[发明专利]位置分散的城市微型风电场维护计划决策优化方法

说明书

本发明公开了一种考虑时间窗的地理位置分散城市微型风电场维护计划决策优化方法，包括以下步骤：采集地理位置分散的城市微型风电场的基本信息；建立维护中心和维护团队的信息模型；建立考虑时间窗的目标函数；确定优化过程的约束条件；采用混合编码表示优化问题的解；采用基于随机变化邻域下降和布谷鸟搜索的混合离散人工鱼群算法求解所述目标函数，确定最优的维护计划安排。与现有技术相比，本发明首次提出了一个专门针对城市微型风场的维护计划决策工具，填补了这一领域的空白；同时，创新性地结合了维护资源的分配和维护团队的风场间路线安排，考虑了城市环境中维护时间窗和风力状况，提高了城市微型风电场系统的运维效率。

技术领域

本发明涉及可靠性与设备维护领域，尤其是涉及一种位置分散的城市微型风电场维护计划决策优化方法。

背景技术

随着全球环境污染和能源危机的日益严重，新能源和可再生能源的发展受到越来越多的关注。风能作为一种清洁、环保、取之不尽用之不竭的能源，近年来已在全世界范围内广泛地用于发电，具有巨大的发展潜力。通常，风力发电大致可分为两种：陆上和海上风电场。传统上，沿岸浅海和农村地区被认为是安装这些大型风力涡轮机的最佳地点。这两种风电场是当前风电的主要来源。然而，最近的研究表明，城市地区具有很大的风力发电前景。城市地区的风电场，将会成为未来风电发展的一个重要方向。

城市中的风电场是区别于两种传统风电场的全新的类型，称为城市微型风电场。它们通常被安装在城市高速公路，高层建筑物的屋顶，屋顶通风机，铁路轨道，多层建筑物之间或周围的地方等等有较高潜在的风能的地方。这种类型的微型风力涡轮机可以集成到电网中，让风能在需要的地方产生，因此提供了分散的本地能源来源，与远离城市的传统风电场相比，电力传输的成本显著降低。分布式能源发电在提高能源效率、减少污染物排放、减少能源依赖和刺激经济方面都具有显著的好处。

然而，城市微型风电场存在地理位置分散、种类繁多、数量庞大等特点，不仅对风电设备维护造成巨大压力，而且对与可靠性密切相关的维护计划安排提出更高的要求。如何优化维护计划决策，对城市微型风电场的实际应用具有重要意义。

当前城市微型风电场的相关模型，主要聚焦于城市空气动力学、风力资源评估、风机安装等方面。然而，城市微型风电场的维护作为一个不可忽视的重要问题，目前还缺少可以实际应用的维护优化方法。相比传统的海陆大型风电场的维护，城市微型风场有着相对较高的维护成本。并且，复杂的城市环境和多样的风场类型对城市微型风电场的维护安排提出了全新的挑战。

发明内容

针对现有技术存在的上述问题，本发明提供了一种考虑时间窗的地理位置分散城市微型风电场维护计划决策优化方法，当多个维护能力不同的维护团队对大量地理位置分散的城市微型风电场进行预防性维护时，该方法可以给出优化的维护计划。

本发明的技术方案如下：

考虑时间窗的地理位置分散城市微型风电场维护计划决策优化方法，包括如下步骤：

S1：采集地理位置分散的城市微型风电场的基本信息，包括：风电场的数量和位置、风电场内风机的数量和类型、风机的产出和退化情况、风机维护成本和时间；

S2：建立维护中心和维护团队的信息模型，包括：维护中心与风电场的距离、维护团队的维护资源、维护团队运输和移动成本；

S3：建立考虑时间窗的地理位置分散城市微型风电场维护计划决策优化的目标函数；

S4：确定优化过程的约束条件；

S5：采用混合编码表示优化问题的解；所述混合编码包括：所有维护团队的维护资源的分配、每个维护团队要执行的维护任务的信息、维护团队执行这些任务的顺序；

S6：采用基于随机变化邻域下降和布谷鸟搜索的混合离散人工鱼群算法求解所述目标函数，确定最优的维护计划安排；所述最优的维护计划安排包括：维护团队的任务执行顺序以及维护团队的维护资源分配。