供電設備檢修計劃優化策略

韓金洋（沈陽供電公司調控中心,沈陽　110000）

供電設備檢修計劃優化策略

韓金洋
（沈陽供電公司調控中心,沈陽110000）

摘要：在電力系統的運行中，供電設備的檢修一項非常重要的工作。伴隨著電力系統的規模不斷擴大，電力設備也在逐漸的增多，這種趨勢下，安排人工進行供電設備的檢修越來越不容易。因此，為了能夠最大程度的提高供電設備檢修的效率與質量，提升電力系統運行的可靠性，必須對原有的供電設備檢修計劃進行優化。根據供電設備實際，文章擬對供電設備進行了整合，從而使得變量減少。之后依據電力調度計劃原則，以及在對各種因素進行綜合考慮的基礎之上，建立供電設備檢修計劃優化模型，同時使用相應的算法進行求解，以證明文章所提出的設備檢修計劃優方式是有效的。

關鍵詞：電力系統；供電設備；檢修計劃優化；模型與求解

0　引言

供電系統里就行設備的維修是非常重要的一項工作，它是確保電力系統安全運行，保障用戶持續用電的關鍵。供電系統的規模在不斷擴大，設備的數量也在增加，昔日的設備檢修方式已經不能跟上形勢的發展，主要是工作量大但效率低下、主觀因素影響檢修效率與質量以及檢修計劃的可行性得不到保障。所以，必須對原有的檢修計劃進行優化，更加合理的安排檢修工作量，減少在檢修過程中人力物力的浪費，提升檢修的質量與效率。

1　功供電設備檢修的方式與問題

1.1設備檢修方式

在電力系統中，設備檢修是必不可少的一項工作，對于確保電力系統運行的安全性具有十分重要的意義。傳統檢修方式有故障檢修以及預防性檢修兩種，他們各有自己獨特的優勢。然而隨著時代的發展以及電力系統規模的不斷擴大，另外一種檢修方式—狀態檢修已經成為未來發展的趨勢。它能夠根據供電設備運行的狀態，來確定需要檢修的設備以及時間。但也存在著一些問題，需要在原來的基礎上進行優化。

1.2狀態檢修存在的問題

使用狀態檢修來診斷供電設備，已經成為一種發展趨勢。它依靠對電力設備日常的排查以及在線監測等方式提供的信息，通過分析判處理，來判斷設備是否有故障，同時設法在出現故障之前及時的發現隱患，提早進行檢修。雖然它延長了設備使用的壽命，提高了檢修效率，但在實際中還是存在一些問題，對狀態檢修在供電設備檢修中的應用帶來了一定的阻力。

1.2.1檢測手段和裝置不甚成熟

在對供電設備進行檢修時，技術水平的高低是關鍵。當前，我國的這種檢測水平還不很成熟，一些比較復雜的設備如果不使用最新的手法，那么對于其狀態與變化就很難把握。另一方面，在檢測設備上，各種裝置的準確性以及可靠性還存在一定的問題，這對于狀態檢修的應用也形成了制約。

1.2.2故障機理的研究與設備診斷方式層次較低

研究狀態診斷的關鍵在于各種設備的機理以及對內部故障的復雜分析。但在實際中，這非常的不容易，務必要使用多種多樣的分析方式以及技術工具，并對個中國資料和實例進行廣發的搜集，在此基礎上才能取得良好的效果。

1.2.3未對電力系統整體情況進行考慮而進行檢修

使用狀態檢修進行故障判斷時，通常以一臺設備為目標進行檢測。但是設備故障導致的停電并非只是單臺設備的問題，而是牽涉到整個系統。此外，大電網檢修涉及的范圍更加廣闊，有時候會涉及到整個區域的電力供求關系，因此，不應該依據某一臺電力設備的狀態來對檢修的時間進行明確。

1.2.4診斷軟件開發水平較低

為了能夠更加科學的、精確的對供電設備狀態進行評價以及對故障進行檢修，必須要以進行理論上的深入研究，以此為基礎，開發相關的狀態診斷軟件，以便能夠讓其根據相關的數據給出計算結構與評價，防止人工主觀的隨意性導致的數據不精確，評價不科學等。

2　基于可靠性的供電設備檢修計劃優化模型

2.1可靠性檢修計劃優化所考慮的因素

在使用可靠性檢修計劃時，要充分的考慮到下面的因素：首先，防止重復性的出現停電，上下級電網應該統一進行，另外，對于邏輯相同的設備應該同時進行檢修；其次，盡可能在把檢修工作安排在電力低估區，以減少因停電導致的損失，提升供電的可靠性；再次，科學的設計檢修人員進行檢修的路線，盡量按照地理位置進行檢修順序的安排，此外，要考慮檢修資源的約束條件，檢修人員和檢修設備以及車輛的調度等，都需要提前做好部署，合理安排。

2.2優化模型的建立

根據對供電設備實際運行狀態參數的研究，對設備的狀態進行了初次評估，之后得出了設備可用度，使之與設備檢修結合在一塊，建立計劃優化模型。

2.2.1設備分塊

電力運行系統中，如果再停電一次的基礎上可以將所有的問題全部解決掉，就一次性解決，避免反復停電給人們生產生活帶來的損失。因此，對于一些設備應該同步進行檢修。文章為了便于建立優化模型，將這些能夠同步進行檢修的設備進行了整合，得出一個個變量集。整合以后，設備被分成了下面幾種：一是線路，包括避雷器、電壓互感器以及阻波器等；二是間隔，包括開關和電流互感器等；三是主變，包括主變本體、主變避雷器以及其它一些和主變相關聯的設備；四是母線，包括母線、母線避雷器以及母線電壓互感器等。

另外，在合并同步進行的檢修設備時，還要注意以下幾個方面的問題：一是如果線路出現停役，各側間隔的開關以及線路側的設備都要進行檢修，如果一側是線路變壓器接線，那么這側的線路變壓器組都要進行檢修；如果一側是內橋以及單母分段接線的變電所，那么變電所高壓母線互感器與避雷設備要同時進行檢修；二是若線路出現停役，一側變電所供電只是依靠這個線路，那么變電所里的全部設備都要進行檢修；三是如果變電所里要求進線開關必須停役而線路不必如此時，如果線路不是T接線路，、那么就可以依照上面的兩條原則做拓撲，若線路是T接線路，那么線路就可以繼續運行。

2.2.2供電設備檢修等級系數

在進行供電設備檢修的時候，如果不對設備的型號、生產廠家以及設備運行可靠性大小進行分類的話，是不科學的，會浪費很大的人力物力財力，而且也不利于提升檢修效率。因此，安排檢修時務必要考慮每臺設備的可靠性運行指標，同時要認真分析設備壽命分布函數。在本文中，依據設備的重要程度，給出了模型，如下（1）。

在這個式子中，

Ri代表設備安排檢修的優先等級系數；

Re代表的是設備檢修的重要性值，包括下面幾項內容：一是設備在電力系統中的重要性，以及由于設備的不同類型在電力系統中的所起的不同作用來取值；二是設備的質量不一樣，不同生產廠家所生產的相同類型的設備權值也不同；三是設備所處得電壓等級不一樣導致的權值也不一樣。

Rsi代表的是設備檢修重要性取值，它依據設備運行狀態來確定，設備級別不同取值就不同。

Rti代表的是與設備運行時間長短的設備檢修重要性取值，時間一長，設備的故障率就會上升，其可靠性就會逐漸下降。

Rfi代表的是與負載相關的檢修程度重要性取值，負載不同，與之相聯系的設備檢修重要性也不同。

K1、K2、K3、K4所表示的是每個重要性的權重系數。

2.2.3優化模型的建立

計劃檢修主要是依據相關的規章制度，定期對供電設備進行小規模的或者大規模的檢修。國家電網公司在《防止電力生產重大事故的二十五項重點要求》里強調，定期檢修依舊是防止故障發生的主要舉措之一。為此，對于國產供電設備來說，進行定期檢修，符合我國的實際情況，在一定程度上能夠有效的防止事故以及故障的發生。在進行檢修計劃制定時，盡可能的依據設備周期來進行檢修計劃的制定。

對供電設備進行整合分塊，能夠確保不出現重復性停電，這是進行供電設備檢修的基礎。對于進行合并之后得到的變量集進行優化時，在對設備重要性進行充分考慮的基礎上，盡量讓需要進行檢修的設備的檢修時間與檢修周期時間更加接近。因此，目標函數如（2）所示。

在這個公式中，eRi代表第i個設備需要檢修的重要性；n代表變量的數目；xi代表的是第i個變量需要進行檢修的時間；Ti代表依據檢修周期第i個設備需要檢修的時間。

2.2.4約束條件分析

在建立優化模型后，還必須注意幾項約束條件：

（1）檢修資源約束。檢修資源包括多項內容，主要有檢修人員的數量、技術熟練程度、設備以及車輛等，因為資源有一定限制，所以進行同時檢修的設備也是有限的。

（2）潮流約束。在進行設備檢修時，一些轉供線路的輸出功率會超出規定的限度，所以，此時必須要認真的校驗線路的潮流。可以用式子來表示，其中，Il代表線路l的潮流，Imax表示能夠被l允許通過的潮流值。

2.2.5計算流程分析根據本文的實際情況，計算的流程可以分為以下幾個方面：

（1）將數據信息錄入

對需要進行檢修的供電設備信息進行錄入，同時還要錄入約束條件以及網絡拓撲信息等。

（2）對設備進行分塊整合形成變量集

在檢修優化模型里，由于順序檢修約束與同時檢修約束的存在，使得每個設備的檢修都相互聯系起來，為了能夠計算簡便，可以把上面的設備進行整合，分割成不同的變量集。在新合成的變量集里面，一些不參與檢修的設備也要去除，最大程度的使檢修設備的數目變少，例如和不可變更約束條件相符合的設備以及存在同時檢修約束條件的設備，由于檢修時間固定，因此，可以將這部分設備排除出去，不計入變量集中。

（3）計算

在進行檢修計劃優化模型計算時，使用遺傳算法來進行求解。

3　優化模型求解計算方法

供電檢修設備是一一個以檢修日期作為變量的多目標約束的整數規劃問題，許多約束條件很難使用數學式子表示出來，因此，傳統的整數規劃算法很難達到有效的求解效果。為此，本文運用遺傳算法來對優化模型進行求解。

3.1遺傳算法編碼

在進行編碼的時候，運用整數編碼方式進行編碼操作。初始化N個解當做初試解群，與此同時將設備檢修日期定義為x1，其取值范圍由不同月的具體天數來確定，，依照自然數增長遞增順序排列的n個有效變量可以組成相應的一維數組。Xi代表能夠安排有效變量的日期集合。在本論文中，把xi（i=1，…，n）組合而成的維數組當做染色體，初始種群用隨機產生的N個維行向量來表示，維行向量用x1x2，…xi，…xn來表示，Xi表示的是自然數，交叉方式使用隨機交叉，變異使用具有約束性的變值變異法。

3.2適應值函數

在本論文中，為了便于計算，可以使用的適應值函數如（3）所示。

在這個式子中，如果檢修資源約束以及潮流約束條件不能夠得到滿足的話，那么供電設備檢修的計劃是不能夠按照預期完成的，因此，在這個式子中，T和U的取值應該取較大的數值，避免和約束條件相違背。

4　實例分析

某市電業局2015年2月份進行了設備檢修，運用本文所建立的優化模型，對其中的80個設備進行了檢修計劃優化。在對設備進行整合分塊后，得到26個主要設備變量。算法使用的是種群規模80，交叉率0.5，變異率是0.008，最大迭代次數設定為1000。經過對檢修計劃進行優化后，與原來的檢修效果相比有了很大的改觀。

在進行優化之前，其目標函數值為319376，通過對檢修計劃進行優化之后，得出的目標函數值為161812，檢修計劃時間與原定的檢修周期越來越靠近，之前兩者相差477，優化后兩者相差277天，若一周的檢修任務沒有按時完成，那么可以推遲檢修完成的時間。通過這個事例，得以得知，這種優化模型能夠使得檢修計劃時間與設備檢修周期更加的接近，因此對于電力系統運行的安全性和可靠性具有重要的意義。

5　結語

綜上所述，隨著電力系統規模的不斷增大，對供電設備的檢修難度也在逐漸的加大。傳統的設備檢修計劃已經難以適應形勢發展的需要，必須要進行改進。本文在分析了狀態檢修所存在的問題的基礎上，建立了檢修計劃優化模型，并使用遺傳算法進行了求解，事實證明，本文所使用的檢修方法是行之有效的。

參考文獻：

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