阅读说明：本技术 风力发电机组运维路径规划方法、装置、设备及存储介质 (Operation and maintenance path planning method, device, equipment and storage medium for wind generating set ) 是由 黄敏敏 武宁 于 2018-07-27 设计创作，主要内容包括：本发明实施例公开了一种海上风力发电机组运维路径规划方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：确定包括海上风电场的目标区域中影响风力发电机组运维的各个因素的空间分布；根据空间分布,确定目标区域的综合成本空间分布；根据综合成本空间分布,确定港口至海上风电场包括的各个风力发电机组的第一最优路径成本和第一路径时间,以及确定风力发电机组间的第二最优路径成本和第二路径时间；根据第一最优路径成本、第二最优路径成本、第一路径时间和第二路径时间,规划针对风力发电机组的运维路径。本发明实施例的海上风力发电机组运维路径规划方法、装置、设备及存储介质,能够有效规划海上风力发电机组运维路径,节省运维成本。(The embodiment of the invention discloses an operation and maintenance path planning method, device, equipment and storage medium for an offshore wind generating set. The method comprises the following steps: determining the spatial distribution of all factors influencing the operation and maintenance of the wind generating set in a target region including an offshore wind farm; determining the comprehensive cost spatial distribution of the target area according to the spatial distribution; determining first optimal path cost and first path time of each wind generating set from the port to the offshore wind farm and determining second optimal path cost and second path time among the wind generating sets according to the comprehensive cost spatial distribution; and planning the operation and maintenance path for the wind generating set according to the first optimal path cost, the second optimal path cost, the first path time and the second path time. The method, the device, the equipment and the storage medium for planning the operation and maintenance path of the offshore wind generating set can effectively plan the operation and maintenance path of the offshore wind generating set, and save operation and maintenance cost.)

风力发电机组运维路径规划方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及风力发电技术领域，尤其涉及一种海上风力发电机组运维路径规划方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

海上风电是未来风电行业的重点发展方向。目前我国海上风电场正处于加速发展阶段。海上风电机组运行可靠性低、维护成本高是限制海上风电大规模开发的主要原因。

海洋恶劣的环境不仅给海上风机的稳定可靠运行带来巨大挑战，也给风机的快速经济维护造成巨大困难。

第一，海上盐雾浓度高、湿度大，非常不利于机械与电气设备的长期运行。

第二，海上风机运行环境复杂多变、受非定常载荷影响显著。

第三，海上风机可及性差，海上作业耗费时间长、造成的停机损失大，且维护成本也远远高于陆地。

海上风电机组的运维已经成为海上风电发展面临的一个极具现实意义又十分迫切的问题。

发明内容

本发明实施例提供一种海上风力发电机组运维路径规划方法、装置、设备及存储介质，能够有效规划海上风力发电机组运维路径，节省运维成本。

一方面，本发明实施例提供了一种海上风力发电机组运维路径规划方法，方法包括：

确定包括海上风电场的目标区域中影响风力发电机组运维的各个因素的空间分布；

根据空间分布，确定目标区域的综合成本空间分布；

根据综合成本空间分布，确定港口至海上风电场包括的各个风力发电机组的第一最优路径成本和第一路径时间，以及确定风力发电机组间的第二最优路径成本和第二路径时间；

根据第一最优路径成本、第二最优路径成本、第一路径时间和第二路径时间，规划针对风力发电机组的运维路径。

在本发明的一个实施例中，确定包括海上风电场的目标区域中影响风力发电机组运维的因素的空间分布，包括：

利用地理信息系统技术，确定包括海上风电场的目标区域中影响风力发电机组运维的因素的空间分布。

在本发明的一个实施例中，根据空间分布，确定目标区域的综合成本空间分布，包括：

将各个因素的空间分布对应的得分相加，得到综合成本得分；

根据综合成本得分，确定综合成本空间分布。

在本发明的一个实施例中，根据第一最优路径成本、第二最优路径成本、第一路径时间和第二路径时间，规划针对风力发电机组的运维路径，包括：

针对每一运维方式，根据第一最优路径成本和第二最优路径成本，计算每一运维方式下每条运维路径的运维船航行总成本；

根据第一路径时间、第二路径时间以及风力发电机组的停机运维时间，计算每一运维方式下每条运维路径对应的风力发电机组停运损失；

根据航行总成本以及停运损失，计算每一运维方式下每条运维路径对应的总运维成本；

根据每一运维方式下每条运维路径对应的总运维成本，规划针对风力发电机组的运维路径。

在本发明的一个实施例中，根据每一运维方式下每条运维路径对应的总运维成本，规划针对风力发电机组的运维路径，包括：

将最小总运维成本对应的运维路径，确定为针对风力发电机组的运维路径。

在本发明的一个实施例中，根据每一运维方式下每条运维路径对应的总运维成本，规划针对风力发电机组的运维路径，包括：

根据每一运维方式下每条运维路径对应的总运维成本以及总运维时间，计算每一运维方式下每条运维路径对应的平均运维成本；

将最小平均运维成本对应的运维路径，确定为针对风力发电机组的运维路径。

在本发明的一个实施例中，在针对每一运维方式，根据第一最优路径成本和第二最优路径成本，计算每一运维方式下每条运维路径的运维船航行总成本之前，方法还包括：

根据第一路径时间，对每一运维方式下的运维路径进行过滤。

在本发明的一个实施例中，运维方式包括：

先后运维方式和/或并行运维方式。

另一方面，本发明实施例提供了一种海上风力风力发电机组运维路径规划装置，装置包括：

第一确定模块，用于确定包括海上风电场的目标区域中影响风力发电机组运维的各个因素的空间分布；

第二确定模块，用于根据空间分布，确定目标区域的综合成本空间分布；

第三确定模块，用于根据综合成本空间分布，确定港口至海上风电场包括的各个风力发电机组的第一最优路径成本和第一路径时间，以及确定风力发电机组间的第二最优路径成本和第二路径时间；

路径规划模块，用于根据第一最优路径成本、第二最优路径成本、第一路径时间和第二路径时间，规划针对风力发电机组的运维路径。

在本发明的一个实施例中，第一确定模块，具体用于：

利用地理信息系统技术，确定包括海上风电场的目标区域中影响风力发电机组运维的因素的空间分布。

在本发明的一个实施例中，第二确定模块，具体用于：

将各个因素的空间分布对应的得分相加，得到综合成本得分；

根据综合成本得分，确定综合成本空间分布。

在本发明的一个实施例中，路径规划模块，包括：

第一计算子模块，用于针对每一运维方式，根据第一最优路径成本和第二最优路径成本，计算每一运维方式下每条运维路径的运维船航行总成本；

第二计算子模块，用于根据第一路径时间、第二路径时间以及风力发电机组的停机运维时间，计算每一运维方式下每条运维路径对应的风力发电机组停运损失；

第三计算子模块，用于根据航行总成本以及停运损失，计算每一运维方式下每条运维路径对应的总运维成本；

路径规划子模块，用于根据每一运维方式下每条运维路径对应的总运维成本，规划针对风力发电机组的运维路径。

在本发明的一个实施例中，路径规划子模块，具体用于：

将最小总运维成本对应的运维路径，确定为针对风力发电机组的运维路径。

在本发明的一个实施例中，路径规划子模块，具体用于：

根据每一运维方式下每条运维路径对应的总运维成本以及总运维时间，计算每一运维方式下每条运维路径对应的平均运维成本；

将最小平均运维成本对应的运维路径，确定为针对风力发电机组的运维路径。

在本发明的一个实施例中，装置还包括：

过滤模块，用于根据第一路径时间，对每一运维方式下的运维路径进行过滤。

在本发明的一个实施例中，运维方式包括：

先后运维方式和/或并行运维方式。

再一方面，本发明实施例提供一种海上风力风力发电机组运维路径规划设备，设备包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序；

处理器执行计算机程序时实现本发明实施例提供的海上风力风力发电机组运维路径规划方法。

再一方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例提供的海上风力风力发电机组运维路径规划方法。

本发明实施例的海上风力发电机组运维路径规划方法、装置、设备及存储介质，能够有效规划海上风力发电机组运维路径，节省运维成本。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示出了本发明实施例提供的海上风力发电机组运维路径规划方法的流程示意图；

图2示出了本发明实施例提供的目标区域的示意图；

图3示出了本发明实施例提供的浪高空间分布图；

图4示出了本发明实施例提供的风速空间分布图；

图5示出了本发明实施例提供的综合成本空间分布图；

图6示出了本发明实施例提供的港口到各风力发电机组以及各风力发电机组间的路线示意图；

图7示出了本发明实施例提供的海上风力发电机组运维路径规划装置的结构示意图；

图8示出了能够实现根据本发明实施例的海上风力发电机组运维路径规划方法及装置的计算设备的示例性硬件架构的结构图。

具体实施方式

下面将详细描述本发明的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅被配置为解释本发明，并不被配置为限定本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本发明的示例来提供对本发明更好的理解。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

为了解决现有技术问题，本发明实施例提供了一种海上风力发电机组运维路径规划方法、装置、设备及存储介质，来规划海上风力发电机组运维路径，节省运维成本。下面首先对本发明实施例提供的海上风力发电机组运维路径规划方法进行介绍。

如图1所示，图1示出了本发明实施例提供的海上风力发电机组运维路径规划方法的流程示意图。海上风力发电机组运维路径规划方法可以包括：

S101：确定包括海上风电场的目标区域中影响风力发电机组运维的各个因素的空间分布。

S102：根据空间分布，确定目标区域的综合成本空间分布。

S103：根据综合成本空间分布，确定港口至海上风电场包括的各个风力发电机组的第一最优路径成本和第一路径时间，以及确定风力发电机组间的第二最优路径成本和第二路径时间。

S104：根据第一最优路径成本、第二最优路径成本、第一路径时间和第二路径时间，规划针对风力发电机组的运维路径。

在本发明的一个实施例中，影响风力发电机组运维的因素可以包括：浪高、风速、风向、大气压、温度、湿度、降雨量、降雪量、日照强度和可见度等等。

在本发明的一个实施例中，确定包括海上风电场的目标区域中影响风力发电机组运维的因素的空间分布，可以利用地理信息系统技术。

其中，地理信息系统(Geographic Information System，GIS)是一种特定的且十分重要的空间信息系统。它是在计算机硬件系统和软件系统支持下，对整个或部分地球表层(包括大气层)空间中的有关地理分布数据进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。

下面以影响风力发电机组运维的因素：浪高和风速为例，对本发明实施例提供的海上风力发电机组运维路径规划方法进行说明。

图2示出了本发明实施例提供的目标区域的示意图。该目标区域可以包括港口和海上风电场。其中，海上风电场包括三个风力发电机组，三个风力发电机组分别为A、B、C。可以理解的是，港口为运维船出发地。海岸线是海洋与陆地的分界线。

假设浪高权重为0.6，风速权重为0.4。当浪高小于1米时，等级为1；当浪高在1至1.5米范围内时，等级为2；当浪高大于1.5米时，运维船不能到达海上风力发电机组。当风速小于8米/秒时，等级为1；当风速在8至10米/秒范围内时，等级为2；当风速大于10米/秒时，运维船不能到达海上风力发电机组。基于此，浪高和风速影响风力发电机组运维的等级和得分如表2所示。

表2

基于表2浪高对应的空间分布图如图3所示。图3示出了本发明实施例提供的浪高空间分布图。

基于表2风速对应的空间分布图如图4所示。图4示出了本发明实施例提供的风速空间分布图。

在本发明的一个实施例中，根据空间分布，确定目标区域的综合成本空间分布，可以包括：将各个因素的空间分布对应的得分相加，得到综合成本得分；根据综合成本得分，确定综合成本空间分布。

基于此，以影响风力发电机组运维的因素：浪高和风速为例。则将浪高和风速的得分相加，得到综合成本得分，进而得到综合成本空间分布。如图5所示，图5示出了本发明实施例提供的综合成本空间分布图。

基于图5所示的综合成本空间分布，确定港口至海上风电场包括的各个风力发电机组的第一最优路径成本和第一路径时间，以及确定风力发电机组间的第二最优路径成本和第二路径时间。如图6所示，图6示出了本发明实施例提供的港口到各风力发电机组以及各风力发电机组间的路线示意图。

可以理解的是，港口至海上风电场某个风力发电机组的第一最优路径为：港口至该风力发电机组的多条路径中的最优路径。风力发电机组间的第二最优路径为：风力发电机组件的多条路径中的最优路径。

在本发明的一个实施例中，确定港口至海上风电场包括的各个风力发电机组的第一最优路径成本和第一路径时间，以及确定风力发电机组间的第二最优路径成本和第二路径时间，所采用的算法可以为A-Star算法(又称A*算法)、波传播算法、场扫描算法等。

本发明实施例并不对确定港口至海上风电场包括的各个风力发电机组的第一最优路径成本和第一路径时间，以及确定风力发电机组间的第二最优路径成本和第二路径时间，所采用的算法进行限定，任何可用的算法均可应用于本发明实施例中。

假设港口到风力发电机组A、B和C的直线距离分别为：26千米、26千米和28千米。运维船船速为13节(Kn)。其中，1节＝1862米/小时。

确定出港口到风力发电机组A、B和C的最优路径长度分别为：28000米、27000米和29000米。确定出港口到风力发电机组A、B和C的最优路径对应的时间分别为：1.20小时、1.15小时和1.25小时。

确定出A至B、B至C、C至A的最优路径长度分别为：1700米、2200米和1200米。确定出A至B、B至C、C至A的最优路径对应的时间分别为：0.07小时、0.09小时和0.05小时。

在本发明的一个实施例中，根据第一最优路径成本、第二最优路径成本、第一路径时间和第二路径时间，规划针对风力发电机组的运维路径，可以包括：针对每一运维方式，根据第一最优路径成本和第二最优路径成本，计算每一运维方式下每条运维路径的运维船航行总成本；根据第一路径时间、第二路径时间以及风力发电机组的停机运维时间，计算每一运维方式下每条运维路径对应的风力发电机组停运损失；根据航行总成本以及停运损失，计算每一运维方式下每条运维路径对应的总运维成本；根据每一运维方式下每条运维路径对应的总运维成本，规划针对风力发电机组的运维路径。

其中，风力发电机组的停运损失＝风力发电机组停运时间*风力发电机组功率*电价。

风力发电机组停运时间＝到达风力发电机组的时间+风力发电机组运维时间。

到达风力发电机组的时间为运维船到达这一风力发电机组共计花费的时间以及这一风力发电机组的运维时间。

在本发明的一个实施例中，运维方式可以包括：先后运维方式和/或并行运维方式。

可以理解的是，本发明实施例提供的先后运维方式指运维完一台风力发电机组，再前往另一台风力发电机组进行运维。本发明实施例提供的并行运维方式指利用一艘运维船将多个运维人员分别运至各个风力发电机组，在同一时间可以同时对多台风力发电机组进行运维。

下面以先后运维方式为例对本发明实施例提供的海上风力风力发电机组运维路径规划方法进行说明。

假设风力发电机组A、B和C运维时长分别为1小时、1.5小时和2小时。风力发电机组功率为2.5兆瓦。电价为1元/千瓦时。运维船1小时油耗150升，油价为7元/升。

在当前先后运维方式下共有六条运维路径。

路径1：港口——>A——>B——>C——>港口。

路径2：港口——>A——>C——>B——>港口。

路径3：港口——>B——>A——>C——>港口。

路径4：港口——>B——>C——>A——>港口。

路径5：港口——>C——>A——>B——>港口。

路径6：港口——>C——>B——>A——>港口。

其中，运维船总航行距离＝港口至第一个风力发电机组的距离+由第一个风力发电机组途径其他各个风力发电机组至返港的风力发电机组的距离+返港的风力发电机组至港口的距离。

运维船总航行时长＝港口至第一个风力发电机组的时长+由第一个风力发电机组途径其他各个风力发电机组至返港的风力发电机组的时长+返港的风力发电机组至港口的时长。

运维船总航行成本＝运维船航行总时长*单位时长油耗*油价。

针对路径1：运维船总航行距离＝港口至A距离+A至B距离+B至C距离+C至港口距离＝28000+1700+2200+29000＝60900米。

运维船总航行时长＝港口至A时长+A至B时长+B至C时长+C至港口时长＝1.20+0.07+0.09+1.25＝2.61小时。

运维船航行总成本＝运维船总航行时长**单位时长油耗*油价＝2.61*150*7＝2740.5元。

风力发电机组A的停运损失＝(1.2+1)*2500*1＝5500元。

风力发电机组B的停运损失＝(1.2+1+0.07+1.5)*2500*1＝9425元。

风力发电机组C的停运损失＝(1.2+1+0.07+1.5+0.09+2)*2500*1＝14650元。

风力发电机组的总停运损失＝5500+9425+14650＝29575元。

路径1的运维总成本＝2740.5+29575＝32315.5元。

相应的，路径2、路径3、路径4、路径5和路径6的运维总成本分别为：33239.5元、32996元、35414.5元、36046元和37590元。

在本发明的一个实施例中，根据每一运维方式下每条运维路径对应的总运维成本，规划针对风力发电机组的运维路径，可以包括：将最小总运维成本对应的运维路径，确定为针对风力发电机组的运维路径。

根据上述计算出的运维总成本，将上述路径1：港口——>A——>B——>C——>港口，确定为针对风力发电机组的运维路径。

在本发明的一个实施例中，根据每一运维方式下每条运维路径对应的总运维成本，规划针对风力发电机组的运维路径，可以包括：根据每一运维方式下每条运维路径对应的总运维成本以及总运维时间，计算每一运维方式下每条运维路径对应的平均运维成本；将最小平均运维成本对应的运维路径，确定为针对风力发电机组的运维路径。

针对上述路径1，该路径的总运维成本为32315.5元，总运维时间为：1.2+1.5+0.07+1.5+0.09+2+1.25＝7.11小时，平均运维成本＝32263元/7.11小时＝4545元/小时。

相应的，路径2、路径3、路径4、路径5和路径6的平均运维成本分别为：4755元/小时、4700元/小时、5066元/小时、5135元/小时和5287元/小时。

根据上述计算出的平均运维成本，将上述路径1：港口——>A——>B——>C——>港口，确定为针对风力发电机组的运维路径。

在本发明的一个实施例中，在针对每一运维方式，根据第一最优路径成本和第二最优路径成本，计算每一运维方式下每条运维路径的运维船航行总成本之前，还可以：根据第一路径时间，对每一运维方式下的运维路径进行过滤。

示例性的，假设风力发电机组A在运维船出发1.5小时后，才可以停靠进行运维。而港口到风力发电机组A仅需1.2小时。因此，将上述六条运维路径中的路径1和路径2过滤掉。在当前先后运维方式下的运维路径剩下以下4条。

路径3：港口——>B——>A——>C——>港口。

路径4：港口——>B——>C——>A——>港口。

路径5：港口——>C——>A——>B——>港口。

路径6：港口——>C——>B——>A——>港口。

相应的，从上述4条运维路径中，确定针对风力发电机组的运维路径。所确定出的针对风力发电机组的运维路径为：上述路径3。

在本发明的一个实施例中，还可以将目标区域以网格进行划分，基于划分后的网格规划针对风力发电机组的运维路径。其中，每一网格代表有限但确定的地球表面。

在本发明的一个实施例中，当将目标区域以网格进行划分后，若风力发电机组的运维方式为先后运维方式，则可以根据下述公式(1)计算运维总时间以及下述公式(2)计算运维总成本。

其中，上述公式(1)和公式(2)中，Time为运维总时间，RTfst为去程时港口至某台风力发电机组最优路径的网格时间总和；RTtrd为返程时某台风力发电机组至港口最优路径的网格时间总和；CellTime为运维船航行一个网格的时间；N为风力发电机组总数量；RTom_i为运维过程中风力发电机组到风力发电机组第i段路程的时间；Tom_i为第i台风力发电机组运维时长；Cost为运维总成本；RfstLength为去程时港口和某台风机之间的网格数；RtrdLength为返程时港口和某台风机之间的网格数；RomLength_i为运维过程中第i段路径网格数；FuleCost为单位网格成本；Rturbine为风力发电机组功率；Pelec为电价。

可以理解的是，运维总成本为运维船航行总成本与风力发电机组的总停运损失之和。

在本发明的一个实施例中，当将目标区域以网格进行划分后，若风力发电机组的运维方式为并行运维方式，则可以根据下述公式(3)计算运维总时间以及下述公式(4)计算运维总成本。

其中，上述公式(3)和公式(4)中，Time为运维总时间，RTfst为去程时港口至某台风力发电机组最优路径的网格时间总和；RTtrd为返程时某台风力发电机组至港口最优路径的网格时间总和；CellTime为运维船航行一个网格的时间；N为风力发电机组总数量；RTom_i为运维过程中风力发电机组到风力发电机组第i段路程的时间；Tom_i为第i台风力发电机组运维时长；Cost为运维总成本；RfstLength为去程时港口和某台风机之间的网格数；RtrdLength为返程时港口和某台风机之间的网格数；RomLength_i为运维过程中第i段路径网格数；FuleCost为单位网格成本；Rturbine为风力发电机组功率；Pelec为电价。

示例性的，假设以19米*19米为一网格对目标区域进行划分。

则单位网格成本＝网格宽度*单位油耗*油价＝19*150*7/(13*1852)＝0.83元。

港口到风力发电机组A、B和C的最优路径对应的网格数分别为：1610、1510和1680。

A至B、B至C、C至A的最优路径对应的网格数分别为：130、170和100。

下面以先后运维方式为例对本发明实施例提供的海上风力风力发电机组运维路径规划方法进行说明。

针对路径1：运维船航行总成本＝(1610+130+170+1680)*0.8＝2872元。

风力发电机组的总停运损失＝5500+9425+14650＝29575元。

路径1的运维总成本＝2872+29575＝32447元。

相应的，路径2、路径3、路径4、路径5和路径6的运维总成本分别为：33337元、33086元、35512元、36136元和37722元。

当将最小总运维成本对应的运维路径，确定为针对风力发电机组的运维路径时，根据上述计算出的运维总成本，将上述路径1：港口——>A——>B——>C——>港口，确定为针对风力发电机组的运维路径。

当将最小平均运维成本对应的运维路径，确定为针对风力发电机组的运维路径时，首先计算出运维总时间，再根据运维总时间和运维总成本计算平均运维成本，进而将上述路径1：港口——>A——>B——>C——>港口，确定为针对风力发电机组的运维路径。

在本发明的一个实施例中，对路径进行过滤后，则将上述路径3：港口——>B——>A——>C——>港口，确定为针对风力发电机组的运维路径。

以并行运维方式确定针对风力发电机组的运维路径的过程与先后运行方式的确定针对风力发电机组的运维路径的过程类似，本发明实施例在此不对其进行介绍，具体可参考上述以先后运行方式确定针对风力发电机组的运维路径的过程。

本发明实施例的海上风力发电机组运维路径规划方法，能够有效规划海上风力发电机组运维路径，节省运维成本。

与上述的方法实施例相对应，本发明实施例还提供一种海上风力发电机组运维路径规划装置。如图7所示，图7示出了本发明实施例提供的海上风力发电机组运维路径规划装置的结构示意图。海上风力发电机组运维路径规划装置可以包括：

第一确定模块701，用于确定包括海上风电场的目标区域中影响风力发电机组运维的各个因素的空间分布。

第二确定模块702，用于根据空间分布，确定目标区域的综合成本空间分布。

第三确定模块703，用于根据综合成本空间分布，确定港口至海上风电场包括的各个风力发电机组的第一最优路径成本和第一路径时间，以及确定风力发电机组间的第二最优路径成本和第二路径时间。

路径规划模块704，用于根据第一最优路径成本、第二最优路径成本、第一路径时间和第二路径时间，规划针对风力发电机组的运维路径。

在本发明的一个实施例中，第一确定模块701，具体可以用于：

利用地理信息系统技术，确定包括海上风电场的目标区域中影响风力发电机组运维的因素的空间分布。

在本发明的一个实施例中，第一确定模块702，具体可以用于：

将各个因素的空间分布对应的得分相加，得到综合成本得分；

根据综合成本得分，确定综合成本空间分布。

在本发明的一个实施例中，路径规划模块704，可以包括：

第一计算子模块(图中未示出)，用于针对每一运维方式，根据第一最优路径成本和第二最优路径成本，计算每一运维方式下每条运维路径的运维船航行总成本。

第二计算子模块(图中未示出)，用于根据第一路径时间、第二路径时间以及风力发电机组的停机运维时间，计算每一运维方式下每条运维路径对应的风力发电机组停运损失。

第三计算子模块(图中未示出)，用于根据航行总成本以及停运损失，计算每一运维方式下每条运维路径对应的总运维成本。

路径规划子模块(图中未示出)，用于根据每一运维方式下每条运维路径对应的总运维成本，规划针对风力发电机组的运维路径。

在本发明的一个实施例中，路径规划子模块，具体可以用于：

将最小总运维成本对应的运维路径，确定为针对风力发电机组的运维路径。

在本发明的一个实施例中，路径规划子模块，具体可以用于：

根据每一运维方式下每条运维路径对应的总运维成本以及总运维时间，计算每一运维方式下每条运维路径对应的平均运维成本；

将最小平均运维成本对应的运维路径，确定为针对风力发电机组的运维路径。

在本发明的一个实施例中，海上风力风力发电机组运维路径规划装置还可以包括：

过滤模块(图中未示出)，用于根据第一路径时间，对每一运维方式下的运维路径进行过滤。

在本发明的一个实施例中，运维方式可以包括：先后运维方式和/或并行运维方式。

本发明实施例图7所示的海上风力风力发电机组运维路径规划装置的各部分细节与以上图1所示的本发明实施例的海上风力风力发电机组运维路径规划方法类似，本发明实施例在此不再赘述。

本发明实施例的海上风力风力发电机组运维路径规划装置，能够有效规划海上风力发电机组运维路径，节省运维成本。

图8示出了能够实现根据本发明实施例的海上风力风力发电机组运维路径规划方法及装置的计算设备的示例性硬件架构的结构图。如图8所示，计算设备800包括输入设备801、输入接口802、中央处理器803、存储器804、输出接口805、以及输出设备806。其中，输入接口802、中央处理器803、存储器804、以及输出接口805通过总线810相互连接，输入设备801和输出设备806分别通过输入接口802和输出接口805与总线810连接，进而与计算设备800的其他组件连接。

具体地，输入设备801接收来自外部的输入信息，并通过输入接口802将输入信息传送到中央处理器803；中央处理器803基于存储器804中存储的计算机可执行指令对输入信息进行处理以生成输出信息，将输出信息临时或者永久地存储在存储器804中，然后通过输出接口805将输出信息传送到输出设备806；输出设备806将输出信息输出到计算设备800的外部供用户使用。

也就是说，图8所示的计算设备也可以被实现为海上风力风力发电机组运维路径规划设备，该海上风力风力发电机组运维路径规划设备可以包括：存储有计算机可执行指令的存储器；以及处理器，该处理器在执行计算机可执行指令时可以实现结合图1至图7描述的海上风力风力发电机组运维路径规划方法及装置。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现本发明实施例提供的海上风力风力发电机组运维路径规划方法。

需要明确的是，本发明并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本发明的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本发明的精神后，作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。

以上所述的结构框图中所示的功能块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(ASIC)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本发明的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、ROM、闪存、可擦除ROM(EROM)、软盘、CD-ROM、光盘、硬盘、光纤介质、射频(RF)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。

还需要说明的是，本发明中提及的示例性实施例，基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是，本发明不局限于上述步骤的顺序，也就是说，可以按照实施例中提及的顺序执行步骤，也可以不同于实施例中的顺序，或者若干步骤同时执行。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。应理解，本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。