基于风机概率随机劣化模型的海上风电预测性维护方法技术

本发明专利技术公开了一种基于风机概率随机劣化模型的海上风电预测性维护方法，包括:以标杆风机的功率特性曲线为期望，计算每个风速区间内同类型风机功率值与标杆风机功率值之间的绝对误差；以绝对误差作为随机变量且服从正态分布，建立随机模型；计算误差的均值及标准差，依据均值及标准差判断风机是否具有潜在性故障；判别风电场其余风机的健康状态，依据各风机的潜在性故障制定海上风电检修计划，实现海上风电预测性维护。本发明专利技术给出了可应用于海上风电维护工作的辅助决策方法,该方法对风机的健康状态进行分析，判别具有潜在故障的风机，并依此制定海上风电检修计划，高效完成海上风电场维护工作。

Predictive Maintenance Method of Offshore Wind Power Based on Probabilistic Random Deterioration Model of Fan

The invention discloses a predictive maintenance method for offshore wind power based on the probabilistic random deterioration model of wind turbines, which includes: calculating the absolute error between the power value of the same type of wind turbines and the power value of the benchmark wind turbines in each wind speed interval with the power characteristic curve of the benchmark wind turbines as the expectation; establishing the random model with the absolute error as the random variable and obeying the normal distribution; and calculating the mean of the According to the mean and standard deviation, the potential faults of wind turbines can be judged; the health status of other wind turbines in wind farms can be judged; and the overhaul plan of offshore wind turbines can be worked out according to the potential faults of each wind turbines, so as to realize the predictive maintenance of offshore wind turbines. The invention provides an auxiliary decision-making method which can be applied to the maintenance of offshore wind power. The method analyzes the health status of the wind turbine, identifies the potential failure of the wind turbine, and formulates the maintenance plan of offshore wind power based on the method, so as to efficiently complete the maintenance of offshore wind farm.

【技术实现步骤摘要】
基于风机概率随机劣化模型的海上风电预测性维护方法
本专利技术属于风电场维护方法，具体涉及一种基于风机概率随机劣化模型的海上风电预测性维护方法。
技术介绍
我国海岸线长，风能资源丰富，仅近海的风能资源就是陆上风电可开发量的3倍。海上风力发电具备海上强，风速稳定；节约土地成本，对居民影响小；海上风切度小，无需建造高塔等诸多有点，日益成为一种具有战略意义的新能源形式。但是在建设及运营海上风电场的实践中发现海上风电场由于其所处环境气候的特殊性及复杂性，传统的风电机组维护手段实施困难，维护成本居高不下。风电机组传统的维护维修方面主要采用下述两种手段：·修复性维修；·预防性维修。修复性维修属于事后维护，即风电机组发生故障产生事故告警后，安排维护人员前往维修。对于海上风电场而言，由于海上风电场海况及气候的情况有可能导致风机故障并发生事故告警后运维船只不具备出海条件，使得故障机组无法得到及时维修，造成经济损失。预防性维修属于事先维护，基于时间、性能等条件对设备进行定期维修，更多还是凭经验，未雨绸缪。对海上风电场而言，检修计划的制定要综合考虑海况及出海条件，而海洋气候变化较快且复杂，一方面难以对海洋气候做出较为准确的预测从而导致检修计划的制定比较困难，另一方面突发性的海况变化往往会导致检修工作提前结束。预测性维护是指基于海量风机运行数据，结合海浪、风速、盐雾腐蚀等环境影响数据，建立风机状态评价模型，通过数据分析及挖掘，判别风电机组的潜在性故障，以此制定更加合理的检修计划，同时在检修期间依据各风机发生故障的可能性大小顺序实施检修，高效完成海上风电场维护工作。
技术实现思路
本专利技术的技术目的是克服现有技术中的问题，提供一种基于风机概率随机劣化模型的海上风电预测性维护方法，该方法建立了风机劣化随机模型，对风机的健康状态进行分析，判别风机的潜在故障，依据风机的潜在故障制定海上风电检修计划。为解决上述技术问题，本专利技术提供了基于风机概率随机劣化模型的海上风电预测性维护方法，包括如下步骤：1)以标杆风机的功率特性曲线作为同类型其余风机功率曲线的期望，计算每个风速区间内同类型风机W的功率值Pi与标杆风机功率值PBi之间的绝对误差Xi：Xi＝Pi-PBi2)以Xi作为随机变量，建立随机模型。考虑到功率误差Xi主要受到海洋环境随机性因素的影响，因此Xi服从正态分布。3)计算Xi的均值μ及标准差σ，依据均值及标准差判断风机W是否具有潜在性故障。4)按照1)至3)的步骤判别风电场其余风机的健康状态，依据各风机的潜在性故障制定海上风电检修计划，实现海上风电预测性维护。前述的基于风机概率随机劣化模型的海上风电预测性维护方法，均值μ及标准差σ的计算方法如下：其中n为风速区间个数。前述的基于风机概率随机劣化模型的海上风电预测性维护方法，潜在性故障风机的判别上下限设置为[μ-2σ,μ+2σ]，当Xi的以上的值均落在该区间内，则表明该风机处于健康状态，否则表明该风机有潜在性故障。本专利技术所达到的有益效果：本专利技术的基于风机概率随机劣化模型的海上风电预测性维护方法，给出了可应用于海上风电维护工作的辅助决策方法。该方法对风机的健康状态进行分析，判别具有潜在故障的风机，并依此制定海上风电检修计划，高效完成海上风电场维护工作。附图说明图1是本专利技术方法的结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实现的技术方案、技术特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本专利技术。风电场均设置有标杆风机，标杆风机的选取一般为同一类型中运行状态比较好的风机，一旦风机被选为风电场的标杆风机，则该风机将不参与风电场的调峰限电，因此标杆风机的运行不受外部影响，其功率特性可作为该类型风机功率特性的期望。首先获取标杆风机的功率特性，对其余同类型的每台风机做如下处理：1)计算每个风速区间内风机的功率值Pi与标杆风机功率值PBi之间的绝对误差Xi：Xi＝Pi-PBi2)以Xi作为随机变量，建立随机模型。考虑到功率误差Xi主要受到海洋环境随机性因素的影响，因此Xi服从正态分布。3)计算Xi的均值μ及标准差σ如下：4)潜在性故障风机的判别上下限设置为[μ-2σ,μ+2σ]，当Xi的以上的值均落在该区间内，则表明该风机处于健康状态，否则表明该风机有潜在性故障。5)获取各风机潜在性故障信息后，依据各风机的潜在性故障制定海上风电检修计划，实现海上风电预测性维护。下面参照附图1并结合实施例对本专利技术作进一步详细描述。但是本专利技术不限于所给出的例子。实施例一海上风电场一体化监控系统实现海上风电一二次设备状态监测、海上升压站及陆地开关站综自、风机监控、并网监测、消防及暖通、人员及海况告警等各系统的一体化融合，综合各系统数据共享、横向专业融合和纵向需求贯通，对海上风电场进行整体监视控制及运行。因此本专利技术方法可以在海上风电场一体化监控系统中实现。海上风电场一体化监控系统存储所有风机的运行数据，包括风速和功率。基于风速和功率可以获取风机的实际运行功率曲线。以标杆风机的实际运行功率曲线作为同类型其余风机功率曲线的期望，风速区间的设置综合考虑分辨率和计算量之间的平衡，取0.5m/s，计算风机每个风速区间上的功率值与标杆风机功率值之间的系列差值，进而计算系列差值的均值和标准差，以本方法所提出的判别区间判别风机是否具备潜在性故障。以上显示和描述了本专利技术的基本原理、主要特征和本专利技术的优点。本行业的技术人员应该了解，本专利技术不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本专利技术的原理，在不脱离本专利技术精神和范围的前提下，本专利技术还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本专利技术范围内。本专利技术要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于风机概率随机劣化模型的海上风电预测性维护方法，其特征在于，包括如下步骤：1)以标杆风机的功率特性曲线作为同类型其余风机功率曲线的期望，计算每个风速区间内同类型风机W的功率值Pi与标杆风机功率值PBi之间的绝对误差Xi：Xi＝Pi‑PBi2)以Xi作为随机变量且Xi服从正态分布，建立随机模型；3)计算Xi的均值μ及标准差σ，依据均值及标准差判断风机W是否具有潜在性故障；4)按照1)至3)的步骤判别风电场其余风机的健康状态，依据各风机的潜在性故障制定海上风电检修计划，实现海上风电预测性维护。

【技术特征摘要】
1.基于风机概率随机劣化模型的海上风电预测性维护方法，其特征在于，包括如下步骤：1)以标杆风机的功率特性曲线作为同类型其余风机功率曲线的期望，计算每个风速区间内同类型风机W的功率值Pi与标杆风机功率值PBi之间的绝对误差Xi：Xi＝Pi-PBi2)以Xi作为随机变量且Xi服从正态分布，建立随机模型；3)计算Xi的均值μ及标准差σ，依据均值及标准差判断风机W是否具有潜在性故障；4)按照1)至3)的步骤判别风电场其余风机的健康状态，依据各风机的潜在性故障制定海上风电检修计划，实现海上风电预测性维护。2.根据权利要求1所述的基于风机概率随机劣化模型的海上风电预测性维护方法，其特征在于：均值μ及标准差σ的计算方法如下：其中n为风速区间个数。3.根据权利要求1和2所述的基于风机概率随机劣化模型的海...

【专利技术属性】
技术研发人员：张滔，成月良，王传秀，陈球，王伟，
申请(专利权)人：国电南瑞南京控制系统有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32