基于蒙特卡洛运行维护模拟的海上风资源评估方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及风资源评估技术领域，特别涉及一种基于蒙特卡洛运行维护模拟的海 上风资源评估方法。
【背景技术】
[0002] 风资源评估一般根据风电场的实测风能资源数据、地形数据，采用微尺度数值模 拟软件（如WAsP、WindFarmer、Meteodyn_WT等）进行高分辨率模拟计算，分析风电场区域 的风能资源分布，绘制风能分布图谱，预测总发电量等。各类数值模拟软件一般利用测风数 据，研究风速垂直变化规律（垂直切变公式），推算轮毂高度的风资源数据。再结合地形数 据，拟合区域风资源分布，利用蒙特卡洛方法模拟风场。结合模拟风场和拟采用风机类型的 功率特性曲线，推算总上网电量，从而完成风资源的评估。海上风资源评估和风资源评估的 基本方法相同，仅在拟合区域风资源分布、尾流计算等过程中考虑海上与陆上的区别。
[0003] 海上风电场与陆上风电场最大的差异在于运行维护的可达性。陆上风电场一般可 以做到故障即可修，而海上风电场需要考虑当前的环境条件和接近技术条件，才能进行故 障的维修。因此，海上风电场的损失发电量是远高于陆上风电场的，对损失发电量的评估也 是海上风电场风资源评估的重要环节。传统的风资源评估中并没有深入研究风电场运行维 护环节，难以对损失发电量进行有效评估，从而无法全面的评估海上风资源的实际情况。
[0004] 海面区域风速的垂直变化规律受海洋平面粗糙度影响较大。在中性稳定状态下， 如果海洋平面粗糙度不变，海上风速廓线在半对数坐标中其下半部分近似呈一直线，此时 可以认为海面附近的风速的垂直分布近似符合边界层中性层结下的对数分布规律，即与陆 上风速垂直变化规律相似。但是在大多数情况下，海洋平面粗糙度是时时变化的。因此，海 面区域风速垂直变化规律不能简单地沿用陆上风速垂直变化规律去模拟，否则将降低海上 风资源评估的精度。
[0005] 海上风电场由于出海维修的限制，夜间基本无法进行运维操作，夜间的总停机时 长将会明显高于白天。海面区域风资源的昼夜差异明显，夜间的风速要明显高于白天的风 速。结合以上两个因素，海上风电场夜间的损失发电量是明显高于白天的损失发电量。然 而，传统的风资源评估认为某局部区域的风资源分布与昼夜无关，导致损失发电量的预测 精度降低。
【发明内容】
[0006] 为了克服上述现有技术存在的问题，本发明的目的在于提供一种基于蒙特卡洛运 行维护模拟的海上风资源评估方法，旨在解决上述的三个问题，其中，重点解决损失发电量 难以评估问题，并对海面区域风速垂直变化规律异同问题、海面区域风速昼夜分布差异问 题提出可行的解决方案。
[0007] 为了达到上述目的，本发明采用如下技术方案：
[0008] -种基于蒙特卡洛运行维护模拟的海上风资源评估方法，包括以下步骤：
[0009] 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L rav、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List1^和出海队列List。;当当 前日期t d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t d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List p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List。，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List ci*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t ,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t d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。
[0010] 本发明在进行运行维护模拟时应用了如下思想和方法：
[0011] 1)本发明对海上风电场浪场模拟采用风浪耦合经验公式法，拟合公式包括SMB 法、青岛法、井岛法等。通过数值计算，利用最优拟合公式进行模拟。
[0012] 2)本发明对故障场模拟采用指数分布进行模拟，应用最大似然方法拟合指数分布 参数。
[0013] 3)本发明将海上风电场的运行维护模拟分为两个部分，包括运行状态模拟和故障 状态模拟（定检状态转化为一种特殊的故障状态）。本发明的基本原理如下：当风电机组 处于运行状态，相当于风机正常并网发电，可以利用模拟风场、风机功率特性曲线，计算上 网电量。当风电机组处于故障状态，相当于风机因故障而停机，风电场根据当前环境条件、 运维策略花费一段时间修复故障，可以利用模拟风场、风机功率特性曲线、故障开始到修复 的时间，计算损失电量。对于每一台风机，按照上述的方式模拟整个运行期的状态，可以计 算每一台风机的发电时间、损失时间、上网电量和损失电量。统计全部风机的发电时间、损 失时间、上网电量和损失电量即可得到年平均发电时间、损失时间、总上网电量和总损失电 量。
[0014] 和现有技术相比较，本发明具备如下优点：
[0015] 1)根据本发明实施例的方法，可以充分利用海上风电场可研过程中获得的环境信 息和机组信息，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。
[0016] 2)根据本发明实施例的方法，可以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。
[0017] 本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变 得明显，或通过本发明的实践了解到。
【附图说明】
[0018] 图1为根据本发明一个实施例的基于蒙特卡洛运行维护模拟的海上风资源评估 方法流程图。
[0019] 图2为根据本发明一个实施例的WT-I风机功率曲线示意图。
【具体实施方式】
[0020] 下面详细描述本发明的实施例，实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同 或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描 述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。
[0021] 在本发明的描述中，需要理解的是，术语"第一"、"第二"、"第三"仅用于描述目的， 而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定 有"第一"、"第二"、"第三"的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本 发明的描述中，"多个"的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
[0022] 如图1所示，本实施例一种基于蒙特卡洛运行维护模拟的海上风资源评估方法， 包括以下步骤：
[0023] 步骤 SlOl，
[0024] 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。
[0025] 具体地，通过自建测风塔、中尺度卫星、气象观测站、海洋观测站等渠道获取海上 风电场场址处的测风数据、海洋数据；通过自营风电场或整机厂商等渠道获取风机历史运 行/故障数据；通过对场址附近地形、港口、仓库等方面调研，获取运维中心/备品仓库候选 位置等数据。
[0026] 步骤S102,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。
[0027] 具体地，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 验证等预处理手段；利用预处理后的潮位数据和不同高度风速数据，结合Monin-Obukov方 程和表面粗糙度公式，