非完美维修模型下的风电机组最优维修决策

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。     

比色法测定饲料甜菜中甜菜碱含量

根据甜菜碱盐酸盐在pH1．0时能与雷氏盐生成红色沉淀,该沉淀溶于70％丙酮中呈粉红色溶液,在紫外一可见分光光度计525nm处有最大吸光值的原理,采用比色法对饲料甜菜中甜菜碱的含量进行测定实验。结果表明：在离心机转数为10000r／min的条件下,称取甜菜烘干样品2．0000g时,回收率在90％-100％之间。精密度试验结果表明：该方法极差为0．03％-0．07％,标准偏差为0．0122％-0．0220％,小于一般化学分析中标准偏差范围在0．1％-10％的要求,表明该测定方法的精密度和准确度均满足一般化学分析方法的要求。     

基于多状态空间划分的风电机组非完美维修决策

对风电机组的合理维护维修是减少风电场运维成本的重要方式。同一风电场的多台风力发电机构成了一个典型的多部件系统,各风力发电机的运行性能共同决定了系统整体的运行效率和维修需求。同时,对各风力发电机的维修效果也将影响到系统后续的可利用率和维修决策。该文以同一风电场中多台风力发电机的主轴组成的同型多部件系统为对象,在考虑非完美维修的条件下制定基于周期检测的视情机会维修策略;构建考虑非完美维修的多状态退化空间划分模型,以定义系统状态与维修需求的表示及关系,并归纳推导系统维修需求概率的计算模型和非完美维修干预下的系统退化及维修恢复过程中的状态转移概率;在此基础上,建立系统平均费用率解析模型,以确定最优的检测周期和维修阈值。通过某风电场的主轴实际运行数据进行数值实验,验证策略和模型的正确性和有效性,并对参数进行灵敏度分析以说明模型的适用性。结果表明该策略能有效减少风电场的运维成本。     

基于排队论的风电场系统最优成组维修决策

针对风电场中由于维修准备成本过高导致的运维不经济的问题,基于风电场中多台风电机组之间的经济相关性提出多设备系统的成组维修优化策略。在考虑风电场时变性和高昂维修准备成本的基础上,分析了维修准备成本和停机损失之间的权衡关系,利用排队论元素描述了风电场中发生停机性故障的风电机组的成组维修排队模型,并将成组维修与单台风电机组发生故障立即维修的传统维修方式相比,以节省维修成本最大为目标建立了风电场多设备系统的最优成组维修决策模型。通过数值实验和灵敏度分析验证了该模型的正确性和有效性,算例分析结果证明,与传统维修方式相比,该模型对于降低风电场维修成本效果显著。