TSC提升的配電網區域機會維修模型

徐 旭

（中國石油大慶石化公司熱電廠，黑龍江 大慶 163714）

電力系統可靠性是指電力系統按照供電標準和供電量需求向用戶持續供應穩定電力的能力，包括電量裕度和供電安全2大因素。在電力系統中，配電網是連接供電企業與用戶的線路，其可靠性決定著供電系統的可靠性，對用電安全產生決定性的影響，因電網故障而導致的低電量和斷電問題已經成為困擾用戶的主要問題，因此，配電網的檢修與維護工作是保障電力系統可靠性的主要措施［1］。

現階段制定設備檢修計劃時大多以設備數量、型號和使用時間做參考，以設備故障風險點為依據。其理論研究也基于上述內容進行，王玉磊等介紹了基于故障模型變壓器維護策略，將時間作為變量進行求解得到更換變壓器的合理時間［2］。潘樂珍等介紹了基于設備狀態模型確定檢修時間與方式的方法，將設備運行時間與運行狀態作為輸入數據，將運行成本作為變量求解，采用代算法提出了1種優化維修方案的辦法［3］。袁野等建立了1套設備綜合評價體系，通過合理設置設備能效指標，尋求能效與維護成本之間的平衡，提供了1種基于能效與成本的設備維護分析模型［4］。

上述文獻中對設備的運行狀態、能效、故障和成本進行了考慮，但都沒有脫離設備運行風險的思維模式，很多學者依然通過設備故障與經濟指標來評價維護方案，并未開展設備運行穩定性、設備能力優化、設備故障的影響等因素的分析，沒有建立起設備可靠性與負荷之間的聯系。

配電網是包含多種設備的復雜網絡，各設備之間相互協作，具有高度的關聯性，因此，進行配電網檢修決策研究時，必須考慮設備性能與可靠性之間的關系，找到能夠同時滿足設備可靠性與性能需求的平衡方案。

供電設備維護方案不同，對電力系統供電能力的影響也不同，文中引入供電能力閥值（TSC）作為供電系統性能的評價指標，用來考察配電網的供電能力，也能間接反映出工業設備維護方案對供電系統的影響。為了將此評價指標代入評價模型，文中從區域機會維修的角度出發建立了評價模型，該模型綜合考慮系統的性能、可靠性、內部聯系、結構影響、維護方案之間的關系，從上述因素相互影響的角度出發確定檢修位置，在此基礎上引入供電能力閥值（TSC）建立負荷與可靠性關系模型，該模型采用NDE編碼技術和GA算法，目的是得到最優解。

1 考慮TSC提升的區域機會維修模型

1.1 設備要求與系統可靠性需求

狀態檢修是1種根據當前設備健康情況設定檢修計劃的方法，設備當前健康情況達到檢修指標后才開始檢修，一般基于個體設備制定，但系統中擁有多臺設備，并且設備之間具有內在聯系，導致檢修與運行間存在矛盾，系統的可靠性取決于設備的健康狀態，而設備健康狀態取決于維修閥值的設定，主要體現在4個方面。

（1）對于個體設備來說，及時檢修是保障設備穩定運行的唯一途徑，不僅可以減少設備故障，還能延長設備使用壽命，但對整個系統來說，即需要保持系統的可靠性，又需要控制維修成本；

（2）設備故障的產生主要有內因和外因2部分，內因是指零件老化、零件失效等因素，外因是指天氣、負荷等因素，通過檢修可以加強對內因與外因的控制，但檢修意味著停機，使系統無法正常運行；

（3）系統內部的所有設備存在一定的內在聯系，具有功能聯系，也有電路聯系，設備的可靠性決定著系統檢修策略，解決方案不同，獲得的系統穩定性也不同，好的方案應平衡性能與可靠性；

（4）設備的檢修時間不同對系統運行可靠性能夠產生不同的影響。

綜合4方面因素，設備可靠性與成本存在矛盾，需要制定檢修計劃時有所側重。

1.2 設備健康狀態值的求取

國家規定電力系統應定期進行狀態評估，在檢修期內統計所有設備的健康指數，綜合考慮零件老化、時間等因素，通過下面的公式計算設備健康指數。

式中HI—設備上次評估的健康指數；HI0—設備健康指數；ΔT—檢修時間；B—設備老化程度指標；a—老化系數。

系統進入檢修期后，按照公式（1）、（2）計算健康指數，為了平衡設備檢修成本與運行可靠性，按照經驗老化系數a取值為0.7，系統因故障提前進入檢修階段，老化系數a取值為1。

近年來，電力系統全面鋪開智能監測系統，設備老化狀態和運行情況均可監測，還能自動分析設備故障，無需更換設備的全部零件，設備檢修時大多采取備件更換或維修的方法，此次研究利用設備運行狀態指標來確定設備是否參與檢修，設備部件的健康指數將作為檢修機會的判斷依據。

1.3 考慮TSC提升的區域機會維修模型

機會維修是預防性維修措施，運用此方法時需在檢修期內排除設備故障，并將無故障設備做一定的維護，它結合故障后維修與預防性維修于一身，但供電系統內的設備數量眾多，設備間的聯系復雜，同時進行電網的整體維修不現實。因此，在機會維修中應采取檢修組合的辦法，不但可以節約資源、提高維修效率，也保障了供電系統的可靠性。由于供電系統的可靠性與維修存在矛盾，文中引入TSC指標來評價2者的關系，建立機會維修模型。

1.3.1 區域機會維修模型引入TSC指標后，需要進一步確定檢修區域，實現性能與可靠性的平衡，最大化合理利用資源。根據國家電力系統運行標準確定設備健康指數指標，并以此為基礎評價設備的運行狀態，找出主要維護設備與次要維護設備，結合系統的可靠性要求確定主要維護設備的集合，此時需綜合考慮電網結構、可靠性指標、性能指標、人員因素與設備的內在聯系，最終得出檢修區域的方案。方案的確定原則有5點。

（1）按照健康指數指標判斷某設備雖然符合主要維護設備的條件，但該設備在供電系統中承擔重要角色，對其開展維修會嚴重影響供電系統運行，需要將設備劃分為單獨維修的行列，與其它設備區別對待；

（2）檢修范圍內的設備進行檢修時，應將與之關聯的設備同時劃入范圍；

（3）雖然設備已經進入檢修范圍，但其健康指數指標不滿足主要維護設備的條件，可對其進行部分維修；

（4）劃分檢修區域應盡量縮短供電系統停機時間，設備的檢修數量應在檢修能力之內；

（5）檢修區域應按時間劃分，不要在同一時間內進行并列檢修，若檢修能力仍有富余，可將提升檢修區域可靠性的工作同時開展。

按照上述原則設計了開關集KAI，并通過下面的公式確定檢修區域F，將檢修區域N等價為設備健康閥值K、設備數量S、系統停機造成的損失L的函數，在公式中加入可靠性、成本、設備內部關聯等約束。

式中F—檢修區域；Px—第x臺設備出現故障所能引起的損失，萬元；Tx—停機維修時間，h。

約束條件為：

式中HIx—第x臺設備的健康指數指標；K—設備健康閥值。

式中Nt—需要維修的設備數量，臺；Mt—當前維修能力所能承擔的設備數量，臺。

1.3.2 考慮TSC提升的區域機會維修模型按照前文建立的維修模型，同一時間內完成檢修和電力系統運行可靠性的保障，還可通過網絡的優化提高供電系統的性能，保障供電能力。文中采取供電網絡主動優化的辦法，以設備狀態為主要參數，網絡拓撲為途徑，建立了負荷轉移模型，該轉移模型與前文建立的維修模型能夠形成很好的互補，最大限度實現供電系統性能與可靠性的平衡。

2 基于NDE-GA算法的TSC提升負荷轉移模型

TSC是指供電系統在相關國家標準和可靠性的前提下滿足供電負荷的能力，主要與供電系統的電網結構、運行狀態、拓撲結構和用戶容量等因素相關，可以通過改變電網線路和開關狀態來提高系統容量。

考慮電網檢修時，利用網絡優化和約束條件的限制代替GA操作，使檢修方案可以最大限度提升供電系統的TSC，改善供電結構，使負荷的分配更加合理。

2.1 TSC模型

TSC模型將TSC作為求解對象，設定檢修時的各項參數，例如設備性能設備集約束、饋線極限容量約束、主變容量約束、節點電壓約束、潮流約束、網絡拓撲約束、支路容量約束以及聯絡極限容量約束等，形成求解公式（6）。

由于主要檢修區域內的設備按照電網結構承擔相應的負荷，為了保障系統的可靠性，此部分設備不在優化范圍之內。

式中TP—TSC時主變的實際負荷；j—負荷點設備編號；n—區域T1內的設備總數；Lj—TSC時的各個負荷點的負荷；trfhk—線路h轉移到線路k的負荷量；Fk—饋線k的實際帶負荷量；RFk—饋線k的極限容量；RFp—聯絡線p的極限容量；Umax、Umin—節點電壓的上、下限；A—節點/支路關聯矩陣；i—所有支路的復電流矢量；I—所有節點的復電流注入矢量；ik、ik max—各支路流過的電流和允許的最大載流量。

2.2 NDE-GA算法

供電網絡優化智能分析方法在機會維修優化中被廣泛使用，但優化過程需要對電網結構進行繁瑣的計算，參數設置較多，還需隨機斷開支路進行網絡驗證，以保障供電網絡可以穩定運行，不僅消耗大量時間，也對電網運行造成很大的擾動。

為了提高優化效率，減少對電網的擾動，文中采取信息節點深度優化的辦法，將斷開支路環節用數據矩陣進行模擬，建立供電系統信息化樹模型，對拓撲結構進行優化，不僅可以保障電網正常在線進行，還能自動記錄初始節點的各項數據和操作，例如PAO與CAO等。

在優化過程中，利用網絡優化和約束條件的限制代替GA操作，既能保障各項參數與實際運行工況相符，又能實現NDE技術的合理應用，最終實現網絡開關的優化。

3 模型求解流程

采取NDE-GA算法，通過區域機會維修模型進行供電負荷能力提升的最終求解，分8個步驟。

（1）獲取當前供電系統的設備健康指標數據；

（2）對照設備檢修指標確定需要檢修的設備范圍，將其納入檢修區域，形成開關集KAI；

（3）按照（2）確定的開關集建立GA搜索，擬搜索結果作為初始項R1；

（4）利用前文提到的TSC計算公式算出目標值R，與系統的約束條件范圍相比較，若不在范圍內則重復步驟（3），若在范圍內繼續進行下一步驟。

（5）采取最優解原則，生成最優群R2；

（6）在最優群R2中任意選擇2個個體，執行NDE操作，得到下1代種群S；

（7）通過區域機會維修模型代入R2和S，得到新的R；

（8）與終止條件進行對比，滿足條件則輸出最優解，不滿足條件則重復步驟（4），直至產生滿足條件的最優解出現。

4 算例分析

選擇電網系統中的33節點配電系統作為優化對象，該節點網絡結構見圖1，最優解見圖2。

圖1 IEEE 33節點配電網絡

圖2 IEEE 33節點TSC最優網絡結構

33節點配電系統的額定電壓為12.66 kV，整個結構中含有37條線路和5個網絡開關，所有開關均處于斷開狀態，線路通暢，主線路電流最大值為595 A。依據文中列出的區域機會維修模型，對該節點的網絡進行優化，依然將TSC作為求解對象，輸入各項約束條件后，GA種群初始數量設置為50，迭代次數設置為50。

5 結束語

從供電系統的負荷性能與可靠性相平衡的方向出發，提出1種建立區域機會維修模型實現最優求解的辦法，文中所研究的模型將供電系統的網絡結構、拓撲結構、設備性能指標、系統可靠性、系統內在聯系與維修成本作為主要參考因素，通過一定的算法確定檢修區域，能夠保證計算效率與計算準確性。

該模型還具有提升系統TSC的功能，在模型中引入NDE-GA算法求出網絡結構的最優解，能夠有效提升供電網絡的性能，此算法在不必擾動電網正常運行的同時，能夠模擬出真實工況下的電網運行，其優勢在于設備健康指數的使用，能夠區別于傳統的設備故障模型，對科學進行供電網絡檢修具有重要意義。

此次研究中使用的設備健康指數均參考傳統模式下的評價結果得出，在后續研究中，將采取跟蹤設備運行，進行重新評估的方式，獲得最新的設備健康指數，使研究結果更加符合實際工況，為科學制定檢修計劃提供支撐。此外，研究所采用的一些約束條件是參考文獻資料制定的，在后續研究中，將依據供電網絡運行的實際數據，結合供電系統內設備的內在聯系制定約束條件，還要結合實際擁有的檢修資源對模型進行修改，使研究結果真正達到與實際工況相一致的程度。