【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及海上风电机组维修调度方法领域，尤其涉及一种融合寿命预测的海上风电机组动态成组维修调度方法。
技术介绍
1、维修调度方法的选择是影响海上风电机组维修成本的关键因素。目前，国内风电场实施的维护策略以预防性定期维护为主，辅之以局部事后维修，即完全依照固定维护时间间隔进行维护。然而，固定时间维护往往会带来过维护或欠维护等问题，动态成组维修调度方法可以使得维修更加灵活，降低维修成本。
2、中国专利文献cn114781757a明公开了一种海上风电场多机组运维策略优化方法，包括：s10，根据海上风电场多个机组的性能状态获取设备健康等级；s20，当设备健康等级低于预设等级时，确定运维区间并核算运维成本；s30，根据预先设置的维护优先指数对机组运维的重要程度进行定量分析，以获取各个待运维机组的运维方式和运维次序；若具备库存运维条件，则执行运维任务；若不具备库存运维条件，则计算库存补充所需等待的时间，并返回步骤s20。通过现有海上风电场机组运维积累的海量数据，分析海上风电机组运行及运维过程，在大数据基础上，通过数据分析构建运维策略模型，运用运维策略分析器进行模拟运算，优化运维策略，提高运维效率，降低运维成本。
3、中国专利文献cn115099695a公开了一种海上风电场运维优化调度方法及系统，属于风电场运维
首先对接外部系统，实时获取风电场的任务信息、资源信息、环境信息和风功率信息；然后根据专家知识库获取各项运维任务所需的消耗参数和辅助参数，确定运维策略；最后根据获取的各项信息和确定的运维策略，结合各项
4、中国专利文献cn115271125a公开了一种海上风电故障运维策略获取方法、装置及设备，本专利技术提供的技术方案，通过获取风电机组发生的故障，根据所述故障，获取故障相关信息；进而能够根据故障相关信息，得出维护所述故障所需的出海限制条件；之后，获取实际具备的出海实际条件，将所述出海实际条件与出海限制条件做对比，筛选出能够处理的故障；根据所述故障相关信息，对所述能够处理的故障进行组合运维仿真，得出至少一种运维策略。
5、现有技术中基于可靠度的动态维修调度方法所考虑的部件不够精细。因此开展融合寿命预测的海上风电机组动态成组维修调度方法研究，进一步精细化部件，保证海上风电机组的经济效益与运行安全，在工程实际中具有重要意义。
技术实现思路
1、本专利技术设计了一种融合寿命预测的海上风电机组动态成组维修调度方法。
2、本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：融合寿命预测的海上风电机组动态成组维修调度方法，包括以下步骤：
3、步骤1：构建维修方式，搜集维修成本信息，计算各维修方式所对应的维修成本；
4、步骤2：基于海上风电机组的运行数据，针对不同部件建立可靠度模型或寿命预测模型；
5、步骤3：基于历史故障数据，分别建立可靠度模型或寿命预测模型的阈值区间；
6、步骤4：以最小维修成本为目标函数，排列各部件的机会成组方案，求解最优的各维修方式的区间阈值；
7、步骤5：根据各维修方式的区间阈值，获得最优的海上风电机组的动态机会成组维修计划。
8、进一步的，所述的步骤1具体为：
9、步骤1.1：构建维修方式：预防性机会不维修、预防性机会不完全维修和预防性机会更换维修；
10、步骤1.2：搜集维修成本信息c包括：备品备件成本c1，拆装费用c2,维修所带来的停机损失费用c3，海上维修的船舶租赁费用c4和维修费用c5；
11、。
12、进一步的，
13、其中，所述c4为c4=d·cs，d为维修时间，cs为单位时间船舶租赁费用；
14、所述c3为c3=d1·cn，d1为停机时间，cn为单位维修时间所带来的停机损失；
15、当维修模式采用事后维修时，d1=d，当维修模式采用预防性机会维修时，预防性机会维修操作不需停机或可选择机组出力较少时段停机，则d1=0；
16、所述c5可以表示为最小维修费用与从0时刻到失效时刻x的失效率λ的积分的乘积:
17、；
18、；
19、其中，cc为修复性维修费用；θ为评价函数；θtheory表示理论可靠度评价理论值；θprp指预防性机会更换维修的阈值；k指维修次数；θ(k+1)- θ(k)为部件的可靠度或寿命预测在第 k 次维修前后的变化值。
20、进一步的，所述的步骤2具体为：
21、步骤2.1：对不具备实时状态监测部件建立可靠度模型r=f(t)，其中，t为时间，f(.)为可靠度模型，r为t时刻下该部件所对应的可靠度，可靠度模型f(t)：
22、；
23、其中，t为时间，β为形状参数，η为位置参数；
24、引入役龄递减因子a修正可靠度模型，a设置为：
25、；
26、其中，m为连续的第m次维护操作，m=1,2, .., m，m是连续的维护的总次数，连续的第m次维护后的可靠度模型rm：
27、；
28、步骤2.2：对具有实时状态监测的部件则建立寿命预测模型p=g(t)，其中，t为时间，g(.)为寿命预测模型，p为t时刻下该部件所对应的剩余使用寿命，w为修复因子；加权后寿命预测模型pm：
29、；
30、其中，修复因子w可表示为：
31、。
32、进一步的，所述的步骤3具体为：
33、步骤3.1：对可靠度模型，设置预防性机会不维修、预防性机会不完全维修和预防性机会更换维修的阈值区间，记为rorp和rprp；
34、步骤3.2：对寿命预测模型，设置预防性机会不维修、预防性机会不完全维修和预防性机会更换维修的剩余使用寿命阈值区间，记为porp和pprp；
35、进一步的，所述的步骤4具体为：
36、步骤4.1：建立以最小化维修成本的目标函数，预设维修窗口期为twindow，设置初始总维修成本c=0，设置初始维修次数为k=0；
37、步骤4.2：计算从当前时刻起，各个部件下降到阈值rorp和porp之下的时间，记录维修次数k=k+1，选取最短时间作为第k次维修的时间间隔t；
38、步骤4.3：维修调度方法对于基于可靠度模型的部件，比较阈值与rorp和rprp之间的关系，若阈值大于rorp，则该部件进行预防性机会不维修；若阈值小于rorp并且大于rprp，则对该部件进行预防性机会不完全维修；若阈值小于rprp，则对该部件进行预防性机会更换维修；
39、对于基于寿命预测模型的部件，则对比阈值porp和pprp之间的关系，若预测的剩余使用寿命高于porp，则该部件进行预防性机会不维修；若该部件预测本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种融合寿命预测的海上风电机组动态成组维修调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种融合寿命预测的海上风电机组动态成组维修调度方法，其特征在于，所述的步骤1具体为：
3.根据权利要求2所述的一种融合寿命预测的海上风电机组动态成组维修调度方法，其特征在于：
4.根据权利要求1所述的一种融合寿命预测的海上风电机组动态成组维修调度方法，其特征在于，所述的步骤2具体为：
5.根据权利要求1所述的一种融合寿命预测的海上风电机组动态成组维修调度方法，其特征在于，所述的步骤3具体为：
6.根据权利要求1所述的一种融合寿命预测的海上风电机组动态成组维修调度方法，其特征在于，所述的步骤4具体为：
7.根据权利要求6所述的一种融合寿命预测的海上风电机组动态成组维修调度方法，其特征在于，进一步的包括：
8.根据权利要求7所述的一种融合寿命预测的海上风电机组动态成组维修调度方法，其特征在于，进一步的包括：
9.根据权利要求8所述的一种融合寿命预测的海上风电机组动态成组维修调度方法，
10.根据权利要求1所述的一种融合寿命预测的海上风电机组动态成组维修调度方法，其特征在于，所述的步骤5具体为：
...【技术特征摘要】
1.一种融合寿命预测的海上风电机组动态成组维修调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种融合寿命预测的海上风电机组动态成组维修调度方法，其特征在于，所述的步骤1具体为：
3.根据权利要求2所述的一种融合寿命预测的海上风电机组动态成组维修调度方法，其特征在于：
4.根据权利要求1所述的一种融合寿命预测的海上风电机组动态成组维修调度方法，其特征在于，所述的步骤2具体为：
5.根据权利要求1所述的一种融合寿命预测的海上风电机组动态成组维修调度方法，其特征在于，所述的步骤3具体为：
6.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：滕伟，卢盛欣，李娜，马涛，武鑫，马志勇，
申请(专利权)人：华北电力大学，
类型：发明
国别省市：
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