本文關(guān)鍵詞： 風(fēng)力發(fā)電機群 維修作業(yè)排程 多目標(biāo)決策 離散粒子群算法　出處：《中國電機工程學(xué)報》2017年07期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：結(jié)合海上風(fēng)電機群特點,介紹風(fēng)電機群維修決策系統(tǒng)框架和決策流程,分析風(fēng)電機組維修作業(yè)流程和成本構(gòu)成。以風(fēng)電機群整體維修成本、作業(yè)工作量均衡性為目標(biāo)函數(shù),以維修中心物料和人力資源配置為約束條件,建立海上風(fēng)電機群日間維修作業(yè)排程多目標(biāo)決策模型。采用地理信息系統(tǒng)中的Kruskal空間分析算法尋找每組維修作業(yè)的往返路徑最小生成樹。應(yīng)用帶精英保留策略的離散粒子群算法求解模型,計算出全部待檢修機組組合及其具體作業(yè)時段的非劣解集。仿真算例分析結(jié)果表明,模型可以降低維修總成本,驗證了所提模型的可行性以及求解算法的有效性。
[Abstract]:Combined with the characteristics of offshore wind turbine cluster, this paper introduces the framework and decision-making process of maintenance decision system for wind turbine cluster, analyzes the maintenance operation process and cost composition of wind turbine cluster, and takes the overall maintenance cost of wind turbine cluster as a whole. The balance of work workload is the objective function, with the material and human resource allocation of the maintenance center as the constraint condition. A multi-objective decision model for scheduling of daytime maintenance operations in offshore wind turbine cluster was established. The Kruskal spatial analysis algorithm in GIS was used to find the minimum spanning tree of round-trip path for each group of maintenance jobs. The discrete Particle Swarm Optimization (DPSO) model based on English retention strategy is proposed. The non-inferior solution set of all the units to be overhauled and its specific operation period is calculated. The simulation results show that the model can reduce the total maintenance cost. The feasibility of the proposed model and the validity of the algorithm are verified.
【作者單位】： 北京交通大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(51477006)~~
【分類號】：TM614
【正文快照】： 集。仿真算例分析結(jié)果表明,模型可以降低維修總成本,驗證了所提模型的可行性以及求解算法的有效性。0引言在役風(fēng)電場經(jīng)濟效益取決于后期運維成本的高低。統(tǒng)計表明,海上風(fēng)電機組的維護成本占全生命周期成本的40%[1]。據(jù)預(yù)測2030年歐洲的海上風(fēng)電年運維市場將高達140億英鎊,“風(fēng)

【參考文獻】

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本文編號：1491470