海上风电是绿色可再生能源发展的重要领域,是推动风电技术进步和电力产业升级的重要力量,是促进能源结构调整的重要举措。我国海上风能资源丰富,加大建设海上风电项目的力度,对大气雾霾的治理和经济发展方式的转变都具有非常重要的意义。本文对海上风电场的运营维护这个新兴课题进行了系统性的优化研究,从最基本的维护调度安排问题出发,进而研究了为远海域风电场配套而建的海上运维基地的选址分配问题,最后基于质量功能展开方法对运维最主要的交通工具,海上运维工作船进行开发设计,在确定的以及模糊、随机的不确定环境下构建了多个有针对性的数学规划模型并设计了相应的优化算法求解。本文的主要研究内容和成果包括:1.海上风电场的预防性维护调度研究。本文为了合理安排海上风电场中所有风电机进行停机维护工作的时间构建了一个多目标非线性规划模型,同时极大化系统可靠性和极小化维护成本。对于可靠性优化目标,本文运用达成指数对它的传统定义进行了改进,此外本文也针对海上风电场所处的海洋环境的特殊性定义了维护成本的构成以及该问题面临的约束条件。本文使用非支配排序遗传算法II来求解海上风电场预防性维护调度问题的多目标非线性规划模型,得到的Pareto最优解集能够为决策者进行最终的维护调度方案的选择提供支持。2.海上运维基地的选址分配研究。本文考虑如何在远海域风电场的范围内选择海上运维基地的建设地址,在满足风电机和变电站对运维人力物资模糊随机需求的前提下产生尽可能小的运输费用。本文基于平均机会测度提出了三类模糊随机规划模型,即期望费用极小化模型、α-乐观费用极小化模型以及平均机会极大化模型来构建有容量限制的海上运维基地的选址分配优化问题。本文设计了混合智能算法对三类模型进行求解,将网络单纯形算法、模糊随机模拟嵌入到遗传算法中。3.海上运维工作船的设计研究。本文使用质量功能展开方法给造船企业为海上运维工作船进行开发设计,该方法能将海上风电场项目的客户需求转化为海上运维工作船的工程特性所要达到的目标值。本文建立了一个极小化期望费用、带风险控制的模糊机会约束规划模型来确定海上运维工作船工程特性的最优目标值,并且设计了整合模糊模拟和遗传算法的混合智能算法以求解模型。本文从多个视角对海上风电场的运营维护问题进行了优化研究,为改善该学术领域在兴起阶段研究较为缺乏的现状做出了贡献。今后海上风电场的相关研究还能大大拓展和深入到更多学科交叉领域中,研究成果转化应用到现实产业中以促进科技与经济深度融合,应对全球能源危机。