海上风机综合检修优化策略

发布时间：2024-06-24 20:12

　　风机的维护策略与备件配置是海上风电场维护优化的两个重要内容。文章针对海上风机维护策略和备件联合优化的问题,提出了一种兼顾部件离线维护与循环使用的齿轮箱综合检修优化策略。在此策略的基础上,结合风电机组部件的状态劣化过程与海上维护的可及性约束,建立以运维变量和备件变量为决策变量,以单位时间单位设备平均费用率最小为目标的优化模型,并采用遗传算法和蒙特卡罗仿真相结合的方法对该优化问题进行求解。算例结果表明:该综合策略有效的提高部件可用率,降低运维成本,验证了综合检修优化策略的有效性。

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

图1考虑部件循环利用的综合检修策略

文中提出的风机预防性更换与故障更换相结合的部件检修过程大致如下:当部件发生故障时,进行故障更换;当部件的状态劣化至给定的状态阈值时,进行预防性更换。故障更换的部件不可循环使用[11];预防性更换的部件,在有限循环次数内,可在更换后运至陆上专业维护中心进行维护保养,继而成为新的备件....

图2(S,s)备件管理策略

假设风机初始配置备件数量为S个,故障更换的部件将被废弃;预防性更换的部件在进行离线的不完全维护后,可作为劣化备件补充进备件库。随着备件的消耗,在t1时刻备件的总数量下降到安全库存数量s时,订购S-s个新备件,经过ts时间后新备件到达备件库中。其中,t1与风机部件的数量、维护策略以....

图3遗传算法结合蒙特卡罗求解流程图

具体来说遗传算法结合蒙特卡罗仿真的求解方法是一种循环嵌套算法。首先生成一系列初始解(Xp,i,S,s)作为初始种群,将每一组初始解代入蒙特卡罗仿真模型中计算成本,一共进行k次蒙特卡罗仿真。将k次仿真的结果求取均值后作为该组初始解在遗传算法中的适应度函数值。保留最优的适应度函数值,....

图4某年海上风电场日平均风速

假设齿轮箱故障阈值Xf=10。仿真时采用连续性的状态检测即每天获取一次状态。仿真风机齿轮箱20年运行状态变化情况。其中某年的海上风电场日平均风速如图4所示。设置最大仿真次数为100次。设定种群大小为50,遗传代数100代。4.2算例结果

本文编号：3995713