海上风电凭借资源丰富、易消纳等优势成为未来风电发展的主流趋势,但受到技术薄弱、成本高昂的限制。其中,海上风电运维成本远高于陆上风电,合理分配运维资源、规划运维路线是降低海上风电开发成本、促进海上风电发展的有效措施。针对海上风电机组运维优化问题,论文的主要工作如下:建立了海上风电机组运维时间窗,由天气时间窗和策略时间窗构成。首先给出了基于马尔可夫链的海上天气时间窗计算方法。其次考虑风电机组运维紧迫性,提出了策略时间窗的概念和基于优化零部件可靠度阈值的策略时间窗计算方法。采用机会维修策略优化预防性维修可靠度阈值和机会维修可靠度阈值,分别确定最优运维时间和故障维修、预防性维修、机会维修的可靠度区间。改进了海上风电机组运维优化模型。在初步建立海上风电机组运维优化模型的基础上,并入运维时间窗等多种约束,根据影响海上风电机组运维成本的主要因素,包括运维船航行成本和租赁成本,建立包含多种约束的海上风电机组运维优化模型。然后,考虑尾流影响,加入维修期间造成的发电量损失、违反运维时间窗引起的提前停机损失和惩罚成本,建立了海上风电机组运维优化改进模型。设计出求解海上风电机组运维优化模型的混合蚁群算法。利用共生生物搜索算法的互利阶段、共栖阶段和寄生阶段改进蚁群算法每一代最优解,加快算法收敛,减少蚁群算法陷入局部最优的概率。针对不同规模风电机组的运维案例,首先计算海上风电机组运维时间窗,然后采用混合蚁群算法求解,最终计算出最优运维方案,包括资源分配、路线规划及海上风电机组维修方式的选择。结果证明:与以往的模型相比,采用改进模型可以获得较低运维成本的运维方案;混合蚁群算法较蚁群算法能够更快地计算出更优解。实验表明论文提出的改进模型和求解算法具有一定的工程应用价值,且风电机组数量规模越大,模型和算法越能突出优势。