基于机器学习的可再生能源电力系统检修计划优化

随着可再生能源的不断发展,可再生能源在电网的占比越来越大,为了保证考虑可再生能源接入的电力系统的供电安全,检修工作的最佳协调变得越来越重要。目前检修计划制定工具受运行安全标准约束和电网复杂性的影响,具有可操作性低、模拟意外事故计算量大等问题,为了减轻人工计算负担,提出利用机器学习模型以快速可靠的方式预测应急情况的结果。该方法在兰州某地区设备中进行了测试,涵盖了10 kV和220 kV的电压等级。通过测试和比较朴素贝叶斯分类器、支持向量机和基于决策树的模型,可知基于决策树的随机森林算法在识别可安全检修时间段的准确率高于90%,始终优于其他算法。另外,通过实验表明,可再生能源发电的预期增长将影响未来电力系统的可检修性,部分地区非安全检修时间段将增加20%。

地铁列车收发车及检修计划优化方法研究

本文意在解决地铁运营过程中的收发车和检修计划优化问题,提出了基于蚁群算法的地铁列车收发车与检修计划优化算法设计。采用0~1整数规划与决策变量的方式描述地铁列车的收发车与检修计划的关键决策因素,以车辆维护成本最低和利用效率均衡为优化目标、运营需求和检修需求为约束条件建立优化模型,利用蚁群算法对模型进行求解。现场应用测试表明本优化算法可以提高地铁列车的利用率并降低维护成本,具有一定的实际意义。

基于改进自适应粒子群优化的高压设备检修计划自适应优化

为了保证电网在高压设备检修过程中的稳定运行,提出基于改进自适应粒子群优化算法的高压设备检修计划自适应优化方法。采用模糊推理规则算法评估高压设备运行状态,依据评估结果确定电网运行风险最小化为高压设备检修优化的目标函数,并确定同时约束、检修资源约束等5个约束条件,采用改进自适应粒子群优化求解目标函数,输出优化后的高压设备检修计划结果。测试结果显示,该方法检修时电压最大和最小结果之间的差距为0.105 pu,较为平稳。

考虑检修计划的铁水调度模型及算法

基于钢铁企业生产模式多样、多座高炉、混铁炉与转炉并行生产、出铁罐数不同的特点,同时考虑检修计划对铁水调度的影响,本文建立了以铁水罐次到达转炉前时间与目标冶炼时间总差值最小为目标的调度模型。使用基于均匀交叉和插入变异策略的遗传算法对此问题在混合生产模式下进行求解。实验结果表明,本文所提出的算法在能够在短时间求解高质量解,解决了混合生产模式下调度约束复杂、调度难度大的问题。

基于PMS3.0架构和优化蜂群算法的供电设备检修计划优化模型

0引言在优化检修计划时,需要检修、调度、计划、高压等多个专业部门相互协作,存在大量局限,影响最终的检修计划优化效果。面对检修计划优化的局限问题,研究人员设计了多种解决方案。其中,基于设备故障率时变特性的供电设备检修计划优化模型,与基于改进粒子群算法的供电设备检修计划优化模型的应用较为广泛。基于设备故障率时变特性的供电设备检修计划优化模型,主要是在设备检修之后对后续设备故障变化情况进行分析,并提出一种时变特性的故障分析矩阵,将检修计划带入矩阵中进行优化编制,从而完成一系列的检修计划优化,保证检修计划优化效果~([1])。

计及源网荷储协同的有源配电网检修计划两阶段随机优化模型

针对分布式资源大规模接入对配电网检修造成的影响,提出计及源网荷储协同的有源配电网检修计划两阶段随机优化模型。首先,计及配电网内分布式光伏、可开断线路、柔性负荷及储能(ES)的可调控特性和运行约束,构建以有源配电网检修周期内检修和运行总成本最小为目标的配电网检修计划优化模型,提升有源配电网检修计划的经济性;其次,为适应光伏(PV)出力的随机性,采用典型相似场景对光伏的不确定性进行建模,构建有源配电网检修计划两阶段随机优化模型,以提高检修计划的鲁棒性。仿真分析表明,所提模型可显著提高检修调度的经济性,并较好的提升检修计划的安全性。

配电网检修计划优化模型

从配电网设备检修计划编制的实际情况出发,建立了考虑多种约束条件的负荷转移路径和设备检修时间联合优化模型。该模型以设备检修时间优化为主问题,以负荷转移路径优化为子问题。通过主问题和子问题的反复优化迭代,最终获得供电企业售电损失最小的检修计划以及停电负荷、开关操作次数和系统网损最小的负荷转移方案。针对该模型的特点,采用免疫禁忌混合算法对主问题进行求解,采用改进的待恢复树切割算法对子问题进行求解。针对基本待恢复切割算法需要对联络开关进行全排列,以穷举的方式获取最优解的不足,通过应用“优先选择备用容量较大的联络开关”启发规则以及在恢复树切割过程中引入网损比较环节,在保证解的质量的同时有效地降低了恢复树的切割次数,提高了计算速度。通过算例计算和分析,验证了所提出的模型和算法的正确性和实用性,适合求解配电网检修优化问题。

动车组运用计划和检修计划一体化编制模型及算法

针对动车运用所的动车组运用计划和检修计划编制问题,在动车组运用交路已知的前提下,以动车组的运用交路和检修规程为主要约束,以减少动车组使用数量、降低检修成本为优化目标,建立动车组运用计划和检修计划一体化编制的整数规划模型。根据动车组的可能运用情况和检修规程约束,求解动车组的可行运用路径集合;以该集合为基础,设计求解模型的模拟退火算法。通过算例分析,验证所提出的模型和算法可以有效解决动车组运用计划和检修计划的编制问题。

电力市场发电机组检修计划的快速算法

电力市场下发电机组检修计划的安排不当是造成近几年大停电的原因之一。电力市场机组检修计划需要兼顾可靠性与经济性两个方面。采用Benders分解法可以将这个高维度、非线性、混合整数随机规划问题分解为主问题和子问题求解:主问题是一个多目标整数规划问题,而子问题则是一个非线性随机问题。针对Benders分解法求解效率不高的问题,求解主问题时利用了机组检修连续性的特点,对Balas隐枚举法中的前向搜索部分和回溯部分进行了改进;求解子问题时,利用了半不变量法的偏导数解析表达式来求对偶乘子。对IEEE-RBTS和IEEE—RTS系统中所有发电机组安排了全年的检修计划,测试表明所提出的算法快速、有效。

配电网检修计划优化模型设计

从中国配电网的实际情况和配电网设备检修工作的实际需要出发,挖掘和提炼了电网企业最关心的检修计划优化目标以及制定计划中所要考虑的各种影响因素和约束条件,建立了在保证配电网安全运行的前提下,以最大限度提高配电网的供电可靠性、降低设备检修造成的网损为目标的优化模型,并针对该模型探讨了相应的求解方法。

检修计划新模型与算法的研究

本文在研究检修计划问题的内在特点基础上，建立了基于整数规划的检修计划优化模型和算法。该算法直接根据约束系数矩阵A中每台机组所对应元素的最小值和最大值来分别消去不可行分支解和待校验约束，从而显著缩小了问题求解搜索空间。本文最后给出了算例。

输电线路检修计划模型

提出了一种输电线路检修计划模型。模型以全部待修输电线路检修启动时段的组合为决策变量,以系统在整个规划周期内因输电线路检修引起的供电不足风险增加量最小为目标,同时保证各条输电线路检修启动时段始终控制在可选集范围内。给出了基于禁忌搜索的求解数学模型的算法,通过仿真计算对模型与算法的可行性加以验证。

电网检修计划设计的智能分析与可视化实现

为了降低在制定电网检修计划上的复杂度和减少检修中的错误率,设计了一种电网的在线检修计划系统.该系统首先定义了电网设备的冲突关系,建立了设备冲突表.在此基础上,综合分析了电网接线结构,建立了包含检修单位、变电站、设备类型、各种用户等信息的知识库.又将设备的关联关系抽象成有向图,并通过有向图的深度和广度遍历算法自动生成检修计划书,以图形的方式对检修计划的原始报告进行智能分析并直接显示结果.实地实验结果表明,该系统是有效的,实现了在线检修计划设计的智能化、可视化和科学化.

供电设备检修计划优化

随着电力系统规模的逐渐扩大,设备数目急剧增多,人工安排检修计划越来越难。该文从电网设备检修计划编制的实际出发,建立一个满足多种约束条件,以减少设备重复停电和保障设备安全为目标的检修计划优化模型。针对该模型的特点,求解的遗传算法采用了整数编码、随机交叉、有约束的变值变异的策略及有效的适值函数。实例的计划结果表明,所采用的方法是有效的,达到了避免重复停电和提高电网安全的目的,并解决了人工安排检修计划困难的问题。

考虑大规模可再生能源接入的输电设备检修计划

随着可再生能源的快速发展,对于高电压等级(500 k V及以上和部分220/330 k V)的输电设备检修计划编制,必须考虑可再生能源输送能力的保障。为此,提出了一种大电网输电设备检修计划编制方法。利用等效负荷的概率密度函数和日最小开机出力计算弃风电量,作为检修计划的优化目标之一;针对光伏、水电的特性分别提出适合其外送通道设备检修的时段。考虑输电断面运行安全,建立了基于多约束条件的大电网检修计划模型,采用混合整数规划方法对该模型进行求解。以实际电网的年度检修计划编制作为算例进行了验证。

基于状态监测的水电厂主设备检修计划决策系统

讨论了水电厂主设备状态检修系统的国内外研究现状 ,分析了当前应用系统存在的问题与不足。针对状态检修系统应用中存在的问题 ,提出了状态检修系统、计算机监控系统和管理信息系统多系统集成的新思路。最后重点介绍了水电厂主设备状态监测。

基于模糊机会约束二层规划的配电网检修计划优化

建立了配电网检修计划优化的模糊机会约束二层规划模型。与传统模型相比,该模型考虑了配电网检修计划优化问题(DMSOP)涉及的不确定因素,并引入可信性理论来描述和处理检修计划优化过程中检修资源、负荷预测以及支路潮流上限等模糊性因素。采用模糊函数描述检修总成本,该函数计及了检修费用和各时段负荷转移情况。提出基于模糊模拟的混合智能优化方法求解模型,IEEE-RBTS测试系统的计算结果表明模型和方法是有效的,并可以得到强鲁棒性的配电网检修计划方案。

遗传和模拟退火算法在发电机组检修计划中的应用

介绍了用遗传和模拟退火组合算法来制定大力发电机组检修计划的方法，该算法以生产费用和检修费用之和最小为优化目标。文中给出了一种用位串对检修计划进行编码和解码的有效方法，并考虑了检修中可能出现的约束条件。算例说明了该算法的可行性。

基于可信性理论的水火电机组检修计划

水电机组同时存在着水电电量模糊性和机组强迫停运的随机性这两类不同的不确定性,因此水火电机组检修计划本质上是一个具有随机模糊双重不确定性的混合整数优化问题。但是,因概率论与模糊论在基础数学领域内是相互独立的理论体系,传统的机组检修计划只能对随机性或模糊性这两类不确定性中的一类进行建模,然后采用随机规划或模规划来求解。可信性理论是2004年基础数学领域完成的数学分支,它给出了基于测度论的模糊论公理化体系,并提糊供了随机性与模糊性综合评估的严格数学基础。文中基于可信性理论,建立了水、火电机组检修计划的混合整数随机模糊双重不确定性优化模型(原始模型),并在这一个模型中同时考虑随机性与模糊性2种不确定性。利用Benders分解法,将原始模型分解为多目标整数规划(主问题)和随机模糊规划(运行子问题)2大问题进行分散协调,利用改进Balas算法求解主问题,综合利用可信性理论与半不变量法求解运行子问题。对吉林电力系统中的95台机组安排了全年的检修计划,结果表明:该算法和软件在实际系统中应用是可行、有效的。

电力系统检修计划优化问题研究

随着电力系统规模不断增大和结构趋于复杂化,如何适当制定电力网络检修计划就成为一个非常重要的问题,因为其影响电力系统运行的安全性、可靠性和经济性。在过去的20多年中,国内外在这一领域已经做了相当多的研究工作。在此背景下,对电力系统检修计划优化问题的研究历史、现状和有待研究的问题做了比较系统的总结和展望。首先介绍了电力网络检修方式的发展历程。在此基础上,针对现有的电力网络检修优化模型,从目标函数和约束条件两方面进行了系统的总结和分析。之后,分类阐述了现有的检修计划优化求解方法。最后,指出了电力网络检修优化领域有待研究的问题和面临的挑战。