風力發電在應對氣候變化、環境保護、能源轉型等方面可以發揮不可替代的作用[1]。最近幾年陸上風電技術與商業開發日趨完善，而海上風電正在成為全球風電行業新的增長點[2-4]。根據全球風能理事會以及歐洲風能理事會發布的最新數據，2017年全球海上風電新增裝機容量4334 MW，較2016年同期增長87%，全球海上風電累計裝機容量達18814 MW，較2016年同期增長30%。與歐洲發達國家相比，雖然中國海上風電起步較晚，但其正逐步成為中國東部沿海地區風力發電的主要發展方向，也是未來要攀登的風電技術制高點。

海上風電具有風能資源豐富、對環境的負面影響小、易于規模化開發等優點[5-11]。另外，海上風電場一般靠近電力負荷中心，電網消納問題易于解決，很大程度上減少了長距離輸電問題。海上風電的諸多優點使其具有巨大的發展前景，很多國家正在加速促進海上風電的發展[12-13]。然而，由于長期運行在惡劣的天氣條件和復雜的地理環境中，海上風電機組可靠性低、維護成本高[14-16]，海上風電的運維成本約占項目全生命周期總成本的20%～30%[17-18]，是陸上風電運維成本的2～3倍[19]。海上風電運維對風電場運營經濟性造成巨大挑戰，已逐漸成為影響海上風電發展的主要因素之一[20-21]。影響海上風電運維成本的因素眾多，從全生命周期成本管理角度來考慮，海上風電場的設計和開發階段直接決定設備的可靠性，對全生命周期成本的影響是最大的，因而風電機組的選型將很大程度上決定風電場的運維成本。對于已經建成的海上風電場，維修人員的可用性、備品備件和船只的可用性、天氣條件、維修策略以及船舶租賃、工人和備件成本等均會影響海上風電的維護安排和費用[22-23]。通過優化運維策略和調度決策，結合先進運維技術（如狀態監測、故障診斷和故障預測等），構建合理的運維體系，可以有效降低海上風電場的運維成本。本文重點聚焦海上風電場維護管理技術。

本文將分別從海上風電維護策略、海上風電維護路徑優化和海上風電維護調度決策模型3個方面對近期的研究進行歸納，總結目前海上風電維護管理技術領域存在的問題，并提出未來的研究趨勢及發展方向。

1 海上風電場維護面臨的挑戰

盡管海上風電裝機容量增長迅速，但維護難度大、費用高等特點使得海上風電度電成本遠高于陸上風電[6]，這使海上風電場的盈利狀況受到極大的影響。海上風電場的特殊地理位置及環境狀況，使海上風電面臨巨大的挑戰，體現在以下3個方面。

1.1 海上風電機組故障率更高

海上風電場的平均風速大、年利用小時數高，但同時海上風電場設備更易受到鹽霧、臺風、海浪、雷電、冰載荷等惡劣自然條件影響[24]，風電機組部件失效快，部件的使用壽命縮短[13,25]。另外海上風電場離岸較遠，不便于頻繁的日常巡視，因此，海上風電機組設備故障率顯著高于陸上風電。據統計，海上風電機組的年平均可用率只有70%～90%，遠遠低于陸上風電機組95% ～99%的可用率[26-27]。

1.2 海上風電機組可達性差

海上風電場大多地處海洋性氣候和大陸性氣候交替影響的區域，這些區域天氣及海浪變化較大。由于海上運輸設備（如運維船、直升機等）受天氣影響很大，當浪高或者風速超過運輸設備的安全閾值時，出于安全考慮運維技術人員不能登陸風電機組進行維護。能夠在海上進行風電機組維護作業的時間較短且具有隨機性[28]。據統計，以現有的技術水平每年能夠接近海上風電機組的時間只有200天左右，并會隨著海況條件的惡化而減少[7]。

1.3 海上風電場運行維護費用更高

海上風電場維護需要租賃或購買專用的運輸船、吊裝船和直升機等，因此，零部件的運輸和吊裝成本遠高于陸上風電[29]。另外，海上風電機組的維護受限于海況條件，往往不能對風電機組進行及時有效的維護，從而造成一定電量損失，間接增加了海上風電場的運維成本[17,30]。

海上風電場的維護工作面臨著完全不同于陸上風電場的挑戰，如果完全照搬陸上風電場的維護方式，將會出現很大的不適應性。現有的相關研究主要是為了克服海上風電維護面臨的故障率高、可達性差和成本高這三大挑戰而展開的。

2 海上風電維護策略

海上風電場維護成本不僅包括運行維護產生的人工費用、維修費用和備品備件等費用，還包括機組停機造成的電能損失[31-32]。因此，研究海上風電的維護策略對保證風電場經濟性與可靠性至關重要。風電場維護策略分類方式很多，根據歐洲標準化協會規定，風電機組的維護可以分為事后維護、計劃維護、狀態維護3類[10]。目前，國內外針對海上風電維護策略的研究較多，研究趨勢及方向如圖1所示，歸納如下。

2.1 事后維護策略

事后維護是指設備發生故障前，不對其進行預防性維護，直至設備發生故障后再安排相關人員進入海上進行維護[33]。由于故障的發生具有隨機性，與陸上相比，海上風電機組面臨惡劣的自然環境、復雜的地理位置和困難的交通運輸條件。在海上天氣情況惡劣的時候，維修人員難以接近，若無法及時維修，將導致停機時間更長，則發電量損失巨大。因此對于海上風電而言，事后維護策略只適用于重要程度低、維護成本低的部件。與計劃維護和狀態維護相比，事后維護可以降低對機組維護及檢查的頻率[34]，能夠在一定程度上節省海上運輸費用。對于海上風電場而言，事后維護需要更長的維修時間、更多的維護資源并導致更長時間的故障停機。據統計，現有海上風電場的事后維護費用占總運維成本的65%～75%。綜上，海上風電事后維護策略雖然能在一定程度上節省運輸費用，但會導致更高的電能損失，經濟性遠低于其他類型的維護策略。

2.2 計劃維護策略

計劃維護是指在對設備的故障規律有一定認識的基礎上，無論設備的狀態如何，按照預先規定的時間對其進行維護的方式。計劃維護主要分為日常巡檢和特殊巡檢。海上風電場設備日常巡檢主要對風電機組、水面以上風電機組基礎、海上升壓站設備、風電場側風裝置、升壓變電站、場內高壓配電線路進行巡回檢查；特殊巡檢是針對發生風暴潮、臺風、海上水文氣象異常等情況，或風電機組、海上升壓站非正常運行，或風電機組進行過事故搶修（或大修），或新設備（技術改造）投入運行后，增加的特殊巡回檢查內容。海上風電計劃維護策略相關的研究主要包括計劃維護策略優化和基于計劃維護策略的組合維護兩方面。

計劃維護策略的優化研究，主要集中在優化計劃維護周期。計劃維護周期選擇不恰當，會出現過度維護或維護不足的現象，造成維護成本過高或可靠性過低的后果。文獻[35]根據不同風電場的機組故障率和維護成本制定適合于每個風電場的維護計劃，其中機組故障率通過海上風電機組的技術參數與海上風電場所處地區的天氣狀況進行預測，每個風電場有不同的維護間隔，能夠很大程度上提升維護經濟性。目前，對于已經投運的海上風電場，通常固定采用每年一到兩次的維護周期。但實際根據故障統計數據，機組的故障率在全生命周期內呈浴盆曲線，即初期、晚期故障率高，中期故障率低，在全生命周期內采用固定的維護間隔往往維護經濟性較差，應對處于不同階段的機組采取不同的維護間隔。文獻[36]結合海上風電機組全生命周期內的失效曲線，將機組維護分為多個階段，提出了海上風電機組分階段計劃維護策略，對于處于不同運行階段的機組實行不同的維護頻率。研究結果表明，分階段計劃維護策略與傳統維護策略相比能夠減少維護次數，在一定程度上降低維護成本。

組合維護策略是一種對計劃維護策略的擴展。海上風電場在進行維護時需要租賃直升機或運維船，目前中國小型維護船的年租賃費用約為200萬元，大型起重船的出海成本更高。據統計，運輸設備的租賃費用約占總運維成本的近70%[37]。通常情況下，對各部件進行單獨維護可能需要耗費更多的運輸成本[38]。據統計，對于一個擁有100臺風機的海上風電場，即使風電機組的可利用率高達97%，所有風電機組全部正常工作的概率僅為15%，一年中只有18天無故障運行[37]。為降低成本，近期部分學者提出了組合維護方法，即在對某一部件進行維護時，對其他還未達到維護期的部件提前進行維護。文獻[35]提出了針對機組上多個部件的組合維護優化算法，該算法能夠快速找出可以使總運維費用最小的機組各部件維護組合方式。文獻[37]考慮海上風電場的特殊性，采用蒙特卡洛流程仿真方法，建立了海上風電場組合維護模型，該組合模型主要面向高故障率、低耗時的小型故障，實例分析顯示該方法可降低維護運輸成本5%以上。

除了對計劃維護時間間隔的優化及組合維護的研究，還有文獻進行了以下方面的研究。文獻[18]在考慮運維經濟性和機組可靠性的條件下，定義了維護優先數，并采用數據包絡分析方法進行求解，以確定機組各部件的計劃維護方式及先后順序。算例結果顯示對于多風電機組的風電場而言，分級優化可以大大節省維護時間。天氣因素對海上風電機組維護的可達性產生很大的影響。文獻[39]考慮了天氣、季節因素對風電機組可達性產生的影響，構建了機會模型以對不同的天氣指定不同的計劃維護策略。算例結果表明，考慮天氣的計劃維護策略能夠顯著降低運維成本。

計劃維護是目前海上風電最經濟可行的維護方式，也是目前海上風電場所采用的最主要的維護策略。

2.3 狀態維護策略

狀態維護策略是預防性維護的一種，是指在海上風電設備中安裝各種傳感器，采集機組當前的運行狀態數據，并且評估機組狀態，在機組的狀態評估和健康預測的基礎上，確定機組的維護時機和維護內容。狀態維護是通過機組狀態監測過程中的狀態信息對機組運行狀態進行判斷，以便及時發現故障并迅速制定正確有效的維護方案[40-41]。狀態維護使風電設備的維修管理從計劃性維修、事后維修逐步過渡到以狀態監測為基礎的預防性維修。狀態維護過程示意圖如圖2所示。狀態維護能夠在最大限度保證機組可靠性的同時減少不必要的維護操作和停機時間，在一定程度上能夠降低維護成本[42-43]。

實現狀態維護的核心是風電機組及核心零部件的狀態監測與故障診斷技術[44]。狀態監測與故障診斷技術適用于風電機組齒輪箱、主軸、發電機和葉片等具有退化失效過程的關鍵部件。研究者針對風電機組做了大量關于狀態監測與故障診斷的研究和探索，目前風電機組的狀態監測與故障診斷技術已經取得了大量的研究成果。針對不同的監測信號，發展了不同的故障診斷技術，可監測的信號包括：振動信號、聲學信號、電信號、溫度信號以及油液成分等[45]。海上風電機組安裝了各類傳感器，可以測得大量的狀態數據。但由于風速的隨機波動特性，和變速型風電機組自身的特性，風電機組往往運行在多種工況下，加上設備運行狀況本身也比較復雜，采集到的信號往往表現出較強的非平穩性和非線性，有時還具有較低的信噪比。如何處理和分析這些信號，是當前風電機組狀態監測與故障診斷的關鍵難題[21]。

文獻[46]綜述了包括海上風電在內的多種海洋可再生能源系統采用的狀態維護方法。由于海上風電場維護管理的特殊性，狀態維護是海上風電場運維管理最理想的方式[11]。但是，狀態維護需要復雜且昂貴的狀態監測設備及系統[47]，出于成本考量，目前已投運的海上風電場采用狀態維護方式的還比較少。海上風電場對機組的可靠性要求很高，狀態維護策略能夠滿足海上風電場對可靠性的迫切需求。隨著技術的進步與發展，狀態監測系統的成本將持續降低，海上風電狀態維護策略的研究成果對未來的海上風電運維發展至關重要。

對海上風電機組的運行狀態進行實時監測、狀態評估是進行維護的前提[48]。海上風電場條件惡劣，且離岸距離遠，維護人員不能及時到達機組進行檢查，所以海上風電機組對于狀態監測的準確性及監測范圍的需求遠高于陸上風電。陸上風電機組狀態監測系統的研究較早，目前已經趨于成熟。中國海上風電狀態監測發展較晚，現有研究歸納分析如下：為適應海上風電場環境的特殊性，文獻[49]提出了基于B/S模式的大型海上風電機組監測平臺研究，以達到遠程監測設備運行狀態、診斷風電機組故障、查看歷史運行數據、預測監測參數的短期變化，從而將損失降到最低，但是該方法仍欠缺高效準確定位故障位置的能力。為提高故障定位的能力，文獻[50]構建了基于ZigBee的海上風電狀態監測系統，考慮到傳感器之間的相互影響，在風電機組的各關鍵部件安裝無線傳感器，包括速度傳感器、溫度傳感器、振動傳感器，實時全方位采集風電機組運行的數據，可以實現對故障的準確定位。文獻[51]提出一種基于可靠性的維護策略模型，建立了動態降級模型，該模型通過狀態監測的輸入進行更新，然后估計不同維護操作下的結果。

基于狀態數據對機組狀態進行診斷，能夠及時發現風電機組及大部件的早期缺陷或故障。文獻[52]構建了基于狀態維護的海上風電機組維護決策模型，根據機組的狀態監測數據，使用馬爾科夫狀態轉移方程對風電機組狀態進行預測，對性能退化程度不同的機組采取不同程度的維護方式。對于狀態維護而言，維護閾值的選擇對維護費用會產生較大的影響。

當機組或部件發生早期故障后，預測設備剩余壽命對海上風電運維具有重要指導意義。基于狀態監測對機組或部件進行壽命預測，能夠提前安排機組維護方案，調配維護資源，以避免設備發生失效造成損失。文獻[53]基于狀態維護策略，建立優化模型利用狀態監測數據確定海上風電機組葉片更換的預警閾值及計劃維護的最佳更換時間。該研究能夠準確預測葉片更換時間，保證葉片可靠性的同時減少停機時間。但是，該研究只針對機組葉片，缺乏對其他部件或整個系統的最佳維護閾值的研究。在此基礎上，文獻[20]基于狀態監測信息利用人工神經網絡模型預測機組各部件的剩余壽命，并根據故障概率安排機組設備的維護計劃，算例證明該方法效果顯著。

2.4 混合維護策略

每種維護策略適用于特定的零部件，單一的維護策略無法滿足風電機組整體運維費用最低的需求。目前，大量研究開始采用多種維護策略相結合的方式，以使得總運維費用最低。文獻[24]提出了考慮可達性的海上風電機組綜合維護策略。作者綜合運用狀態維護和計劃維護策略，優化機組部件的計劃維護更換周期和不完全維護的時間間隔。文獻[54]考慮了維護過程中的可達性約束條件，提出了將事后維護和計劃維護結合的維護策略，并采用蒙特卡洛方法模擬各部件的隨機故障，選擇合適的計劃維護周期。類似的，文獻[55]基于事后維護和計劃維護建立了考慮機組各部件壽命的維護決策模型，并求解使得總運維成本最小的最佳維護時間。對于在最佳維護時間內發生故障的機組采用事后維護，對于在最佳維護時間之前未發生故障的機組采用計劃維護。

針對不同的海上風電設備選擇不同的維護策略，在滿足機組的可靠性要求的情況下，最小化風電場綜合運維成本是未來混合維護策略研究的方向。

3 海上風電維護路徑優化

在海上風電維護過程中，選定了合適的維護策略以后，如何選擇最優運維路徑是海上風電維護管理中面臨的另外一個重要的問題。

降低海上風電運維成本的一個潛在領域是海上維修物流[56]。通過運維船或直升機將技術人員、設備、備品備件等運輸到風電機組是一個重大挑戰[57]。海上運輸設備的租賃及使用費用昂貴，在運維費用支出中占很大的比重[58-59]。運維船的路徑規劃是一個復雜的多約束組合優化問題。目前針對海上風電路徑優化的研究可以分為單風電場的路徑優化及風電場群的路徑優化。

3.1 單風電場的路徑優化

文獻[60]首次引入了海上風電場運維船的路徑規劃與調度問題，研究的目的在于找出運維船的優化路線與調度方案。該研究構建了維護路徑與調度的數學模型，并通過模型求解出了以運維船成本及電能損失最小為目標的最優解，同時給出了每艘運維船幾天內的詳細路線與調度方案。該方法能夠充分利用運維船，減少運輸費用，但是該研究提出的模型求解困難、計算速度慢，只適合于簡單的小型風電場。文獻[61]為解決運維船的路徑優化與調度問題提出了電弧模型和路徑流量模型，首先對電弧模型使用Dantzig-Wolfe分解進行重構得到路徑流量模型，然后使用了高效的啟發式算法求解路徑流量模型，使得運維船的路徑與調度問題的計算量大大降低，能夠適用于運維情況復雜的大型海上風電場。文獻[62]同時也提出一種聚類匹配算法，能夠以更快的速度解決多臺風電機組的路徑優化問題。

3.2 風電場群的路徑優化

上述研究都只考慮了單運維基地-單風電場的運維船路徑優化與調度問題，并沒有考慮運維服務提供商可以使用多個港口作為運維基地為多個海上風電場提供運維支持的情況。隨著越來越多鄰近風電場的集群開發，考慮多運維基地-多風電場的運維船路徑優化與調度愈發重要[63]。為解決這個問題，文獻[10]以多運維基地-多風電場的運維路徑優化與調度為背景，提出了基于Dantzig-Wolfe分解方法的算法，對風電機組進行混合整數線性規劃求解，以生成每個周期內所有可行的路線以及運維船調度方案，然后利用整數線性規劃模型找出能夠最小化運維成本的最佳路徑與調度方案。未來的海上風電發展將會朝著遠?；l展，存在運輸續航能力以及成本的限制，目前用母船攜帶子船到達離岸較遠的風電場，再由子船在風電場內執行維護活動的方式。文獻[64]考慮遠海風電場運維時子母船結合的方式，同時對大型維護任務分班次進行或留在海上直至任務結束兩種模式分別進行模擬，并準確計算各種模式的停機時間。該研究顯示這種方式能夠在一定程度上為降低大型遠海風電場的運維成本提供方案。

4 海上風電維護調度決策

海上風電路徑規劃是海上維護管理的重要技術環節，而海上運維調度決策是路徑規劃能順利開展的前提條件。海上維護調度決策的目標是維護所涉及的生產管理、運行管理、設備管理和安全管理等環節產生的各類信息，并結合天氣環境信息，對維修人員、備品備件以及運維船等維護資源進行快速合理調配。海上風電維護調度決策是海上風電場日常工作的重要內容之一，是確保風電場維護工作高效開展的基本要素。

不同于陸上風電場，海上風電場運維受環境影響很大，能否進行海上風電維護主要取決于天氣狀況[32]，當浪高或風速超出運輸設備的限制時將不能接近風電機組進行維護[7]。風電機組維護調度是指在合適的時間窗內對維修所需的各種資源進行調度和分配，以保證維護的高效順利開展，同時需要考慮電量損失成本和運維成本的平衡（如圖3所示），從而提高海上風電場的運維效率同時使運維總成本最低、系統可靠性高[11,45,62]。當制定海上風電運維計劃時，需要考慮很多因素，包括：天氣狀況、維修資源（如技術人員、運維船和備品備件）是否可用、機組停機造成的損失等[23]。目前有關維護調度策略的研究主要分為：維護調度模型建立及優化、維護調度計算速度提升、維護調度系統及工具開發。


圖3 電量損失成本和運維成本的平衡

Fig.3 Balance of loss cost and maintenance cost

4.1 模型的建立及優化

為減少維護時的運輸費用和降低機組停機損失，文獻[65]建立了一種混合整數規劃維護調度模型，并給出初步結果。文獻[5]提出了整數線性優化模型以在機組輸出功率低或執行維護的同時進行一定數量的計劃維護，該模型結合風電場當天的功率預測數據以及計劃維護任務數據，最終輸出當天的最佳維護計劃安排，算例結果顯示該模型能夠節約43%的成本。該模型能夠顯著提高風電場維護的經濟性，但并未考慮惡劣天氣對機組可達性的影響。文獻[66]在文獻[5]的基礎上對模型進行改進，使用整體功率預測代替點預測，增加了惡劣天氣對機組可達性影響這一約束條件，同時在模型中加入了在惡劣天氣時可以利用直升機進行維護這一選擇。文獻[28]提出了一種分析模型，該模型能夠快速計算出進行海上風電場技術維護時的人員及設備運輸方式，模型詳細考慮了運維人員的數量、運維船種類的選擇、是否使用直升機等。在實際海上風電運維過程中，運維船至關重要，因為船只的使用成本占總運維成本的50%左右，運維船的選擇會對運維費用產生很大的影響。文獻[7,67-69]分別提出了運維船的調度決策模型，對海上風電場運行狀態下的天氣參數、機組部件失效特性、運維船規格和船隊組成等進行模擬，通過選擇最佳的運維船尺寸以及船隊規模，能夠顯著降低維護成本。文獻[70]提出了一種基于多智能體系統的混合維護模型，實現多個零部件之間的動態交互的系統建模，同時提出了多標準決策算法以分析和選擇不同的維護策略，該模型同時考慮了維護活動成本、能量損失成本和狀態監測系統安裝成本、文獻[71]以最大化海上風電場利潤為目標，建立維護策略調度模型，該模型考慮輸電線路容量和風電場約束、波浪高度限制和尾流效應，并具備納入狀態監測信息的能力，通過測試系統驗證了模型的適用性。文獻[72]以全壽命周期維護成本最低為目標，建立確定性模型和隨機模型兩種維護決策支持模型。其中，確定性模型適用于能夠比較準確的獲得故障率的場景，而隨機模型適用于對故障率確定性較低的場景。以英國海上風電場為例驗證兩種模型，通過對故障率和風電機組數量的靈敏度分析，得出兩者對全壽命周期維護成本近似線性的影響規律。

4.2 計算速度的提升

海上風電場維護調度是一個復雜的多約束問題，求解最佳的調度方案困難。為提高求解最佳運維方案的效率與準確性，文獻[73]運用了多蟻群優化算法進行求解，文獻[74]建立了帶約束的非線性優化模型解決該問題，文獻[75]在之前文獻的基礎上，對海上風電場可靠性及運維經濟性進行重新定義，并利用NSGA-II算法對海上風電維護調度方案的帶約束非線性多目標規劃模型進行求解，獲得支持海上風電場維護調度的一組帕累托最優解。使用這些方法能夠大量減少求解時間，提高運維安排效率。

4.3 維護調度系統開發

海上風電場調度管理員需要同時處理大量的風電機組信息以制定維護調度方案，該過程需要耗費大量的人力[76]。隨著海上風電場的大型化發展，海上風電場迫切需要自動化運維調度決策工具及系統[77]，調度決策系統的功能如圖4所示。由于中國海上風電發展時間較短，目前尚未形成能夠適應海上風電的維護調度決策系統。文獻[78]概述了現有的商業和非商業調度決策支持系統的主要特點，并總結歸納了49個決策支持模型，這些模型涉及了海上物流、電力生產和項目總成本，在一定程度上覆蓋了海上風電場的全壽命周期。文獻[79]建立強大且靈活的元啟發優化模型使得風電場日常維護自動化，并根據歷史數據識別維護方案的優缺點，預測該計劃實施的預期收益。為進一步提高維護調度的自動化及可視化程度，文獻[72,80]提出了海上風電場維護成本優化決策系統及工具。決策支持系統旨在供海上風電場運營商使用，其總體目標是應用計劃維護策略以降低海上風電場的全生命周期維護成本。

海上風電維護調度系統的建立將對維護工作的秩序和信息的組織方式進行有效的規范，從全生命周期角度對風電機組等主要設備進行了全面的動態管理，為優化海上風電場的維護管理奠定了基礎，為風電場的綜合決策管理提供了有效的支撐。

5 結論

隨著海上風電在全球范圍內的迅速發展，海上風電場維護管理已逐漸成為影響海上風電發展的主要因素之一。針對海上風電面臨的故障率高、可達性差、運維成本高等3個突出問題，圍繞海上風電維護管理技術的現狀及發展進行綜述。綜合考慮海上風電場所處復雜氣象環境和運維活動面臨的風險挑戰，從維護策略、路徑優化和維護調度決策3個方面綜合分析了海上風電維護管理技術研究現狀和發展趨勢。

海上風電維護管理技術的發展現狀總結如下：

1）海上風電運行維護策略的研究集中在事后維護、計劃維護和狀態維護3個方面。事后維護策略只適用于重要程度低、維護成本低的部件，雖然能在一定程度上節省維護費用，但會導致更高的電能損失；計劃維護策略是目前海上風電場主要采用的方式，研究主要集中在對全生命周期內優化維護間隔和對多個零部件進行組合維護以最大化提升維護經濟性，但計劃維護策略無法避免維護過度和維護不足的問題；狀態維護策略解決了事后維護和計劃維護的不足，目前的研究主要集中在風電機組故障診斷和壽命預測兩個方面，但狀態維護需要安裝復雜且昂貴的狀態監測系統，目前在海上風電場中尚未廣泛使用。

2）海上風電維護路徑規劃問題的難點在于高效快速求解大規模約束下的組合優化問題。由于組合優化問題很難在多項式時間內求得精確解，目前的研究主要從兩個方面解決大規模組合優化求解問題。一方面是簡化非線性路徑規劃模型，采用線性模型近似代替原非線性優化問題，求解線性規劃模型的精確解；另一方面采用降維與啟發式優化求解方法相結合的方法來降低求解組合優化問題的時間復雜度?，F有海上風電路徑優化研究能夠在一定程度上促進運維船的高效利用。

3）海上風電場維護調度決策研究能夠考慮影響運維成本的因素，采用不同的模型及算法，快速、可靠地找出最佳的維護調度安排，降低運維成本，提升海上風電場運營效益。但目前海上風電維護調度模型的研究仍然處于理論研究階段，考慮因素仍不全面、求解速度不夠快、系統還不夠完善，有必要對其進行更深入的研究。

海上風電管理技術研究發展趨勢總結如下：

1）由于單一的維護策略僅適用于特定的零部件，僅采用單一策略難以滿足海上風電對設備可靠性和維護經濟性的要求。針對不同可靠性要求的部件采用不同的維護策略，綜合運用事后維護、計劃維護和狀態維護策略，在滿足可靠性的要求下優化整機綜合維護成本的海上風電維護策略是今后的發展趨勢之一。

2）未來海上風電運維將擴展到多運維基地-多風場的集中式大規模海上運維船只維護調度服務模式。為適應未來海上風電場運維需要，研究遠海風電場的運維所需要的子母船結合的運維船路徑規劃方案，發展更加高效準確的路徑規劃算法以適應海上風電場大型化、集群化發展趨勢，考慮實際風浪環境影響下的運維船的時間延遲等是海上運維路徑規劃需要進一步深入研究的問題。

3）未來海上風電維護調度決策系統應需要對海上風電場集群內部成百上千臺海上風電設備進行統一的維護調度。在海上維護調度模型中納入更加精準的天氣預報信息，高效利用海上運維短暫的時間窗口。在真實的維護場景中，采用更加精細化的維護調度建模方法，發展高效快速的維護調度決策模型求解方法，為解決風電場集群化的維護調度服務奠定基礎，是未來海上維護調度方面需要進一步發展和深入的方向。

4）隨著物聯網、大數據和人工智能技術愈發成熟，海上風電的智能化運維成必然趨勢。基于大數據和人工智能技術的風電設備狀態評估與故障診斷技術將提供更加準確的風電機組整機綜合性能評估、關鍵部件故障診斷及預警等設備狀態信息；無人機、智能維修機器人等自動化巡檢設備的廣泛應用將提升風電場巡檢效率、安全性和針對性，減少風電場工作人員工作量。結合智能化狀態診斷和自動化維護技術的智能維護管理技術將成為未來研究的另外一個重要方向。

隨著海上運維的問題逐步突出，海上風電維護管理技術將越來越重要，只有進一步深入研究才能促進海上風電持續健康發展。