中国能源资讯网10月19日-21日，2016年北京国际风能大会暨展览会在中国国际展览中心召开。20日上午，重庆海装风电工程技术有限公司技术质量部副部长张传江在分论坛上作了主题发言，分享的主题是，大功率风电机组深度维护。
以下为发言全文：
张传江：大家上午好我叫张传江，来自于海装风电，我今天要演讲的题目是大功率风电机组深度维护，我的演讲分成四个部分，第一部分公司介绍，第二部分风电维护现状，第三部分体出我公司深度维护模式。最后举个案例和大家共同分享。
海装技术工程是海装风电全资子公司，前身是海装风电的工程部，最初是负责海装风机的安装、调试、维护。现在的业务范围涉及到风电的建设、风电场运营、技术支持并且销售等等。
我们是风电后市场整体后服务的提供商。无论是业主长主机厂商第三方都希望通过维护使得风电场运行质量好，设备安全可靠。风电的维护无外乎三种模式，这三种模式各有优缺点，比如响应式维护，它的点就是省心，它的缺点就是故障突发被动维护。定期维护它的有点就是全面它的缺点就是维护不足或过度维护。以大数据为代表的预知性维护受到人们的广泛关注，但是从实际运用而言相比于前两种它的实际运用占比比较低有没有一种方法、模式能够尽量的达到我们想要的目标，海装风电在风机维护这个课题上做了深入的思考和探究，我们做了深度维护，什么是深度维护?我们从它的来源来看。一方面它来源于定期维护、长期留下来的问另一方面预知性维护提供的经验判断数据分析，它是定期维护和预知性维护的继承。从执行过程来看，更强调人的主导作用，更注重经验判断和沟通结果。它是定期维护和预知性维护的发展。
为什么这样说?我们看风机有这么多信号，风场有区域环境，北方的冬天大雪皑皑，南方的有微微的高原。我们有没有想过，风电运维我们是有统一的标准，同一个维护方法，甚至我们的维护团队接受同样的培训业务。风电可以一招走天下吗?深度维护需要哪些资源，首先得技术优势，得参与风机的研发设计，不仅知道是什么，还得知道为什么?其次还得保障优势。不仅仅有背景的保障，还得有场地去实操培训，熟悉生产系统过程，其次还得有经验优势，得经过很多年，数千台风机的数据分析和维护经验。
我们第一个案例西北某风场这个案例是空气干燥风沙大，我们还是按照常规地区的维护所提供的频次、标准、方法开展保养、维护监察。然后在维护基础上存档。
从业主方运维值班反馈的事实，总有那么几个问题，或几台风机运行情况不怎么好。我们通过分析数据，也发现这个问题存在，为什么?为什么同样的标准和方法会导致不一样的结果。通过我们发现问题所在，每六个月集中任何系统，到下一个维护周期到来之前，由于供给量不够，其次通道是不是顺畅，中间这个图是我们自制的小工具工装在深度维护过程当中，最后还得看油脂出口是不是顺畅，润滑油是不是到位。
对于变流器的深度维护，我为什么变流器的厂商来做呢。确实变流器厂商的工程也许比我们做的更快，但是你不可能把风机部件厂商的工程师都请到现场开展维护这不现实。
我们对风机更熟悉、更了解。我们对风机的维护不仅限于维护所提供的条条框框，我们还得分析环境特征，还得分析这个风场自调式以来所有的问题，针对某几类问题，或几台风机制定深度维护计划，充分沟通、组织实施，最后降低风场的故障。
通过维护效果非常明显，首先从运行指标上来看，故障或报警形式大幅降低，故障的检修时间维护前后同期相比降低约20%，从而体现在经济性上，最直接的风场故障件消耗降低，自备车费用降低，人员财务费用上下降了14%。
我们再看第二个案例，江苏的某个风场，我们说以大数据为代表的维护，它的一个特点，它得需要数据输入，面对右边这个图，就不能通过数据的方法。这个风场有一个较大的空气污染源，一直以来通过常规的地区风机问题，针对冷却开展维护，这一个是东北某风场，右边是开战维护的照片，通过我们的维护很好解决了这问题。
我们到风场实地查阅风机的档案，查阅风场的数据，把主要精力放在冷却润滑系统维护，主控系统为维护，通过我们的维护这个风场的平均利用率达到了97%。
我们再看最后一个内蒙地区某外商厂商的风机，随着风机的更新换代有很多在市场上不好购买，我们充分沟通了之后，对主控变桨变频器国产化改造，同时利用我们的技术优势和技术团队，对一些故障进行检修，这个风场在维修之前有好几台风机长期处于风机转转停停的状态，通过我们的维护恢复到这个状态了。结合我上面讲的案例，第一个案例我称之为常规定期维护所不及，这个及是处极的，第二个大数据预防为主。第三个案例特征因素影响，以及后面我讲到的国产化改造。
这就是我说的深度维护，我们的深度维护不仅要深入到常规所不能覆盖的地方，还要深入到大数据所不能达到的地方，当然深度维护它的广度深度纬度还不远止这一些，我们坚信通过我们的努力，一定能够共享蓝天，我的演讲到此谢谢大家。
岳俊红：好，谢谢。大家有没有问题要提的。
提问：你好你在案例一和案例二分别举了定期维护以及大数据所不能及的，您的团队采用的深度维护都是通过什么样的手段去了解和解决这问题呢?
张传江：我们的深度维护，通过定期维护所引领档案和预知性维护的数据分析方法，我们综合对这风场做一个评估，针对某几类问题，或某几台风机制定合适的维护计划，这就是我说的深度维护，它不仅限于常规的条条框框。
