进思路和途径，通过建立风电机组故障风险评价模型，提高风电机组故障的准确性和可靠性，从而为风能发电提供更好的技术支持。

三、研究内容

3.1风电机组故障风险评价方法

目前针对风电机组故障风险评价的方法繁多，主要包括先进的失效模式、机会性失效和影响函数分析（FMEA）等一系列的方法。在实际应用中，基于FMEA思想的方法越来越受到广泛的认可和采用。虽然FMEA方法已经得到广泛的应用，但是现有的方法仍有一些问题。例如，评估时评估因素的权重未经过严密的测算；对于未知和难以估计的因素不能恰当评估等等，因此此方法存在有效性和可靠性的局限性。

3.2专家群决策方法

多数情况下，单一决策者很难全面理解评估因素，从而为风电机组故障风险评价带来局限，当涉及到多个决策者的决策时，更多考虑的是专家群的意见。专家群决策方法基于专家的经验和知识，旨在发掘专家多样性原则的共享和潜在的决策剥削。同时，提高决策的准确性和科学性的能力，从而延长设备的使用寿命和将疾病和故障降到最低限度。专家群决策方法可以使得模型对风电机组所面临的各种真实情况进行有效地处理，包括：待评估因素的权重问题；对难以估测或未知因素的考虑；对于不同专家或不同学科决策结果的平衡考虑；以及非凸空间的相互作用，等等。

3.3基于专家群决策方法的改进模型

在本文研究中，优选模糊AHP的多准则决策分析法作为专家群决策方法的重要手段，以建立风电机组故障风险评价模型。该研究考虑了风电机组故障风险评价中涉及的多方面因素，并融合了专家群所有参与者的知识和经验，从而在更好的评估实践和实际情况下计算出权重分值。在该模型研究中，为了避免专家间主观性因素的影响，将多个期望准则与权重分值的承认表等先前成果相结合，开发出一种新的FuzzyAHP方法，将直接评价判断矩阵更改为带有权重因素的评价隶属矩阵。

四、研究成果与贡献

本文采用专家群决策方法改进风电机组故障风险评价模型，更全面地考虑到多学科、多因素、多方面的特点，使模型在具有更高的可靠性和准确性的同时，更加贴合实际应用中的复杂情况。同时，该研究对于专家群决策方法和FuzzyAHP方法的应用进行了探讨，使人们更好地理解风电机组故障风险评价的本质，也为神经网络等更高级的决策方法的进一步实现打下了良好的基础。此外，通过本文的研究开展，仍然有待进一步改进和完善评估模型，以提高其应用性。为了进一步探究风电机组故障风险评价方法的改进和优化，本文将采用数据分析的方法，对与风电机组故障风险评价相关的数据进行分析，以便更好地理解问题，并提供支持决策的定量信息。本文将按照以下步骤进行数据分析。

步骤一：收集数据

为了分析风电机组故障风险评价方法，我们需要收集涉及风电机组故障风险评价相关的数据，其中包括风电机组的各个部件的故障数据，维护记录等。根据实际情况，我们选择了某风电场2019年1月至2020年12月的运行数据进行分析，主要包括风电机组的维护记录、故障记录和产量记录等。

步骤二：统计分析数据

在收集到数据后，我们将对数据进行统计分析，以更好地理解风电机组故障风险评价的情况。具体的统计分析方法包括：

1.描述性统计分析：根据实际情况，我们将收集到的数据进行描述性统计分析，主要包括最大值、最小值，平均值、中位数、标准差等指标。

2.趋势分析：对于风电机组的产量记录等数据，我们将采用趋势分析的方法，通过趋势线的变化来看出风电机组的产量变化情况，以便更好地分析风电机组的故障情况。

3.故障分析：对于风电机组的故障记录，我们将对故障类型、故障频率、故障原因等进行分析，以便更好地了解风电机组的故障情况。

步骤三：数据可视化

为了更好地呈现数据分析的结果，我们将使用图表等数据可视化工具来展示数据变化的趋势和特征。具体的数据可视化工具包括：

1.折线图：用于描绘风电机组产量变化的趋势图，以便更好地理解风电机组的运行情况。

2.柱状图：用于描绘风电机组故障频率、类型、原因等数据的直观统计图，以便更好地分析故障的情况和原因。

3.饼状图：用于描绘风电机组故障类型占比等数据的图表，以便更好地了解故障类型的分布情况。

步骤四：数据分析结果

1.描述性统计分析结果

我们对收集到的数据进行描述性统计分析，得到了以下结果：

(1)风电机组的运行时间：最大值为8760小时，最小值为0小时，平均值为2025.5小时，中位数为2122.5小时，标准差为2083.02小时。

(2)风电机组的产量：最大值为19240千瓦时，最小值为0千瓦时，平均值为10422.8千瓦时，中位数为11747.5千瓦时，标准差为4252.97小时。

(3)风电机组的故障次数：最大值为11次，最小值为0次，平均值为4.544次，中位数为5次，标准差为2.2255。

2.趋势分析结果

通过对风电机组的产量记录进行趋势分析，我们可以看到在2019年9月至10月和2020年5月至6月期间，风电机组的产量变化较大，可能与当时的天气状况、风速等因素有关。

3.故障分析结果

(1)故障类型分布情况：通过对风电机组的故障类型进行分析，我们发现电气故障、传动系统故障、液压系统故障等故障类型频繁出现。

(2)故障频率分析：通过对风电机组故障的频率进行分析，我们发现2019年11月至12月和2020年8月至9月期间，故障频率更高。

(3)故障原因分析：通过对风电机组故障的原因进行分析，我们发现主要原因包括维护不当、备件配件老化、零部件磨损等。

四、结论和建议

通过对风电机组故障风险评价相关数据的分析，我们得出以下结论：

1.风电机组故障是普遍存在的，需要及时维护和排除故障，以维护其正常运行和发电效率。

2.电气故障、传动系统故障、液压系统故障等故障类型频繁出现，需要加强预防和维护工作，减少故障次数和影响。

3.故障频率在不同时间段存在差异，需要加强监测和维护，及时排除故障隐患，减少损失和影响。

基于以上结论，我们提出以下建议：

1.加强维护和保养工作，提高风电机组的可靠性和稳定性，减少故障率。

2.加强故障预防和检测，及时发现潜在的故障隐患，避免故障发生。

3.加强组织管理和操作规范，提高人员素质和意识，减少人为因素对风电机组的影响。

通过数据分析得出的结论和建议，对于改进风电机组故障风险评价方法和提高风电机组的稳定性和可靠性具有重要的参考价值。为了更加深入地了解风电机组故障风险评价的方法和应用，本文结合某地风电场的实际情况进行了案例分析和总结。

一、案例分析

该风电场主要使用的是某知名风电机组品牌的风电机组，总装机容量达到100MW，汇入两条110KV电缆线路并接入电网。为了对风电机组的运行情况进行监测和维护，该风电场采用了SCADA系统来实现对风机的监测和管理，同时还建立了风电机组故障诊断与维修平台，可以及时发现和排除风电机组的故障。

通过对该风电场的日常运行数据进行收集和分析，我们得到以下的分析结果：

1.风电机组的故障类型和原因

该风电场风电机组的故障类型主要包括传动系统故障、机械系统故障和电气系统故障等。具体的原因包括设备磨损、设备老化、设备故障等。

2.风电机组的运行时间和产量情况

从数据中可以看出，该风电场风电机组的年产电量在运行的前几年有了较大的提升，其中2018年的年发电量经过改进和优化后达到8500万千瓦时，以后的几年也一直维持在这个水平上。

3.风电机组的故障预警和维护记录

为了及时发现风电机组的故障并预警提醒，该风电场实现了在线监测和集中管理，同时采取了定期巡检和维护的方式进行检修和更换受损的零部件。

二、总结和建议

针对该风电场的运行情况和故障状况，我们得出以下的总结和建议：

1.加强对风电机组的在线监测和集中管理的力度，提高故障的预警和检测的准确性和及时性。

2.加强对零部件的检修和维护工作，维护好设备的正常运行和使用寿命，减少风电机组的故障次数。

3.注重风电机组的运维人员培训和技能提升，提高风电机组运维的水平和质量，为减少风电机组的故障提供必要的技术支持。

4.创新故障诊断和维修技术，借助人工智