基于预后驱动的海上风电系统动态预测性维护决策模型研究

针对海上风电系统现有预测性维护(PdM)方法经济评估不全面、动态响应差及忽略维护耗时影响等问题，研究人员构建了基于剩余使用寿命(RUL)的动态个体/多部件维护决策模型，提出新型净运维成本函数，建立了系统级动态PdM框架。该模型通过实时预后信息优化维护分组排序与备件管理，实验证明可提升运维经济效益，为风电系统健康管理提供新范式。

　　

随着全球能源转型加速，海上风电作为清洁能源的重要来源迅猛发展。然而，这些矗立在恶劣海洋环境中的"绿色巨人"却面临严峻挑战——据统计，海上风电场全生命周期成本中超过25%耗费在维护作业上。传统维护策略往往陷入两难困境：过早更换部件浪费剩余价值，延迟维护又可能导致灾难性故障。更棘手的是，现有预测性维护(Predictive Maintenance, PdM)方法多聚焦长期平均成本优化，忽视了部件剩余使用寿命(Remaining Useful Life, RUL)的经济价值评估，且缺乏对维护耗时、备件资源等现实约束的动态响应能力。

针对这些痛点，中国的研究团队在《Ocean Engineering》发表了一项开创性研究。他们巧妙地将预后技术与动态决策相结合，构建了海上风电系统三级维护决策体系。研究团队首先解剖了风电系统的"健康密码"——通过延迟时间模型(Delay-Time Model)刻画部件退化过程，利用实时传感器数据动态更新RUL概率分布。在此基础上，创新性地设计了两个"经济天平"：针对单个部件的维护决策模型量化了继续运行收益与突发故障风险的博弈；多部件维护模型则首次引入维护序列优化，揭示不同维修顺序对成本的影响机制。

关键技术方法包括：1)基于实时监测数据的RUL动态预测框架；2)融合生产收益与维护成本的新型净运维(Operation and Maintenance, O&M)成本函数；3)考虑维护耗时的多部件分组优化算法；4)系统级动态决策模型整合备件订购与维护准备时间变量。实验选取转子叶片、发电机等四大关键部件，通过实际运维数据验证模型有效性。

系统级动态PdM决策框架
研究构建了包含多个风电机的系统模型，每个机组被视作由关键部件串联组成的"生命链"。创新性地提出"动态阈值"概念——当部件RUL预测值低于阈值时触发维护评估，阈值本身随系统状态动态调整。

个体维护决策模型
定义预期净运维成本ENOC₁ = C_m + C_d·T_m - R·(RUL-T_m)，其中C_m为维护成本，C_d为停机损失，R为单位时间发电收益。该模型首次将RUL的产能贡献纳入成本函数，解决了传统AMCR(Average Maintenance Cost Rate)指标的价值盲区问题。

多部件维护决策模型
建立ENOC₂函数量化"维护组合效应"，引入维护序列变量τ_ij表示部件i在j序列位的耗时影响。仿真显示优化序列可使维护成本降低12.7%，证明"先短后长"的维护排序策略能最大化利用部件剩余价值。

实验验证
以中国某海上风场数据为样本，对比传统方法：新模型使年维护成本减少18.3%，备件库存周转率提升22%。特别在台风季前智能预判叶片维护窗口，避免单次故障损失超200万元。

这项研究的意义不仅在于经济指标的提升，更开创了预后驱动维护的新范式。通过将RUL价值货币化，实现了从"成本控制"到"价值创造"的理念转变；动态决策框架则使维护系统具备"学习进化"能力。正如作者Yi Qin团队指出，该模型可扩展至其他大型装备健康管理，为智能运维提供普适性方法论。未来结合数字孪生(Digital Twin)技术，有望实现风电系统全生命周期自主优化，加速可再生能源时代的到来。