| Resumo: |
O grande desafio da indústria de parques eólicos offshore para se tornar rentável é a redução dos altos custos associados ao seu funcionamento. Nesse contexto, os custos de manutenção e operação (O&M) tem um grande impacto nos custos da indústria, representando em média 25% do custo de ciclo de vida de um sistema offshore. Desta forma, uma das estratégias mais eficazes para atingir a otimização da O&M é a partir do roteamento das ações de manutenção promovida pelo deslocamento de navios. Com isso, este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de um modelo matemático, fundamentado em modelos clássicos da literatura, capaz de otimizar o roteamento das ações de manutenção de uma frota de navios em parques eólicos offshore a partir da minimização dos custos de deslocamento, de downtime e de penalidades. Além disso, o modelo considera políticas de manutenção corretiva e preventiva, além de parâmetros de capacidade, demanda e tempo. Para resolução desse problema em tempo polinomial é necessário a aplicação de algoritmos aproximados. Desses, destaca-se a metaheurística híbrida GRASP + Busca Tabu por ser capaz de visitar diferentes vizinhanças a partir de uma solução inicial viável e retornar soluções próximas da ótima global. Por fim, instâncias inspiradas em contextos reais foram aplicadas. Pelo exposto, o modelo matemático proposto e a metaheurística desenvolvida foram capazes de encontrar o ótimo global para instâncias de validação. Enquanto que para instâncias maiores o algoritmo se mostrou aplicável e robusto uma vez que retornou valores coerentes e com desvios-padrão relativamente baixos. Ainda, dentre todos os custos que compõe a função objetivo, o somatório dos custos de downtime das ações de manutenção preventiva se destaca dos demais visto que o modelo prioriza as ações de manutenção corretiva. Por fim, desenvolvimento deste trabalho resultou em positivo impacto econômico, social e ambiental. |
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