해상풍력단지 유지보수 및 경로 계획을 위한 불확실한 기상 조건과 고장을 고려한 통합 최적화 프레임워크 = A unified optimization framework for maintenance planning and routing of offshore wind farms under uncertain weather and failures

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Offshore wind farms play a critical role in achieving global renewable energy targets; however, their remote marine locations and harsh environmental conditions pose significant challenges to efficient operations
and maintenance (O&M). To improve operational efficiency and reduce costs, effective maintenance planning and execution are essential. Nevertheless, many existing models fail to integratively account for
uncertainties and periodic characteristics inherent in metocean conditions and component failure rates, often resulting in inefficient schedules and increased operational costs. To address these limitations, this study
proposes a comprehensive maintenance planning framework that explicitly incorporates such uncertainties. An annual maintenance planning problem is first formulated as a stochastic mixed-integer linear programming
(MILP) model. The annual plan aims to minimize total O&M costs, including downtime losses, by integrating wake-effect constraints and probabilistic scenarios. This enables strategic allocation of maintenance
resources and determination of the required numbers of vessels and maintenance teams over a yearly horizon. While establishing long-term strategic decisions, the framework simultaneously considers short-term
operational conditions influenced by stochastic failures and weather variability. To further enhance planning accuracy, a weekly short-term scheduling model is developed to generate detailed maintenance
schedules. Maintenance activities are dynamically adjusted each week according to realized stochastic conditions, yielding realistic and implementable schedules. The weekly model incorporates preventive
maintenance, corrective maintenance, and opportunistic maintenance, and employs a flexible scheduling strategy that accounts for the operational efficiency of maintenance vessels. Computational experiments demonstrate that the proposed framework effectively reduces downtime losses by 19.0% and recovery delays by 38.2% through scheduling flexibility. Finally, based on the weekly scheduling outcomes, a daily crew transfer vessel (CTV) routing model is introduced. The model represents consecutive maintenance operations using a Work–Pickup node structure with duplicate nodes, accurately capturing real-world operational
procedures by minimizing technician waiting times and pickup-time deviations among vessels. As a result, efficient daily routing schedules are generated under various time-window and offshore accessibility
constraints. The proposed framework successfully integrates annual, weekly, and daily planning into a unified hierarchical maintenance planning system for offshore wind farms.

Keywords: Offshore wind farm, Maintenance scheduling, Mixed-integer program, Stochastic program,
Wake effect, Routing

국문 초록 (Abstract)

해상풍력단지는 세계 재생 가능 에너지 목표를 달성하는 데 필수적인 역할을 하지만, 외딴 해양 지역에 위치하고 가혹한 환경 조건으로 인해 유지보수에 상당한 어려움이 따른다. 운영 효율성을 향상시키고 비용을 절감하기 위해서는 효과적인 유지보수 전략과 실행이 필수적이다. 그러나 기존의 모델들은 해양 기상(metocean) 조건과 고장률에 내재된 불확실성과 주기적 요인들을 통합적으로 고려하지 못하는 경우가 많아, 비효율적인 계획 수립과 비용 증가로 이어지고 있다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 이러한 불확실성을 반영한 포괄적인 유지보수 계획 프레임워크를 제안한다. 우선 연간 유지보수 계획을 확률적 혼합정수선형계획(stochastic mixed-integer linear programming) 문제로 수립하였다. 이 연간 계획은 후류(wake) 모델 제약 조건을 활용하고 확률적 시나리오를 반영함으로써, 정지 시간으로 인한 손실을 포함한 운영 및 유지보수 비용을 최소화하는 것을 목표로 한다. 이를 통해 유지보수 자원의 전략적 배치를 수립할 수 있으며, 연간 투입이 필요한 운용 선박 및 팀의 수를 결정할 수 있다. 본 프레임워크는 장기적인 전략을 마련하는 동시에, 고장 관련 매개변수와 기상 조건을 고려한 단기 계획도 함께 수립한다. 계획의 정밀도를 더욱 향상시키기 위해 주 단위의 단기 일정 계획 문제도 다루어, 구체적인 유지보수 일정을 도출한다. 매주 실제 확률적 조건에 따라 유지보수 작업이 조정되어, 현실적인 세부 일정이 수립된다. 본 연구의 주간 일정은 예방정비(Preventive Maintenance), 고장정비(Corrective Maintenance), 기회정비(Opportunistic Maintenance)를 포함하며, 유지보수 선박의 효율성을 고려한 유연한 일정 계획 방식을 활용하였다. 계산 실험 결과, 제안된 프레임워크는 유연한 일정 수립을 통해 정지 손실을 19.0%, 복구 지연을 38.2%까지 효과적으로 줄이는 것으로 나타났다. 마지막으로, 본 연구는 주간 일정 결과를 기반으로 일일 운항 경로를 결정하는 CTV(crew transfer vessel) Routing 모델을 제시한다. 제안된 모델은 작업–픽업 노드 구조와 복제 노드를 통해 연속 정비를 표현하며, 작업자 대기시간과 CTV 간 픽업 시각 편차를 최소화하여 실제 운항 절차를 정밀하게 반영한다. 이를 통해 다양한 시간창과 해상 접근성 제약 속에서도 효율적인 일일 운항 스케줄을 생성하고, 연간–주간–일일 계획을 하나의 계층 구조로 통합하는 완성도 높은 유지보수 프레임워크를 구축하였다.

목차 (Table of Contents)

• 1. 서론 1
• 가. 해상풍력 개요 1
• 나. 해상풍력 경제성 및 운영 복잡성 1
• 다. 해상풍력 유지보수 전략 및 운항 자원 3
• 라. 관련 연구 동향 4
• 마. 본 연구의 기여 7
• 2. 최적화 모형 (Optimization models) 11
• 가. 연간 계획과 주간 일정 모형을 위한 기본 정의 11
• 나. 연간 계획 (Annual planning) 모형 14
• 다. 주간 일정 (Weekly planning) 모형 22
• 라. 라우팅 모형을 위한 기본 정의 26
• 마. 라우팅（Routing) 모형 27
• 3. 사례 연구 33
• 가. 풍력단지 개요 및 인스턴스 생성 33
• 나. 유지보수 작업 정의 33
• 다. 기상 및 해양 데이터 (Metocean data) 34
• 라. 선박 및 헬리콥터 접근성 36
• 4. 실험 결과 및 논의 37
• 가. 연간 계획 결과 37
• 나. 주간 일정 결과 및 선박 유연성 비교 40
• 다. 라우팅 결과 45
• 라. 비교 분석 (Comparative implications) 52
• 5. 결론 및 향후 연구 방향 55
• 참고 문헌 57
• Abstract(영문 초록) 62
• 부록 64