考虑多因素的风电场多目标机会维护优化策略研究

针对风电运维中可靠性、风速、维护团队及备件管理等多因素协同优化难题，wangsen li团队提出融合低风速外部机会的维护策略，结合NSGA-II算法与(s, S)库存策略，实现年产量损失与维护成本双目标优化。案例验证表明该策略可显著降低18-30%的运维成本，为清洁能源高效管理提供新范式。

　　

风电作为清洁能源的核心组成部分，其运维管理正面临严峻挑战。传统化石能源占比75%的温室气体排放背景下，全球风电装机量激增，但风机在恶劣环境中高达30%的运维成本成为制约发展的瓶颈。现有研究或聚焦设备可靠性，或孤立分析风速影响，鲜有将维护团队限制、备件供应链与多目标优化纳入统一框架的研究。更棘手的是，低风速期本可作为黄金维护窗口，却因资源调度低效被大量浪费。

中国的研究团队突破性地构建了"四维联动"优化模型。通过蒙特卡洛模拟与NSGA-II（非支配排序遗传算法）的协同应用，首次实现可靠性阈值、风速窗口、团队调度、备件库存的动态平衡。关键技术包括：(1)基于威布尔分布的部件可靠性建模；(2)低风速触发机制设计；(3)改进型启发式团队调度算法；(4)(s, S)策略下的库存成本控制。研究选取某50台风机的陆上风场，采集3年SCADA数据验证模型。

Modeling and optimization
研究建立三重耦合模型：机会维护策略将部件故障率与风速预测关联，当可靠性低于阈值且风速<6m/s时触发维护；团队调度采用动态优先级算法，解决20人团队维护50台设备的资源冲突；备件管理通过(s=5, S=20)策略将缺货率控制在5%内。NSGA-II优化后得到Pareto前沿解集，显示成本与产量损失存在显著权衡关系。

Case Study
实际应用显示：相比传统定期维护，新策略使年产量损失降低23.7%，团队利用率提升41%。当风速阈值设为4-8m/s时存在最优区间，超出该范围会导致机会窗口过少或停机损失激增。备件库存的再订购点(s)对小型部件更敏感，而大型部件受最大库存(S)影响更大。

Work summary
该研究开创性地将气象因素转化为运维资源，证实多因素协同优化可使风电LCOE（平准化度电成本）下降1.2美分/kWh。特别是提出的"可靠性-风速"双触发机制，在78%的案例中比单因素策略节省15%以上成本。未来研究可拓展至台风、结冰等极端天气的弹性运维体系构建。

值得注意的是，wangsen li等发现维护团队规模存在边际效应拐点：当团队数量超过风机总数的40%时，成本增幅会显著高于产量收益。这一发现为风电场的运维编制设计提供了量化依据。研究同时揭示了(s, S)策略中关键参数的非线性响应特征，为智能库存系统的参数自学习奠定了理论基础。