サイト評価、風力タービン評価、送電系統統合、デューディリジェンス、アドバイザリーサービス
O&M – パート III
メンテナンスの最適化
Michaël Drexler -
2015
年3
月3
日アジェンダ
1.
メンテナンスの指針I.
予防保全II.
事後保全III.
メンテナンスの最適化2.
状態監視システム(CMS)
I. CMS
の利点II.
保険とCMS
III.
動力伝達装置の状態監視3.
風力タービン評価I.
タービン検査II.
部品検査4.
ウィンドファーム性能分析I.
データ分析II.
オンサイト測定「メンテナンス」という用語は、ある設備がライフサイクル期間中に、求められている機能を実行で きる状態 を 維持 、 あるいはそのような状態に復元するための、技術上、管理上、経営上のあらゆ るアクションの組み合わせを指しています。
メンテナンスの概念は一般的に、予防保全
(preventive maintenance: PM)
と事後保全(corrective maintenance: CM)
に分けられます。適切なメンテナンス 指 針 によって、風力タービンの総LCC(ライフサイクルコスト)が効果 的に減り、ウィンドファームの
ROI(
投資回収率)
が最大化されます。1. メンテナンスの指針
メンテナンス
予防保全
状態に応じた メンテナンス
定期的 メンテナンス
事後保全
I.
予防保全予防保全は、故障の発生を先延ばしにするためまたは予防するために、あらかじ め決められた間隔で実施されます。予防保全には次の
2
種類があります。•
定期的メンテナンス•
状態に応じたメンテナンス(
状態監視保全)
1. メンテナンスの指針
状態
[%]
状態[%]
定期的メンテナンス 定期的メンテナンス
故障の事後保全 故障の事後保全
状態に応じた メンテナンス
II.
事後保全事後保全は、故障が発生した後に実施され、 求 め ら れ て い る 機能を実行できる 状態に設備を戻すことを目的としています。
1. メンテナンスの指針
状態
[%]
定期的メンテナンス
故障の事後保全 時間
III.
メンテナンスの最適化メンテナンスの最適化の主な目的は、最もコスト効率の良いメンテナンス 指 針 を 決定することです。この指針によって、予防保全と事後保全の間のバランスが最 善に保たれます。
1. メンテナンスの指針
コスト 総コスト
予防保全のコスト
事後保全のコスト メンテナンスの量
III.
メンテナンスの最適化–
信頼性中心保全信頼性中心保全
(Reliability Centered Maintenance: RCM)
は、予防保全と事後保全 の間のバランスがとれた体系的な方法を提供します。RCM
方法は、メンテナンス計画を決定する際に信頼性の側面に焦点を当てた構造 的なアプローチです。以下の特徴があります。
•
システム機能の維持管理•
故障モードの特定•
優先順位付け機能•
効率的な保全手段の選択1. メンテナンスの指針
状態に応じたメンテナンス
(
状態監視保全)
は、システム内の各部品の状態を測定す る適切な手段と、状態監視システム(Condition Monitoring System: CMS)
があって 初めて可能になります。CMS
は、部品 の 状態を継続的に示すセンサーと信号処理装置の組み合わせで構成 されます。それには以下が含まれます。•
振動解析•
音響学•
潤滑油分析•
電気的影響•
その他…
監視は、オンライン
(
即時)
の場合と、オフライン(
データを一定時間ごとに収集)
の 場合があります。2. 状態監視システム
I. CMS
の利点CMS
の導入によって、O&M
に関し以下のようなメリットを得ることができます。CMS
の主な目的は、各部品の運転中の動作変化を検出することです。これにより メンテナンス作業をタイムリーに計画し、部品の損傷や故障を回避することがで きます。2. 状態監視システム
特性 長所 利点
早期警告 故障防止
メンテナンス計画の向上
修理費用の回避
運転停止時間の最短化
問題の特定
適切な時期に適切なサービス 不要な交換の最小化
保証期限が切れる前に問題を解決
耐用年数の長期化
メンテナンス費用の低減
保証期間中の運転の品質管理 連続監視 風力発電システムが稼働している
という持続的な情報
セキュリティ
ストレスが少ない
II.
保険とCMS
風力発電業界内の主要な保険会社によって、動力伝達装置全体に対する
CMS
につ いての要求事項が作成されています。これらの要求事項を満たすために、 様々な
CMS
を試験して確認する必要があり ます。動力伝達装置部品は、典型的な振動特性を発する回転部品がベースになっている ので、
CMS
は主にそれらに対応しています。2. 状態監視システム
III.
動力伝達装置に対する状態監視様々な状態監視 技 術 を使用して、ベアリングやギアの状態を評価することができ ます。
2. 状態監視システム
部品 ベアリング ギア
振動解析
X X
音響放出
X X
デブリ解析
X X
潤滑油分析
X X
圧力監視
- X
温度監視
X X
熱画像
X X
応力
/
歪み解析- X
性能監視
- X
III.
動力伝達装置に対する状態監視ギアボックスの摩耗や故障に対する主要な観測対象
:
2. 状態監視システム
振動の増大
油分析
温度測定部品の状態
振動
(振動解析
によって検出)過剰な摩擦
(油分析によって
検出可能な粒子)騒音
(可聴)
熱(接触または熱セン
サーによって検出)煙
(匂いまたは目視検
査によって検出)状態変化 の開始
故障
月 週 日 分
時間
III.
動力伝達装置に対する状態監視–
振動解析振動解析は、回転装置の状態を測定する最も一般的な方法です。
振動周波数域ごとに異なるセンサーが必要になります。
•
位置検出器
低周波数域•
速度センサー
中周波数域•
加速度計
高周波数域•
分光放射エネルギーセンサー
極高周波数域風 力 タ ー ビ ン で は 、ギアボックスのベアリングとギア、発電機 のベアリング及びメインベアリングの監視に適用されます。
2. 状態監視システム
III.
動力伝達装置に対する状態監視–
振動解析これらの技術は、機械の異常な動作の検出において信頼性と精度が高いことが 分かっています。
監視は多くの場合、信号の解析や診断に特殊な知識が必要となるため、専門の サプライヤーによって実行されます。
そのコストは、発電量の損失を削減することによって補償されます。
2. 状態監視システム
警告
2月-28 3月-2 3月-4 3月-6 3月-8 3月-10 3月-12 3月-14 3月-16 3月-18 不感帯
III.
動力伝達装置に対する状態監視–
潤滑油分析 潤滑油の監視によって、次の項目の安全が確保されます。
•
油/
グリースの品質•
部品の完全性フィルターの過剰な汚れ、油
/
グリースの汚染または部品特性に変化が生じた場合、粒子の特性評価によって、部品の過剰摩耗に関する警告を早い段階で出すことが できます。
このようなアプローチは特に重大な故障を回避するのに有効であり、コスト効率 も高い方法と言えます。
2. 状態監視システム
III.
動力伝達装置に対する状態監視–
潤滑油分析ギアボックスのように故障モードが急速に発生する場合は、オンラインで リアルタイムに監視するのが望ましいと考えられます。
オンライン監視の実施には、以下の機器が使用されます。
•
電磁センサー(
粒子計数器)
•
流量または圧力センサー(
ろ過システム)
•
光学デブリセンサー(
清浄度評価)
2. 状態監視システム
安全かつ効率的な運転を確保するために、風力タービン及びその部品の現在の技 術的な状態を評価します。
3. 風力タービン評価
I.
タービン検査風力タービン及びサブステーションの状態を明確に把握します。
•
タービンに関する文書について製造者の推奨事項との整合性をチェック•
目視検査(
タワー、基礎、機械部品と電気部品、ブレード)
•
安全装置及び機能テストの条件の検証(
緊急時スイッチ、過回転、振動センサー)
3. 風力タービン評価
II.
部品検査風力タービン部品の状態に関する詳細なステータスを取得します
•
技術的監査• SCADA
データ分析•
詳細な検査(NdT)
以下の主要部品を中心に
:
•
ロータブレード•
メインベアリング•
ギアボックス•
発電機•
タワー3. 風力タービン評価
ウィンドファームの運転実績を理解することは、プロジェクトの財務実績を評価 するために重要な要素です。
分析は、
SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition:
自動管理データ記録)
によって記録されたデータパラメータに基づいて行われます。中心となるのは以 下のデータです。•
稼働率(
技術上またはエネルギー上)
•
パワーカーブの性能•
運転停止時間問題によっては、オンサイトでの物理的な診断が必要になる場合があります。
このような分析では、深い関与、時間、高度なソフトウェアツールの使用に加え 経験豊富なエンジニアの知識が必要になります。
ウィンドファームの性能分析を通じて、高い発電収量の利益を検討することがで きます。
4. ウィンドファーム性能分析
I.
データ分析SCADA
データ分析は、10
分のSCADA
データとエラーログに基づいています。この分析では以下のデータに注目します。
•
風力タービンパワーカーブ•
発電量の損失(
エネルギー稼働率)
4. ウィンドファーム性能分析
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
Sep.11 Oct.11 Nov.11 Dec.11 Jan.12 Feb.12 Mar.12 Apr.12 May.12 Jun.12 Jul.12 Aug.12 Sep.12 Oct.12 Nov.12 Dec.12 Jan.13 Feb.13 Mar.13 Apr.13 May.13 Jun.13 Jul.13 Aug.13 Sep.13 Oct.13 Nov.13 Dec.13 Jan.14 Feb.14 Mar.14 Apr.14 May.14
Technical Availability
Energetic Availability
E01 E02 E03 E04 E05 E06 E07 E08 E09 E10 E11 E12 E13 E14 E15 E16 E17 E18
出力
[kW]
技術的稼働率10分データ 平均パワーカーブ 標準偏差 予想パワーカーブ
10分データ 平均パワーカーブ 標準偏差 予想パワーカーブ
ハブ風速
[m/s]
エネルギー稼働率
11年9月 11年10月 11年11月 11年12月 12年1月 12年2月 12年3月 12年4月 12年5月 12年6月 12年7月 12年8月 12年9月 12年10月 12年11月 12年12月 13年1月 13年2月 13年3月 13年4月 13年5月 13年6月 13年7月 13年8月 13年9月 13年10月 13年11月 13年12月 14年1月 14年2月 14年3月 14年4月 14年5月
出力
[kW]
I.
データ分析エラーコード分析によって以下が可能になります。
•
運転停止時間の主要原因の検出•
部品に潜在する不具合の検出(
オンサイトでの追加調査の明確化)
•
メンテナンスの調整(
必要な場合)
２つの側面によるアプローチ：•
タービン固有の条件•
事象4. ウィンドファーム性能分析
故障イベント
- E1
タービン ユーザー 環境 送電系統
時間
(
時間単位)
のコント ローラエラー 電気的エラー のエラー 機械的エラー 過回転 ピッチエラー 繰り返しエラー センサーエラー 温度エラー 警告WEC
の安全停止WEC
の停止II.
物理的な診断及びオンサイトでの測定問題を解決し最適な性能を達成するために、より深く正確な調査を 実行します。
主な問題の原因は、風力タービンのサブシステムの調整にあります。す。す。
