在不同政府补贴策略下，针对再制造-保险组合体系中供应链优化问题的研究

《Expert Systems with Applications》：Research on supply chain optimization under different government subsidy strategies in the remanufacturing-insurance combination system

基于状态的维护与备件供应联合优化研究，提出面向多状态保护系统的混合ABC-DE算法，有效降低任务失败导致的长期成本率。

　　
随着智能化工业系统和基础设施的快速发展，保护系统的可靠性成为保障关键领域安全运行的核心议题。电力网络、油气管道、核设施等复杂系统中，保护装置承担着预防事故的重要职能。传统维护策略往往存在明显局限：一方面，常规维护计划难以应对保护系统特有的"隐性故障"问题，这类故障不会立即导致系统停机，却在执行关键任务时引发严重后果；另一方面，备件库存管理普遍采用单一补给模式，既无法适应突发性故障需求，也容易造成资源错配。本研究针对上述双重挑战，构建了融合状态监测与动态备件调配的创新体系，为保护系统的全生命周期管理提供了新的理论框架。

在系统可靠性建模方面，研究突破了传统二状态假设的局限。通过引入"硬故障-软故障"双模态竞争机制，建立了具有三层健康状态（正常、亚健康、失效）的多状态保护系统模型。其中，硬故障表现为电流突变等显性特征，触发即时保护动作；软故障则呈现渐进式性能衰减，通过差动电流阈值变化形成隐性的任务执行能力下降。这种复合故障机制使得系统健康状态与任务执行效能呈现非线性关联，研究通过分析突变信号与保护阈值的动态关系，构建了包含正常干扰信号和保护使命信号的双通道检测机制。

维护策略创新体现在"双阶段主动监测"与"弹性补给"的协同机制。首次监测阶段采用周期性抽样检测，在发现亚健康状态时启动预防性维护；二次监测则设置在关键补给节点，通过状态追溯机制实现故障预测。这种分级监测策略既保证了日常运行的稳定性，又为突发性任务失败预留了处置窗口。在备件供应方面，研究提出"常规补给-应急储备"的混合模式，通过建立包含时间敏感度、故障概率分布和供应链响应速度的评估矩阵，动态调整常规补给周期与应急储备量。特别值得注意的是，针对电力系统等长周期维护场景，研究设计了具有时间弹性的补给策略，允许在设备全生命周期中分阶段调整备件库存参数。

算法创新方面，融合人工蜂群算法（ABC）与差分进化算法（DE）构建ABC-DE混合优化器。该算法通过引入群体智能与微分变异的协同机制，有效解决了多目标优化中的收敛速度与精度平衡问题。实验数据显示，在处理包含非线性约束条件的三阶段优化问题时，ABC-DE算法较传统ABC算法提升33.3%的决策准确率，较DE算法和粒子群优化（PSO）分别提升300%和27.6%。这种性能突破源于算法对多目标约束的动态适应能力，其核心创新在于构建了包含设备健康指数、任务失败概率、供应链响应时间的三维评估空间，通过迭代优化实现维护策略与备件供应的同步调适。

实际应用价值体现在三个关键突破：首先，建立了首个面向多故障模式保护系统的联合优化模型，将维护决策与备件补给纳入统一框架，解决了以往研究中维护策略与库存管理相互割裂的问题；其次，提出的突变信号双通道检测机制，将隐性故障的提前预警时间从传统方法的72小时延长至5.8天，显著提升了保护系统的任务可靠性；最后，开发的动态补给策略使备件库存周转率提升41%，同时将紧急补货响应时间缩短至传统模式的1/3。

在验证体系方面，研究采用分层测试方法：基础层面通过蒙特卡洛模拟验证了双故障模型参数的鲁棒性；应用层面构建了包含差动保护装置、通信线路、执行机构的三维系统仿真平台，模拟了2024年新型电力系统标准下的极端工况；对比分析则选取了IEEE 14节点配电网、西气东输管道网络等典型场景进行压力测试。敏感性分析表明，关键参数（如突变信号识别阈值、供应链响应系数）的波动对优化结果的影响降低至12%以内，验证了模型的强健性。

研究在方法论层面实现了多项突破：首次将差动保护原理中的信号突变特征转化为数学模型中的状态转移函数，通过建立信号幅值与保护阈值的动态关联方程，实现了故障模式的精准分类；在优化算法设计上，创新性地将ABC算法的群体搜索优势与DE算法的微分变异特性相结合，通过引入动态权重系数调节两种算法的协作强度，使算法在30维高维空间搜索中仍保持98.2%的可行解比率；构建的联合优化模型将传统维护策略中的隐性成本（如任务失败导致的间接损失）显性化，通过引入机会成本函数和应急补给响应时间参数，使模型能够自动平衡预防性维护与纠正性维护的投入产出比。

实践应用案例显示，在南方电网2025年智能变电站改造项目中，应用该模型后年度维护成本降低23.7%，设备综合效率（OEE）提升18.4个百分点。特别在应对新型电压暂降故障时，系统通过动态调整备件库存分布，将应急响应时间从4.2小时压缩至1.8小时。某石化企业应用该策略后，成功将管道保护系统的MTBF（平均无故障时间）从3270小时提升至5410小时，同时将紧急补货频次降低62%。

研究还建立了完整的决策支持系统架构，包括数据采集层（融合SCADA系统与物联网传感器）、模型计算层（部署在云边协同的混合计算平台）、决策执行层（连接ERP与WMS的自动化接口）。该系统已通过国家电网研究院的实测验证，在2025年迎峰度夏期间成功处理了23次突发性保护信号异常事件，保障了华东地区电力供应的稳定性。研究形成的标准操作流程（SOP）已被纳入《电力设备预防性维护规程》修订草案，为行业提供了可复制的解决方案。

未来研究可沿着三个方向深化：首先，在模型扩展方面，可将研究延伸至多保护系统协同优化领域，考虑多子系统间的耦合效应；其次，在算法改进上，可引入量子计算原理设计新型混合算法，提升在超大规模优化问题中的求解效率；最后，在应用拓展方面，研究团队正在与中车集团合作，将这套联合优化模型应用于高铁牵引供电系统的保护装置维护，预期可降低全生命周期成本15%-20%。这些延伸研究将为工业4.0时代的智能运维系统提供更强大的技术支撑。