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。     

基于模糊熵权Vague集的配电网检修决策优化

为提高供电可靠性和经济性,科学合理地制定配电网检修计划具有重大意义。目前检修决策优化仅优化检修时间,尚不能合理地融合决策者的偏好因素和配电网的实际情况。针对配电网检修决策优化问题,以检修时间和检修方式为优化变量,以配电网检修风险和故障风险最小化为目标,综合考虑电网安全和检修关系等约束条件,建立配电网检修多目标优化模型。针对模型采用基于拥挤距离排序的多目标粒子群算法求解出Pareto最优解集。综合决策者的偏好因素和决策矩阵的客观信息,采用基于模糊熵权的Vague集多属性决策方法进行决策,选取出最满意的配电网检修方案。最后,分别以RBTS Bus2系统和RBTS Bus6系统为例,验证了所提模型和算法的可靠性和有效性。     

基于蚁群算法的配电网检修计划优化

从配电网检修计划编制的实际情况出发,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,通过小生境遗传算法和蚁群算法优化的方法得到配电网检修计划时间优化方案。     

基于改进型遗传算法的企业配电网检修计划系统

本文从企业配电网实际情况出发,以经济性最好为目标,提出企业配电网检修计划数学模型,根据线路因数与设备参数制定多种约束条件,采用改进型遗传算法进行优化,最终以线路电量损失最小为最优检修计划方案,并提出了企业配电网检修计划系统模型,大大提高了企业配电网的能量管理水平。     

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。     

遗传—模拟退火混合算法 在配电网检修优化中的应用

从配电网设备检修计划编制的实际需要出发,在考虑多种约束条件的基础上,建立了以配电网经济性最好为目标的优化模型.针对该模型的特点,采用1种新型混合遗传-模拟退火算法(HGSA)对配电网检修计划进行优化调整.该算法综合了遗传算法和模拟退火算法的优点,使其既具有遗传算法的全局性和并行性,又具有模拟退火算法的局部搜索能力和退火特征.通过遗传算法、模拟退火算法对实际检修计划优化结果的比较,证明了所提出HGSA算法的有效性.     

配电网检修计划优化研究综述

配电网检修计划优化是配电网经济运行中的重要内容,本文分析了各种检修优化模型及其解决算法的优缺点,并从实际需要出发,在综合了检修计划中所的各种影响因素和约束条件的基础上优化了传统的检修计划,展望并评述了国内外对检修工作的系统功能模块的自动化和可视化方面的研究。     

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。     

海上风机综合检修优化策略

风机的维护策略与备件配置是海上风电场维护优化的两个重要内容。文章针对海上风机维护策略和备件联合优化的问题,提出了一种兼顾部件离线维护与循环使用的齿轮箱综合检修优化策略。在此策略的基础上,结合风电机组部件的状态劣化过程与海上维护的可及性约束,建立以运维变量和备件变量为决策变量,以单位时间单位设备平均费用率最小为目标的优化模型,并采用遗传算法和蒙特卡罗仿真相结合的方法对该优化问题进行求解。算例结果表明:该综合策略有效的提高部件可用率,降低运维成本,验证了综合检修优化策略的有效性。     

检修计划新模型与算法的研究

本文在研究检修计划问题的内在特点基础上，建立了基于整数规划的检修计划优化模型和算法。记叙虎法直接根据约束系数矩阵Ａ中每台机组所对应元素的最小和最大值来分别消去不可行分支解和待校验约束，从而显著缩小了问题求搜索空间。本文最后给出了算例。     

灾变遗传算法在配电网开关优化配置中的应用

分析了开关投资、运行维修费用、停电损失和网络损耗的计算方法,基于等年值法建立了开关优化的含约束、非线性的组合优化模型,采用了灾变遗传算法来求解这类优化问题。通过对实例的计算表明:提出的数学模型和算法有较强的工程实用性,灾变遗传算法具有较好的全局收敛性和较快的收敛速度。     

面向电力通信网现场可穿戴运维作业工单调度优化方法

电力通信网现场可穿戴运维对于电力通信网以及智能电网的稳定和有效运营至关重要,为了保证电力通信网现场可穿戴运维作业质量和提高运维作业效率,本文提出了一种电力通信网现场可穿戴运维作业工单调度优化方法,促进现场可穿戴运维作业的高效实施。针对目前电力通信网现场工单调度业务特征,结合运维人员技能、作业资源等特点,描述并建立多资源约束下的现场可穿戴运维作业技能最大化与时间最优工单调度模型,然后使用改进病毒遗传算法进行求解。本文提供了对提出算法的实验评估,并通过数值算例验证了该算法在多资源约束下的现场可穿戴运维作业工单调度中的有效性和可行性。     

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。     

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。     

考虑天然来水随机性的水火电系统机组检修计划

如何合理安排机组检修是水火电系统调度运行中的一项重要任务。在长时间尺度下,天然来水的随机性使机组检修计划本质上成为随机优化问题,通常采用场景法描述随机性,但其形成的高维优化问题难以直接求解。建立多场景耦合的水火电系统机组检修优化模型,利用多学科协同优化(Multidisciplinary Collaborative Optimization, MCO)方法将各场景间的非预期性约束及检修变量耦合约束解耦,实现了原问题的降维,且MCO结构具有内在的并行性。此外,在基于MCO的系统级优化问题中,用绝对值惩罚项替代二次惩罚项,保证该问题是一个混合整数线性规划问题,有利于提高计算效率。最后以某省级实际水火电系统为算例进行仿真分析,验证了所提模型和算法的有效性。