考虑故障关联不确定性的海上风电机组预防性维护策略优化方法

针对海上风电机组部件故障关联作用的不确定性量化及维护策略优化问题,提出了一种考虑故障关联不确定性的海上风电机组预防性维护策略优化方法。首先,采用区间分析方法对故障关联不确定性进行量化,引入区间故障关联系数描述故障关联的不确定性对机组部件可靠度的影响。其次,根据部件运行状态信息,利用神经网络捕捉故障关联图的时空特征,构建基于图注意力-门控循环单元神经网络(GAT-GRU)的故障关联预测模型,形成区间故障关联系数矩阵。最后,以维护费用最低为目标函数,部件可靠性指标为约束条件,构建了考虑故障关联不确定性的联合维护模型,优化各部件的预防性维护时间区间。算例仿真结果验证了所提方法的有效性和经济性。

海上风电机组低电压穿越的技术控制分析

本文主要探讨了风力发电机在低电压穿越事件中应用桨距角控制技术,实现转动系统的自适应调节。研究聚焦于风电系统在低电压穿越期间的表现和稳定性,通过对电机侧变换器实施比例积分(PI)控制,并对电网侧变换器进行直流侧控制以设定目标值,实现了电流的闭环管理,稳定直流侧电压。仿真实验确认了研究方法的有效性和准确性。

基于构网型风电机组和二极管整流单元的海上风电场黑启动策略

基于构网型风电机组和二极管整流单元(diode rectifier unit,DRU)的中远距离海上风电送出方案具有技术经济性优势。由于DRU必须在交流电压支撑下才能工作,并且其功率传输具有单向性,因此DRU或陆上电网均无法启动海上风电场。在这种情况下,构网型风电机组可以作为海上风电场的黑启动电源。首先,介绍了2种构网型海上风电经DRU送出系统的拓扑。接着,阐明了构网型风电机组的结构和控制策略,分析了风电机组并网启动时的自同步过程。然后,研究了海上交流系统的无功功率平衡,提出了避免风电机组启动时无功功率过载的措施,在此基础上提出了海上风电场黑启动策略。最后,在PSCAD/EMTDC中搭建了中频构网型海上风电直流送出系统和低频构网型海上风电交流送出系统的电磁暂态仿真模型,对海上风电场黑启动过程进行仿真,风电场平稳启动的仿真结果验证了所提基于构网型风电机组的黑启动策略的有效性。

“双碳”背景下海上风电维护策略研究现状与展望

新型电力系统下,海上风电是我国实现双碳目标的重要手段。相比于陆上风电而言,海上风电长期处于复杂多变的环境中,风机部件故障率更高,维护受随机因素影响更大。首先,针对海上风电维护所面临的挑战进行梳理。其次,对现有的海上风电维护策略进行归纳,同时从维护优化模型角度,对现有维护决策优化目标、约束条件、求解方法等方面进行总结。最后,阐述了当前海上风电维护决策中的主要问题,包括如何利用风机部件状态信息、如何应对维护中的不确定性以及如何充分利用维护机会,同时提供了未来研究的展望。

考虑天气因素的海上风电机组预防性机会维护策略优化方法

海上天气环境恶劣、可进入性差,给海上风电机组的运行维护带来了巨大挑战。该文引入天气因子、可及率和容量因子,分别描述天气对机组劣化过程、维护停机时间和单位时间停机损失的影响。将海上风电机组视为多部件串联系统,以维护成本最小为目标,部件可靠度为约束,构建了考虑天气因素的预防性机会维护模型。维护策略考虑不完全维护和更换两种方式,结合部件劣化情况和维护费用,以费效比作为维护方式的决策依据。以某海上风电场单台风电机组为例,将文中所提策略与不考虑天气因素的预防性维护策略、机会维护策略进行了对比,分析了天气、部件劣化、维护程度等因素对策略的影响。仿真结果验证了所提维护策略的有效性和优越性。

基于可靠性和维修优先级的海上风电机组预防性维护策略优化

由于海上风电机组所处的特殊运行环境,针对其运行维护时的维护等待问题,提出基于可靠性和维护优先级的预防性维护策略。首先,结合天气可及度,采用排队理论描述维护等待时间。在对等待时间测算的基础上,将风电机组作为多部件复杂系统,按照实际可及情况,更新机组部件和系统的可靠性。然后以机组系统性能为主,部件性能为辅,对机组进行不完全维护。在考虑维护成本和对机组可靠性改善的因素影响下,构建了维护优先数,并采用数据包络分析方法(data envelopment analysis,DEA)求解,以确定各个部件的维修方式及次序。再以维护的单位时间成本最优为准则,进而得到机组的维修范围。最后,以某海上风电机组为例,验证了该维护策略的有效性,并分析了天气可及、维修时间对维护策略的影响。

基于深度强化学习的海上风电机组状态维护与备件库存联合优化

维护与备件库存管理是海上风电运维的两个密不可分的关键环节。为提高海上风电机组设计寿命周期内的运维经济性,构建状态维护与备件库存联合优化策略。首先,将海上风电机组构建为由叶片、齿轮箱、电气、偏航、轮毂、制动、传动链、发电机8个子系统组成的系统,然后将各子系统的劣化过程构建为多状态马尔可夫随机过程,建立维护与备件库存的交互模型,其中包括被动维护时间与随机故障以及备件库存的关系、备件库存对维护活动的影响等。随后,设计子系统的劣化状态与备件库存状态、状态检修动作与备件订购的表征方法,并以此形成深度强化学习Dueling DQN的框架,通过对深度网络的迭代训练,求解海上风电机组的最优维护与备件订购决策序列。最后,以某海上风电场内的风电机组为例,验证所提联合优化方法的优越性,并讨论强化学习的探索率、风电场的可达率对运维成本的影响。

基于尾流效应的海上风电机组维护探究

本文分析了尾流效应对风电场的风速分布影响,并提出建立尾流模型的策略,最终给出基于尾流效应的合理运维办法,为加大海上风电机组的维护力度予以技术支持。

海上风电机组故障诊断及运维策略研究

风力发电近几年已经越来越被重视,海上风电机组作为重要的电能转换设备,运行状态对风电场的日常运行与维护具有显著影响。但是由于风电机组工作环境恶劣,内部结构复杂,相应的故障率较高,导致风电机组运维成本高。因此,本文针对海上风电机组故障诊断方法及运维策略进行了研究,基于海上风电机组的监督控制和数据采集数据,运用数据驱动方法,对海上风电机组进行状态监测与故障诊断,根据诊断类型和原因分析,提出基于风电机组状态的海上风电运维策略。

考虑部件相关性的海上风电机组预防性维护策略

海上风电机组部件故障相互作用,维护频繁,导致机组可靠率低,维护成本居高不下。首先,采用威布尔比例失效模型描述部件风险度,利用Copula函数构建多部件联合风险度模型。然后,上层模型以考虑联合风险度的维护总成本最小为目标,下层模型以考虑联合风险度的机组风险度最低为目标,部件风险度为约束进行校验。上下层以风险度约束作为纽带,减少迭代次数,达到降低求解规模的目的。最后,以某海上风电机组为例,验证该维护策略的有效性,并对维护成本、机组可靠度进行了分析。

基于状态自适应评估的海上风电机组预防性维护策略

针对海上风电机组对故障特征的增量式学习及主动维护的问题,提出了一种基于状态自适应评估的海上风电机组预防性维护策略。首先,采用非正态总体假设检验量化机组实时状态与典型状态的信息差异,通过增量字典学习捕捉机组典型状态特征,基于支持向量机构建了机组状态自适应评估模型。然后,结合部件有效役龄,以机组状态概率向量为决策依据、单次维护费用最小为目标,优化部件维护策略。同时计入部件成组时由于提前或延迟维护的损失,以维护总费用最小为目标、日维护时长为约束,建立了基于状态自适应评估的海上风电机组预防性维护模型。最后,以某海上风电机组为例,验证了所提维护策略的有效性,分析了维护次数、可及性对维护策略的影响。

基于风电机组状态信息的海上风电场维护策略

针对海上风电场运维过程中风电机组的状态信息利用不足,提出了一种基于风电机组状态信息的海上风电场维护策略。首先,考虑环境因素以及部件之间的相互作用对状态信息的影响,定义动态劣化度用于描述风电机组各部件的劣化程度,采用模糊综合评价法建立了风电机组的状态评估模型。其次,依据各风电机组的实测运行数据,确定风电场待维护机组。再次,针对选定的待维护机组,结合后续维护周期内风速预测结果,构建了以单个维护周期内维护成本最小为目标、以海上有限维护时间与可及性为约束的海上风电场短期预防性维护决策模型,对风电场的风电机组的维护时间以及路径进行优化。最后,结合国内某海上风电场实例数据进行算例研究,验证所提方法的有效性。

海上风电机组运行维护现状研究与展望

海上环境恶劣、可进入性差,给海上风电机组的运行与维护带来了巨大挑战。近年来,随着海上风电的大规模开发与大容量海上风电机组的相继并网,海上风电机组经济可靠地运行与维护已经成为新能源研究的热点问题之一。文中对海上风电机组运行维护现状进行统计与分析,主要围绕海上风电运维最关注的可靠性(Reliability)、可用率(Availability)以及维护(Maintenance)3个方面阐述了当前海上风电机组运行与维护现状。在此基础上,整理与归纳了影响海上风机运维成本的主要因素,对当前海上风电机组运维研究热点进行总结,展望了未来有待进一步研究的方向。

基于运行维护的海上风电机组可用性评估方法

海上风电机组与陆上不同,受海上天气条件及运行维护策略的影响较大。在充分考虑了海上风浪等天气因素的基础上,将海上风电机组的运行维护方案根据机组故障部件不同、修复时需要的辅助设备及修复时间等差异进行归纳分类,并结合风电机组各部件平均故障率和平均修复时间,提出一种适用于不同海上风电场的风电机组可用性评估方法。算例评估结果表明,所述方法能够反映不同海上天气条件和运行维护方案对可利用率的综合影响。同时,一组灵敏度分析结果体现了海上天气条件及运行维护方案的实施对海上风电机组可用性的影响情况,为海上风电机组的设计与风电场的管理提供了技术支持。

面向海上风电机组运行维护的Petri网模型

与陆上机组相比,海上风电机组运行维护成本较高,在分析海上风电机组运行维护主要影响因素的基础上,用模糊时间函数表示维护各任务执行时间的不确定性,依据维护任务的模糊Petri网建模规则,把模糊关键路径的求取转换为一个代数方程问题,并通过算例分析了某机组维护任务在约定工期下完成的概率。结果表明:所提出的模型可正确、直观地表达运行维护任务,并能进行有效的分析。

面向可及度的海上风电机组维修策略研究

为降低海上风电机组运维成本 考虑海上天气情况对维修活动的影响 采用马尔可夫法和动态时间窗 描述海上天气情况 提出可及度指标评估海上风电机组的维修可及性 采用机会维修策略对机组关键部件开 展维修优化 并以周期内成本期望值最小为目标函数 对机组关键部件的机会维修役龄与预防性维修役龄进 行优化 最后以某海上风电场机组为例进行仿真分析 结果表明采用机会维修策略比役龄预防性维修策略的 维修成本降低了 10% 证明了机会维修策略在考虑海上天气因素制约的海上风电机组维修优化方面的有效性 与优越性.

海上风力发电机组运行维护策略

海上风电机组的运行维护环境、故障消缺及时性、作业方法模式等均与陆上机型有较大不同.结合已投运海上风力发电组的运行维护情况,分析定期检修、状态检修、故障检修、技术改造4种方法在海上风电机组运维管理中的重要性及配合策略,形成海上风电机组综合运行维护策略.

海上风电运行维护策略研究

海上风电场运行维护费用约占总发电成本的25%~30%,这在一定程度上制约了海上风电产业的发展.分析了海上风电运行的维护成本,阐述了计划维护、状态监测、事后维护等海上风电机组的维护策略,并对比其优劣,对后续研究方向进行了展望.

考虑尾流效应的海上风电机组维护路径随机规划

考虑尾流效应及海洋大气环境的不确定性,构建海上风电机组维护路径随机规划模型,并制定相应的求解策略。首先,运用场景集描述海洋环境中风、浪的相关性和不确定性;然后,建立维护总成本最小化的目标函数,同时考虑到风、浪对船只航行时间,出海可及窗口的影响构建相关的约束条件;接着,考虑到维护状态会改变机组间尾流分布,将尾流模型与维护状态相结合刻画各机组输入风速的变化,进而建立精细化的停机损失模型。为了提高求解效率,在求解过程中提出各船只每日最大可维护的机组数目预评估策略,降低了计算的规模。最后,仿真验证表明与传统方法相比,制定的维护路径决策能更好地应对随机的海洋环境,且考虑尾流效应下的决策结果更具经济性。

海上风电运行维护问题策略探索

本文结合我国海上风电开发实际,分析和阐述当前海上风电开发的意义与现状,同时探索和提出相应的风电运行维护策略,以促进海上风电运行维护问题的有效解决,提升海上的发展和竞争力。