oa, Prob])， Listr. pop ([Proa, ProJ);由于当天无法完成 Pro。、Prod, Prof^维修，Pro c、Prod, Proe继续 保留在故障队列List1^中，等待第二天进行维修，在Pro。、Pro d, ?1'0(；被修复前，风机一直处 于停机状态，持续产生损失发电量。
[0062] 步骤S111，根据出海队列Listci，计算并存储每个可维修故障的修复时间、损失发 电时间、损失发电量，并将这些故障从出海队列List。中移除。
[0063] 具体地，ProJ^出海维修需要220分钟，结合故障准备时间75分钟，Pro a风机当 天损失发电时间为295分钟。结合功率曲线和停机时间内的风速随机数[5. 7, 6. 6, 4. 8, 5. 5,6. 7, 7. 2,8. 3, 7.6……]，计算并存储损失发电量为 9587. 5kWh，List。· pop ([ProJ)。
[0064] 步骤S112,利用风场随机数和风电机组的功率曲线计算当前日期td内处于正常运 行风机的上网电量，当前日期t d进行自增。
[0065] 具体地，假设风速随机数[5. 7, 6. 6, 4. 8, 5. 5, 6. 7, 7. 2, 8. 3, 7. 6……]，WT-1 风 机功率曲线如图2所示，可以看出，切入风速为3m/s，额定工作风速为8m/s，切出风速为 25m/s，额定功率为2. 5丽，对于每台正常运行的风机，其发电时间为8小时，上网电量为 14576. 2kWh〇
[0066] 步骤SI 13,当当前日期td等于运行年限Y，代表整个运行年限内的运行维护状态 模拟完成，统计每个时刻的发电时间、损失时间、上网电量、损失电量等，得到年平均总发电 时间、总损失时间、总上网电量和总损失电量。
[0067] 具体地，不断重复S107-S112直至日期td等于运行年限Y，统计每个时刻的发电时 间、损失时间、上网电量、损失电量等，得到年平均总发电时间7112小时/台，年平均损失时 间360小时/台，总上网电量534万kWh/台，损失电量22. 4万kWh/台。
[0068] 根据本发明实施例的系统，通过考虑海上风资源分布不同于陆上的特殊性以及海 上风电场运维不同于陆上的特殊性，推算损失发电量等传统风资源评估方法难以预测的指 标，从而实现精确全面的海上风资源评估。
[0069] 尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例 性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨 的情况下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
【主权项】
1. 一种基于蒙特卡洛运行维护模拟的海上风资源评估方法，其特征在于：包括以下步 骤： 获取海上风电场场址处的测风数据、海洋数据、拟采用风机的历史运行/故障数据以 及运维中心/备品仓库候选位置等海上风电场可研阶段数据；利用海上风电场场址处的测 风数据和海洋数据，研究潮位变化与海面区域风速垂直变化规律和昼夜海风变化规律，拟 合海上风电场轮毂高度的风速威布尔分布；利用场址的测风数据和海洋数据，选择平方误 差最小的风浪耦合经验公式模拟风浪耦合关系；利用拟采用风机的历史运行/故障数据， 统计各个设备的年平均故障率，拟合故障指数分布；输入海上风电场模拟运行年限Y、运维 策略M、运维中心与风电场平均距离、运维中心与备品仓库距离Les、接近技术选型参数A; 初始化当前日期td、故障准备队列Listp、故障维修队列Lisi^和出海队列List。;当当前日 期td小于运行年限Y，根据风速威布尔分布、风浪经验耦合公式和故障指数分布，结合均匀 随机数发生器，产生当前日期、中每个小时的符合分布特征的风速随机数、有效波高随机 数和故障状态随机数；若当前日期td内出现N个故障设备，将这N个故障设备放入故障准 备队列Listp;若故障准备队列Listp不为空，利用故障诊断时间模拟分布、备品准备时间模 拟分布和均匀随机数，产生处理N个故障的准备时间，将N个故障从故障准备队列Listp中 移除，放入故障维修队列List^若故障维修队列List^不为空，利用风场分布的随机数、海 浪分布的随机数和初始化的接近技术参数计算当天的时间窗口，根据当天时间窗口、N个故 障的平均维修时间、出海航行时间、转移时间和风机间平均航行时间，利用海上风电场出海 任务调度算法计算故障队列中的故障是否能够维修和最优维修方案，将最优维修方案中的 故障从故障维修队列Lis仁中移除，放入出海队列List^，由于时间窗口限制导致当前日期 、内无法完成维修的故障，保留在故障队列中，直到故障被修复未止；根据出海队列Listμ 计算并存储每个可维修故障的修复时间、损失发电时间和损失发电量，并将这些故障从出 海队列1^ 8仇中移除；利用风场随机数和风电机组的功率曲线计算当前日期td内处于正常 运行风机的上网电量，当前日期td进行自增；当当前日期td等于运行年限Y，代表整个运行 年限内的运行维护状态模拟完成，统计每个时刻的发电时间、损失时间、上网电量和损失电 量，得到年平均总发电时间、总损失时间、总上网电量和总损失电量。2. 根据权利要求1所述的基于蒙特卡洛运行维护模拟的海上风资源评估方法，其特征 在于：所述潮位变化与海面区域风速垂直变化规律基于Monin-Obukov方程的研究方案，包 括以下步骤： 1)Monin_Obukov方程如下式所示，基本参数包括vonKarman常数k，摩擦风速u% Monin-Obukov长度L、普适函数Φ(z/L)和海洋表面动力学粗糙度z。，输入参数为海平面高 度z，输出结果为对应海平面高度的风速u(z);2) 利用摩擦风速u*替代Monin-Obukov方程中的Monin-Obukov长度L、普适函数Φ(z/ L)和海洋表面动力学粗糙度z。，替代方程如下式所示； L = A(u*)2，A = 1. 1X103sV D3) 对海上风电场场址处的测风数据和海洋数据进行合理性、完整性、连贯性验证； 4) 利用预处理后的潮位数据和不同高度的风速数据，计算任一时刻风速的实际海 平面高度z，初始化ιΛ利用梯度下降法计算方程的唯一参数u%从而得到参数齐全的 Monin-Obukov方程，即基于Monin-Obukov方程的潮位变化与海面区域风速垂直变化规律。3. 根据权利要求1所述的基于蒙特卡洛运行维护模拟的海上风资源评估方法，其特征 在于：所述昼夜海风的变化规律的研究方案具体如下： 利用潮位变化与海面区域风速垂直变化规律和海上风电场场址处不同高度的测风数 据，推导轮毂高度处的风速数据；将其按照时间分为昼夜两部分，分别利用极大似然估计方 法进行威布尔分布拟合，计算昼和夜的风速威布尔分布参数，从而得到海上风电场轮毂高 度的昼夜风速威布尔分布，即昼夜海风的变化规律。4. 根据权利要求1所述的基于蒙特卡洛运行维护模拟的海上风资源评估方法，其特征 在于：所述海上风电场出海任务调度算法计算故障队列中的故障是否能够维修和最优维修 方案，具体方法如下： 1) 从故障维修队列Lis仁中任意取出η个故障，计算执行这η个故障所需要的最优执 行时间。假设出海航行时间为tg。，转移时间为ttMn，风机间平均航行时间为twtwt，第k个故 障的最短维修时间为trapall%k，全部故障的最优执行时间为ttest，当天时间窗口为twindOT，那么 按照下式计算最优执行时间tbest;tbest= maX (t repair, i) +2*tgo 2) 初始化n= 1 ; 3) 遍历所有满足最优执行时间ttest小于当天时间窗口twindOT的故障组合方案，从中选 择最优执行时间ttest最大的故障组合方案作为当前η值下最优的故障组合方案；利用当前 η值下最优的故障组合方案替代全局最优故障组合方案。 4) 若η超过故障维修队列List的总故障数量或者不存在满足最优执行时间ttest小于 当天时间窗口twindOT的故障组合方案时，算法终止；否则，η进行自增。
【专利摘要】本发明提出一种基于蒙特卡洛运行维护模拟的海上风资源评估方法,该方法包括以下步骤：获取海上风电场可研阶段数据；研究风速垂直变化规律和昼夜变化规律；选择平方误差最小的风浪耦合经验公式；统计拟采用风机的年平均故障率；输入模拟运行年限、运维中心与风电场距离和接近技术候选参数；初始化算法参数；产生各时刻符合分布特征的风速、有效波高和故障随机数；将产生的故障放入故障准备队列；产生故障处理的准备时间，将准备完成的故障放入故障维修队列；计算当前日期的时间窗口，判断出海维修可行性和有效性，将最优方案中的故障放入出海队列；计算并存储出海队列中故障的损失发电量，将这些故障从出海队列中移除；计算当前日期运行风机的上网电量，当前日期进行自增；当前日期等于运行年限时，统计得到总上网电量和总损失电量。
【IPC分类】G06Q50/06
【公开号】CN105303457
【申请号】CN201510680051
【发明人】黄必清, 何焱, 桑祺, 封宇, 朱启昊, 郭辰, 冯笑丹
【申请人】清华大学, 华能集团技术创新中心
【公开日】2016年2月3日
【申请日】2015年10月19日