基于遗传算法的变电站维护优化策略研究.pdf

2023 年 10 月基于遗传算法的变电站维护优化策略研究张波袁赵堃浩（国网山西省电力公司阳高县供电公司，山西 大同 038100）【摘要】基于时间的固定维护计划是变电站维护常规策略之一袁通过对其进行分析袁发现其存在维护成本高昂尧故障风险尧维护计划不合理等困境遥 采用遗传算法建立维护优化模型袁并定义适应度函数袁利用遗传算法进行优化搜索袁优化后的维护策略可以显著降低维护成本袁提高设备性能和可靠性袁并实现资源的合理分配遥 因此袁基于遗传算法的变电站维护优化策略具有重要应用潜力遥【关键词】遗传算法曰变电站维护曰优化策略曰维护成本曰设备可靠性【中图分类号】TM63【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2023）10-0118-030 引言变电站作为电力系统中重要的节点，承担着电能传输、变换和配电的关键功能。变电站设备的稳健运行对于保障电网安全、提高供电质量至关重要。然而，长期运行和环境因素都可能导致变电站设备的老化和磨损，加之设备数量多和系统复杂，变电站维护面临着一系列挑战。在传统常规维护策略中，通常采用固定时间间隔进行维护，忽略了设备的实际状态和运行情况，导致资源浪费和维护成本高昂。此外，基于固定时间间隔的维护可能无法及时发现潜在问题，增加了设备的故障风险，同时也难以根据不同设备和环境特性调整维护计划，导致维护策略效果不尽如人意1。1 基于时间的固定维护计划与其困境基于时间的固定维护计划是传统变电站维护中最常见的策略之一（图 1）。在这种维护计划下，设备的维护时间间隔是固定的，无论设备的实际状况如何，都按照预定的时间间隔进行维护1。这样的维护计划在实施过程中具有简单性和规律性，便于维护人员组织和安排。然而，按照固定时间间隔进行维护，容易忽略设备的实际状态和运行情况，导致资源浪费和维护成本高昂，提高了设备的故障风险。同时，也难以根据不同设备和环境特性调整维护计划，导致维护策略效果难以达到预期水平。1.1 维护成本高昂维护成本高昂是基于时间的固定维护计划面临的显著困境。基于时间的固定维护计划是按照固定时间间隔进行维护的，这意味着在设备未出现故障时，也会进行维护。这种维护方式会导致人力、材料和时间出现不必要的浪费，提高维护成本，特别是在大规模变电站中，维护成本提高可能对变电站整体运营造成负担2。1.2 故障风险基于时间的固定维护计划难以充分考虑设备的实际状态和运行情况，这意味着可能无法及时发现设备的潜在问题，特别是那些突发性故障。例如，某些设备在运行一段时间后可能会出现程度逐渐加深的老化和磨损，但由于基于时间的固定维护计划并未考虑设备状态的变化，这些问题可能无法及时被记录与报告记录与报告生成维护报告预防性维护预防性维护对特殊设备进行检查反馈与调整收集数据调整维护计划设备识别与分类设备识别与分类制定设备清单设备维护时间设定设备维护时间设定建立维护日历维护计划执行维护计划执行设备检查、清洁等图 1 基于时间的固定维护计划的运行策略电力信息1182023 年 10 月发现。这种情况下，无法提前预防或及时处理潜在问题，设备可能在不适当的时候出现故障，从而导致停电和生产中断，给电网的安全稳定带来潜在风险3。1.3 维护计划不合理基于时间的固定维护计划无法根据不同设备和环境特性进行个性化调整。这可能导致维护计划在某些方面不合理，无法最大限度地提升设备性能和延长设备寿命。在变电站中存在着各式各样的设备，其特性和工作环境各不相同。有些设备可能是电力系统的关键部件，其稳定运行对整个电网的正常运行至关重要。而有些设备则可能相对稳定，无须频繁维护。然而，由于基于时间的固定维护计划具有固定性，通常无法根据设备的特性和重要性进行个性化调整，可能因对关键设备重要性缺乏充分的认识，导致对关键设备的维护不足，增加了潜在故障风险。2 遗传算法的应用价值2.1 维护策略优化遗传算法在变电站维护中具有重要的应用价值。传统基于时间的固定维护计划无法适应设备不同状态和运行情况的变化，导致维护效果不尽如人意，而遗传算法能够通过全局搜索和适应性调整，找到更加高效和经济的维护计划。遗传算法通过不断优化和适应个体解，可以有效优化维护策略，降低维护成本，提高维护效率。2.2 设备性能提升通过遗传算法优化维护策略，变电站可以及时发现并解决设备老化、磨损等问题，有效延长设备的使用寿命。传统基于时间的固定维护策略通常忽略了设备的实际状态，导致未能及时发现和处理潜在问题，增加了设备故障的风险。而遗传算法能够根据设备状态进行智能化调整，使设备及时得到维护和保养，提高了变电站设备的性能和可靠性4。2.3 资源合理分配变电站作为一个复杂的系统，合理分配维护资源对于提高维护效率和资源利用率至关重要。遗传算法能够根据变电站设备的实际状态和维护需求，智能化地进行资源分配，使关键设备得到重点关注，合理分配维护资源。这样可以优先处理重要设备的问题，减少不必要的维护和资源浪费，从而提高维护效率和资源利用率。2.4 环境适应性提高变电站运行环境可能会受不同因素的影响，如气候、负载变化等。遗传算法能够根据变电站的运行情况和环境要求，灵活调整维护策略，使其适应不同的运行环境和维护目标。这种环境适应性能够使维护策略更具弹性和灵活性，以应对不同情况下的变电站维护需求，提高维护策略的适应性和稳健性。遗传算法的应用价值如图 2 所示。3 基于遗传算法的变电站维护优化策略（1）问题建模。为了解决变电站常规维护策略所面临的困境，可以将变电站维护问题转化为优化问题，并明确维护的优化目标和约束条件。本文定义了维护的目标函数，包括降低维护成本、提高设备性能、降低故障风险等多个指标，还考虑了维护资源的限制和设备状态的约束。目标函数的计算公式如下：f（X）=w1 C（X）+w2 P（X）+w3 R（X）。（1）式中：C（X）维护计划 X 的维护成本；P（X）维护计划 X 的设备性能；R（X）维护计划 X 的故障风险；w1、w2、w3相应指标的权重，用于平衡不同目标之间的重要性。（2）解的表示。为了使用遗传算法进行优化，可以将可能的维护策略表示为遗传算法的个体。通常采用二进制编码表示维护计划，其中每个基因位表示是否对应时间段进行维护。这种编码方式能够表达多样的维护策略，便于遗传算法搜索优秀解。（3）初始种群生成。在遗传算法的优化过程中，初始种群的生成非常重要。初始种群代表了不同的维护策略，其将作为优化过程的起点。为了引入多样性，需要随机生成初始种群，使搜索空间更加广阔，有助于找到更优的解。初始种群可以是随机生成的，也可以根据一定的启发式规则生成。例如，可以随机选择每个设备的维护策略，或者根据设备的状态和图 2 遗传算法的应用价值遗传算法维护策略优化设备性能提升资源合理分配环境适应性提高优化维护策略使用变电站维护基于时间的固定维护计划固定维护记录维护历史依赖依赖设备获取设备信息设备获取变电站信息电力信息1192023 年 10 月重要程度，利用经验法则生成一部分初始解。多样性的初始种群能够增加遗传算法的探索能力，更好地搜索全局最优解5。（4）适应度函数定义。为了评估每个个体的优劣程度，需要设计适应度函数。在变电站维护优化中，适应度函数应该根据维护目标评估维护策略的优劣。适应度函数是衡量个体解优劣程度的关键，其能综合考虑维护成本、设备性能、故障风险等多个指标，从而量化个体解的适应度值。（5）选择操作。选择操作是遗传算法中的关键步骤，其通过适应度值选取适应度较高的个体作为父代，从而保留和传递优秀的特征。在变电站维护优化中，常见的选择方式有轮盘赌选择和锦标赛选择。（6）交叉操作。在选择出的父代个体中进行交叉操作，生成新的个体。交叉操作是遗传算法的另一个关键步骤，其模拟了基因交换的过程。在变电站维护优化中，基于二进制编码的遗传算法常用交叉操作，随机选择交叉点，然后将两个父代个体在交叉点之后的基因序列进行交换，从而生成两个新的个体。交叉操作的目的是引入新的遗传组合，增加种群的多样性，有利于在搜索空间中更快地找到全局最优解。（7）变异操作。对新生成的个体进行变异操作，引入新的解，扩大搜索空间的广度。变异操作是遗传算法的另一个重要步骤，其模拟了基因的突变过程。在变电站维护优化中，变异操作通过随机选择一个或多个基因位，并对其进行改变，从而产生新的个体。这种随机性保证了在搜索空间中能够有更强的探索能力，避免陷入局部最优解，有助于提高遗传算法的全局搜索能力6。（8）代替策略。根据选择策略，生成新一代种群，更新种群。经过选择、交叉和变异等操作，新一代种群中的个体将继续参与下一轮的优化。通过不断迭代优化，遗传算法能够逐渐聚焦于更优的解，最终得到优化的维护策略。这种基于遗传算法的变电站维护优化策略能够显著提高维护效率，降低维护成本，提高设备性能和可靠性，为电力系统的稳定运行和可持续发展提供了有效的支持。（9）收敛检验。在遗传算法的迭代过程中，需要设定收敛条件，检查种群是否满足停止迭代的条件。通常采用设置迭代次数或适应度值阈值的方式进行收敛检验。当达到设定的收敛条件时，遗传算法将停止迭代，并输出当前的最优解作为优化的维护策略。（10）输出结果。最终得到的遗传算法优化结果，即优化的维护策略。通过遗传算法的优化过程，得到的维护策略能够更加高效、经济地进行变电站维护，提高设备性能和可靠性，降低维护成本，实现资源的合理分配。这种基于遗传算法的变电站维护优化策略为电力系统的稳定运行和可持续发展提供了有效支持。4 结语通过多轮迭代优化，遗传算法能够逐渐聚焦于更优的解，并得到优化的维护策略，给变电站维护带来显著的经济和效率优势，降低维护成本、提高设备性能和可靠性，同时降低故障和停机风险。基于遗传算法的变电站维护优化策略能够根据不同设备和环境特性进行个性化调整，实现资源的合理分配，使维护计划更加智能化、高效化。然而，尽管基于遗传算法的变电站维护优化策略取得了显著成果，但在实际应用中仍需面对一些挑战。例如，如何更准确地定义适应度函数、如何合理设置遗传算法的参数等问题仍需要进一步研究和探索。未来仍需要继续深化研究，进一步优化和完善遗传算法在变电站维护中的应用，以更好地满足电力系统的运行和维护需求，实现能源运营的可持续发展。参考文献1 曾毅，宋蓬殷.110 kV 变电站综合自动化系统及其运行维护J.石油和化工设备，2023，26（6）：135-137，134.2 钱苇航.变电站主变压器运行维护要点J.光源与照明，2023（3）：143-145.3 张学锋，李会军，潘乐宏，等.变电站设备优化维护寿命效率指数建模J.电气开关，2023，61（1）：67-70.4 钱驰.智能变电站变电运维安全与设备维护分析J.现代工业经济和信息化，2022，12（12）：314-315.5 刘兵.智能变电站设备运行维护和检修技术J.农村电气化，2022（9）：94-95.6 段军霞.基于改进学习算法的变电站继电器运行维护方法J.电子测试，2022（1）：122-124.作者简介院张波（1995），男，汉族，山西大同人，本科，助理工程师，研究方向为变电设备检修。赵堃浩（1996），男，汉族，山西大同人，本科，助理工程师，研究方向为配网自动化运维。电力信息120