基于全寿命周期的风电企业设备采购与运维管理研究

【摘要】：常规化石能源的存量锐减和生态环境的污染破坏为新能源的发展提供了契机。作为可再生能源,风电以其巨大的减排效益和较低的发电成本成为了最受欢迎的清洁能源之一。在过去的十年中,中国的风电产业有了突飞猛进的发展,装机容量居世界第一,但与此同时也面临着并网发电困难、弃风限电严重的瓶颈。风电设备是风电场运营的直接载体,风电设备管理的好坏直接影响着风电企业的经济效益和风电产业的健康程度。在我国风电产业可持续发展的需求下,进行基于全寿命周期的风电设备采购与运维管理研究就显得尤为重要。 本文首先在对全寿命周期管理研究现状综述的基础上,阐述了风电设备、设备全寿命周期管理、供应商选择评价和BP神经网络等相关基础理论,论述了风电设备全寿命周期管理的阶段和内容。其次,分析了我国风电设备采购及运维管理的现状、存在的问题及成因,探讨了对风电设备实施全寿命周期管理的必要性。再次,分析了风电设备采购管理的目标和流程,在现行的指标体系的基础上,运用全寿命周期管理方法,新增了可靠性、全寿命周期成本、并网能力和度电成本等指标,运用SPSS软件对指标进行了分析,构建了风电设备供应商选择评价指标体系,运用BP神经网络方法构建了风电设备供应商选择评价模型,通过实例验证了模型的有效性。最后,从开展全寿命周期管理绩效评估、健全风电设备全面管理制度、强化风电设备状态检修管理、提高风电设备并网能力和加强风电设备信息化管理五个方面,对风电设备运维管理提出了策略建议,为风电企业加强设备管理提供了借鉴和参考。 【关键词】：风电企业 设备 全寿命周期管理 供应商 BP神经网络
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：F426.61;F273.4;F274
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-18
• 1.1 选题背景及意义10-12
• 1.1.1 选题背景10-11
• 1.1.2 选题意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-15
• 1.2.1 国外研究现状12-13
• 1.2.2 国内研究现状13-15
• 1.3 本文的技术路线和研究内容15-18
• 1.3.1 本文的技术路线15-16
• 1.3.2 本文的研究内容和框架安排16-18
• 第2章 相关基础理论18-27
• 2.1 风电设备基础理论18-20
• 2.1.1 风电设备的概念18
• 2.1.2 风电设备的构成18
• 2.1.3 风电设备的特点18-19
• 2.1.4 风电设备的管理成本19-20
• 2.2 设备全寿命周期管理基础理论20-23
• 2.2.1 设备全寿命周期的内涵20
• 2.2.2 设备全寿命周期管理的内容20-21
• 2.2.3 设备全寿命周期成本21-23
• 2.3 供应商选择评价基础理论23
• 2.3.1 供应商选择评价的概念23
• 2.3.2 供应商选择评价指标体系23
• 2.3.3 供应商选择评价方法23
• 2.4 BP神经网络基础理论23-25
• 2.4.1 BP神经网络的原理23-24
• 2.4.2 BP神经网络学习机制24-25
• 2.4.3 BP神经网络的实现方法25
• 2.5 本章小结25-27
• 第3章 风电设备采购与运维管理现状分析27-34
• 3.1 风电设备采购管理现状分析27-29
• 3.1.1 风电设备采购管理现状27-28
• 3.1.2 存在的问题及成因28-29
• 3.2 风电设备运维管理现状分析29-32
• 3.2.1 风电设备运维管理现状29-30
• 3.2.2 存在的问题及成因30-32
• 3.4 实施全寿命周期管理的必要性分析32-33
• 3.5 本章小结33-34
• 第4章 风电企业设备采购管理34-61
• 4.1 采购管理的目标和流程34-35
• 4.2 风电设备供应商选择评价指标体系构建35-54
• 4.2.1 指标的获取原则35-37
• 4.2.2 指标体系的初步设计37-39
• 4.2.3 对指标进行SPSS分析39-42
• 4.2.4 指标体系的构建42
• 4.2.5 指标的具体说明42-54
• 4.3 风电设备供应商选择评价模型构建54-58
• 4.3.1 评价方法确定和模型变量选取54-55
• 4.3.2 样本来源及数据归一化处理55-56
• 4.3.3 基于BP神经网络的选择评价模型56-57
• 4.3.4 BP神经网络训练57-58
• 4.4 算例验证58-59
• 4.5 本章小结59-61
• 第5章 风电企业设备运维管理策略61-69
• 5.1 开展全寿命周期管理绩效评估61-62
• 5.2 健全风电设备全面管理制度62-63
• 5.3 强化风电设备状态检修管理63-65
• 5.4 提高风电设备并网能力65-66
• 5.5 加强风电设备信息化管理66-67
• 5.6 本章小结67-69
• 第6章 结论与展望69-71
• 6.1 论文工作成果69
• 6.2 展望69-71
• 参考文献71-75
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果75-76
• 致谢76-77
• 作者简介77

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