本文是一篇工程管理论文，本文从风电工程项目三大目标的控制管理出发，以多目标优化理论和智能算法为基础，结合风电工程项目建设的特点，建立了风电工程多目标均衡优化模型，并利用多目标粒子群算法，解决了四川省西河风电场建设项目的多目标优化问题，找到了工期短、成本低、质量高的建设方案，最终实现了该工程三大目标的均衡控制管理。
第1章 绪论
1.1 研究背景
能源是人类文明得以持续发展进步的重要物质基础，推动着人类社会的发展[1]。然而，生活中我们所消耗的煤炭、石油、天然气等都属于无法再生的矿物能源，过度开采和使用此类矿物能源给环境带来了严重的影响，同时也导致了能源短缺和环境污染等问题成为了阻碍人类社会进一步发展的主要原因[2]。因此，积极开发和利用可循环、无污染的绿色能源是消除传统能源弊端，推动人类社会持续健康发展的唯一途径。
目前可开发利用的绿色能源主要包括：太阳能、风能、水能、生物质能等。其中，太阳能转换发电设备价格昂贵，后期维护成本高，所以不具备经济效益；水利发电对水资源要求高，并且会对河流生态环境造成破坏，所以不具备发展潜力；生物质能受收集运输成本的限制，不能形成有效的商业模式；但风能分布面广、资源丰富，所以使用风力发电是最具发展潜力和经济效益的能源技术。据全球风能理事会（GWEC）发布的《2021全球风电发展报告》[3]显示：全球风电装机容量在2020年达到了新的高度，全球风电累计装机容量已超743GW。仅2020年全球新增装机容量达93GW，相比于2019年同期增长了53%，其中陆上风电装机容量更是远超海上风电。2015至2020年，全球风电装机总容量以平均每年12%的速度持续增长。GWEC还指出：受发电技术和规模效应的影响，全球风电装机数量相比于十年前增长了近四倍，在此期间风能也成为了最具竞争力和影响力的电力来源，未来风电产业将继续持续迅猛的发展。
1.2 研究意义
随着风力发电技术的迅猛发展，在改善环境和改变能源结构等方面的作用日渐凸显，我国对风电工程建设的重视程度也逐渐提高。由于风电工程项目具有投资大、周期短、施工技术复杂、不确定性的影响因素多的特殊性，因此风电工程项目的管理工作存在许多困难和挑战。工期、成本和质量作为风电工程项目的三大管理目标，其中任意一个目标的失败都有可能造成严重的经济损失和社会影响，所以如何保障三大目标的实现是风电工程项目管理的关键内容。风电工程项目的三大目标之间存在着矛盾统一的关系，主要表现为各目标之间相互促进又相互制约，任意一个目标的变动必定会对其他目标产生影响。例如，压缩工期尽管能使项目提早完工，但同时也必须投入更多的生产设备和人力，这必然会造成更大的成本消耗，同时工程质量也难以保证；如果盲目的节约成本，则势必会造成工程质量的下降，同时也增加了无法按时完工的可能。因此，风电工程的项目管理是一个典型的多目标问题。在此基础上，如何提高我国风电工程的项目管理水平，对这种复杂系统采取行之有效的控制和管理措施，是目前风电工程建设急需解决的现实问题。综上所述，本文将开展风电工程多目标均衡优化研究工作，具有以下两个方面的研究意义:
（1）理论意义
风电工程三大目标相互冲突、相互影响的特点，决定了传统项目管理方式很难保证三大目标达到均衡最优状态。因此，本文运用多目标优化理论，结合风电工程项目建设的特点，构建一套与实际风电工程建设情况相符合的多目标均衡优化模型，并利用智能算法找出三大目标的均衡控制方案，具有一定的理论意义。
（2）现实意义
我国风电产业正处于发展的黄金阶段，逐步扩大的工程建设项目，给风电工程的项目管理带来了新的困难和挑战。在此背景下，本文通过一个实际工程案例，验证了风电工程多目标均衡优化模型的科学性与实用性，给出了切实可行的项目管理依据，希望能对当前风电工程项目管理实践提供一定的参考，具有一定的现实意义。
第2章 相关基础理论概述
2.1 多目标优化的基本概念
2.1.1一般表现形式
现实生活中的许多问题，都是由多个目标构成，如出门旅游时我们总希望花最少的钱，住最好的酒店，玩更多的景点；在投资时我们总希望用最少的资金，获得最大的回报，并且承担最小的风险等等。我们都希望能够同时保证多个目标的实现，但是在一定现实条件的约束下，这些目标之间表现出相互冲突、相互矛盾的特性，即一个目标的实现可能会导致其他目标受损，这使得我们很难找出最佳的目标决策方案。因此，我们将此类具有多个既定目标且需要在一定约束条件下同时决策的问题定义为多目标优化问题。
2.1.2 Pareto最优解
在上一小节中提到，多目标优化问题与单目标优化问题的求解方式有着本质上的区别。多目标优化问题的一个解无法同时满足各个目标的需要，而不同的解之间由于优化效果的不同，因此彼此之间不具备可比性。在此情形下，学术界将这些无法相互比较的解，称为Pareto最优解（非支配解），而这些解构成的集合被称为Pareto最优解集（非支配解集）。
2.2 多目标优化问题的求解方法
目前就求解多目标优化问题，各专家学者都提出了切实可行的解决办法，其大致可分为传统数学方法和智能算法。
2.2.1传统数学方法
传统数学方法也称为基于主观决策偏好的单目标式多目标优化方法，其基本思想是在目标决策者的主观偏好下，通过数学的方式将多目标优化问题的各个子目标赋权组合形成一个单目标优化问题，通过求解这个单目标优化问题也就求得了原来问题的解。常用的方法有分层序列法、约束法、功效系数法、评价函数法等[38]。
1.分层序列法
分层序列法是目标决策者在考虑单个目标重要程度的基础上首先对其进行排序，并先求得首个目标函数的最优解，然后以第一个目标函数的最优解作为约束条件继续求得第二个目标函数的最优解，以此类推，始终将前一个目标的最优解作为下一个目标的约束条件而最终求得的解，就是该多目标优化问题的最优解。
2.约束法
约束法结合决策者对被优化问题的事先考虑，选取被优化问题的多个子目标中的一个作为主要优化目标，并将其余目标转换成对主要目标的约束条件。在此基础上，被优化问题的表现形式就转变成了在新约束条件下的单目标优化问题，进而对其求解。
第3章 风电工程多目标均衡优化模型构建和算法设计 ......... 24
3.1 风电工程项目介绍 .......................... 24
3.2 风电工程建设目标分析 ......................... 25
3.3 风电工程多目标均衡优化模型构建 ................... 27
第4章 实证分析 ................................ 45
4.1 工程概况 ................................. 45
4.2模型的建立 .......................... 47
4.3 模型的实现 ............................ 47
第5章 结论与展望 ............................ 52
5.1 结论 ........................... 52
5.2 展望 .......................... 52
第4章 实证分析
4.1 工程概况
本文选取四川省西河风电场建设项目为对象进行实证研究，该项目地处四川省喜德县西南部，风机分布在西河乡北侧一条东北西南走向的主山脊及高山台地上,山脊东北端至则约乡则约村附近山脊，西南端至西河乡瓦合村附近山脊。
项目为改善当地的电网结构，发挥地区风能资源优势，减轻环境保护压力，拟开发建设容量66MW的环保型新能源电厂。该项目占地面约99000亩，拟安装单机容量3200kW的风力发电机组21台，风电机组出口电压为0.69kV，采用一机一变的单元接线方式，用低压电力电缆接至箱式升压变电站低压侧，升压至35kV，通过35kV集电线路进入风电场220KV升压站35kV配电装置。
项目建设的主要内容包括：（1）风电场 21 台 3.2MW 风电机组及附属设施（包括风机、塔筒、基础环、常规及特殊接地网、基桩、箱变及其高低压侧电缆敷设和电缆头制作、试验、照明等）的土建、安装。（2）场内集电线路及其附属设施的土建、安装。（3）220kv升压站的土建工程、设备安装、试验及调试、部分设备材料的采购。根据项目建设的内容绘制双代号网络计划图如下：
该风电场建设合同中要求项目总工期不得超过280天，项目总成本不超过6300万预估间接成本为10000元/天，如项目提前完工，奖励4000元/天，如项目延迟完工，罚款7000元/天，除采购合同规定以外的材料均由业主方提供。同时工程遵守国家、建设部、省建委、电力行业颁发的规范及国家电投集团发布的技术规范以及建筑、施工有关规定要求项目质量水平不低于90%，并且无施工安全质量事故发生。
第5章 结论与展望
5.1 结论
本文从风电工程项目三大目标的控制管理出发，以多目标优化理论和智能算法为基础，结合风电工程项目建设的特点，建立了风电工程多目标均衡优化模型，并利用多目标粒子群算法，解决了四川省西河风电场建设项目的多目标优化问题，找到了工期短、成本低、质量高的建设方案，最终实现了该工程三大目标的均衡控制管理。本文的主要研究成果如下：
（1）结合风电工程建设的特点，在深入分析了工期、成本以及质量目标之间的内在联系下，运用网络计划技术建立了工期目标的数学模型；结合成本分析的方法，通过引入奖惩机制和边际成本系数建立了成本目标的数学模型；针对质量目标不易量化的特点，引入前人学者的质量量化方法，并在利用专家打分法确定各工序质量影响权重的基础上，采用二次函数建立了质量目标的数学模型，进而构建了风电工程多目标均衡优化模型。
（2）根据粒子群算法在求解
