【摘 要】
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海上风电场运行环境恶劣、维修船只出海成本高,因而海上风电机组的维修通常集中进行,这对于海上风电机组部件的备件库存管理提出了更高的要求.为此,提出了一种综合考虑部件退化状态的视情维护与备件库存管理的集成策略,显著减少了风电机组失效时长,降低了停机损失.以海上风电机组的巡检周期、部件的维修阈值与备件管理的再订货点、订货批量为联合决策变量,以系统的成本率为目标函数建立数学模型.针对模型中的随机变量和维护与备件库存管理的耦合关系导致的高度复杂性,设计蒙特卡洛仿真算法估计其目标函数值.最后通过仿真实验进行灵敏度分析
【机 构】
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中国大唐集团新能源科学技术研究院有限公司,北京市 西城区 100052
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海上风电场运行环境恶劣、维修船只出海成本高,因而海上风电机组的维修通常集中进行,这对于海上风电机组部件的备件库存管理提出了更高的要求.为此,提出了一种综合考虑部件退化状态的视情维护与备件库存管理的集成策略,显著减少了风电机组失效时长,降低了停机损失.以海上风电机组的巡检周期、部件的维修阈值与备件管理的再订货点、订货批量为联合决策变量,以系统的成本率为目标函数建立数学模型.针对模型中的随机变量和维护与备件库存管理的耦合关系导致的高度复杂性,设计蒙特卡洛仿真算法估计其目标函数值.最后通过仿真实验进行灵敏度分析,验证了本文所提模型的有效性.
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