基于功率预测的维护优化策略，用于浮动式海上风力涡轮机，以提升可靠性和经济性能

《Ocean Engineering》：A power prediction-informed maintenance optimization for floating offshore wind turbines maximizing reliability and economic performance

提出了一种整合概率功率预测与多目标维护优化的框架，通过SESAM仿真生成基准数据，采用ARIMA-Bayesian混合模型提升风能预测精度与不确定性量化，结合Gamma过程动态调整维护阈值，并利用SPEA2算法实现经济性与可靠性的协同优化，验证了该框架在浮式海上风电系统中的有效性。

　　在全球向碳中和转型的背景下，海上风能作为一种关键的可再生能源，展现了其在环境可持续性和能源效率方面的巨大潜力。浮动海上风力涡轮机（FOWT）作为一种先进的海上风能技术，能够有效利用深海风能资源，但其在恶劣海洋环境下的稳定发电和运营可靠性仍然面临严峻挑战。本研究提出了一种综合框架，将概率性发电预测与多目标维护优化相结合，旨在提升FOWT的发电稳定性与运营可靠性。该框架首先通过SESAM软件对FOWT进行模拟，并利用动态模拟生成基准发电数据。随后，引入了一种新颖的ARIMA-Bayesian混合模型，以提升发电预测的准确性，并通过贝叶斯残差修正方法量化预测不确定性。此外，构建了基于Gamma过程的退化模型，以设定动态适应的维护阈值，评估FOWT的健康状态，并实现前瞻性维护策略。最后，采用Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2（SPEA2）方法构建了多目标维护优化模型，以在经济性和可靠性之间取得平衡。

在海上风能的开发过程中，FOWT的维护成本是决定其经济可行性的重要因素。与固定式海上风力涡轮机相比，FOWT由于其复杂的深海环境和有限的可及性，维护成本显著增加。因此，本研究的核心目标是通过先进的预测技术和优化模型，实现FOWT的高效维护策略，从而提升其经济效率和系统可靠性。研究采用ARIMA-Bayesian混合模型进行发电预测，该模型结合了时间序列模式识别和贝叶斯残差修正，以提升预测的准确性和不确定性量化能力。同时，研究还引入了基于Gamma过程的退化模型，通过动态调整维护阈值，实现对FOWT健康状态的实时评估和维护决策的优化。此外，通过SPEA2算法进行多目标优化，以在维护质量、预防性维护（PM）停机时间等变量之间取得最佳平衡，从而提升FOWT的运行效率和经济收益。

本研究的创新点在于将概率性发电预测与动态维护优化相结合，从而构建了一种能够适应复杂海洋环境的维护框架。传统方法通常依赖于固定的维护策略，难以应对FOWT在动态负载下的退化过程。而本研究提出的框架则通过实时数据监测和动态调整维护阈值，使维护决策更加灵活和高效。此外，通过SPEA2算法进行多目标优化，能够综合考虑维护成本、系统可靠性、发电效率等多个因素，从而在实际操作中实现最佳的维护策略。该模型的构建不仅提升了FOWT的发电预测能力，还通过优化维护计划，降低了运营成本和维护频率，提高了系统的整体运行效率。

研究还通过案例分析验证了所提框架的有效性。通过实际的模拟数据和算法优化，展示了该框架在提升FOWT发电预测精度和优化系统可靠性方面的显著优势。此外，研究还进行了敏感性分析，以评估关键参数变化对模型性能的影响。结果表明，模型在面对参数波动时仍表现出良好的鲁棒性，进一步验证了其在实际应用中的适应性。研究还发现，维护策略的优化需要综合考虑经济性、可靠性、技术发展等多个维度，以确保在实际操作中达到最佳平衡。

本研究的成果为海上风能的开发和运营提供了重要的理论和技术支持。通过构建一个综合框架，结合概率性发电预测和多目标维护优化，能够有效应对FOWT在恶劣海洋环境下的挑战，提升其发电效率和经济收益。此外，研究还强调了维护策略优化的重要性，特别是在面对海洋环境的不确定性时，需要动态调整维护阈值和维护计划，以实现更高效的维护决策。未来的研究可以进一步探索该框架在实际风电场中的应用，特别是在如何与现有的SCADA和状态监测系统进行集成，以及如何在FOWT数据有限的情况下进行模型校准，从而提升其在实际操作中的适用性。