2022海上风电自动化维护

中国风电2018|胡波海上风电自动化维护议程ECN/TNO以及我们在海上风电运营与维护领域的活动“ECN调度”解决方案及案例研究海上风电场运营@ECN/TNO战略仿真工具为了最佳决策

在海上风电场安装长期运维战略故障预测与响应短期运维策略“ECN调度”：

支持日常维护计划更换、维修和例行检查正在等待采取行动。资源可用………以及限制………必须做出“最佳”活动选择重要问题什么定义了“最佳”？能量损失最低？成本最低？最高净收入？什么是优化？数学过程自动化现有的流程是怎样的？根据实际业务流程进行模拟如何定义“最佳”？发电量维护最低？维护成本最低？净收入最高？什么是？数学问题自动化当前的计划安排过程是怎样的？基于模拟的现实调度过程规划安排计划运营执行计划审查与更新回顾&更新维护任务​涡轮机(作业风机)任务工时(Time)技术员(人员要求)出海计划​出行船只(Vessels)技术人员-团队（维护人员）服务订单（维护任务）2018年4月25日案例研究：

阿玛利亚公主

风力公园距港口23公里，有60台VestasV802.0MW涡轮机

示例日资源：服务订单：7预防2纠正措施WTG14：4.5工时WTG10：14工时天气预报：使用的转移计划最佳转学计划转学计划比较预测错误重要吗？风速越高意味着能量损失越大意外风暴会增加未来的能源损失（海浪高度限制了通行）转学计划比较这益处！作为决策支持作为决策支持用于自动化PAWP自主运行的预计效益总修业年限：153天估计能量损失使用实际转学计划：5009兆瓦时优化的转移计划：3286兆瓦时总收入预计变化总量：+30.2万欧元（+1.1%）结论日常维护计划（即使是在小型风电场）对于人类来说也过于复杂，如果没有人工智能的支持，就无法做出最佳解决。对于每天的运维安排，即使是一个非常小的风力，用完全人工的方式找到最优化方案也非常复杂和困难的结论ECNDespatch进行调度优化可通过以下方式提高风电场收入：在一天中以不同的方式确定工作优先级并分配资源规划低风速天气的预防工作尽快完成纠正性维护使用ECN调度来排布计划，通过以下方式提高风力发电的收益：把一天的任务设置顺序，并以更合理的方式分配资源把预防性维护任务安排在低风速的日子里尽快完成修复性任务结论收益提升潜力甚至高于+1.1%本示例仅考虑了小型维护操作PAWP已经运行了很长时间，并且拥有经验丰富的Vestas调度员我们也可以做多艘船

和净收入（包括成本和能源价格）。发电量提升潜力可超过1.1%这个案例结构架构了较小的维护任务，包括大部件的更换案例中的风力发电（PAWP）已经运行了很长时间并且由很有经验的维斯塔斯人员来安排计划。我们的软件还可以安排多条船，并将其当成优化的目标（考虑考虑成本和当前电价）未来工作模拟器和优化器正在不断更新，以使其更加逼真和强大我们正在与西门子和SMC在SPOWTT项目中合作实施、测试和开发评估引擎。我们还正在与两家大型风电场运营商讨论将ECNDespatch纳入资产管理系统和流程。我们一直在更新软件的模拟器和优化系统，从而使软件更加真实、快速和准确。我们在和西门子以及SMC合作的SPOWTT项目中正在应用和测试ECNDespatch，并且正在升级它的评估引擎我们也正在和另外两个风支持运营商协商他们的资产管理系统中应用ECNDespatch未来工作将数字孪生与模拟工具结合起来，将使人们能够在相同的基础上做出长期和短期维护决策：风电场生命周期内的总净收入结合数字孪生，把长期和短期的决策规划相结合，从