风电系统备件库存与维护协同优化策略研究——基于GA-PSO算法的多组件退化建模

针对风电系统多组件串并联结构下维护成本高、备件供应延迟等问题，研究人员通过随机过程建模构建了维护计划与备件订购协同优化模型，创新性提出GA-PSO混合算法求解。结果表明该策略可降低30%运维成本，敏感性分析揭示关键组件随机相关性对模型影响显著，为风电系统可靠性提升提供新范式。

　　

随着全球风电累计装机容量突破1太瓦（TW），运维成本占比高达总成本的30%成为制约行业发展的关键瓶颈。传统研究往往孤立处理维护策略与备件库存问题，且假设备件即时可用，这与实际运维场景存在显著差距。尤其对于具有串并联结构的四组件风电系统，组件退化随机性、结构关联性以及备件供应延迟等因素，使得联合优化成为亟待解决的复杂问题。

中国某高校研究团队在《Expert Systems with Applications》发表的研究中，首次将遗传算法（GA）与粒子群优化（PSO）融合为GA-PSO算法，构建了基于随机过程的多状态系统退化模型。通过定义预防性维护阈值（PMT）、预防性更换阈值（PRT）等参数，结合(s,S)库存策略，建立了涵盖维护成本、停机损失、备件持有成本的多目标优化框架。关键技术包括：1）采用蒙特卡洛模拟组件退化路径；2）建立考虑备件交付延迟的库存状态转移矩阵；3）设计自适应惯性权重的GA-PSO混合算法；4）基于中国某风电场实际数据进行数值验证。

系统描述
研究针对齿轮箱、发电机等关键组件与非关键组件构成的串并联系统，定义7种退化状态，引入威布尔分布刻画随机失效过程。区别于既有研究"如新"假设，创新性提出"不完全维护"状态转换机制。

维护与库存策略
提出分级响应机制：当组件退化达到PMT时触发预防性维护，超过PRT则强制更换。库存管理采用(s,S)策略，结合泊松分布模拟备件需求，量化了供应延迟导致的停机损失。

系统演化过程
通过马尔可夫链计算状态转移概率，推导出包含紧急采购溢价、库存持有成本等11项成本因子的总成本函数。特别地，关键组件与非关键组件的随机相关系数λ₁、λ₂被证明对系统可靠性影响最大。

数值实验
案例显示联合优化策略较传统分步优化降低总成本28.7%。GA-PSO算法在100代内收敛，较单一算法提速40%。敏感性分析揭示：当λ₁>0.8时，系统可用性下降达19.3%，证实结构相关性不可忽视。

该研究突破性地实现了维护策略与库存管理的协同优化，所提GA-PSO算法为复杂系统运维决策提供了新工具。实践层面，建议风电场重点关注齿轮箱与发电机的随机相关性监测，并将库存安全水平s设置为临界状态覆盖率的1.3倍。未来研究可拓展至海上风电极端环境下的失效模式分析。