基于改进灰狼算法的海上风电场运维方案优化OA

由于海上风电高昂的运维成本,设计合理的运维方案对保障海上风电的经济效益、提高发电量稳定性具有重要意义。本文结合海上风电巡检维护、预防性维护和事后维护策略,考虑短时间尺度的多机组维护需求,组成当日待维护机组计划集合;并根据运维资源配置的不同,设计了串行维护和并行维护两种维护方式,以运维成本最低为优化目标构建了海上风电运维方案优化模型;然后采用混合策略的改进灰狼算法(improved grey wolf optimizer,IGWO)进行运维方案的优化。结果表明,在串行维护和并行维护方案优化中,相较于遗传算法等传统算法,IGWO均具有更快的收敛速度和更强的寻优能力,验证了所提算法在不同优化问题中的适用性和经济性,同时表明并行方案相比于串行方案更具降成本潜力,但对运维资源的要求更高。