【技术实现步骤摘要】
本申请属于运维调度优化方法，具体涉及一种多船协同的海上风电运维调度高效优化方法及相关装置。
技术介绍
1、海上风电场维修调度及路径规划是海上风电智能运维的核心场景，实际应用中，需要根据调度及路径规划结果执行运维任务。船员旅行船(crew travel vessel,ctv)用于在运维基地和风电场之间执行输送技术人员和物资，由于相较其他类型的船舶成本较低，被广泛应用。但是，ctv不能在海上过夜，且只能携带重量不大的维修工具和备品备件，一旦维护活动完成，需要在同一天返回运维基地。由于运维基地和风电场之间的距离相对较远，一艘船通常一天只进行一次往返。由于sov造价高昂，目前绝大部分的海上风电日常运维任务一般由ctv执行。海上风电场维修节点数量众多，而单艘ctv运维船能够承载的任务量有限，因此，在工程实际中，通常采用多艘ctv运维船协同作业的方式，加快运维任务的执行效率，以应对转瞬即逝的运维时间窗口。
2、海上风电运维调度模型通常为milp(mixed integer linear programming，混合整数线性规划)问题。现有的海上风电运维调度模型求解方法主要有三种：穷举法、分支定界法和启发式方法。由于milp问题的求解计算量随着问题规模扩大呈指数级增长，因此，穷举法只适用于非常小规模的运维调度模型的求解，难以适应海上风电场集群多船协同作业的需求。商业求解器通常基于分支定界法，相比穷举法的求解效率提升了很多，且能够得到原问题的精确解，然而，在问题规模较大且求解时间受限的情况下，分支定解法依然难以返回令人满意的解，而只
技术实现思路
1、本申请的目的在于解决现有技术中的问题，提供一种多船协同的海上风电运维调度高效优化方法及相关装置。
2、为了实现上述目的，本申请采用以下技术方案予以实现：
3、第一方面，本申请提出一种多船协同的海上风电运维调度高效优化方法，包括：
4、构建多船协同运维调度模型；
5、构建多船协同运维调度分解模型；
6、根据所述多船协同运维调度分解模型，将所述多船协同运维调度模型分解为多个满足运维调度模型约束条件的单船运维优化调度子模型；
7、依次求解各单船运维优化调度子模型，得到各单船运维优化调度子模型的解；
8、合并各单船运维优化调度子模型的解，得到多船协同运维调度模型的解，作为海上风电运维调度优化策略。
9、优选地，所述多船协同运维调度分解模型的目标函数，包括：
10、
11、其中，i表示需要维修的机组集合，v表示船舶集合，xiv＝1或者xiv＝0，xiv＝1表示待维修机组i被船舶v维修，xiv＝0表示待维修机组i未被船舶v维修，xjv＝1或者xjv＝0，xjv＝1表示待维修机组j被船舶v维修，xjv＝0表示待维修机组j未被船舶v维修，dmax＝maxi,j∈idij，表示待维修机组之间的最大距离；i(·)为示性函数，当xiv＝xjv成立时，i(xiv＝xjv)＝1，否则，i(xiv＝xjv)＝0；dij表示维修节点i到维修节点j的距离。
12、优选地，所述多船协同运维调度分解模型的约束条件，包括：
13、维修任务分配唯一性约束条件：
14、
15、最低机组任务约束：
16、
17、船舶载人量限制约束：
18、
19、其中，ρip表示待维修机组i所需要的类型为p的技术人员数量，表示船舶v所能搭载的最大人数；
20、运维船载重量约束：
21、
22、其中，wi表示待维修机组i所需的备件和维修设备重量，表示船舶v所能搭载的最大备件重量；
23、船舶机组匹配约束：
24、
25、其中，iv表示能够被船舶v维修的机组集合；
26、变量整数约束：
27、
28、优选地，所述根据所述多船协同运维调度分解模型，将所述多船协同运维调度模型分解为多个满足多船协同运维调度模型约束条件的单船运维优化调度子模型，包括：
29、采用cp-sat求解器通过约束规划方法求解分解模型，根据分解模型的解，将多船协同运维调度模型分解成多个单船运维优化调度子模型，且多个单船运维优化调度子模型均满足多船协同运维调度模型的约束条件。
30、优选地，所述各单船运维优化调度子模型的解，包括：单船的路径规划和运维任务排程。
31、优选地，所述合并各单船运维优化调度子模型的解，之前还包括冲突检查：
32、检查各单船运维优化调度子模型的解中，运维任务分配是否重叠、运维时间是否冲突，完成运维任务的时间是否在给定的时间窗口内，若均满足要求，则合并各单船运维优化调度子模型的解，否则，重新分解所述多船协同运维调度模型。
33、第二方面，本申请提出一种多船协同的海上风电运维调度高效优化系统，包括：
34、第一构建模块，用于构建多船协同运维调度模型；
35、第二构建模块，用于构建多船协同运维调度分解模型；
36、分解模块，用于根据所述多船协同运维调度分解模型，将所述多船协同运维调度模型分解为多个满足多船协同运维调度模型约束条件的单船运维优化调度子模型；
37、求解模块，用于依次求解各单船运维优化调度子模型，得到各单船运维优化调度子模型的解；
38、合并模块，用于合并各单船运维优化调度子模型的解，得到多船协同运维调度模型的解，作为海上风电运维调度优化策略。
39、优选地，还包括检查模块；
40、所述各单船运维优化调度子模型的解包括：单船的路径规划和运维任务排程；
41、所述检查模块，用于在合并模块合并各单船运维优化调度子模型的解之前，检查各单船运维优化调度子模型的解中，运维任务分配是否重叠、运维时间是否冲突，完成运维任务的时间是否在给定的时间窗口内，若均满足要求，则合并各单船运维优化调度子模型的解，否则，重新分解所述多船协同运维调度模型。
42、第三方面，本申请提出一种电子设备，包括：
43、存储器，用于存储计算机程序；
44、处理器，用于执行所述计算机程序时实现上述多船协同的海上风电运维调度高效优化方法的步骤。
45、第四方面，本申请提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述多船协同的海本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种多船协同的海上风电运维调度高效优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述多船协同的海上风电运维调度高效优化方法，其特征在于，所述多船协同运维调度分解模型的目标函数，包括：
3.根据权利要求2所述多船协同的海上风电运维调度高效优化方法，其特征在于，所述多船协同运维调度分解模型的约束条件，包括：
4.根据权利要求3所述多船协同的海上风电运维调度高效优化方法，其特征在于，所述根据所述多船协同运维调度分解模型，将所述多船协同运维调度模型分解为多个满足多船协同运维调度模型约束条件的单船运维优化调度子模型，包括：
5.根据权利要求4所述多船协同的海上风电运维调度高效优化方法，其特征在于，所述各单船运维优化调度子模型的解，包括：单船的路径规划和运维任务排程。
6.根据权利要求5所述多船协同的海上风电运维调度高效优化方法，其特征在于，所述合并各单船运维优化调度子模型的解，之前还包括冲突检查：
7.一种多船协同的海上风电运维调度高效优化系统，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述多船协同的海上
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述多船协同的海上风电运维调度高效优化方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种多船协同的海上风电运维调度高效优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述多船协同的海上风电运维调度高效优化方法，其特征在于，所述多船协同运维调度分解模型的目标函数，包括：
3.根据权利要求2所述多船协同的海上风电运维调度高效优化方法，其特征在于，所述多船协同运维调度分解模型的约束条件，包括：
4.根据权利要求3所述多船协同的海上风电运维调度高效优化方法，其特征在于，所述根据所述多船协同运维调度分解模型，将所述多船协同运维调度模型分解为多个满足多船协同运维调度模型约束条件的单船运维优化调度子模型，包括：
5.根据权利要求4所述多船协同的海上风电运维调度高效优化方法，其特征在于，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：马远驰，杨之乐，郭媛君，安钊，
申请(专利权)人：中国科学院深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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