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海上风电运行维护-挑战与解决方案

供稿人:罗天雨  供稿时间:2019-12-2   关键字:风力发电  海上风电  运营和维护  

海上风电场的技术评估可以通过使用现场场景监控。近年来的主要挑战是如何将场景监控数据系统化,并与支持维护策略中固有的持续改进过程的相关模型相结合。应扩大数据采集的自动化程度,以便可能包括与检查、监测和监测有关的所有活动。自动化、机器人和自动装置的使用将有助于减少人为干预,直接影响海上风电成本。人力操作的应只限于繁重的维护工作。

一、LEANWIND风电运营维护系统

1、运营开发理念

LEANWIND的一些创新旨在减少这些挑战的影响和对运营维护的需求。结合实际涡轮设计,设计了半潜式平台涡轮控制器,对涡轮控制系统进行了改进,减少了系统的负荷。从而有可能减少故障的发生,延长涡轮寿命。这些概念集中在预测涡轮故障和确定根本原因,允许预先计划O&M活动,最终降低成本。如果确定故障的根本原因是非关键性的,则可能从岸上进行干预,或将操作和维护活动计划到现有的服务中去。

LEANWIND开发了相关工具,目的是优化离岸风电场的O&M。优化操作和维护意味着考虑直接操作和维护成本以及风电场可用性,找到最优的维护工作。这种优化必须从生命周期的角度来看,并且应该有助于最小化风电场项目的LCOE。因此,优化运营维护的问题是非常复杂和多方面的,所开发的工具解决了整个问题的不同方面,使用了多种方法。总体问题既包括与长期规划有关的战略决策问题,也包括规划视野较短的战术和作战决策问题。包括运营维护战略模型、基于风险的模型、动态路由和调度框架。

2、运营管理战略模式

LEANWIND O&M战略模型是一种战略决策支持工具,旨在帮助利益相关者为OWFs选择最优的维护和物流战略。它通过离散事件蒙特卡罗模拟方法,模拟了给定年限内离岸风电场的维护活动和相关后勤保障,以估计关键性能参数,如风电场可用性和操作维护成本。

运营管理策略模型的应用已在三个案例研究中得到证明

(1)限制自升式船只的租船期,以配合预订的大型维修工程;

(2)选择船员调遣船(CTV)船队的规模和组成;

(3)年度服务(预先确定的预防性维护)活动的时间安排。

运营策略模型是一个高级模型,它涵盖了风电场O&M的几个方面,以及“系统效应”,例如不同维护任务、物流和天气条件之间的相互作用。因此,如果孤立地解决每个决策问题,而不是将不同的决策问题视为一个整体,它还可以识别选择次优策略的风险。例如,它展示了如何单独选择成本较低的ctv似乎是决策问题2的最佳解决方案。然而,同时考虑到年度服务的时间(决策问题3),研究发现,由于船舶更昂贵和更坚固,人们可以将年度服务活动集中在夏季,因为预期停机损失最小。

基于风险的运维模型可用于优化部件损坏的维修、检查和状态监控的时间和方法,从而最小化预期的运维总成本。基于风险模型的理论基础是贝叶斯前验决策分析。开发了一个计算框架,其中包括用于建模几种类型的预防和纠正维护的决策规则。决策规则可以基于时间,也可以基于检查或条件监视结果(简单的决策规则)。或者,决策规则可以基于考虑所有先前获得的观察值和退化模型的失败概率估计。

计算框架的核心是两个决策模型,用于估计在每个时间步骤中的检查、修复和故障的频率/概率。该决策模型是基于退化、检查、状态监测和维修的概率模型,适用于所有可能的决策规则和参数。对于简单的决策规则,直接使用贝叶斯网络来估计检查、维修和故障的概率,并给出了精确的模型。对于以失效概率为决策参数的决策规则,利用仿真来估计概率,利用贝叶斯网络在仿真中进行决策。

为了找到最优的决策规则和参数值,将检查、维修和故障的概率与检查、维修和故障的预期具体成本(包括损失的收入)结合起来。船舶和自升式钻井策略的影响可以间接计入预期的具体成本。

3、动态路由和调度框架 CTV

动态路由和调度框架是一套用于优化海上风电场维护物流的优化模型和解决方案算法。这些模型所处理的决策问题与维修活动的调度和执行这些维修活动的人员输送船的线路有关。维修活动包括纠正和预防维修。该框架主要考虑作战决策问题,规划期限为1-7天,也考虑战术决策问题,规划期限约为1个月。

动态路由和调度之所以是动态的,是因为它考虑了决策者可用信息随时间的变化。例如,涡轮故障导致新的修复维修任务,或天气条件的意外变化,可能导致假定的最优解决方案不够理想。包括针对多个风电场和多个运营维护基地的预防性维护路由和调度优化模型、提出了一种预防性和纠正性维护的动态路由和调度框架,集成了战术调度模型和操作路由和调度模型和随机船舶航线优化模型。

这些模型和求解算法为开发用于海上风电维修物流运营决策问题的先进决策支持工具奠定了理论基础。最终,这些工具可以被OWF的操作人员用来决定哪些技术人员和船舶应该在第二天访问哪些涡轮机。与当前路由和调度实践相比,基于本文提出的优化方法开发决策支持工具有助于减少平均用电成本。

二、可靠的设计影响

1、可靠的工具

在LEANWIND项目中,使用先进的RAM方法、现有的软件工具和适当的建模方法开发了可靠的风电涡轮工具。最初,基于可靠性、可用性、可维护性和安全性(ram)方法,确定了WT的关键组件(被认为是对WT的生命周期和维护计划至关重要的最脆弱和关键部件)。然后分析和发展了它们的失效/退化模型。由于极端多变的天气条件和施工规模,位于海上的WT比陆上WT具有更高的施工和运营维护成本。随着偏远地区风力发电场的建设,需要一种有效的工具来识别并限制或避免失败的风险变得非常重要。此外,“新”技术的实施导致许多WT缺乏足够的现场数据组件。因此,在确定WT关键组件的过程中需要克服的主要挑战是缺乏数据。由于这一挑战,提出的分析设想了多个来源:失效模式效应分析(FMEA)和失效模式效应和临界性分析(FMECA),以及文献调查,旨在优先考虑WT的主要和次要系统和组件。

2、状态监控和远程在线

对于CMS,为了将最初的数据采集转化为诊断/预后结论,有四个主要的发展阶段。它们是输入数据的预处理、特征提取、可能故障的检测和假设识别。

根据最新状态监测技术的发展,分析了CMS的各个阶段,提出了几种方法和技术。还有一些关于机器的CM和诊断的国际标准,反映了适合于工业应用的最佳实践和方法。在对WT诊断和预后方法、国际标准和基于internet的编程工具进行了最先进的分析之后,选择的选项是开发具有脚本和数据管理能力的web服务,作为IDPS(集成诊断和预后系统)。此选项将用于故障诊断和预测的最新行业适用方法与web服务的最新进展结合在一起,将行业的最佳知识和最佳数字技术组合在一个独特的软件块中。

3、远程在线技术和系统-测试和生效

作为LEANWIND数据采集开发的一部分,一种远程采集解决方案得以提出。最初的概念是一个远程控制的机器人在涡轮机舱内作为一个传感器平台作业。远程存在的概念也可以扩展到包括使用交互工具进行远程修复。经过一些迭代,开发出了一个试验样机,主要由PLA塑料3D打印部件组成。原型中包含的传感器包括两个用于观察环境和视觉检查的USB摄像头,一个用于观察设备热信号的热成像摄像头,一个用于测量声音的麦克风,以及一个用于测量内部和外部温度的温度传感器。


图1 远程在线技术和系统

该系统于2015年6月底安装在当地一个风力测试中心的风电机组,并已投入运行和收集数据。有几家公司对这一概念表示了兴趣,这一概念也将在Leanwind项目结束后进一步发展。

4、运营管理访问

技术人员如何更安全进入海上风电场的海上结构是海上工程面临的主要挑战之一,通过升降舷梯或子船。由于服务运营驳船的日常成本较高,更经济可靠的方式急需开发。每艘船都配备了多个加速度测量装置和摄像机。

 

图2 人员输送船执行船塔登陆

 

5、对策汇总案例

上述针对O&M优化开发的各种解决方案都考虑了复杂优化问题的有限部分。为了证明与O&M策略解决方案集成相关的概念,开发了四个案例研究。将模型与基于风险的决策集成到O&M策略模型中

第一个案例研究提出了在O&M策略模型中集成退化模型和基于风险的维护策略的三种方法:

•“松散集成”方法,现有模型可以使用高性能数据模拟基于条件的维护。

•“完全集成”方法,其中恶化模型和基于风险的策略直接在O&M策略模型中实现。

•一种“基于贝叶斯网络”的方法,其中贝叶斯网络用于估计故障时间的概率分布和为潜在故障提供的预警时间的条件概率分布。

前两种集成方法使用O&M策略模型进行了演示,发现在总体维护成本和风电场可用性方面只有很小的差异。第三种方法的独立工具的概念使用了退化模型和基于风险的策略进行了演示,在用于演示基于风险的O&M模型的WT刀片的案例研究中发现了这一点。

(1)状态检测系统的成本效益分析

本案例研究以某工业合作伙伴提供的CMSs高层绩效数据为基础,以O&M策略模型进行CMS的成本效益分析。CMS被假定覆盖齿轮箱和主轴承,并将(以指定的概率)在故障前给出早期警告、后期警告或没有警告。一个警告将启动修复的准备工作

(2)主要轴承故障诊断及剩余可用寿命

本案例研究是基于病情监测的诊断和剩余寿命预测。本文提出了三种与主轴承故障诊断和可用寿命预测相关的模型体系结构:一种是基于物理的方法,包括来自几种传感器类型的信息;另两种是基于数据驱动的方法,分别采用温度振动和振动测量。每种方法的潜在应用都基于每个模型中所需数据的特定可用性。

(3)降低基于风险的运营维护模型的动员成本

本案例研究的动机是基于风险的运营维护模型在成本建模方面的局限性。基于风险的操作和维护模型可以用于确定最佳的策略,为检查和维修给定的预期成本检查,预防性维修和故障每个事件。对于叶片的案例研究,预期成本是基于天气数据、运营维护访问限制、关于维修阶段和持续时间的假设以及涡轮数据得出的。

 

三、行业挑战——风电场维护船舶

运营维护大约可以占离岸风电场生命周期成本的四分之一。在这些活动中,服务船只必须定期调派维修人员,以执行维修工作。在进行非计划维修方面的延误会造成收入损失。工业调查表明,能够在3米显著浪高的地方运送人员的船只和通道系统是可取的。

服务船只所面对的主要挑战包括减少运动以增加在较大海洋状态下的可达性、增加燃料效率、减少晕船及其对维修人员的有害影响、操作效率、根据离岸距离的不同,建立最佳船舶尺寸和船型。

 

四、船舶概念-设计与评价

LEANWIND O&M船的安装船也采用了类似的评估流程。选择过程是基于一种定性的方法,即根据行业设置的挑战列出船舶的目标,并对一些船舶概念进行评估。

主要设计目标(加上加权)包括:资本支出和运营成本[30%]、舒适与耐力[20%]、减少时间和优化工时[30%]、海上作业能力[10%]、多用途能力[10%]。

 

参考资料

1、LEANWIND-Driving-cost-reductions-in-offshore. https://www.offshorewind.biz/2014/02/10/new-offshore-wind-cost-reduction-project-launched/

2、https://windeurope.org/policy/eu-funded-projects/leanwind/

 

 


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