随着经济的快速发展，能源短缺、环境污染等问题日益凸显，寻求新的能源发展模式、实现能源的可持续发展已成为全球共同关注的焦点。风能作为一种可再生的清洁能源，储存量丰富，分布广泛，其商业开发价值受到了世界各国的关注。然而，风力发电机结构复杂且故障高发，运行故障的频繁不仅使机组的运行效率大大降低，而且影响着电网的安全稳定性。设备维护与检修的好坏直接决定着风电场的可靠性和经济效益。本文以风电场为对象，研究风电机组可靠性评估方法、维修策略优化、备件管理及维修资源调配。
　　建立了基于SCADA数据和BP神经网络的风力机部件可靠性评估模型。以初始正常工况SCADA数据训练BP神经网络，获取正常状态参数预测模型和预测误差分布。基于预测误差，采用数理统计方法对部件的可靠性进行实时量化评估。通过使用从风电场收集的真实SCADA数据验证了所提方法在风力机可靠性评估中的有效性。
　　提出了基于可靠度和考虑不完全维修的风电机组机会维修策略。以单台风电机组的叶片、齿轮箱、发电机、轴承等关键部件为研究对象，研究各部件之间的维修相关性和多层次维修控制限，建立考虑多控制限和多种维修方式的风电机组机会维修策略模型。以风电机组平均维修成本为目标函数，探讨机会维修策略的经济性优势和最佳维修阈值的获取。以本文的仿真对象为例，考虑机会维修策略的风电机组平均维修成本为158.73$/天，低于不考虑机会维修策略的平均维修成本(209.81$/天)。通过果蝇寻优算法，求得本算例中最低的平均维修成本为139.86$/天，对应于风力机部件的最佳机会维修可靠度阈值Ro为0.9825。
　　提出了考虑天气条件和备件库存管理的风电场机会维修策略。以风电场为研究对象，采用马尔科夫链模型生成风速时间序列，获取受天气条件限制的维修等待时间。提出动态机会维修策略，将机会维修阈值设定为与风速相关的动态值，以减少发电损失。引入(s，S )备件库存管理模型，建立维修策略与备件库存管理的联合优化。以运行周期风电场维修和备件库存管理总成本为目标函数，探讨动态机会维修策略的经济性优势，最佳维修阈值和库存管理策略的获取。以本文的仿真对象为例，与静态机会维修策略和非机会维修策略相比，动态机会维修策略的风电场维修和备件库存管理总成本分别下降了10.86%和18.29%。当初始机会维修可靠度阈值Ro为0.99，订货阈值s为0时，运行周期总成本取得最小值3.36×107$。
　　基于复杂系统的动态规划理论，建立了风电场维修资源优化调配模型。根据风电设备的可靠性模型及其当前健康状态，建立风电场维修资源需求模型。结合当前资源约束，采用带精英策略的快速非支配遗传算法(NSGA-Ⅱ算法)，建立地区级风电场群的维修资源动态调配模型。针对具体仿真算例求解得到最佳资源配置方案，并探讨相关参数影响。维修资源调配实例表明，NSGA-II算法优化后给出的维修资源调配方案较初始种群解码后的方案有很明显的改善，维修任务所需总资源和维修损失成本基本处于很低水平。另一方面，初始资源数目越多，Pareto最优解分布越靠近左下，即目标函数值越小，资源调配方案越优。最后，基于Matlab中的GUI功能开发了一套风电场维修及资源调配支持系统，结合运行实例展现了该系统在风电场维修任务规划和资源调配方面的实用性。