【摘 要】
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我国海上风电发展迅猛,2020年新增海上风电装机量位居世界第一,已经成为全球最重要的海上风电发展市场。但海上风电开发依旧落后于陆上风电。除了海上风电开发难度大、建设成本高、技术不成熟等因素之外,海上风电机组运行与维护困难、费用高也是限制海上风电大规模开发的主要原因之一。因此,开展海上风电运维方法研究具有非常重要的现实意义和应用价值。本文以海上风电场为研究对象,针对运维船路径排程规划问题,开展满足风
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我国海上风电发展迅猛,2020年新增海上风电装机量位居世界第一,已经成为全球最重要的海上风电发展市场。但海上风电开发依旧落后于陆上风电。除了海上风电开发难度大、建设成本高、技术不成熟等因素之外,海上风电机组运行与维护困难、费用高也是限制海上风电大规模开发的主要原因之一。因此,开展海上风电运维方法研究具有非常重要的现实意义和应用价值。本文以海上风电场为研究对象,针对运维船路径排程规划问题,开展满足风机可靠度和经济性因素的海上风场运维船路径排程优化模型研究,建立了基于混沌云量子蝙蝠算法（Chaotic Cloud Quantum Bat Algorithm,CCQBA）求解的海上风电场运维船路径排程优化方法,利用实测风场资料,进行仿真,评测了新方法的可行性与优越性。本文的主要研究内容及成果如下:（1）针对海上风电场运维船路径排程任务特点,提出了一套任务编解码方法,给出了船只型号、油耗、海况、风机故障等级对海上风电场运维船路径排程影响综合效率的计算公式,将以上三种因素与对应路径长度相乘聚合成决策矩阵,按照任务编解码方法构建出目标函数,建立了满足可靠性指标、经济指标以及时间指标的海上风电场运维船路径排程模型。（2）面向海上风电场运维船路径排程模型求解难题,针对蝙蝠算法在迭代后期出现容易陷入局部最优、收敛速度变慢、种群收敛率低等问题,通过引入量子计算改进位置更新公式增加种群收敛效率,采用三维Cat映射混沌发生器对蝙蝠算法中迭代到一定次数且适应度值较差个体进行局部混沌扰动,利用X条件云发生器对蝙蝠算法中较优适应度部分进行局部加速搜索,通过引入混合执行参数（mix exe）和干扰比例因子（dissca）对改进算法进行控制,提出了混沌云量子蝙蝠算法（CCQBA）,基于经典测试函数,测试了算法性能,给出了相关参数的建议取值。（3）综合海上风电场运维船路径排程模型和混沌云量子蝙蝠算法,建立了基于CCQBA的海上风电场智能运维船路径排程优化方法,根据某海上风电场运维资料,完成了模型的仿真实验,通过与传统求解方法对比,评测了本文建立的海上风电场智能运维船路径排程优化方法的可行性与优越性。
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