改進(jìn)專家群決策方法的風(fēng)電機(jī)組故障風(fēng)險評價研究

改進(jìn)專家群決策方法的風(fēng)電機(jī)組故障風(fēng)險評價研究隨著社會的不斷發(fā)展，能源問題已成為重要的議題之一，而風(fēng)能作為一種清潔、可再生的能源，越來越受到人們的青睞。在風(fēng)能發(fā)電中，風(fēng)電機(jī)組是至關(guān)重要的部件。然而，由于機(jī)械零件的磨損、腐蝕、疲勞等原因，風(fēng)電機(jī)組的故障率較高，給風(fēng)能發(fā)電帶來極大的影響。為了盡早發(fā)現(xiàn)故障并采取合適的措施排除隱患，風(fēng)電機(jī)組風(fēng)險評價成為了一項重要的研究內(nèi)容。本文就對于如何改進(jìn)專家群決策方法進(jìn)行風(fēng)電機(jī)組故障風(fēng)險評價展開研究探討。

一、研究背景

風(fēng)能已作為清潔能源的重要代表，越來越廣泛地運(yùn)用于人們的生產(chǎn)和生活之中，而風(fēng)電機(jī)組是風(fēng)能發(fā)電的主體設(shè)備，具有重要的作用。但是隨著風(fēng)力機(jī)組有一段時間的運(yùn)轉(zhuǎn)，由于維護(hù)不當(dāng)、自然因素等因素，風(fēng)電機(jī)組的故障率逐漸升高，嚴(yán)重影響風(fēng)能的發(fā)電量。風(fēng)電機(jī)組的故障診斷使得機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)被實時監(jiān)測，一旦發(fā)現(xiàn)故障，及時進(jìn)行維修是至關(guān)重要的。因此，對風(fēng)電機(jī)組故障風(fēng)險進(jìn)行評價具有重要的意義。而利用專家群決策方法進(jìn)行風(fēng)電機(jī)組故障風(fēng)險評價，在多學(xué)科交叉的研究中具有廣泛應(yīng)用前景。

二、研究目的

風(fēng)電機(jī)組故障風(fēng)險評價是一個復(fù)雜的多屬性決策問題，專家群決策方法可以有效地綜合各方面因素，得出科學(xué)、準(zhǔn)確的評價結(jié)論。本文旨在對目前存在的風(fēng)電機(jī)組故障風(fēng)險評價方法進(jìn)行總結(jié)和分析，探索可以從專家群決策方法中得到的改進(jìn)思路和途徑，通過建立風(fēng)電機(jī)組故障風(fēng)險評價模型，提高風(fēng)電機(jī)組故障的準(zhǔn)確性和可靠性，從而為風(fēng)能發(fā)電提供更好的技術(shù)支持。

三、研究內(nèi)容

3.1風(fēng)電機(jī)組故障風(fēng)險評價方法

目前針對風(fēng)電機(jī)組故障風(fēng)險評價的方法繁多，主要包括先進(jìn)的失效模式、機(jī)會性失效和影響函數(shù)分析（FMEA）等一系列的方法。在實際應(yīng)用中，基于FMEA思想的方法越來越受到廣泛的認(rèn)可和采用。雖然FMEA方法已經(jīng)得到廣泛的應(yīng)用，但是現(xiàn)有的方法仍有一些問題。例如，評估時評估因素的權(quán)重未經(jīng)過嚴(yán)密的測算；對于未知和難以估計的因素不能恰當(dāng)評估等等，因此此方法存在有效性和可靠性的局限性。

3.2專家群決策方法

多數(shù)情況下，單一決策者很難全面理解評估因素，從而為風(fēng)電機(jī)組故障風(fēng)險評價帶來局限，當(dāng)涉及到多個決策者的決策時，更多考慮的是專家群的意見。專家群決策方法基于專家的經(jīng)驗和知識，旨在發(fā)掘?qū)＜叶鄻有栽瓌t的共享和潛在的決策剝削。同時，提高決策的準(zhǔn)確性和科學(xué)性的能力，從而延長設(shè)備的使用壽命和將疾病和故障降到最低限度。專家群決策方法可以使得模型對風(fēng)電機(jī)組所面臨的各種真實情況進(jìn)行有效地處理，包括：待評估因素的權(quán)重問題；對難以估測或未知因素的考慮；對于不同專家或不同學(xué)科決策結(jié)果的平衡考慮；以及非凸空間的相互作用，等等。

3.3基于專家群決策方法的改進(jìn)模型

在本文研究中，優(yōu)選模糊AHP的多準(zhǔn)則決策分析法作為專家群決策方法的重要手段，以建立風(fēng)電機(jī)組故障風(fēng)險評價模型。該研究考慮了風(fēng)電機(jī)組故障風(fēng)險評價中涉及的多方面因素，并融合了專家群所有參與者的知識和經(jīng)驗，從而在更好的評估實踐和實際情況下計算出權(quán)重分值。在該模型研究中，為了避免專家間主觀性因素的影響，將多個期望準(zhǔn)則與權(quán)重分值的承認(rèn)表等先前成果相結(jié)合，開發(fā)出一種新的FuzzyAHP方法，將直接評價判斷矩陣更改為帶有權(quán)重因素的評價隸屬矩陣。

四、研究成果與貢獻(xiàn)

本文采用專家群決策方法改進(jìn)風(fēng)電機(jī)組故障風(fēng)險評價模型，更全面地考慮到多學(xué)科、多因素、多方面的特點(diǎn)，使模型在具有更高的可靠性和準(zhǔn)確性的同時，更加貼合實際應(yīng)用中的復(fù)雜情況。同時，該研究對于專家群決策方法和FuzzyAHP方法的應(yīng)用進(jìn)行了探討，使人們更好地理解風(fēng)電機(jī)組故障風(fēng)險評價的本質(zhì)，也為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等更高級的決策方法的進(jìn)一步實現(xiàn)打下了良好的基礎(chǔ)。此外，通過本文的研究開展，仍然有待進(jìn)一步改進(jìn)和完善評估模型，以提高其應(yīng)用性。為了進(jìn)一步探究風(fēng)電機(jī)組故障風(fēng)險評價方法的改進(jìn)和優(yōu)化，本文將采用數(shù)據(jù)分析的方法，對與風(fēng)電機(jī)組故障風(fēng)險評價相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以便更好地理解問題，并提供支持決策的定量信息。本文將按照以下步驟進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

步驟一：收集數(shù)據(jù)

為了分析風(fēng)電機(jī)組故障風(fēng)險評價方法，我們需要收集涉及風(fēng)電機(jī)組故障風(fēng)險評價相關(guān)的數(shù)據(jù)，其中包括風(fēng)電機(jī)組的各個部件的故障數(shù)據(jù)，維護(hù)記錄等。根據(jù)實際情況，我們選擇了某風(fēng)電場2019年1月至2020年12月的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，主要包括風(fēng)電機(jī)組的維護(hù)記錄、故障記錄和產(chǎn)量記錄等。

步驟二：統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)

在收集到數(shù)據(jù)后，我們將對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析，以更好地理解風(fēng)電機(jī)組故障風(fēng)險評價的情況。具體的統(tǒng)計分析方法包括：

1.描述性統(tǒng)計分析：根據(jù)實際情況，我們將收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計分析，主要包括最大值、最小值，平均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差等指標(biāo)。

2.趨勢分析：對于風(fēng)電機(jī)組的產(chǎn)量記錄等數(shù)據(jù)，我們將采用趨勢分析的方法，通過趨勢線的變化來看出風(fēng)電機(jī)組的產(chǎn)量變化情況，以便更好地分析風(fēng)電機(jī)組的故障情況。

3.故障分析：對于風(fēng)電機(jī)組的故障記錄，我們將對故障類型、故障頻率、故障原因等進(jìn)行分析，以便更好地了解風(fēng)電機(jī)組的故障情況。

步驟三：數(shù)據(jù)可視化

為了更好地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，我們將使用圖表等數(shù)據(jù)可視化工具來展示數(shù)據(jù)變化的趨勢和特征。具體的數(shù)據(jù)可視化工具包括：

1.折線圖：用于描繪風(fēng)電機(jī)組產(chǎn)量變化的趨勢圖，以便更好地理解風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)行情況。

2.柱狀圖：用于描繪風(fēng)電機(jī)組故障頻率、類型、原因等數(shù)據(jù)的直觀統(tǒng)計圖，以便更好地分析故障的情況和原因。

3.餅狀圖：用于描繪風(fēng)電機(jī)組故障類型占比等數(shù)據(jù)的圖表，以便更好地了解故障類型的分布情況。

步驟四：數(shù)據(jù)分析結(jié)果

1.描述性統(tǒng)計分析結(jié)果

我們對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計分析，得到了以下結(jié)果：

(1)風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)行時間：最大值為8760小時，最小值為0小時，平均值為2025.5小時，中位數(shù)為2122.5小時，標(biāo)準(zhǔn)差為2083.02小時。

(2)風(fēng)電機(jī)組的產(chǎn)量：最大值為19240千瓦時，最小值為0千瓦時，平均值為10422.8千瓦時，中位數(shù)為11747.5千瓦時，標(biāo)準(zhǔn)差為4252.97小時。

(3)風(fēng)電機(jī)組的故障次數(shù)：最大值為11次，最小值為0次，平均值為4.544次，中位數(shù)為5次，標(biāo)準(zhǔn)差為2.2255。

2.趨勢分析結(jié)果

通過對風(fēng)電機(jī)組的產(chǎn)量記錄進(jìn)行趨勢分析，我們可以看到在2019年9月至10月和2020年5月至6月期間，風(fēng)電機(jī)組的產(chǎn)量變化較大，可能與當(dāng)時的天氣狀況、風(fēng)速等因素有關(guān)。

3.故障分析結(jié)果

(1)故障類型分布情況：通過對風(fēng)電機(jī)組的故障類型進(jìn)行分析，我們發(fā)現(xiàn)電氣故障、傳動系統(tǒng)故障、液壓系統(tǒng)故障等故障類型頻繁出現(xiàn)。

(2)故障頻率分析：通過對風(fēng)電機(jī)組故障的頻率進(jìn)行分析，我們發(fā)現(xiàn)2019年11月至12月和2020年8月至9月期間，故障頻率更高。

(3)故障原因分析：通過對風(fēng)電機(jī)組故障的原因進(jìn)行分析，我們發(fā)現(xiàn)主要原因包括維護(hù)不當(dāng)、備件配件老化、零部件磨損等。

四、結(jié)論和建議

通過對風(fēng)電機(jī)組故障風(fēng)險評價相關(guān)數(shù)據(jù)的分析，我們得出以下結(jié)論：

1.風(fēng)電機(jī)組故障是普遍存在的，需要及時維護(hù)和排除故障，以維護(hù)其正常運(yùn)行和發(fā)電效率。

2.電氣故障、傳動系統(tǒng)故障、液壓系統(tǒng)故障等故障類型頻繁出現(xiàn)，需要加強(qiáng)預(yù)防和維護(hù)工作，減少故障次數(shù)和影響。

3.故障頻率在不同時間段存在差異，需要加強(qiáng)監(jiān)測和維護(hù)，及時排除故障隱患，減少損失和影響。

基于以上結(jié)論，我們提出以下建議：

1.加強(qiáng)維護(hù)和保養(yǎng)工作，提高風(fēng)電機(jī)組的可靠性和穩(wěn)定性，減少故障率。

2.加強(qiáng)故障預(yù)防和檢測，及時發(fā)現(xiàn)潛在的故障隱患，避免故障發(fā)生。

3.加強(qiáng)組織管理和操作規(guī)范，提高人員素質(zhì)和意識，減少人為因素對風(fēng)電機(jī)組的影響。

通過數(shù)據(jù)分析得出的結(jié)論和建議，對于改進(jìn)風(fēng)電機(jī)組故障風(fēng)險評價方法和提高風(fēng)電機(jī)組的穩(wěn)定性和可靠性具有重要的參考價值。為了更加深入地了解風(fēng)電機(jī)組故障風(fēng)險評價的方法和應(yīng)用，本文結(jié)合某地風(fēng)電場的實際情況進(jìn)行了案例分析和總結(jié)。

一、案例分析

該風(fēng)電場主要使用的是某知名風(fēng)電機(jī)組品牌的風(fēng)電機(jī)組，總裝機(jī)容量達(dá)到100MW，匯入兩條110KV電纜線路并接入電網(wǎng)。為了對風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)行情況進(jìn)行監(jiān)測和維護(hù)，該風(fēng)電場采用了SCADA系統(tǒng)來實現(xiàn)對風(fēng)機(jī)的監(jiān)測和管理，同時還建立了風(fēng)電機(jī)組故障診斷與維修平臺，可以及時發(fā)現(xiàn)和排除風(fēng)電機(jī)組的故障。

通過對該風(fēng)電場的日常運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行收集和分析，我們得到以下的分析結(jié)果：

1.風(fēng)電機(jī)組的故障類型和原因

該風(fēng)電場風(fēng)電機(jī)組的故障類型主要包括傳動系統(tǒng)故障、機(jī)械系統(tǒng)故障和電氣系統(tǒng)故障等。具體的原因包括設(shè)備磨損、設(shè)備老化、設(shè)備故障等。

2.風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)行時間和產(chǎn)量情況

從數(shù)據(jù)中可以看出，該風(fēng)電場風(fēng)電機(jī)組的年產(chǎn)電量在運(yùn)行的前幾年有了較大的提升，其中2018年的年發(fā)電量經(jīng)過改進(jìn)和優(yōu)化后達(dá)到8500萬千瓦時，以后的幾年也一直維持在這個水平上。

3.風(fēng)電機(jī)組的故障預(yù)警和維護(hù)記錄

為了及時發(fā)現(xiàn)風(fēng)電機(jī)組的故障并預(yù)警提醒，該風(fēng)電場實現(xiàn)了在線監(jiān)測和集中管理，同時采取了定期巡檢和維護(hù)的方式進(jìn)行檢修和更換受損的零部件。

二、總結(jié)和建議

針對該風(fēng)電場的運(yùn)行情況和故障狀況，我們得出以下的總結(jié)和建議：

1.加強(qiáng)對風(fēng)電機(jī)組的在線監(jiān)測和集中管理的力度，提高故障的預(yù)警和檢測的準(zhǔn)確性和及時性。

2.加強(qiáng)對零部件的檢修和維護(hù)工作，維護(hù)好設(shè)備的正常運(yùn)行和使用壽命，減少風(fēng)電機(jī)組的故障次數(shù)。

3.注重風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)維人員培訓(xùn)和技能提升，提高風(fēng)電機(jī)組運(yùn)維的水平和質(zhì)量，為減少風(fēng)電機(jī)組的故障提供必要的技術(shù)支持。

4.創(chuàng)新故障診斷和維修技術(shù)，借助人工智