四川电网发输电设备检修计划的协调优化

论文摘要

发输电设备检修计划的制定是电力系统运行调度的重要工作。传统方法没有详细考虑发电设备与输电设备检修的协调,没有详细考虑检修计划对电网安全和发电计划的影响,常常导致检修方案的不合理,给电网安全运行和节能调度增加了困难。发输电设备检修计划的协调优化是解决上述问题的关键。论文结合四川电网的结构及其发电机组构成的特点,对发输电设备最优检修计划的模型与算法进行研究,主要工作如下:①建立了发输电设备检修计划的协调优化模型。该模型以机组的全年能耗水平最小为目标,约束条件主要包括机组与联络线的检修约束、电力电量平衡约束、电厂与区域电网的断面潮流约束等。优化模型体现了机组与关键设备检修计划的协调及其对发电计划的影响,因而具有更大的实用价值。②提出了求解发输电设备最优检修计划的遗传算法。实现了随机个体的染色体编码、交叉与变异等遗传操作。其中,设计了包含设备的检修信息、电力电量约束信息的多个数据矩阵来表示随机个体的基因信息,从而提高了随机个体约束查询及适合度计算的效率。同时,结合机组的能耗系数排序以及电量电力的平衡关系,提出了制定发电计划的启发式寻优方法,兼顾了求解发电计划的最优性和快速性。③论文以四川电网的实际发输电设备检修计划的为例,验证了论文所提模型和算法的有效性。

论文目录

• 中文摘要
• 英文摘要
• 1 绪论
• 1.1 论文的选题背景和意义
• 1.2 国内外的研究现状
• 1.2.1 模型的研究现状
• 1.2.2 算法的研究现状
• 1.3 论文的主要工作
• 2 检修计划的优化模型
• 2.1 引言
• 2.2 模型的目标函数
• 2.3 模型的约束条件
• 2.3.1 发电运行约束条件
• 2.3.2 检修约束条件
• 2.4 小结
• 3 最优检修计划的遗传算法
• 3.1 引言
• 3.2 遗传算法的介绍
• 3.2.1 遗传算法的原理
• 3.2.2 遗传算法的基本概念
• 3.2.3 遗传算法的基本操作
• 3.2.4 遗传算法的主要特点
• 3.3 求解最优检修计划的遗传算法
• 3.3.1 随机个体编码
• 3.3.2 种群初始化
• 3.3.3 适应度计算
• 3.3.4 交叉、变异和选择算法实现
• 3.3.5 算法流程图
• 3.4 算例分析
• 3.4.1 算例基础数据及计算条件
• 3.4.2 仿真结果及分析
• 3.5 小结
• 4 总结与展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录
• A. 机组信息
• B. 线路信息
• C. 负荷信息
• D. 专家经验人工编制的机组检修计划
• E. 专家经验人工编制的线路检修计划