风力发电站设备制造风险控制研究

1前言

近几年电力制造行业发展极为快速，面临的挑战也较多。国际上“双反”情况层出不穷，国内价格战又愈演愈烈，部分供应商以降低产品质量为代价来换取利润，导致产品在运行过程中发生故障的现象持续增多。由于故障引发的各类问题，直接影响到电力工程的建设进度和竣工后设备的运行安全。基于上述原因，自2011年起冀北物资公司组织人员不断实践，采用国内外先进的管理理念和管理方法，结合设备质量管理的各种经验，对风光储输工程的设备制造过程采用了多模式并用的管理体系，达到了完善设备质量管理方法、提高设备质量管理水平、降低设备质量管理成本的目的。

2设备制造质量问题的预测及风险控制

风光储输工程设备制造过程具有产品、零件加工工序较复杂、质量检测信息量巨大的特点，每一个工序都可能带来大量的不确定的质量信息。因此采用较好地分析方法，对烦琐的质量信息源进行筛选，从而预测主要影响质量因素的信息源，是减少质量问题发生的前期预测方法。

2.1建立设备质量问题评价模型

本评价模型是基于熵理论构建的。熵表示事物的不确定性，同时也是信息含量的表示。熵理论能对烦琐的信息源进行筛选，选择最小条件嫡，并进行决策。因此，基于熵理论的设备质量问题评价模型能从烦琐的质量信息源中筛选出主要影响质量因素的信息源（即最小条件熵）。通过对该信息源的分析，就可以预测到最有可能发生的质量问题。这时，再对预测到的质量问题进行风险评价，根据质量问题的风险评价结果采用相对应的措施，达到风险控制的效果。本评价模型的数据源基础是冀北公司供应商质量信息库。其数据是冀北物资公司近些年各类电力主要物资的生产运行数据及设备质量监督数据，结合对供应商资质业绩核实及绩效评价结果，综合而成。评价模型通过对这些设备质量信息数据进行筛选和分析，得出评价结果。

2.2设备质量问题评价模型的应用实例

信息的筛选和分析主要是联合多个不一样的信息源，通过删减不确定的信息源而获得一束可信且完备信息源组合的过程。假设A表示输入数据，B表示输出信息。用H（B/A）表示条件熵，条件熵越小，则B对A的失真越小。通过这种方法，选择条件熵最小的信息源组合，即信息失真最小的信息源组合为最优信息源组合，并在最优信息源组合的基础上进行决策。

2.3设备质量问题评价模型对应的风险控制

按照以上方法，对所有质量问题风险点进行分析，确立每个供应商设备质量管理的主要控制点，针对相关预测情况制定各类物资相应的管控策略。

3总结

对于在工程中处于核心地位的重要设备及组部件，属于高风险严防控的对象，应尽量完善其设备质量管理细节；对较重要且有一定替换性的设备，属于要降低风险减少损失的对象，应采取关键点突出的措施；数量较多，通用性较强的常规化规模化生产的设备，应采取按一定比例进行设备质量管理，有问题时及时处理，自留风险。

作者:王径迤 倪佳 薛宏 单位:国网冀北电力有限公司物资分公司