供电设备检修计划优化策略

韩金洋（沈阳供电公司调控中心,沈阳　110000）

供电设备检修计划优化策略

韩金洋
（沈阳供电公司调控中心,沈阳110000）

摘要：在电力系统的运行中，供电设备的检修一项非常重要的工作。伴随着电力系统的规模不断扩大，电力设备也在逐渐的增多，这种趋势下，安排人工进行供电设备的检修越来越不容易。因此，为了能够最大程度的提高供电设备检修的效率与质量，提升电力系统运行的可靠性，必须对原有的供电设备检修计划进行优化。根据供电设备实际，文章拟对供电设备进行了整合，从而使得变量减少。之后依据电力调度计划原则，以及在对各种因素进行综合考虑的基础之上，建立供电设备检修计划优化模型，同时使用相应的算法进行求解，以证明文章所提出的设备检修计划优方式是有效的。

关键词：电力系统；供电设备；检修计划优化；模型与求解

0　引言

供电系统里就行设备的维修是非常重要的一项工作，它是确保电力系统安全运行，保障用户持续用电的关键。供电系统的规模在不断扩大，设备的数量也在增加，昔日的设备检修方式已经不能跟上形势的发展，主要是工作量大但效率低下、主观因素影响检修效率与质量以及检修计划的可行性得不到保障。所以，必须对原有的检修计划进行优化，更加合理的安排检修工作量，减少在检修过程中人力物力的浪费，提升检修的质量与效率。

1　功供电设备检修的方式与问题

1.1设备检修方式

在电力系统中，设备检修是必不可少的一项工作，对于确保电力系统运行的安全性具有十分重要的意义。传统检修方式有故障检修以及预防性检修两种，他们各有自己独特的优势。然而随着时代的发展以及电力系统规模的不断扩大，另外一种检修方式—状态检修已经成为未来发展的趋势。它能够根据供电设备运行的状态，来确定需要检修的设备以及时间。但也存在着一些问题，需要在原来的基础上进行优化。

1.2状态检修存在的问题

使用状态检修来诊断供电设备，已经成为一种发展趋势。它依靠对电力设备日常的排查以及在线监测等方式提供的信息，通过分析判处理，来判断设备是否有故障，同时设法在出现故障之前及时的发现隐患，提早进行检修。虽然它延长了设备使用的寿命，提高了检修效率，但在实际中还是存在一些问题，对状态检修在供电设备检修中的应用带来了一定的阻力。

1.2.1检测手段和装置不甚成熟

在对供电设备进行检修时，技术水平的高低是关键。当前，我国的这种检测水平还不很成熟，一些比较复杂的设备如果不使用最新的手法，那么对于其状态与变化就很难把握。另一方面，在检测设备上，各种装置的准确性以及可靠性还存在一定的问题，这对于状态检修的应用也形成了制约。

1.2.2故障机理的研究与设备诊断方式层次较低

研究状态诊断的关键在于各种设备的机理以及对内部故障的复杂分析。但在实际中，这非常的不容易，务必要使用多种多样的分析方式以及技术工具，并对个中国资料和实例进行广发的搜集，在此基础上才能取得良好的效果。

1.2.3未对电力系统整体情况进行考虑而进行检修

使用状态检修进行故障判断时，通常以一台设备为目标进行检测。但是设备故障导致的停电并非只是单台设备的问题，而是牵涉到整个系统。此外，大电网检修涉及的范围更加广阔，有时候会涉及到整个区域的电力供求关系，因此，不应该依据某一台电力设备的状态来对检修的时间进行明确。

1.2.4诊断软件开发水平较低

为了能够更加科学的、精确的对供电设备状态进行评价以及对故障进行检修，必须要以进行理论上的深入研究，以此为基础，开发相关的状态诊断软件，以便能够让其根据相关的数据给出计算结构与评价，防止人工主观的随意性导致的数据不精确，评价不科学等。

2　基于可靠性的供电设备检修计划优化模型

2.1可靠性检修计划优化所考虑的因素

在使用可靠性检修计划时，要充分的考虑到下面的因素：首先，防止重复性的出现停电，上下级电网应该统一进行，另外，对于逻辑相同的设备应该同时进行检修；其次，尽可能在把检修工作安排在电力低估区，以减少因停电导致的损失，提升供电的可靠性；再次，科学的设计检修人员进行检修的路线，尽量按照地理位置进行检修顺序的安排，此外，要考虑检修资源的约束条件，检修人员和检修设备以及车辆的调度等，都需要提前做好部署，合理安排。

2.2优化模型的建立

根据对供电设备实际运行状态参数的研究，对设备的状态进行了初次评估，之后得出了设备可用度，使之与设备检修结合在一块，建立计划优化模型。

2.2.1设备分块

电力运行系统中，如果再停电一次的基础上可以将所有的问题全部解决掉，就一次性解决，避免反复停电给人们生产生活带来的损失。因此，对于一些设备应该同步进行检修。文章为了便于建立优化模型，将这些能够同步进行检修的设备进行了整合，得出一个个变量集。整合以后，设备被分成了下面几种：一是线路，包括避雷器、电压互感器以及阻波器等；二是间隔，包括开关和电流互感器等；三是主变，包括主变本体、主变避雷器以及其它一些和主变相关联的设备；四是母线，包括母线、母线避雷器以及母线电压互感器等。

另外，在合并同步进行的检修设备时，还要注意以下几个方面的问题：一是如果线路出现停役，各侧间隔的开关以及线路侧的设备都要进行检修，如果一侧是线路变压器接线，那么这侧的线路变压器组都要进行检修；如果一侧是内桥以及单母分段接线的变电所，那么变电所高压母线互感器与避雷设备要同时进行检修；二是若线路出现停役，一侧变电所供电只是依靠这个线路，那么变电所里的全部设备都要进行检修；三是如果变电所里要求进线开关必须停役而线路不必如此时，如果线路不是T接线路，、那么就可以依照上面的两条原则做拓扑，若线路是T接线路，那么线路就可以继续运行。

2.2.2供电设备检修等级系数

在进行供电设备检修的时候，如果不对设备的型号、生产厂家以及设备运行可靠性大小进行分类的话，是不科学的，会浪费很大的人力物力财力，而且也不利于提升检修效率。因此，安排检修时务必要考虑每台设备的可靠性运行指标，同时要认真分析设备寿命分布函数。在本文中，依据设备的重要程度，给出了模型，如下（1）。

在这个式子中，

Ri代表设备安排检修的优先等级系数；

Re代表的是设备检修的重要性值，包括下面几项内容：一是设备在电力系统中的重要性，以及由于设备的不同类型在电力系统中的所起的不同作用来取值；二是设备的质量不一样，不同生产厂家所生产的相同类型的设备权值也不同；三是设备所处得电压等级不一样导致的权值也不一样。

Rsi代表的是设备检修重要性取值，它依据设备运行状态来确定，设备级别不同取值就不同。

Rti代表的是与设备运行时间长短的设备检修重要性取值，时间一长，设备的故障率就会上升，其可靠性就会逐渐下降。

Rfi代表的是与负载相关的检修程度重要性取值，负载不同，与之相联系的设备检修重要性也不同。

K1、K2、K3、K4所表示的是每个重要性的权重系数。

2.2.3优化模型的建立

计划检修主要是依据相关的规章制度，定期对供电设备进行小规模的或者大规模的检修。国家电网公司在《防止电力生产重大事故的二十五项重点要求》里强调，定期检修依旧是防止故障发生的主要举措之一。为此，对于国产供电设备来说，进行定期检修，符合我国的实际情况，在一定程度上能够有效的防止事故以及故障的发生。在进行检修计划制定时，尽可能的依据设备周期来进行检修计划的制定。

对供电设备进行整合分块，能够确保不出现重复性停电，这是进行供电设备检修的基础。对于进行合并之后得到的变量集进行优化时，在对设备重要性进行充分考虑的基础上，尽量让需要进行检修的设备的检修时间与检修周期时间更加接近。因此，目标函数如（2）所示。

在这个公式中，eRi代表第i个设备需要检修的重要性；n代表变量的数目；xi代表的是第i个变量需要进行检修的时间；Ti代表依据检修周期第i个设备需要检修的时间。

2.2.4约束条件分析

在建立优化模型后，还必须注意几项约束条件：

（1）检修资源约束。检修资源包括多项内容，主要有检修人员的数量、技术熟练程度、设备以及车辆等，因为资源有一定限制，所以进行同时检修的设备也是有限的。

（2）潮流约束。在进行设备检修时，一些转供线路的输出功率会超出规定的限度，所以，此时必须要认真的校验线路的潮流。可以用式子来表示，其中，Il代表线路l的潮流，Imax表示能够被l允许通过的潮流值。

2.2.5计算流程分析根据本文的实际情况，计算的流程可以分为以下几个方面：

（1）将数据信息录入

对需要进行检修的供电设备信息进行录入，同时还要录入约束条件以及网络拓扑信息等。

（2）对设备进行分块整合形成变量集

在检修优化模型里，由于顺序检修约束与同时检修约束的存在，使得每个设备的检修都相互联系起来，为了能够计算简便，可以把上面的设备进行整合，分割成不同的变量集。在新合成的变量集里面，一些不参与检修的设备也要去除，最大程度的使检修设备的数目变少，例如和不可变更约束条件相符合的设备以及存在同时检修约束条件的设备，由于检修时间固定，因此，可以将这部分设备排除出去，不计入变量集中。

（3）计算

在进行检修计划优化模型计算时，使用遗传算法来进行求解。

3　优化模型求解计算方法

供电检修设备是一一个以检修日期作为变量的多目标约束的整数规划问题，许多约束条件很难使用数学式子表示出来，因此，传统的整数规划算法很难达到有效的求解效果。为此，本文运用遗传算法来对优化模型进行求解。

3.1遗传算法编码

在进行编码的时候，运用整数编码方式进行编码操作。初始化N个解当做初试解群，与此同时将设备检修日期定义为x1，其取值范围由不同月的具体天数来确定，，依照自然数增长递增顺序排列的n个有效变量可以组成相应的一维数组。Xi代表能够安排有效变量的日期集合。在本论文中，把xi（i=1，…，n）组合而成的维数组当做染色体，初始种群用随机产生的N个维行向量来表示，维行向量用x1x2，…xi，…xn来表示，Xi表示的是自然数，交叉方式使用随机交叉，变异使用具有约束性的变值变异法。

3.2适应值函数

在本论文中，为了便于计算，可以使用的适应值函数如（3）所示。

在这个式子中，如果检修资源约束以及潮流约束条件不能够得到满足的话，那么供电设备检修的计划是不能够按照预期完成的，因此，在这个式子中，T和U的取值应该取较大的数值，避免和约束条件相违背。

4　实例分析

某市电业局2015年2月份进行了设备检修，运用本文所建立的优化模型，对其中的80个设备进行了检修计划优化。在对设备进行整合分块后，得到26个主要设备变量。算法使用的是种群规模80，交叉率0.5，变异率是0.008，最大迭代次数设定为1000。经过对检修计划进行优化后，与原来的检修效果相比有了很大的改观。

在进行优化之前，其目标函数值为319376，通过对检修计划进行优化之后，得出的目标函数值为161812，检修计划时间与原定的检修周期越来越靠近，之前两者相差477，优化后两者相差277天，若一周的检修任务没有按时完成，那么可以推迟检修完成的时间。通过这个事例，得以得知，这种优化模型能够使得检修计划时间与设备检修周期更加的接近，因此对于电力系统运行的安全性和可靠性具有重要的意义。

5　结语

综上所述，随着电力系统规模的不断增大，对供电设备的检修难度也在逐渐的加大。传统的设备检修计划已经难以适应形势发展的需要，必须要进行改进。本文在分析了状态检修所存在的问题的基础上，建立了检修计划优化模型，并使用遗传算法进行了求解，事实证明，本文所使用的检修方法是行之有效的。

参考文献：

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