مهندسی سیستم و بهره‌وری

مهندسی سیستم و بهره‌وری

بهینه‌سازی همزمان تخصیص منابع و استراتژی نگهداری و تعمیرات در مزارع بادی با درنظر گرفتن هزینه جریمه کمبود منابع

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان
گروه مهندسی صنایع، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه صنعتی قم، قم، ایران
چکیده
توربین‌های بادی به دلیل شرایط محیطی سخت، مستعد خرابی‌های مکرر هستند و هزینه نگهداری و تعمیرات (نت) آن‌ها سهم قابل‌توجهی از هزینه چرخه عمر را تشکیل می‌دهد. در این مقاله، یک مدل ریاضی برای بهینه‌سازی همزمان استراتژی نت و تخصیص منابع در مزارع بادی ارائه می‌شود. مدل شامل سه مزرعه بادی با توربین‌های دارای چهار مؤلفه اصلی (روتور، بورینگ، گیربکس و ژنراتور) با نرخ خرابی وایبل است. عملیات نت در دو نوع تعویض پیشگیرانه و اصلاحی تعریف شده و منابع در چهار دسته ابزارآلات، تکنسین‌ها، تجهیزات حمل‌ونقل و تجهیزات بالابر طبقه‌بندی می‌گردند. تابع هدف، کمینه‌سازی متوسط مجموع هزینه‌های تخصیص منابع، هزینه‌های نت و هزینه جریمه کمبود منابع در طول چرخه عمر متداول مزارع بادی (20 سال) است. مدل با الگوریتم ژنتیک تک‌هدفه حل شده است. نتایج مثال عددی نشان می‌دهد برنامه تعویض پیشگیرانه بهینه شامل ۷ بار تعویض روتور، ۶ بار بورینگ، ۴ بار گیربکس و ۶ بار ژنراتور است و میانگین هزینه کل به ۶8۵29 دلار در سال می‌رسد. تحلیل حساسیت در چهار حالت مختلف (تعویض انفرادی و گروهی با و بدون محدودیت منابع) و بر روی پارامترهای توزیع وایبل انجام شده است. نتایج نشان می‌دهد کاهش منابع در دسترس، تعداد تعویض‌های پیشگیرانه را کاهش می‌دهد و تعویض انفرادی مؤلفه‌ها نسبت به تعویض گروهی هزینه کمتری دارد. همچنین، تغییرات پارامتر مقیاس وایبل تأثیر بیشتری بر هزینه کل نسبت به پارامتر شکل دارد. انجام مطالعه موردی و یکپارچه‌سازی لجستیک حمل‌ونقل منابع به عنوان تحقیقات آتی پیشنهاد می‌شود.

تازه های تحقیق

  • مدل‌سازی تعویض‌های پیشگیرانه و اصلاحی با نرخ خرابی وایبل
  • تحلیل حساسیت در سناریوهای تعویض انفرادی و گروهی با محدودیت منابع
  • پیاده‌سازی الگوریتم ژنتیک برای کمینه‌سازی هزینه کل در طول چرخه عمر متداول مزارع بادی

کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

Simultaneous Optimization of Resource Allocation and Maintenance Strategy in Wind Farms Considering Resource Shortage Penalty Cost

نویسندگان English

Hamid Moakedi
Mobin Effati
Department of Industrial Engineering, College of Engineering, Qom University of Technology, Qom, Iran
چکیده English

Wind turbines are prone to frequent failures due to harsh environmental conditions, and maintenance and repair (M&R) costs constitute a significant portion of their lifecycle costs. This paper presents a mathematical model for simultaneous optimization of M&R strategy and resource allocation in wind farms. The model considers three wind farms with turbines consisting of four main components (rotor, bearing, gearbox, and generator) following a Weibull failure rate distribution. Maintenance operations are defined as preventive and corrective replacements, and resources are classified into four categories: tools, technicians, transportation equipment, and lifting equipment. The objective function minimizes the average total cost of resource allocation, maintenance and repair costs, and resource shortage penalty cost over the typical lifecycle of wind farms (20 years). The model is solved using a single-objective genetic algorithm. Numerical results show that the optimal preventive replacement plan includes 7 replacements for the rotor, 6 for the bearing, 4 for the gearbox, and 6 for the generator, achieving an average total cost of approximately $68,529 per year. Sensitivity analysis is performed under four scenarios (individual and group replacement with and without resource constraints) and on Weibull distribution parameters. Results reveal that reducing available resources decreases the number of preventive replacements, and individual component replacement incurs lower cost than group replacement. Moreover, changes in the Weibull scale parameter have a greater impact on total cost than the shape parameter. Future research directions include real case studies and integration of resource logistics.

کلیدواژه‌ها English

Maintenance
Simultaneous optimization
Resource allocation
Wind farms
Genetic algorithm

Copyright © Hamid Moakedi, Mobin Effati

 

License

This article is released under the Creative Commons Attribution (CC BY 4.0) license. Anyone is free to copy, share, translate, and adapt this article for any purpose, whether commercial or non-commercial, as long as proper citation is given to the authors and original publication.

Allal, A., Sahnoun, M. h., Adjoudj, R., Benslimane, S. M., & Mazar, M. (2021). Multi-agent based simulation-optimization of maintenance routing in offshore wind farms. Computers & Industrial Engineering, 157, 107342. https://doi.org/10.1016/j.cie.2021.107342
Ambarita, E. E., Karlsen, A., Osen, O., & Hasan, A. (2023). Towards fully autonomous floating offshore wind farm operation & maintenance. Energy Reports, 9, 103-108. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2023.09.148
Atashgar, K., & Abdollahzadeh, H. (2016). Reliability optimization of wind farms considering redundancy and opportunistic maintenance strategy. Energy Conversion and Management, 112, 445-458. https://doi.org/10.1016/j.enconman.2016.01.027
Balasubramanian, K., Thanikanti, S. B., Subramaniam, U., & Sichilalu, S. (2020). A novel review on optimization techniques used in wind farm modelling. Renewable Energy Focus, 35, 84-96. https://doi.org/10.1016/j.ref.2020.09.001
Besnard, F., Fischer, K., & Tjernberg, L. B. (2012). A model for the optimization of the maintenance support organization for offshore wind farms. IEEE Transactions On Sustainable Energy, 4(2), 443-450. https://doi.org/10.1109/TSTE.2012.2225454
Bilal, B., Adjallah, K. H., Yetilmezsoy, K., Bahramian, M., & Kıyan, E. (2021). Determination of wind potential characteristics and techno-economic feasibility analysis of wind turbines for Northwest Africa. Energy, 218, 119558. https://doi.org/10.1016/j.energy.2020.119558
Carlos, S., Sánchez, A., Martorell, S., & Martón, I. (2013). Onshore wind farms maintenance optimization using a stochastic model. Mathematical and Computer Modelling, 57(7-8), 1884-1890. https://doi.org/10.1016/j.mcm.2011.12.025
Dai, L., Stålhane, M., & Utne, I. B. (2015). Routing and scheduling of maintenance fleet for offshore wind farms. Wind Engineering, 39(1), 15-30. https://doi.org/10.1260/0309-524X.39.1.15
Dalgic, Y., Lazakis, I., Dinwoodie, I., McMillan, D., & Revie, M. (2015). Advanced logistics planning for offshore wind farm operation and maintenance activities. Ocean Engineering, 101, 211-226. https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2015.04.040
Ding, F., Tian, Z., & Jin, T. (2013). Maintenance modeling and optimization for wind turbine systems: A review. 2013 International conference on quality, reliability, risk, maintenance, and safety engineering (QR2MSE). https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6625648/
Erguido, A., Márquez, A. C., Castellano, E., & Fernández, J. G. (2017). A dynamic opportunistic maintenance model to maximize energy-based availability while reducing the life cycle cost of wind farms. Renewable Energy, 114, 843-856. https://doi.org/10.1016/j.renene.2017.07.017
Froger, A., Gendreau, M., Mendoza, J. E., Pinson, E., & Rousseau, L.-M. (2018). Solving a wind turbine maintenance scheduling problem. Journal of Scheduling, 21(1), 53-76. https://doi.org/10.1007/s10951-017-0513-5
Ganji, M., & Karbasian, M. (2026). Availability Optimization with Mixed Redundancy in the Electrical Power Distribution System of a Vessel Considering Load Sharing. System Engineering and Productivity, In Press (In Persian). https://doi.org/10.22034/sep.2026.2091972.1515
Golestani, N., Arzaghi, E., Abbassi, R., Garaniya, V., & Meng, H. (2023). A system dynamics model of offshore wind farm degradation: Enabling operation and maintenance planning under foreseen asset management impacts. Applied Ocean Research, 138, 103685. https://doi.org/10.1016/j.apor.2023.103685
Jardine, A. K., & Tsang, A. H. (2021). Maintenance, replacement, and reliability: theory and applications. CRC press. https://doi.org/10.1201/9780429021565
Ji, X., Shen, X., Du, Y., Ali, N., & Tan, R. (2025). Two phase optimization method for corrective maintenance of offshore wind farms considering vessel fleet size. Ocean Engineering, 341, 122669. https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2025.122669
Li, M., Jiang, X., Carroll, J., & Negenborn, R. R. (2022). A multi-objective maintenance strategy optimization framework for offshore wind farms considering uncertainty. Applied Energy, 321, 119284. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2022.119284
Li, W., Xiang, D., & Liang, F. (2026). Multi-objective opportunity maintenance optimization for wind farms considering multiple factors. Renewable Energy, 256, 123868. https://doi.org/10.1016/j.renene.2025.123868
Moakedi, H., Hajizadeh Ebrahimi, F., & Soltanmohammadi, M. (2026). Integrating Sustainability into Maintenance Strategy Selection: A FUCOM-based Case Study from Automotive Parts Industry. System Engineering and Productivity, 6(2), 205-235 (In Persian). https://doi.org/10.22034/sep.2025.2074271.1408
Nakagawa, T. (2005). Maintenance theory of reliability. Springer. https://doi.org/10.1007/1-84628-221-7
Ramezani, K., Darvish Motevalli, M. H., Motamedi, M., & Movahedi, M. M. (2026). Design of a Preventive Maintenance Mathematical Model for High-speed Press Machines. System Engineering and Productivity, 6(1), 251-271 (In Persian). https://doi.org/10.22034/sep.2025.2067829.1372
Rinaldi, G., Garcia-Teruel, A., Jeffrey, H., Thies, P. R., & Johanning, L. (2021). Incorporating stochastic operation and maintenance models into the techno-economic analysis of floating offshore wind farms. Applied Energy, 301, 117420. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2021.117420
Salehian, Z., & Jahan, A. (2022). Establishing a Reliability-based Maintenance methodology in a Gas Pressure Reduction System. System Engineering and Productivity, 1(1), 121-136 (In Persian). https://doi.org/10.22034/sep.2022.243401
Schrotenboer, A. H., uit het Broek, M. A., Jargalsaikhan, B., & Roodbergen, K. J. (2018). Coordinating technician allocation and maintenance routing for offshore wind farms. Computers & Operations Research, 98, 185-197. https://doi.org/10.1016/j.cor.2018.05.019
Shams, H., Hashemzadeh Khorasgani, G. R., Abbaspour Esfadan, G., Farsijani, H., & Shahmansouri, A. (2025). Presentation of a Mathematical Model to Examine the Economic Advantages of Maintenance Strategies. System Engineering and Productivity, 5(2), 17-33 (In Persian). https://doi.org/10.22034/sep.2025.2051634.1264
Stålhane, M., Hvattum, L. M., & Skaar, V. (2015). Optimization of routing and scheduling of vessels to perform maintenance at offshore wind farms. Energy Procedia, 80, 92-99. https://doi.org/10.1016/j.egypro.2015.11.411
Xiang, H., Liu, Q., Dong, M., & Wang, Y. (2024). Hybrid group opportunistic maintenance strategy for offshore wind turbines considering maintenance resource allocation in harsh working environments. Ocean Engineering, 312, 119147. https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2024.119147
Zhang, C., & Yang, T. (2021). Optimal maintenance planning and resource allocation for wind farms based on non-dominated sorting genetic algorithm-ΙΙ. Renewable Energy, 164, 1540-1549. https://doi.org/10.1016/j.renene.2020.10.125
Zhao, H., Liu, H., Hu, W., & Yan, X. (2018). Anomaly detection and fault analysis of wind turbine components based on deep learning network. Renewable Energy, 127, 825-834. https://doi.org/10.1016/j.cie.2021.107342

مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده
انتشار آنلاین از 07 شهریور 1405

  • تاریخ دریافت 04 تیر 1405
  • تاریخ بازنگری 11 مرداد 1405
  • تاریخ پذیرش 07 شهریور 1405
  • تاریخ اولین انتشار 07 شهریور 1405
  • تاریخ انتشار 07 شهریور 1405