风电机组可靠性作为提升风电运营商、制造商、服务商管理水平和设备健康水平的一种科学管理方法，已经成为风电企业生产管理的重要组成部分。目前，行业内衡量风电机组可靠性的指标包括可利用率、故障频次、MTBF（ 平均无故障运行时间）、MTTR(平均修复时间)等，不同的可靠性指标从不同层面体现风电机组的可靠性。因此，以多维度的可靠性指标作为评价标准，对风电机组进行可靠性分析，能够掌握其运行可靠性，为提高我国风电机组设计、制造及运行维护水平提供技术支撑，对风电行业的健康发展具有重要意义。
截然不同的曲线
协合运维在最近一次故障频次的对标中，一条异常的曲线被捕捉到。
在行业通常的认知中，随着运行年限的增长，机组的各种零部件磨损逐年加剧，设备性能逐年衰减，风电机组故障频次也会随之攀升。
对标选取了国内不同资源、不同机型、不同运行年限的200余座风电场，根据风电场运行数据得出的故障频次与投产年限的关系图如下（图1是根据大多数风电场数据绘制的曲线，各节点数值为故障频次的平均值；图2是其中一座运行了超过10年的老旧风电场曲线图）。
风电机组故障频次与投产年限关系
图1（上）、图2（下）
我们看到，图1与行业通常的认知是相同的。图2从第9年开始，故障频次不再随着时间继续上升，而是突然下降甚至达到比前8年更低的水平，该风电场在200余座风电场对标中名列前茅。
一个运行了超过10年的老旧风电场的可靠性表现为何如此亮眼？
这个对标结果是真实可靠的吗？
本次对标对“故障”的定义有严格的标准：
（1）一次停机超过15分钟的故障；
（2）远程复位次数超过三次的故障；
（3）单台机组在运行，但累计通讯中断时间超过1小时。
故障频次记录方法：统计周期内单台机组每月发生故障停机次数的平均值。计算公式如下：
为确保风电机组停机记录的准确性，利用每台机组5秒数据的机组状态或10分钟的有功功率、风速、风电机组状态、桨叶角度、发电机转速去判断是否停机，综合SCADA故障列表和启停记录去判断故障，利用机组数据校核数据库中的停机记录。
数据核实图
从运行结果上看，2023年风电场运行稳定，全屏绿（所有机组处于发电状态）的持续时间屡创新高。
2023年风电场运行情况截图
从计算方法和运行结果来看，本次对标结果真实可靠。
指标优异的背后，做对了什么？
该风电场运维常年采用“追着修”的方式，2019年全年故障频次已高达1.5次/台•月，损失电量达到15532万kWh，其中由于故障所引发的损失达到6569万kWh，年亏损达到1677万元。
2020年，为了改变这种现状，协合运维成立专项治理小组，制定了“以检代修、定量技改、量化评估、持续优化”的工作方针。
1、可靠性现状分析
了解风电机组可靠性现状是治理的第一步。因此，协合运维首先收集了该风电场2019年52个测点的10分钟数据，59962条故障记录，测风塔风速、风向、温度和气压数据，计划、限电、维修、技改、备件维修等人工记录数据，大部件检测报告，机位布置图，2011年投产以来的风电场风速和发电量，历年大部件损坏和维修情况，历年技改情况等所有资料。
从基础数据中梳理出11个设备状态、20个设备评价指标，确定每台风电机组每月的故障类型及变化规律，从故障在机组的分布、时间趋势、温度相关性等进行了故障特征和归类分析，从故障的集中性、维修时长、一次维修成功率对频发故障和疑难故障进行分类，从备件的更换次数、更换成本、返修件维修质量等对故障的维修方式进行了评估，对损失电量和可挽回的电量进行根因分析。
2、可靠性提升方案
通过数据分析结果，明确不同类型故障的解决方式，从影响电量、消缺次数、安全影响几个维度进行分类。必须通过技改方式处理的，根据问题大小及费用核算评估量化投入产出比，确定技改的优先级，把生产费用花到刀刃上。
3、过程指标迭代及效果评估
为把控专项治理过程，巩固治理成果，每周计算故障频次、平均故障处理时间、一次维修成功率、计划工作频次、计划工作平均时长、定检完成率、定检过240h率等指标，汇总疑难机组、长停机组、集中性缺陷故障代码，从设备可靠性、维修能力、计划管理、定检效果、专项效果、集中性缺陷几个维度把控治理过程和治理效果。
专项治理后，2020年风电场故障频次由1.5次/台•月降到0.35/台•月，故障时长由53.39小时/台•月降到6.16 小时/台•月。2021年以来，协合运维持续进行过程指标的跟踪优化。2023年1~5月，故障频次下降至0.06次/台•月，故障时长下降至1.132小时/台•月。
