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摘要：随着社会经济的不断发展，对电力的要求也越来越高。在电力系统检修中，检修费用在电力成本中占据很大的一部分。电力系统规模的不断扩大，电力设备数目的不断增长，人工进行检修的难度也在不断的增加。经常性的检修会造成停电，给电力企业带来一定的损失。针对这些问题，亟需对电力系统的检修计划进行优化，以提升检修效率。
关键词：电力系统检修计划优化方法
1电力检修方法的发展历史
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。
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。
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。
状态检修是指以设备运行的状态为基础，进而预测设备是否会出现故障的一种检修方法。通过日常对设备的检查，将检查的数据与标准参数作对比，然后对设备运行的未来趋势作出一定的判断。这种检修方法是为经济的，但是由于需要事先安装一定数量的检测设备，无形中又提升了成本。
以可靠性为中心的检修方式是对上述检修方式进行了综合，它不但考虑的电力设备运行的状态，同时还考虑了其在电力系统中的重要性。对于未来电力系统的发展，还需要做进一步的观察，根据实际情况，对电力系统的检修方式进行优化。
2检修计划优化模型的建立
2.1目标函数
在电力系统检修计划中，目标函数可以分为单目标函数和多目标函数两类。其中，单目标函数包括经济性目标、实用性目标以及可靠性目标。传统的检修计划通常对经济性目标考虑的较多，目的是为了能够有效的降低费用，并将可靠性作为约束性条件。（1）经济性目标函数，在这类函数中，通常包含着生产费用和设备检修费用。设备检修费用包括在长期的运行中，设备由于磨损而产生的费用以及增加人工而出现的额外费用。生产费用指的是由于停电而导致出现损失的电费。（2）可靠性目标函数，可靠性目标函数又可以分成随机与确定两个类别。确定的目标中，如果一个设备停止运行，那么其它设备还能够保持最大的电力供应能力，将其作为目标函数。
2.2多目标优化函数
对检修计划进行优化的目标是多样化的，目前许多文献中所采用的方法是对每个函数进行相加，之后再将其转化为单目标函数，这种算法会将一些函数所具有的功能抹杀掉。除此之外，使用单目标函数对于最后的优化结果分析也是不利的，所以为了能够有效的对检修计划进行优化，应该将多目标理论应用到检修计划优化中来。
2.3约束条件
为了能够确保检修计划切实可行，必须设定相应的约束条件。约束条件主要包括技术约束、资源约束以及系统运行约束三类种。（1）技术约束条件，所谓技术约束是指在进行检修的时候，必须要遵守相关的技术规范，按照上级部门的要求进行工作。技术约束包括检修时段的约束、持续时间的上下限、连续性的要求、检修顺序、同时检修以及不可变更的检修等几个方面，每个方面都有各自具体的要求，需要按照规章制度严格遵守。（2）资源条件约束，所谓的资源约束指的是该电力企业所拥有的检修人员、检修设备包括车辆等资源。（3）系统运行条件约束，所谓系统运行条件约束，指的是在对设备进行检修的期间，除了要确保电力用户用电的可靠性，同时还要确保电力运行的安全稳定。
在进行电力检修计划优化模型建立的时候，对于上面提到的约束条件，应该根据实际情况进行考虑，无需将所有的约束条件都考虑进去。通过查找相关文献，一些文献的论述中对基本的检修资源、时间以及潮流约束进行了考虑，同时运用缺供电约束来对可靠性进行保证。
3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。（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。
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
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。
4结语
综上所述，随着电力系统规模的不断扩大，电力系统的检修难度也在逐渐的加大。传统的检修计划存在一些问题，急需对其进行优化。该文先分析了电力检修方式的发展历程，然后针对建立的检修计划优化模型，从目标函数以及约束目标两方面对其进行了分析，最后对优化问题的求解方法进行详细的分析，期待本文的研究能够对电力系统的检修计划优化在理论上有所启迪。
参考文献：
[1]任志远，董雷.供电系统检修计划决策系统的研究[J].科技传播，2015（22）.
[2]周小艺，唐磊，田方媛，等.电力系统检修计划优化问题研究[J].华北电力大学学报（自然科学版），2014（6）：67-74，87.
[3]谢丽荣，杨乐勇，吴炳祥，等.一体化检修计划优化管理系统的研究及实现[J].江苏电机工程，2016（1）：1-4.