考虑船队规模的海上风电场 corrective maintenance（CM）两阶段优化方法研究

本文针对海上风电场(O&MF)运维(O&M)成本高企的行业痛点，创新性提出 corrective maintenance（CM）两阶段优化框架：第一阶段通过两阶段随机规划模型优化船队租赁方案，评估集约化运维效益；第二阶段引入全船共享工作模式，构建改进型带时间窗取送货车辆路径问题(VRPPDTW)模型，并设计改进遗传算法(GA)加速求解。案例验证表明该方法能显著提升运维效率，为海上风电降本增效提供新思路。

　　

Highlight

本研究亮点在于创新性地将海上风电场 corrective maintenance（CM）分解为船队规模规划（长期决策）和维修调度优化（短期决策）两个耦合阶段，通过集约化运维(Intensive O&M)和全船共享(Full-ship-sharing)双重机制，实现运维成本降低23.7%。

Phase one: 船队规模优化的两阶段随机规划

基于风电故障率的季节性波动特征，我们建立了考虑长期租赁与短期租赁成本差异的两阶段随机规划模型。该模型创新性地量化了多风场共享运维资源(如 Crew Transfer Vessel, CTV)的协同效应，并引入船舶利用率指标来评估不同船型的兼容性。数值实验表明，采用集约化运维策略可使单风场年均节省运维成本18.6万美元。

Phase two: CM调度的最优派送模型

在确定船队规模后，我们设计了基于改进型VRPPDTW(带时间窗取送货车辆路径问题)的全船共享工作模式。该模型充分考虑海上作业的时间窗约束和技术人员-备件协同运输需求，通过设计具有自适应变异算子的改进遗传算法(iGA)，将100台风机的维修路径优化计算时间从传统方法的6.2小时缩短至47分钟。案例研究表明，该模式能使船舶空载率降低34.2%。

Conclusion

本研究证实：1) 两阶段优化框架能有效解决船队规模与维修调度的耦合问题；2) 集约化运维可使船队利用率提升至82.3%；3) 全船共享模式显著降低单次CM作业成本。未来研究将考虑台风等极端天气对运维调度的影响。