一种基于优势粗糙集的风力发电机组检修决策方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于优势粗糙集的风力发电机组检修决策方法。本发明综合考虑风资源的分布、风力发电机组自身的可靠性和风力发电机组与升压变电站的距离，对风力发电机组按照待检修的紧急程度进行划分，建立序信息系统表；根据约简公式对序信息系统表进行约简，从而得到风力发电机组检修规则集合；利用检修规则集合对机组同时故障信息表进行求解，根据规则得分的高低确定风力发电机组的检修先后顺序。本发明充分考虑影响风力发电机组检修决策方法的多个因素，建立序信息系统表，应用保持边界域分类质量不变的方法进行约简，优化了风力发电机组检修资产的管理，增加了风力发电机组检修管理的透明性和合理性。
【专利说明】
一种基于优势粗糙集的风力发电机组检修决策方法
技术领域
[0001] 本发明涉及新能源发电并网领域，特别涉及对风力发电机组的检修决策方法。
【背景技术】
[0002] 风力发电是现代社会最成熟、效率最高的能源转化技术。然而风力发电场一般地 处偏僻的环境，发电设备安装在很高的塔架上，各个部件随时都要承受着复杂多变的载荷 作用，兼之风速和风向的不断变化，风力发电机组出现故障的概率远高于地面设备。
[0003] 目前，国内外的风电场常采用以下四种检修策略对风力发电机组进行检修：1)非 故障不检修模式，只有在风力发电机组故障后才会检修;2)机会检修模式，当对风电场进行 相关维修操作时，有选择性地对某些风机进行预防维修;3)定检模式，定期对风力发电机组 进行预防性维修;4)无检修模式。我国风电场目前主要采用非故障不检修和定期检修模式。 在实际的运行过程中，当几台风力发电机同时发生故障时，检修管理部门或者风电场管理 人员大多都是通过自己的现场经验和意愿来判断并确定故障风力发电机组的检修顺序。毫 无疑问，这不仅会使检修决策方法存在不透明性和不合理性，而且还会造成大量的资源浪 费并且大大降低风力发电场的经济效益和减少风能利用率。为了提高风电场的经济效益， 降低检修维护成本，使检修资源得到充分利用，制定合理的检修计划已是当务之急。
[0004] 经过对现有技术文献的检索发现，风力发电机组可靠性建模与维修策略优化(李 大字，冯园园，刘展，楚纪正，靳其兵.风力发电机组可靠性建模与维修策略优化[J].电网技 术，2011，35(09) :122-126李大字，冯园园，刘展，楚纪正，靳其兵.[J].电网技术，2011，35 (09) :122-126)基于马儿科夫过程对风力发电机组进行优化建模，但其检修次数较多，容易 造成资源浪费。considering uncertainty in wind power in a wind-hydrothermal power system(Yare Y,Venayagamoorthy G K.GMS considering uncertainty in wind power in a wind-hydrothermal power system[C]. IEEE Power and Energy Society General Meeting .Minneapolis，MN USA: IEEE，2010 ·)将风功率预测出力与实际出力相结 合，计算偏差期望，然后折算成经济成本嵌入至检修目标函数中，从而建立考虑预测误差的 风力发电机组优化计划检修模型，但其为计划检修，检修成本较高。Rough approximation by dorainance relations(Greco S，Matarazzo B,Slowinski R.Rough approximation by dorainance relations[J]. International Journal of Intelligent Systems,2002, 17:153-171.)出了应用优势粗糙集对区间值信息系统、不完备序信息系统知识约简的新 方法，但其序信息系统表不完善，提出的检修决策方法仍不明确。
[0005]针对以上不足，本发明提出了一种基于优势粗糙集的风力发电机组检修决策方 法，该检修决策方法的提出优化了风力发电机组检修资产的管理，增加了风力发电机组检 修管理的透明性和合理性。
【发明内容】
[0006]本发明的目的是为了改进上述检修决策方法存在的不足，提出一种基于优势粗糙 集的风力发电机组检修决策方法，该检修决策方法增加了风力发电机组检修管理的透明性 和合理性。
[0007] -种基于优势粗糙集的风力发电机组检修决策方法，综合考虑了风资源的分布、 风力发电机组自身的可靠性和风力发电机组与升压变电站的距离远近等情况，根据专家经 验和现场情况将风力发电机组待检修的紧急程度划分为4类(d=l，2,3,4)，d的值越大则表 示风力发电机组待维修的紧急程度越高，在此基础上建立序信息系统表。
[0008] 根据约简公另4进行序信息系统表的约简，从而得到风力发电 .V-'i
机组检修规则集合，其中：γ ρ代表偏好属性边界域分类质量的知识约简，clt表示决策分类， t=l，2,3,…，η代表的是专家的偏好分类，|U|为属性个数，e/f表示的是clt的上联合分类， BnP代表边界域，其中P表示的是属#为边界域的属性集合个数。 1=1
[0009] 利用检修规则集合对机组同时故障信息表进行求解，根据规则得分的高低确定风 力发电机组的检修先后顺序。根据得到的检修规则集合，求解故障信息表中待检修紧急程 度最高的风力发电机组的得分并根据得分情况的大小对风机进行排序，最高得分的机组优 先检修。当确定完维修等级最尚的风力发电机组后，如果资源有剩余，则考虑维修等级次尚 的风力发电机组检修顺序，查看满足规则的余下对象，求得满足该对象的规则有哪些，得到 待检修的风力发电机组规则得分表，并以此得到该检修等级情况下的风机检修排序，以此 类推，直至将所有检修资源耗尽即可。
[0010] 与现有技术相比，本发明具有如下优点和技术效果：提出风力发电机组检修决策 的一种新方法，具有透明度高、便于管理等优点，避免风力发电机组检修资源管理中的片面 性;应用优势粗糙集的方法进行风机检修决策，使得风电场检修资源得到了合理利用，提高 了风场检修效率;增强了风力发电机组检修管理的可操作性，增加了风场总的经济效益，为 其他变电设备的优化管理提供了重要依据。
【附图说明】
[0011]图1是基于优势粗糙集的风力发电机组检修决策方法的风电场集电线路图。
[0012] 图2是基于优势粗糙集的风力发电机组检修决策方法的流程图。
【具体实施方式】
[0013] 下面结合附图，对本发明做进一步地详细说明，但本发明的实施方式不限于此。 [0014]图1是基于优势粗糙集的风力发电机组检修决策方法的风电场集电线路图。基于 优势粗糙集的风力发电机组检修决策方法的流程图如图2所示。
[0015] 风电场包含25台风力发电机组，所有的风力发电机组通过3条集电线路送至110kV 升压站jmO风机距离升压站大约13公里，#16-#17风机距离升压站大约11公里，#11-# 15、#18-#21风机距离升压站大约8公里，#22-#25风机距离升压站大概在500米之内。平均风 资源以风机最好，#1-#10、#18-#21风机次之，#22-#25最差。可靠性能相对较为平 均。吸收风能的能力以风机较好。
[0016] 表1
[0017]
[0018] 表1是基于优势粗糙集的风力发电机组检修决策方法的偏好属性表。
[0019] 根据距离故障设备的远近程度、风功率预测风速的大小、风机的可利用系数、风电 机组吸收风能的能力，对其编号即可得到偏好属性表。
[0020] 表 2
[0021]
[0023] 表2是基于优势粗糙集的风力发电机组检修决策方法的序信息系统表。
[0024] 根据专家经验将风力发电机组待检修的紧急程度划分为4类，即d=l，2,3,4(d的 值越大则表示风力发电机组待维修的紧急程度越高）。①优先考虑对距离升压站近(该风场 为山地风场，车速一般维持在20公里/小时以下)且故障率低的风机先进行维修，因此#22-# 25风机有故障时检修的紧急程度为d = 4。②综合考虑各种因素，主要考虑风资源分布情况， 确定风机故障时检修紧急程度为d = 4。③考虑到#18-#21风机距离升压站较近且风 资源较好以及综合其他因素，确定其故障时检修紧急程度为d = 3。④由于#6-#10风机距离 升压站较远，且风机设备可靠性不太高，故确定其故障时检修的紧急程度为d = 2。⑤#1-#5 风机距离升压站最远，且风机设备可靠性较低以及其吸收风能的能力较弱，因此确定故障 时的检修紧急程度为d= 1。将风力发电机组的条件属性表示为效益型，按其程度分为3种情 况，分别用数字1、2、3表示，数值越大说明程度越深，则可得到序信息系统表。其中："一"表 示不考虑此项标准，fj表示风机，a表示偏好属性。
[0025] 表 3
[0026]
[0028] 表3是基于优势粗糙集的风力发电机组检修决策方法的规则集合。
[0029] 保持序信息系统边界域的分类质量不变，利用约简公式对序信息系统表进行知识 约简，即可得到规则集合，其中约简公式如下所示：
[0030] 约简公式 ? = ι
/ ' ，'
[0031] 其中：γΡ代表偏好属性边界域分类质量的知识约简，clt表示决策分类，t = l，2， 3,…，η代表的是专家的偏好分类，|U|为属性个数，if表示的是clt的上联合分类，Bn P代表 边界域，其中Ρ表示的是属怡
9边界域的属性集合个数。
[0032] 表 4
[0033]
[0034]
[0035] 表4是基于优势粗糙集的风力发电机组检修决策方法的6台机组同时故障信息表。 [0036]为验证检修决策方法的正确性和合理性，统计了风电场中6台风力发电机组同时 发生故障的程度。其中表示风力发电机组；"一"表示不考虑此项标准；"1、2、3"表示偏好 程度，且数值越大代表程度越深。
[0037] 表 5
[0038]
[0039]表5是基于优势粗糙集的风力发电机组检修决策方法的d = 4类风力发电机组规则 得分。
[0040]利用规则集合对6台机组同时故障信息表求解得到的d = 4类风力发电机组规则得 分表，得分高的最先被检修。
【主权项】
1. 一种基于优势粗糖集的风力发电机组检修决策方法，其特征在于，包括如下步骤： (1) 综合考虑风资源的分布、风力发电机组自身的可靠性和风力发电机组与升压变电 站的距离，对风力发电机组按照待检修的紧急程度进行划分，建立序信息系统表； (2) 根据约简公式对序信息系统表进行约简，从而得到风力发电机组检修规则集合； (3) 利用检修规则集合对机组同时故障信息表进行求解，根据规则得分的高低确定风 力发电机组的检修先后顺序。2. 根据权利要求1所述的一种基于优势粗糖集的风力发电机组检修决策方法，其特征 在于步骤(1)中， 风资源分布多、风力发电机组自身可靠性高和风力发电机组与升压变电站距离近的风 力发电机组待检修紧急程度高，将风力发电机组待检修的紧急程度划分为4类，即d=l，2， 3,4，d的值越大则表示风力发电机组待维修的紧急程度越高。3. 根据权利要求1所述的一种基于优势粗糖集的风力发电机组检修决策方法，其特征 在于步骤(2)中， 约简公式其中：丫 P代表偏好属性边界域分类质量的知识约简，clt表示决策分类，t = 1，2，3，…，η 代表的是偏好分类，|υ|为属性个数，df表示的是clt的上联合分类，Βηρ代表边界域，其中Ρ 表示的是属%边界域的属性集合个数。4. 根据权利要求1所述的一种基于优势粗糖集的风力发电机组检修决策方法，其特征 在于步骤(3)中，首先根据检修规则集合，求解故障信息表中待检修紧急程度最高的风力发 电机组的得分情况，对得分情况进行排序，得分最高的机组优先得到检修；当确定完维修等 级最高的风力发电机组后，如果资源有剩余，则考虑维修等级次高的风力发电机组检修顺 序，查看满足规则的余下对象，满足该对象的规则有哪些，得到待检修的风力发电机组规则 得分表，并W此得到机组检修排序；W此类推，直至将所有检修资源耗尽完毕即可。
【文档编号】G06Q10/04GK105976071SQ201610372655
【公开日】2016年9月28日
【申请日】2016年5月30日
【发明人】杨苹, 龙霞飞, 叶超, 何婷, 许志荣, 林之光
【申请人】华南理工大学, 广东智造能源科技研究有限公司