基于随机退化与功率波动的风电场经济优化维护：深度强化学习应用

《Results in Engineering》：Economically Optimized Maintenance of Wind Farms Using Deep Reinforcement Learning Under Stochastic Degradation and Power Variability

　　

研究人员开发了一种基于仿真的综合框架，用于在随机退化动力学与可变功率生产条件下评估和优化风电场维护策略。该框架将三种传统维护模式——纠正性维护(CM)、计划性维护(SM)与基于阈值的预测性维护(PM)——与一种先进的深度强化学习(DRL)策略进行了基准比较。DRL策略集成了预测健康信息、短期功率预测及维护人员可用性，以动态确定经济上最优的干预时机。仿真环境中，风机退化被建模为包含预测不确定性的指数失效过程，功率生产则被表征为复现风能资源固有波动性的周期性随机时间序列。维护干预伴随随机停机时间与不对称成本，真实反映主动与被动维护行为的不同经济后果。DRL智能体结合模仿学习与近端策略优化(PPO)进行训练，学习到一种自适应干预策略，能够在预测低产区间安排维护，从而最小化机会成本，并在多种维护人员配置下稳定优于基准策略。结果表明，智能数据驱动维护调度在提升风电资产盈利能力、资源利用率和长期可持续性方面具有重要潜力。

该研究发表于《Results in Engineering》，针对风电场维护决策中存在的非计划停机与经济收益损失问题，提出了一种融合预测信息与短期功率预测的智能调度方法。当前主流的纠正性维护(CM)和计划性维护(SM)无法适应风机退化的随机性和风电功率的波动性，而传统的基于剩余使用寿命(RUL)阈值的预测性维护(PM)缺乏动态调整能力，易导致维护需求集中与高收益期停机。为此，研究人员构建了包含指数失效退化模型、周期性随机功率模型及不对称成本的仿真环境，采用深度强化学习(DRL)方法，结合模仿学习与近端策略优化(PPO)，训练智能体在多约束条件下实现净收益最大化。实验结果显示，DRL策略在不同维护人员配置下均优于基准方法，尤其在资源受限场景中能够通过分散干预时间与匹配低产窗口显著提升累计净利润。该成果为风电运维提供了兼顾可靠性与经济性的新范式。

关键技术方法方面，研究人员首先建立了由50台独立风机组成的仿真风场，采用指数分布描述时间至失效(TTF≈152天)，并引入高斯噪声模拟RUL预测不确定性(σ_R=5天)。功率生产模型结合正弦周期项(τ=24天)与随机噪声(σ_w=0.35)，并加入短期预测误差(σ_P=0.03)形成两日预测视窗。维护干预分为预防性维护(PM)与纠正性维护(CM)，分别设定不同平均停机时间与成本，并限制每日每班组仅执行一次任务。DRL智能体采用双层全连接神经网络(每层64神经元，ReLU激活)，先在阈值PM策略生成的500条轨迹上进行监督式模仿学习，再利用PPO算法在并行仿真环境中完成策略优化，状态空间涵盖预测RUL、功率预测曲线、时间与班组可用性。

研究结果部分，首先在性能总览中，DRL策略在所有维护人员配置(C=1,2,3)下均取得最高平均净利润，其中C=1时达到(2.28±0.01)×10⁶，较预测性维护提升约3%，较传统策略提升近40%。其利润稳定性高且不受班组数量影响，显示出资源分配的高效性。计算开销方面，离线训练时间约为1.22×10⁴秒，但运行时可实现即时决策。功率预测分析表明，尽管存在预测误差，DRL智能体能够利用预测低产窗口有效安排维护，从而降低机会成本并提高收益。有限班组可用性(C=1)场景下的调度分析显示，DRL策略将维护时间分散于更广的RUL区间，避免集中需求造成的瓶颈，并将多数干预安排在低功率时段，而传统PM策略则分布均匀，易在高产出期停机。增加班组至C=3后，DRL策略仍保持灵活的时间分布与低产时段偏好，而PM策略依旧受限于固定阈值，无法充分利用新增资源。

在讨论部分，研究指出传统维护策略因缺乏动态适应能力，难以在风电场的复杂运行条件下实现经济最优。预测性维护虽利用RUL信息，但静态阈值导致需求集中与调度僵化。相比之下，DRL策略整合了健康预测、功率预测和资源约束，能够在低产窗口主动安排维护，均衡干预时间分布，并在班组不足时显著减少停机损失。该方法不仅提升了经济效益，还可在实际部署中降低人力与物流成本，尤其适用于离岸风电场等运维难度高的场景。研究同时指出，训练阶段的计算投入是一次性的，优化后的策略可直接嵌入SCADA系统进行实时调度。

结论部分强调，基于DRL的维护调度方法在随机退化与功率波动环境下表现出卓越的经济与环境适应性，能够显著降低平准化度电成本(LCOE)，提高风电竞争力，并为其他资产密集型行业的维护优化提供可迁移框架。未来工作应扩展至非平稳退化模型、空间相关风险及电力市场因素的综合考虑，并通过现场试验验证其实际应用价值。