我国海上风电进入集中成片开发的高速发展阶段,随着风电场建设规模的扩大和出质保风机的阶跃式增长,运行维护服务产业快速发展。相比陆上风电,海上风电面临海况影响多、施工成本高、作业时间短等挑战,增加了运行维护的难度。研究海上复杂工况下,风电机组和风电场运行维护策略的建模和优化方法,对提高海上风电场效益和降低运维成本具有重要的理论意义和应用价值。本文围绕海上风电运行维护的几个关键科学问题开展研究。首先,从天气、海上交通方式、维护人员和备品备件四个方面,研究了海上风电运行维护等待的成因和等待时间的问题。分别采用事件树分析法描述天气和故障的不确定性,排队论描述维护船只和人员的等待,多服务窗有备用品排队模型描述备件等待的过程,进而构建维护等待时间模型,定量分析了海上多因素影响下,不同类型维护活动的平均维护时间。考虑海上风能时空分布特点,研究了海上风电场发电量和损失电量的估计方法。在空间上,考虑海上风能的尾流效应,分析了运行维护时风电场的风速分布;在时间上,考虑机组和风电场的多维数据,构建了基于多变量互信息法和相空间重构的风功率预测模型。综合风电场风速和风功率的时空分布,建立了海上风电场全场发电量和损失电量的估计模型,分析了海上风电场不同位置机组停机对其余机组电量的影响,进而为运行维护策略的制定提供支撑。在上述研究的基础上,结合风电场运行维护的离线和在线监测数据,构建了海上预防性维护策略模型。首先结合离线数据,针对海上维护等待问题,以机组性能为主,部件性能为辅,通过维护优先数反映机组部件维护的优先程度,提出了基于可靠性和维护优先级的预防性维护策略,分析了天气可及、维修时间的变化对维护策略的影响。其次结合在线监测数据,对机组状态进行评定和趋势预测,在考虑维护费用、天气等待时间、备货期的电价收益损失等因素的基础上,采用半马尔科夫决策过程建立维护策略模型,优化机组维护方式及检测时间间隔,对比分析了等周期和非等周期检测的维护策略。海上预防性维护策略形成之后,本文研究了在海上天气情况、维修类型、维修船只载重、维修工作时长等多因素的影响下维护任务的调度问题。结合维护任务重要性的差异,将预防性维护任务安排分区分级进行,提出了考虑维修分区的预防性维护任务调度方法,分析了在不同维修资源配置下,风电场维护任务的调度安排方案和对维修成本的影响。在此基础上,结合多种来源、多种时间尺度的运行维护数据,通过维护进度断面描述维护任务的动态性,构建了两阶段维护任务动态调度的多目标模型,实现机组性能、风场效益之间的权衡。本文在考虑海上复杂工况下,运用运筹学和智能优化的理论,研究了海上风电运行维护策略优化问题的模型和方法,丰富了海上风电运行维护策略的理论研究成果,同时为海上风电场运行维护的安排提供了借鉴和参考。