Wind Turbine Optimal Preventive Maintenance Scheduling Using Fibonacci Search and Genetic Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Maintenance scheduling is essential and crucial for wind turbines to avoid breakdowns and reduce maintenance costs. Many maintenance models have been developed for wind turbines' maintenance planning, such as corrective, preventive and predictive maintenance. Due to communities' dependence on wind turbines for electricity needs, preventative maintenance is the most widely used method for maintenance scheduling. The downside to using this approach is that preventive maintenance is often done in fixed intervals, which is inefficient. In this paper, a more detailed maintenance plan for a 2MW wind turbine has been developed. The paper's focus is to minimize a wind turbine's maintenance cost based on a wind turbine's reliability model. This study uses a two-layer optimization framework: Fibonacci and Genetic Algorithm (GA). The first layer in the optimization method (Fibonacci) finds the optimal number of preventive maintenance required for the system. In the second layer, the optimal times for preventative maintenance and optimal components to maintain have been determined to minimize maintenance costs. The Monte Carlo simulation estimates wind turbine component failure times using their lifetime distributions from the reliability model. The estimated failure times are then used to determine the overall corrective and preventive maintenance costs during the system's lifetime. Finally, an optimal preventive maintenance schedule is proposed for a 2MW wind turbine using the presented method. The method used in this paper can be expanded to a wind farm or similar engineering systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».