规划模型及其在风电场风机维护方面应用
随着社会的经济发展，规划模型在生产管理中越来越得到广泛应用，相应的规划模型的研究也越来越完善，其模型的继承与创新不可或缺。本文中，我们从规划模型的分类以及基本算法出发，研究了规划模型基本情况，用风电场风机维护这个实际例子对规划模型作进一步解释。风机维护安排本质是人员排班问题，我们以24天为一个周期，进行排班，以风机维护导致停机的电量损失总和最小，工作组之间的工作相对均衡为目标函数，建立0-1多目标规划模型，并进一步优化模型，利用lingo软件编程求解，得到风机维护排班计划。通过实例说明了规划模型对经济发展有较大的效用。关键词 规划模型，风电场，0-1多目标规划模型，整数规划模型，模型优化
目 录
1 引言 1
1.1研究背景 2
1.2 研究意义 3
1.3 人员排班问题理论综述 4
2 各种规划模型及其基本算法的介绍 5
2.1 规划模型分类 5
2.2 规划模型的基本算法 8
3 实例分析：风电场风机维护人员安排的规划模型 9
3.1 01多目标优化模型简介 9
3.2 问题总述 9
3.3 问题分析 9
3.4 模型建立 10
3.5 模型优化 12
结论 19
致谢 20
参考文献 21
1 引言
1.1 研究背景
1.1.1规划模型的研究背景
规划理论是运筹学的主要内容，运筹学的基本特点是：考虑系统的整体和优化、模型方法的应用以及多学科的配合。细化为如下步骤：首先要分析与用数学语言表述问题；建立适当的数学模型、利用数学软件求解数学模型；对模型以及由模型导出的解进行理论和实际的检验；建立对合理解的有效控制；最后是方案的实施。
实际问题实质都是函数问题，就是求描述此问题的函数的极值，自变量一般来自实际问题，并且满足实际问题中的约束的条件。数学规划的标准形式为：
（1）
其中，决策变量是x，目标函数是f(x)，约束条件是。所以，数学规划问题的本质上是(多元)函数条件极值的问题 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: #351916072#
。
数学规划模型的内容是十分丰富，其中包括许多研究分支，这里根据运筹学（韩中庚版本）的分类，可以分为01目标规划、整数规划、线性规划、非线性规划、动态规划和多目标规划等[1]。
1.1.2 风能的研究背景
能源是人类社会生存和发展必不可少的条件，为人类文明的发展做出了巨大的贡献，同时也在某种程度上造成了地球环境的不可逆的伤害。随这能源可持续发展的需要，环境保护意识的增强，以及技术的迅速进步，更加注重开发如风能，太阳能等相关的有利于生态环境的清洁能源。
风能是清洁能源的一种非常重要的能源，并且总量极其丰富。据估计，1%的地面风力资源就能满足全球对于能源的需求。风电场风机工作的原理就是用将这种清洁能源转化为电能，与此同时，风力发电资金灵活性高，具有良好的社会效益和经济效益，备受青睐。
我国的风力发电是起源于上个世纪八十年代，一些具有敏锐洞察力的商界人士和科学家在这个创造商机，我国开始步入商业和科研领域。但是随着国家工业力量的发 展，在2006年，党中央制定可再生能源发展战略的总目标：2010年后，每年由可再 生能源产生的电量不能小于全国一年总耗电量的 5%，到了2020 年，可再生能源的每年的发电量不能低于全国总耗电量的 10%。
到前年为止，即2015年，我国的六个主要区域的新增装机容量全部保持着增长的态势，西北地区是其中增长最多的地区，超过 11GW，比重占据总容量的 38%；其他地方总量都在10GW 以下。2005 年至 2015 年中国各个区域的新增与累计风电装机容量如图所示[2]。
图1 2005年至2015年中国新增和累计风电装机容量（MW）
1.2 研究意义
1.2.1理论意义
对于风电场风电机的维护问题，实质上是运筹学当中的规划问题的研究。其理论意义如下，其一，规划模型是在对于实际问题进行完善的分析的基础之上，接下来找出各个因素本质联系，进而对问题转化为数学语言，接下来就会进行建模和求解，最总目标是生产组织达到高度的合理性、高度的经济性和高度的计划性。其二， 风能的开发与利用对于全球的温室效应以及污染状况都会有极大地改善，很有研究价值和研究前景。
1.2.2 实际意义
在现实意义方面，一方面，规划模型的研究会在管理工作方面节约了大量的人力物力，并且，问题规模越大越复杂，应用效果越明显。另一方面，随着用电量的逐渐增大，风能作为一种清洁能源，再未来在环境保护盒能源发展方面具有很大的发展潜力，而风电场作为其中重要的一部分，风电场高效率的运行，尽量创造利益最大化。
1.3 人员排班问题理论综述
对于本题的研究，本质上是对于人员排班问题的研究，而对于人员排班问题，上面我们生活中经常遇到的经典问题，目前对于此类问题的解决方法可以分为两类，其一是最优化算法（Optimal Solution Algorithm），也就是在已条件的限制下面，对所求的目标在空间内，找出一个最优解，这里常用规划模型和Lingo软件相结合来解决问题。然而这个方法有一个缺点，就是没有很高的效率也就是计算时间比较长。其二是启发性算法，如遗传算法，这是一种人类借助自然界自然遗传机制规律和自然选择的随机化搜索算法，在复杂非线性问题中具有绝对优势。但是由于遗传后期的波动现象，可能会准确性不高。在研究比较多的领域是医院和交通以及在工业方面。
1.3.1最优化算法介绍（Optimal Solution Algorithm）
对于最优化理论与算法，所讨论比较多的问题是在许多的方案中，我们嫩过准确的计算什么样的方案最优，以及怎我们如何才能找出最优方案，这样的问题非常普遍。这里比较经典的是陈宝林先生的一本著作，他从动态规划、整数规划、非线性规划和线性规划以及四个方面研究，并增加了运输问题、含参数的线性规划、信赖域方法、线性规划路径跟踪，二次元规划路径跟踪法、整数规划、动态规划等内容，使得算法更加丰富，理论有所深入。
随着科学研究和生产的突飞猛进的发展，和电子网络技术的日益的应用和发展，在一定程度上使得最优化问题的研究方法和应用不仅成为一种非常急切的需要，还有模型求解和问题解决的有力工具，逐渐下来最优化算法和理论拥有了非常迅速发展，渐渐发展成为一个新的学科[3]。
目 录
1 引言 1
1.1研究背景 2
1.2 研究意义 3
1.3 人员排班问题理论综述 4
2 各种规划模型及其基本算法的介绍 5
2.1 规划模型分类 5
2.2 规划模型的基本算法 8
3 实例分析：风电场风机维护人员安排的规划模型 9
3.1 01多目标优化模型简介 9
3.2 问题总述 9
3.3 问题分析 9
3.4 模型建立 10
3.5 模型优化 12
结论 19
致谢 20
参考文献 21
1 引言
1.1 研究背景
1.1.1规划模型的研究背景
规划理论是运筹学的主要内容，运筹学的基本特点是：考虑系统的整体和优化、模型方法的应用以及多学科的配合。细化为如下步骤：首先要分析与用数学语言表述问题；建立适当的数学模型、利用数学软件求解数学模型；对模型以及由模型导出的解进行理论和实际的检验；建立对合理解的有效控制；最后是方案的实施。
实际问题实质都是函数问题，就是求描述此问题的函数的极值，自变量一般来自实际问题，并且满足实际问题中的约束的条件。数学规划的标准形式为：
（1）
其中，决策变量是x，目标函数是f(x)，约束条件是。所以，数学规划问题的本质上是(多元)函数条件极值的问题 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: #351916072#
。
数学规划模型的内容是十分丰富，其中包括许多研究分支，这里根据运筹学（韩中庚版本）的分类，可以分为01目标规划、整数规划、线性规划、非线性规划、动态规划和多目标规划等[1]。
1.1.2 风能的研究背景
能源是人类社会生存和发展必不可少的条件，为人类文明的发展做出了巨大的贡献，同时也在某种程度上造成了地球环境的不可逆的伤害。随这能源可持续发展的需要，环境保护意识的增强，以及技术的迅速进步，更加注重开发如风能，太阳能等相关的有利于生态环境的清洁能源。
风能是清洁能源的一种非常重要的能源，并且总量极其丰富。据估计，1%的地面风力资源就能满足全球对于能源的需求。风电场风机工作的原理就是用将这种清洁能源转化为电能，与此同时，风力发电资金灵活性高，具有良好的社会效益和经济效益，备受青睐。
我国的风力发电是起源于上个世纪八十年代，一些具有敏锐洞察力的商界人士和科学家在这个创造商机，我国开始步入商业和科研领域。但是随着国家工业力量的发 展，在2006年，党中央制定可再生能源发展战略的总目标：2010年后，每年由可再 生能源产生的电量不能小于全国一年总耗电量的 5%，到了2020 年，可再生能源的每年的发电量不能低于全国总耗电量的 10%。
到前年为止，即2015年，我国的六个主要区域的新增装机容量全部保持着增长的态势，西北地区是其中增长最多的地区，超过 11GW，比重占据总容量的 38%；其他地方总量都在10GW 以下。2005 年至 2015 年中国各个区域的新增与累计风电装机容量如图所示[2]。
图1 2005年至2015年中国新增和累计风电装机容量（MW）
1.2 研究意义
1.2.1理论意义
对于风电场风电机的维护问题，实质上是运筹学当中的规划问题的研究。其理论意义如下，其一，规划模型是在对于实际问题进行完善的分析的基础之上，接下来找出各个因素本质联系，进而对问题转化为数学语言，接下来就会进行建模和求解，最总目标是生产组织达到高度的合理性、高度的经济性和高度的计划性。其二， 风能的开发与利用对于全球的温室效应以及污染状况都会有极大地改善，很有研究价值和研究前景。
1.2.2 实际意义
在现实意义方面，一方面，规划模型的研究会在管理工作方面节约了大量的人力物力，并且，问题规模越大越复杂，应用效果越明显。另一方面，随着用电量的逐渐增大，风能作为一种清洁能源，再未来在环境保护盒能源发展方面具有很大的发展潜力，而风电场作为其中重要的一部分，风电场高效率的运行，尽量创造利益最大化。
1.3 人员排班问题理论综述
对于本题的研究，本质上是对于人员排班问题的研究，而对于人员排班问题，上面我们生活中经常遇到的经典问题，目前对于此类问题的解决方法可以分为两类，其一是最优化算法（Optimal Solution Algorithm），也就是在已条件的限制下面，对所求的目标在空间内，找出一个最优解，这里常用规划模型和Lingo软件相结合来解决问题。然而这个方法有一个缺点，就是没有很高的效率也就是计算时间比较长。其二是启发性算法，如遗传算法，这是一种人类借助自然界自然遗传机制规律和自然选择的随机化搜索算法，在复杂非线性问题中具有绝对优势。但是由于遗传后期的波动现象，可能会准确性不高。在研究比较多的领域是医院和交通以及在工业方面。
1.3.1最优化算法介绍（Optimal Solution Algorithm）
对于最优化理论与算法，所讨论比较多的问题是在许多的方案中，我们嫩过准确的计算什么样的方案最优，以及怎我们如何才能找出最优方案，这样的问题非常普遍。这里比较经典的是陈宝林先生的一本著作，他从动态规划、整数规划、非线性规划和线性规划以及四个方面研究，并增加了运输问题、含参数的线性规划、信赖域方法、线性规划路径跟踪，二次元规划路径跟踪法、整数规划、动态规划等内容，使得算法更加丰富，理论有所深入。
随着科学研究和生产的突飞猛进的发展，和电子网络技术的日益的应用和发展，在一定程度上使得最优化问题的研究方法和应用不仅成为一种非常急切的需要，还有模型求解和问题解决的有力工具，逐渐下来最优化算法和理论拥有了非常迅速发展，渐渐发展成为一个新的学科[3]。
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