الأمثلية متعددة الأهداف لجدولة الصيانة الخضراء الذكية لمحطات توليد الطاقة

الباحث

أسيل جميل هليل

المشرف

لمياء محمد داود

الجامعة

الجامعة التكنولوجية

الكلية / القسم

قسم هندسة الانتاج والمعادن / الهندسة الصناعية

الشهادة

دكتوراه

السنة

2024

لغة الرسالة

انكليزي

الكلمات المفتاحية

Green maintenance;Maintenance scheduling;Multi-objective optimization;Power plants

تعد جدولة الصيانة أمراً حاسم في مختلف الصناعات، مثل الطيران، وصناعة السيارات، ومحطات توليد الطاقة، حيث تتعرض المعدات للتدهور مع مرور الوقت. تعتبر أنشطة الصيانة مهمة للأنظمة الإنتاجية المعقدة وعالية المخاطرء خاصة بالنسبة لمحطات الطاقة التي يُطلب منها التشغيل بشكل مستمر 24 ساعة في اليوم طوال العام. وهذا يستدعي جدولة دقيقة لأنشطة الصيانة لتقليل الاضطرابات وتمديد عمر وحدات التوليد. يقدم هذا البحث منهجية مطورة لنظام تحسين جدولة الصيانة الخضراء الذكية لمعالجة جدولة الصيانة لمحطة توليد الطاقة الكهربائية. حيث تم تطوير سلسلة من النماذج تبدأ من استخلاص البيانات، والحسابات، وصياغة نموذج امثلية ثلاثي الأهداف يدمج تعظيم تجهيز الطاقة الكهربائية، وتقليل تكاليف الوقودء وتقليل انبعاثات ثاني أكسيد الكربون. ثم تم تطوير خوارزمية الحوت متعددة الأهداف el: على نهجين مختلفين. النهج الأول يتضمن الترميز الثنائي، حيث يُمثل كل وحدة توليد لكل فاصل زمني في شكل ثنائي. بينما في النهج الثاني، يتم دمج مستودع ذو حجم ثابت في الخوارزمية لحفظ واسترجاع حلول Pareto المثلى. ثم تم استخدام تحليل العلاقة الرمادية مع Taguchi لضبط معلمات الخوارزمية المطورة. ولغرض التعامل مع تعقيد جدولة صيانة محطات الطاقة الكهربائية ، تم اعتماد مجموعة متنوعة من القيودء بما في ذلك ad نافذة الصيانة، وقيد الطلبء وقيد الأولوية. تم تطوير نموذج أسبقية الصيانة Sli على تقنية المنطق المضبب لدمج القيد بالأولوية، مما يعزز القابلية للتكيف لجدولة النتائج. تم تنفيذ المنهجية في محطة كهرباء القدس - بغداد كتطبيق واقعي. من أجل التحقق من قابلية تطبيق المنهجية المطورة وفعاليتهاء تم فحص ثلاث حالات بقيود مختلفة (قيد الطلب)، (قيد الطلب مع Lue معلمات الخوارزمية)، و(قيود الطلب والأسبقية). وتمت مقارنتها مع حالة المحطة لسنة 0. أظهرت النتائج أن الخوارزمية المطورة فعالة في تحسين أداء محطة الطاقة. على وجه ،asi زادت إنتاجية الكهرباء بنسبة 9011.57 وتناقصت نفقات الوقود بنسبة 906.56 عند تطبيق قيد الطلب. عند تطبيق قيود الطلب مع معلمات الخوارزمية المثلى، زادت إنتاجية الكهرباء بنسبة 1 وتناقصت نفقات الوقود بنسبة 99.6. علاوة على ذلك؛ عند تطبيق كل من قيود الطلب والأسبقية، زادت إنتاجية الكهرباء بنسبة 10.39 % وتناقصت نفقات الوقود بنسبة %2.92. ومع cull تشير جميع الحالات إلى زيادة في انبعاثات ثاني أكسيد الكربون بسبب الزيادة في انتاجية الكهرباء ينما يعتبر تقليل انبعاثات ثاني أكسيد الكربون أمرًا ذا أولوية قصوى من الناحية البيئية، إلا أن زيادة توليد الطاقة الكهربائية هو أمر أكثر أهمية بالنسبة لمشغلي محطات الطاقة الكهربائية. وبالتالي، تشير النتائج إلى موثوقية واستقرارالمنهجية المطورة في تحقيق الأهداف الرئيسية.

Maintenance scheduling is a crucial activity in various industries, such as aeronautics, automotive manufacturing, and power generation plant, where equipment is subject to deterioration over time. Maintenance activities are important for complex, and high-risk production systems, especially for power plants that are required to operate continuously 24 hours a day throughout the year. This necessitates careful scheduling of maintenance activities to minimize disruptions and extend the lifespan of the generating units. This research presents a proposed methodology for intelligent green maintenance scheduling optimization system to address a power plant maintenance scheduling. The methodology involved development series of models that start with data acquisition, calculations, and formulation of a tri- objective optimization model that integrates power supply maximization, fuel cost minimization, and CO2 emission minimization. Then, Binary Pareto Multi-Objective Whale Optimization Algorithm (BPMOWOA) is developed based on two different approaches. The first approach includes binary encoding, in which each generating unit for each time interval is represented in a binary form. While, in the second approach, a fixed-sized repository is integrated into the algorithm for saving and retrieving the Pareto optimal solutions. Afterwards, Taguchi Grey Relational Analysis is utilized for tuning the developed algorithm parameters. To tackle the complexity of power plant maintenance scheduling, various constraints are considered, including maintenance window constraint, demand constraint, and priority constraint. Fuzzy-based maintenance priority model is developed to integrate the priority constraint, enhancing the robustness and adaptability of the scheduling results. The proposed methodology is implemented at Al-Quds Power Plant- Baghdad as a real application. In order to verify the applicability and effectiveness of the proposed methodology, three cases at various constraints, such as (considering demand constraint), (considering demand constraint with tuning algorithm parameters), and (considering both demand and priority constraints), are examined and compared with the plant state in year 2020. The results show that the developed algorithm is effective in improving the power plant performance. Specifically, electricity generation increased by 11.57% and fuel expenses decreased by 6.56%, when applying the demand constraint. When applying the demand constraints with the optimal algorithm parameter, electricity generation increased by 10.21% and fuel expenses decreased by 9.6%. Moreover, when applying both demand and priority constraints, electricity generation increased by 10.39% and fuel expenses decreased by 2.92%. However, all cases indicate an increase in CO2 emissions due to the increased supply. While the minimization of CO2 emissions is a top priority from the environmental aspect, maximizing the generating electricity is more critical for power plant operator. Thus, the results indicate the reliability and stability of the proposed methodology in meeting the main goals of the power plant.

طلب نسخة من الملف

الملفات غير منشورة على الموقع. اترك بياناتك وسيتواصل معك موظفو قسم الشؤون الثقافية والفنون لإرسال النسخة مجاناً.

الاسم

رقم الهاتف

البريد الإلكتروني

الغرض من الطلب (اختياري)

إرسال الطلب