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摘 要：配电网检修计划的优化是一项为配电网量身定制、合理编排的"手术"。合理安排的检修计划，能够保障配电网的供电可靠性、降低网损，是配电网安全与经济运行的重要前提与保障，也是电力企业现代化生产管理的基础工作。因此，根据配电网的实情优化检修方式非常重要。本文结合实际，对配电网检修计划的优化提出分析结果，期望对于提高供电可靠性，提高设备可用率，保障电网可靠运行具有參考作用。
关键词：配电网；计划检修；优化设计
在电力体制不断深化改革的当下，电力企业的发展目标是保证电网稳定运行，实现经济效益最大化。电力企业需要在电力生产中注重优化检修计划，提升电力系统的可靠性和经济性，为保障自身和广大用户的利益发挥作用。电力企业制定检修计划的过程，一直是以配电网实际运行状况作对象，通过模型优化等方法，将得到的方案实施运用于实际检修工作，获得最大的社会价值和经济价值。当前，电网设备的检修方法和策略远未达到需要的装置以及数据监测可靠性的要求，整体技术水平还有待完善。
1、配电网检修计划优化的现状
1.1配电网系统的运行，与配网网架中的分段及联络开关紧密联系。由于配电网检修计划的编制是组合优化问题，优化的特征是离散性的，约束条件多，线性特征复杂，在检修的过程中存在诸多困难，受干扰因素非常多[1]。
1.2分析当前安排检修时间的现状，国内在其优化问题上研究不多。从配电网检修计划的特征触发研究配电网检修时间，常用的方法包括传统数学优化方法、分解方法以及智能优化算法的组合方法。第一种传统数学优化的方法，拥有直接得到其解的优越性，同时也缺乏对具体问题进行分析，没有统一的标准。例如当对问题的优解需要进行最优值的计算是偶，缺点就凸显出来，当n值取得最大的时候，要比较2n个组合点的取值的大小，计算量很大，应用到机组检修计划模型中，必须要缩小解空间。利用该方法，建立交替迭代求解虽然可以得到最优的结果，但是这种算法获得的检修计划模型受各种约束条件的干扰，在算法上存在一定的困难。
1.3采用负荷转移路径的方法对多目标多约束的线性问题进行研究，往往因为配电网的特征问题，使电力企业进行配电网检修的过程汇总，需根据积累的经验进行转移路径的选择。但由于配电网网络复杂、检修任务多，使配电网在检修的过程中，不能获得最经济和安全的转移路径，还要考虑配电网的网架结构、设备负荷、运行环境、外界的预测参数等影响，因此，设备的损耗率在检修计划制定的时候一般会比较高[2]。
1.4配电网的检修计划优化属于多目标多约束条件的组合优化问题，其特点是维数不确定，离散性和非线性兼具。要在正常范围内进行最优解是具有一定的困难的。而且专家系统的方法存在一定的优势的局限，例如在进行复杂的网络检修的时候，要实现负荷转移，必须考虑到检修任务执行中配电网的网络变化，需要对专家系统数据库中的内容进行修改，但是实际情况是，配电网的线路往往较为复杂，专家系统知识库需要的时间较长、开销较大，因此单纯使用专家系统方法不能解决复杂的网络系统的问题。
2、配电网检修计划优化模型的优化
我配电网的网架的情况对当前的配电网的设备检修时间和负荷转移路径进行模型的优化中，需要对设备检修时间进行优化，即根据初始检修计划，采用排挤机制小生境遗传算法进行优化，建立数学模型对检修时间进行数学优化，得到检修线路中关于经济型运行的重要程度的运行结果。包含了对售电巡视、系统网损、开罐操作等指标的思考，采用检修时间的优化算法，对负荷转移路径进行优化，再利用蚁群算法，利用故障恢复的方法，对检修工作的原因进行负荷转移，最终得到供电方案的最优结论[3]。
2.1采用对检修决策进行目标函数监理数学模型的方法，将线路故障登记引入到权重因子的优化模型中，监理权重因子的检修时间的数学模型：
F为售电的损失费用。P为电价，N为检修设备的总数，T为检修时段总数。
根据上述公式，得到了配电网中的检修线路路段的停电负荷，同时也得到了配电网中线路的正常运行情况下的潮流的最大值。
经过对检修工作的安排，发现电力企业的人力资源和设备限制等，是影响检修任务完成质量和项目数量的主要因素，因此要对检修的设备、时间、人员等进行调整约束。
检修任务的申报时间、允许调整时间限制，通过公式可以计算得出。每个任务的检修时间是有规程和规定的。人员进行检修工作的过程中不能超出时间限值。
2.2配电网负荷转移路径数学模型优化
配电网网络具有复杂和检修任务多的特征，在实际检修工作中要根据人员的运行经验进行转移路径的选择，保证路径是经济和安全的，但是往往由于人工的选择误差较大，因此不能保证完全的经济和安全。在进行检修的过程中，配电网的检修要考虑网架运行参数、设备的结构、负荷的情况以及外界的预测参数的。因此采用蚁群算法来进行配电网的负荷转移路径等数学模型的优化是较为合理的。
配电网的检修过程中，售电损失要考虑负荷的节点，最大限度地将负荷节点的检修安排在低谷时间段，同时在检修中尽量减少对断路器、刀闸等的操作次数，避免检修缩短设备的寿命[4]。在检修的过程中，为了达到电力企业的效益的最大化，选择网损最小的转移路径进行检修，可以实现最小的代价完成最多的任务。
2.3改进小生境遗传算法的检修时间，可以得到配电网检修计划的编制的决策变量多目标、多约束的求解问题，传统的数学方法可能对配电网的检修网络的复杂性无法进行解决，因此，采用人工智能的方法是解决配电网检修计划优化的最佳选择。利用小生境遗传算法，能够在复杂的问题中找到最优的解决方案。包括神经网络算法、模拟退火算法等。遗传算法可以采用机器人智能操作和控制的技术，将数据进行挖掘，对函数加以优化，识别和处理图像，实现对系统的自动化操作。遗传算法能够从复杂的点出发，对多个个体加以处理，具有全局搜索能力，利用概率变迁的规则，指引明确的搜索方向，适合高维数、复杂的配电网检修计划优化方案的设计，其基本模型为：
N为群体中的个体个数，l是二进制串的长度，g是遗传算法的操作算子。
遗传算法的基本操作流程：
GA计算流程
3、检修时间优化约束条件的处理过程
进行检修时间的优化，可以根据函数的约束条件进行逐个的处理，首先按照不等式约束条件的处理方法，对检修计划中的约束条件采用罚函数的方法进行处理，然后对检修计划汇总涉及的变量进行随机选取，把上级调度机构下达的检修计划和临检中的设备检修时间确定下来。形成检修计划中的优化变量集中。采用小生境遗传计算方法，解出检修计划的优化模型。
结语：
本文提出的针对配电网检修计划优化的数学模型的算法，结果较为理想。今后进行优化时，还需要考虑检修工作的具体位置，必要的时候应引入GIS系统优化算法中的顺序约束问题，并且还要研究在问题的目标函数中引入停电赔偿费用这一计算因子的問题。
参考文献：
[1] 王正宇，金尧，蒋传文等.考虑光伏储能和可控负荷的配电网检修计划优化[J].电网与清洁能源，2015，31（11）：74-82，88.
[2] 姚瑛，庄剑，郗晓光等.配电网检修计划优化的研究现状[J].电气开关，2015，53（4）：1-5，8
[3] 陈俊峰.配电网检修计划优化应用研究[D].西华大学，2012.
[4] 王飞飞.配电网检修计划优化的研究[D].华北电力大学（保定），2013.
关键词：配电网；计划检修；优化设计
在电力体制不断深化改革的当下，电力企业的发展目标是保证电网稳定运行，实现经济效益最大化。电力企业需要在电力生产中注重优化检修计划，提升电力系统的可靠性和经济性，为保障自身和广大用户的利益发挥作用。电力企业制定检修计划的过程，一直是以配电网实际运行状况作对象，通过模型优化等方法，将得到的方案实施运用于实际检修工作，获得最大的社会价值和经济价值。当前，电网设备的检修方法和策略远未达到需要的装置以及数据监测可靠性的要求，整体技术水平还有待完善。
1、配电网检修计划优化的现状
1.1配电网系统的运行，与配网网架中的分段及联络开关紧密联系。由于配电网检修计划的编制是组合优化问题，优化的特征是离散性的，约束条件多，线性特征复杂，在检修的过程中存在诸多困难，受干扰因素非常多[1]。
1.2分析当前安排检修时间的现状，国内在其优化问题上研究不多。从配电网检修计划的特征触发研究配电网检修时间，常用的方法包括传统数学优化方法、分解方法以及智能优化算法的组合方法。第一种传统数学优化的方法，拥有直接得到其解的优越性，同时也缺乏对具体问题进行分析，没有统一的标准。例如当对问题的优解需要进行最优值的计算是偶，缺点就凸显出来，当n值取得最大的时候，要比较2n个组合点的取值的大小，计算量很大，应用到机组检修计划模型中，必须要缩小解空间。利用该方法，建立交替迭代求解虽然可以得到最优的结果，但是这种算法获得的检修计划模型受各种约束条件的干扰，在算法上存在一定的困难。
1.3采用负荷转移路径的方法对多目标多约束的线性问题进行研究，往往因为配电网的特征问题，使电力企业进行配电网检修的过程汇总，需根据积累的经验进行转移路径的选择。但由于配电网网络复杂、检修任务多，使配电网在检修的过程中，不能获得最经济和安全的转移路径，还要考虑配电网的网架结构、设备负荷、运行环境、外界的预测参数等影响，因此，设备的损耗率在检修计划制定的时候一般会比较高[2]。
1.4配电网的检修计划优化属于多目标多约束条件的组合优化问题，其特点是维数不确定，离散性和非线性兼具。要在正常范围内进行最优解是具有一定的困难的。而且专家系统的方法存在一定的优势的局限，例如在进行复杂的网络检修的时候，要实现负荷转移，必须考虑到检修任务执行中配电网的网络变化，需要对专家系统数据库中的内容进行修改，但是实际情况是，配电网的线路往往较为复杂，专家系统知识库需要的时间较长、开销较大，因此单纯使用专家系统方法不能解决复杂的网络系统的问题。
2、配电网检修计划优化模型的优化
我配电网的网架的情况对当前的配电网的设备检修时间和负荷转移路径进行模型的优化中，需要对设备检修时间进行优化，即根据初始检修计划，采用排挤机制小生境遗传算法进行优化，建立数学模型对检修时间进行数学优化，得到检修线路中关于经济型运行的重要程度的运行结果。包含了对售电巡视、系统网损、开罐操作等指标的思考，采用检修时间的优化算法，对负荷转移路径进行优化，再利用蚁群算法，利用故障恢复的方法，对检修工作的原因进行负荷转移，最终得到供电方案的最优结论[3]。
2.1采用对检修决策进行目标函数监理数学模型的方法，将线路故障登记引入到权重因子的优化模型中，监理权重因子的检修时间的数学模型：
F为售电的损失费用。P为电价，N为检修设备的总数，T为检修时段总数。
根据上述公式，得到了配电网中的检修线路路段的停电负荷，同时也得到了配电网中线路的正常运行情况下的潮流的最大值。
经过对检修工作的安排，发现电力企业的人力资源和设备限制等，是影响检修任务完成质量和项目数量的主要因素，因此要对检修的设备、时间、人员等进行调整约束。
检修任务的申报时间、允许调整时间限制，通过公式可以计算得出。每个任务的检修时间是有规程和规定的。人员进行检修工作的过程中不能超出时间限值。
2.2配电网负荷转移路径数学模型优化
配电网网络具有复杂和检修任务多的特征，在实际检修工作中要根据人员的运行经验进行转移路径的选择，保证路径是经济和安全的，但是往往由于人工的选择误差较大，因此不能保证完全的经济和安全。在进行检修的过程中，配电网的检修要考虑网架运行参数、设备的结构、负荷的情况以及外界的预测参数的。因此采用蚁群算法来进行配电网的负荷转移路径等数学模型的优化是较为合理的。
配电网的检修过程中，售电损失要考虑负荷的节点，最大限度地将负荷节点的检修安排在低谷时间段，同时在检修中尽量减少对断路器、刀闸等的操作次数，避免检修缩短设备的寿命[4]。在检修的过程中，为了达到电力企业的效益的最大化，选择网损最小的转移路径进行检修，可以实现最小的代价完成最多的任务。
2.3改进小生境遗传算法的检修时间，可以得到配电网检修计划的编制的决策变量多目标、多约束的求解问题，传统的数学方法可能对配电网的检修网络的复杂性无法进行解决，因此，采用人工智能的方法是解决配电网检修计划优化的最佳选择。利用小生境遗传算法，能够在复杂的问题中找到最优的解决方案。包括神经网络算法、模拟退火算法等。遗传算法可以采用机器人智能操作和控制的技术，将数据进行挖掘，对函数加以优化，识别和处理图像，实现对系统的自动化操作。遗传算法能够从复杂的点出发，对多个个体加以处理，具有全局搜索能力，利用概率变迁的规则，指引明确的搜索方向，适合高维数、复杂的配电网检修计划优化方案的设计，其基本模型为：
N为群体中的个体个数，l是二进制串的长度，g是遗传算法的操作算子。
遗传算法的基本操作流程：
GA计算流程
3、检修时间优化约束条件的处理过程
进行检修时间的优化，可以根据函数的约束条件进行逐个的处理，首先按照不等式约束条件的处理方法，对检修计划中的约束条件采用罚函数的方法进行处理，然后对检修计划汇总涉及的变量进行随机选取，把上级调度机构下达的检修计划和临检中的设备检修时间确定下来。形成检修计划中的优化变量集中。采用小生境遗传计算方法，解出检修计划的优化模型。
结语：
本文提出的针对配电网检修计划优化的数学模型的算法，结果较为理想。今后进行优化时，还需要考虑检修工作的具体位置，必要的时候应引入GIS系统优化算法中的顺序约束问题，并且还要研究在问题的目标函数中引入停电赔偿费用这一计算因子的問题。
参考文献：
[1] 王正宇，金尧，蒋传文等.考虑光伏储能和可控负荷的配电网检修计划优化[J].电网与清洁能源，2015，31（11）：74-82，88.
[2] 姚瑛，庄剑，郗晓光等.配电网检修计划优化的研究现状[J].电气开关，2015，53（4）：1-5，8
[3] 陈俊峰.配电网检修计划优化应用研究[D].西华大学，2012.
[4] 王飞飞.配电网检修计划优化的研究[D].华北电力大学（保定），2013.