风电场运行维护中的库存管理控制策略

伍孟轩，宋庭新，张一鸣，刘慧敏

（湖北工业大学机械工程学院，湖北 武汉430068）

备品备件在风电设备维修维护过程中必不可少。由于风电场建设处于刚刚起步阶段，没有大量实际数据作为备品备件报废预测和备品备件采购依据，市场上虽然存在一些成熟的库存管理软件，但是这类软件不能完全适用于风电场的库存管理。本文通过分析风电场备品备件相对于风机重要程度的特点，利用ABC分类方法将备品备件进行合理分类，并且根据采购周期长短将B类备品备件分为B1类和B2类，借助理论研究方法对库存进行定性分析和定量计算，设计了风电场库存管理模块并将其集成到风电场运行维护管理系统中，从而在一定程度上解决了风电场运行维护过程中库存管理不合理的问题。

1 风电场运维和库存管理现状

我国风电设备的管理以及风电场维修、维护业务流程、库存管理仍然处于纸质文档管理阶段［1－2］，管理手段还比较单一，资源协调和优化能力亟待提高。风电场运行保障的快速响应能力和安全保障能力的提升，必须依靠技术进步和管理创新，使之向先进高效的网络化、信息化方向发展。

风电场库存管理是风电场运行维护中非常重要的一个环节。风电企业库存管理是指对风电场运行维护过程中所需单位备品备件数量的管理。备品备件是指风机可维修单元（即风机维修和更换的基本单位），风电场库存管理依据风机可维修单元进行合理化管理。现代库存管理的最理想方案是零库存［3］，然而实际备品备件的库存量大于零是显而易见的，库存量需要通过计算而确定。风电场库存过多不仅仅占用大量资金，而且需要人员对库存进行相应维护和管理。此外，某些备品备件长时间闲置，可能会导致浪费；当风电场的库存量不足时，则会出现维修活动无法按期完成。这不仅可能使得电场的管理处于混乱的状态，还可能导致客源流失，使得风电企业的竞争力下降。风电场库存采购标准不确定，某些备品备件库存过多，另一些又不足；单件采购商品耗费大，信息管理程度低。

库存控制方法有很多，但都不适用于风电场库存管理。如:3A库存控制法分零部件的重要程度比较模糊，4-ABC正交完备控制法［4］和基于混和模糊神经网络的零部件库存优化方法［5］仅从单个零件的多个属性角度出发，忽略各个零部件之间的相互影响关系，ABC库存控制法仅从物资的价值程度进行控制，但是价值不能代表物资的需求量。

2 层次分析法确定零部件的重要程度

2.1 层次分析法

层 次 分 析 法 （AHP，Analytic Hierarchy Process）是指将一个复杂的多目标决策问题作为一个系统，将目标分解为多个目标或准则，进而分解为多指标的若干层次，通过定性指标模糊量化方法算出层次单排序和总排序，以作为目标、多方案优化决策的系统方法。AHP应用过程包括:首先绘制出备品备件分类层次结构模型，其次确定比例标度表，然后根据标度表列举出准则层和方案层的判断矩阵并作一致性校验，最后计算各备件元素的权重。

2.1.1 构建风机备件层次结构模型 结合参考文献［6］的分类标准，选取了年消耗金额、易损坏性、提前采购期、供应环境、关键性和可修复性等6个指标，然后运用层次分析法将风机各个部件和对风机各部件有作用的影响因素组织成为一个树状的层次结构，并且对每一个部分的相对重要性给予权数值，进而分析出各个部分的优先权。风电场的备品备件的分类层次结构模型可以分为目标层、准则层、方案层三个层次。其中备品备件在整个风机运行过程中的重要程度属于方案层，风机各个零部件库存量的各种影响因子属于准则层，风机的各个零部件属于方案层（图1）。

图1 备品备件分类层次结构模型

2.1.2 构建判断矩阵 根据层次分析法中的标度与对风电场影响因子相互作用，以及与风机部件之间的相互作用进行调研分析。以年消耗量、易损坏性和提前采购期三个影响因子为例构建判断矩阵（表1）。其中矩阵中的值通过影响因子进行两两对比而定。另外，层次分析法的标度分为9个等级:1代表表示两个因素相比，具有同样重要性；3代表表示两个因素相比，一个因素比另一个因素稍微重要；5代表表示两个因素相比，一个因素比另一个因素明显重要；7代表表示两个因素相比，一个因素比另一个因素强烈重要；9代表表示两个因素相比，一个因素比另一个因素极端重要。而2，4，6，8分别代表上述两相邻判断的中值。

表1 判断矩阵

2.1.3 进行一致性检验 由于在构造成对比较矩阵时，要求满足aijajk＝aik（1≤i，j，k≤n）是不可能的。因此可以允许成对比较矩阵存在一定程度的不一致性。但是，层次分析法需要进行一致性校验。其校验过程和算法如下。

1）通过

将A的每一列向量归一化得B＝（bij），再通过

按行求和，得到C ＝ （c1，c2，…，cn）T，然后通过

对C向量做归一化处理，并利用

（AW）i表示AW 的第i个分量）

计算出λmax的最大特征近似值。计算出成对比较矩阵A不一致程度的指标。接着，根据层次分析法对一致性指标的要求，取平均随机一致性指标RI＝1.24。

2）计算成对比较矩阵A的随机一致性比率CR，并与0.1比较，如果CR≤0.1则认为判断矩阵A具有满意的一致性，否则需要调整矩阵A中的aij的值，直到CR≤0.1为止。

2.1.4 备品备件对目标层备品备件重要性的总权重 风机零部件对单个影响因子的权重

计算出方案层对准则层权重的特征项P＝［P1i，P2i，…，Pni］（i＝1，2，3，4，5，6），最后计算出备品备件占风机正常运行过程中的总权重Wn＝

2.2 层次分析法在风电场备品备件中的应用

东海风电场属于大型海上风电场，总装机容量102MW。由于风电场的风机数量大，每台风机的零部件种类繁多，本文在准则层不变的情况下随机抽取出6种备品备件进行权重排序。这6种零部件为变速箱齿轮、轴承、发电机、液压盘式制动器、偏航齿圈、传感器。

结合层次分析法中的标度，对风电场的影响因子进行两两对比的判断矩阵，确定两个影响因子的相对重要程度，并构建风机部件的判断矩阵（表2）。

表2 影响因子判断矩阵

另外，在影响因子确定的情况下，对风机各部件进行两两对比，确定部件的相对重要程度，并构建风机部件的判断矩阵（表3－表8）。然后通过一致性校验中的第1步计算出表2矩阵中的特征向量［0.0842，0.0363，0.2579，0.1359，0.4557，0.0298］T和最大特征值λmax＝6.4503，并检验随机一致率CR＝0.0726＜0.1，说明矩阵在不一致程度的允许范围内。以同样的方法计分别算出表3矩阵的特征向量［0.0499，0.0281，0.4634，0.1216，0.0742，0.2627］T和λmax＝6.2807，CR＝0.0453＜0.1，表4矩阵的特征向 量 ［0.4008，0.0860，0.2591，0.1728，0.0534，0.0279］T和λmax＝6.2184，CR＝0.0352＜0.1，表5特征向量［0.0770，0.0483，0.4196，0.2640，0.1641，0.0270］T和λmax＝6.3082，CR＝0.0497＜0.1，表6矩阵的特征向量［0.0461，0.0306，0.4509，0.2376，0.1413，0.0936］T和λmax＝6.1920，CR＝0.0310＜0.1，表7矩阵的特征向量［0.1320，0.0893，0.4552，0.0556，0.2387，0.0292］T和 λmax＝6.1920，CR＝0.0310＜0.1，表 8 矩 阵 的 特 征 向 量 ［0.0317，0.0528，0.4300，0.2486，0.0928，0.1440］T和λmax＝6.0982，CR＝0.0158＜0.1。最后通过层次分析法的第4步计算出各个备品备件的层次总排序，零部件权重由高到低的排序为:发电机、液压盘式制动器、偏航齿圈、齿轮、轴承、传感器（表9）。

表3 年消耗金额

表4 易损坏性

表5 采购提前期

表6 供应环境

表7 关键性

表8 可修复性

表9 备品备件权重层次总排序

通过分析，计算得出各个节点的权重（图2）。图3反映出备件提前采购期也是一个非常关键的影响因子。图4列举出了6种备件采购所需时间的比例——相对于其他零部件而言，发动机、液压盘式制动器、偏航齿圈的采购周期特别长。

图2 备品备件权重图

图3 影响因子的影响程度图

图4 提前采购期

3 AB2C分类法的库存采购策略

笔者在层次分析法的基础上，结合ABC库存法和3A库存控制法提出一种符合风电场库存管理特点的库存控制方法——基于层次分析法的AB2C库存采购方法。其中:A类部件为风电设备的关键部件，这类备件需求量不大，但不容易损坏，一经损坏必须及时更换；B类部件风电设备的关键部件，易磨损，易损坏，根据备件的采购周期长短，将B类部件划分B1和B2两类；C类部件是风电设备中的一些辅助关键零部件正常运行的部件和辅助用料，一定时间的库存补给延迟不会影响风机的正常运行。

根据层次分析法计算备品备件的总权重，并从大到小排序，然后按照排列的次序对备品备件进行ABC分类。由于不能单从备件的价值大小来划分，所以ABC分类法中的比例不能适用于风电场备品备件。收集单台风机备件数据，分析得出排序在前15%的备品备件归为A类，处于中间位置的70%的备品备件被归为B类，处于最后位置的15%的备品备件被归为C类。经过计算可以确定发电机为A类，液压盘式制动器、偏航齿圈为B1类，齿轮、轴承为B2类，传感器为C类。

通过AB2C分类备品备件后，假设A、B1、B2、C备品备件的故障率是一个定值，则年消耗率也是固定的值k。

对于C类备品备件给定一个较小的默认值即可，当需要C类备品备件的数量达到一定的值时，可以批量采购。

A类备品备件是属于不允许缺货的，分析A类备件的需求并绘制出库存控制策略（图5a）。由于备品备件的年消耗量是固定的，所以当备品备件消耗到T0时，风电场运行维护管理系统会发出预警通知，此时即开始实施对A类备品备件的采购活动且采购周期必须不大于T1－T0。

分析B1类备件的需求并绘制出库存控制策略（图5b）。由于备品备件的年消耗量是固定的，所以当备品备件消耗到T0时，理论上备品备件已经消耗完，风电场运行维护管理系统会发出预警通知，风电场可以在T1－T0时间段内对备品备件进行采购，使得备件的库存重新回到最大库存量（Q）。

经需求分析，对B2类备件的库存控制策略如图5c所示。由于备品备件采购周期较长，备品备件的年消耗量是固定的，所以当备品备件消耗到T0时刻，理论上备品备件已经消耗到了预警值（L），风电场必须在T1－T0这个时间段对备品备件实施合理的采购，使得备件的库存重新回到最大库存量。

图5 库存控制策略

综上所述，备品备件库存的定量Q＝风电场正在运行部件的数量×风机部件的年故障率×（采购周期/365）＋多余采购数量。

即风机在每个周期内消耗的备件数量，再加上一定的多余采购量后，即可得到风电场备品备件的库存量。

4 结束语

本文介绍了当前风电场的运行维护和库存管理现状，分析了当前的库存管理方法，采用一种基于层次分析法AB2C分类方法来对海上风电场的库存进行管理。本文的研究成果已经集成到“大型海上风电场全生命周期的管理决策支持系统研究”项目组开发的风电场运行维护管理信息系统中，并在东海风电场运维管理中得到了应用。此外，风电场在库存管理方面所需要的人员、物料得到了合理的安排，并保证风电场的维修维护效率，同时也降低了维修维护和库存管理的成本，使得风电场的精益化管理程度有了很大的提高。

［1］ 吕吉峰，贺旭亮，任良全。煤矿设备MRO支持系统的设计与实现［J］.煤矿机械，2011，32（05）:264-267.

［2］ 任佳妮，周立秋，杨 阳，等.大型装备 MRO知识管理系统研究［J］.现代情报，2013，33（05）:56-59.

［3］ 银丽娟.浅谈库存管理在风电生产中的应用［J］.科技资讯，2014（30）:121.

［4］ 崔荣春.备品备件“4-ABC”正交完备控制阀［J］.管理工程学报，2008，22（4）:129-136.

［5］ 傅晨曦，郑永前，姜培明.基于混和模糊神经网络的零部件库存优化方法［J］.工业工程，2013（16）:40-46.

［6］ 冯 杨，尹 迪，罗 兵.不常用备件基于AHP的ABC分类模型［J］.计算机与数字工程，2011，39（02）:39-43.