CN117474254A - 一种海上风电场智能排程方法、介质及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种海上风电场智能排程方法、介质及系统，方法包括步骤：获取海上风电场的天气数据、海洋气象数据和检修船状态数据，再根据海上风电场的天气数据、海洋气象数据和检修船状态数据生成作业窗口期；获取风机状态信息、历史检修工单数据和备品备件信息，再根据风机状态信息、历史检修工单数据和备品备件信息生成风机作业任务；根据风机作业任务来计算作业成本；对风机作业任务中各个风机作业进行等级划分；根据作业窗口期、作业成本和风机作业等级生成排程方案。本发明具有自动化程度高、精度高、可靠性高等优点。

Description

一种海上风电场智能排程方法、介质及系统
技术领域
本发明主要涉及风电技术领域，具体涉及一种海上风电场智能排程方法、介质及系统。
背景技术
海上风电运维环境比较恶劣。相比陆上风电场，海上风电场需考虑海浪、台风等恶劣自然条件。运维检修依赖于检修船等运输工具，检修船驾驶难度、运维难度和安全风险相比检修车都很大。
海上风电目前呈现大规模装机和集中化运维的趋势，在协调多个检修团队和检修船作业时，需考虑的人员、物品、检修窗口等因素角度，靠运营人员排程难以实现安全和经济效益的最佳平衡。
风电场运维管理系统生成作业调度计划维度单一，系统间协同效果差，没有有效利用监控系统、生产管理系统、预测系统等之间的数据协同，没有发挥大数据的能力。
另外，作业窗口只按照日历和气象生成，风机作业生成由人工输入，风机作业时间评估不清晰，风机作业计划只生成一次。
发明内容
本发明要解决的技术问题就在于：针对现有技术存在的技术问题，本发明提供一种作业自动化程度高、可靠性高的海上风电场智能排程方法、介质及系统。
为解决上述技术问题，本发明提出的技术方案为：
一种海上风电场智能排程方法，包括步骤：
获取海上风电场的天气数据、海洋气象数据和检修船状态数据，再根据海上风电场的天气数据、海洋气象数据和检修船状态数据生成作业窗口期；
获取风机状态信息、历史检修工单数据和备品备件信息，再根据风机状态信息、历史检修工单数据和备品备件信息生成风机作业任务；
根据风机作业任务来计算作业成本；对风机作业任务中各个风机作业进行等级划分；
根据作业窗口期、作业成本和风机作业等级生成排程方案。
优选地，生成作业窗口期的具体过程为：
获取风电场短期和超短期天气数据、海洋气象数据生成气象窗口期和未来一周内的气象窗口期；
t∈[ts,te],
其中，w(t)与h(t)分别为t时刻的风速与浪高；Wmax与Hmax为满足海上维修操作的最大风速与最大浪高；ts与te为本次作业的预设起止时间；
气象窗口结合检修船健康及维修保养计划，以及该区域或公司重大活动或节日日期，确定作业窗口期和未来一周内的作业窗口期；
t∈[ts,te],
其中，p(t)为t时刻人为因素是否允许作业,e(t)为t时刻的出海设备情况是否允许作业；ts与te为本次作业的预设起止时间。
优选地，风机状态信息包括风机故障、告警、预警信息、运行期实际功率曲线数据、风机定检计划、巡检计划和技改计划。
优选地，所述风机作业清单包括作业时间、类别、检修人员、工具、备品备件和作业建议。
优选地，作业成本分为运输成本和风机作业成本；其中风机作业成本包括风机直接作业成本和损失电量成本；风机直接作业成本包括人员成本和备品备件成本。
优选地，作业等级根据重要程度分为三级，分别为安全、重要和一般；作业等级为安全时，对应的等级权重为1.0，划分依据为：子作业为故障消除作业；
作业等级为重要时，对应的等级权重为0.6，划分依据为：子作业为大部件预警排查、定检作业；
作业等级为一般时，对应的等级权重为0.2，划分依据为：子作业为巡检、消缺作业。
优选地，将作业窗口期、作业成本和风机作业等级输入预先训练好的排程生成模型中，得到排程方案；其中根据作业目标生成排程生成模型的目标函数，其中作业目标包括最大经济效益、最小运维成本和最短运维时间。
优选地，所述排程方案包括作业顺序、作业时间、作业人员分布和行船地图。
本发明还公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器运行时执行如上所述方法的步骤。
本发明进一步公开了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器运行时执行如上所述方法的步骤。
与现有技术相比，本发明的优点在于：
本方法结合风机监控系统和CMS系统等故障、告警、信息、预警信息并结合历史检修工单和专家知识生成作业任务相比其他方案更能准确生成作业任务，通过历史检修记录回归生成作业成本，能够真实的反馈作业成本；本方法还可以根据作业情况滚动或重新生成排程方案，相比其他方法，更具备实用性。
本发明结合该风电场区域重要活动或重要非维护日期生成作业窗口，使作业更符合现实需求；风机作业生成依据故障、告警、信息、预警信息并结合历史检修工单和专家知识生成作业任务，作业自动化生成比例>90％；风机作业时间由历史检修工单回归生成，作业时间预测精度提升；风机作业计划可以根据剩余作业窗口期，根据不同作业目标滚动生成，作业计划可靠性得到提升。
附图说明
图1为本发明的排程方法在实施例的流程图。
具体实施方式
以下结合说明书附图和具体实施例对本发明作进一步描述。
如图1所示，本发明实施例的海上风电场智能排程方法，包括以下步骤：
S1、获取海上风电场的天气数据、海洋气象数据和检修船状态数据，再根据海上风电场的天气数据、海洋气象数据和检修船状态数据生成作业窗口期；具体步骤如下：
S1.1、获取风电场短期和超短期天气数据、海洋气象数据生成气象窗口期和未来一周内的气象窗口期；
t∈[ts,te],
其中，w(t)与h(t)分别为t时刻的风速与浪高；Wmax与Hmax为满足海上维修操作的最大风速与最大浪高；ts与te为本次作业的预设起止时间；
其中天气数据从风功率预测系统获取，获取内容包括短期、超短期气象数据，以及该区域实测气象数据；水文气象数据从专业气象预测公司/国家气象局获取，气象数据通过互联网通道获取；
S1.2、气象窗口结合检修船健康及维修保养计划以及该区域或公司重大活动或节日日期确定作业窗口期和未来一周内的作业窗口期；
t∈[ts,te],
其中，p(t)为t时刻人为因素是否允许作业,e(t)为t时刻的出海设备情况是否允许作业；ts与te为本次作业的预设起止时间；
本发明结合该风电场区域重要活动或重要非维护日期生成作业窗口，使作业更符合现实需求。
S1.3、结合上述公式条件生成作业窗口集合Tavail。
S2、获取风机状态信息、历史检修工单数据和备品备件信息，再根据风机状态信息、历史检修工单数据和备品备件信息生成风机作业任务；具体步骤如下：
获取风机故障、告警、预警信息和运行期实际功率曲线数据TAimpt；风机健康预警信息来自集控中心健康评估系统评估的预警结果，通过网络获取；风机振动预警信息来自振动监视系统，通过网络获取；
获取风机定检、巡检、技改计划TAnormal；
对相同风机的不同类别作业进行合并，耗时大于预设时间的作业人工评估，生成作业集合TAinit；风机历史检修工单通过智能运维系统和生产管理系统获取；
根据备品备件、工具信息，过滤无法完成的作业,生成风机作业TAtodo，包括：作业时间、类别、检修人员、工具、备品备件和作业建议；
本发明的风机作业生成依据故障、告警、信息、预警信息并结合历史检修工单和专家知识生成作业任务，作业自动化生成比例>90％。
S3、根据风机作业任务来计算作业成本；
作业成本分为运输成本和风机作业成本；其中风机作业成本包括风机直接作业成本和损失电量成本；
运输成本根据一定的财务核算方法核算运输船运输成本；
风机直接作业成本包括人员成本和备品备件成本；
风机作业TAtodo，结合作业知识库计算单个作业成本：
cost＝k1*s+k2*p+∑f(b)
其中,k1为作业运输成本，s为该作业相距风电场入场点的距离，k2为单位人力成本，p为人数，f(b)为改作业涉及的易耗品b的成本。
其中对风机作业时间、作业成本通过历史检修工单数据结合专家知识数据，通过一种或多种数据优化/回归模型计算生成。本发明的风机作业时间由历史检修工单回归生成，作业时间预测精度提升。
S4、对风机作业任务中各个风机作业进行等级划分；
根据聚合作业所包含的子作业作业等级计算聚合作业作业权重:
weight＝∑weight(sub)
其中,weight(sub)为子作业sub对应的权重系数，
作业等级根据重要程度分为三级，安全、重要、一般，如表1所示：
表1
S5、排程作业方案生成
根据作业目标(最大经济效益、最小运维成本、最短运维时间)生成排程生成模型的目标函数；其中最短运维时间适用于运维作业期间滚动修正作业方案；其中气象窗口和作业窗口根据历史预测精度，生成未来一段时间的精度估计，并纳入到排程生成模型的约束条件中；
作业方案包括：作业顺序；作业时间；作业人员分布；行船地图；
作业工具作业备件作业期间可以根据作业人员作业完成情况和其他情况进行滚动作业方案更新。即当一个作业做完后，因备件、工具、气象突变等因素影响，需要更改作业计划，根据剩余作业窗口进行滚动排程。本发明的风机作业计划可以根据剩余作业窗口期，根据不同作业目标滚动生成，作业计划可靠性得到提升。
本方法结合风机监控系统和CMS系统等故障、告警、信息、预警信息并结合历史检修工单和专家知识生成作业任务相比其他方案更能准确生成作业任务，通过历史检修记录回归生成作业成本，能够真实的反馈作业成本；本方法还可以根据作业情况滚动或重新生成排程方案，相比其他方法，更具备实用性。
本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器运行时执行如上所述方法的步骤。本发明实施例进一步提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器运行时执行如上所述方法的步骤。本发明的介质及系统，与上述方法相对应，同样具有如上方法所述的优点。
本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可存储于一个计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述方法实施例的步骤。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。存储器用于存储计算机程序和/或模块，处理器通过运行或执行存储在存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现各种功能。存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其它易失性固态存储器件等。
以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种海上风电场智能排程方法，其特征在于，包括步骤：
获取海上风电场的天气数据、海洋气象数据和检修船状态数据，再根据海上风电场的天气数据、海洋气象数据和检修船状态数据生成作业窗口期；
获取风机状态信息、历史检修工单数据和备品备件信息，再根据风机状态信息、历史检修工单数据和备品备件信息生成风机作业任务；
根据风机作业任务来计算作业成本；对风机作业任务中各个风机作业进行等级划分；
根据作业窗口期、作业成本和风机作业等级生成排程方案。
2.根据权利要求1所述的海上风电场智能排程方法，其特征在于，生成作业窗口期的具体过程为：
获取风电场短期和超短期天气数据、海洋气象数据生成气象窗口期和未来一周内的气象窗口期；
其中，w(t)与h(t)分别为t时刻的风速与浪高；Wmax与Hmax为满足海上维修操作的最大风速与最大浪高；ts与te为本次作业的预设起止时间；
气象窗口结合检修船健康及维修保养计划，以及该区域或公司重大活动或节日日期，确定作业窗口期和未来一周内的作业窗口期；
其中，p(t)为t时刻人为因素是否允许作业,e(t)为t时刻的出海设备情况是否允许作业；ts与te为本次作业的预设起止时间。
3.根据权利要求1或2所述的海上风电场智能排程方法，其特征在于，风机状态信息包括风机故障、告警、预警信息、运行期实际功率曲线数据、风机定检计划、巡检计划和技改计划。
4.根据权利要求1或2所述的海上风电场智能排程方法，其特征在于，所述风机作业清单包括作业时间、类别、检修人员、工具、备品备件和作业建议。
5.根据权利要求1或2所述的海上风电场智能排程方法，其特征在于，作业成本分为运输成本和风机作业成本；其中风机作业成本包括风机直接作业成本和损失电量成本；风机直接作业成本包括人员成本和备品备件成本。
6.根据权利要求1或2所述的海上风电场智能排程方法，其特征在于，作业等级根据重要程度分为三级，分别为安全、重要和一般；作业等级为安全时，对应的等级权重为1.0，划分依据为：子作业为故障消除作业；
作业等级为重要时，对应的等级权重为0.6，划分依据为：子作业为大部件预警排查、定检作业；
作业等级为一般时，对应的等级权重为0.2，划分依据为：子作业为巡检、消缺作业。
7.根据权利要求1或2所述的海上风电场智能排程方法，其特征在于，将作业窗口期、作业成本和风机作业等级输入预先训练好的排程生成模型中，得到排程方案；其中根据作业目标生成排程生成模型的目标函数，其中作业目标包括最大经济效益、最小运维成本和最短运维时间。
8.根据权利要求1或2所述的海上风电场智能排程方法，其特征在于，所述排程方案包括作业顺序、作业时间、作业人员分布和行船地图。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序在被处理器运行时执行如权利要求1～8中任意一项所述方法的步骤。
10.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序在被处理器运行时执行如权利要求1～8中任意一项所述方法的步骤。
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