基于削峰填谷模型的抽水蓄能机组检修资源规划

王莺子　谌慧铭　曾荃　夏襄宸　孙文昊　肖志怀

摘要：为保障抽水蓄能机组检修工作高效开展，避免检修过程中产生资源冲突，提升检修效率，本文提出一种基于削峰填谷资源优化模型的抽水蓄能机组检修资源规划方法。通过统计分析抽蓄机组不同检修级别下的资源分布，寻找不同检修工序与检修项目的资源分布规律，绘制机组检修规划全过程网络分布图，根据机组结构特点计算不同时段各项目的时间参数，求解全过程工期内最大资源需求节点，调整非关鍵工序的工期，优先关键项目资源分配，实现检修工期内的资源均衡，进一步实现机组检修资源优化配置。通过在某抽蓄电站2台次机组A级检修工程上的应用，现场验证了该方法的可行性与应用价值。

关键词：抽水蓄能；削峰填谷模型；机组检修；检修策划；资源规划

中图分类号：TV738 文献标志码：A doi：10.3969/j.issn.1006-0316.2023.05.002

文章编号：1006-0316 （2023） 05-0008-06

Maintenance Resource Planning of Pumped Storage Units Based on

Peak Shaving and Valley Filling Model

WANG Yingzi1，SHEN Huiming1，ZENG Quan1，XIA Xiangchen2，SUN Wenhao3，XIAO Zhihuai3

（ 1.State Grid Hubei Electric Power Co.， Ltd.， Wuhan 430072， China; 2.China National Water

Resources & Electric Power Materials& Equipment Group Co.， Ltd.， Beijing 100040， China;

3.School of Power and Mechanical Engineering， Wuhan University， Wuhan 430072， China ）

Abstract：To ensure the efficient maintenance work of the pumped storage units， avoid resource conflicts during the maintenance process， and improve maintenance efficiency， this paper proposes a maintenance resource planning method based on the optimization model for peak shaving and valley filling resources. We first statistically analyze the resource distribution of pumping and storage units at different maintenance levels and find the resource distribution patterns of different maintenance processes and projects. Then we draw a network distribution map of the whole process of unit maintenance planning and calculate the time parameters of each item in different periods according to the structural characteristics of the unit. We solve the node with the largest resource demand during the whole process， adjust the construction period of non-critical processes， prioritize the allocation of resources for key projects， and achieve resource balance within the maintenance period. This method further optimize the allocation of unit maintenance resources. It is applied to the A-level maintenance project of two sub-units of a pumped-storage power station. The feasibility and application value of the method has been verified on-site.

Key words：pumped storage unit；peak shaving and valley filling model；unit maintenance；maintenance planning；resource planning

抽水蓄能机组因其可逆式结构设计，工况变换快速且复杂，在大电网运转中承担削峰填谷、调频调相及黑启动等功能，在保障电网电能质量稳定、提高电网安全稳定运行水平中发挥重要作用[1]。为了使机组设备保持良好的健康水平，抽水蓄能电站定期开展设备检修。抽水蓄能机组设备检修是一项周期长、工序复杂的系统性工程，需要消耗巨大的人力、物力资源。检修管理过程中需要对工期、成本等因素进行控制，存在着工期资源优化的问题[2]。资源强度峰值过高或峰值谷值相差过大，可能造成资源供应过剩或脱节，降低检修施工效率，检修任务不能按期完成。因此，抽水蓄能机组检修应综合考虑技术条件和资源条件，合理制定资源规划，保障工期内的资源均衡[3]。

抽水蓄能机组检修资源包括人力、工器具、耗材、工时等。在大型抽水蓄能机组检修资源规划与管理领域，工程现场常用基于数学理论的解析法与基于经验模型的启发式方法，其中，经验模型包含削峰填谷模型、最小方差模型以及遗传算法模型[4]。刘迅等[5]针对资源动态变化不确定性造成成本增加的问题，设计出一套评价体系，评估资源均衡资源闲置率与资源流动数量。毕磊等[6]提出基于削峰填谷法的高桩码头施工仿真资源均衡优化方法，通过调整非关键工序的开始时间，实现资源均衡分配。冯海洋[7]在关键链网络计划技术基础上，引入BIM（Building Information Modeling，建筑信息模型）技术，开发了基于BIM的装配式建筑构件资源优化配置管理平台。王家等[8]提出一种基于子集模拟的优化算法，提升了求解多资源均衡问题的稳定性。

Zhang等[9]研究加速粒子群优化算法，用于解决固定工期的大规模网络计划资源均衡问题。Li等[10]设计了一种遗传分布估计算法，研究抢占式资源均衡问题，通过对比实验证明了算法的有效性。Duraiswamy等[11]使用蚁群优化算法解决资源均衡问题，获得近似全局最优解。Piryonesi等[12]提出一种启发式的模拟退火资源均衡模型，该模型允许活动分割的同时，考虑了资源可用性的限制。

国内外对资源均衡问题的研究多集中于建设工程项目，对于抽水蓄能机组检修过程中的资源优化配置问题尚处于探索阶段。启发式模型求得的近似解已能满足复杂工程施工问题的实际需要。本文提出基于削峰填谷模型的抽水蓄能机组检修资源规划方法，并设计开发抽水蓄能机组数字化检修管理系统，将所提方法融入抽水蓄能机组检修数字化管理，通过实地应用，验证了该方法的有效性。

1 关键技术

抽水蓄能机组检修需要开展修前策划工作，编制检修任务、进度与资源计划[13]。对应的关键技术包含检修节点网络计划规划与检修资源优化技术。

1.1 双代号网络计划

网络计划技术是通过网络图制定工程项目施工进度计划，并控制计划执行的一套现代化管理方法。双代号网络图是一种行之有效的网络计划技术，它使用箭线（带有箭头的线段）及其两端节点来编制工作。箭头指向工作的进行方向，线下数字对应项目完成时间与所需资源，节点表示开展具体的项目[14]。前后两个节点内的序号代表项目内容。其中每一条实箭线表示一项具体工作，需要占用时间、消耗资源。在双代号网络图中，为了正确表达图中工作之间的逻辑关系，往往需要应用虚箭线，虚箭线是实际工作中并不存在的一项虚设工作，它们既不占用时间，也不消耗资源。计划中所有项目按其先后顺序和相互关系用上述符号从左向右连接。如图1所示。

网络计划实现检修网络进度图规划及相应节点时间参数关联配置，项目相关时间参数包含持续时间te、初始时间节点TE、终止时间TL、最早执行时间ES、最早完成时间EF、最迟执行时间LS、最迟完成时间LF、总时差TF、自由时差FF。

假设检修项目i－j以i为起始项目、以j为收尾项目，项目j－n以j为起始项目、以n为收尾项目，项目相关时间参数的计算方法如表1所示。

1.2 削峰填谷资源优化模型

削峰填谷模型优化资源规划思路为：首先，定位不同类型检修项目所需资源最大值，分解资源需求最大项目不同工序所需时间，进一步去动态规划检修过程中处于资源需求最大时段项目分工序的开工时间，进而实现均衡资源需求分布，降低最大资源需求强度[5]。其次，开始资源优化前，需预定义检修工序调整规则：①按机组结构特点开展检修项目排序；②资源需求越小，调整推迟的级别越高；③资源需求同等，可调时差大项目调整推迟级越高。最后，削峰填谷模型从整个检修工期内找出资源需求最大的时段按上述规则调整，使得资源最大强度值逐步降低，从总体上动态调整资源平衡。

该模型实现资源优化的流程如图2所示。

2 基于削峰填谷模型的抽水蓄能机组检修资源规划方法

在双代号网络计划的基础上，设计基于削峰填谷模型的抽水蓄能机组检修资源规划模型，采用削峰填谷模型进行检修资源规划，将资源优先分配给关键工作和总时差较小的工作，达到资源均衡的目标。

2.1 算法流程

如图3所示，基于本文所提出方法的抽水蓄能机组检修资源规划流程为：

（1）计算检修各节点时间参数，以检修开始为起点，以检修结束时间为终点，生成检修双代号网络计划图；

（2）根据检修项目安排，计算资源需求的最大时间区间与最大值，确定调整后的目标最

大强度值；

（3）对于资源需求最大值超过目标最大限值的时间段，统计非核心工作中的最早完成时间以及最迟开始时间，依据预定义规则基于两者差值调整，如当某项目结束时间的最小值小于开始时间最大值，则调整开始时间最大值的项目开工时间为最先完成时间的最小值，两者相等时，检修资源规划调整流程结束；

（4）重复步骤（1）～（3），遍历完成本次检修所有项目调整。

2.2 实例分析

通过部分检修项目实例，介绍检修资源规划方法。绘制某段时间内检修项目的初始网络计划图如图4所示，各项工序工期如表2所示。

该项目的最长工期为12天，在工作进行5天时，工序C、F共用1台大型起重機械，该机械每次只能用于一项工序，而C工序仅在前2天使用该机械。

由图4和表2可知，项目的关键路径为工序ABC。资源需求最大的时间段为5～7天，最大资源需求强度为2台起重机械，目标最大资源强度为1台起重机械。最大资源需求强度超过目标最大强度，考虑在时差范围内推迟F工序，避开C、F工序的资源冲突。调整后如图5所示。

延长工序E的工期，使F的开工日期推迟2天。在工期5～7天，最大资源强度为1台起重机械，等于目标最大强度，调整完成。

3 实际应用

研究成果在湖北白莲河抽水蓄能电站现场应用，该电站安装四台300 MW可逆式机组，总装机容量1200 MW，分别于2019年8月、2021年3月开展了3号机组和1号机组的A级检修。机组A修费用投入超千万元，30余人的检修策划团队提前6个月开始策划，梳理检修项目600余项、工艺标准3000余项、检修材料5000余项，如果缺乏精准的策划，势必造成资源的巨大浪费。整个机组A修历时约4个月，高峰期现场作业近300人，三级以上作业风险30余项。

在该电站机组A级检修策划与实施过程中，应用基于削峰填谷资源优化模型，建立资源预测模型、预警模型，对检修进度实时跟踪、智能调整，实现了检修资源动态规划与优化配置。资源管控与工期优化界面如图6、图7所示。检修材料、工器具、工时、人力资源投入、检修项目、检修标准，可一键生成。据初步估算，应用本研究成果，提高检修效率30%以上，节约单台机组检修成本200万元，缩短工期10天以上。

4 总结

抽水蓄能机组检修策划与过程管控关乎电站安全生产与运营效益，本文在传统人工检修策划与经验式检修实施管理的基础上，引入双代号网络计划技术、削峰填谷资源优化技术，提出基于削峰填谷模型的抽水蓄能机组检修资源规划方法，设计具体算法逻辑模型，实现关键工序与工作面的调整优化，关键节点时间进度调整配置，备品备件以及工器具资源配置优化，开展工时预估，完成抽水蓄能机组检修项目的资源均衡，提高生产效率，减少检修时间。进一步基于此模型研发抽水蓄能机组数字化检修管理系统，将所提方法嵌入检修策划功能模块，可加强检修作业的精细化管理，为检修策划与实施提供指导，推進抽水蓄能机组检修数字化的应用。在2台次机组A级检修中应用并验证了该方法的有效性，对于提升抽水蓄能机组检修质效有较好的应用价值。

抽水蓄能机组检修全过程资源规划研究尚处于探索阶段，可在以下方面提升：①运用数据分析与预测技术，对检修项目资源需求进行预测，为检修人员提供资源配置建议；②收集抽水蓄能机组检修案例，整合检修样本数据与检修实施经验规则库，综合检修实施数据与经验规则实现不同检修级别与检修范围内的人力、物力与时间等资源的动态规划。

参考文献：

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[13]蒋明君，黄杨梁，邹斌. 双代号网络计划在机组检修进度计划中的应用[C]. 抽水蓄能电站工程建设文集2016，2016：392-395.

[14]丁业兵. 双代号网络图的简易绘制方法[J]. 科技视界，2021（6）：146-147.

收稿日期：2022-10-13

基金项目：国家自然科学基金（51979204）

作者简介：王莺子（1985－），女，湖北襄阳人，硕士，副教授，主要研究方向为水电机组优化控制与故障诊断，E-mail：1787768228@qq.com。*通讯作者：肖志怀（1968－），男，湖北仙桃人，博士，教授，主要研究方向为水电机组故障诊断与建模优化控制，E-mail：xiaozhihuai@126.com。