Turbinas eólicas offshore flutuantes (FOWTs) estão se tornando uma parte importante dos sistemas energéticos futuros, capazes de complementar redes convencionais e sustentar a segurança e resiliência energéticas globais. No entanto, a compreensão da evolução dinâmica da confiabilidade de turbinas eólicas offshore flutuantes sob eventos perigosos e condições de degradação ainda apresenta lacunas significativas, constituindo um grande desafio científico. Os sistemas de monitoramento existentes, como SCADA, têm capacidade limitada para identificar as verdadeiras causas raiz de falhas em nível de componente, portanto, as medidas de manutenção podem se direcionar apenas a fontes de falha incorretas ou incompletas, enquanto as causas raiz não detectadas podem continuar a propagar danos residuais e acelerar a degradação de outros componentes. Este estudo desenvolveu uma estrutura dinâmica de avaliação de confiabilidade orientada para resiliência para o gerenciamento da recuperação de turbinas eólicas offshore flutuantes em condições perigosas. Uma rede bayesiana foi empregada para representar a estrutura hierárquica do sistema da turbina eólica offshore flutuante e modelar a propagação de falhas do nível de componente para o nível de subsistema e sistema. Durante o processo de recuperação, essa estrutura pode capturar o impacto dos danos residuais provenientes de falhas raiz não identificadas ou não completamente reparadas na evolução subsequente da confiabilidade. Foi introduzido um módulo de detecção profunda sensível às condições para representar o processo de recuperação baseado em previsão de falhas e gerenciamento de integridade. Embora essa estratégia exija investimentos adicionais em detecção e recursos decisórios antes da manutenção, ela possibilita identificar com maior precisão as causas raiz e suas rotas de propagação, apoiando decisões de recuperação mais eficazes. O estudo de caso mostra que a confiabilidade do sistema pode cair rapidamente quando componentes críticos são afetados por eventos perigosos. O estudo também demonstra que a recuperação baseada em experiência pode restaurar parcialmente as funções do sistema, mas pode não eliminar danos residuais quando as causas raiz não são totalmente identificadas. Em contraste, a estratégia sensível às condições alcança um efeito de recuperação de confiabilidade mais elevado, melhorando a identificação da causa raiz e a eficácia do reparo. Os resultados revelam a importância de incorporar detecção sensível às condições no planejamento da recuperação pós-desastre e destacam o valor da avaliação dinâmica de confiabilidade para melhorar a resiliência das turbinas eólicas offshore flutuantes. Especificamente, este estudo fornece uma base para compreender quantitativamente como o desempenho da previsão de falhas e do gerenciamento de integridade afeta os efeitos da recuperação e a melhoria da resiliência, apoiando a avaliação do valor da previsão de falhas e do gerenciamento de integridade no gerenciamento da recuperação pós-desastre das turbinas eólicas offshore flutuantes.

Turbinas eólicas offshore flutuantes;Rede bayesiana;Recuperação sensível às condições;Resiliência da infraestrutura energética;Previsão de falhas e gerenciamento de integridade