一种海上风电机组维护系统技术方案

本发明专利技术涉及一种海上风电机组维护系统，包括数据输入模块，用于输入海上风电机组每个部件的实时状态数据；维护判断模块，基于实时状态数据，利用威布尔比例风险模型获取每个部件的风险度，并判断是否存在风险度超过对应的预防性维护阈值的部件；维护范围获取模块，在维护判断模块的判断结果为实时响应，利用基于Copula函数的机组多部件风险度模型获取部件之间所有排列组合的组合风险度，并以费效比最小的组合风险度对应的部件组合，作为风电机组维护的范围。与现有技术相比，本发明专利技术考虑实际运行中各部件故障相互关联和耦合的特性，可有效减小出海次数，维护范围确定更合理。

【技术实现步骤摘要】
一种海上风电机组维护系统
本专利技术涉及海上风电机组预防性维护领域，尤其是涉及一种海上风电机组维护系统。
技术介绍
我国海上风电发展迅速，在海上风电规模化发展的新形势下，现有存量和出质保风机的运维工作量将逐渐增大，风电场的高效运维难题日益凸显。海上风电机组维护受海上天气、备件供应等随机因素影响，风电机组有效维护时间短，维护成本占总成本15-20％。目前的对于海上风电机组的维护主要分为定期维护和机会维护。定期维护是在一定间隔时间后，对所有的风电机组部件进行预防性的检修和维护，需要整个风电机组停止工作，维护时间长，成本高。机会维护是对每个部件进行监控，并在到达一定时间后或者监测到异常时进行出海维护，若定期维护维护间隔或状态维护阈值选取不合理，会导致维护成本增加。此外，海上风电机组是一个复杂系统，机组部件状态相互耦合，关联，若不考虑部件间关联性易造成一个部件刚维护好，另一个部件又需要维护，使得出海维护的次数激增，维护人员的多次往返造成大量的资源浪费。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种海上风电机组维护系统。本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：一种海上风电机组维护系统，包括：数据输入模块，用于输入海上风电机组每个部件的实时状态数据；维护判断模块，基于实时状态数据，利用威布尔比例风险模型获取每个部件的风险度，并判断是否存在风险度超过对应的预防性维护阈值的部件；维护范围获取模块，在维护判断模块的判断结果为实时响应，利用基于Copula函数的机组多部件风险度模型获取部件之间所有排列组合的组合风险度，并以费效比最小的组合风险度对应的部件组合，作为风电机组维护的范围。进一步地，所述的风电机组的部件包括转子、主轴承、齿轮箱和发电机。进一步地，所述的每个部件的实时数据包括温度和振幅。进一步地，所述的威布尔比例风险模型为：λ(t,Z(t))＝λ0(t)exp(γ1z1(t)+γ2z2(t)··+γnzn(t))式中，λ(t,Z(t))为风险度，t为监测的时刻，Z(t)为t时刻监测到的部件实时数据，λ0(t)为部件初始失效函数，γn为部件的回归系数，zn(t)为t时刻每个部件的状态量。进一步地，所述的基于Copula函数的机组多部件风险度模型为：Cij...n＝C[λi(t,Zi(t)),λj(t,Zj(t)),...,λn(t,Zn(t))]其中，Cij…n表示部件i，部件j…部件n在t时刻风险度分别为λ1(t,Z1(t))，λ2(t,Z2(t))…λν(t,Zn(t))的概率，即部件i，j…n(i≠j…≠n)之间的联合风险度。进一步地，所述的费效比通过费效比模型获得，所述的费效比模型为：ΔCi,j...n；a＝Ci,j...n；a--Ci,j...n；a+其中，Fa为第a次的维护成本，ΔCij…n；a为维护对风电机组部件联合风险度的变化量，Cij…n,a-为第a次维护前的联合风险度，Cij…n,a+为第a次维护之后的联合风险度。与现有技术相比，本专利技术具有以下优点：1、传统的机会维护监控系统对每个部件独立监控，未考虑实际运行中各部件故障相互关联和耦合的特性，尤其在海上复杂的运维工况下，若忽略故障相关性，可能会导致维护间隔和维护范围不合理，从而增加维护成本，本专利技术在机组单部件需要进行预防性维护时，引入Copula函数描述多部件联合风险度，并且利用联合风险度的费效比重新确定机会维护的部件范围，有效减小了出海维护的次数，维护的部件对象也更合理，极大降低了维护的成本。2、本专利技术根据海上风电机组各部件的实时数据，引入威布尔比例风险模型描述机组单部件风险度，并根据部件预防性维护阈值进行初步的维护判断，其监控方式稳定性高，反应灵敏，能及时地判断出需出海进行机会维护的时机。附图说明图1为本专利技术的结构示意图；图2为维护前联合风险度对比示意图；图3为维护后联合风险度对比示意图；图4为不同天气状况维护次数对比的示意图；图5为部件维护时间变化对成本的影响示意图；图6为不同天气可及度下齿轮箱维护时间变化对维护成本的影响示意图。具体实施方式下面结合附图和具体实施例对本专利技术进行详细说明。本实施例以本专利技术技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本专利技术的保护范围不限于下述的实施例。如图1所示，本实施例提供了一种海上风电机组维护系统，包括数据输入模块，用于输入海上风电机组每个部件的实时状态数据，风电机组的部件包括转子、主轴承、齿轮箱和发电机等；维护判断模块，基于实时状态数据，利用威布尔比例风险模型获取每个部件的风险度，并判断是否存在风险度超过对应的预防性维护阈值的部件；维护范围获取模块，在维护判断模块的判断结果为实时响应，利用基于Copula函数的机组多部件风险度模型获取部件之间所有排列组合的组合风险度，并以费效比最小的组合风险度对应的部件组合，作为风电机组维护的范围。其工作原理为：首先，将各部件的实时状态数据经数据输入模块传输至维护判断模块。随着海上风电场数据采集与监视控制系统、风电场状态监测系统等风电场信息和系统的成熟和应用，使得海上风电机组的实时状态数据能够更容易的取得。在维护判断模块中，风电机组部件比例风险模型为：λ(t,Z(t))＝λ0(t)exp(γ1z1(t)+γ2z2(t)··+γnzn(t))式中：λ0(t)为部件初始失效函数；Z(t)为t时刻监测到的部件状态量，Z(t)＝[z1(t)z2(t)z3(t)…zn(t)]，z1(t)z2(t)z3(t)…zn(t)分别表示t时刻部件的状态量。如温度，振幅等；γι为回归系数，可通过极大似然函数等方法求取。若存在某个部件的风险度超过该部件对应的预防性维护阈值，则启动维护范围获取模块。在维护范围获取模块中，设机组多部件风险度联合函数为Cij…n,(i≠j…≠n)，结合各部件的风险度λι(t,Zi(t))，λj(t,Zj(t))…λn(t,Zn(t))，根据Copula理论，则存在一个Copula函数使得Cij...n＝C[λi(t,Zi(t)),λj(t,Zj(t)),...,λn(t,Zn(t))]其中，Cij…n表示部件i，部件j…部件n在t时刻风险度分别为λ1(t,Z1(t))，λ2(t,Z2(t))…λν(t,Zn(t))的概率，即部件i，j…n(i≠j…≠n)之间的联合风险度。因此，当维护判断模块判断需要维护后，在当前时刻根据Copula函数求解出所有部件组合的联合风险度。费效比ROI(Returnoninvestment)定义为投入费用与产出效益的比值，取费效比最小的一组进行机会维护。在维护工程领域，一般将维护成本作为投入费用，维护对部件风险度的改善作为产出效益，然而却忽略了维护动作对联合风险度的影响。同时，由于联合风险度是多个部件风险度分别为λ1(t,Z1(t)),λ2(t,Z2(t))…λν(t,Zn(t))同时发生的概率，联合风险度包含了部件各自的风险度，又表示了多部件风险度耦合的关系。并且，部件维护后，初始失效函数会进行更新，此时再结合状态数据可求得维护后的部件风险度。因此，本专利技术将第a次维护成本Fa作为投入费用，维护对风电机组部件联合风险度的变化量ΔCij…n；a作为产出效益，则费效比为：ΔCi,j...n；a本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种海上风电机组维护系统，其特征在于，包括：数据输入模块，用于输入海上风电机组每个部件的实时状态数据；维护判断模块，基于实时状态数据，利用威布尔比例风险模型获取每个部件的风险度，并判断是否存在风险度超过对应的预防性维护阈值的部件；维护范围获取模块，在维护判断模块的判断结果为实时响应，利用基于Copula函数的机组多部件风险度模型获取部件之间所有排列组合的组合风险度，并以费效比最小的组合风险度对应的部件组合，作为风电机组维护的范围。

【技术特征摘要】
1.一种海上风电机组维护系统，其特征在于，包括：数据输入模块，用于输入海上风电机组每个部件的实时状态数据；维护判断模块，基于实时状态数据，利用威布尔比例风险模型获取每个部件的风险度，并判断是否存在风险度超过对应的预防性维护阈值的部件；维护范围获取模块，在维护判断模块的判断结果为实时响应，利用基于Copula函数的机组多部件风险度模型获取部件之间所有排列组合的组合风险度，并以费效比最小的组合风险度对应的部件组合，作为风电机组维护的范围。2.根据权利要求1所述的海上风电机组维护系统，其特征在于，所述的风电机组的部件包括转子、主轴承、齿轮箱和发电机。3.根据权利要求1所述的海上风电机组维护系统，其特征在于，所述的每个部件的实时数据包括温度和振幅。4.根据权利要求1所述的海上风电机组维护系统，其特征在于，所述的威布尔比例风险模型为：λ(t,Z(t))＝λ0(t)exp(γ1z1(t)+γ2z2(t)··+γnzn(t))式中，λ(t,Z(t))为风险度，t为监测的时刻，Z(t)为t时...

【专利技术属性】
技术研发人员：符杨，杨凡，刘璐洁，
申请(专利权)人：上海电力学院，
类型：发明
国别省市：上海,31