马 莹,李 恒,孙文琍

智能算法为电力调度检修计划的优化管理提供了高效技术路径，有效应对传统方法在多约束、强耦合、动态环境下的决策瓶颈。通过构建融合设备健康状态、电网安全边界与运行需求的多目标优化模型，应用遗传算法、粒子群优化等智能方法，实现检修时序与资源配置的科学求解。实际案例表明，该模式显著降低停电影响，提升设备风险防控能力与资源利用效率，增强计划编制的响应速度与适应性。智能算法的应用推动调度决策由经验驱动向数据驱动与模型驱动转变，为构建安全、高效、灵活的现代电力运维体系提供有力支撑。

智能算法；电力调度；检修计划；优化管理；电网运行

[1] 周立峰,陈晓宇.基于改进遗传算法的电网检修计划优化模型研究[J].电力系统保护与控制,2023,51(12):89-97. [2] 吴志远,林雪梅.融合深度学习与粒子群算法的电力设备状态预测与检修调度协同优化[J].电工技术学报,2022,37(18):4625-4634. [3] 郑文杰,黄雅琳.考虑新能源波动性的多目标电网检修计划鲁棒优化[J].中国电机工程学报,2023,43(08):3012-3021. [4] 孙宏斌,蒋雨桐.面向新型电力系统的智能调度决策支持系统架构设计[J].电网技术,2021,45(05):1789-1797. [5] 欧阳健,程思源.基于数字孪生的电网检修动态优化与可视化决策方法[J].电力自动化设备,2022,42(07):156-163.

点击下载PDF