回到原始的問題,我們就是要通過這種方法,使風力發電機能夠盡最大可能適應天氣和風的狀況。其實我們有一個匯總,其實纖長的工作我們大致可以分成這么幾類,一個是剛才我們提到的,叫CBS,基于狀態的維護計劃,一個是TBM,基于時間的維護計劃。對于我們現場的能力,實際上我們把它分成知道如何去做,然后什么時間去做,還有就是去做什么。如果這樣看的話,比如說定期維護,我們認為廠家通過提供培訓我覺得我們可以培養人員的,但是相對于這種基于狀態的,我不知道在座的有沒有開發商,現在風機已經加裝振動測試系統,我們也很難解讀它給我們的信息是應該做出什么樣的行動,因為這個行動影響非常大,它說齒輪箱現在需要檢修,到底要不要檢修,像這種基于狀態的檢修需要大量的數據,需要非常完善的模擬系統去模擬它的故障狀態,然后給我們高度可靠性的指導。對于如何做這件事,一方面是對氣象的預測和了解,當然也對風機的設計荷載有重要的技術信息,這樣才能最終做出我們要立即做出維護,還是12周以后進行維護,還是可以等到6個月、9個月進行維護,這個是更加偏重技術。對于定期維護,就是什么時間做,這個跟氣象有關系,當然對于排故來說就沒有什么辦法,不管什么時間,只要天氣好你就要維修。只不過我們在選擇做預測性和定期維護,和不得不去救火維修,這個你要做出選擇,放棄一臺緊急的維修,執行預測性的維護,這個比救火帶來的利益更大。我們通常覺得對于如何做這件事,通常可以通過提交手冊和培訓能夠達到。定期維護基本上能夠達到,排出故障可能需要一些經驗的積累,當然也可以通過常見問題或者是數據庫來支持現場人員,但是對于什么時間要實施和具體做什么樣的工作,這兩項需要非常大量的數據處理,比較好的分析模型來做出決策,當然也需要一些廠家的風機設備、研發部門的一些核心的資料。
下面是一些示意圖,我們希望能夠分析一下所有的風機停機時間,我們這個時間都去哪兒了,都去做什么。現在很多開發商大部分的時間可能被用于排故,經常很繁忙,但是實際上比較好的是花出大部分時間來做預測性和計劃性維護,這樣提前避免它這種突發事件的發生,這會帶來很多好處。一個對風的適應性會加強,第二個對物流的要求減弱,否則的話我要求盡快給我提供配件,當然成本也會增加。這個分布不是業界最好的分布,可能要求比較高的,航空業要求更高,它的計劃性維護和預測性維護更多,火電廠要求也很高,對風電場我們畢竟還是能發風機,我們這個比例是根據你追求的指標和我們愿意付出的成本進行平衡。