CN113806915A - 一种基于Anylogic平台的海上风电场运维仿真方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于Anylogic平台海上风电场运维仿真方法，包括以下步骤：1)基于Anylogic平台建立海上风电场运维用于输入仿真参数的参数对话框的仿真模型；2)设计运维仿真总体结构，构建相应的子模块模型，然后用时间序列进行仿真分析；3)设计运维作业业务逻辑，实时监测SCADA数据，对出现故障的风机故障类型，结合天气状况，签发派工单；4)设计运维人员、维修船舶、备品备件业务逻辑，监测三者状态，根据派工单调派相应资源；5)设置运维资源及运维工作时间约束；6)对环境参数、风机参数、气象参数进行初始复制，系统可输出风机、运维船舶、运维人员实时状态。本发明提供一种在不断变化的风速、浪高作用下海上风电场运维仿真方法。

Description

一种基于Anylogic平台的海上风电场运维仿真方法
技术领域
本发明涉及海上风电场运行维护技术领域，具体为一种基于Anylogic平台的海上风电场运维仿真方法。
背景技术
运维成本是决定海上风电工程整体经济性的关键因素。海上风机的运行维护面临众多挑战，主要体现在海上风速浪高对于风电机组运行维护的影响。恶劣天气条件下，船只可达性差，故障停运时间更长。风速和浪高等对维修船舶等交通工具适航性的影响、对机组登陆的约束以及对海上吊装预计舱外作业的限制，都使得海上风电场运维成本长期居高不下。如何制定合适的维护策略以减少运维成本和投资风险，提高风场的可靠性和可用率，取得较大的社会经济效益是海上风电场产业进一步发展面临的重要问题。鉴于此，研究海上风电场运维仿真方法，对于提高海上风电场运维经济效益具有重要意义。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于Anylogic平台的海上风电场运维仿真方法，以解决上述技术问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于Anylogic平台的海上风电场运维仿真方法，包括以下步骤：
1)基于Anylogic平台建立海上风电场运维仿真模型，其中仿真模型包括用于输入仿真参数的参数对话框。
2)设计运维仿真总体结构，将复杂的运维过程分解为若干个独立进行又相互关联的子模块，研究每个子模块内在运行机制，构建相应的子模块模型，然后用时间序列将各个子模块整合形成完整的运维模型，进行仿真分析；
3)设计运维作业业务逻辑，实时监测SCADA数据，监控海上风电场运行状况。依据风机运行状态，对出现故障的风机故障类型，结合天气状况，签发派工单；
4)设计运维人员、维修船舶、备品备件业务逻辑，系统能够实时监测三者状态，根据派工单调派相应资源；
5)设置运维资源及运维工作时间约束；
6)进行海上风电运维仿真时，对环境参数、风机参数、气象参数进行初始复制，系统可输出风机、运维船舶、运维人员实时状态。
优选的，在步骤1)中，输入环境参数包括港口及风电场地理位置；风机参数包括风机机组的基本信息、技术参数、性能参数、成本参数和运维参数；气象参数包括实时的风速、浪高等基本参数。
优选的，在步骤2)中，风机分为正常运行和停机两种状态，当风速超过额定功率对应风速后，风机停止运行；当风速小于或等于对应风速阈值时，风机会自动回归正常运行状态；运维人员会对风机每两星期进行一次定期停机维护，维护完成后会触发“repaired”消息，收到消息的风机也会恢复正常运行状态；风机每月会有一定概率出现故障导致停机，当某风机发生故障停机时，会自动向调度中心报告风机的位置及故障类型，等待运维船和运维人员过来维修，当完成维修并触发“repaired”消息时，风机恢复到正常运行状态。
优选的，在步骤3)中，运维中心监控整个系统的运行状态，当收到新的维修请求后，根据资源状况和天气可达性进行运维派单，调度中心核对派工单中的风机故障类型，并根据不同类型的故障给出对应的处理方案，查看天气预报信息，根据天气可达性判断做出派单计划。运维船舶派出，运维问题解决后会将该派工单设为已解决的状态。
优选的，在步骤4)中，运维人员、维修船舶、备品备件业务逻辑如下：
(1)运维人员分为休息和工作两种状态，当运维人员处于工作状态时，接收到维修中心派发的维修订单，于是运维人员等待命令准备出海，当接收到“setout”命令时，运维人员出海进行海上作业，当维修结束后触发“back”消息，运维人员返回到维修中心，当运维人员恢复正常上班状态时，说明运维人员完成了一次完整的海上运维作业；
(2)首先船舶处于停泊的状态，当接收到新的维修订单后，船舶将进入到备品备件阶段并根据风机的故障类型判断需要携带相应的备品备件；在备品备件和船舶准备就绪后，会判断当前气象条件是否适合出海，若此时间节点浪高小于可出行高度阈值，则通知人员出海前往风场进行维修；在维修完成后，会询问调度中心是否还有其它维修任务请求，如果有，则继续航行到新的位置进行维修，否则船舶回到维修中心；当船舶再次回到停泊状态时，说明完成了一次完整的出海维修任务；
(3)备品备件业务逻辑列入船舶准备的一部分；运维中心接到维修派单后，检查故障类型，根据故障类型准备备品备件；如果备品备件没有或不足，则需要计算等待备品备件时间。如果备品备件充分，则设置备品备件状态为就绪；在备品备件和船舶准备就绪后，判断可达性。
优选的，在步骤5)中，维修船从岸上港口出发，完成维修任务后，再驶回港口，每台机组每天仅由一艘维修船一组人员提供维修，维修船搭乘的人员、备件满足最大载重量要求，维修船工作时间满足工作时长的要求，则维修船舶的数量和机组维修时序需要满足下列条件。
(1)维修船数量不能超过最大船舶数量
Figure BDA0003219792470000031
k＝1,2,…,m表示最多使用m艘维修船。
(2)机组维修时序公式为
Figure BDA0003219792470000032
i,j＝1,2,…,n，k＝1,2,…,m表示维修机组j的时间在维修机组结束的时间及行驶时间之后，
Figure BDA0003219792470000033
为第d天船k到达机组i的时间，Ti为船只在机组处的停留时间，包括人员接送和维修机组的时间，tij为从机组行驶至机组的时间。
(3)维修船的日有效工作时长限制公式为
Figure BDA0003219792470000034
表示工作时间的限制，
Figure BDA0003219792470000035
为船k执行维修后返回港口的时间，Tmax为船只每天最长的工作时间；
(4)维修停机时间和延迟维修时间需要满足yi,zi≥0，i＝1,…,n
(5)每台机组每天仅由一艘维修船提供维修，船只日维修机组次数需要满足：
(6)维修路线需要满足
Figure BDA0003219792470000036
Figure BDA0003219792470000041
Figure BDA0003219792470000042
表示每天每艘维修船从港口出发，完成任务后再返回港口。
优选的，在步骤6)中，系统在模拟风机运行过程中，根据风速-功率曲线，输出第i个风机在时刻t的实时功率Pt i，以及风机的故障停机时间DT，天气停机时间WOT，维护时间MT。
优选的，用于仿真海上风电场在运行过程中风电机组和运维资源的各种可能状态，为运维决策提供依据。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
1.本发明结合预防性维护和故障维修，从单一化事后维修方式过渡到体系化运维方式，建立系统的监测平台，达到低运维成本、高可靠性和高可达性；
2.本发明能够实现设备数据采集、数据处理、可视化分析、统计计算及多样化展示；提供开放的数据接口，支持数据导入，支持多种数据筛选方式及方便的人机交互界面；
3.本发明利用环境参数、风机参数、气象参数等作为输入数据，仿真运维环境，为海上风电场的运维策略提供了决策依据；
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1基于可达性的海上运维流程；
图2预防性维护派工业务流程图；
图3故障性维修派工业务流程图；
图4海上风电场运维顶层逻辑图；
图5海上风机维修业务逻辑图；
图6运维人员业务逻辑图；
图7运维船舶业务逻辑图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-7，本发明提供一种技术方案：一种基于Anylogic平台的海上风电场运维仿真方法，包括以下步骤：
1)基于Anylogic平台建立海上风电场运维仿真模型，其中仿真模型包括用于输入仿真参数的参数对话框。
2)设计运维仿真总体结构，将复杂的运维过程分解为若干个独立进行又相互关联的子模块，研究每个子模块内在运行机制，构建相应的子模块模型，然后用时间序列将各个子模块整合形成完整的运维模型，进行仿真分析；
3)设计运维作业业务逻辑，实时监测SCADA数据，监控海上风电场运行状况。依据风机运行状态，对出现故障的风机故障类型，结合天气状况，签发派工单；
4)设计运维人员、维修船舶、备品备件业务逻辑，系统能够实时监测三者状态，根据派工单调派相应资源；
5)设置运维资源及运维工作时间约束；
6)进行海上风电运维仿真时，对环境参数、风机参数、气象参数进行初始复制，系统可输出风机、运维船舶、运维人员实时状态。
具体的，在步骤1)中，输入环境参数包括港口及风电场地理位置；风机参数包括风机机组的基本信息、技术参数、性能参数、成本参数和运维参数；气象参数包括实时的风速、浪高等基本参数。
具体的，在步骤2)中，风机分为正常运行和停机两种状态，当风速超过额定功率对应风速后，风机停止运行；当风速小于或等于对应风速阈值时，风机会自动回归正常运行状态；运维人员会对风机每两星期进行一次定期停机维护，维护完成后会触发“repaired”消息，收到消息的风机也会恢复正常运行状态；风机每月会有一定概率出现故障导致停机，当某风机发生故障停机时，会自动向调度中心报告风机的位置及故障类型，等待运维船和运维人员过来维修，当完成维修并触发“repaired”消息时，风机恢复到正常运行状态。
具体的，在步骤3)中，运维中心监控整个系统的运行状态，当收到新的维修请求后，根据资源状况和天气可达性进行运维派单，调度中心核对派工单中的风机故障类型，并根据不同类型的故障给出对应的处理方案，查看天气预报信息，根据天气可达性判断做出派单计划。运维船舶派出，运维问题解决后会将该派工单设为已解决的状态。
具体的，在步骤4)中，运维人员、维修船舶、备品备件业务逻辑如下：
(1)运维人员分为休息和工作两种状态，当运维人员处于工作状态时，接收到维修中心派发的维修订单，于是运维人员等待命令准备出海，当接收到“setout”命令时，运维人员出海进行海上作业，当维修结束后触发“back”消息，运维人员返回到维修中心，当运维人员恢复正常上班状态时，说明运维人员完成了一次完整的海上运维作业；
(2)首先船舶处于停泊的状态，当接收到新的维修订单后，船舶将进入到备品备件阶段并根据风机的故障类型判断需要携带相应的备品备件；在备品备件和船舶准备就绪后，会判断当前气象条件是否适合出海，若此时间节点浪高小于可出行高度阈值，则通知人员出海前往风场进行维修；在维修完成后，会询问调度中心是否还有其它维修任务请求，如果有，则继续航行到新的位置进行维修，否则船舶回到维修中心；当船舶再次回到停泊状态时，说明完成了一次完整的出海维修任务；
(3)备品备件业务逻辑列入船舶准备的一部分；运维中心接到维修派单后，检查故障类型，根据故障类型准备备品备件；如果备品备件没有或不足，则需要计算等待备品备件时间。如果备品备件充分，则设置备品备件状态为就绪；在备品备件和船舶准备就绪后，判断可达性。
具体的，在步骤5)中，维修船从岸上港口出发，完成维修任务后，再驶回港口，每台机组每天仅由一艘维修船一组人员提供维修，维修船搭乘的人员、备件满足最大载重量要求，维修船工作时间满足工作时长的要求，则维修船舶的数量和机组维修时序需要满足下列条件。
(1)维修船数量不能超过最大船舶数量
Figure BDA0003219792470000071
k＝1,2,…,m表示最多使用m艘维修船。
(2)机组维修时序公式为
Figure BDA0003219792470000072
i,j＝1,2,…,n，k＝1,2,…,m表示维修机组j的时间在维修机组结束的时间及行驶时间之后，
Figure BDA0003219792470000073
为第d天船k到达机组i的时间，Ti为船只在机组处的停留时间，包括人员接送和维修机组的时间，tij为从机组行驶至机组的时间。
(3)维修船的日有效工作时长限制公式为
Figure BDA0003219792470000074
表示工作时间的限制，
Figure BDA0003219792470000075
为船k执行维修后返回港口的时间，Tmax为船只每天最长的工作时间；
(4)维修停机时间和延迟维修时间需要满足
yi,zi≥0，i＝1,…,n
(5)每台机组每天仅由一艘维修船提供维修，船只日维修机组次数需要满足：
(6)维修路线需要满足
Figure BDA0003219792470000076
Figure BDA0003219792470000077
Figure BDA0003219792470000078
表示每天每艘维修船从港口出发，完成任务后再返回港口。
具体的，在步骤6)中，系统在模拟风机运行过程中，根据风速-功率曲线，输出第i个风机在时刻t的实时功率Pt i，以及风机的故障停机时间DT，天气停机时间WOT，维护时间MT。
具体的，用于仿真海上风电场在运行过程中风电机组和运维资源的各种可能状态，为运维决策提供依据。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“同轴”、“底部”、“一端”、“顶部”、“中部”、“另一端”、“上”、“一侧”、“顶部”、“内”、“前部”、“中央”、“两端”等指示的方位或位置关系为基于附图的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“设置”、“连接”、“固定”、“旋接”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (8)

1.一种基于Anylogic平台的海上风电场运维仿真方法，其特征在于：包括以下步骤：
1)基于Anylogic平台建立海上风电场运维仿真模型，其中仿真模型包括用于输入仿真参数的参数对话框。
2)设计运维仿真总体结构，将复杂的运维过程分解为若干个独立进行又相互关联的子模块，研究每个子模块内在运行机制，构建相应的子模块模型，然后用时间序列将各个子模块整合形成完整的运维模型，进行仿真分析；
3)设计运维作业业务逻辑，实时监测SCADA数据，监控海上风电场运行状况。依据风机运行状态，对出现故障的风机故障类型，结合天气状况，签发派工单；
4)设计运维人员、维修船舶、备品备件业务逻辑，系统能够实时监测三者状态，根据派工单调派相应资源；
5)设置运维资源及运维工作时间约束；
6)进行海上风电运维仿真时，对环境参数、风机参数、气象参数进行初始复制，系统可输出风机、运维船舶、运维人员实时状态。
2.根据权利要求1所述的一种基于Anylogic平台的海上风电场运维仿真方法，其特征在于：在步骤1)中，输入环境参数包括港口及风电场地理位置；风机参数包括风机机组的基本信息、技术参数、性能参数、成本参数和运维参数；气象参数包括实时的风速、浪高等基本参数。
3.根据权利要求1所述的一种基于Anylogic平台的海上风电场运维仿真方法，其特征在于：在步骤2)中，风机分为正常运行和停机两种状态，当风速超过额定功率对应风速后，风机停止运行；当风速小于或等于对应风速阈值时，风机会自动回归正常运行状态；运维人员会对风机每两星期进行一次定期停机维护，维护完成后会触发“repaired”消息，收到消息的风机也会恢复正常运行状态；风机每月会有一定概率出现故障导致停机，当某风机发生故障停机时，会自动向调度中心报告风机的位置及故障类型，等待运维船和运维人员过来维修，当完成维修并触发“repaired”消息时，风机恢复到正常运行状态。
4.根据权利要求1所述的一种基于Anylogic平台的海上风电场运维仿真方法，其特征在于：在步骤3)中，运维中心监控整个系统的运行状态，当收到新的维修请求后，根据资源状况和天气可达性进行运维派单，调度中心核对派工单中的风机故障类型，并根据不同类型的故障给出对应的处理方案，查看天气预报信息，根据天气可达性判断做出派单计划。运维船舶派出，运维问题解决后会将该派工单设为已解决的状态。
5.根据权利要求1所述的一种基于Anylogic平台的海上风电场运维仿真方法，其特征在于：在步骤4)中，运维人员、维修船舶、备品备件业务逻辑如下：
(1)运维人员分为休息和工作两种状态，当运维人员处于工作状态时，接收到维修中心派发的维修订单，于是运维人员等待命令准备出海，当接收到“setout”命令时，运维人员出海进行海上作业，当维修结束后触发“back”消息，运维人员返回到维修中心，当运维人员恢复正常上班状态时，说明运维人员完成了一次完整的海上运维作业；
(2)首先船舶处于停泊的状态，当接收到新的维修订单后，船舶将进入到备品备件阶段并根据风机的故障类型判断需要携带相应的备品备件；在备品备件和船舶准备就绪后，会判断当前气象条件是否适合出海，若此时间节点浪高小于可出行高度阈值，则通知人员出海前往风场进行维修；在维修完成后，会询问调度中心是否还有其它维修任务请求，如果有，则继续航行到新的位置进行维修，否则船舶回到维修中心；当船舶再次回到停泊状态时，说明完成了一次完整的出海维修任务；
(3)备品备件业务逻辑列入船舶准备的一部分；运维中心接到维修派单后，检查故障类型，根据故障类型准备备品备件；如果备品备件没有或不足，则需要计算等待备品备件时间。如果备品备件充分，则设置备品备件状态为就绪；在备品备件和船舶准备就绪后，判断可达性。
6.根据权利要求1所述的一种基于Anylogic平台的海上风电场运维仿真方法，其特征在于：在步骤5)中，维修船从岸上港口出发，完成维修任务后，再驶回港口，每台机组每天仅由一艘维修船一组人员提供维修，维修船搭乘的人员、备件满足最大载重量要求，维修船工作时间满足工作时长的要求，则维修船舶的数量和机组维修时序需要满足下列条件。
(1)维修船数量不能超过最大船舶数量
Figure FDA0003219792460000031
表示最多使用m艘维修船。
(2)机组维修时序公式为
Figure DEST_PATH_IMAGE002
i,j＝1,2,…,n，k＝1,2,…,m表示维修机组j的时间在维修机组结束的时间及行驶时间之后，
Figure FDA0003219792460000033
为第d天船k到达机组i的时间，Ti为船只在机组处的停留时间，包括人员接送和维修机组的时间，tij为从机组行驶至机组的时间。
(3)维修船的日有效工作时长限制公式为
Figure FDA0003219792460000034
表示工作时间的限制，
Figure FDA0003219792460000035
为船k执行维修后返回港口的时间，Tmax为船只每天最长的工作时间；
(4)维修停机时间和延迟维修时间需要满足yi,zi≥0，i＝1,…,n
(5)每台机组每天仅由一艘维修船提供维修，船只日维修机组次数需要满足：
(6)维修路线需要满足
Figure FDA0003219792460000036
Figure FDA0003219792460000037
Figure FDA0003219792460000038
表示每天每艘维修船从港口出发，完成任务后再返回港口。
7.根据权利要求1所述的一种基于Anylogic平台的海上风电场运维仿真方法，其特征在于：在步骤6)中，系统在模拟风机运行过程中，根据风速-功率曲线，输出第i个风机在时刻t的实时功率Pt i，以及风机的故障停机时间DT，天气停机时间WOT，维护时间MT。
8.根据权利要求1至7任意一项所述的一种基于Anylogic平台的海上风电场运维仿真方法，其特征在于：用于仿真海上风电场在运行过程中风电机组和运维资源的各种可能状态，为运维决策提供依据。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN115660375A (zh) * 2022-11-16 2023-01-31 苏交控如东海上风力发电有限公司 一种海上风电运维的调度方法

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