能源生产制冷机组是将机械能或其他可再生能源转化为电能的发电设备。常，我们用于能源生产的常用制冷存储单元通常由蒸汽轮机，水轮机或内燃机提供动力。再生能源的新来源包括核能，风能，太阳能，生物质能和海洋能。文主要研究和分析大型制冷储能机组的可靠性预测方法及其在能源生产中的应用。
于电力生产的制冷装置通常，发电机由定子，转子，发动机罩和轴承组成。子包括定子铁芯，线圈，基座以及固定这些部分的其他结构部件。子由转子铁心绕组（或磁极，磁轭），护环，中心环，滑环，风扇和旋转轴组成。
电机的定子和转子通过轴承和端盖连接和组装，因此转子可以在定子中旋转以实现切割磁力线的移动，从而产生感应电势，该电势通过端子并连接到电路，从而产生电流。过核实实际可靠性统计数据，可以确定300 MW汽轮机的可用系数，冷凝器价格300 MW锅炉和发电机的UOF计划外失效率以及失效率。定计划的强制FOR和AP系数与可靠性增长模型一致。
对大量可靠性统计数据进行验证之后，可以确定可用的等效EAF系数以及300 MW和600 MW的冷库热电厂的EFOR等效强制故障率均符合规定。靠性增长，磨煤机，给水泵，鼓风机，引风机。用的AF系数和计划外的UOR故障率（例如高压加热器）与可靠性增长模型，电源变压器，断路器，电源变压器，电压互感器，隔离开关，避雷器等除系统电源故障外，可用系数，RS1电源的可靠性比率和RS3的电源可靠性与可靠性增长模型一致。水蓄能制冷机组的AF系数和FOR强制失效率符合可靠性增长模型。用多年来在能源生产中大量存储单元积累的可靠性统计数据，作者尝试使用数学模型，例如多项式，指数函数和能量分布。
Weibull适应存储单元的操作可靠性数据。
型与数据之间的差异相对较大。中：t是冷藏单元的运行年数，ρ（t）是冷藏单元的维护系数，η是比例参数，m是系数增长。试发电冷库后，可以使用前n年（n≥3）的可靠性统计EAF（ti）和POF（ti）来计算维护系数存储单元前n年的ρ。
小二乘法可用于确定能量生产冷库的维护系数ρ（t）的数学模型的增长系数m和比例参数η。用数学统计方法，可以检查用于产生能量的制冷存储单元的维护参数ρ（t）的变化规律是否符合该公式的数学模型。用制冷储存单元发电的前n年中的ρ（ti）数据，可以计算出测试状态F0以得出显着水平α（α= 0，1〜在工程中为0.3），则可以确定分布F的较高分数的表。Fα（1，n-2）。F＞Fα（1，n-2）时，能量产生蓄冷单元的维持系数符合公式。F≤Fα（1，n-2）时，能量产生蓄冷单元的维持系数不符合数学模型。用等效系数是评估电力生产用制冷存储装置可靠性的主要指标之一，预测可用电量的制冷存储装置等效系数的方法包括：以下内容：历史运营数据的统计分析。据用于发电的制冷存储单元前n年的可靠性历史数据的统计值EAF（ti）和POF（ti），根据以下公式计算维护系数ρ（ti）：公式。
小二乘方法用于确定增长系数m和维持因子数学模型的比例参数η。算出检验统计量F，并进行维持系数数学模型的调整检验。
划性中断的等效可用EAP系数的预测性扣除。测预期的故障因素。据《发电公司设备维护指南》（DL / T838-2003），组织用于发电的冷库的计划维护。据省级网络和在线要求，可以在年初确定年度计划（t = n 1）。输天数m1，也可以估算下一年（t = n 2）和下一年（t = n 3）的计划停车天数m2和m3。站的1号制冷存储单元是具有300 MW优化功率的亚临界发电单元，它使用与前n年的可靠性有关的统计数据，系数m，比例尺参数η和检验统计量F。用本文给出的可靠性预测方法，可以得出能量生产冷库中的等效可用系数。算当前年份（t = n 1），第二年（t = n 2）和第二年（t = n 3）。
EAF（n 1），EAF（n 2）和EAF（n 3）的预测值。用可获得的等效系数EAF（ti）和计划的停机因子POF（ti）的统计数据，对冷藏冷藏库的前n年（n≥3）进行能源生产冷藏库的定量估计。
来三年的能源生产和计划维护天数。来三年中该单元的等效可用性系数是管理生产单元可靠性目标的技术手段。
出了一种预测能量存储制冷存储单元等效系数的方法，该方法适用于能量管理制冷存储单元具有较高的可靠性管理水平和可靠性。划外的不可用系数相对较低。果能量生产冷库的等效可用系数的预测值未达到所需的可靠性目标值，则通过优化维护来调整计划维护间隔和计划维护天数。并且再次使用该文档中给出的可靠性预测方法来计算能量生产冷库单元。效等效系数的预测值，直到达到所需的可靠性目标值为止。
过应用本文给出的可靠性预测方法来管理可靠性目标，可以控制生成单元等效可用系数的指标值。过采用该文献中提出的发电用冷藏库的可靠性预测方法，冷凝器价格对发电用冷藏库的等效可用系数进行定量预测，从而使冷藏单元的可靠性指标值处于受控状态，并且适合于冷藏单元的可靠性目标管理。藏单元等效可用系数的预测值的相对误差的绝对值小于2％，表明该存储单元可靠性预测方法的精度该文件中提出的耐寒性仍然相对较高，这在工程上是实用的。
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