发电设备维修管理决策支持系统研究.pdfVIP

第21卷 华 中 电 力 2008年第5期 发电设备维修管理决策支持系统研究 王 亚 平 (广东新会双水发电厂有限公司，广东 新会 529451) 摘要：对发电设备维修管理决策问题进行了分类并建立了相应的维修决策优化模型，提 出了发电设备维修管理决策支持系 统的结构设计．说明了系统的特点和功能模块，指出了在系统的实现过程中应该注意的关键技术。 关键词 ：发 电设备 ；维修管理；决策支持系统 中图分类号：TM621．3；TM769 文献标识码 ：B 文章编号 ：1006—6519(2008)05，0077—03 ResearchonaMaintenanceDecisionSupportSystem WANG Ya-ping 的数据采集模块 ，三个维修模型模块 (更新模块 、预 0 前 言 防维修模块和检查模块)。吴洪波开发的系统也类 发电设备在使用过程 中逐渐发生磨损 ，包括有 似 ．所不同的是他 的决策模型体系为发电设备更新 形磨损和无形磨损 ：随着役龄的增加 ，发电设备性 决策模型和发 电设备最佳库存模型。WW．ang开发 能逐渐劣化。通过发电设备维修管理可 以恢复和提 的系统是一个关于时间延迟建模的软件原型，该系 高发 电设备的性能，同时也增加 了运行费用，由于 统主要是利用时间延迟概念和时间延迟模型，确定 维修费用过高会得不偿失，这就需要在这两者之间 出装罐生产发 电设备的最佳预防维修间隔期 。 建立最佳平衡 。以便获得尽可能大的经济效益 ，这 上述的决策支持系统(及软件包)都有一个数据 就是发电设备维修管理决策中需要注意的核心问 分析模块以及一些基本 的优化模型 。它们的共 同不 题．也是保证企业经营成功的一个重要因素。 足之处都在于维修模型过少 ：另外，这些系统运行 由于发电设备维修管理 的重要性 ．世界各国研 时所需的数据不是来 自数据库 ，与维修的MIS也毫 究人员分别建立了许多的维修模型。在实践中运用 无联系。它们 的另一个显著特点就是系统是专用 这些模型作出维修决策时，都需要对相应模型的参 的，只能应用于一些特殊情况。 数做 出估计 、修正和校核 ，这一工作对普通的维修 目前计算机技术飞速发展 ，人工智能和专家系统 工作人员来说显然太难。为了克服这一问题 。便于 技术已经成为重要的DSS工具。并且人工智能、专家 管理者借助模型作出维修决策。提高维修问题的响 系统和DSS相结合成为智能决策支持系统(IDSS)。早 应速度和维修决策的水平 ，发电设备维修管理决策 期的智能系统为DELTMCATS。该系统主要用于火车 支持系统应运而生 的维修管理。在 1986年，Dhaliwal把 AI应用于复杂 1 发电设备维修管理决策支持系统现状 系统的维修和运行 。后来 ，Kobbacy提出了维修智能 决策的主要功能特征。Kobbacy的贡献还在于他指出 最早的发 电设备维修管理决策支持系统运行 了影响模型选择的因素，如历史数据、维修策略、标准 在微型计算机上 ，比较典型的软件包如 Bradford大