| 在之前的论文中[4]，这几位作者使用HPP来解释从丹麦和德国收集的风力机组可靠性数据。这个方法按均匀泊松方法（HPP）的要求，假设可靠性不随时间变化，从而获得了一个普通机组的故障率，见图1，或者一个普通的机组部件的故障率，见图2。 参考文献[4]，使用文献[2]和[5]中的数据，本文对比了当前的故障率和早期风力机组的故障率，如图3所示。参考[4]得出如下结论： ●丹麦和德国的平均故障率随时间在改善。 ●德国机组的故障率近似为丹麦的两倍，见图1。 ●德国故障率的改善速度快于丹麦，这被解释为对德国机组使用的HHP方法就像德国的总体，包含了很多新的机组。 ●德国机械部件的故障率约为类似的丹麦部件的两倍。但是德国电气部件（包括发电机组和电气系统）的故障率，比丹麦类似部件的故障率高的多，见图2。 ●德国和丹麦的机组故障率有相似的极端动荡，这暂时归因于天气，见图1。 ●风力机组的故障率已经低于柴油发电机，并且朝汽轮机的方向改善，见图3。 德国和丹麦故障率不同的原因是德国安装了很多使用可变速技术的大容量新机组。德国机组平均比丹麦机组更新，尽管[4]的结果没有必要去证实这一点。图2指出，电气部件对大的机组有负面影响，建议未来机组的设计通过改善大机组电气部件的可靠性来达到更高的可靠性。 为了研究故障率的差异，本论文使用了一个实用的可靠性模型方法，并使用 Windstats的数据预测风力机组的寿命曲线。 设备的寿命曲线可以被描绘为图4。使用参考文献[6]提出的电力规律方法（Power Law Process，PLP），从Windstats收集的数据的特性可以按图4的方式来说明。这个方法作为非均匀泊松方法（Non-Homogeneous Poisson Process，NHPP）的特殊形式被普遍用于复杂的、可修复的设备的可靠性分析。它的强度函数或者故障率λ为...... |
查看评论
已有0位网友发表了看法