本文選題：狀態(tài)檢修 + 風(fēng)險��； 參考：《華北電力大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：配電變壓器作為配電網(wǎng)中關(guān)鍵設(shè)備之一,本文闡述了對其實施狀態(tài)檢修的必要性。分析比較現(xiàn)有的狀態(tài)檢修決策思想可知,基于風(fēng)險的狀態(tài)檢修以其能夠兼顧設(shè)備運行可靠性及經(jīng)濟性的優(yōu)點,越來越受到親睞。根據(jù)風(fēng)險的概念,電力系統(tǒng)的風(fēng)險評估是要評估失效事件發(fā)生的概率和失效事件發(fā)生后果的嚴重程度。為了描述設(shè)備的老化過程,本文中提出了基于多狀態(tài)馬爾科夫過程的設(shè)備停運概率模型,考慮到預(yù)防性檢修對設(shè)備停運概率的影響,對停運模型進行了修正;考慮到不同類型負荷的負荷損失量相同時,造成的電網(wǎng)收益損失不同,據(jù)此建立了計及負荷類型的電網(wǎng)收益損失模型;考慮到故障及檢修等風(fēng)險,計及電網(wǎng)運行的等式約束、不等式約束及檢修約束等約束條件,建立了基于風(fēng)險的配電變壓器檢修計劃優(yōu)化模型;人工蜂群算法在搜索過程中能夠很好地兼顧食物源的探索和開采過程,每次迭代能夠同時進行全局搜索和局部搜索,在一定程度上減小了收斂到局部最優(yōu)解的概率,因此,越來越受到人們的親睞。但是作為一種智能算法,仍不可避免的存在收斂速度慢、陷入局部最優(yōu)的缺點,因此,本文采用混沌搜索算子對算法進行了改進,并通過測試函數(shù)驗證了優(yōu)化算法的優(yōu)越性;以RBTS-BUS2系統(tǒng)為算例,對系統(tǒng)的22臺配電變壓器建立了基于風(fēng)險的檢修優(yōu)化模型,并采用基于混沌搜索的人工蜂群算法對優(yōu)化模型進行了求解和分析,驗證了所提出模型和所采用算法的有效性和合理性。
[Abstract]:Distribution transformer is one of the key equipments in distribution network. By analyzing and comparing the existing status based maintenance decision ideas, it is known that the risk-based condition based maintenance is more and more popular because of its advantages of both reliability and economy of equipment operation. According to the concept of risk, power system risk assessment is to evaluate the probability of failure events and the severity of the consequences of failure events. In order to describe the aging process of equipment, this paper presents a probability model of equipment outage based on multi-state Markov process. Considering the influence of preventive maintenance on equipment outage probability, the outage model is modified. Considering that the load loss of different load types is the same, the power network income loss model considering the load type is established, and considering the risks such as failure and maintenance, the equation constraints of power network operation are considered. The optimization model of maintenance plan for distribution transformers based on risk is established under the constraints of inequality and maintenance, and the artificial bee colony algorithm is able to take into account the exploration and exploitation of food sources in the process of searching. Each iteration can perform both global and local search simultaneously, which reduces the probability of convergence to the local optimal solution to a certain extent, so it is becoming more and more popular. However, as an intelligent algorithm, it is inevitable that the convergence speed is slow and the algorithm falls into local optimum. Therefore, chaotic search operator is used to improve the algorithm, and the superiority of the optimization algorithm is verified by testing function. Taking RBTS-BUS2 system as an example, a risk-based maintenance optimization model is established for 22 distribution transformers, and the optimization model is solved and analyzed by artificial bee colony algorithm based on chaotic search. The validity and rationality of the proposed model and the proposed algorithm are verified.
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TM421

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本文編號：2117202