基于可靠性和气象因素的配电网短期维修决策方法.pdf

第４１卷第２０期２０１３年１０月ｌ６日电力系统保护与控制ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌＶｌ０Ｉ．４１Ｎｏ．２００ｃｔ．１６．２０１３基于可靠性和气象因素的配电网短期维修决策方法熊小伏，李磊，方丽华，彭嵩，方嵩，沈智健（１．重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室，重庆４０００３０２．广东电网公司中山供电局，广东中山５２８４００）摘要：配电系统可靠性受气象因素的影响很大，为提高配电网在整个维修期间的可靠性，同时综合考虑被维修设备和其他设备所在的气象条件对维修风险带来的影响，提出一种计及可靠性和气象因素的配电网短期维修决策方法。与传统的配电网维修计划优化相比，该方法建立了不同气象条件下配电设备故障率及其修复时间计算模型。在计及维修规程约束、维修能力约束和电网结构约束的前提下，以可靠性指标损失最小为优化目标，建立了反映配电网期望停电持续时间和期望缺电量的系统风险综合指标。采用遗传优化算法，搜寻整个维修周期内系统综合风险指标最小的最佳维修计划。关键词：配电网；气象因素；可靠性；维修计划；遗传算法Ａｄｅｃｉｓｉｏｎｍｅｔｈｏｄｏｆｓｈｏｒｔ．ｔｅｒｍｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉＯｎｎｅｔｗｏｒｋｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅｓｃｈｅｄｕｌｅｂａｓｅｄｏｎｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｎｄｍｅｔｅＯｒ０ｌ０ｇｉｃａｌｆａｃｔｏｒｓ——ＸＩＯＮＧＸｉａｏｆｕ，ＬＩＬｅｉ，ＦＡＮＧＬｉｈｕａ２，ＰＥＮＧＳｏｎｇ，ＦＡＮＧＳｏｎｇ，ＳＨＥＮＺｈｉ－ｊｉａｎｆ１．ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＰｏｗｅｒＴｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎＥｑｕｉｐｍｅｎｔ＆ＳｙｓｔｅｍＳｅｃｕｒｉｔｙａｎｄＮｅｗＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００３０，Ｃｈｉｎａ；２．ＺｈｏｎｇｓｈａｎＰｏｗｅｒＳｕｐｐｌｙＢｕｒｅａｕ，ＧｕａｎｇｄｏｎｇＰｏｗｅｒＧｒｉｄＣｏｍｐａｎｙ，Ｚｈｏｎｇｓｈａｎ５２８４００，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｆａｃｔｏｒｓｈａｖｅａｎｅｆｆｅｃｔｏｎｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｔｈｒｏｕｇｈｏｕｔｔｈｅｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅｐｅｒｉｏｄ，ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｅｅｆｆｅｃｔｓｏｆｗｅａｔｈｅｒｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅｅｑｕｉｐｍｅｎｔａｎｄｔｈｅｏｔｈｅｒｅｑｕｉｐｍｅｎｔｏｎｔｈｅｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅｒｉｓｋ，ａｄｅｃｉｓｉｏｎｍｅｔｈｏｄｏｆｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅｓｃｈｅｄｕｌｅｆｏｒｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｂｙｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｎｄｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｆａｃｔｏｒｓ．Ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅｓｃｈｅｄｕｌｅ，ｔｈｅｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｓｆｏｒｆａｉｌｕｒｅｒａｔｅａｎｄｒｅｐａｉｒｔｉｍｅｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｅｑｕｉｐｍｅｎｔｓｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓａｒｅｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ．Ａｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅ，ｕｎｄｅｒｔｈｅｐｒｅｍｉｓｅｏｆｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｅｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓｏｆｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅｐｒｏｃｅｄｕｒｅｓ，ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅｃａｐａｃｉｔｙａｎｄｇｒｉｄｓｔｒｕｃｔｕｒｅ，ｗｉｔｈｍｉｎｉｍａｌｌｏｓｓｏｆｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｉｎｄｅｘａｓｔｈｅｔａｒｇｅｔｏｆｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ｔｈｅｓｙｓｔｅｍｒｉｓｋａｇｇｒｅｇａｔｉｖｅｉｎｄｉｃａｔｏｒｔｈａｔｉｎｔｅｎｓｉｖｅｌｙｒｅｆｌｅｃｔｓｔｈｅｓｙｓｔｅｍａｖｅｒａｇｅｉｎｔｅｒｒｕｐｔｉｏｎｄｕｒａｔｉｏｎｉｎｄｅｘａｎｄｔｈｅｅｘｐｅｃｔｅｄｅｎｅｒｇｙｎｏｔｓｕｐｐｌｉｅｄｉｓｄｅｆｉｎｅｄ．Ｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅｓｃｈｅｄｕｌｅｗｉｔｈｔｈｅｓｍａｌｌｅｓｔｓｙｓｔｅｍｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｒｉｓｋｉｎｄｅｘｉｓｓｅａｒｃｈｅｄｂｙｕｓｉｎｇｇｅｎｅｔｉｃｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋ；ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｆａｃｔｏｒｓ；ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ；ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅｓｃｈｅｄｕｌｅ；ｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ中图分类号：ＴＭ７３２文献标识码：Ａ文章编号：１６７４．３４１５（２０１３）２０．００６１．０６０引言配电网处于整个电力系统的末端，是发输电系统与用户之间的连接部分，配电设备的安全可靠性直接影响整个电力系统的可靠性【ＪＪ。配电网设备维修是电力工业生产中的一项重要工作，是提高配电网供电可靠性及保证电网安全运行的有效措施。然而，维修停运活动总是伴随着电网风险的上升，因基金项目：重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室资助项目（２Ｏ０７ＤＡ１０５１２７０８２０３）此需要建立合理的维修决策方法，进行定量的维修风险评估以确定元件的维修停运对整个系统可靠性的影响，优化维修日程使电网维修风险降到最低Ｉ２１。维修决策既与设备的运行状况相关，又与电网运行可靠性相关。运行经验表明，电网的安全性、可靠性与气象因素密切相关，极端气象是配电线路发生故障的主要原因之一，同时也会阻碍维修行为的执行，是影响电网系统可靠运行的重要因素［，因此在维修决策过程中有必要考虑设备所处的气候条件对系统运行风险带来的影响。目前，对电力设备检修优化的研究主要集中在．６２．电力系统保护与控制发、输电侧，对配电网设备检修优化研究较少【５】。—文献［８９］给出了配电网检修计划的优化模型，并通过免疫禁忌混合智能算法和改进待恢复树切割算法对检修时间和负荷转移路径进行了优化；文献［１０］建立了配电网检修计划二层规划模型，以期最少开关动作次数和线损增量转移实施检修，但没有考虑因维修负荷转移时整个系统的风险潜在上升；文献［１１］建立了考虑气候因素的输电网线路维修风险分析方法，对不同气候条件下的配电线路维修风险水平进行了量化的期望缺供电量比较，但文章没有考虑气象条件对维修时间的影响，且仅局限于不同气象条件下的维修风险分析，而没有给出具体的维修决策计划。本文建立了计及气象因素的配电设备可靠性维修模型，在考虑气象因素对元件可靠性影响的基础上，以电网维修风险指标最小并计及维修规程、维修能力和电网结构等维修约束条件的可靠性维修日程决策方法。可实现在电网风险指标影响最小的维修时段安排维修活动，从而降低配电设备维修对系统可靠性的影响。１计及气象因素的配电设备可靠性模型１．１计及气象因素的设备故障率配电设备因维修退出运行时，系统中的其他设备仍处于运行状态，但可能随机失效。配电网设备大部分暴露在室外，其可靠性受气候条件的影响十分显著。雷电、覆冰、降雨、大风、高温、冰雹、降雪，都可导致线路和设备故障率增大，并对元件产生巨大的破坏作用，使配电网发生故障的可能性急剧增加。因此，在维修停运过程中，要考虑其他设备所处的气象条件对设备可靠性的影响，再通过可靠性评估反应气象条件对维修风险的影响。设备故障率是气象的连续函数，应当用连续函数来表示，但由于系统的模拟、数据的收集和处理等方面的困难，采用连续函数实际上是不可能的。传统处理可靠性评估中的气象因素是将气象条件按其对系统的影响程度分为正常气象、不利气象和恶劣气象三类【】，在短期风险评估中，这种分类方法放大或缩小了不同气象因素对设备的影响，所以需将气象因素进行细化，更为合理的方法是建立多个离散状态的故障率模型，如图１所示为设备故障率在短期内随时间变化图。配电网设备多，分布比较密集，一个气象区域可包含许多配电设备，同类设备在同一时段、同一气象下发生故障情况相近，故可根据同一气象区域中所含设备的可靠性数据求取该气象条件下某类设故障蛊０时间图１故障率随时间变化图Ｆｉｇ．１Ｃｈａｎｇｏｆｆａｉｌｕｒｅｒａｔｅｗｉｔｈｔｉｍｅ备的故障率。设将统计期内的气象情况分为ｎ种，在第态气象下ｋ类设备的故障率为，则有一㈩，＝争一∑∑ｉ＝１ｉ＝１式中：】，表示统计区间：，为第ｆ个统计时间段内设备在，气象条件下发生故障的次数；，表示ｋ类设备在第ｉ个统计时间段内处于，气象条件下的持续时间；Ｎｉｊ表示第ｉ个统计区间处于，态气象条件下的ｋ类设备数。１．２计及气象因素的设备修复时间同理，电力设备的修复时间也受气象因素的影响。在不利的气象条件下进行维修，维修时问比正常气象下维修所用时问长，导致因修复停运造成的系统风险持续时间增加¨引。本文采用气象因素权重因子ｗ／（ｔ）表示第种气象条件对电气设备维修时间的影响效果，气象因素权重因子可以根据历史不同气象条件下的维修经验获得。则电气设备的修复时间为（ｆ）＝ｗｊ（ｔ）￣ｒ（２）其中，为不考虑时变因素影响的设备修复时间期望值。根据中国西南地区某供电局近五年的配电网运行数据与当地气象资料，采用条件抽样技术统计得到不同气象条件下配电线路和变压器故障率及对应气象下的修复时间权重因子ｗｊ（ｔ）ＯＨ表１所示。２配电网设备维修风险模型２．１配电网设备维修风险指标维修停运期间总是会伴随着整个系统运行风险的潜在上升，一些随机变化的因素，例如电网中其他设备故障的随机性、负荷变化的随机性等，使得同一设备根据维修时段的不同而对电网运行风险造成的影响也不同。为了在决策过程中计及这些因素，需要进行定量的风险评估以确定元件的维修停运对整个系统的可靠性影响。熊小伏，等基于可靠性和气象因素的配电网短期维修决策方法．６３．表１不同气象条件下配电设备数据Ｔａｂｌｅ１Ｄａｔａｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｅｑｕｉｐｍｅｎｔｓｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｗｅａｔｈｅｒｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ配电系统可靠性指标是用来定量评估配电系统风险的尺度，为了统一配电网各类型指标对系统可靠性的影响，方便运行和规划人员从整体上快速把握系统的运行风险，建立反映配电网期望停电持续时间和期望缺电量的系统综合风险指标Ｉｎｄｅｘ为————Ｉｎｄｅｘ：＋（３），ＳＡＩＤＩｉＥＮＳｉ。ＳＡＩＤＩｏＥＮＳｏ式中：ＳＡＩＤＩ￣和ＥＮＳｉ分别为第ｉ个维修时段系统的期望停电持续时间和期望缺电量指标；ＳＡＩＤＩｏ和ＥＮＳｏ为常数，分别表示原始系统的风险指标；０９、２分别为ＳＡＩＤＩ和ＥＮＳ对应的权重系数，电网公司可根据自身对不同可靠性指标的控制目标进行设定。根据配电系统可靠性指标计算公式得∑√Ⅳ∑，／∑，，，，彘—ｍｑｉＥＲ０∈ｉＲｍｏｍｏ，ｊｅＲ０式中：ｍｏｆ）表示原始系统（第ｉ个维修时段时系统）不能满足负荷需求的系统状态；尺０（）为状态ｍｏ（ｍｉ）条件下系统负荷点集合；Ｍ为负荷点，的用户数；Ｐｍｏｄ（Ｐｍｉｄ）为状态ｍｏ（ｉ）条件下负荷点＿７的负荷功率；Ｕ，ｎＯｊ（，）为系统处于状态ｍ０（）下负荷点，的平均停电时间。配点网通常环网设计，开环运行，当一台配电设备因检修退出运行时，可以通过开路点进行负荷转移，使之保持辐射状运行。基于此，在辐射型配电系统中，配电网可靠性等值网络是由引起系统失效的所有元件所构成的串联网络。则负荷点，的平均停电时问为ｎｍｉ＝∑（５）ｋ＝ｌ式中：ｎ为状态ｍ条件下引起负荷点，失效的元件数；和舫表示维修时段ｉ内设备ｋ的故障率和平均修复时间，由维修时段ｉ内设备ｋ所处的气象因素确定。２．２维修约束条件２．２．１维修规程约束在下发设备维修任务时，受检修规程限制，对待修设备预设检修时间范围，即待修设备维修时间的确定应该在初选维修时间段的约束下进行ｌｌ引，即满足如下约束：ｅｋＩｋ（６）其中，ｅ（ＩＤ是设备ｋ允许开始维修的最早（晚）时间。２．２．２维修能力约束供电公司所拥有的维修人力资源是相对固定的，故在维修安排中，不可将所有的设备均安排在同一时间段开展，相同时间段内的可维修数目受人力资源的直接约束。故在电力设备的维修规划中，应满足如下约束条件：．ｆ≤（７）其中，和ｍｋｉ分别表示ｉ时刻与设备ｋ同时维修的实际设备台数和允许设备台数。２．２－３电网构架约束为确保电力网络的安全稳定运行，配电设备在维修时可以通过切换联络开关缩短停电时间和减少停电负荷，以确保供电的可靠性。因此，在维修规划的过程中，互为环网的配电设备不可同时维修，于是有电网构架约束为∈［环，ｔｋｅ环］萑［，ｔｋｅ】（８）其中：环，环】为设备ｋ的互为环网设备的维修时间集；ｔｋ环为维修时间集中的元素。２．３配电设备维修决策模型根据前述分析，本文建立配电网短期维修可靠性决策优化的目标是在整个维修周期中，系统可靠性指标损失最小。基于系统风险的配电设备维修可靠性决策模型为∑Ｆ＝ｒａｉｎＩｎｄｅｘｆ（９）ｉ＝１∈其中，Ｔ（Ｔ为整个维修周期）表示待修设备优化维修时段数。该模型在计及式（７）～式（９）的约束条件的前提下，将量化的目标风险指标进行对比后搜寻对系统运行风险影响最小的配电设备维修计划。电力系统保护与控制３维修决策优化求解方法本文采用精英保留策略的遗传算法（ＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍ，ＧＡ）求取配电设备最优维修计划。遗“传算法基本原理是仿效生物界中的物竞天择、适”者生存的演化法则，通过自然选择、遗传、变异等作用机制，实现各个个体的适应性的提高。精英个体是种群进化到当前为止遗传算法搜索到的适应度值最高的个体，它具有最好的基因结构和优良特性。精英保留策略可以避免最优个体不会因为杂交操作而被破坏，实现全局收敛。因维修决策目标是得到综合风险指标的最小值，故本文由目标函数值得到适应度函数。Ｎ．Ｉ—ＮＤＦｉｔ＝、一Ｆ｛Ｆ（１０、）』＿ｋ＝ｌ其中：ＮＩＮＤ为种群大小；为第ｋ个个体所代表维修计划的综合风险指标。维修决策优化的整个流程如图２所示。图２维修决策优化流程图Ｆｉｇ．２Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｆｌｏｗｏｆｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅｄｅｃｉｓｉｏｎ４算例分析４．１原始数据本文以ＩＥＥＥ．ＲＢＴＳＢＵＳ５为算例，其接线图如图３所示。假设断路器和熔断器的可靠动作率为１００％，隔离开关动作时间为１ｈ，不同气象下线路和变压器的故障率采用表３统计得到的结果，每条线路的小修时间为６ｈ，大修时间为１０ｈ。ＬＰ１ＬＰ２ＬＰ３ＬＰ４ＬＰ５ＬＰ６ＬＰ７图３ＩＥＥＥ－ＲＢＴＳＢＵＳ５接线图—Ｆｉｇ．３ＷｉｒｉｎｇｄｉａｇｒａｍｏｆＩＥＥＥＲＢＴＳＢＵＳ５有６条配电线路安排在未来４８ｈ内维修，待修线路信息如表１所示。算例将４８ｈ以小时为单位划分为４８个维修时段，受维修资源的限制，同一时段只能进行３项维修，即Ｍ＝３。受维修规程限制，待修线路的最早（晚）开始维修时间如表２所示。表２待修线路信息１．ａｂｌｅ２Ｉｎｆｏｒｉｌｌａｔｉｏｎｏｆｌｉｎｅｓｔｏｂｅｍａｉｎｔａｉｎｅｄ线路，维修线路维修编号“类型编号类型７１４２小２８ｌ３３０小１４１０１９小３Ｏ２２３４大１７２８３７大３７１４２７小为验证本文所建模型的有效性，根据气象预报把电网分成三个气象区，如图３所示，Ａ、Ｂ和除Ａ、Ｂ以外的区域，这三个区域中的配电设备短时间内都处于同样的气象状况下运行。气象预报显示在时间段１４～１８ｈ内，Ａ气象区域发生降雨不利气象，Ｂ气象区在３０、３１时段内发生大风恶劣气象，其他区域在维修期间内均处于正常气候状况下。线路１７、２８和３７检修会引起负荷点ＬＰ１０、ＬＰ１７和ＬＰ２２停电，现给出这３个负荷在未来４８ｈ的负荷预测曲线，如图４所示。４．２维修优化决策结果本文采用Ｍａｔｌａｂ进行编程仿真，对表２所示待∞修设备集进行维修日程优化决策。设定６０＝：＝０．５。本文通过两个维修决策方案进行分析比较，方案一按本文提出的模型进行决策；方案二为维修决策中不考虑气象因素对配电设备的影响，其余同方案一。决策结果如表３所示。熊小伏，等基于可靠性和气象因素的配电网短期维修决策方法．６５．图４负荷预测曲线Ｆｉｇ．４Ｌｏａｄｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｃｕｒｖｅ表３线路维修计划Ｔａｂｌｅ３Ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅｓｃｈｅｄｕｌｅｏｆｌｉｎｅｓ线维修时间线维修时间路路编方案一方案二编方案一方案二县７２～７２７～３２２８２４－２９—１６２１１４１５～２０—１５２０３０３３～４２２８～３７１７３５－４４３５～４４３７２Ｏ～２５１７～２２线路７和线路１４互为环网，同时停运维修将会导致负荷点ＬＰ５～７和ＬＰ９～１３停电，根据电网构架约束条件，线路７、１４的维修活动不能安排在同一时段进行。由表３中决策结果可知，两个方案中线路７的维修时间不同，正常天气下方案二决策的维修时段较之方案一的风险小。但实际上由于维修时段３０～３１区域Ｂ处于大风气象条件下，区域Ｂ中的设备故障率和修复时间增大，使馈线Ｆ１和Ｆ２的运行风险增加。考虑气象因素时，方案二大于方案一的系统风险。表４给出了两个决策方案中线路７在检修时段内的平均风险指标及方案二的结果在考虑气象因素时的风险指标。表４两方案风险指标比较（线路７）Ｔａｂｌｅ４Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｒｉｓｋｉｎｄｉｃｅｓｉｎｔｗｏｐｒｏｐｏｓａｌｓ（Ｌｉｎｅ７）线路１７和线路３７检修将导致负荷点ＬＰ１０和ＬＰ２２停电，而不引起负荷转移，因此两方案优化结果都是将两条线路安排在系统运行风险低谷处。对于方案一，线路３７因考虑了天气因素对维修时间的影响，所以线路３７的维修避开了所处气象区域发生降雨天气的时段１４～１８。通过方案对比分析，方案二在维修决策中不考虑实际气象因素的影响，使部分待修设备的决策结果与实际不符，因此在短期维修决策中不能忽视元件所处地理位置不同而带来的气象因素的影响，进一步说明在维修决策中考虑气象因素的必要性。５结论电力设备停运维修总是伴随着系统风险的潜在上升，且电气设备在不同气象条件下可靠性不同，不同时间不同气象条件下进行维修使得电网风险也不同，因此，应综合考虑设备在维修期间所处的气象条件对系统风险的影响。本文将可靠性评估引入配电网维修计划优化，考虑整个维修期间气象的变化，建立反映配电网期望停电持续时间和期望缺电量的系统风险综合指标，在计及维修规程约束、维修能力约束和电网结构约束的前提下，以电网运行风险为优化目标，决策出整个维修周期内系统综合风险指标最小的最佳维修日程，以降低维修作业对电网运行可靠性的影响。参考文献“”［１］屈靖，郭剑波．九五期间我国电网事故统计分析［Ｊ］．电网技术，２００４，２８（２７）：６０．６２，６８．ＱＵＪｉｎｇ，ＧＵＯＪｉａｎ－ｂｏ．Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓａｎｄａｎａｌｙｓｉｓｏｆｆａｕｌｔｓｉｎｍａｉｎｄｏｍｅｓｔｉｃｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｓｆｒｏｍ１９９６ｔｏ２０００［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００４，２８（２７）：６０－６２，６８．［２］李文沅．电力系统风险评估模型、方法和应用［Ｍ】．北京：科学出版社，２００６．［３］何剑，程林，孙元章，等．计及天气预测的电力系统运行可靠性短期评估［Ｊ］．电力系统保护与控制，２０１０，３８（１０）：３１－３８，５１．ＨＥＪｉａｎ，ＣＨＥＮＧＬｉｎ，ＳＵＮＹｕａｎ－ｚｈａｎｇ，ｅｔａ１．Ｐｏｗｅｒ—ｓｙｓｔｅｍｓｈｏｒｔｔｅｒｍｏｐｅｒａｔｉｏｎｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｗｅａｔｈｅｒｆｏｒｅｃａｓｔ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎ—ａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，２０１０，３８（１０）：３１３８，５１．［４］张腾，董洁，张波．计及气候影响的配电线路可靠性分析［Ｊ】．山东大学学报：工学版，２００３，３３（６）：６３２．６３４，６９８．ＺＨＡＮＧＴｅｎｇ，ＤＯＮＧＪｉｅ，ＺＨＡＮＧＢｏ．Ｔｏｅｖａｌｕａｔｅｔｈｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｆｏｒｗｅａｔｈｅｒｆａｃｔｏｒ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｈａｎｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ：ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｃｉｅｎｃｅ，２００３，３３（６）：６３２－６３４，６９８．［５］潘乐真，鲁国起，张焰，等．基于风险综合评判的设备状态检修决策优化［Ｊ】．电力系统自动化，２０１０，３４（１１）：２８．３２．——ＰＡＮＬｅｚｈｅｎ，ＬＵＧｕｏｑｉ，ＺＨＡＮＧＹａｎ，ｅｔａ１．Ｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｍａｋｉｎｇｏｐｔｉｍｉｚｍｉｏｎｏｆｅｑｕｉｐｍｅｎｔｃｏｎｄｉｔｉｏｎ－ｂａｓｅｄｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｒｉｓｋｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＡｕｔｏｍａｔｉｏｎｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，一６６一电力系统保护与控制２０１０，３４（１１）：２８－３２．［６］王佳明，刘文颖，魏帆，等．基于寿命周期成本管理的输变电设备状态检修策略研究ＩＪＪ．电力系统保护与控—制，２Ｏ１１，３９（５）：７７８０．——ＷＡＮＧＪｉａｍｉｎｇ，ＬＩＵＷｅｎｙｉｎｇ，ＷＥＩＦａｎ，ｅｔａ１．Ｓｔｕｄｙｏｎｐｏｌｉｃｉｅｓｏｆｃｏｎｄｉｔｉｏｎｂａｓｅｄｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅｏｆｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎａｎｄｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｅｑｕｉｐｍｅｎｔｓｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｌｉｆｅｃｙｃｌｅｃｏｓｔｍａｎａｇｅｍｅｎｔ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎ—ａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，２０１ｌ，３９（５）：７７８０．—［７］ＢｅｒｔｌｉｎｇＬ，ＡｌｌａｎＲ，ＥｒｉｋｓｓｏｎＲ．ＡＲｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｃｅｎｔｅｒｅｄａｓｓｅｔｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅｍｅｔｈｏｄｆｏｒａｓｓｅｓｓｉｎｇｔｈｅｉｍｐａｃｔｏｆｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅｉｎｐｏｗｅｒｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓｏｎＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，２００５，２０（１）：７５８２．［８］黄弦超，张粒子，舒隽，等．配电网检修计划优化模型—［Ｊ】．电力系统自动化，２００７，３１（１）：３３３７．—ＨＵＡＮＧＸｉａｎｃｈａｏ，ＺＨＡＮＧＬｉ．ｚｉ，ＳＨＵＪｕｎ．ｅｔａ１．Ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅｓｃｈｅｄｕｌｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｉｎｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓ［Ｊ］．ＡｕｔｏｍａｔｉｏｎｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，２００７，３１（１）：３３－３７．［９］黄弦超，舒隽，张粒子，等．免疫禁忌混合智能优化算法在配电网检修优化中的应用［Ｊ］．中国电机工程学报，—２００４，２４（１１）：９６１００．ＨＵＡＮＧＸｉａｎ－ｃｈａｏ，ＳＨＵＪｕｎ，ＺＨＡＮＧＬｉ．ｚｉ，ｅｔａ１．Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｕｓｉｎｇａｎｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｏｐｔｉｍａｌａｐｐｒｏａｃｈｍｉｘｅｄｗｉｔｈｉｍｍｕｎｅａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｔａｂｕｓｅａｒｃｈ［Ｊ］．ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＣＳＥＥ，２００４，２４（１１）：９６．１００．［１０］许旭锋，黄民翔，王婷婷，等．复杂配电网的短期检修计划优化［Ｊ］．浙江大学学报：工学版，２０１０，４４（３）：５１０．５１５．——ＸＵＸｕｆｅｎｇ，ＨＵＡＮＧＭｉｎｘｉａｎｇ，ＷＡＮＧＴｉｎｇ－ｔｉｎｇ，ｅｔａ１．［１１］［１２］［１３］［１４］［１５］Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｓｈｏｒｔ－ｔｅｒｍｃｏｍｐｌｅｘｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＺｈ￣ｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ：—ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｃｉｅｎｃｅ，２０１０，４４（３）：５１０５１５．夏莹，周家启，熊小伏，等．基于短期气象预报的输电设备维修风险分析方法『Ｊ１．电力系统保护与控制，—２０１０，３８（１１）：４４４７．——ＸＩＡＹｉｎｇ，ＺＨＯＵＪｉａｑｉ，ＸＩＯＮＧＸｉａｏｆｕ，ｅｔａ１．Ｍｅｔｈｏｄｆｏｒｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅｒｉｓｋａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｆａｃｉｌｉｔｙｂａｓｅｄｏｎｓｈｏｒｔ－ｔｅｒｍｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃｆｏｒｅｃａｓｔ［Ｊ］．Ｐｏｗｅｒ—ＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，２０１０，３８（１１）：４４４７．ＢｉｌｌｉｎｔｏｎＲ，ＡｃｈａｒｙａＪＲ．Ｗｅａｔｈｅｒ－ｂａｓｅｄｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＩＥＥＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ：Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ，ＴｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎａｎｄＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ，２００６，１５３（５）：４９９．５０６．ＰｅｎｇＷａｎｇ，ＢｉｌｌｉｎｔｏｎＲ．Ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｃｏｓｔ／ｗｏｒｔｈａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓｉｎｃｏｒｐｏｒ￣ｉｎｇｔｉｍｅ－ｖａｒｙｉｎｇｗｅａｔｈｅｒｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓａｎｄｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎｒｅｓｏｕｒｃｅｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓｏｎＰｏｗｅｒＤｅｌｉｖｅｒｙ，２００２，１７（１）：—２６０２６５．郭永基．电力系统可靠性分析【Ｍ】．北京：清华大学出版社２００３．束洪春．电力系统以可靠性为中心的维修［Ｍ］．北京：机械工业出版社，２００９．—收稿日期：２０１３－１２－３１；修回日期：２０１３－０３１７作者简介：熊小伏（１９６２－），男，教授，博士生导师，主要研究方向为电力系统运行、控制与保护：李磊（１９８６～），男，硕士研究生，主要研究方向为电—力系统可靠性及检修方式。Ｅｍａｉｌ：ｌｉｌｅｉ７３３ｌ＠ｑｑ．ｃｏｍ