CN110060179B - 基于风险重叠度的多电压等级检修计划优化方法及装置 - Google Patents

基于风险重叠度的多电压等级检修计划优化方法及装置 Download PDF

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CN110060179B CN201910332674.4A CN201910332674A CN110060179B CN 110060179 B CN110060179 B CN 110060179B CN 201910332674 A CN201910332674 A CN 201910332674A CN 110060179 B CN110060179 B CN 110060179B
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Abstract

本发明提出了一种基于风险重叠度的多电压等级检修计划优化方法，包括：定义并构建风险重叠度指标，根据风险重叠度、检修造成停电损失负荷量、日检修工作量构建检修计划优化的目标函数；利用约束条件，通过人工鱼群算法求解目标函数的最小值，本发明还提供了一种基于风险重叠度的多电压等级检修计划优化装置，在检修计划的编制中，考虑了多项停电工作同时开展时，对同一对象造成的风险叠加，使检修计划的编制实现风险重叠度最小化，并实现多电压等级检修计划的协同优化。本发明还定义了“风险重叠度”概念，设计了能量化检修计划中风险重叠水平的“风险重叠指标”。

Description

基于风险重叠度的多电压等级检修计划优化方法及装置
技术领域
本发明涉及检修计划优化方法，尤其是涉及一种基于风险重叠度的多电压等级检修计划优化方法及装置。
背景技术
检修计划优化决策，是电力系统调度运行的结构性优化问题，对电力系统的安全稳定运行具有重要的影响。大部分地区电网220kV线路及以上母线检修计划由省级调度机构负责校核、编排，220kV主变、110kV及以下检修计划由地市级调度机构根据自身检修需求、电网运行状况进行编制。春检、秋检期间月度检修申请多达几百条，且各条停电申请由管辖范围不同的工区提出，初始计划协同性差，同一时间段内可能同时执行多项检修申请。如何科学合理地编排检修计划，优化配置检修资源，是电力生产实际中的一项重要工作内容。
现有的技术方案有：基于粒子群算法的检修计划编制方法、基于风险评估的电网状态检修计划编制方法、基于安全与工作量均衡的电网检修计划优化方法，上述现有方案，存在以下缺点：
1)现有方案一般将工作量分配最合理、停电范围最小设定为优化目标，通过潮流校核保证安全性。然而，并未考虑两项检修工作同时开展造成的风险叠加；
2)风险叠加的影响并不能通过潮流校核获得；
3)现有方案将导致某变电站或重要用户虽未停电却承受着比单个检修工作进行时大得多的失电风险水平；
4)现有方案未考虑失电风险在不同电压等级之间的传递；
5)现有方案不能将风险重叠的程度进行量化。
发明内容
本发明为了解决检修计划中未考虑风险重叠度的问题，提出了一种基于风险重叠度的多电压等级检修计划优化方法及装置，使检修计划的编制实现风险重叠度最小化，实现多电压等级检修计划的协同优化。
本发明第一方面提供了一种基于风险重叠度的多电压等级检修计划优化方法，包括：
定义并构建风险重叠度指标，根据风险重叠度、检修造成停电损失负荷量、日检修工作量构建检修计划优化的目标函数；
利用不可变更的检修申请时间、检修工作的同时性、检修工作的互斥性、安全校核为约束条件，通过人工鱼群算法求解目标函数的最小值。
进一步地，所述定义并构建风险重叠度指标之前还包括：通过关系型数据库建立特征数据表。
进一步地，所述特征数据表包括：停电设备数据表、检修申请表、停电设备影响对象表、对象的电源集合表、电源信息表。
进一步地，所述风险重叠度指标为FROD，其表达式为：
Figure BDA0002038176840000031
Figure BDA0002038176840000032
其中，E＝E1∪E2∪……∪Ee，e为当月检修申请的总个数，Ei为检修申请i的停电设备影响对象的集合，E为所有申请中停电设备影响对象集合取并集，n为集合中一个对象；
集合M为当月检修申请组成的集合，a、b为集合M中的两个申请；
集合G为对象n的电源集合，Gp、Gq为其中两路进线电源；
ωn为对象n的重要性系数，根据对象n的性质在0-1之间取值；
PL,n为对象n的负荷值，代表承担重叠风险的负荷量；
tab为申请a和申请b同时进行的时间，即申请a的时间范围与事情b的时间范围取交集，表达式为：tab＝[Ta,start:Ta,end]∩[Tb,start:Tb,end]；
Figure BDA0002038176840000033
为代表在编号为a的检修申请工作期间对象n的某一路电源Gp的危险指数，其表达式为：
Figure BDA0002038176840000034
其中，
Figure BDA0002038176840000035
代表正常运行状态下电源Gp的停运概率，该数据从设备历史运行数据获得，A代表检修申请a工作开始后，承担转移过来的负荷的相关运行元件的集合，
Figure BDA0002038176840000036
为检修期间A集合中某一元件m故障导致电源Gp失效的概率，其表达式为：
Figure BDA0002038176840000037
为电网元件拓扑连接关系矩阵中的对应元素值，通过电网元件拓扑连接关系矩阵获得，
Figure BDA0002038176840000038
为代表对象n在正常运行状态下的某一路电源Gp的危险指数，该数据从设备历史运行数据获得；
Figure BDA0002038176840000041
为代表在编号为a的检修申请工作期间对象n的某一路电源Gq的危险指数，其表达式为：
Figure BDA0002038176840000042
其中，
Figure BDA00020381768400000412
代表正常运行状态下电源Gq的停运概率，该数据从设备历史运行数据获得，A代表检修申请a工作开始后，承担转移过来的负荷的相关运行元件的集合，
Figure BDA0002038176840000043
为检修期间A集合中某一元件m故障导致电源Gq失效的概率，其表达式为：
Figure BDA0002038176840000044
Figure BDA0002038176840000045
为电网元件拓扑连接关系矩阵中的对应元素值，通过电网元件拓扑连接关系矩阵获得，
Figure BDA0002038176840000046
为代表对象n在正常运行状态下的某一路电源Gp的危险指数，该数据从设备历史运行数据获得；
Figure BDA0002038176840000047
为代表在编号为b的检修申请工作期间对象n的某一路电源Gp的依存指数，其表达式为：
Figure BDA0002038176840000048
如果检修申请b工作期间，电源对象n的Gp电源不可用，则DI指数值为空值NULL，其他情况DI指数值由表达式算出，其中numn,b为检修申请b工作期间对象n可用的电源个数，
Figure BDA0002038176840000049
为代表对象n在正常运行状态下的某一路电源Gp的依存指数，该数据从设备历史运行数据获得。
进一步地，所述检修计划优化的目标函数用F表示，其具体表达式为：
F＝α1FROD+α2Fload+α3Famount，
其中
Figure BDA00020381768400000410
Pi为第i天全网因检修损失负荷量，通过特征数据表获取，N为当月天数；
Figure BDA00020381768400000411
Si为第i天检修工作量，Si为当天检修工作数目与各项检修操作复杂系数平均值的乘积即
Figure BDA0002038176840000051
S0为月平均工作量，ni为当天安排的检修工作数目，nop,r为当天第r项检修工作的操作次数，top,r为当天第r项检修工作的操作时长，Qop,r为当天第r项检修工作开展时所需操作人员人数；
α1、α2、α3均在0-1之间取值，α1为风险重叠度最小目标权重值，α2为检修造成停电损失负荷量最小目标权重值，α3为日检修工作量方差最小目标权重值，且α1+α2+α3＝1。
进一步地，所述利用不可变更的检修申请时间、检修工作的同时性、检修工作的互斥性、安全校核为约束条件，通过人工鱼群算法求解目标函数的最小值具体是：
以当月检修计划中各检修申请的停电开始时间变量集合
Figure BDA0002038176840000052
为自变量，利用不可变更的检修申请时间、检修工作的同时性、检修工作的互斥性、安全校核为约束条件，设置感知距离ν、最大移动步长step、拥挤度因子δ、最大尝试次数ntry、最大迭代次数nGen；
对种群进行初始化，随机产生Nf条人工鱼，即Nf个检修计划编排方案，计算初始种群中各人工鱼的食物浓度，即目标函数F的值，选取目标函数F的第一最小值以及对应的第一自变量；
对每条人工鱼分别进行模拟聚群行为以及追尾行为，比较目标函数F的数值与目标函数F的第一最小值的大小，选取两者较小值作为目标函数F的第二最小值以及对应的第二自变量；
对每条人工鱼分别执行迭代，比较目标函数F的数值与目标函数的第二最小值的大小，选取两者较小值作为目标函数F的第三最小值以及对应的第三自变量；
判断是否达到最大迭代次数nGen，如果判断结果为是，则输出目标函数F的第三最小值以及对应的第三自变量，如果判断结果为否，则继续对每条人工鱼分别进行模拟聚群行为以及追尾行为。
进一步地，所述约束条件中不可变更的检修申请时间具体为：xi＝Ti，xi为设备停电开始时间，Ti为不可变更的检修申请对应的设备检修开始时间；检修工作的同时性具体为：xa＝xb，xa、xb为两个须同时进行的申请的停电开始时间；检修工作的互斥性具体为：tab＝0，即不能同时检修的两个检修申请的重叠时间为0；安全校核具体为：Pk＜Pkmax且Ukmin＜Uk＜Ukmax，Pk代表线路有功功率，Pkmax为有功功率上限，Uk为节点电压，Ukmax为节点电压上限，Ukmin为节点电压下限。
进一步地，所述最大尝试次数ntry取值范围为50-300。
进一步地，所述最大迭代次数nGen的取值范围为50-300。
本发明第二方面提供了一种基于风险重叠度的多电压等级检修计划优化装置，包括：
定义及构建模块，定义并构建风险重叠度指标，根据风险重叠度、检修造成停电损失负荷量、日检修工作量构建检修计划优化的目标函数；
计算求解模块，利用不可变更的检修申请时间、检修工作的同时性、检修工作的互斥性、安全校核为约束条件，通过人工鱼群算法求解目标函数的最小值。
本发明采用的技术方案包括以下技术效果：
本发明为了解决台区拓扑图绘制现有技术中存在的问题，提出了一种基于基于风险重叠度的多电压等级检修计划优化方法，在检修计划的编制中，考虑了多项停电工作同时开展时，对同一对象造成的风险叠加，使检修计划的编制实现风险重叠度最小化，并实现多电压等级检修计划的协同优化。
本发明定义了“风险重叠度”概念，设计了能量化检修计划中风险重叠水平的“风险重叠指标”。
本发明采用人工鱼群算法，收敛速度更强，计算速度更快，适用于检修计划的实时优化计算。
应当理解的是以上的一般描述以及后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。
附图说明
为了更清楚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介绍，显而易见的，对于本领域普通技术人员而言，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为本发明方案中方法实施例一的方法流程示意图；
图2为本发明方案中方法实施例二的方法流程示意图；
图3为本发明方案中装置实施例三的结构示意图。
具体实施方式
为能清楚说明本方案的技术特点，下面通过具体实施方式，并结合其附图，对本发明进行详细阐述。下文的公开提供了许多不同的实施例或例子用来实现本发明的不同结构。为了简化本发明的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。此外，本发明可以在不同例子中重复参考数字和/或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施例和/或设置之间的关系。应当注意，在附图中所图示的部件不一定按比例绘制。本发明省略了对公知组件和处理技术及工艺的描述以避免不必要地限制本发明。
实施例一
如图1所示，本发明技术方案中一种基于风险重叠度的多电压等级检修计划优化方法，包括：
S1，定义并构建风险重叠度指标，根据风险重叠度、检修造成停电损失负荷量、日检修工作量构建检修计划优化的目标函数；
S2，利用不可变更的检修申请时间、检修工作的同时性、检修工作的互斥性、安全校核为约束条件，通过人工鱼群算法求解目标函数的最小值。
在步骤S1之前还包括：通过关系型数据库建立特征数据表。特征数据表包括：停电设备数据表、检修申请表、停电设备影响对象表、对象的电源集合表、电源信息表。
将停电设备影响对象的集合定义为：因为该设备停电，其它元件Z-1(或同塔Z-2)故障导致风险上升的对象的集合。为便于索引和调用，本发明采用关系型数据库MYSQL建立停电设备影响对象集合的数据表，该表数据来源于D5000系统、PMS系统(电力管理系统)数据的选择性导入及电网结构拓扑分析，特征数据表可以进行动态更新。
其中停电设备数据表格式如表一所示：
Figure BDA0002038176840000091
检修申请表格式如表二所示：
Figure BDA0002038176840000092
对停电设备影响集合中的每个对象构建对象表，可通过外键索引查找该对象的电源(进线线路)信息表和各电源的风险量化指数，数据来源于D5000系统、PMS系统中电网结构拓扑分析数据。
停电设备影响对象表格式如表三所示：
Figure BDA0002038176840000093
Figure BDA0002038176840000101
对象的电源集合表格式如表四所示：
字段名 数据类型 长度 键
电源结合ID VARCHAR 20 主键
电源ID VARCHAR 20 外键
电源名称 VARCHAR 20 否
电源信息表格式如表五所示：
字段名 数据类型 长度 键
电源ID VARCHAR 20 主键
危险指数(FI) FLOAT 否
依存指数(DI) FLOAT 否
在步骤S1中，风险重叠度指标为FROD，其表达式为：
Figure BDA0002038176840000102
其中，E＝E1∪E2∪……∪Ee，e为当月检修申请的总个数，Ei为检修申请i的停电设备影响对象的集合，由停电设备影响对象表、对象的电源集合表读取，E为所有申请中停电设备影响对象集合取并集，n为集合中一个对象；
集合M为当月检修申请组成的集合，a、b为集合M中的两个申请；
集合G为对象n的电源集合，由停电设备影响对象表、对象的电源集合表读取，Gp、Gq为其中两路进线电源；
ωn为对象n的重要性系数，根据对象n的性质在0-1之间取值，其中，ωn具体取值如表六所示：
对象属性 含一级用户 含二级用户 普通用户
220kv 1.0 0.8 0.5
110kv 0.8 0.5 0.3
35kv 0.6 0.3 0.2
10kv 0.5 0.2 0.1
PL,n为对象n的负荷值，代表承担重叠风险的负荷量，由停电设备影响对象表更新并读取；
tab为申请a和申请b同时进行的时间，即申请a的时间范围与事情b的时间范围取交集，表达式为：tab＝[Ta,start:Ta,end]∩[Tb,start:Tb,end]；
本发明定义风险分析对象的电源的危险指数(FI，Failure Index)，
Figure BDA0002038176840000111
为代表在编号为a的检修申请工作期间对象n的某一路电源Gp的危险指数，其表达式为：
Figure BDA0002038176840000112
其中，
Figure BDA0002038176840000113
代表正常运行状态(不检修)下电源Gp的停运概率，该数据从设备历史运行数据获得，A代表检修申请a工作开始(调整运行方式转移负荷，将设备转检修)后，承担转移过来的负荷的相关运行元件的集合，
Figure BDA0002038176840000121
为检修期间A集合中某一元件m故障导致电源Gp失效的概率，其表达式为：
Figure BDA0002038176840000122
Figure BDA0002038176840000123
为电网元件拓扑连接关系矩阵中的对应元素值，通过电网元件拓扑连接关系矩阵获得，其中电网元件拓扑连接关系矩阵位于D5000系统或PMS系统中，矩阵中元件m对应行，电源Gp对应列处的值，矩阵形式如下所示：
Figure BDA0002038176840000124
Figure BDA0002038176840000125
可以直接通过电网元件拓扑连接关系矩阵直接获取，
Figure BDA0002038176840000126
为代表对象n在正常运行状态(不检修)下的某一路电源Gp的危险指数，该数据从设备历史运行数据获得。
Figure BDA0002038176840000127
为代表在编号为a的检修申请工作期间对象n的某一路电源Gq的危险指数，其表达式为：
Figure BDA0002038176840000128
其中，
Figure BDA0002038176840000129
代表正常运行状态(不检修)下电源Gq的停运概率，该数据从设备历史运行数据获得，A代表检修申请a工作开始(调整运行方式转移负荷，将设备转检修)后，承担转移过来的负荷的相关运行元件的集合，
Figure BDA00020381768400001210
为检修期间A集合中某一元件m故障导致电源Gq失效的概率，其表达式为：
Figure BDA00020381768400001211
Figure BDA00020381768400001212
为电网元件拓扑连接关系矩阵中的对应元素值，通过电网元件拓扑连接关系矩阵直接获得，
Figure BDA00020381768400001213
为代表对象n在正常运行状态(不检修)下的某一路电源Gp的危险指数，该数据从设备历史运行数据获得；
本发明定义了定义风险分析对象的电源的依存指数(DI，Dependency Index)，
Figure BDA0002038176840000131
为代表在编号为b的检修申请工作期间对象n的某一路电源Gp的依存指数，其表达式为：
Figure BDA0002038176840000132
如果检修申请b工作期间，电源对象n的Gp电源不可用，则DI指数值为空值NULL，其他情况DI指数值由表达式算出，其中numn,b为检修申请b工作期间对象n可用的电源个数，numn,b可以通过停电设备影响对象表直接获取，
Figure BDA0002038176840000133
为代表对象n在正常运行状态下的某一路电源Gp的依存指数，该数据从设备历史运行数据获得。
对象n各路电源的FI、DI指数根据检修申请工作内容，由MYSQL数据库特征数据表中的停电设备影响对象表、对象的电源集合表、电源信息表更新并读取。
风险重叠度指标为FROD为两个检修申请工作同时开展期间，对于某一对象所承受的风险用重叠度来量化。对于月度检修计划的编排，各检修申请的停电时间Tstart为优化过程的自变量。
风险重叠度指标为FROD中括号中的第一项
Figure BDA0002038176840000134
为申请a发生时电源Gp的危险指数
Figure BDA0002038176840000135
相对不检修时
Figure BDA0002038176840000136
的增加值，乘以该电源的依存指数
Figure BDA0002038176840000137
在申请b发生时相对不检修时
Figure BDA0002038176840000138
的增加值。该项的含义为，当申请a导致对象n的某一路电源的危险指数升高，且申请b会导致对象n的同一路电源依存指数升高，此时认为同时进行申请a和申请b对对象n造成的风险会发生叠加，两项申请不建议同时安排。
风险重叠度指标为FROD中括号中的第二项
Figure BDA0002038176840000141
为申请a发生时电源Gp的危险指数
Figure BDA0002038176840000142
相对不检修时
Figure BDA0002038176840000143
的增加值，乘以申请b发生时另一路电源Gq的危险指数
Figure BDA0002038176840000144
相对不检修时
Figure BDA0002038176840000145
的增加值。该项的含义为当申请a导致对象n的某一路电源的危险指数升高，且申请b会导致其另一路电源危险指数也升高时，同样认为申请a、申请b同时进行时对对象n造成的风险发生了叠加，两项申请不建议同时安排。乘以系数βn的目的是使中括号中的第一项和第二项在数量级上相同，适于相加运算，这里βn可取10^3。对象n各路电源的FI、DI指数根据检修申请工作内容，由MYSQL数据库中对象的电源集合表、电源信息表更新并读取。
检修计划优化的目标函数用F表示，其具体表达式为：
F＝α1FROD+α2Fload+α3Famount，
其中风险重叠度指标FROD即为将月度检修计划风险重叠度最小化作为计划编排的目标之一，由于风险重叠度指标的定义中已经计及了检修期间其他运行元件(Z-1)停运概率、承担风险的负荷量、风险重叠时间等，风险重叠度指标ROD已在很大程度上代表了整个检修期间电网的综合风险水平；
其中
Figure BDA0002038176840000146
Pi为第i天全网因检修损失负荷量，通过特征数据表获取，N为当月天数；不同的检修顺序、多项检修工作单独或是同时进行，会影响电网的运行方式，不同时段电网的负荷水平也不同，检修期间构成停电的范围和损失负荷不同，因此将因检修造成的停电损失负荷量作为优化目标之一，使检修造成停电损失负荷量最小；
Figure BDA0002038176840000151
Si为第i天检修工作量，Si为当天检修工作数目与各项检修操作复杂系数平均值的乘积即
Figure BDA0002038176840000152
S0为月平均工作量，ni为当天安排的检修工作数目，nop,r为当天第r项检修工作的操作次数，top,r为当天第r项检修工作的操作时长，Qop,r为当天第r项检修工作开展时所需操作人员人数；人工编制检修计划时常出现某一时段检修工作密集，另一些时段检修工作特别少的情况，造成检修资源分配不合理。为使检修工作尽量分配均匀，将检修工作量样本方差最小作为计划编排的目标之一，使日检修工作量方差最小；
α1、α2、α3均在0-1之间取值，α1为风险重叠度最小目标权重值，α2为检修造成停电损失负荷量最小目标权重值，α3为日检修工作量方差最小目标权重值，且α1+α2+α3＝1。在实际应用中，可以根据优化需求设定各目标权重分配，想重点优化的目标权重值大，其他目标权重值相应调整就可以。
本发明定义了“风险重叠度”概念，设计了能量化检修计划中风险重叠水平的“风险重叠指标”。在检修计划的编制中，考虑了多项停电工作同时开展时，对同一对象造成的风险叠加，使检修计划的编制实现风险重叠度最小化，并实现多电压等级检修计划的协同优化。
实施例二
如图2所示，本发明基于风险重叠度的多电压等级检修计划优化方法中步骤S2中具体包括：
S21，以当月检修计划中各检修申请的停电开始时间变量集合
Figure BDA0002038176840000161
为自变量，利用不可变更的检修申请时间、检修工作的同时性、检修工作的互斥性、安全校核为约束条件，设置感知距离ν、最大移动步长step、拥挤度因子δ、最大尝试次数ntry、最大迭代次数nGen；
S22，对种群进行初始化，随机产生Nf条人工鱼，即Nf个检修计划编排方案，计算初始种群中各人工鱼的食物浓度，即目标函数F的值，选取目标函数F的第一最小值以及对应的第一自变量；
S23，对每条人工鱼分别进行模拟聚群行为以及追尾行为，比较目标函数F的数值与目标函数F的第一最小值的大小，选取两者较小值作为目标函数F的第二最小值以及对应的第二自变量；
S24，对每条人工鱼分别执行迭代，比较目标函数F的数值与目标函数的第二最小值的大小，选取两者较小值作为目标函数F的第三最小值以及对应的第三自变量；
S25，判断是否达到最大迭代次数nGen，如果判断结果为是，则执行步骤S26，如果判断结果为否，则返回步骤S23；
S26，输出目标函数F的第三最小值以及对应的第三自变量。
在步骤S21中，约束条件中不可变更的检修申请时间具体为：xi＝Ti，xi为设备停电开始时间，Ti为不可变更的检修申请对应的设备检修开始时间，不可变更的检修例如：对于省调批复的高电压等级设备检修申请，由于影响范围广，必须按照省调批复时间停送电，其他设备与之配合；
约束条件检修工作的同时性具体为：xa＝xb，xa、xb为两个须同时进行的申请的停电开始时间，检修工作的同时性即“一停多用”原则，使同一条线路或同一个节点失电的设备，或者同杆并架、施工互碍线路应同时检修；
约束条件检修工作的互斥性具体为：tab＝0，即不能同时检修的两个检修申请的重叠时间为0，检修工作的互斥性例如：同一变电站的两条母线、同一变电站的两台主变、同一变电站的两条进线、双电源用户的两条进线等，这些设备不得同时检修，避免造成不必要的停电；
约束条件安全校核具体为：Pk＜Pkmax且Ukmin＜Uk＜Ukmax，Pk代表线路有功功率，Pkmax为有功功率上限，Uk为节点电压，Ukmax为节点电压上限，Ukmin为节点电压下限，安全校核即为：检修工作期间不得发生潮流越限和电压越限。
本发明采用人工鱼群算法求解检修计划优化问题。人工鱼群算法是一种由动物行为演化而来的群体智能优化算法。将当月计划中各检修申请的停电开始时间方案集合
Figure BDA0002038176840000171
为自变量，即一种编排方案等效为一片水域中的人工鱼，设置感知距离v，最大移动步长step，拥挤度因子δ，最大尝试次数ntry，最大迭代次数ngen。
本发明技术方案实施例中设定感知距离v＝50，最大移动步长step＝10，拥挤度因子δ＝0.5，最大尝试次数ntry为150，最大迭代次数ngen为150；
其中最大尝试次数ntry可在50～300之间取值，ngen可在50～300之间取值，最大尝试次数ntry和最大迭代次数ngen越多计算结果越精确，但相应求解时间越长，本发明综合考虑求解时间以及精确角度，故设定最大尝试次数ntry和最大迭代次数ngen，当然亦可以根据实际情况调整，本发明在此不做限定。
在步骤S22中，对种群进行初始化，随机产生Nf条人工鱼，即Nf个检修计划编排方案。计算初始种群中各人工鱼的食物浓度，即目标函数F的值。计算初始种群中各人工鱼的食物浓度，即目标函数F的值，选取目标函数F的第一最小值以及对应的第一自变量，视为最佳人工鱼，存储其第一自变量和目标函数F的第一最小值。其中Nf与当月计划中各检修申请的停电开始时间方案集合
Figure BDA0002038176840000181
中自变量的数目Ns相对应，即Nf为当月计划中各检修申请的停电开始时间方案集合
Figure BDA0002038176840000182
中可以产生检修计划编排方案的数目。
在步骤S26中，目标函数F的第三最小值对应的第三自变量即为获得考虑风险重叠度最小化的最优检修计划编制方案，即各项检修申请的停电开始时间变量集合
Figure BDA0002038176840000183
本发明采用人工鱼群算法，收敛速度更强，计算速度更快，适用于检修计划的实时优化计算。
实施例三
如图3所示，本发明还提供了一种基于风险重叠度的多电压等级检修计划优化装置，包括：
定义及构建模块101，定义并构建风险重叠度指标，根据风险重叠度、检修造成停电损失负荷量、日检修工作量构建检修计划优化的目标函数；
计算求解模块102，利用不可变更的检修申请时间、检修工作的同时性、检修工作的互斥性、安全校核为约束条件，通过人工鱼群算法求解目标函数的最小值。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims (9)

1.基于风险重叠度的多电压等级检修计划优化方法，其特征是，包括：
定义并构建风险重叠度指标，根据风险重叠度、检修造成停电损失负荷量、日检修工作量构建检修计划优化的目标函数；其中，所述风险重叠度指标为FROD，其表达式为：
Figure FDA0004038361580000011
其中，E＝E1∪E2∪……∪Ee，e为当月检修申请的总个数，Ei为检修申请i的停电设备影响对象的集合，E为所有申请中停电设备影响对象集合取并集，n为集合中一个对象；
集合M为当月检修申请组成的集合，a、b为集合M中的两个申请；
集合G为对象n的电源集合，Gp、Gq为其中两路进线电源；
ωn为对象n的重要性系数，根据对象n的性质在0-1之间取值；
PL,n为对象n的负荷值，代表承担重叠风险的负荷量；
tab为申请a和申请b同时进行的时间，即申请a的时间范围与事情b的时间范围取交集，表达式为：tab＝[Ta,start:Ta,end]∩[Tb,start:Tb,end]；
βn为数量级调整系数，用于使第一项和第二项在数量级上相同，适于相加运算；其中，第一项为
Figure FDA0004038361580000012
第二项为
Figure FDA0004038361580000013
Figure FDA0004038361580000021
为代表在编号为a的检修申请工作期间对象n的某一路电源Gp的危险指数，其表达式为：
Figure FDA0004038361580000022
其中，
Figure FDA00040383615800000216
代表正常运行状态下电源Gp的停运概率，该数据从设备历史运行数据获得，A代表检修申请a工作开始后，承担转移过来的负荷的相关运行元件的集合，
Figure FDA0004038361580000023
为检修期间A集合中某一元件m故障导致电源Gp失效的概率，其表达式为：
Figure FDA0004038361580000024
Figure FDA0004038361580000025
为电网元件拓扑连接关系矩阵中的对应元素值，通过电网元件拓扑连接关系矩阵获得，
Figure FDA0004038361580000026
为代表对象n在正常运行状态下的某一路电源Gp的危险指数，该数据从设备历史运行数据获得；
Figure FDA0004038361580000027
为代表在编号为a的检修申请工作期间对象n的某一路电源Gq的危险指数，其表达式为：
Figure FDA0004038361580000028
其中，
Figure FDA0004038361580000029
代表正常运行状态下电源Gq的停运概率，该数据从设备历史运行数据获得，A代表检修申请a工作开始后，承担转移过来的负荷的相关运行元件的集合，
Figure FDA00040383615800000210
为检修期间A集合中某一元件m故障导致电源Gq失效的概率，其表达式为：
Figure FDA00040383615800000211
Figure FDA00040383615800000212
为电网元件拓扑连接关系矩阵中的对应元素值，通过电网元件拓扑连接关系矩阵获得，
Figure FDA00040383615800000213
为代表对象n在正常运行状态下的某一路电源Gp的危险指数，该数据从设备历史运行数据获得；
Figure FDA00040383615800000214
为代表在编号为b的检修申请工作期间对象n的某一路电源Gp的依存指数，其表达式为：
Figure FDA00040383615800000215
如果检修申请b工作期间，电源对象n的Gp电源不可用，则DI指数值为空值NULL，其他情况DI指数值由表达式算出，其中numn,b为检修申请b工作期间对象n可用的电源个数，
Figure FDA0004038361580000031
为代表对象n在正常运行状态下的某一路电源Gp的依存指数，该数据从设备历史运行数据获得；
利用不可变更的检修申请时间、检修工作的同时性、检修工作的互斥性、安全校核为约束条件，通过人工鱼群算法求解目标函数的最小值。
2.根据权利要求1所述的基于风险重叠度的多电压等级检修计划优化方法，其特征是，所述定义并构建风险重叠度指标之前还包括：通过关系型数据库建立特征数据表。
3.根据权利要求2所述的基于风险重叠度的多电压等级检修计划优化方法，其特征是，所述特征数据表包括：停电设备数据表、检修申请表、停电设备影响对象表、对象的电源集合表、电源信息表。
4.根据权利要求1所述的基于风险重叠度的多电压等级检修计划优化方法，其特征是，所述检修计划优化的目标函数用F表示，其具体表达式为：
F＝α1FROD+α2Fload+α3Famount，
其中
Figure FDA0004038361580000032
Pi为第i天全网因检修损失负荷量，通过特征数据表获取，N为当月天数；
Figure FDA0004038361580000033
Si为第i天检修工作量，Si为当天检修工作数目与各项检修操作复杂系数平均值的乘积即
Figure FDA0004038361580000034
S0为月平均工作量，ni为当天安排的检修工作数目，nop,r为当天第r项检修工作的操作次数，top,r为当天第r项检修工作的操作时长，Qop,r为当天第r项检修工作开展时所需操作人员人数；
α1、α2、α3均在0-1之间取值，α1为风险重叠度最小目标权重值，α2为检修造成停电损失负荷量最小目标权重值，α3为日检修工作量方差最小目标权重值，且α1+α2+α3＝1。
5.根据权利要求1所述的基于风险重叠度的多电压等级检修计划优化方法，其特征是，所述利用不可变更的检修申请时间、检修工作的同时性、检修工作的互斥性、安全校核为约束条件，通过人工鱼群算法求解目标函数的最小值具体是：
以当月检修计划中各检修申请的停电开始时间变量集合
Figure FDA0004038361580000041
为自变量，利用不可变更的检修申请时间、检修工作的同时性、检修工作的互斥性、安全校核为约束条件，设置感知距离ν、最大移动步长step、拥挤度因子δ、最大尝试次数ntry、最大迭代次数nGen；
对种群进行初始化，随机产生Nf条人工鱼，即Nf个检修计划编排方案，计算初始种群中各人工鱼的食物浓度，即目标函数F的值，选取目标函数F的第一最小值以及对应的第一自变量；
对每条人工鱼分别进行模拟聚群行为以及追尾行为，比较目标函数F的数值与目标函数F的第一最小值的大小，选取两者较小值作为目标函数F的第二最小值以及对应的第二自变量；
对每条人工鱼分别执行迭代，比较目标函数F的数值与目标函数的第二最小值的大小，选取两者较小值作为目标函数F的第三最小值以及对应的第三自变量；
判断是否达到最大迭代次数nGen，如果判断结果为是，则输出目标函数F的第三最小值以及对应的第三自变量，如果判断结果为否，则继续对每条人工鱼分别进行模拟聚群行为以及追尾行为。
6.根据权利要求1或5所述的基于风险重叠度的多电压等级检修计划优化方法，其特征是，所述约束条件中不可变更的检修申请时间具体为：xi＝Ti，xi为设备停电开始时间，Ti为不可变更的检修申请对应的设备检修开始时间；检修工作的同时性具体为：xa＝xb，xa、xb为两个须同时进行的申请的停电开始时间；检修工作的互斥性具体为：tab＝0，即不能同时检修的两个检修申请的重叠时间为0；安全校核具体为：Pk＜Pkmax且Ukmin＜Uk＜Ukmax，Pk代表线路有功功率，Pkmax为有功功率上限，Uk为节点电压，Ukmax为节点电压上限，Ukmin为节点电压下限。
7.根据权利要求5所述的基于风险重叠度的多电压等级检修计划优化方法，其特征是，所述最大尝试次数ntry取值范围为50-300。
8.根据权利要求5所述的基于风险重叠度的多电压等级检修计划优化方法，其特征是，所述最大迭代次数nGen的取值范围为50-300。
9.基于风险重叠度的多电压等级检修计划优化装置，其特征是，包括：
定义及构建模块，定义并构建风险重叠度指标，根据风险重叠度、检修造成停电损失负荷量、日检修工作量构建检修计划优化的目标函数；其中，所述风险重叠度指标为FROD，其表达式为：
Figure FDA0004038361580000061
其中，E＝E1∪E2∪……∪Ee，e为当月检修申请的总个数，Ei为检修申请i的停电设备影响对象的集合，E为所有申请中停电设备影响对象集合取并集，n为集合中一个对象；
集合M为当月检修申请组成的集合，a、b为集合M中的两个申请；
集合G为对象n的电源集合，Gp、Gq为其中两路进线电源；
ωn为对象n的重要性系数，根据对象n的性质在0-1之间取值；
PL,n为对象n的负荷值，代表承担重叠风险的负荷量；
tab为申请a和申请b同时进行的时间，即申请a的时间范围与事情b的时间范围取交集，表达式为：tab＝[Ta,start:Ta,end]∩[Tb,start:Tb,end]；
βn为数量级调整系数，用于使第一项和第二项在数量级上相同，适于相加运算；其中，第一项为
Figure FDA0004038361580000062
第二项为
Figure FDA0004038361580000063
Figure FDA0004038361580000064
为代表在编号为a的检修申请工作期间对象n的某一路电源Gp的危险指数，其表达式为：
Figure FDA0004038361580000065
其中，
Figure FDA0004038361580000066
代表正常运行状态下电源Gp的停运概率，该数据从设备历史运行数据获得，A代表检修申请a工作开始后，承担转移过来的负荷的相关运行元件的集合，
Figure FDA0004038361580000067
为检修期间A集合中某一元件m故障导致电源Gp失效的概率，其表达式为：
Figure FDA0004038361580000071
Figure FDA0004038361580000072
为电网元件拓扑连接关系矩阵中的对应元素值，通过电网元件拓扑连接关系矩阵获得，
Figure FDA0004038361580000073
为代表对象n在正常运行状态下的某一路电源Gp的危险指数，该数据从设备历史运行数据获得；
Figure FDA0004038361580000074
为代表在编号为a的检修申请工作期间对象n的某一路电源Gq的危险指数，其表达式为：
Figure FDA0004038361580000075
其中，
Figure FDA0004038361580000076
代表正常运行状态下电源Gq的停运概率，该数据从设备历史运行数据获得，A代表检修申请a工作开始后，承担转移过来的负荷的相关运行元件的集合，
Figure FDA0004038361580000077
为检修期间A集合中某一元件m故障导致电源Gq失效的概率，其表达式为：
Figure FDA0004038361580000078
Figure FDA0004038361580000079
为电网元件拓扑连接关系矩阵中的对应元素值，通过电网元件拓扑连接关系矩阵获得，
Figure FDA00040383615800000710
为代表对象n在正常运行状态下的某一路电源Gp的危险指数，该数据从设备历史运行数据获得；
Figure FDA00040383615800000711
为代表在编号为b的检修申请工作期间对象n的某一路电源Gp的依存指数，其表达式为：
Figure FDA00040383615800000712
如果检修申请b工作期间，电源对象n的Gp电源不可用，则DI指数值为空值NULL，其他情况DI指数值由表达式算出，其中numn,b为检修申请b工作期间对象n可用的电源个数，
Figure FDA00040383615800000713
为代表对象n在正常运行状态下的某一路电源Gp的依存指数，该数据从设备历史运行数据获得；
计算求解模块，利用不可变更的检修申请时间、检修工作的同时性、检修工作的互斥性、安全校核为约束条件，通过人工鱼群算法求解目标函数的最小值。
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