Ứng Dụng Xác Suất Thống Kê Trong Đề Xuất Phương Án Bảo Trì Nhà Máy Điện Gió

Việc bảo trì nhà máy điện gió khác biệt so với các nhà máy điện truyền thống do cấu trúc nhà máy điện gió là tập hợp các tuabin gió riêng rẽ, yêu cầu bảo trì độc lập. Số lượng tuabin gió lớn đòi hỏi quá trình bảo trì tốn nhiều thời gian và chi phí. Các tuabin gió hoạt động trong môi trường bất định, dễ hỏng hóc. Vì vậy, phương pháp xác suất thống kê dựa trên phân tích dữ liệu thu thập có tiềm năng tối ưu hóa điều động bảo trì nhà máy điện gió.

Mục tiêu chính của nghiên cứu này là tìm hiểu các phương án bảo trì mang lại lợi ích kinh tế dựa trên phân tích xác suất thống kê cho hệ thống nhà máy điện gió. Nghiên cứu sẽ tìm hiểu các khái niệm về bảo trì cho dự án nhà máy điện gió, nghiên cứu ứng dụng xác suất thống kê trong việc lên kế hoạch và phương án điều động bảo trì tối ưu chi phí. Đồng thời, cung cấp công cụ cho người vận hành trong quản lý tài sản (Asset Management).

Chi phí O&M là một trong các yếu tố tác động đến tính khả thi của dự án điện gió. Trong khi suất đầu tư khó giảm đáng kể, việc đánh giá và giảm chi phí O&M là giải pháp nên được nghiên cứu kỹ lưỡng. Tuy nhiên, việc bảo trì nhà máy điện gió khác biệt so với các nhà máy điện truyền thống do đặc tính cấu trúc và môi trường hoạt động của tuabin gió.

Cấu trúc nhà máy điện gió là tập hợp các tuabin gió riêng rẽ, mỗi tuabin yêu cầu bảo trì độc lập. Số lượng tuabin gió rất lớn đòi hỏi quá trình bảo trì tốn nhiều thời gian và chi phí, giảm hiệu quả nhà máy. Các tuabin gió được thiết kế hoạt động trong môi trường bất định, dễ bị hỏng hóc. Việc điều động cầu tải trọng lớn tiến hành bảo trì, thay thế phụ tùng khi có hỏng hóc là đặc biệt khó khăn và tốn kém.

Tuy việc bảo trì và rủi ro hư hỏng là độc lập cho mỗi tuabin gió, nhưng một nhà máy điện gió là tập hợp số lượng lớn các tuabin gió, vì thế phương pháp xác suất thống kê dựa trên việc phân tích các dữ liệu thu thập từ các tuabin có một tiềm năng ứng dụng trong việc tối ưu hóa điều động bảo trì nhà máy điện gió.

Nghiên cứu xây dựng hàm mật độ xác suất lỗi cho các bộ phận trong tuabin gió dựa trên dữ liệu thu thập và lý thuyết độ tin cậy. Điều này giúp dự đoán khả năng hỏng hóc của các bộ phận như cánh, hộp số, máy phát, trục truyền động. Các bộ phận này có chi phí bảo trì lớn khi phải huy động cầu tới vị trí dự án.

Hàm mật độ xác suất lỗi xây dựng được sẽ được so sánh và đánh giá với các kết quả từ các nghiên cứu khác. Việc này giúp xác định độ chính xác và tin cậy của mô hình, cũng như tìm ra các điểm mạnh và điểm yếu cần cải thiện.

Với giả định đầu vào, sử dụng phần mềm mô phỏng tính toán và phân tích độ tin cậy cũng như xác suất hỏng hóc các bộ phận và toàn hệ thống. Từ kết quả mô phỏng, đề xuất các phương án bảo trì và chạy lại mô phỏng, từ đó đánh giá và lựa chọn phương án bảo trì tối ưu nhất, tối ưu hóa chi phí.

Độ tin cậy đã được ứng dụng trong kết nối với so sánh an toàn hoạt động của một, hai và bốn động cơ máy bay. Độ tin cậy được đo như số vụ tai nạn mỗi giờ bay theo thời gian. Vào đầu những năm 1930, Walter Shewhart, Harold F. Dodge, và Harry G. Romig đặt ra cơ sở lý thuyết cho việc sử dụng phương pháp thống kê chất lượng kiểm soát các sản phẩm công nghiệp.

Các phương pháp đánh giá tầm quan trọng của các thiết bị trong hệ thống cũng được đề cập. Các khái niệm cơ bản như biến trạng thái, khoảng thời gian cho đến khi thiết bị hỏng hóc, hàm độ tin cậy, hàm tỷ lệ lỗi, khoảng thời gian cho tới khi hỏng, hàm phân phối mũ, hàm phân phối Weibull được sử dụng.

Phương pháp Monte Carlo là một phương pháp mô phỏng sử dụng các số ngẫu nhiên để giải quyết các bài toán phức tạp. Trong lĩnh vực bảo trì, nó được dùng để mô phỏng quá trình hỏng hóc và bảo trì của các thiết bị, từ đó đánh giá độ tin cậy và hiệu quả của các phương án bảo trì khác nhau.

Việc xây dựng lưu đồ giải thuật giúp hệ thống hóa quá trình đánh giá độ sẵn sàng của các bộ phận trong tuabin gió. Lưu đồ này bao gồm các bước như xác định các trạng thái của bộ phận, tính toán xác suất chuyển đổi giữa các trạng thái, và đánh giá độ sẵn sàng dựa trên các xác suất này.

Dựa trên kết quả mô phỏng của DNV GL, các phương án bảo trì được đề xuất. Các phương án này có thể bao gồm việc thay thế định kỳ các bộ phận, bảo trì dự phòng dựa trên tình trạng thiết bị, và bảo trì khắc phục khi có sự cố xảy ra.

Xác suất thống kê giúp dự đoán thời điểm hỏng hóc, tối ưu hóa lịch bảo trì, giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động và chi phí bảo trì. Tuy nhiên, cần lưu ý về tính khó kiểm chứng trong ứng dụng thực tế và sự phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu đầu vào. Luận văn cũng đề xuất các giải pháp bảo trì định kỳ.

Luận văn đề xuất bộ quy tắc đánh giá lựa chọn phương án bảo trì hợp lý, bao gồm các tiêu chí như chi phí, độ tin cậy, thời gian ngừng hoạt động, và tác động đến hiệu suất của nhà máy điện gió. Việc áp dụng bộ quy tắc này giúp người vận hành đưa ra quyết định bảo trì chính xác và hiệu quả.