南京师范大学电气与自动化工程学院的研究人员陈星、唐小波、刘笠，在2015年第3期《电气技术》杂志上撰文，配电网检修计划优化是配电网经济运行中的重要内容,本文分析了各种检修优化模型及其解决算法的优缺点，并从实际需要出发，在综合了检修计划中所的各种影响因素和约束条件的基础上优化了传统的检修计划，展望并评述了国内外对检修工作的系统功能模块的自动化和可视化方面的研究。
电力企业的首要任务是保证可靠安全的供电，保证电能质量和供电可靠性。配电系统于由于其自身结构薄弱，设备分散等特点使其在检修过程中面临着许多不同的困难。配电网检修优化工作能有效地阻断事故形成链，减少停电时间，协调设备检修中的宏观调节与微观调节。
配电网检修计划问题是一个多目标多约束的优化问题，优化的目标包括有保证电网的可靠性，减少停电损失和管理层协调工作，而所考虑的约束条件不仅有检修项目间的同时，互斥等规定，还要考虑线路潮流越限以及检修部门人力物力的协调与约束。
本文将配电网优化工作分为两个方面：
第一方面是在考虑电网可靠性的基础上对检修时间进行优化，研究了实现其功能的各种算法并对各个算法的优缺点进行分析。
第二方面是对负荷路径转移的研究，分析了其模型的各个优化目标和约束条件，并采用改进启发式算法中的“待恢复树切割算法”进行求解。
随着电力企业信息化自动化智能化进程发展，通过开发与检修优化相关的仿真系统软件，借助相关软件的辅助计算使得检修资源的安排与协调更为精准合理，采用模块化的设计方案便于管理层的决策和管理，供电部门通过可视化的软件仿真操作全面地跟踪设备检修设备的情况。
本文旨在对检修优化各个研究方面的进展进行全面阐述，推动配电网规划研究的进一步深入。
1配电网检修优化中的时间优化
配电网检修问题实质上是一个多阶段的决策过程，对配电网检修时间的优化是指在对网络进行可靠性评估的基础上在电网脆弱的时候开展检修工作。
1.1配电网可靠性评估
传统的事故检修有较大的事故安全隐患，现如今比较常用的是设备状态检修。从电网整体运行的角度来看，缺乏对设备间关联和电网运行风险的考虑，产生电网运行整体与单个设备之间的矛盾。国内外在设备检修决策的研究主要有三个方面：
一是从设备状态检修展开，文献[1]通过对设备的的可用性和效率建立模型，设置门槛值用于检修决策，文献[2]在此基础上提出设备状态检修在非连续监控的情况下，其门槛值应随检测频率动态变化，并采用半马尔可夫决策模型对设备检测频率和门槛值进行统一优化求解。
二是以电网为中心进行设备检修计划的研究，主要分为发输电联合检修计划研究及电网检修计划研究：在发输电联合检修计划研究方面，文献[3~4]提出基于Benders分解法，将检修与运行相结合，在综合发电检修和输电检修的基础上提出目标函数，并协调机组安全运行的约束条件，再使用拉格朗日松弛法予以求解。在电网检修计划研究方面，文献[5]分析了各种设备检修停运对电网的影响，并对影响因素进行定量分析。文献[6]考虑了模糊性和随机性，提出了基于可信性理论的检修计划模型。
三是将两者结合，文献[7]研究了输变电设备检修与以电网为中心的的检修之间的辩证关系，提出电网状态检修的概念；在电网检修中，提出了电网故障风险和电网检修风险的定义，并将二者相结合作为输变电设备故障率评价的准则，在此基础上提出新的检修模型。
文献[8]在文献[7]的基础上提出了一种基于风险评估的配电网检修决策优化模型，能有效地融合不同的检修方式，并将设备和电网综合考虑为一个整体去进行风险评估，从而使整体风险值降到最低。
文献[9]建立了基于D-S证据理论的电网状态决策模型，充分考虑了设备之间及设备与电网之间的联系，提出了电网检修决策指导原则和决策的指标，通过证据的积累和合成法则对电网状态检修可能的集合进行筛选和决策，实现了设备个体与电网整体运行的综合最优检修方案。
1.2用于求解最佳检修时间的算法研究
随着电力系统的互联，约束条件的增加，传统方法不再适用于该领域， 智能算法研究的深入和发展给优化问题得解决带来了新思路。比如基于基因遗传学原理的遗传算法。遗传算法善于在大规模空间进行全局搜索，但是在适应度函数选择不当的情况下有可能收敛于局部最优。
禁忌搜索是局部领域搜索算法的推广，其特点在于采用禁忌技术，禁忌表可以记住以往已搜索过的局部最优解，在下一次迭代中可以灵活的避开已经搜索过的对象,并可以跳出局部最优解，避免局部邻域搜索陷入局部最优的不足，具有较强的“爬山”能力和获得最好的全局最优解的能力,但是它也有缺点，比如依赖于初始解，初始解的好坏会影响搜索结果和收敛速度，禁忌搜索是单对单操作，串行迭代搜索过程，全局搜索能力不强。
模拟退火算法源于对固体冷却结晶过程的模拟，将优化问题的一个解及其目标函数分别与固体的一个微观状态及其能量等价,其过程模拟某一固体恒定温度下趋于热平衡的过程,算法终止时的当前解即为所得近似最优解。模拟退火算法搜索能力强，运行时间较短，但是全局搜索能力差，容易受参数的影响。
根据以上分析的各种算法的优缺点，文献[10]考虑到简单遗传算法搜索结果并不十分有效的缺点，在每次遗传迭代中使用了模拟退火算法对每次遗传所产生的新的种群进行检验。
在种群一代一代遗传进化的过程中，模拟的固体温度不断下降也就说明对种群个体的评判要求更加严格，接受劣解的概率逐渐减小，使得遗传算法的寻优朝着更有效的方向进行。
为了提高传统遗传算法的爬山能力和收敛速度，文献[11]提出了将遗传算法与禁忌搜索算法相结合，禁忌搜索的特点是有较强的记忆功能，将这种记忆功能使用到遗传算法的搜索中，把禁忌搜索算法作为遗传算法的变异算子（TSM）。
TSM需要调用评价函数来确定移动值,并根据移动值和禁忌表决定如何移动。每一代种群进行遗传变异操作时都要对TSM进行禁忌搜索,这十分麻烦使得运算效率下降,而且在后期的遗传算迭代中进化后的种群已接近于最优值,若此时变异算子仍然采用TSM作为从当前随机选取的待变异个体出发搜索到的最优值,不但不能提高种群的多样性,反而会造成算法的“早熟”。
文献[12]针对以上缺点对TSM算子进行了改进,在早期的遗传阶段使用TSM算子在种群达到一定优异度后采用均匀变异策略,以保证种群的多样性,缩短优化时间，并定义为变异算子（STSM）。
2 配电网检修中的负荷转移路径
配电网检修工作中除了安排设备检修时间,还需要给出相应的负荷转移方案,以期通过一系列开关操作将检修影响的负荷转由其它馈线供电,从而减少停电负荷,提高供电可靠性。本文的研究了大量配电网检修负荷转移路径的优化模型,和适合于这些模型的优化算法。
2.1负荷转移路径的优化模型
负荷转移路径优化的目标是尽可能实现检修停电负荷的最大量转移，以降低因检修停电产生的售电损失，尽可能降低因转移负荷而造成的附加网损费用。负荷转移路径的优化目标可按其重要程度递减依次表示为：
（1）停电负荷最大量转移目标，即最小化停电负荷，以降低因检修停电产生的售电损失；
（2）减少开关操作次数，降低由于开关操作引起的费用，延长开关的使用寿命；
（3）降低因转移负荷而造成电网结构变化而产生的附加网损用。传统的负荷转移模型约束条件一般包括，网络拓扑约束，系统潮流约束，设备容量约束。
文献[13]在此基础上提出以下几点约束条件：
（1）支路电流约束：转移负荷后转移路径上各支路的电流必须小于最大允许通过电流。
（2）节点电压约束：转移负荷后转移路径上各节点电压和必须在电压上下限之间。
（3）网络拓扑约束：转移负荷后的配电网网络拓扑结构仍应保持辐射状结构。
2.2负荷转移路径算法的研究
对由检修或者故障引起的负荷转移最优路径的研究是一大规模，多目标，非线性，混合整数型和组合优化问题。
文献[14]提出了一种以遗传算法为主算法，启发式搜索为辅助算法的改进的遗传算法。辐射状的配电网在使用遗传算法的过程中会产生大量不可行解，增加了运行时间和复杂度。
文献[15]提出了基于待恢复树切割的启发式搜索法，这是一种较新的针对负荷转移路径问题的算法，通过引入待恢复树的概念，把负荷转移路径优化问题转化为待恢复树切割问题，按层转移负荷,大大降低了问题的复杂度和计算量。当负荷转移时间有重叠负荷转移路径有交集时采用启发式搜索配合遗传算法来获取这组相关区域的全局最优解。
3智能化检修计划的研究
目前检修计划编制过程更多的是依赖人工经验或是简单计算进行，对于如此复杂的电网结构，缺少有效的显示方式来表现复杂大量的电网信息，误操作事故也不能得到有效避免。对于智能化、科学化和可视化的电网设检决策系统的研究是如今研究的热点。
文献[16]提出了在综合分析电网结构的基础上建立包括检修单位、变电站、设备类型、各种用户等信息的知识库。根据设备间的关联关系抽象成有向图，在对图的深度广度遍历的基础上对检修计划的合理性做出分析。
文献[17]提出运用可视化技术，基于互联网应用的Web模式，运用Flash，Applet，Ajax等技术绘制全网的拓扑模型，在遍历的基础上对设备的检修状态和内容进行动态标识。这种方法可以有效判断“孤立岛”并进一步提高检修的合理性。
文献[18]为解决稳定限额与检修工作开，完工时间的同步问题，开发了检修试验限额的自动监视软件，规范了调度员梳理，提取和向EMS输入稳定限额的工作。
4总结
本文以配电网检修计划优化为主题，从检修时间优化和负荷路径转移以及检修优化智能化发展等几个方面综述了国内外的研究进展，并指出了未来的研究方向。有如下研究结论：
（1）在考虑了我国配电网特性的基础上，配电网检修优化模型需要综合考虑配电网检修的时间优化和负荷转移路径优化两个方面。
（2）在配电网可靠性评估中，综合考虑设备检修与电网检修的辩证关系，采用电网状态指标来跟踪电网的健康程度，比简单的设备状态检修和定期计划检修有优势。
（3）负荷转移路径优化模型需要结合实际工作中倒负荷计划制定的原则和需要考虑的因素，从而得到相应的目标函数和约束条件。
当前，配电网检修优化方面的研究发展迅速，今后研究的重点包括：采用现在智能算法解决对搭建的模型进行求解时，应考虑各种方法的优缺点，选用最合适的方法或采用混合算法进行求解。检修工作需要综合利用电气工程，计算机信息软件等方面的系统知识，以达到检修工作透明化智能化的要求。
配电网检修计划优化是一个既有重大现实意义，又有发展前途的课题。本文旨在梳理该领域发展脉络，为今后发展提供参考。
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