电力系统检修计划优化问题研究侯建成

电力系统检修计划优化问题研究侯建成

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（1.国网忻州供电公司山西忻州034000；2.国网山西经研院山西太原030002；）

摘要：电力系统检修是电力生产运行的主要工作之一，不仅关系着用户供电的可靠性，更是电网整体安全运行的关键。本文主要就电力系统检修计划优化问题展开了分析，以供参阅。

关键词：电力系统；检修计划；优化问题

引言

当前，随着电力系统的不断发展，在进行电力、检修的时候，通常还是使用人工检修的方法来进行。这种传统的方法伴随着电力结构日趋复杂，已经远远不能符合实际的需要，因此急需对原有的检修计划进行优化。电力系统的检修计划对电力系统的正常运行具有十分重要的影响，使用人工方式进行检修，不仅无法保证电力系统的正常运行，工作量大、所花成本较高，工作人员的安全性也难以得到保证。在进行电力系统检修计划优化时，要兼顾考虑的因素很多，也比较复杂，建立一个标准统一的优化模型也是比较困难的。该文主要采用目标函数以及约束条件来建立优化模型，并进行深入分析，提出优化方法。

1优化电力系统检修计划的作用

电力系统的检修工作将对电力企业产生重要影响，一是开展电力系统检修工作的时候造成的停电现象可能会给电力用户带来极大的经济损失；二是开展电力系统检修工作增加了对电力系统设备的检修维护费用。电力系统作为连接电力用户和电力系统的重要纽带，因其网络结构日益复杂化，使得检修的难度急剧增大，因此对电力系统检修计划进行优化工作，有助于进一步优化组合不同专业停电计划，从而有效避免故障停电、重复停电的发生率，节约检修成本以及减少因停电而带来的经济损失。

2电力系统检修计划管理优化方式

2.1建立有效的管理体制，进行有效协调管理

电力企业要理顺输变电设备检修工作的管理流程，明确各单位部门的责任，对本电力企业内部的各检修相关单位职责进行科学合理的划分，使各方各司其职，有效的提高检修计划协调效率。从根本上消除重复检修，责任推诿的现象。另外，检修计划编制部门要与用户建立起和谐、有效的交互体制，努力实现“一停多用，用户配合系统”的目标，避免用户重复停电，充分发挥检修计划的平衡作用，提高电力企业对用户的服务水平。

2.2引入先进技术手段优化检修计划

2.2.1构建计划优化模型

根据系统优化目标的不同，可以将其分为以系统运行经济性和供电可靠性两类。由于电力系统发展初期技术条件较差，电力系统可靠性不高，系统检修可能会极大的影响系统可靠性。出于对系统检修经济性的考量，系统检修优化模式的建立势在必行。经过长期的系统检修计划优化问题研究，终于确立了以系统运行经济性为对象的检修计划优化对象的模型目标函数，可以通过构建电力系统调峰压力指标和发电机组对系统调峰能力影响两方面进行模型构建，并限制了系统最大可能允许的调峰压力。下面就系统调峰压力衡量办法进行简要描述，电力负荷峰谷起伏变化在电力系统的生产过程中是极为常见的，鉴于电能不利于大规模储存，发电机组要时刻关注负荷小时级波动变化，就是所谓的调峰现象。调峰压力大小指的就是难易程度，发电机组根据电力负荷等波动小时的波动变化，根据调峰压力系数指标来反映系统调峰状况，该指标实现了对系统检修计划优化的调峰压力。通过对调峰能力和调峰需求间的关系了解调峰问题，电力系统的水电、火电等都是可通过人力来操纵的。风电并网后，考虑到风电可控性较低的特点，且系统会同时在电源侧与负荷侧出现波动因素，机组调节速率及调节容量决定了系统调峰能力的高低，系统峰谷波动越小，越利于系统机组能力调节，意味着必须要尽量维持峰谷波动平衡。现今，我国的可再生能源预测技术仍难以满足实际发展要求，且短期风电预测尚存在一定的误差，更谈不上中长期预测了。我们应当扬长避短，更好的发挥可再生能源优势，利用检修计划优化办法增强系统问题的有效性。

2.2.2检修计划优化计算

（1）线性规划计算：这种计算方式在线性约束条件中，会通过计算的方式来对目标函数最小值或最大值进行完善。这种计算方式不仅步骤较为简单，而且整体计算方式较为便捷。但由于线性计算的代数方式需要优化模型作为辅助，一旦模型出现偏差，就会使计算结果出现偏差。因此，计算人员应将其和启发式计算相结合，并将模糊推理与线性规划整合在一起，从而实现对目标函数的计算。（2）人工智能式计算：①智能优化算法，随着科学技术的不断进步，人类在自然规律的启发下，研制出了人工智能算法。电力系统的复杂性在逐渐的增大，在对其进行检修的时候，困难也在逐渐的增加。传统的算法在对检修计划优化进行求解时，遇到的挑战越来越大。因此，在电力检修中，将人工智能算法引入，能够极大的提升求解的效率。目前，电力维修领域使用最多的人工智能算法有模拟退火、遗传算法等。②模拟退火算法分析，所谓的“模拟退火算法”是指对加热后融化的金属过程加以模拟，进而寻找最优的求解方式的方法。在使用这种算法进行求解的时候，能够接受一定概率的劣解，能够站在全局的角度来进行求解，而不是只关注局部的最优。它对于初始值的依赖程度比较低，并且很容易能够实现，从理论上讲，能够把全局的最优解收集到。当然也存在一些缺点，主要是运算的速度比较缓慢。通过分析相关的文献，一些文献中对于发电机组的检修优化就使用了模拟退火算法来寻求最优解。③遗传算法分析，所谓的“遗传算法”，是在接受了生物进化的启迪之后研究出的智能算法之一，由于这种算法能够实现高效的全局搜索，在许多工程领域已经普遍应用了。它的基本原理是将遗传空间的串结构数据当做解数据，随机的产生初始群体，同时对每一个个体的适应度进行计算，之后进行选择，最后得到适应度最大的个体，这就是所要优化问题的最优解答。通过分析相关的文献，一些文献中，对于遗传算法的复制、变异和交叉，提出了自己的改进方式，进而来提升优化的效率，同时运用改进之后的遗传算法来对电力设备的检修进行优化。④智能混合算法分析随着电力系统的规模不断扩大，其复杂性也在日益的增加，如果采用单一的算法进行最优解的求取，还是会存在一定程度的局限性。因此，把多种智能化算法结合起来，将各自的优点融合在一起的混合智能算法越来越受到人们的欢迎。在电力系统的检修优化中，智能混合算法已经得到了应用。例如，一些文献中，将每个个体局部启发式搜索和遗传算法结合在一块，创造出了一种文化基因算法，同时将这种新创立的算法应用到对发电机组检修计划优化问题的求解中，取得了良好的效果。

2.3不断提升电力设备状态检修水平

状态检修是以对设备的监测以及状态分析为基础、以预测设备状态发展趋势为依据的检修方式。它是通过对设备日常检查、定期重点检查、在线状态监测和故障诊断所提供的信息，将设备运行和使用状态指标与适用标准参数作比较，对设备技术状态与发展趋势做出判别，在设备故障发生前及性能降低到不允许的极限前有计划、有针对性地按需安排检修。从目前设备检修发展趋势来看，状态检修是一种最经济和理想的检修方式，能够有针对性、及时地对设备进行检修，提高设备可用率，降低电网风险。

结束语

综上所述，随着电力系统规模的不断扩大，电力系统的检修难度也在逐渐的加大。传统的检修计划存在一些问题，急需对其进行优化。该文先分析了电力检修方式的发展历程，然后针对建立的检修计划优化模型，从目标函数以及约束目标两方面对其进行了分析，最后对优化问题的求解方法进行详细的分析，期待本文的研究能够对电力系统的检修计划优化在理论上有所启迪。

参考文献：

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[3]周小艺，唐磊，田方媛，等．电力系统检修计划优化问题研究[J].华北电力大学学报（自然科学版），2014（6）：67-74，87．