海上風(fēng)能資源豐富且具有許多陸上風(fēng)電無可比擬的優(yōu)勢,海上風(fēng)電開發(fā)已成為全球可再生能源開發(fā)的熱點(diǎn)。海上風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)行環(huán)境和可及性問題使得海上風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)行維護(hù)成本較高,海上風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)維已成為海上風(fēng)電規(guī)�；ㄔO(shè)急需解決的前沿問題。系統(tǒng)研究海上風(fēng)電機(jī)群運(yùn)行狀態(tài)評價(jià)與維修決策方法具有重要理論意義和實(shí)用價(jià)值,因而國內(nèi)外學(xué)者與研究機(jī)構(gòu)在海上風(fēng)電機(jī)組狀態(tài)評價(jià)和故障預(yù)警、運(yùn)維數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析、運(yùn)維管理優(yōu)化等方面做了大量的工作。針對海上風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)評價(jià)和故障預(yù)警、機(jī)組維修方式選擇和定期預(yù)防性維修時(shí)間間隔離線決策、海上風(fēng)電場運(yùn)維資源配置優(yōu)化、運(yùn)維作業(yè)任務(wù)在線排程優(yōu)化等關(guān)鍵問題,分別展開了系統(tǒng)的理論研究。主要工作如下:在風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)評價(jià)方面,提出了風(fēng)電機(jī)組多層次模糊綜合狀態(tài)評價(jià)模型,充分利用風(fēng)電機(jī)組監(jiān)控系統(tǒng)(Supervisory Control and Data Acquisition system,SCADA)采集到的在線運(yùn)行數(shù)據(jù)確定風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài)。對海上雙饋風(fēng)電機(jī)組的結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析,完善了多層次海上雙饋風(fēng)電機(jī)組的評價(jià)指標(biāo)體系,采用層次分析法與相關(guān)系數(shù)法計(jì)算各級指標(biāo)的組合權(quán)重,并根據(jù)劣化度進(jìn)行變權(quán)調(diào)整,提高了系統(tǒng)狀態(tài)綜合評價(jià)的精度。選取典型雙饋風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行海上風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)評價(jià),評價(jià)結(jié)果能實(shí)時(shí)反映設(shè)備的實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)。在風(fēng)電機(jī)組故障預(yù)警方面,建立了一種基于回歸模型與高斯混合模型相結(jié)合的風(fēng)電機(jī)組變槳系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)在線辨識模型。將變槳系統(tǒng)看作一個(gè)非線性多輸入多輸出(Multi Input Multi Output,MIMO)系統(tǒng),訓(xùn)練最小二乘支持向量機(jī)(Least Square Support Vector Machines,LSSVM)回歸模型并實(shí)時(shí)跟蹤系統(tǒng)的特征參數(shù);將系統(tǒng)特征向量的實(shí)測值與回歸計(jì)算結(jié)果的偏離定義為系統(tǒng)“觀測值”,通過高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)擬合機(jī)組正常運(yùn)行時(shí)多維觀測值的分布規(guī)律,借鑒圖像處理中的“背景減除”目標(biāo)檢測方法識別系統(tǒng)的劣化狀態(tài)。以一臺發(fā)生過變槳軸承保持架和滾動(dòng)體損壞故障的風(fēng)電機(jī)組為對象,進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證,證明該模型可提高變槳系統(tǒng)劣化狀態(tài)識別的提前量。在機(jī)組維修方式選擇和定期預(yù)防性維修時(shí)間間隔離線決策方面,針對海上風(fēng)電機(jī)組的特點(diǎn),以故障模式和影響分析(Failure Mode and Effect Analysis,FMEA)為基礎(chǔ),將以可靠性為中心維修方式的邏輯決斷方法用于海上風(fēng)電機(jī)組維修方式?jīng)Q策,分析了海上風(fēng)電機(jī)組子系統(tǒng)適用的維修方式;提出了海上風(fēng)電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)的建設(shè)流程。分析了傳統(tǒng)定期維修計(jì)劃制定方法用于海上風(fēng)電機(jī)組維修管理時(shí)存在的不足,提出了海上風(fēng)電機(jī)組定期維修時(shí)間間隔的估算方法。在海上風(fēng)電場運(yùn)維資源配置優(yōu)化方面,突出氣象和交通條件對海上風(fēng)電機(jī)組運(yùn)維的影響,建立了基于時(shí)間序列的風(fēng)電機(jī)群運(yùn)行維修仿真模型,采用隨機(jī)模擬抽樣算法進(jìn)行仿真分析,評估海上風(fēng)電機(jī)群的運(yùn)維成本。通過敏感性分析發(fā)現(xiàn)影響維修效率提高的關(guān)鍵因素,給出了在役海上風(fēng)電場運(yùn)維資源(船舶抗風(fēng)浪等級、航速、數(shù)量的選擇,運(yùn)維人員配置等)配置優(yōu)化的方法和建議。運(yùn)用虛擬海上風(fēng)電場的數(shù)據(jù)驗(yàn)證了模型的可行性和準(zhǔn)確性。在運(yùn)維作業(yè)任務(wù)在線排程優(yōu)化方面,建立了海上風(fēng)電機(jī)群日間維修作業(yè)排程優(yōu)化多目標(biāo)決策模型,采用地理空間分析算法尋找每組維修作業(yè)的最優(yōu)往返路徑,綜合發(fā)電量預(yù)測、交通工具的運(yùn)輸和機(jī)動(dòng)能力、機(jī)組狀態(tài)、場址區(qū)氣象預(yù)測等因素,以維修中心資源條件為約束,以維修總費(fèi)用和工作量均衡性指標(biāo)為目標(biāo)對決策期內(nèi)的維修作業(yè)進(jìn)行排程優(yōu)化。采用帶精英保留策略的離散粒子群算法進(jìn)行求解,計(jì)算出全部待檢修機(jī)組組合及其具體作業(yè)時(shí)段的非劣解集。算例分析表明,得到的非劣解集可輔助運(yùn)維公司高效開展風(fēng)電機(jī)群維修作業(yè)。綜上,論文針對海上風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行維護(hù)特點(diǎn),充分利用風(fēng)電機(jī)組自身的運(yùn)行監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù),從海上風(fēng)電機(jī)群運(yùn)行狀態(tài)評價(jià)與維修決策的角度,深入研究了機(jī)組狀態(tài)評價(jià)和故障預(yù)警、維修方式和周期離線決策、風(fēng)電場運(yùn)維資源配置優(yōu)化、維修作業(yè)排程優(yōu)化四個(gè)關(guān)鍵問題,采用定量化的分析方法提高了現(xiàn)場運(yùn)維管理的科學(xué)性和精細(xì)化程度,可有效提高風(fēng)電機(jī)群運(yùn)維工作效率并降低運(yùn)維總成本。
【學(xué)位單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TM614
【部分圖文】：

Ｆｉｇｕｒｅ?２－１?Ｆｌｏｗｃｈａｒｔ?ｏｆ?ｆｕｚｚｙ?ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ?ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ??圖２－１為風(fēng)電機(jī)組模糊層次評價(jià)流程圖，在評價(jià)指標(biāo)較多時(shí)，使用單級模合評價(jià)，會使各因素分配到的權(quán)重較小，導(dǎo)致評價(jià)結(jié)果分辨率很差。因此，較多時(shí)，適合采用多層次的模糊綜合評價(jià)法。多層次模糊綜合評價(jià)法首先立多層次指標(biāo)因素集；然后從最底層開始，自下而上地對每個(gè)層級的各個(gè)指

?０．９?＜??其中，變量＜表示第／個(gè)因素的劣化度，／＾．（＾＾＾＾一＾表示第／個(gè)指標(biāo)對應(yīng)??于評價(jià)等級的隸屬度。各個(gè)等級隸屬函數(shù)對應(yīng)的圖形如圖２－２所示：??２０??

??備整體健康狀況惡化。圖３－３表示某變速變槳風(fēng)電機(jī)組的風(fēng)速、葉輪轉(zhuǎn)速、有功功??率的三維散點(diǎn)圖。??，一．．，ｚ．�。�、??一?２〇?ｒｚｚｒ．．．．械．．．．．．１??妄?＿ｚ．．１．．．．．．．．．＼ｆ．．．．．．．．．?�。�??２?０００＾．?－?＇：：：＇??ｉ〇〇〇＾＾３＾＾ｔＴｉ５?２０??有功功率／ｋｗ?〇?５?風(fēng)速／（＿??圖３－３某風(fēng)機(jī)ＳＣＡＤＡ數(shù)據(jù)三維散點(diǎn)圖??Ｆｉｇｕｒｅ?３－３?ＳＣＡＤＡ?ｄａｔａ?３Ｄ?ｓｃａｔｔｅｒｅｄ?ｐｏｉｎｔ?ｄｉａｇｒａｍ?ｆｏｒ?ａ?ｗｉｎｄ?ｔｕｒｂｉｎｅ??可見，由于風(fēng)資源的動(dòng)態(tài)變化和風(fēng)電機(jī)組自身的動(dòng)態(tài)特性，變槳系統(tǒng)運(yùn)行參??數(shù)的分布與設(shè)計(jì)的功率曲線并不完全吻合。?‘??３．１．３變槳系統(tǒng)ＳＣＡＤＡ運(yùn)行數(shù)據(jù)??變槳系統(tǒng)按照驅(qū)動(dòng)方式的不同分為液壓變槳和電動(dòng)變槳兩種，典型電動(dòng)變槳??系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)評價(jià)參數(shù)分為機(jī)組運(yùn)行特性參數(shù)、變槳電機(jī)參數(shù)、變槳變頻器參數(shù)、??后備電源參數(shù)等。從機(jī)組的４７個(gè)ＳＣＡＤＡ記錄參數(shù)中選擇與變槳系統(tǒng)工作有關(guān)的??風(fēng)速、有功功率、風(fēng)輪轉(zhuǎn)速、３個(gè)葉片的槳距角和變槳驅(qū)動(dòng)電流共９個(gè)特征參量作??為表征變槳系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的特征向量。由風(fēng)速和有功功率體現(xiàn)的機(jī)組功率曲線如??果與設(shè)計(jì)功率曲線明顯不一致，現(xiàn)場運(yùn)行人員較易發(fā)現(xiàn)。因此，為挖掘深層次的??劣化征兆，本文將風(fēng)速、有功功率作為系統(tǒng)輸入，風(fēng)輪轉(zhuǎn)速、３個(gè)葉片的槳距角和??變槳驅(qū)動(dòng)電流作為輸出，將研究對象作為一個(gè)非線性（Ｍｕｌｔｉ?Ｉｎｐｕｔ?Ｍｕｌｔｉ?Ｏｕｔｐｕｔ，??ＭＩＭＯ）系統(tǒng)研究。??用ｘａ｛Ａ〇表示變槳系統(tǒng)特征向量，其中ｊＶ表示樣本個(gè)數(shù)
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本文編號：2873256