全球气候变暖要求提高可再生能源在电力领域中的份额,促使风电高速发展。在风电累计装机容量不断增长的同时,全球浮现出巨大的风电场运行维护市场。风电机组是风电场的核心设备,恶劣的运行环境与不便的维护条件,使得风电机组的故障率和维护成本远高于传统发电设备。维修策略的选择是影响风电机组维护成本的重要因素。开展维修策略的优化研究,提高维护技术水平,降低维护成本,是提升企业竞争力的关键。本文依托于河北省科技计划项目“新能源发电系统中风电运维与光伏逆变技术研究”(15214307D),以风电机组为研究对象,针对风电机组维修策略优化中的关键技术问题,从理论分析、技术改进、仿真分析、效果验证等角度系统地开展研究。论文的主要研究内容如下:(1)研究并改进了风电机组部件的故障危害性分析方法。分析了现有方法的不足,总结了影响风电机组部件故障危害性分析的有关因素,定义了故障向量、故障向量空间等概念,并据此提出了基于故障向量空间的改进危害性分析方法;建立了基于逆序数的差异分析方法,对比了不同危害性分析方法之间的差异。结果表明:改进的危害性分析法不仅继承了现有方法的优点,还具有高度的扩展性,使得在危害性分析中很容易增加对新因素的考虑。改进的方法能有效融合定量因素和定性因素,不受因素取值范围的影响,不受因素个数的限制,兼顾各因素相对权重,所得结果具有鲜明的物理意义,能够更为有效地区分关键部件与非关键部件。(2)研究并提高了小故障样本条件下风电机组部件的可靠性建模技术。对部件故障样本数据做出了服从威布尔分布的假设,并进行了检验;以其它风电场的故障样本数据为先验信息,为目标风电场的机组部件建立了经典可靠性模型、贝叶斯一般可靠性模型以及贝叶斯分层可靠性模型,并求解了模型参数;以可靠度函数置信区间的平均宽度等为衡量指标,讨论了故障数据样本量对各模型建模精度的影响。结果表明:相比于经典可靠性模型,贝叶斯一般可靠性模型或贝叶斯分层可靠性模型给出的形状参数分布更集中。在使用相同样本量时,前者建模精度低于后者。使用较大样本量时,贝叶斯分层可靠性模型给出的可靠度函数置信区间更窄。先验样本量较小时,宜采用贝叶斯一般可靠性模型,反之,宜采用贝叶斯分层可靠性模型。(3)研究并完善了风电机组部件的机会维修策略。综合考虑了多种机组状态、多种维修机会、多个维修阶段,总结了可选维修方式及其适用条件,建立了部件维修后的可靠度变化模型、细化的维修成本模型、连续集成的成本优化模型,给出了策略实施流程。通过对比不同策略在风电机组部件上的应用实例,得出了以下结论:机会维修策略能显著降低风电机组部件的总维修次数及总维修成本,考虑的因素越全面,降低的效果越明显。此外,为各部件设置单独的维修可靠度阈值,能够实现维修成本的进一步降低。(4)研究并探索了以可靠性为中心的海上风电机组机会维修策略。总结了海上风电机组及其维护作业的特点,统计了维护作业不可及状态,分析了不可及状态对维修活动的影响;运用改进的危害性分析方法,准确地区分了海上风电机组关键部件与非关键部件;建立了小故障样本条件下海上风电机组非关键部件的可靠性模型;在机会维修策略中综合考虑关键部件与非关键部件,最终形成了以可靠性为中心的海上风电机组机会维修策略。实例分析结果表明:浪高是限制出海维修活动的主要因素,风速是次要因素。在现行策略下,不可及状态产生了的额外电能损失占据了总电能损失的17.22%。相比于现行策略,以可靠性为中心的海上风电机组机会维修策略在处理维修不可及状态问题时更具优势,能够显著地降低各个部件维修成本、总维修次数以及总维修成本。