文献类型：期刊文章

作　　者：王金贺[1] 张晓红[1,2] 曾建潮[1,3]

WANG Jinhe;ZHANG Xiaohong;ZENG Jianchao(Division of Industrial and System Engineering,Taiyuan University of Science & Technology,Taiyuan 030024,China;Economics & Management School,Taiyuan University of Science & Technology,Taiyuan 030024,China;School of Computer Science and Control Engineering,North University of China,Taiyuan 030051,China)

机构地区：[1]太原科技大学工业与系统工程研究所,山西太原030024 [2]太原科技大学经济与管理学院,山西太原030024 [3]中北大学计算机与控制工程学院,山西太原030051

出　　处：《计算机集成制造系统》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(71701140);山西省青年科技研究基金资助项目(201601D021082);山西省高等学校科技创新资助项目(201802091);山西省高等学校人文社会科学重点研究基地资助项目(201801032)~~

年　　份：2019

卷　　号：25

期　　号：5

起止页码：1151-1160

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了使基于可靠度的维修决策与风电场实际运维一致,达到提高风电场整体经济效益的目的,在非完美维修模型的基础上,基于广义更新过程思想构建了风电机组的故障率函数更新模型,进而在考虑维修准备成本和保证风电场基本可用度的前提下提出风电机组的多目标定周期动态非完美预防性维修决策。通过遗传算法求得模型最优解,并将结果与传统完美维修策略和不考虑小修次数对维修准备成本影响的维修策略进行对比,同时对其进行灵敏性分析,验证了模型的有效性、经济性和可行性。

关 键 词：非完美预防性维修  风电机组 维修决策  虚龄因子  故障率加速因子  遗传算法

分 类 号：TK83]