海上风电场运维船配备优化方法.pdf

第 卷第期 年 月造 船 技 术Z a o c h u a nJ i s h uV o l N o O c t,基金项目:山东省重大科技创新工程项目(编号:C X G C )作者简介:郭培军(),男,高级工程师,博士,研究方向为船舶与海洋工程文章编号:()D O I:/j i s s n 海上风电场运维船配备优化方法郭培军,迟宏伟,何明,柳洪胜,吕涛,李云峰(山东海洋工程装备研究院有限公司,山东 青岛 ;山东蓝鲲海洋工程有限公司,山东 烟台 ;山东海洋集团有限公司,山东 济南 )摘要:海上风电场运维船配备优化是以运维船类型和数量为目标的多目标优化问题.设置近远海风电场和海上风电故障类型两个判别参数,将多目标数学模型简化为包含两个函数变量的单目标模型.海上风电场每月运维工作量函数变量采用反向传播(B a c kP r o p a g a t i o n,B P)神经网络方法求解,而作业窗口期函数变量采用建立海上风电场运维船作业窗口期维图谱的方式完成取值,完成海上风电场运维船配备优化数学模型的运算流程.海上风电场运维船配备优化可提升海上风电场运维管理系统的智能化程度.关键词:海上风电场;运维船;配备优化;数学模型;B P神经网络;作业窗口期中图分类号:U 文献标志码:AC o n f i g u r a t i o nO p t i m i z a t i o nM e t h o do fO p e r a t i o na n dM a i n t e n a n c eV e s s e l f o rO f f s h o r eW i n dP o w e rP l a n tGUOP e i j u n CH IH o n g w e i HE M i n g L I U H o n g s h e n g L YUT a o L IY u n f e n g 敭 S h a n d o n gO f f s h o r eR e s e a r c hI n s t i t u t eC o 敭 L t d 敭 Q i n g d a o S h a n d o n g C h i n a 敭 S h a n d o n gL ANKUNO f f s h o r eC o 敭 L t d 敭 Y a n t a i S h a n d o n g C h i n a 敭 S h a n d o n gM a r i n eG r o u pL t d 敭 J i n a n S h a n d o n g C h i n a A b s t r a c t T h ec o n f i g u r a t i o no p t i m i z a t i o no f o p e r a t i o na n dm a i n t e n a n c ev e s s e l f o r o f f s h o r ew i n dp o w e rp l a n ti sam u l t i o b j e c t i v eo p t i m i z a t i o np r o b l e ma i m i n ga tt h et y p ea n dn u m b e ro fo p e r a t i o na n dm a i n t e n a n c ev e s s e l 敭T w od i s c r i m i n a n tp a r a m e t e r so fn e a r w a t e ra n dd i s t a n t w a t e rw i n dp o w e rp l a n t sa n do f f s h o r ew i n dp o w e r f a u l tt y p e sa r es e t a n dt h em u l t i o b j e c t i v em a t h e m a t i c a lm o d e l i ss i m p l i f i e di n t oas i n g l e o b j e c t i v em o d e lw i t ht w of u n c t i o n a l v a r i a b l e s 敭T h ef u n c t i o nv a r i a b l eo fm o n t h l yo p e r a t i o na n d m a i n t e n a n c ew o r k l o a do fo f f s h o r ew i n dp o w e rp l a n t i s s o l v e dw i t hB a c kP r o p a g a t i o n B P n e u r a l n e t w o r km e t h o d a n d t h e f u n c t i o nv a r i a b l eo f o p e r a t i o nw i n d o wp e r i o d i se v a l u a t e db ye s t a b l i s h i n gt h e d i m e n s i o n a l g r a p ho f o p e r a t i o nw i n d o wp e r i o do f o p e r a t i o na n dm a i n t e n a n c ev e s s e l f o ro f f s h o r ew i n dp o w e rp l a n t w h i c hc o m p l e t e st h em a t h e m a t i c a lm o d e l c a l c u l a t i o nf l o wo fc o n f i g u r a t i o no p t i m i z a t i o no fo p e r a t i o na n dm a i n t e n a n c ev e s s e l f o r o f f s h o r ew i n dp o w e rp l a n t 敭 T h e c o n f i g u r a t i o no p t i m i z a t i o no fo p e r a t i o na n dm a i n t e n a n c ev e s s e l f o ro f f s h o r ew i n dp o w e rp l a n tc a ni m p r o v et h e i n t e l l i g e n c eo fo p e r a t i o na n dm a i n t e n a n c em a n a g e m e n t s y s t e mf o ro f f s h o r ew i n dp o w e rp l a n t 敭K e yw o r d s o f f s h o r e w i n dp o w e rp l a n t o p e r a t i o na n d m a i n t e n a n c ev e s s e l c o n f i g u r a t i o no p t i m i z a t i o n m a t h e m a t i c a lm o d e l B a c kP r o p a g a t i o n B P n e u r a ln e t w o r k o p e r a t i o nw i n d o wp e r i o d0 0引言当前全球海上风电行业高速发展,截至 年末,全球海上风电累计投产规模达 GW,同比大幅增长,其中,中国海上风电累计投产规模达 GW,成为全球最大的海上风电市场.为保证海上风电场的正常营运,海上风电机组日常维护保养 和 故 障 维 修 必 不 可 少.根 据 挪 威 船 级 社(D NV)的数据记录,平均每年台海上风电机组停机故障均会高达 次以上,整体出现故障的概率维持在 ,而海上风电的运维成本占项目全生命周期总成本的 ,运维成为影响海上风电发展的关键因素.运维船是海上风电场运维的主要交通工具,高效合理的运维船配备直接关系运维效率和运维成本.欧洲在整个海上风电场运维系统包括运维船的配备研发与应用方面一直处于领先地位,而我国海上风电行业发展时间相对较短,海上风电场运维尚处于起步和探索阶段.陈钇西等、万远琛等对我国海上风电场运维船发展的现状进行论述,并对运维船的不同船型和适应水域进行分析.D A L G I C等将海上风电场运维船分为小型维护运维船和大型维护运维船,单体船、小型双体船和小水线面双体船通常用于小型维护作业,对于大型维护,如叶片、发电机、齿轮箱或风塔发生故障,则需要自升式船舶.林烁提出基于大数据的海上风电场运维船舶智能管理系统概念,但在船舶调度管理方面需要依靠船舶调度员人工经验实现.目前海上风电场的运维管理系统相对落后,只有少数企业或高校开发一些海上风电场运维管理系统,史香锟等对国内外海上风电场运维管理系统研究情况进行调研,并将其中个系统方案的优缺点进行对比.对于运维船类型的选择和数量等的配备,主要依靠经验进行确定,显然不能适应当前海上风机大型化、深水远岸的布局和海上风电场运维智能化管理的发展趋势,而且海上风电在平价电价情况下,如何对运维船舶进行配备、提升运维效率、降低日常运维成本显得尤为重要.在对海上风电场运维船配备的影响因素进行详细分析的基础上,提出海上风电场运维船配备数学模型的建立和求解方法.1 1海上风电场运维船配备影响因素 海上风电场运维船类型建立海上风电场运维船配备数学模型的目的是获得维护需要的运维船类型和数量.常见的海上风电场运维船舶主要分为种类型:普通运维船、专业运维船、运维母船和自升式运维船.普通运维船通常为单体交通船或渔船,是我国海上风电场建设初期的主要运维船型,一般采用顶靠或旁靠登乘.专业运维船是为海上风电场运维专门设计制造的船型,一般为双体船型,航速为 k n,配备具有主动补偿功能的登乘装置或采用船首顶靠方式登乘.运维母船为大型专业运维船,配备具有运动补偿功能的登乘装置、海洋工程折臂式起重机和子艇,通常可提供一定数量工作人员的住宿,且具有一个月以上的自持力.自升式运维船主要用于风机大型组件维修更换,如齿轮箱、发电机和叶片等,规模较海上风电安装船小,可由桩腿和升降系统将船体抬升,并通过自身的重型起重机进行维修作业.海上风电场运维工作量海上风电场运维工作分为日常维护保养、小型故障维修和大型故障维修.日常维护保养是指运维人员对平台的定期检修和保养.小型故障维修是指仅依靠运维人员携带的维修工具更换小型零部件即可完成的故障维修.大型故障维修是指需要借助自升式运维船等大型装备完成的大型风机部件更换等故障维修.海上风电场运维工作量与海上风电场海域面积、装机容量、单台风机大小和风机数量、海上升压站的能力和数量等因素相关,目前常见的海上风电场规模均在 MW.离岸距离离岸距离是指海上风电场与运维船码头之间的距离,其远近决定海上风电场运维船往返海上风电场的航行时间.目前我国开发的海上风电场大多离岸 k m以内,但随着近海资源的减少,远海风电场的建设将成为海上风电的发展趋势.通常对于近海风电场,采用运维人员往返海上风电场和陆地的工作方式;而远海风电场的维护则需要运维母船,运维人员在工作时间乘坐运维船在海上风电场作业,下班回到风电场附近的运维母船上.为在作业窗口期内快速往返,运维船航行时间一般不超过 m i n,这样不仅可保证充足的作业时间,而且可减轻运维人员航行中的不适感.作业窗口期海上风电场运维船作业窗口期是指在风浪等联合作用下运维船仍可进行登乘作业的时间周期.作业窗口期通常用可作业时间占比表示.海上风电场运维船作业窗口期主要与环境条件(包括风、浪、流、潮汐)、运维船类型和性能、海上风电场离岸距离等有关.邹康等在考虑人员安全和设备安全的情况下,对不同运维船设置安全登乘所允许的运动衡准,并基于海上风电场海域波浪的长期分布概郭培军,等:海上风电场运维船配备优化方法率数据库,采用三维线性时域势流理论对运维船运动性能进行分析,得到海上风电场安全登乘作业窗口期,其中,江苏某海上风电场安全登乘作业窗口期如图所示.由图可知:配备具有主动补偿功能的登乘装置的运维船作业窗口期更长.图江苏某海上风电场安全登乘作业窗口期 海上风电场运维船配备原则海上风电场运维船配备的一般原则:大型故障维修,选用作业能力满足要求的自升式运维船;近海风电场的日常维护保养和小型故障维修,选用普通运维船或专业运维船;远海风电场的日常维护保养和小型故障维修,选用运维母船普通运维船或专业运维船;运维船配备数量,需要根据海上风电场规模、作业窗口期和离岸距离等多个因素共同确定.2 2海上风电场运维船配备优化数学模型海上风电场运维船配备优化数学模型是以运维船的类型和需求数量为求解目标的函数优化问题,可表达为Vnf(Di s,EP)(Wl,Wi n)()式中:Vn为运维船配备数量;Di s为近海或远海风电场判别参数;EP为海上风电场运维船故障类型判别参数;Wl为海上风电场每月运维工作量;Wi n为运维船作业窗口期.Di s,tts,tts()式中:t为运维人员每天在海上风电场的工作时数,即以h工作制,减去往返海上风电场与码头的航行时间,ts/v,其中,s为海上风电场与码头之间的距离,v为海上风电场运维船的航速;ts为在确保运营盈利情况下运维人员每天在海上风电场最少工作时数.在Di s时,海上风电场定义为近海风电场,采用普通运维船或专业运维船每天往返风电场与陆地的工作方式;在Di s时,海上风电场定义为远海风电场,采用运维母船普通运维船或专业运维船的工作方式,即运维人员在风电场连续工作数周后换班返回陆地.EP,大型故障,近海风电场的日常维护保养和小型故障,远海风电场的日常维护保养和小型故障()在EP时,需 要 配 备 自 升 式 运 维 船;在EP时,需要配备普通运维船或专业运维船;在EP时,需要配备运维母船普通运维船或专业运维船.判别参数Di s与EP之间的关系如表所示:(,)表示近海风电场,采用自升式运维船作业模式;不存在(,)和(,)两种作业模式;在EP时,海上风电场运维船配备自升式运维船,数量为,即为降低成本,不管多少台风机出现大型故障,均选用艘满足维修性能要求的自升式运维船;在EP时,海上风电场运维船配备运维母船,由于每艘运维母船可同时为多艘运维船服务,因此其配备数量取.表判别参数Di s与EP之间的关系Di sEPEPEP(近海风电场)(,)(,)(远海风电场)(,)(,)基于上述分析,海上风电场运维船配备数学模型可简化为对海上风电场运维船配备数量的求解:Vnf(Wl,Wi n)k WlWi nWl v()式中:k为修正因数,取;Wl v为单艘海上风电场运维船在 作业窗口期情况下每月可完成的工作量,可根据运维船的能力和统计数据确定.3 3海上风电场运维船配备优化数学模型运算流程 Wl的确定Wl可表示为如下函数形式:WlWl(Cf,Cs,Cn,Nw,Ns)()式中:Cf为海上风电场装机容量;Cs为单台风机发电能力;Cn为海上升压站能力;Nw为风机数量;Ns为海上升压站数量.Wl各参数之间的关系非常复杂,难以采用算造 船 技 术第 卷第期式准确表达,可采用反向传播(B a c kP r o p a g a t i o n,B P)神经网络算法求解.B P神经网络实际上是一个多层感知器的前馈网络,其完成的信息处理工作在数学意义上是利用映射训练样本,实现从n维欧氏空间子集A到m维欧氏空间子集f(A)的映射,即ARnRm.B P神经网络在有教师学习方式下,根据B P误差学习准则,寻求最佳权集实现网络的正 确输出.层B P神经网络结 构 如 图所示.图层B P神经网络结构示例采用含有个隐层的层B P神经网络对Wl进行预测,网络的输入层取Cf、Cs、Cn、Nw和Ns,即个神经元;输出层取Wl,即个神经元.对于隐层神经元数,目前理论上确定比较困难,实际上大多数以经验和实际运算结果判断.网络选择一般原则:在可解决问题的前提下,再加上 个神经元以加快误差的下降速度即可.参考如下的隐层单元数计算公式:nnma()式中:n为隐层神经元数;n为输入层的神经元数;m为输出层的神经元数;a为常数,a.对于Wl的B P神经网络,隐层神经元数为n,取n.在设计网络的训练过程中,期望误差值应通过对比训练后确定一个合适的值,相对于所需要的隐层神经元数进行确定,因为较小的期望误差值需要依靠增加隐层神经元数和训练时间获得.Wl的期望误差值取.选取多个海上 风电场运维 数据Cf、Cs、Cn、Nw、Ns和Wl作为训练样本数据,样本数量建议不少于 个,通过B P神经网络的方法即可求得待确定风电场的运维工作量.由于缺少样本数据,且主要研究海上风电场运维船配备数学模型建立方法,因此没有给出Wl的预测算例.Wi n的确定Wi n可表示为如下函数形式:Wi nWi nLt d(Wi n d,Wa v e,Cu r r e n t,Ti d e),Ty(i),St(dv,a,gv,gt)()式中:Lt d(Wi n d,Wa v e,Cu r r e n t,Ti d e)为海上风电场海域波浪的长期分布函数,与风、浪、流和潮汐等相关,需要由当地气象部门获得该类数据;St(dv,a,gv,gt)为安全登乘耐波性衡准,其中,dv为登乘点最大单幅垂向位移允许值,a为栈桥允许最大俯仰角,gv为登乘点垂向加速度最大允许值,gt为登乘点横向加速度最大允许值,dv、a、gv和gt可根据海上风电场运维经验设定;Ty(i)为船型,可分为单体、双体和大型专业运维船.通过Wi n可得到不同海上风电场各类运维船在不同月份的可作业时间(作业窗口期)占比,并拟合为运维船作业窗口期曲线(见图).基于运维船作业窗口期曲线可生成多个海上风电场的运维船作业窗口期曲线族,建立运维船作业窗口期维图谱,如图所示.海上风电场运维船配备数学模型求解所采用的作业窗口期数据由运维船作业窗口期维图谱获取.该图谱的建立为查看各类运维船作业窗口期提供方便,并可作为海上风电场运维船配备管理系统中的作业窗口期数据输入模块.图海上风电场运维船作业窗口期维图谱示例 运算流程海上风电场运维船配备优化数学模型运算流程如图所示.4 4结论()对海上风电场运维船配备的影响因素进行分析,建立包含个求解目标和个参数的数学模型.个求解目标为运维船类型和配备数量.在个参数中,近远海风电场和海上风电场运维船配备类型为个判别参数,海上风电场运维工作量和作业窗口期为个函数变量.通过引入B P神经网郭培军,等:海上风电场运维船配备优化方法图海上风电场运维船配备优化数学模型运算流程络算法和运维船作业窗口期维图谱完成海上风电场运维船配备优化数学模型求解.()为提高海上风电场运维工作量预测精度,需要尽可能选取运营状况良好的海上风电场运维数据作为B P神经网络算法训练样本,包括风电场装机容量、单台风机发电能力、海上升压站能力、风机数量、海上升压站数量和海上风电场每月运维工作量等参数.()建立的海上风电场运维船配备优化方法是对运维船配备智能化的有益探索,需要根据海上风电场数据进行修正和完善.()海上风电场运维船配备优化数学模型可作为海上风电场运维管理系统的输入模块,提升管理系统智能化程度.参考文献谢云平海上风电运维船船型及设计研究J船舶工程,():林烁基于大数据的海上风电运维船舶智能管理系统J船舶物资与市场,():史香锟,贾爱庆,陈忠良,等海上风电运维管理系统的研究与建议J能源与节能,():陈钇西,柯逸思,张忠中,等国内海上风电运维船发展现状及分析J风能,():万远琛,王凯,初岳峰海上风电运维的技术现状和发展综述J船舶工程,():D A L G I C Y,L A Z AK I S I,D I NWO O D I E L,e t a l A d v a n c e dl o g i s t i c sp l a n n i n gf o ro f f s h o r e w i n df a r mo p e r a t i o n a n d m a i n t e n a n c e a c t i v i t i e sJO c e a nE n g i n e e r i n g,:邹康,彭鸿义,许晶,等不同风电运维船登乘作业窗口期的 计 算 及 分 析 J船 舶 工 程,(增 刊):闻新,周露,王丹力,等 MA T L A B神经网络应用设计M北京:科学出版社,造 船 技 术第 卷第期