海上风电智慧运维管理系统开发

许 强，刘 杨，贾莹超

（中国能源建设集团科技发展有限公司，天津 南开300091）

我国海上风电即将进入大规模发展阶段，越来越多的海上风电场投入运行，海上风电智慧运维管理是我们即将面对的挑战。与陆上风电相比，海上风电运维运维难度较大，一方面是海上风电特殊的工作环境影响（如海上高盐雾、高湿度环境对设备性能的影响，水文气象因素对出海窗口期的影响）造成设备可靠性差、故障率高、维护周期长、维修工艺复杂；另一方面由于新机组应用后的性能未得到充分的验证、缺乏专业维护团队、远程故障诊断和处理水平偏低等因素影响。所以，亟须研究构建综合海上风电智慧运维平台。随着通信技术的不断进步，基于数字化技术开发海上风电智慧运维管理系统，可实现运维模式和策略的智能优化，统筹区域内海上风电运维资源，有效降低运维成本，提高发电量，提升安全生产管理水平。

1 海上风电运维的技术需求

近年来风力发电机组厂商以及海上风电投资运营单位都在积极建设故障诊断和远程预警系统，但受限于海上风力发电机组运行时间段、故障数据积累匮乏等因素影响，当前的故障诊断和远程预警体系和水平尚不足以支撑海上风力发电机组运维成本的大幅降低。目前，海上风电运维面临以下亟待研究解决的难题。

在距离海岸较近的地方，小型运维船具本成本优势，但是，在远海风电场，由于海上风电运维船舶受天气、海况等不确定因素影响，故障缺陷不能像陆上风电那样及时处理，造成风机因故障停运的情况时有发生。

专业运维船舶使用或租用成本较高，考虑运维船舶出行成本，单一故障处理、维护产生的经济成本巨大，仅为了维修某台风力发电机组动用大型运维船舶对风电场的效益产生极大的影响。

由于海上风电起步较晚，运维管理缺乏先进的管理方法和信息化的技术手段支撑，生产管理比较粗放，亟待提升运维管理智能化、智慧化水平。

2 海上风电船舶调度策略

2.1 海上风电智慧运维数据模型

海上风电运维受到海洋水文气象条件、设备状态及故障率、停机损失、运维人员配置、船舶状态、备件管理、海洋生态环境等诸多因素影响，海上风电智慧运维管理平台开发需采集大量数据，如水文气象、区域环境、船舶、人员、设备等数据基于各类数据提出数据分析、处理模型，确定所有可能影响运维工作的评价维度，建立多个维度统一的，以一定时间窗口期内运维成本最低为目标的海上风电智慧运维调度策略模型。

2.2 运维船舶调度策略分析

通过建立海洋、水文气象条件与运维船舶大小、吃水深度、排水量等关系模型，获取不同条件下的船舶出海影响模型，结合风电场数据监测系统制定基于大数据分析的海上风电运维船舶智能调度策略。根据大数据计算提供的区域内运维船舶情况、码头资源、水文气象条件、设备参数及故障情况、备件库存、运维人员配置等条件，最优化配置运维船舶资源，制定船舶出海计划。

3 海上风电智慧运维管理平台

目前海上风电场均采用远程对风机及相关设备的运行状态进行监控，当监盘人员发现设备异常、故障报警或停机时，会派遣运维人员去现场解决。风机及相关设备定期工作，预防试验或故障检修时，运维人员会根据实际情况制定技术方案，建立运维策略，所以合理的维护人员数量、能满足不同情景的运维船舶、所能携带的工具、备件、海洋水文气象条件、故障检修时间、可进入方式的选择等都是运维策略所需考虑的问题。拥有合理可靠的运维策略和资源，不仅可以事半功倍而且可以带来更大的效益。

为保证智慧运维方案合理有效，精准调度，需要逐步构建不同层次的数学模型：海上潮汐、海浪、海流、水深、海冰等不同海洋水文条件的输入对海上风电海上运维作业的调度影响；风速、风向、海雾、雷暴、热带气流等不同气象条件对海上运维作业的影响；海洋水文、气象条件与运维船舶大小、吃水深度、排水量等关系模型，海上风电场各风机、设备运行状态、维护保养计划、缺陷情况、故障情况、备品备件情况、现场人员情况、船舶使用情况等对运维调度的影响，根据不同场景构建不同条件下的船舶出海影响模型，确定海洋水文、气象与作业环境、工作时间、人员安排、工具及备品材料、船舶调度等条件对运维工作的综合影响模型。

3.1 海上风电运维成本模型

影响海上风电运维成本因素包括：气象、海况、风机平台登陆限制、运维人员数量、值班制度、因故障或定检停机导致的发电量损失、船舶和运输限制、码头选择、风场设备停运、备品、备件数量等因素。通过采用多任务组合出海的运维策略模型，以及基于海上水文气象因素的运维船舶航线优化选择，可以降低总体运维成本。考虑到运维船舶的可用率、海洋气象条件等限制性条件的影响，需要构建基于船舶、人员、备件消耗成本最优化的数学模型，以运维工作时间作为目标优化决策变量，并引入松弛因子作为运维船舶可用率、气象海况、人员安排、备件消耗等费用灵敏度分析的量化指标。从运维船舶选择角度出发，考虑船舶费用、风速、浪高、发电量损失作为约束条件，以此构建运维成本模型。

3.2 海上风电智慧运维模型

统筹考虑可能影响运维成本的因子，如风机位置、港口位置、气象条件、海况条件、船舶类型和人员分布等条件，以运维的直接成本最低、损失的发电量最少、安全可靠性最高作为海上风电运维最优策略，可以得到最优运行维护策略流程如图1所示。

图1 海上风电最优运维策略流程

3.2.1 水文、气象变量因素

海上风电运维工作面临着风浪、海流、海雾、台风、潮汐、雷暴等水文气象条件的影响，这些因素直接影响着运维船只的选择和出海时间窗口期的确定，其中，风浪是影响制定日常运维工作计划的主要因素。

浪高和风速是影响日常运维船舶出海的主要因素，运维工作要根据当前浪高和风速条件确定是否能够出海或选择何种运维船舶才可能开展运维工作。由于预测的水文气象数据可能和实际有所偏差，为了降低出海运维阶段的安全风险，模型要设置选取最苛刻的限制条件，作为满足运维船舶出海的基本条件。不同等级运维船舶出海允许条件均应满足保障安全航行的最低要求。

3.2.2 环境地理因素

环境地理因素也是影响海上风电运维策略的重要因素，包括：海上风电场区域内风机、升压站、海缆等设备的数量及分布情况，区域内岛屿、暗礁和其他影响航行的障碍物情况，出海码头及船舶的位置，物资仓库及运维人员基地位置，海事管理部门对本区域内船舶航行的特殊要求等。

3.2.3 运行维护资源

包括管理制度，运维人员配置方式，值班安排，各类型运维船舶数量，备件管理模式等。管理制度应结合海上风电特殊性，运维模式应以确保出海运维期完成相关机组和设备所有检查和维护项目为目标，在一定周期内全覆盖完成所有设备检查和维护。所以合理安排运维船舶航线和运维人员数量是提高运维可以有效工作效率。考虑到场内设备故障偶发性和出海窗口期的不确定性，风电场的日常维护所需材料及各种备件应提前准备充足。

3.2.4 海上风电智慧运维模型

智慧运维模型设计原则为充分利用船舶出海时间窗口完成尽量多的运维任务，使得每次出海运维工作效率最高，总体运维成本最低。模型通过综合判断各种因素影响的分析结果，根据下一步运维工作计划和临时故障检修任务确定出可以在本次窗口期内完成的运维任务，并确定使用的运维船舶、运维人员、备件及材料等要素，按照多任务出海运维模式如图2所示，完成既定的运维任务，从而达到智慧运维的目的。

图2 海上风电多任务出海运维模式

出海窗口期多任务运维模式是把运维人员按照设计路线依次送到指定风电机组上，直至最后第n台机组，待最后一台机组运维任务完成后，船舶开始返程，并依次把n台机组的运维人员逐步接回来，假设出海准备时间为tzb，码头到第一台风机的时间为tgo，登陆到机组时间为tzy，回程登船时间为thc，机组间航行时间为tzj，第i台机组运维工作时间为Ai，那么完成n项运维工作的最短出海时间tmin算法如下。

计算n个运维任务需要时间

将tyw.i按照升序进行排序。

若n个运维任务中，运维需用时间最短的任务是n，则按照下式计算n组运维人员的最短返程时间tmin.n：

若n个运维任务中，运维需用时间最短的任务不是n，则按照下式计算n组运维人员的最短返程时间tbest.n：

利用tmin.n计算最短出海运维时间：

通过以上算法。可以得出n个运维任务的最短运维时间和船舶调度策略。最终得出总的出海运维时间如下：

为了充分利用出海窗口时间完成最多运维工作，合理安排运维任务顺序和数量是主要决策因素，当存在出海时间均小于出海窗口时间且数量相同的两组运维任务时，优先选择出海运维需用时间较长的组合，当运维工作内容相同时，应先处理先发故障的机组，一般系统故障监测会设置故障序号字段，先发故障序号小，因此可用故障序号代表时间顺序。

假设当前有m组不同运维任务组合，第i组运维任务数量为ni，出海运维时间为ti，第i组故障序号之和为di，则选择目标函数可定义为：

式中：nmax为全部运维任务组合中最大运维任务数量；tmax为最长运维需用时间；dmax为最大故障序号之和；nmin为全部运维任务组合中最大运维任务数量；tmin为最短运维需用时间；dmin为最小故障序号之和；M1和M2为正整数，且满足M1≥M2。

3.2.5 出海约束条件

由于船舶出海受水文气象条件、地理环境、运维工作内容、船舶资源、运维人员配置等各类因素的限制，因此需要确定相应的约束条件，本模型设计约束条件划分为3类，即出海时间窗口约束、船舶载重量约束、运维人员配置约束。

假设第i组运维任务出海时间为tyw.i，所需人员数量为nry，备品及工具重量为wwz，时间窗口长度为twindow，船舶载人量为nzr，船舶载重量为wzz，运维人员数量为nzrs，运维人员体重系数为k，则约束条件如下：

综合考虑保障船舶安全航行的各类因素（如区域内船舶状况、码头资源、海洋水文气象条件、船舶数据、燃油成本、船舶吃水和排水量等），转化为对应的数学约束条件，结合风电场设备实时监测信息、备件材料信息、船舶信息、海面航行信息、人员配置信息等，构建基于船舶物联网的船舶智能优化航行方案，在给定优化目标下，通过算法给出最优或较优的出行航线方案，最终确定包含船舶的出海计划，人员配置，运维工作顺序安排与备件调配计划等内容的总体智慧运维方案。

3.3 全生命周期运维成本优化

建立全生命周期的运维成本统计模型，将设备管理、备品备件管理、人力管理、生产管理中的运维成本进行系统的研究与整合，便于对运维成本进行分析和优化。通过海上风电运维成本控制，可以对于海上风电运维成本的资本性支出和经营性支出进行全生命周期的细化分析及结合各项影响因素的关联分析，进而评估运维资源分配及后期设备维护计划对于整体运维成本的影响情况。

3.4 智慧运维管理系统功能设计

通过搭建智慧运维管理平台来实现数字海上风电智慧运维策略的实际应用，通过各功能模块细化保证海上风电安全生产管理标准化，具体分为11个功能模块。

首页，此功能由2个功能模块组成，用户首页模块用于根据用户角色区分显示欢迎信息；管理大屏模块用于管理监测大屏，全方位展示数字化海上风电场成果。

监测管理。此功能由4个功能模块组成，系统监测模块用于监测风场总体概况，风机监测模块用于监测风机运行情况，升压站监测模块用于监测升压站运行情况，箱变监测用于监测箱变运行情况。

运维管理。此功能由10个功能模块组成，操作票模块用于对操作票进行管理；工作票管理模块用于对工作票进行管理；检修管理模块用于对检修工作进行管理；培训管理模块用于对运行培训工作进行管理；巡视管理模块用于对巡视检查工作进行管理；交接班管理模块用于对交接班工作进行管理；值长日志模块主要用于值长工作记录；考核事项管理模块主要作为考核评分记录；设备轮换模块主要用于对设备定期轮换工作进行管理；督办信息模块，主要用于对当前督办事务的管理。

设备管理。此功能由5个功能模块组成，物资管理模块用于对物资入库、出库、储存、使用的管理；缺陷管理模块用于对设备缺陷全过程进行管理；故障解决方案模块用于为主要设备提供故障快速解决方案；告警监测模块用于风电场内设备告警监测的管理；设备位置模块用于设备所属具体位置分布记录。

调度管理。此功能由5个功能模块组成，调度计划模块用于对生产调度计划进行管理；船舶管理模块用于对船舶调度计划进行管理；策略管理模块用于对调度策略进行设置；气象监测模块用于对气象信息进行监测预警；海况监测模块用于对海况信息进行监测预警。

安全管理。此功能由7个功能模块组成，应急预案模块用于对海上风电场各项应急预案进行管理；事故预想模块用于记录事故预想工作完成情况；安全检查模块用于记录风电场各项安全检查工作情况；安全管理体系模块用于三级安全网络及各岗位安全职责；安全活动模块用于风电场开展安全活动记录；事故分析模块用于事故分析记录；安全演练模块用于安全及反事故演练记录。

计划管理。此功能由5个功能模块组成，电量计划模块用于显示下达的电量计划；巡检计划模块用于规定风电场各岗位巡检计划；设备检修计划模块用于主要设备检修计划安排；培训计划模块用于制定月度、年度各类培训计划；物资采购计划用于制定月度、年度采购计划。

策略管理。此功能由3个功能模块组成，最小成本模块用于设置运维方案最小成本边界条件；最少设备模块用于设置运维方案最少用设备边界条件；最快时间模块用于设置运维方案最快时间边界条件。

建模管理。此功能由4个功能模块组成，主要应用于建立数学模型，风场分布模块用于建模风场位置、区域情况；风机分布模型用于风机机位分布情况；船舶分布模块用于建模运维船舶分布情况；人员分布模块用于建模人会员分布情况。

用户管理。此功能由4个功能模块组成，部门管理模块用于对组织机构进行维护；人员管理模块用于对人员基本信息进行维护；角色管理模块用于对角色信息进行维护；权限管理模块用于对权限信息进行维护。

系统管理。此功能由3个功能模块组成，基础数据模块用于对基础数据进行初始化和设置；系统监测模块用于对系统运行情况进行监测；密码管理模块用于对用户密码进行统一管理。

3.5 海上风电智慧运维管理系统

通过分析海上运维管理各项要素，构建智慧运维管理模型，结合大数据、物联网和智能技术来进行开发海上风电智慧运维管理平台开发，系统架构如图3所示。系统主要包括用户层、应用层、平台层、组件层、数据层、基础层等功能模块。用户层、应用层主要实现用户需求与系统输入输出间的交互，平台层、组件层、数据层主要实现需求分析、数据处理、策略优化计算等核心功能，基础层主要实现海量大数据储存。

图3 海上风电智慧运维平台系统架构

4 结束语

本文主要分析了海上风电场运维管理存在的问题及技术需求，结合海上风电场区域内水文、气象、环境特点，运维工作实际特点及安全生产工作要求等约束条件，提出了海上风电船舶调度策略及智慧运维模型的构建方法，研究形成了海上风电智慧运维管理平台系统架构。海上风电智慧运维管理平台通过对海上风电场日常运维进行科学的规划，解决了海上风电运维管理安全与效率，成本与效益的平衡问题。海上风电智慧管理平台的推广应用可以有效提升海上风电日常运维管理、设备健康管理水平，确保海上风电场的安全稳定运行并创造最大经济效益。