2风机可靠性是决定度电发电成本的一个关键因素
度电发电成本(LCOE)是衡量一台风机的安装和运行净成本与风
机寿命周期内预期发电量（不包括激励）的比值。度电发电成
本是风能项目中常用的投资回报指标，并且通常是政府、公用
事业公司、独立发电厂和主要咨询公司用于确定特定发电设施
和/或资产竞争力的标准方法
在过去十年中，全球风力发电项目的平均度电发电成本已降至
新低。这种变化可归因于若干与风机相关的进步，包括自动化
和电子技术的进步、更长的叶片和更高的塔筒。这些进步使得
风能捕获的效率提高，容量系数增大
度电发电成本取决于若干因素，其中最重要的一个因素是风机
的运维成本。运维成本指为维持风电场运行而采取的计划内和
计划外活动所产生的任何成本，其中包括年度维护合同和定期
维修的成本，以及风机寿命周期内预期更换任何设备和/或部件
的成本。海上风机的运维成本通常较高，这是因为基础设施的
维护难度较大。同时，恶劣的海洋环境也会导致许多风机部件
的故障率上升
风机及其部件的可靠性对运维有着重大影响。总体而言，运
行和维护占海上风机寿命期成本的18%-23%，占陆上风机的
12%。2
表1: 风能度电发电成本模型中关键成本因素（2016年上半年）
3风电行业的痛点——变桨系统是一个主要的故障点
风机的可靠性依赖于其部件的可靠性（见图3）。风电行业面临
的一大挑战在于，如何提高部件可靠性才能使投资回报最大
大多数有关该主题的历史研究专注于机械和电气系统层面的分
析——对于部件层面的故障分析罕有深入研究
资本支出
（百万美元/兆瓦）容量系数（%）
固定运维费用
（美元/兆瓦每年）负债比率（%）权益成本（%）
度电发电成本
（美元 /兆瓦时）
国家最低最低平均平均平均平均
加拿大1.9833%28,00070%9%60.0
美国1.5629%26,00070%9%65.4
巴西1.2944%30,00060%15%66.7
德国1.9022%25,63070%5%78.9
英国1.7724%24,09066%8%85.1
中国1.2822%15,43880%10%76.2
印度0.9920%16,05470%14%76.8
来源：彭博新能源财经
图3：风机可靠性和维护面临的挑战和展望
来源：弗朗霍夫风能和能源系统技术研究院
故障率
停机时间
25%21%
13%
11%
7%6%
5%
4%
4%
4%
21%23%
18%
11%7%
3%
5%
4%
4%
4%
变桨系统
变频器
偏航系统
发电机总成
低压开关设备
齿轮箱
传感器
通讯
安全链
其他
根据2011年ReliaWind项目的一份题为“以可靠性为中心的风
能系统设计和运维优化研究：用于下一代产品的工具、概念验
证、导则和方法”的研究报告，变桨系统故障占风机全部停机
时间的23%，高于任何其它部件或系统。变频器排名第二，占
停机时间的18%，发电机总成和偏航系统则分别占11%和7%
此外，在所有的风机部件故障次数中，变桨系统以超出21%的
比例高居榜首
变桨系统安装在风机的旋转轮毂内并且是风机的一种关键安全
机制，保护风机不受恶劣风况的影响。它们经常曝露在高温、
潮湿和振动等极端环境下。液压油泄漏、油液污染和流体旋转
接头是液压变桨系统的一些主要故障点，而电动变桨系统的故
障则往往是电机、电气驱动器和后备电池引起的
通常，变桨系统占风电场资本支出的3%以下。因此，在初始设
计阶段，它们获得的关注通常极少。主机制造商过去关注的重
点是齿轮箱和叶片等价值较高的部件；但是，鉴于变桨系统故
障在停机时间中的占比，因此变桨系统的性能和可靠性必须引
起重视
4变桨系统的平均可靠性水平
今年穆格和DNVGL合作开展了一个可靠性平均水平分析及度
电发电成本分析的项目，旨在：
1. 更准确地量化变桨系统可靠性对风机故障率的影响
2.通过设计优化提高变桨系统的可靠性，量化分析由此带来的
度电发电成本的变化
DNVGL所开展的平均水平研究基于69个项目的现场数据，共
涉及约5.3GW装机容量和400多万个风机运行日，用于建立不
同地区、不同风机等级范围和不同变桨技术的变桨系统可靠性
均值样本
均值分析的结果作为输入值，被用于研究发电成本对于变桨系
统可靠性变化的敏感度。该分析在本文第6部分进行了讨论
I. 标杆研究的数据源
DNVGL的69个项目中每一个项目都有不同的数据内容，例如
业主报告含有部件停机时间，故障跟踪记录包括了部件替换的
情况，还有风场SCADA系统里的故障日志
对每个项目，DNV GL都提取了以下数据点：
·装机容量
·风机数量
·风机容量（所有项目的风机容量都在1.5 MW到3.0 MW之间）
·风机变桨执行技术（电动型或液压型）
·主机制造商
·地理区域
·数据采集天数
·整个风电场的变桨系统事件数量
·整个风电场与变桨系统事件相关的停机小时数
根据不同变桨技术和不同数据源所使用的术语，变桨系统部件
包括：变桨电机、变桨驱动、变桨电池、变桨阀、变桨执行机
构、变桨液压缸/液压油缸、变桨液压机构以及完整的变桨系
统。DNVGL提取了每个数据源的相关信息并将结果整合到分
析当中，详见下文所述
II. 定义
在均值分析范围内，DNV GL使用收集的数据计算了每个项目
的三个指标，包括：
1. 平均可用率损失（AvL）
2.每个变桨事件的平均停机时数（MD）
3. 故障率（每台风机每年的变桨事件数量）（RF）
上述指标定义如下：
AvL = D/(NT x LD x 24)
MD = D/I
RF = I/( NT x LD /365)
其中：
D = 停机总时长（小时数）
NT = 风机数量
LD = 数据集时长（天数）
I = 变桨事件的数量
备注：
·可用率损失的定义包含所有风机相关的停机时数，但未考
虑任何合同规定的停机
·停机“事件”被定义为需要0.5小时以上非计划维护的事件
（即，有人登上风机的情况）
该定义包括轻微事故（即，需要进行维护但不更换整个部
件的事件）和较大的事件（需要更换部件的事件）
·该分析并未确认其它风机部件的停机事件，因此并未考量
每个项目的总故障率。对于上述三个指标，在计算以下定
义的风机加权平均值前都通过筛选排除了异常值：
XTW = Σ(Xi x NTi)/ Σ NTi
Xi是该项目需要求取平均值的指标特定值，NTi是该项目中风机
的数量。风机日的权重也已考虑，但是这种做法将会赋予老项
目及旧技术过多的权重
III. 故障率调查结果
DNV GL所进行的故障分析的平均结果如表2所示。这些数值代
表了在可用数据池中可归因于变桨系统事件的故障。各个不同
地区的结果相似
表2按区域、风机规模和技术对变桨系统故障率的调查结果进行
了总结。表中报告的项目数量代表构成数据集的项目数量。表
中所有的结果都按照其所代表的风机数量进行了加权
表2中汇聚的数据体现了两个重点：第一，变桨系统（包括电动
型和液压型）是风机的一个主要故障部件；第二，变桨系统故
障率随风机单机容量上升而增加
表2：变桨系统故障分析结果汇总
1 平均停机时数大于3小时的项目每年每台风机的事件数
5变桨系统可靠性优化方法的分析
穆格为陆上和海上风机开发和制造高性能的变桨系统和变桨产
品。目前，40000多套穆格变桨系统和产品在全球22000多台风
机上运行
为了确定最具潜力的变桨系统可靠性优化路线，穆格评估了三
种可选的变桨技术；包括：
电动液压型（EH）—— 电动液压型变桨系统所代表的是一项成
熟的技术，因此，改善可靠性的潜力非常有限。导致电动液压型
系统可靠性较低和停机时数较高的因素主要包括：旋转流体接头
磨损、液压油泄漏、液压油污染、高维护工作量和高能耗
电动静液型（EHA）—— 电动静液变桨系统对于需要出力大的
应用来说具有很大的吸引力。但是，与电动液压系统类似，几
乎没有机会进一步改进这种系统的可靠性设计
电动机械型（EMA）—— 电动机械变桨系统在通过设计优化改
进系统可靠性方面具有巨大的潜力。这在很大程度上是因为，
目前设计的部件主要用于各种通用工业应用，专为风机定制的
不多
改进可靠性的具体手段包括：使用插拔式印刷电路模块代替现
有的通用型导轨接线部件来优化电气驱动，使用交流同步电机
技术（无刷、无冷却风扇）提高电机的可靠性并降低定期维护
需求，以及使用超级电容代替电池来消除后备电源的故障和定
期维护量
故障率 1 项目 风机
北美0.623907
中国0.7330
欧洲0.919393
所有区域 –
1.5 MW < X < 2.5 MW0.5381,136
所有区域 –
2.5 MW < X < 3.0 MW1.67194
整体0.7451,330。