基于遗传算法的配电网检修计划优化

配电网检修计划优化是一个多目标多约束的优化问题,针对考虑多种约束条件、以经济性最好为目标的配电网检修计划优化模型的特点,对约束条件进行简化处理,采用遗传算法进行优化,获得供电企业售电损失最小的检修计划方案。并通过算例计算和分析,验证了所提出的算法的正确性和实用性,适合求解配电网检修优化问题。     

发电设备检修计划多目标协调优化模型研究

在兼顾系统可靠性的前提下,综合考虑电力市场环境下发电机组经济性的机组检修优化,根据目标及约束条件,针对具体的检修方式进行合理优化研究,提出可行的检修优化措施并建立优化模型,通过实证分析验证了模型的可行性和有效性。     

基于风险评估的配电网检修决策优化

提出一种基于风险评估的配电网检修决策优化模型,有效地融合不同的检修方式,并综合考虑设备状态及其发展、各类检修的作用、电网的运行方式等因素。模型计及电网检修风险和电网故障风险,以电网运行风险最小为优化目标,以电网安全约束、检修关系约束和检修资源约束等为约束条件,并采用粒子群优化算法进行求解。RBTS-BUS2系统仿真结果验证了所提模型的合理性和有效性。     

供电设备检修计划优化模型和算法

研究了供电设备检修计划优化模型和算法。模型以供电售电损失最小为优化目标,售电损失计算中引入供电回路电价,体现电力市场环境下差别化供电对检修优化结果的影响。在检修约束方面,采用检修资源占用量表示不同设备检修对资源占用的差异,使检修资源约束描述符合现场实际;新增节假日约束,可避免或减少检修占用工人正常休息日。采用改进的遗传算法进行供电设备检修计划优化,以保证优化质量。算例结果表明了模型和算法的有效性。     

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。     

电力设备检修策略的马尔可夫决策

建立了基于马尔可夫过程的电力设备老化模型,在此基础上,应用马尔可夫决策方法对设备检修方案进行了优化,分析了不同目标条件下应该采用的优化检修方案。计算结果表明,本文提出的模型可以定量比较不同检修方案对设备的影响,为电力设备检修人员进行检修决策提供了有用的辅助决策工具。     

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。     

考虑需求响应的多目标机组检修调度优化

随着用户多元化用能差异化发展,针对用户的需求响应可以为机组检修调度提供便利。提出了一种考虑需求响应的多目标发电检修调度模型,考虑了环境、经济以及系统可靠性的目标,并利用词典编纂算法进行求解。首先提出了四阶段求解流程和词典编纂算法,说明了鼓励指标与系统备用水平指标的含义。并针对需求侧管理和需求响应建立相应模型。然后建立了多目标机组检修调度优化模型。在环境目标方面,考虑了区域排放值和排放水平的影响,并将两者计入到下一阶段的约束中。对运行、维护和备用成本最小化优化,考虑了含有需求侧管理的可靠性指标最大化。最后利用24节点系统进行仿真,说明了该模型的有效性和适用性。     

基于PSO-GA混合算法的配电变压器检修优化

针对当前流行的状态检修的概念,通过分析比较,确定了基于风险的配电网检修优化方法;并根据配电变压器历史故障概率数据通过威布尔分布拟合配电变压器的故障概率,并采用等效役龄对故障概率进行修正;计及设备检修时的检修风险和故障风险后,建立了以电网运行风险最小为目标的配电变压器检修优化模型;最后提出了一种以粒子群优化算法为主、遗传算法为辅的混合优化算法求解模型。该模型既能够降低搜索到局部最优解的概率,又能保证全局最优解的精度。算例验证表明了该方法的有效性。     

大型水电站机组检修计划优化数字化模型构建及应用

以机组的发电效益最高和检修成本最低为目标,建立机组检修计划的优化模型;通过对机组检修工作的全面梳理和分析,充分考虑机组检修期间关键节点的控制和检修工期的优化,创新地设计了具有可推广性的大型水电站机组检修计划数字化模型,利用数字化模型指导实际检修工作,并应用蚁群算法求解所提模型。实例计算表明,所提方案可以安全高效地开展检修任务和实现检修进度的精准控制。     

配电网检修计划优化模型设计

从中国配电网的实际情况和配电网设备检修工作的实际需要出发,挖掘和提炼了电网企业最关心的检修计划优化目标以及制定计划中所要考虑的各种影响因素和约束条件,建立了在保证配电网安全运行的前提下,以最大限度提高配电网的供电可靠性、降低设备检修造成的网损为目标的优化模型,并针对该模型探讨了相应的求解方法.     

多因素约束的配电设备短期检修计划优化模型

电力设备在不同条件下可靠性不同,不同时间不同条件下进行维修使得电网风险也不同,科学有效的设备检修计划能够避免重复停电,减少电网损失并提高供电可靠性。笔者针对现有配电设备短期检修计划优化中只考虑检修损失而存在的不足,建立计及气象条件等多种约束的配电设备短期检修计划优化模型,该模型在满足多种检修约束条件的前提下,以均衡供电可靠性和检修停电损失为优化目标,制定最优的配电设备检修计划,从而保证检修周期内的供电可靠性。通过IEEE-RBTS BUS5算例测试,验证了所提模型的有效性。     

考虑电网总风险和检修收益的设备状态检修计划优化

在状态检修背景下,由于处于某一状态的设备的检修等级有多种选择,不同检修等级对设备检修时间、设备检修费用以及设备状态的改善程度等因素都会产生不同的影响,从而影响设备检修时间的安排。因此,将检修方式和检修时间同时作为制定检修计划的决策变量。利用风险评估的方法,给出了电网运行总风险和设备检修收益的定义及求解。考虑到单一风险指标对最终决策的不全面性,并针对电网运行总风险、设备检修收益单个优化目标对检修后设备的可靠性及检修的经济性的不同影响程度,建立考虑电网运行总风险和设备检修收益联合优化模型,并与以电网运行总风险、设备检修收益为优化目标所得结果进行对比,分析各检修方案对检修的可靠性和经济性的不同影响。通过算例验证了该方法的合理性。     

考虑梯级耦合的水火电检修计划与机组组合协同优化

为避免传统的非协同优化模式下水火电系统检修计划和机组组合方案之间可能存在的冲突,本文以最小化系统总成本和检修计划调整成本为目标,考虑梯级水电耦合特性,建立水火电检修计划与机组组合协同的优化模型,并将其转换为混合整数线性规划模型。提出采用目标标度集合方法加速求解,分两个阶段对该模型进行求解。第一阶段：标度目标函数中整数变量的系数,探测可能为0的整数变量;第二阶段,确定取0值的整数变量并将其固定,求解简化的混合整数线性规划模型。最后,以6机水火电系统和某实际省级86机水火电系统为测试系统,验证了本文所提模型与非协同优化相比能够得到更经济合理的检修计划和机组组合方案,所采用的目标标度集合方法能够有效提高求解速度。     

基于无功优化的配电网检修计划编制

从配电网检修计划编制的实际情况出发,将无功优化结合到配电网检修计划优化模型中,同时考虑了线路故障等级的检修时间优化和和设备检修时最优负荷转移路径.针对多种约束条件,对经济性最优为目标的检修计划,把通过改进小生境遗传算法和蚁群算法优化的配电网检修计划时间优化方案作为基于无功优化负荷转移路径的输入条件;利用一种高效的启发式搜索技术Tabu搜索算法得到使配电网损耗降低最大对应的最优节点解,并在该点通过并联电容器来降低网损.最后对36节点算例进行仿真,结果表明:该方法可适应配电网检修计划需要,从而达到经济调度的目的;配电网检修计划中引入无功补偿优化,可大幅降低网损,且对节点电压有一定提升作用.     

大规模梯级水火电机组多目标检修优化的改进向量序优化算法

采用向量序优化算法求解大规模梯级水火电机组多目标检修优化问题时，在表征集合构建、粗糙评估模型构建、序曲线形状辨识等方面均存在技术难点，为此提出一种改进的向量序优化算法。首先，基于随机森林分类器快速从庞大的解空间中抽取指定数目可行解形成表征集合；其次，为精确贴合多目标检修优化模型的特性，借助反向传播神经网络建立具有更高计算精度的粗糙模型；最后，引入动态时间规整方法评估标准序曲线与排序分层序曲线之间的相似度，精确判断多目标检修优化问题的类型并最终求解得到Pareto足够好解集。基于某省级电网的算例结果表明：相比于常规向量序优化算法、ε-约束法，所提算法计算速度分别提高了83.07%、64.50%。所提出的改进向量序优化算法能保证快速求取大规模多目标检修优化问题的足够好解，具有计算速度高、工程适用性强等优点。     

基于状态监测的多目标双层优化待修架空线选择模型

在建立架空线状态监测量与线路故障率的关系基础上,构建了检修费最少和系统风险最低的多目标双层优化待修架空线选择模型.为避免传统的将多目标优化转化成单目标优化的缺点,以改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)直接求解出多目标双层优化模型的非劣解集.利用非劣解集反映的检修费用和系统风险目标间的关系,从可接受的系统风险角度来确定待检修的架空线.该策略可直观表明,对哪些线路检修能以最低的维修费用使系统可靠性维持在可接受的水平.通过可靠性测试系统RBTS的算例分析,表明所选择的待修线路集较常规状态检修有优势.     

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。     

交互式输电网检修计划多目标决策方法

检修计划优化问题本质上是一个带有决策偏好的多目标多约束优化问题,目前主要研究方向集中在单目标优化领域,无法满足决策者对优化目标多元化的实际需求.建立了以检修成本费用最低和期望缺供电量最小为目标的输电网检修计划多目标优化模型,并提出一种交互式多目标决策方法进行求解.该方法以目标满意度和目标贴近度为基础构造交互式决策模型,将多目标优化模型分解为3个单目标决策模型进行交互求解,通过决策者对各单项目标满意度和目标总体贴近度的不断调整来体现其主观愿望,避免了人为确定目标权重的任意性,便于实际操作应用.通过IEEE RTS-79节点系统的仿真验证了文中所建模型和交互式多目标决策方法的有效性.     

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.