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摘要：随着电力系统的不断发展，在进行电力检修的时候，通常还是使用人工检修的方法来进行。这种传统的方法伴随着电力结构日趋复杂，已经远远不能符合实际的需要，因此急需对原有的检修计划进行优化。本文针对电力系统检修计划优化问题进行了分析。
关键词：电力系统；检修计划；优化方法
引言
近年来，我国的用电需求发生显著增加。这种变化对电力系统提出了较高的要求。为了保证电力系统的正常运行，需要制定有针对性的电力系统检修计划。随着电力系统的不断发展，传统检修计划的应用质量逐渐变差，对此需要结合实际检修需求，对其进行优化处理。
一、电力系统检修计划优化作用
一般情况下，配电网络是闭环设计而开环运行，配电系统中装有大量的常闭开关和少量的常开开关。网络重构就是通过操作这些开关，即通过调整网络中分段开关和联络开关的分合状态，重新组织网络的运行方式，使之处于一个更有利的运行状态。一般情况下，配电网重构具有以下三个作用：
（1）降低配电网的网损，提高配电网运行的经济性；（2）平衡各馈线的负荷，消除过载；（3）在故障情况下恢复供电，提高供电的可靠性。
配电网设备计划检修是配电网日常运行中一项十分重要的内容，检修计划安排的好坏，直接关系到供电企业和用户的利益，对电力系统乃至整个社会的安全性和经济性都有着很大的影响，具体表现为，检修计划有利于阻断事故形成链，延长了设备平均故障间隔期，减少了因设备缺陷造成的临时检修停电和故障停电。检修工作有计划地实施也有利于检修质量的管理，真正做到“应修必修，修必修好”的原则，使无效停电得到了有效控制，尽量避免临检事件的发生，提高系统的供电质量，使客户的损失降到最低。
二、电力检修方法的发展历史
2.1进行设备检修的主要目的是为了保证设备维持能够完成某种工作的能力，合理及时的对设备进行检修，能够保证设备元件的安全以及系统运行的稳定性，最大程度的提升设备的使用率，节省成本。设备检修的方法主要有：事后检修、预防性定期维修、状态检查以及以可靠性为中心的检修。对于电力系统来说，使用每种检修方式都存有利弊，现在进行简要的分析。事后检修是指在设备出现故障之后，对设备进行检修。其检修的主要目的是排除故障。如果故障较轻，这是一种非常经济的检修方式。然而使用这种检修方式，无法确保电力系统的可靠性，如果情况严重会引发连锁反应，并且对停电时间没有明确的估计。
2.2预防性检修包含两方面，一是定期维修，一是定期更换。定期检修是根据设备磨损的规律，按照相关的时间对设备定期进行维修。只要到了特定的时间，不论设备是否存在问题，都要对设备进行维修。它的优点在于能够最大限度的减少设备故障的发生，但也有缺点，主要是检修出现过剩，浪费人力、物力、财力；另外就是存在一定盲目性，不能根据设备本身的具体情况来进行检修，如果出现失误，就会给设备的寿命带来影响。定期更换是指到了规定的时间就要对设备进行更换。
三、检修优化算法分析
电力系统检修计划模型建立之后，就需要运用算法对模型进行求解。大体上，可以将求解的方法分成传统的数学优化算法、启发式算法以及采用人工智能。下面对这三种算法进行详细的分析。
3.1传统数学算法
（1）0―1整数规划算法，在整数规划中，这种形式是比较特殊的，变量的取值只有两个，0或者1。
求取0―1整数规划最直接的方式是采用枚举法进行。具体做法是对每个变量进行观察，对每个组合的函数值进行比较，进而求取结果；这种方法的好处是能够确保整个过程的最优性，但当变量数目很大时，求解就比较费劲。
（2）线性规划法，这种理论发展的历史比较长，成熟的比较早。它主要是对在一组线性约束条件下，来对线性目标函数的最大或者最小进行优化。它计算简答方便。如果使用线性代数来对检修计划优化进行求解的话，还需要简化优化模型，这样一来，最终的结果可能与实际预期是不同的。所以，一般情况下，可以把线性规划与启发式算法结合在一块，来对电力检修计划优化进行求解。通过对相关文献的分析，一些文献将线性规划和模糊推理相结合，通过两步就可以将检修计划优化进行求解。
3.2启发式算法
所谓的启发式算法就是根据所要求解问题的基本特性，找寻能够解决问题的最佳途径，其目的是在能够可以接受的范围内寻求最佳的解决方案。它的主要优点在于计算方法简单、速度较快，很容易实现。但同时也存在不少缺陷，比如，所求解答不能保证是最优的结果；如果设计者的技术和经验水平较低，那么求解就会受到一定的限制。
3.3人工智能算法
（1）智能优化算法，随着科学技术的不断进步，人类在自然规律的启发下，研制出了人工智能算法。电力系统的复杂性在逐渐的增大，在对其进行检修的时候，困难也在逐渐的增加。传统的算法在对检修计划优化进行求解时，遇到的挑战越来越大。因此，在电力检修中，将人工智能算法引入，能够极大的提升求解的效率。目前，电力维修领域使用最多的人工智能算法有模拟退火、遗传算法等。下面对这两种算法进行分析阐述。
（2）模拟退火算法分析，所谓的“模拟退火算法”是指对加热后融化的金属过程加以模拟，进而寻找最优的求解方式的方法。在使用这种算法进行求解的时候，能够接受一定概率的劣解，能够站在全局的角度来进行求解，而不是只关注局部的最优。它对于初始值的依赖程度比较低，并且很容易能够实现，从理论上讲，能够把全局的最优解收集到。当然也存在一些缺点，主要是运算的速度比较缓慢。通过分析相关的文献，一些文献中对于发电机组的检修优化就使用了模拟退火算法来寻求最优解。
（3）智能混合算法分析随着电力系统的规模不断扩大，其复杂性也在日益的增加，如果采用单一的算法进行最优解的求取，还是会存在一定程度的局限性。因此，把多种智能化算法结合起来，将各自的优点融合在一起的混合智能算法越来越受到人们的欢迎。在电力系统的检修优化中，智能混合算法已经得到了应用。例如，一些文献中，将每个个体局部启发式搜索和遗传算法结合在一块，创造出了一种文化基因算法，同时将这种新创立的算法应用到对发电机组检修计划优化问题的求解中，取得了良好的效果。
四、结束语
综上所述，伴随着电力系统不断智能化、数字化建设，电力系统原有检修模式与电力系统之间所存在的差异正在逐渐增加。因此一定要不断完善相关维护工作，保证电力变压器经常出现的故障能及时解决，加大对电力变压器检修工作的研究力度，保证电力系统的运行效率不断得到提高。
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