Page 112 - 电力与能源2024年第四期

506 寻 健，等：基于故障更换的海上风电场大型部件备件优化策略

j
部件 j恢复全新状态 X i ( t )= 0。 式中 C ma——风电场总的运维成本，由风机 i 不
j
2.2 海上风电场备件成本模型 同类型部件 j 的故障更换费用 C i.c ( t ) 和延迟故障
j
（1）全寿命运行周期内的备件持有成本： 更换费用 C i.dc ( t )组成。
t
j
C keep = c h ⋅ ∑ ∑ ( N h ( t ) ) （22） 结合式（5）~（17）可以得到全寿命周期内的
运维成本 C ma，即：
t = 1 j = M，G
式 中 C h—— 单 位 备 件 单 位 时 间 持 有 成 本 ； t Y
j
j
{
{
C ma = ∑ ∑ ∑ [ C i. c ( t )+ C i. dc ( t ) ] } }（26）
N h ( t )， N h ( t )——任意时刻 t 风电场持有的齿轮
G
M
t = 1 i = 1 j = M，G
箱和发电机备件数量。 为了方便求解，将式（25）展开，可以得到：
（2）全寿命运行周期内的备件订购费用： N c j j j
∑ ∑
j
j
C order = ∑ ( c s ⋅ N spare ) （23） C ma = c team ⋅ N team + j = M，G ( j ( c r + c cd )+
j = M，G N c = 1
j
N d
M
G
式中 C s ，C s ——单个齿轮箱和发电机备件的订 ∑ ( c r + c cd + c d ) ) （27）
j
j
j
j
G
购费用； N spare 和 N spare——风电场全寿命周期内齿 N d = 1
M
M
G
M
G
式中 N team，N c ，N c ，N c ，N c ——风电场全寿命
轮箱和发电机备件的总订购数量。
周期仿真内的运维组出海维护次数、齿轮箱的故
2.3 目标函数
根据所提出的故障更换和备件管理策略，在 障更换次数延迟故障更换次数、发电机的故障更
全寿命周期内，建立以风电场单位部件平均费用 换次数和延迟故障更换次数。
率最低为目标的优化模型。这是一个以齿轮箱和 C spare 为风电场的总备件成本，包含齿轮箱和
发电机最大备件库存 S M，S G，安全库存 s M，s G 和运 发电机的备件订购成本 c order 和备件存储成本 c keep。
维资源 Z 为决策变量的优化问题。目标函数可以 联合式（19）和式（20），可以获得 C spare，即：
j
j
j
描述如下： C spare = ∑ ( c s ⋅ N spare )+ c h ⋅ Δt ⋅ ∑ { N h ( t ) ] }
j = M，G j = M，G
ìmin E ∞ = min f E ( Z，S M，S G，s M，s G ) （28）
ï ï
ï
ï
ï ïS j = 1，2，⋯，Y ( j = M，G )
j
s. t. í （24） 式中 N h ( t )——任意仿真时刻 t 风电场存储的齿
ï ï s j = 0，1，2，⋯，S j - 1 ( j = M，G )
ï 轮箱和发电机备件数量。
ï
î C ship 为风电场船只的总租赁费用，由船只数
ï ï Z = 1，2，⋯，6
式 中 Y—— 风 电 场 齿 轮 箱 和 发 电 机 数 量 ；
量 Z，运行时间 t和单位时间租赁组成 c l，即：
s
s
f E ( Z，S 1，S 2， 1， 2 )——风电场部件平均费用率函
C ship = Z ⋅ t ⋅ c l （29）
数；3 个约束条件分别代表齿轮箱和发电机的最大
根据所建立的仿真模型，可以看出模型中的
备件库存约束、安全备件库存约束，以及运维组资
成本计算都是由每次仿真时执行的维护活动产生
源约束。
的。蒙特卡洛仿真具有随机性，每一组备件决策
3 模型求解 变量单次计算的结果都不相同，需对一组备件决
策变量进行多次仿真并求取均值才可以获得稳定
模型的求解通常有 2 种方法，一是建立模型
的结果，因此计算量巨大，求解，困难。为了解决
的显式表达式直接进行求解；二是建模仿真模型
该问题，引入遗传算法结合蒙特卡洛仿真，求解模
进行求解。对于复杂的模型，建立仿真模型可以
型近似最优解。具体求解流程如图 3 所示。
简化求解难度，因此本文采用蒙特卡洛方法，对风
遗传算法结合蒙特卡洛仿真的求解方法是循
电场 Y 台风机齿轮箱和发电机在 t 时间内的退化
环嵌套算法，内层是采用 k 次蒙特卡洛仿真求取
过 程 进 行 仿 真 ，由 此 进 一 步 的 可 以 将 目 标 函 数
均值，并将 k 次仿真均值结果作为外层遗传算法
写为
的适应度值。最后，利用外层遗传算法优化齿轮
s
s
f E ( S 1，S 2， 1， 2 )= lim C ma + C spare + C ship （25）
t → ∞ 2Y ⋅ t 箱和发电机的备件管理策略。