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作者:管理员    发布于:2019-08-13 16:58   文字:【】【】【
  -----首页-亚创娱乐|首页主管【466126444】搜索专题-----我今天的演讲标题是海上风场维护布置自动化,向将来的一种海上风电场运维布置自动化迈进,所以讲的是如何自动的去布置运维的一些工作布置。
  首先这是我今天的一个演讲大纲,我先花一点点时间来引见一下我们公司和海上风电这方面的业务,我会经过一个案例的方式来引见我们公司在海上运维方面的一个产品,也是一种处理计划,它叫ECN(英文),首先我们ECN它在很多能源范畴都有一些研讨,它是荷兰最早的能源研讨所,是以核能开端,但是在197几年的时分从事了风能行业的一些研讨,欧洲也是最早研讨风能的一个研讨所,我们在风电范畴主要是做海上方面的,然后包括它的选址,然后丈量,丈量包括风资源的丈量,也有风机上的一些载荷的丈量,然后同时我们也做整机的一些设计制造,但是我所担任的方面,今天的主题就是在海上风电的一个运维方面。我们在运维方面有很多很多的一些软件,它都是基于那种模仿的方式,然后来停止一个运转战略的优化,其中包括装置方面的,就是说我们优化装置的一些逻辑步骤,然后它的第一步应该怎样样,第二步应该怎样样,然后把整体的本钱尽量降到最低,另外我们在开发的前期对运维的本钱做一个预算的软件,也是基于模仿的,同时我们也能够用这个软件做一些长期的运维战略优化,比方说我们要用几运维船,需求几人,然后它大约是有几是预防型的,然后毛病之后修理的这么一个比例,我们都能够做这方面的战略优化。
开业
  另外还有就是说对这个毛病的一些预判,预判之后怎样停止处置,最后就是我今天要讲的主题,就是我们在短期之内如何来布置我们的一些运维方案,所谓短期之内是什么意义呢?就是我今天讲的这个,我们有一款软件叫(英文),曾经是成熟的一款软件,今天经过一个案例来给大家讲一下,假定我们有一个风场,像图中所示的这种,根本上都会有一些待办的运维任务,比方说有一些中央需求交换,或者有中央需求修理,以至只是简简单单的做一些例行的检查,去布置我们的人员出海,然后去操作一些代办的事项,然后我们看到图上有没有一些资源,所谓资源就是运维船,还有维护人员,同时还有一些限制,浪高的限制,或者是风向风速的一些限制,以至是一些资源方面的限制,比方说今天人员不够,或者今天船不够,这都是一些设置,以至是时间上的布置都是一些限制,然后我们有这些资源,有这些限制,还有这些任务要办,那我们怎样样去布置它,做一个最佳的布置,然后来到达一个最好的效果呢,这就是方才我说的问题,假如到达最佳的布置,那么第一个问题就是如何定义这个最佳,那我们能够把最佳定义成发电量损失最低,或者是维护本钱最低,以至是它的一个净的收入最高,然后当我们选择一个我们的战略,我们想要优化的一个目的的时分,我们就能够尽可能的去布置这个方案,然后到达这个目的。
  但是我们想采取的方式是用电脑,人工智能的方式,然后来做一个自动化的优化,而不是说人为的去做一个排查,由于我们觉得人当一个风场很大的时分,任务很多的时分,资源很丰厚的时分,人为的效果是十分的低效,所以我们把这个东西转化成一个数学模型,我们经过数学建模,然后经过一些算法,然后去自动化的处理优化的问题,所以它是一个强调数学问题,复杂的数学问题,然后最后我们肯定要把这个理想的东西,然后转化成一个我们模型里面,然后这样的话到达一个最好的,最贴近理想的一个模仿结果,然后那理想当中,这个活动是怎样样布置的?比方说欧洲这边的例子来举例,就是在每一天我们的风电场的经理,运维经理他都会收到一些任务清单,就是说我今天有哪些维护任务需求去做,或许不是今天,就到目前为止,我有哪些东西要做,或许能够今天,或许能够明天,这个我们把它叫做维护任务,它上面描绘了我在哪台风机上要作业,作业的工时是几,五小时还是六小时,然后它需求哪些人员,至少两个,还是至少三个,这些人员有哪些请求,需求哪些技艺,是电工还是机械工这样子。
  然后风电场的运维经理需求把这些维护任务做一些布置,那我今天做哪些,明天做哪些,亚创娱乐假如今天做三个或四个,那我是先做哪个后做哪个,放几人进去,放谁进去,道路怎样布置,这个都是它需求考量的,而我们这个软件给的处理计划就是说如何把这个维护任务的清单转换成出海方案,这个是经过我们这个软件自动来布置的。那我这个案例是关于荷兰的一个风电场,它叫(英文),它就在这片区域,大约离海岸线,这是荷兰,这个离海岸线大约是23公里,它是(英文)荷兰的一个公司,它的风场有维斯塔斯的风机,一个风机两兆瓦。然后这个案例里面,我们有12个,这个维护团队有12个维护人员,并且有一条船,这条船是小型的,双体的那种(英文),运维船。另外在这一天当中,它总共有九个待办的任务,其中七个是预防性的任务,两个是修复性的任务,这两台风机是曾经坏掉的,曾经是不能产生风能,不能产生能量了,然后另外七个假如我们去做的话,然后在做的过程中需求把它关掉,所以在做的过程中会损失一些发电量。
  然后这些是我们拿到的一些任务,要做的待办任务,同时我们晓得在修复两个坏掉的风机,一个风机需求4.5个工时,一个风机需求14个工时,这是我们已知的,同时我们已知一些天气预告的信息,比方说这个是浪高的天气预告,将来包括今天之内,将来一个星期的浪高,这个是风速的一个天气预告,那经过这些已知的信息,然后我们看一下它人为是怎样布置的,这个是人,他们实践上一个人为的布置,那天他们只出海了一次,然后就是做了一个任务,他们把出海到了这个14号风机上,用大约将近一个小时的时间出海,并且用两个维护人员做了两个小时的工作,完成了这一个任务。但是我们经过(英文)算出来一个优化的计划,能够说这个结果是把两台风机,其中先去十号风机,更远的风机,然后回到14号风机,这样的话下午的时分把两个人员一同接回岸上,这个的话假如有问题,我需求快点讲,假如待会有问题的话能够来答复大家的问题,用这种方式的话,结果是上边这个是实践的计划,它的发电量损失,下面是我们给出优化计划的发电量损失,今天任务所形成的发电量损失,蓝色的是一些没有完成的任务,由于我们刚刚看到还有七个预防性的任务,还没有被布置到今天方案里面,它放到后面布置,那我们假如在之后把这些预防性的工作给完成的话,它会有额外的发电量损失,这放的是蓝色的局部,由于它不是今天发射的,为什么这么做呢?是由于我们今天晓得有这些任务,但是明天或许会有更多的任务,这是我们今天所不晓得的,所以说它只是作为一个参考,但是或许明天更新的话可能会有一些改动,但是我们这个软件它所优化的在近期的范围之内,它整体的一个发电量损失降到最低,整个是一个优化的目的。
  但实践上我们考量它每天的一个发电量俭省的话是看红色节点的区域,好,那这个是我们依据它的天气预告来算出来的预测结果,经过它的天气预告来布置的一个方案,但是我们就想那天气预告的精确率能否会给它的结果形成影响,会有多大的影响,那我们看到这个红色的局部是我们之间拿到天气预告,而蓝色的局部是实践发作的天气状况,这个是风速,我们看到会有一些偏向,特别是在今天,就是第一天它实践上的风速发作的是比预告中要高一局部,并且在大约几天之后它会有一个比拟强的一个风暴,然后这个是天气预告没有预测出来的,所以说这两个理想中比天气预告的风速高出一个更高的发电量损失,所以说这个是经过实践的天气状况得出来的结果,跟之前的相比会发现无论是理想布置方案和预测,我们优化给出来的布置方案,它的发电量损失都比用天气预告来的要更高一些。
  但既使是这样的话,我们给出来的优化计划跟实践的计划相比,还是有很大的一个进步,发电量损失的一个进步。这是方才我们放在某一天中的案例,但是假如我们在长期的过程中用我们的软件自动布置方案,那它在长期积聚是有什么样的收益特?这个图我们看到在2014年的4月1号不断运转到2014年9月1号,然后我们把实践的跟优化做一个比照,会发现最后五个月时间里边,我们根本上可以进步三十万欧元的一个收益,然后详细的话就是我们测试了153天,然后这个是实践的一个发电量损失,我们优化计划的发电量损失,然后这个是它提升的一个收益,然后大约占1.1%左右。
  最后的结论,就是关于每天运维布置我们能够看到既使是十分小的风场,只要六十台的风场,用完整人工的方式去找最优计划是十分复杂的,所以我们需求借助人工智能或者数学办法的一个协助,另外的话就是我们用这个(英文)来布置方案,它经过哪些方式去优化结果呢?首先它会把一天当中的任务作为一个优先选择次第的一个分配,并且有更合理的分配来分配资源,它的飞行道路,亚创人员的一个布置,包括位置次第,然后它会把维护性的任务尽量布置到低风速的天数里面,这样的话它在关机的过程中发电量会最小,另外它会尽快的完成修复性的任务,这样的话会尽早的让坏掉的风机重新产生发电量。
  最后经过这个案例,我们能够看到它发电量提升潜力能够到达1.1%,发电量的提升,另外这个案例仅仅是包括了一些相对小的一些运维任务,像大部件的改换还没有布置在里面,假如把大部件的改换布置在里面,这个会更高。另外的话这个风场其实曾经很有经历的(英文)人员布置,所以说即便在这种十分有经历的团队里面,我们能够产生更高的效益,阐明强调了人工智能来替代人布置一个重要性,最后的话就是我们软件能够布置多条船,由于我们案例用一条船,其实也能够变得更复杂,条件能够变得更复杂,多条船,包括能够把其他的一些目的当做优化的目的,包括净利润当目的,所谓净利润就是把当天的发电量乘以当天的电价,减去出海的本钱,比方说船的燃油费,人工费用等等,这就是我今天要讲的课题,谢谢大家。