输电线路主成分状态量风险信息熵的检修计划研究

准确、高效的输电线路状态评估是开展智能化维护的关键。在大量收集输电线路多时段或全时段的检修数据的基础上,利用风险评估方法,建立风险信息熵评估模型,以准确评估线路状态和确定线路单元检修策略。通过分析状态量主成分,根据主成分占比求取分值并排序,建立具备差异化特征的输电线路主成分状态量评价体系,以提高检修效率。结合层次分析法、主成分分析法及风险信息熵,以最小偏差为最优权重目标函数,确定各状态量风险的优先级,优化检修目标。通过应用于中部省份某500 kV输电线路的状态检修,验证了该模型合理、可行。     

基于机会约束2层规划的输电线路检修计划优化

通过对电力市场环境下输电线路检修计划优化问题（TMSOP）的研究,提出基于机会约束 2层规划的TMSOP模型和算法。模型考虑了TMSOP涉及的不确定因素,统筹了检修经济性和检修过程中电网的可靠性,同时综合评估了不安全现象的概率和后果。模型通过基于蒙特卡罗仿真的混合智能优化算法求解,在求解过程中引入禁忌表以提高计算速度。IEEE RTS-79算例仿真结果表明,文中提出的模型和算法不仅优化了线路检修计划和检修资源安排,而且明确了检修期间电网风险最低的运行方式。     

数据挖掘技术在输电线路状态检修中的应用分析

输电线路作为电网的重要组成部分,易受外界环境的影响而发生故障,严重威胁电网的安全运行。本文采用数据挖掘技术对输电线路的运行状态进行分析,建立基于主成分分析的输电线路状态评价的模型及以贝叶斯方法为基础的输电线路故障预测简要模型和基于聚类分析、判别分析的线路检修策略选择模型,实现对输电线路的状态评估、故障诊断及检修策略的选择,为及时发现线路运行的异常状况,提高输电线路运行的安全可靠性提供技术手段。     

基于风险的输电线路多目标优化检修

建立了考虑系统风险以及检修费用的输电线路多目标优化检修模型。构造能够计及机组出力波动、负荷波动、线路故障等诸多不确定性因素的系统风险指标,并使用基于半不变量的概率潮流方法进行计算。利用多目标进化算法对输电线路多目标优化检修模型进行求解,RBTS(reliability busbar test system)的算例验证该模型的合理性以及所采用方法的有效性。     

输电线路检修计划的优化算法综述

目前人工编制检修计划的方法,无法综合考虑输电线路检修的可靠性和经济性,而优化算法可以实现两者的平衡。该文综述了国内外输电线路检修计划优化算法的研究现状,介绍了该算法的两种类型即输电与发电联合和输电线路单独编制检修计划的优化算法。前者重点介绍了基于Benders分解的算法和灵敏度分析法,后者主要有基于Benders分解和基于可靠性评估的两种算法。对四种算法分析比较后,提出今后的研究方向应为从实用化的角度改进算法的计算效率和收敛性。     

输电线路检修计划的优化算法综述

目前人工编制检修计划的方法,无法综合考虑输电线路检修的可靠性和经济性,而优化算法可以实现两者的平衡.该文综述了国内外输电线路检修计划优化算法的研究现状,介绍了该算法的两种类型即输电与发电联合和输电线路单独编制检修计划的优化算法.前者重点介绍了基于Benders分解的算法和灵敏度分析法,后者主要有基于Benders分解和基于可靠性评估的两种算法.对四种算法分析比较后,提出今后的研究方向应为从实用化的角度改进算法的计算效率和收敛性.     

一种分时段输电线路动态载流量计算时间点的确定方法

讨论了输电线路动态载流量计算的启动时间问题,基于影响输电线路载流量的2个主要因素——温度和风速,结合长序列的历史气象数据,通过对相邻时段风速的互信息分析,总结出不同季节条件下日内24 h风速的变化规律,根据这些变化规律,提出了在1条线路或1个区域内输电线路动态载流量日内计算时间点的设置方法。在某省1条220 kV输电线路的全年仿真验证中,验证了所提计算方法相对于静态环境算法对同一条输电线路载流量有较大的扩容能力。     

基于改进模拟植物生长算法的机组检修计划优化

随着计算机技术的迅速发展,人工智能方法在动态组合优化问题中得到了广泛应用.针对发电机组检修计划优化问题,以生产费用与检修费用之和最小为目标建立了机组检修计划优化模型,以全部待检修机组启动检修时段的组合为决策变量,提出了一种利用改进模拟植物生长算法进行求解的方法,同时对各种不同的约束务件,分别给出了相应的处理方法.针对基...     

基于聚类算法的电网覆冰灾害分级预警模型研究

对电网覆冰灾害进行了分级预警模型的研究,采用图像检测法测得输电线路覆冰厚度的实时数据,以此为约束条件,采用聚类算法计算出输电线路的综合覆冰厚度,针对不同的覆冰厚度,对覆冰灾害进行了等级划分,并发出相应等级的预警信号。通过对某220 k V架空输电线路覆冰厚度数据的实时监测,验证了该预警模型的有效性。电网覆冰灾害分级预警模型的建立,使覆冰灾害预警更为准确、有效,且节约线路维护检修成本,为高压输电线路状态评估、安全性评价等工作提供参考依据。     

基于禁忌搜索算法的直流融冰计划优化决策

鉴于输电线路在开展直流融冰工作时可能导致系统运行可靠性和输电能力降低的问题,提出一种电网直流融冰计划决策的优化模型。优化模型以全部待融冰线路的融冰时段组合为决策变量,以整个直流融冰周期内因直流融冰引起的系统期望缺供电量的增量最小为目标,采用禁忌搜索算法对待融冰线路的融冰时段进行优化,同时融冰紧急性指标以约束条件的形式能一定程度上保障线路得到及时融冰。通过实际算例验证所提出方法的可行性和有效性。     

基于可信性理论的输电网短期线路检修计划

传统方法将短期线路检修计划作为单重不确定性优化问题进行建模和求解。但是，架空线路的可靠性指标难以表达现场运行中线路发生故障的可能性，所以需要在短期线路检修计划中对双重不确定性(随机性和模糊性)同时进行建模和求解。可信性理论是基础数学领域最近完成的数学分支， 它提供了随机性与模糊性综合评估的严格数学基础。基于可信性理论可建立短期线路检修计划的混合整数随机模糊双重不确定性优化模型(原始模型)，其目标函数是检修费用与停电损失费用之和的随机模糊期望值最小。文中利用Benders分解法将原始模型分解为主问题和子问题进行求解：主问题是一个多目标整数规划问题，利用改进Balas算法求解；子问题是一个随机模糊双重不确定性模型，利用可信性理论和直流潮流求解。IEEE-RBTS系统和IEEE-RTS系统的算例表明，文中提出的算法可以综合协调全网的风险和经济目标。同时由于支持原始数据的随机模糊性，使得该算法具有较强的实用性。     

基于可信性理论的输电网短期线路检修计划

传统方法将短期线路检修计划作为单重不确定性优化问题进行建模和求解。但是，架空线路的可靠性指标难以表达现场运行中线路发生故障的可能性，所以需要在短期线路检修计划中对双重不确定性(随机性和模糊性)同时进行建模和求解。可信性理论是基础数学领域最近完成的数学分支， 它提供了随机性与模糊性综合评估的严格数学基础。基于可信性理论可建立短期线路检修计划的混合整数随机模糊双重不确定性优化模型(原始模型)，其目标函数是检修费用与停电损失费用之和的随机模糊期望值最小。文中利用Benders分解法将原始模型分解为主问题和子问题进行求解：主问题是一个多目标整数规划问题，利用改进Balas算法求解；子问题是一个随机模糊双重不确定性模型，利用可信性理论和直流潮流求解。IEEE-RBTS系统和IEEE-RTS系统的算例表明，文中提出的算法可以综合协调全网的风险和经济目标。同时由于支持原始数据的随机模糊性，使得该算法具有较强的实用性。     

计及隐性损失的输电线路检修计划优化方法

建立以经济性为目标函数的检修优化模型,提出了停电损失包含显性损失和隐性损失2个部分,采用可靠性价值指标变化量和风险指标变化量量度隐性损失,利用线路过负荷、节点电压越限和频率稳定等情况描述风险指标变化量,利用期望缺供电量变化描述可靠性价值指标变化量。将该隐性损失模型用于输电网络计划检修优化模型,利用Benders分解法将检修优化模型分解为多目标混合整数规划的主问题和基于可信性理论的子问题进行求解。将该优化模型应用于云南电网输电网络日、周和月计划检修优化,对比粒子群优化算法和遗传算法计算结果,验证了该方法的正确性。     

基于粒子群优化算法的输变电设备检修优化

传统的检修优化模型中,设备的检修状态变量采用0、1二元变量表示,无法用粒子群优化算法(PSO)求解。提出了一种新的输变电设备检修优化模型。该模型用整数表示检修状态变量,使得检修约束得以简化,有利于PSO的求解。仿真结果表明,与遗传算法(GA)相比,在该模型下PSO收敛速度更快,获得更优的解。     

月度发输电检修一体优化方法

文中建立了月度检修计划的发输电一体优化决策模型,提出了高效的分解协调算法.模型的优化目标旨在最大化满足设备的检修需求,并将其转化为等效的检修意愿成本曲线;通过精准辨识起作用的决策变量,实现了发输电检修计划的分解协调计算,有效地降低了问题求解规模,避免了算法振荡.采用多个算例验证了模型与算法的可行性与高效性.     

基于网络拓扑和遗传算法的配电设备检修计划优化模型

根据配电网设备检修计划编制的实际情况，建立了考虑多种约束条件的检修计划优化数学模型。该模型以检修停电电量最小为目标，采用网络拓扑方法实现配电网内在的各种约束，并采用改进遗传算法对优化问题进行求解。网络拓扑方法的引入明确了线路间的关联关系，使检修计划可以按轻重缓急情况排序。对遗传算法的改进可有效地保证其收敛能力并提高其优化能力。最后的算例分析表明，上述方法可以快速有效地得到最优检修计划并降低检修停电损失。     

用于电力系统信息综合传输的改进加权公平队列调度算法

为保证电力系统信息综合传输中各种信息业务的服务质量,提出一种改进的最坏情况下公平的加权公平队列(improved worst-case fair weighted fair queueing plus,IWF2Q)调度算法。该算法通过在WF2Q算法的虚拟开始时间和虚拟完成时间计算公式中引入"虚拟延迟时间",解决了电力系统信息综合传输中由WF2Q算法导致的推迟传输高优先级信息业务分组的问题。以NS2为工具,建立了基于区分服务体系结构模型的IEEE 14母线系统信息综合传输网络仿真模型,运用网络仿真方法定量评估了以IWF2Q算法实现基于区分服务体系结构模型的电力系统信息综合传输时各类信息业务的实时性和公平性。仿真结果表明,IWF2Q算法降低了高优先级信息业务分组延时,同时兼顾综合传输的各类信息业务间的公平性,证明了IWF2Q算法的有效性和可行性。     

Coordination of Midterm Outage Scheduling With Short-Term Security-Constrained Unit Commitment

The proposed model solves the coordinated generation and transmission maintenance scheduling with security-constrained unit commitment (SCUC) over the scheduling horizon of weeks to months. The model applies the Lagrangian relaxation technique to decompose the optimization problem into subproblems for generation maintenance scheduling, transmission maintenance scheduling, and short-term SCUC. The decomposition and cooperation strategy is applied to the first two subproblems for the scheduling of generation and transmission maintenance. The SCUC solution is based on the mixed integer programming (MIP) technique. The optimal hourly results for maintenance scheduling, generation unit commitment, and transmission flows are obtained using a chronological load curve. Effective strategies are applied for accelerating the convergence of the hourly solution. The numerical examples demonstrate the effectiveness of the proposed model.