CN107766971B - 一种基于检修风险的电力设备运维计划优排方法 - Google Patents

一种基于检修风险的电力设备运维计划优排方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于检修风险的电力设备运维计划优排方法，包括：步骤S1，收集历史运维数据；步骤S2，根据所述历史运维数据，建立设备运维优化排程目标模型；步骤S3，设置所述设备运维优化排程目标模型运行的约束条件；步骤S4，将原运维计划分组并采用动态规划法对所述设备运维优化排程目标模型进行求解；步骤S5，对比所述各组别运维工作最小成本，将最小成本最小的组别的运维工作作为最优计划方案并执行。本发明可得到最优的运维排程计划，从而提高运维排程效率，保证排程的可行性，增强电网的安全稳定，降低运维成本。

Description

一种基于检修风险的电力设备运维计划优排方法
技术领域
本发明涉及设备运维检修领域，尤其涉及一种基于检修风险的电力设备运维计划优排方法。
背景技术
电力设备以其价值高、数量大、可靠性高等特点，是电力企业资产的主要构成形式。电力设备的运维指电力企业对设备的日常的维护、检查。按照当前的工作形式，电力设备运维主要包括对电力设备的巡视、定期检修、预防性试验等专业工作，其中各类工作又分为多种细分类型，比如巡视分为日常巡视、夜间巡视、专业巡视和特殊巡视。划分标准包含巡视的要求、检查项、开展巡视工作的专业等因素。
目前对运维排程的研究较多的是以工作量和负荷损失为目标的优化，缺乏对运维计划安全风险的评估，对于需要考虑多约束、多目标的复杂问题时，这些方法存在着模型抽取困难、算法难以实现、运算量大的弱点。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于，提供一种基于检修风险的电力设备运维计划优排方法，采用动态规划法求解目标最优解得出运维检修计划，从而实提高运维排程效率，保证排程的可行性，增强电网的安全稳定。
本发明提供的一种基于检修风险的电力设备运维计划优排方法，可包括：
步骤S1，收集包含设备缺陷数据、生产计划数据和电网运行数据的历史运维数据；
步骤S2，根据所述设备缺陷数据、所述生产计划数据建立设备运维优化排程目标模型，所述设备优化排程目标模型以设备检修风险最小化为目标；
步骤S3，设置所述设备运维优化排程目标模型的三个约束条件，所述三个约束条件包括互斥检修约束、检修资源约束和电网安全约束，其中，所述电网安全约束根据所述电网运行数据得到；
步骤S4，在满足所述三个约束条件的前提下，将运维计划分组并采用动态规划法对所述设备运维优化排程目标模型进行求解，得到各组别运维工作最小成本以及运维工作的工作日分配情况；
步骤S5，对比所述各组别运维工作的最小成本，将最小成本最小的组别的运维工作作为最优计划方案并执行。
其中，所述缺陷数据为设备的缺陷数量和消缺时间，所述生产计划数据为完成设备巡视工作、试验工作、检修工作和维护工作各类型工序所花费的工作数数据，所述电网运行数据为负荷数据和设备运行数据。
其中，所述设备运维优化排程目标模型的检修风险由电网计划失负荷风险和检修费用增大风险组合而成，而且所述检修风险大小取决于检修模式发生的概率，概率大风险就大。
其中，所述互斥检修约束用于减少在检修时发生停电的次数，当包括多个电源时，各电源的检修工作应间隔一定时间段。
其中，所述检修资源约束包括检修人员的数量和技术能力，同时检修的设备所需工作量不能超越检修人员的检修能力。
其中，所述电网安全约束是指在暂停设备运作时，须确保线路中不出现节点电压越限，功率超额的现象。
其中，所述步骤S4还包括：
对所述运维计划分组，其分组的方式是按照设备的待检修次序进行排列组合。
其中，所述步骤S4中用于带入所述设备运维优化排程目标模型求解的运维工作总天数是额定值，不因分组的排列组合改变而改变。
其中，所述设备运维优化排程目标模型适合任何时间周期的运维工作计划。
本发明是基于检修风险的电力设备运维计划优排方法。一方面，可在约束条件多，目标多的复杂工况要求下，实现排程的最优化；一方面，可以提高运维排程效率，保证排程的可行性，增强电网的安全稳定，降低运维成本；另一方面，亦可用于多周期运维工作排程中。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例的基于检修风险的电力设备运维计划优排方法的流程示意图。
具体实施方式
以下各实施例的说明是参考附图，用以示例本发明可以用以实施的特定实施例。
图1为本发明实施例提供一种基于检修风险的电力设备运维计划优排方法的流程示意图。作为举例，以下发电机组的运维计划优化排程流程如下。
步骤S1，收集包含设备缺陷数据、生产计划数据的历史运维数据。其中缺陷数据包括：巡视工作中发现的缺陷数量和消缺时间，试验工作中发现的缺陷数量和消缺时间，检修工作中发现的缺陷数量和消缺时间，维护工作中发现的缺陷数量和消缺时间；其中生产计划数据包括：巡视工作花费的时间和人力，试验工作花费的时间和人力，检修工作花费的时间和人力，维护工作花费的时间和人力。
步骤S2，根据上述缺陷数据和生产计划数据，建立发电机组运维优化排程目标模型，我们以汽轮机的检修运维工作举例，具体优化排程目标模型如下：
由于汽轮机的检修造成的设备个体及电网的损失。电力设备在运维检修时会暂时停运，一方面会导致负荷部分损失和收益损失，从而电网的失负荷风险增加。另外，设备检修的费用增加，检修投入增大，风险值同样增大。
以汽轮机检修风险最小为目标F＝min(RM)，具体的表达式为：
Figure BDA0001423987880000031
RM1＝pmSSmj， (2)
RM2＝∑pmCl， (3)
其中，RM(t)为t时段的检修风险；T为一个周期的时段数；Mt为t时段检修模式集合；RM1和RM2为t时段检修模式m下的电网计划失负荷风险RM1和检修费用增大风险RM2。Cl为检修模式m下，汽轮机的检修费用；Pm为汽轮机检修模式m发生的概率。
步骤S3，设置所述发电机组运维优化排程目标模型的三个约束条件，所述约束条件一为互斥检修约束，所述约束条件二为检修资源约束，所述约束条件三为电网安全约束，具体的约束条件如下：
①互斥检修约束。运维检修时为了减少停电，某些设备的运维检修不适合安排在相同时间。比如采用双电源供电的重要负荷，此时不能同时检修两个变压器。约束表达式如下：
tj＞ti+Ti+1 (4)
ti、tj分别为变压器i、j检修的起始时间。Ti为变压器i的运维检修时间。
②检修资源约束。检修资源约束包括检修人员的数量，检修技术能力等的约束。同时检修的设备不能超越检修人员的检修能力。约束表达式如下：
Figure BDA0001423987880000041
其中，m为检修设备的总数，uit为t时间段内设备检修状态变量，设备处于检修状态(取值1或0)。M为每时段检修设备个数上限。
③电网安全约束。检修某些设备时会暂时停运其他设备，这样会导致潮流的变化，此时会发生负荷的转移，可能会出现节点电压的越限、线路过载。因此必须进行潮流计算实现安全检验。
Pl≤Plmax (6)
Uimin≤Ui≤Uimax (7)
Pl为线路l功率；Plmax为线路l允许通过的最大功率；Ui、Uimin和Uimax分别为节点i电压和节点i电压的上、下限值。
步骤S4，在满足以上三个约束条件的前提下，将发电机组运维计划分组并采用动态规划法对所述设备运维优化排程目标模型进行求解F目标函数，具体过程如下：
将原发电机组的运维计划分组，按待检设备数量进行阶段排定，在第一阶段，把n＝1，2…i，i个工作日分配给第一个待检修设备，得出其核算成本。第二阶段，将n＝1，2，…i，i个工作日分配给第一和第二个待检修设备，确定所得到的最小成本及在此成本下第二个带检修设备的工作日分配情况。依此类推，在第j阶段，将n＝1，2，…，i个工作日分配给所有j个设备，确定所得到的最小成本及在此成本下第j个设备的工作日分配情况。此时取最小的成本，然后确认在此成本下，各设备的工作日分配，即为所求解。
Figure BDA0001423987880000042
其中G(n,j)为n个工作日分配给第j个待检修的设备所需的成本，A(n,j)为第j个设备的运维天数。
①根据S＝C(n,j)得出最小任务成本；
②根据A(n,j)得出最小任务成本情况下，最后阶段待运维设备所分配的运维天数；
③根据上面三步递推出j-1及以下的待运维设备分配的天数；
步骤S5，对比上述各组别运维工作的最小成本，对比所述各组别运维工作的最小成本，将最小成本最小的组别的运维工作作为最优计划方案并执行。
通过上述说明可知，本发明的有益效果在于：
本发明是一种基于检修风险的电力设备运维计划优排方法。一方面，可在约束条件多，目标多的复杂工况要求下，实现排程的最优化；一方面，可以提高运维排程效率，保证排程的可行性，增强电网的安全稳定，降低运维成本；另一方面，亦可用于多周期运维工作排程中。
以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (8)

1.一种基于检修风险的电力设备运维计划优排方法，其特征在于，包括：
步骤S1，收集包含设备缺陷数据、生产计划数据的历史运维数据；
步骤S2，根据所述设备缺陷数据、所述生产计划数据建立设备运维优化排程目标模型，所述设备优化排程目标模型以设备检修风险最小化为目标；所述设备运维优化排程目标模型的检修风险由电网计划失负荷风险和检修费用增大风险组合而成，而且所述检修风险大小取决于检修模式发生的概率，概率大风险就大；
步骤S3，设置所述设备运维优化排程目标模型的三个约束条件，所述三个约束条件包括互斥检修约束、检修资源约束和电网安全约束；
步骤S4，在满足所述三个约束条件的前提下，将运维计划分组并采用动态规划法对所述设备运维优化排程目标模型进行求解，得到各组别运维工作最小成本以及运维工作的工作日分配情况；
步骤S5，对比所述各组别运维工作的最小成本，将最小成本最小的组别的运维工作作为最优计划方案并执行。
2.根据权利要求1所述的基于检修风险的电力设备运维计划优排方法，其特征在于，所述缺陷数据为设备的缺陷数量和消缺时间，所述生产计划数据为完成设备巡视工作、试验工作、检修工作和维护工作各类型工序所花费的工作数数据，所述电网运行数据为负荷数据和设备运行数据。
3.根据权利要求1所述的基于检修风险的电力设备运维计划优排方法，其特征在于，所述互斥检修约束用于减少在检修时发生停电的次数，当包括多个电源时，各电源的检修工作应间隔一定时间段。
4.根据权利要求1所述的基于检修风险的电力设备运维计划优排方法，其特征在于，所述检修资源约束包括检修人员的数量和技术能力，同时检修的设备所需工作量不能超越检修人员的检修能力。
5.根据权利要求1所述的基于检修风险的电力设备运维计划优排方法，其特征在于，所述电网安全约束是指在暂停设备运作时，须确保线路中不出现节点电压越限，功率超额的现象。
6.根据权利要求1所述的基于检修风险的电力设备运维计划优排方法，其特征在于，所述步骤S4还包括：
对所述运维计划分组，其分组的方式是按照设备的待检修次序进行排列组合。
7.根据权利要求1所述的基于检修风险的电力设备运维计划优排方法，其特征在于，所述步骤S4中用于带入所述设备运维优化排程目标模型求解的运维工作总天数是额定值，不因分组的排列组合改变而改变。
8.根据权利要求1所述的基于检修风险的电力设备运维计划优排方法，其特征在于，所述设备运维优化排程目标模型适合任何时间周期的运维工作计划。
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