基于设备状态评价和电网损失风险的配电网检修计划优化模型

为解决配网检修计划制定重视网架结构和负荷而忽视设备差异及实时状态的问题,提出了一种基于设备状态评价和电网损失风险计算的配电网检修计划优化模型。建立了设备健康指数与未来所分析时间内失效率矩阵的计算方法,并给出了关键参数。基于动态变化失效率和配电网网架拓扑,采用最小路法计算获得了正常运行及检修情况下整个配电网负荷点失效率和负荷点故障时间。建立了考虑正常及检修情况下配网缺供电量、负荷点重要性、设备价值及故障维修成本的故障电网、故障设备损失风险模型、检修电网损失风险模型和检修设备损失风险模型。结果表明:论文所提出的优化模型综合考虑上述风险模型的计算风险决策值,实现了检修计划的优化;同时,利用动态变化失效率代替传统检修计划制定过程中的历史平均失效率,克服了传统状态评价检修方案制定过程中未计及配电设备检修而导致网架结构薄弱所引发的配网缺供电损失风险。利用该模型对南京某配电网实际案例开展的计算获得了配网风险决策值,计算结果表明:设备多、负荷大、检修时间晚等单一风险因素不一定决定了配电网的风险值,该模型确定的检修方案整体费用低于其他方案,满足实际工程的需要。研究结果证明了基于设备状态评价的配电网检修计划优化的可行性,所提方法同样适用于更高电压等级网络的检修计划优化。     

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.     

配电网检修计划优化的研究现状

配电网检修是保障配电设备和线路安全、提高供电可靠性的重要手段。传统的配电网检修计划通常基于运行人员的经验编制,难以满足系统可靠性和经济性的要求。采取优化模型解决配电网检修计划的编制成为有效方法。综述了近年来我国配电网检修计划优化模型的研究进展,从目标函数、约束条件和优化算法几个方面论述了各模型的特点,分析了适合我国配电网检修计划优化的模型特征和需要考虑的实际问题。     

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.     

考虑灵活定义约束的配电网检修计划双层优化方法

配电网检修计划优化对提升配电网供电可靠性具有重要作用,本文在灵活定义检修约束条件和构建负荷转移阵列的基础上,建立以经济性最优为目标的检修计划双层优化模型。通过灵活定义同时检修约束和互斥检修约束,使得检修停电区域内的待检修设备能及时检修,减少计划检修周期内的停电时间和停电负荷。在双层优化求解算法中,上层通过和声算法对检修时间进行优化,下层通过定义负荷转移阵列制定负荷转移和负荷切除方案,通过上、下层优化的反复迭代得到配电网检修最优计划。最后,以台湾实际配电系统和PGE69节点系统为例进行仿真分析,结果表明本文方法所得检修计划具有更好的经济性,可有效降低检修总费用。     

考虑负荷转移的检修计划安全校核优化方法

充分考虑负荷转移对检修计划可行性的影响,建立了考虑负荷转移的检修计划安全校核优化模型.该模型的目标函数为负荷转移量和切负荷量的加权平方和最小,约束方程以交流潮流模型为基础,包括考虑负荷转移和切负荷量的节点功率平衡方程以及支路传输功率、负荷转移和切负荷量等上、下限约束.基于该模型不仅可以判断检修计划的可行性,而且还能够给出负荷的转移方案,或者给出检修计划不可行时的调整方案,因而该模型对于检修计划的安全校核具有重要意义.采用半光滑牛顿法求解上述优化问题,并通过对IEEE 14节点系统的仿真分析验证了该方法的有效性.     

计及不确定性的配电网模糊优化重构

实际配电网的负荷变化具有不确定性,使得配电网重构难以用传统的模型来描述。为此,提出根据负荷变化的模糊特性,建立以供电质量最优和网络损耗最小为目标的模糊化多目标配电网重构模型。采用量子进化算法对模型进行求解,以提高配电网络的经济性和供电质量;计算过程中采用支路前推回代法得到通应度函数的模糊区间,并通过区间评价函数进行模糊区间的比较来衡量方案的优劣。采用含分布式电源的IEEE33节点测试系统进行仿真计算,证明该方法的有效性。     

计及时变故障率的电网计划检修启发式优化模型研究

电力设备在运行中受老化、磨损等因素影响,故障率随时间具有增长效应,通常需要采用计划检修削弱或消除上述因素导致的故障率增长。本文采用二重威布尔函数描述元件故障率增长规律,推导了时变故障率下元件的平均无效度公式。通过状态枚举法和基于交流潮流最优削负荷模型对系统故障状态进行选取和最优削负荷计算,建立系统可靠性指标、系统停电成本、计划检修成本、矫正性成本与计划检修率之间的解析表达式,在此基础上推导了系统总成本对元件计划检修率的灵敏度公式,利用该灵敏度公式采用启发式迭代方式对电网各元件计划检修率进行优化。针对RBTS系统,从可靠性和经济性两个方面对优化计划检修方式和传统C级检修方式进行了对比分析,并重点研究了优化计划检修方式下电网各设备计划检修成本的优化调整规律。     

一种计及检修风险的配电网检修优化方法

提出了计及检修风险的配电网检修优化方法。以架空线路为决策对象,综合考虑线路运行的外部环境因素、自身老化情况以及预防性检修的影响,建立了线路的故障率模型;在配电网检修决策过程中,给出配电网故障风险和检修风险的定义及相应的量化表达式;在此基础上,以系统故障风险和检修风险最小为目标,考虑多种约束条件,建立了配电网的检修计划优化模型,并通过遗传算法求解。经算例验证,表明该方法的有效性。     

计及时变故障率的电网计划检修启发式优化模型研究

电力设备在运行中受老化、磨损等因素影响,故障率随时间呈增长效应,通常需要采用计划检修削弱或消除上述因素导致的故障增长率。采用二重威布尔函数描述元件故障率增长规律,推导了时变故障率下元件的平均无效度公式。通过状态枚举法和基于交流潮流最优削负荷模型对系统故障状态进行选取和最优削负荷计算,建立系统可靠性指标、系统停电成本、计划检修成本、矫正性成本与计划检修率之间的解析表达式,在此基础上推导出系统总成本对元件计划检修率的灵敏度公式,利用该灵敏度公式采用启发式迭代方式对电网各元件计划检修率进行优化。针对RBTS系统,从可靠性和经济性两个方面对优化计划检修方式和传统C级检修方式进行了对比分析,并重点研究了优化计划检修方式下电网各设备计划检修成本的优化调整规律。     

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。     

梯级水电站多目标模糊优化调度模型及其求解方法

根据梯级水电站不仅具有电力联系而且具有水力联系的运行特点,提出一种以年发电量和一级水电站耗水量为优化目标的梯级水电站多目标长期优化调度模型.通过定义各目标的隶属度函数,将多目标优化问题模糊化;采用最大模糊满意度法将多目标优化问题转化为单目标非线性规划问题;应用协调粒子群算法(CPSO)求解单目标优化问题.仿真验证了模型的正确性和求解方法的可行性,为梯级水电站优化调度提供了一种新颖有效的途径.     

基于电动汽车分群的“风-网-车”联合消纳调度策略

为解决电动汽车的大规模实时优化调度问题,在建立电动汽车状态矩阵的基础上,提出电动汽车状态集群划分新方法。定义功率满意度及时间满意度,加权和为用户满意度,并以经济收益与满意度最大为目标,构造基于电动汽车分群的“风-网-车”实时联合消纳调度模型。针对并网运行的风电场出力与电动汽车负荷不确定性问题,研究可信性理论与模糊机会约束的融合,引入可信性测度指标,对模糊机会约束条件进行清晰化等价处理。最后,采用考虑外点罚函数法并带收缩因子的粒子群优化算法对调度模型进行优化求解,通过算例验证该模型及调度策略的优越性。     

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。     

电力市场下发电机组计划检修模型

发电机组的计划检修作为防止机组老化失效的主要方法,在确保电力系统可靠运行方面起着重要作用。文中对市场环境下机组检修策略模型及算法进行了综述,并提出了进一步研究的问题。在市场环境下,制定机组检修计划时应当考虑系统运行的可靠性和发电公司的经济利益2个方面。通常,首先由发电公司确定本公司机组的计划检修时段,然后由独立系统运营商（ISO）考虑系统可靠性充裕度后按一定的原则调整机组检修计划;前者确保了发电公司的经济利益,体现了其独立的经济实体地位,后者保证了系统的安全可靠运行。对于该优化问题,一般采用遗传算法、模拟退火算法等启发式方法或者整数规划法、Benders解耦法等数学规划方法加以求解。     

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...     

基于改进蚁群算法的发电机组检修计划优化

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,以系统运行费用最小为目标建立了机组检修计划模型,从检修状态组合的角度将其转化为动态模型,并提出了一种利用改进蚁群算法进行求解的方法。针对基本蚁群算法的不足,从转移概率和信息素动态更新2方面对其进行了改进。利用蚁群算法的状态表记忆机制,较好地处理了检修计划连续性和检修开始时间等约束条件。对于其他约束条件,通过罚函数方式形成增广目标函数。算例结果表明,该方法计算速度较快,灵活性强。     

电气设备检修计划排程优化模型的提出

合理地规划设备维修的周期，可以减少事故的发生，提高企业的生产效益。以某变压器维修排程为例，综合考虑了故障后维修成本、计划性维修成本、维修效果和维修时间、设备可靠性等因素，提出一种特定时间段内设备检修计划排程的优化模型。该优化模型属于带约束条件的非线性优化问题范畴。在工程应用中，对此类模型常用遗传算法进行求解。     

A Practical Model for Generator Maintenance Scheduling with Transmission Constraints

In this paper an optimal maintenance scheduling of generating units in a power system has been developed with transmission network representation. Here a DC load flow has been embedded in the maintenance model to include network constraints resulting in a more practical maintenance schedule. The model developed here uses the minimization of system cost (production cost plus the unserved energy cost) as the objective criterion, whereas the reliability objective function used is the minimization of unserved energy. The optimization is achieved by integer linear programming. The incorporation of transmission network adds significant complexity to maintenance scheduling. The proposed model enables almost all practical maintenance scheduling constraints to be handled easily. The optimization has been carried out to minimize the cost function considering different cases (i.e., with and without incorporation of the transmission network). The effectiveness of the proposed method has been demonstrated by obtaining numerical results on sample and real scale test systems. A comparison of the cost objective function clearly indicates that the maintenance schedule obtained from the simple generation model alone is more expensive than the one with transmission, and that there is a considerable degree of suboptimality in the former case.