风电机组一般安装在偏远地区,且经常在百米高空运行,受天气、雾霾和风速等因素的作用,工作环境十分恶劣,这致使风电机组故障频发,因此需要不断实施维修操作。多次维修导致维修成本高居不下,同时由于维修作业需要风电机组停机,从而减少了正常运行小时数,故必须运用合理的维修策略来提高风电机组的经济性和可用度。风电机组的各子系统故障之间彼此约束,这势必造成可靠性建模出现一定的误差,不能评估风电机组的实际健康状况,因此考虑故障之间的相互影响,对制定合理有效的维修策略、降低运维成本和提高工作效率都有十分重要的指导意义。本文基于风电机组各子系统间的故障相互影响程度,制定出合理有效的维修策略,最后通过MATLAB仿真平台,验证该维修策略在提高经济性和可用度两方面存在的优势。除此之外,综合考虑维修成本和可用度两方面,建立多目标状态维修模型,对有效解决决策者不同方面的需求具有重要的意义,论文主要研究内容如下:(1)论文基于故障有向图理论,建立风电机组的故障传递有向图,并通过Pagerank算法和矩阵化处理,求解故障被影响度CK值。然后运用全概率公式,将被影响度与子系统可靠性建模结合起来,推导出子系统固有可靠度与综合可靠度之间的关系。经过仿真分析,结果表明考虑故障相关性能更好地描述风电机组的实际可靠性状况。(2)论文首先阐述了状态机会维修策略的基本原理,定义了状态维修阈值函数、机会维修阈值函数和机会维修区间,并建立了相应的状态机会维修模型。然后分别从经济性和可用度两个角度出发,求解风电机组的最优维修时间和维修阈值,以及相对应的维修阈值函数,并对实施该策略时的总维修成本和有效运行时间进行了详细分析,最后通过算例仿真,证明了状态机会维修策略在提高风电机组的经济性和可用度两方面存在的绝对优势。(3)针对风电机组维修时来自决策者不同方面的需求,结合考虑维修成本和可用度两个指标,建立多目标状态维修优化模型,同时运用目标加权遗传算法求解Pareto最优解。通过算例分析,该模型虽然增加了一些维修成本,但有效地提高了子系统的可用度,比单目标优化结果更符合实际维修状况,为风电机组制定科学的维修策略提供了重要的理论依据。