Cet article propose une nouvelle approche basée sur les pronostics pour optimiser
opérations et entretien (Ô&M) décisions dans les systèmes hydroélectriques. Notre approche
exploite les informations des données des capteurs pour prédire avec précision le reste
distribution à vie des actifs de production critiques dans les systèmes hydroélectriques,
c'est-à-dire, butées, et utilisez ces prédictions pour planifier de manière optimale O&M
actions pour un parc de groupes hydroélectriques. Nous considérons des interdépendances complexes
sur les risques de panne des générateurs hydroélectriques, réservoir, production, et la demande
décisions de gestion. Nous proposons une jointure stochastique O&Modèle de planification M pour
relever les défis uniques de l’hydroélectricité O&M incluant l’interdépendance des
capacités de production, la nature non linéaire de la production d’électricité, opérationnel
exigences, et incertitudes. Nous développons une décomposition à deux niveaux basée sur
algorithme de solution pour traiter efficacement les cas à grande échelle. L'algorithme
intègre une combinaison de coupes d'optimalité de Benders et de coupes entières pour résoudre
le problème de manière efficace. Nous concevons un cadre expérimental pour
évaluer le O proposé basé sur les pronostics&Cadre de planification M, en utilisant
données de surveillance de l'état réel des systèmes hydroélectriques, marché historique
prix, et données sur les apports d'eau. Le cadre développé peut être partiellement
mis en œuvre pour une approche progressive. Nos expériences démontrent la
avantages significatifs de l'O piloté par capteur&Cadre M pour l'amélioration
fiabilité, disponibilité, utilisation efficace des ressources, et le système
rentabilité, en particulier lorsque l'on passe progressivement du traditionnel système basé sur le temps
des politiques de maintenance à la maintenance basée sur les pronostics conditionnels
politiques.

Cet article explore les excursions dans le temps et leurs implications.

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