海上风电场运维一体化平台的开发应用

针对目前高速发展的海上风电产业和落后的运维管理模式之间的矛盾,根据海上风电机组所处的特殊环境,利用"互联网+"思维,构建运维数据中心,研究运维全过程管理、大数据挖掘及运维优化、设备故障预警及专家诊断、运维及策略评估等技术,开发了海上风电场运维一体化平台,并在现场运维中得到了应用.通过平台,运维人员统一负责设备运行和维护工作,实现了"设备+人+数据+环境+安全"五位一体的有机融合,有效提升了海上风电场运营效率与收益水平.     

CCS:为海上风电高质量发展保驾护航

正目前,CCS已建立起一整套涵盖海上风电设计、建造、海上施工、运维、弃置的"全生命周期"咨询与检验服务。自"十二五"以来,我国海上风电进入快速发展期。截至2018年底,我国投入使用的海上风电超过360万千瓦,开工建设的项目已超过650万千瓦,已经核准的海上风电更是达到了4500万千瓦。中国船级社(CCS)自2000年开始服务于风电领域,10年间基本建立起了完善的陆上风电机组(相关设备)     

海工技术助力海上风电发展

眼下,国内陆上风电发展如火如荼,海上风电也不甘势弱。根据最新风能资源评价,全国陆地可利用风能资源3亿千瓦,近岸海域可利用风能资源7亿千瓦,共计约10亿千瓦,海上风电发展潜力巨大。国家能源局的规划显示,中国希望在"十二五"末年海上风电装机达到5GW,到2020年达到30GW。预计将有几千台海上风电机组需要建设。虽然海上风机存在着比较明显的优势,但因为我国的海上风机设计、施工安装、运营维护的大部分单位传统领域     

云洲智能首推海上风电无人化智能运维解决方案

<正>海上风电无人化智能运维整体解决方案,在业界尚属首次,破解了传统海上风电运维成本高、风险高、效率低的难题,让无人船应用场景再一次延伸海上风电领域,通过无人化智能化技术给海上作业带来创新变革。10月15日,2019中国海洋经济博览会(简称海博会)在深圳会展中心拉开帷幕,自然资源部部长陆昊、广东省省长马兴瑞等领导到云洲智能展位参观,询问了无人船艇技术与海洋应用创新,对云洲通过无人船艇技术推动海洋产业发展表示肯定。     

海上风电运维管理技术现状和展望

随着全球海上风电技术的快速发展,海上风电运维需求也在逐步增加。文章介绍了目前国内外海上风电的发展状况和特点,论述了海上风电运维管理现状。从海上风电场的运维管理系统和运维优化策略2个方面探讨了未来海上风电运维管理的发展新趋势,为进一步研究海上风电运维管理提供参考。     

海上风电发展相关船舶探究

随着我国海上风电爆发式增长，海上风电已经出现离岸距离远、风场水域水深，以及风机大型化的特点。海上风电机组及其配套设施的重量和尺寸成倍数增长，海上风电建设和运营过程中需要的使用更加专业和先进的“运输船舶”、“施工船舶”和“运维船舶”。本文从海上风电将开始全面迎来10 MW及以上风机建设需要所涉及到的此三类型船舶特点入手，主要分析海上风电往深、远、海发展，机组大型化趋势下所需要配套船机资源的发展趋势和对海上风电船舶发展情况进行思考。     

风电运维母船智能系统的研究与应用

针对海上风电运维作业特点，搭建风电运维母船（SOV）智能系统，采用数字孪生技术实现船舶核心动力设备和电力系统的建模仿真，保障船舶安全高效航行。该系统通过感知传感器采集数据，结合大数据技术及云计算技术对数据进行整合和处理，从而进行智能决策和分析，并以星链技术进行信息交互，最终实现运维路线、仓储配置和步桥登乘的优化。     

海上风电安装船市场将迎来春天

从国内市场看,在“3060”碳排放目标的指引下,广东、江苏、浙江等沿海省份近期陆续发布十四五新能源规划,重点推进海上风电发展,仅上述三省新装机容量就超过32GW,海上风电迎来发展“黄金期”。3月3日,从中国招商工业传出消息,该公司与挪威风电服务商Awind签订了2艘风电运维船(CSOVS)。此前,中国船舶集团第七〇八研究所凭借在风电船和起重船等领域丰富的设计经验和优秀的技术方案,成功中标长江三峡设备物资有限公司海上风电关键施工船机项目开发设计项目,中标价达2183.6万元。     

三体两栖潮间带风电运维船的概念设计

针对三体船性能特点、我国海上潮间带风电场涨潮有水和退潮无水的特殊情况以及目前尚无出入潮间带风电场专用设备的现状,为保证海上潮间带风电场风电机组正常运行和维护工作的实施,进行三体两栖运维船方案构思和两栖船的水陆驱动方式确定。运用CFD软件建立三维数值水池,考虑不同侧体布局的船型方案,通过对快速性能和耐波性能进行仿真计算,最终确定性能较优的船型。研究结果对三体风电维护船的船型设计和风电运营效率提高有较大的现实意义。     

三体两栖潮间带风电运维船的概念设计

针对三体船性能特点和我国海上潮间带风电场涨潮有水、退潮无水的特殊情况,以及目前尚无出入潮间带风电场专用设备的现状,为了保证海上潮间带风电场风电机组正常运行和维护工作的实施,进行三体两栖运维船方案构思和两栖船的水陆驱动方式的确定。运用CFD软件建立三维数值水池,考虑不同侧体布局的船型方案,通过对快速性能和耐波性能的仿真计算,最终确定性能较优的船型。对三体风电维护船的船型设计和风电运营效率的提高有较大的现实意义。     

海上风电技术特性对比分析

从海上风能开发利用的技术包括所涉及风电场建设(机组排列、安装及运输、运行监控等)、风电机组设计、并网(海上高压系统、海底电缆、岸上接入设施等)等方面,对比分析海上风电与陆上风电的技术差异,结果表明海上风电在基础安装、运营维护等方面较陆上风电要求更高、难度更大。为进一步发展海上风电提供了参考。     

自升式海上风电大部件更换运维平台“海电运维801”号顺利下水

<正>近日,由中国船级社(CCS)联合检验的600吨自升式海上风电大部件更换运维平台"海电运维801"号在江苏南通顺利下水,福建省马尾造船股份有限公司,福建海上风电运维服务有限公司及CCS相关人员参加了下水仪式。"海电运维801"号平台是目前国内首艘针对深海区域海上风电机组吊装和大部件更换的自升式起重平台,可满足我国沿海、近海区域风电场的业务需求。该平台各项技术指标均达到国内领先水平,设备选型,性能参数优于目前同等起重能力平台,具有高效节能、设计科学、配置先进、造价经济等突出特点。     

海上风电电气设备运行环境分级评价方法及应用研究

通过研究海上风电电气设备运行环境分级评价方法,了解海上风电电气设备实际服役环境条件,指导海上风电电气设备设计、选材和运维,保障其长效安全运行的同时,实现制造和运维的降本增效。在线或离线采集温湿度、盐雾、腐蚀性气体、腐蚀速率、振动等电气设备运行环境因素,积累大量现场运行环境数据,并结合环境模拟试验和大数据分析技术,研究电气设备服役环境分级方法。通过对有别于陆上风电的影响海上风电电气设备运行的关键环境因素分级评价,指导海上风电电气设备的精准设计、精准选材和精准运维,有效避免因锈蚀、凝露、异常发热等海上特殊环境因素带来的设备运行风险,实现海上风电生产和运维的降本增效。     

基于场级协同的风电机组安全控制技术

文章提出了一种基于场级协同的风电机组安全控制技术,该技术主要基于风电场场级控制平台,该平台支持通过多种通信接口对风电机组主控和传感器数据进行采集,实现各设备之间信息互联互通,并凭借其强大的数据分析和科学计算能力,实现各种智能控制算法的实时运行。风电场部署场级控制平台后,可通过智能算法识别机组是否存在风险,对风险机组进行机舱航向校准,并计算该机组所处位置的绝对风向及前后排位置分布情况,风电场前排机组遭遇极端外部条件时,后排机组提前动作,降低极端外部条件给机组带来的风险,提升风电机组运行稳定性,降低风电场整体载荷水平,从而控制风电机组故障率。海上风电运维环境恶劣、条件复杂,带来了极高的运维成本,通过该技术降低故障率可减少海上风电运维成本。     

基于粒子群算法的海上物流智能配送系统

目前,海上物流的兴起与发展为物流行业带来了新的生机,但在海上物流智能配送系统的使用过程中,系统时常无法实现精确的船只调度,因而采用粒子群算法展开优化,设计粒子群算法的海上物流智能配送系统。在原有的硬件体系中引用GIS芯片,提升原有硬件的性能。以上述硬件为基础,采用粒子群算法中的学习因子优化技术,设定船只调度计算模块。将硬件与软件相结合,完成粒子群算法的海上物流智能配送系统的设计工作。构建系统测试平台,通过与原有智能配送系统船只调度精准度对比可知,此系统的船只调度精准度优于原有系统,性能更佳。     

基于粒子群优化算法的海上电子工程资源调度设计

传统的海上电子工程资源调度方法在数据安全性极高的情况下,资源调度受到限制,其实用性需要进一步提高。为此,提出粒子群优化算法的海上电子工程资源调度设计。根据用户请求将资源转化为资源池,结合实际资源的各项属性设计资源模型,在资源模型上,将资源看作独立的粒子,初始化粒子群,优化加速因子和学习因子,执行粒子群优化算法,输出结果,即为资源调度结果。实验结果表明:设计的粒子群优化算法的海上电子工程资源调度方法任务并发数高、最大资源利用率高,该方法的实用性得到加强。     

台风“梅花”对江苏海上风电场风机运行的影响

大力发展海上风电是沿海区域实现“30·60”双碳战略的重要举措,而台风是海上风电场安全运营的重要影响因素,文章对江苏5座海上风电场在台风“梅花”过境前后的运行发电情况和运行故障情况进行了统计分析,并对主要故障进行了详细分析并提出优化建议,为后续江苏区域及其他海上风电机组设计及运维提供参考。     

海上风电场运维船配备优化方法

海上风电场运维船配备优化是以运维船类型和数量为目标的多目标优化问题。设置近远海风电场和海上风电故障类型两个判别参数，将多目标数学模型简化为包含两个函数变量的单目标模型。海上风电场每月运维工作量函数变量采用反向传播(Back Propagation, BP)神经网络方法求解，而作业窗口期函数变量采用建立海上风电场运维船作业窗口期4维图谱的方式完成取值，完成海上风电场运维船配备优化数学模型的运算流程。海上风电场运维船配备优化可提升海上风电场运维管理系统的智能化程度。     

基于云计算的海上电力调度系统研究

随着海洋开发及船舶智能电网的发展,海上船舶电力调度系统所需要处理的数据越来越复杂,并且现代海上电力调度系统呈现分布式异构特性,传统的基于单中心模式已经越来越不能满足现代船舶电力调度需求。云计算平台结合分布式技术和虚拟化技术,将各分布式计算资源进行融合管理,数据处理能力得到加强。本文研究现有海上电力调度系统模型,将云计算平台架构引入到现有模型的调度算法中,构建基于云平台的海上电力调度系统。     

风电运维船与风机塔基耦合水动力响应分析研究

海上风电运维船通常采用船首顶靠海上风机塔基靠船桩的方式来保证风机维护人员的安全登塔,因此对其在相应海况条件下的纵摇、升沉等水动力响应进行分析研究很有必要。本文采用Fine/Marine和AQWA软件,对某运维船在实际海况条件下的耦合水动力响应进行分析研究,从而为风电维护人员的安全登离以及辅助登离设备的研发提供参考。