CN118014553A - 一种考虑作业窗口期的海上风电场成组维护方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种考虑作业窗口期的海上风电场成组维护方法，包括以下具体步骤：获取目标海上风电场区预测的水文数据、气象数据信息和现有不同种类的运维船只对出海环境所要求的阈值参数；计算不同种类运维船只在未来一段时间内的作业窗口期；获取目标海上风电场的历史故障数据和风机状态监测数据，建立风机的故障预测模型，获取未来一段时间内的风机故障时间及数量；根据风机故障时间及数量预测，并在已得到的作业窗口期对成组维护的维护成本进行计算，选择维护成本最低的作业窗口期为出海作业的时间。本发明能够有效计算出基于现有维护资源下的作业窗口期，相较于单独维护，采用成组维护能够有效降低维护成本，减少出海作业次数，提高运维效率。
Description
技术领域
本发明属于海上风电技术领域，具体涉及一种考虑作业窗口期的海上风电场成组维护方法。
背景技术
随着全球对可再生能源的需求增加，海上风电场作为一种可持续发展的能源解决方案得到了广泛关注。然而，由于海上风电场的特殊环境和复杂性，恶劣的海上环境导致海上风电场可达性低下，运维工作需要在不连续的作业窗口期之间进行。
由于海上风电运维工作需要依赖先进运维船只，单次维护成本高昂，所以提出了成组维护策略作为维护成本降低的有效手段。但是如果进行成组维护的判断不正确很有可能导致停机损失过大，维护成本不降反增。
所以亟需一种保障成组维护策略有效、降低维护成本的考虑作业窗口期的海上风电场成组维护决策方法。
发明内容
为了弥补现有技术的不足，本发明提供了一种考虑作业窗口期的海上风电场成组维护方法，不仅能保障成组维护策略有效，还能降低风电场的维护成本。为实现该目的，本发明的具体技术方案如下：
一种考虑作业窗口期的海上风电场成组维护方法，包括以下具体步骤：
S1.输入参数：获取目标海上风电场区预测的水文数据和气象数据信息；获取现有不同种类的运维船只对出海环境所要求的阈值参数；
S2.窗口期计算：根据所获取的参数，计算不同种类运维船只在未来一段时间内的作业窗口期；
S3.故障获取：获取目标海上风电场的历史故障数据和风机状态监测数据，建立风机的故障预测模型，获取未来一段时间内的风机故障时间及数量；
S4.维护成本计算：根据未来一段时间内的风机故障时间及数量预测，并在已得到的作业窗口期分别计算成组维护成本和单独维护成本，选择维护成本最低的作业窗口期为出海作业的时间。
进一步地，所述步骤S2根据所述步骤S1中的预测函数和不同运维船只的阈值参数得出接下来一段时间内不同运维船只的作业窗口期n为奇数，作业窗口期应满足/>且任取有/>这里以vessel代表不同的运维船只的代号，即每种运维船只均有对应的作业窗口期；其中，作业窗口期表示两个时间点中间的窗口时间，n和n+1表示时间顺序；/>中前者表示/>时间的预测波浪高度，后者表示vessel类型运维船只出海作业对波浪高度的限制阈值；/>中前者表示/>时间的预测风速，后者表示出海作业对风速的限制阈值；取任意在作业窗口期内的时间/>均应满足预测浪高和风速都小于作业阈值。
进一步地，所述步骤S3中根据所获取的历史故障数据和风机状态监测数据，建立起风机的故障预测模型，获取未来一段时间内的风机故障时间其中，n为正整数，每一个/>代表有一个风机在对应时间发生了故障。
进一步地，海上风电成组维护是在每个作业窗口期的开始/>对风机的成组维护成本进行计算，成本计算过程为：
维护成本包含维护固定成本机组维护成本/>停机损失成本其中/>表示单位等待时间造成的停机损失，/>表示到作业窗口期前所故障的K台风机的等待时间的总和，则一个作业窗口期的不同维护船只的维护成本为：
进一步地，海上风电场单独维护成本与成组维护成本计算过程如下：
假设在作业窗口期的上一个作业窗口期已经实施了维护，计算这个作业窗口期开始时/>的单独维护成本：
计算下一个窗口期开始时的单独维护成本：
计算作业窗口期不进行维护，而是留到作业窗口期/>进行维护的成组维护成本：
用单独维护成本减去成组维护成本得到费用差值函数：
若差值小于0，说明在作业窗口期进行单独维护成本更低，则进行单独维护并且在下一个作业窗口期重新开始成组维护成本计算；若差值大于0，说明在作业窗口期/>进行成组维护成本更低，则需要继续按照这个流程向下一个作业窗口期进行成组维护费用计算，直至差值不再增大，则选定成组维护的作业窗口期。
与现有技术相比，本发明有以下优点：通过有效计算出基于现有维护资源下的作业窗口期，为维护行动提供合理性；相较于单独维护，采用成组维护能够有效降低维护成本，减少出海作业次数，提高运维效率。通过一系列数据(包括风电场水文数据和气象数据信息、海上风电场的历史故障数据和风机状态监测数据以及不同维护船只的运载能力以及成本数据)能够提前对风电场维护行动进行规划，保障维护行动高效进行。
附图说明
图1为本发明的方法流程图；
图2为本发明作业窗口期示意图；
图3为本发明运维决策节点示意图；
图4为本发明单独维护决策示意图；
图5为本发明成组维护决策示意图。
具体实施方式
为使本领域技术人员更清楚的理解本发明的技术方案，下面结合附图对本发明作进一步说明。
如图1所示，一种考虑作业窗口期的海上风电场成组维护方法，包括以下具体步骤：
(1)输入参数
获取目标海上风电场区的预测的水文数据和气象数据信息；获取现有不同种类的运维船只对出海环境所要求的阈值参数。
所需要的水文数据、气象数据应包括但不限制于最基本的波浪高度预测函数H(t)和风速预测函数V(t)。不同种类的运维船只如人员转移船(Crew transfer vessel，CTV)、专用运维母船(Service OperationVessel，SOV)等，应得到出海对不同环境的阈值参数如HCTV、VCTV、HSOV、VSOV等。
(2)窗口期计算
根据所获取的参数，计算不同种类运维船只在未来一段时间内的作业窗口期。
根据预测函数和不同运维船只的阈值参数得出不同运维船只的作业窗口期其中n＝odd，即n为奇数。窗口期应满足/> 且任取/>有这里以vessel代表不同的运维船只均有对应的作业窗口期，其中，窗口期/>是两个时间点，n和n+1仅表示他们的顺序；中前者表示Tn时间的波浪高度，后者表示出海作业对波浪高度的限制阈值，即超过这个阈值不可以出海；/>中前者表示Tn时间的风速，后者表示出海作业对风速的限制阈值，即超过这个阈值不可以出海；/>取一小段时间△t，/>的意思就是这个时间点在窗口期内，即窗口期内的所有浪高和风速都小于作业阈值。
如图2所示为作业窗口期示意图，图示的每个方框均为窗口期，该图中规定风速阈值为10m/s。实际上的风速阈值选取应根据运维船只进行改变，此图仅作为窗口期展示的一个示例，应注意的是每个窗口期大小应超过运维船只进行维护需要的时间，若窗口期过小则需要滤除。
(3)故障获取
获取目标海上风电场的历史故障数据和风机状态监测数据，建立风机的故障预测模型，获取未来一段时间内的风机故障时间及数量。根据所获取的历史故障数据和风机状态监测数据，建立起风机的故障预测模型，获取未来一段时间内的风机故障时间其中n＝N+，即n为正整数，每一个/>代表有一个风机在对应时间发生了故障。为了方便计算，我们将所有故障视为后果类似的故障，即故障所需要的维护成本的组成相同。
(4)维护成本计算
根据未来一段时间内的风机故障时间及数量预测，并在已得到的作业窗口期对成组维护的维护成本进行计算，选择维护成本最低的作业窗口期为出海作业的时间。其中，单独维护和成组维护的区别在于：单独维护意味着在每个可以进行维护的维护节点上都直接进行维护，而成组维护意味着在部分可以进行维护的维护节点上不进行维护，而是将现有的维护工作延迟到后续的维护节点上统一进行维护，从而降低维护成本。
如图3所示为维护节点，以两个相邻的窗口期为例对运维决策进行解释，两个箭头处即为运维决策的维护节点，即在两个维护节点位置需要判断是否需要进行维护，进行何种维护。也就是说在每个窗口期开始的时间节点进行维护的判断，这里假设故障1(Failure1)之前没有其它故障。如图4所示为单独维护说明，单独维护意味着在每个可以进行维护的维护节点上都直接进行维护，图中箭头所表示的即故障的等待时间，等待时间越长代表能源损失越大。如图5所示的成组维护说明，表示在第一个维护节点不进行维护，而是将前三个故障延迟到下一个维护节点进行维护；能够发现虽然前三个故障的等待时间边长了，但是维护次数下降，维护的固定成本减少了一次，若总体的维护成本下降了则有必要继续考虑时间跨度更大的成组维护；本实施例以延迟一个维护窗口期为例进行说明，但不代表成组维护仅考虑后一个窗口期，成组维护需要考虑多个窗口期直到达到最优的维护成本。
在每个作业窗口期的开始/>对风机的成组维护成本进行计算。成本计算过程如下：
维护成本包含维护固定成本机组维护成本/>停机损失成本其中，/>表示单位等待时间造成的停机损失，/>表示到作业窗口期前所故障的K台风机的等待时间的总和。则一个作业窗口期的不同维护船只的维护成本为：
成组维护计算过程如下：假设在作业窗口期的上一个作业窗口期已经实施了维护，计算这个作业窗口期开始时/>的单独维护成本
然后计算下一个窗口期开始时的单独维护成本
然后计算作业窗口期不进行维护，而是留到/>作业窗口期进行维护的成组维护成本/>
单独维护成本减成组维护成本得到费用差值函数若差值大于0，则说明在/>作业窗口期进行成组维护成本更低，则需要继续按照这个流程向下一个作业窗口期进行成组维护费用计算，直至差值不再变大，则选定成组维护的作业窗口期。
差值主要是固定成本和等待成本的函数，也就是说若下一个窗口期进行成组维护所承受的等待成本低于一次维护的固定成本，则可以选择成组维护。差值大于0则继续向下计算成组维护成本，若差值小于或等于0则选择单独维护。若差值不再增加，则选择上一个差值增加的作业窗口期。
可知，本发明能够根据情况选择单独维护或成组维护，通过以下实施例来说明具体的判断逻辑：
(1)假设预测到有四个作业窗口期，先对第1个和第2个作业窗口期差值进行计算；
(2)若差值小于0，成组维护成本高，直接选择在第1个窗口期进行单独维护，结束判断；若差值大于0，则成组维护成本更低，继续对第1个、第2个和第3个窗口期计算成组维护的差值，若差值进一步增加，则成本还可以下降，选择在第3个窗口期进行成组维护比在第1个和第2个窗口期进行维护成本更低；
(3)继续对第1个、第2个、第3个和第4个窗口期计算差值，假设现在差值已经低于上一个差值，也就是说在第4个窗口期进行成组维护不如在第3个窗口期进行成组维护，则选择在第3个窗口期进行成组维护，结束判断；
(4)结束此次判断之后，再重新开始计算作业窗口期。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
Claims (5)
1.一种考虑作业窗口期的海上风电场成组维护方法，其特征在于，包括以下具体步骤：
S1.输入参数：获取目标海上风电场区预测的水文数据和气象数据信息；获取现有不同种类的运维船只对出海环境所要求的阈值参数；
S2.窗口期计算：根据所获取的参数，计算不同种类运维船只在未来一段时间内的作业窗口期；
S3.故障获取：获取目标海上风电场的历史故障数据和风机状态监测数据，建立风机的故障预测模型，获取未来一段时间内的风机故障时间及数量；
S4.维护成本计算：根据未来一段时间内的风机故障时间及数量预测，并在已得到的作业窗口期分别计算成组维护成本和单独维护成本，选择维护成本最低的作业窗口期为出海作业的时间。
2.根据权利要求1所述的一种考虑作业窗口期的海上风电场成组维护方法，其特征在于，所述步骤S2根据所述步骤S1中的预测函数和不同运维船只的阈值参数得出接下来一段时间内不同运维船只的作业窗口期n为奇数，作业窗口期应满足且任取有/>这里以vessel代表不同的运维船只的代号，每种运维船只均有对应的作业窗口期；其中，作业窗口期表示两个时间点中间的窗口时间，n和n+1表示时间顺序；/>中前者表示Tn vessel时间的预测波浪高度，后者表示vessel类型运维船只出海作业对波浪高度的限制阈值；/>中前者表示/>时间的预测风速，后者表示出海作业对风速的限制阈值；取任意在作业窗口期内的时间/>均应满足预测浪高和风速都小于作业阈值。
3.根据权利要求1所述的一种考虑作业窗口期的海上风电场成组维护方法，其特征在于，所述步骤S3中根据所获取的历史故障数据和风机状态监测数据，建立起风机的故障预测模型，获取未来一段时间内的风机故障时间其中，n为正整数，每一个/>代表有一个风机在对应时间发生了故障。
4.根据权利要求1所述的一种考虑作业窗口期的海上风电场成组维护方法，其特征在于，海上风电成组维护是在每个作业窗口期的开始/>对风机的成组维护成本进行计算，成本计算过程为：
维护成本包含维护固定成本机组维护成本/>停机损失成本/>其中/>表示单位等待时间造成的停机损失，/>表示到作业窗口期前所故障的K台风机的等待时间的总和，则一个作业窗口期的不同维护船只的维护成本为：
5.根据权利要求4所述的一种考虑作业窗口期的海上风电场成组维护方法，其特征在于，海上风电场单独维护成本与成组维护成本计算过程如下：
假设在作业窗口期的上一个作业窗口期已经实施了维护，计算这个作业窗口期开始时/>的单独维护成本：
计算下一个窗口期开始时的单独维护成本：
计算作业窗口期不进行维护，而是留到作业窗口期/>进行维护的成组维护成本：
用单独维护成本减成组维护成本得到费用差值函数：
若差值小于0，说明在作业窗口期进行单独维护成本更低，则进行单独维护并且在下一个作业窗口期重新开始成组维护成本计算；若差值大于0，说明在作业窗口期进行成组维护成本更低，则需要继续按照这个流程向下一个作业窗口期进行成组维护费用计算，直至差值不再增大，则选定成组维护的作业窗口期。
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