Maintenance scheduling in the electricity industry : a particular focus on a problem rising in the onshore wind industry

par Aurélien Froger

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Eric Pinson et de Jorge-Ernesto Mendoza.

Soutenue le 14-12-2016

à Angers , dans le cadre de École doctorale Sciences et technologies de l'information et mathématiques (Nantes) , en partenariat avec LARIS. Laboratoire Angevin de Recherche en Ingénierie des Systèmes (EA7315) (laboratoire) , Laboratoire Angevin de Recherches en Ingénierie des Systèmes / LARIS (laboratoire) et de Laboratoire angevins de recherche en ingénierie des systèmes (EA 7315) / LARIS (laboratoire) .

Le président du jury était Jean-Charles Billaut.

Le jury était composé de Louis-Martin Rousseau, David Rivreau.

Les rapporteurs étaient Jacques Carlier, Christian Artigues.

  • Titre traduit

    Planification de la maintenance d’équipements de production d’électricité : une attention particulière portée sur un problème de l’industrie éolienne terrestre


  • Résumé

    L’optimisation de la planification de la maintenance des équipements de production d’électricité est une question importante pour éviter des temps d’arrêt inutiles et des coûts opérationnels excessifs. Dans cette thèse, nous présentons une classification multidimensionnelle des études de Recherche Opérationnelle portant sur ce sujet. Le secteur des énergies renouvelables étant en pleine expansion, nous présentons et discutons ensuite d’un problème de maintenance de parcs éoliens terrestres. Le problème est traité sur un horizon à court terme et l’objectif est de construire un planning de maintenance qui maximise le revenu lié à production d’électricité des éoliennes tout en prenant en compte des prévisions de vent et en gérant l’affectation de techniciens. Nous présentons plusieurs modélisations du problème basées sur la programmation linéaire. Nous décrivons aussi une recherche à grands voisinages basée sur la programmation par contraintes.Cette méthode heuristique donne des résultats probants.Nous résolvons ensuite le problème avec une approche exacte basée sur une décomposition du problème. Dans cette méthode, nous construisons successivement des plannings de maintenance optimisés et rejetons, à l’aide de coupes spécifiques, ceux pour lesquels la disponibilité des techniciens est insuffisante. Les résultats suggèrent que cette méthode est la mieux adaptée pour ce problème. Enfin, pour prendre en compte l’incertitude inhérente à la prévision de vitesses de vent, nous proposons une approche robuste dans laquelle nous prenons des décisions garantissant la réalisabilité du planning de maintenance et le meilleur revenu pour les pires scénarios de vent.


  • Résumé

    Efficiently scheduling maintenance operations of generating units is key to prevent unnecessary downtime and excessive operational costs. In this work, we first present a multidimensional classification of the body of work dealing with the optimization of the maintenance scheduling in the operations research literature. Motivated by the recent emergence of the renewable energy sector as an Environmental priority to produce low-carbon power electricity, we introduce and discuss a challenging Maintenance scheduling problem rising in the onshore wind industry. Addressing the problem on a short-term horizon, the objective is to find a maintenance plan that maximizes the revenue generated by the electricity production of the turbines while taking into account wind predictions, multiple task execution modes, and technician-to-task assignment constraints. We start by presenting several integer linear Programming formulations of the problem. We then describe a constraint programming-based large neighborhood search which proves to be an efficient heuristic solution method. We then design an exact branch-and-check approach based on a decomposition of the problem. In this method, we successively build maintenance plans while discarding – using problem-specific cuts – those that cannot be performed by the technicians. The results suggest that this method is the best suited to the problem. To tackle the Inherent uncertainty on the wind speed, we also propose a robust approach in which we aim to take risk-averse decisions regarding the revenue associated with the maintenance plan and its feasibility.


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