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摘要：本文以发电机相对功角差作为暂态稳定性能指标，通过轨迹灵敏度仿真计算可得到性能指标对发电机有功出力的梯度，该梯度信息可用于指导发电机有功输出的调整。本文提出了以调整量最小为目标的最优控制方法，借助并行任务分解枚举算法，在两次故障仿真时间内完成整个暂态稳定风险在线防控计算。
关键词：暂态稳定；最优控制；发电机；在线
1引言
随着社会和经济的发展，各行各业对电力系统供电可靠性的要求日益提高。设备检修是提高电力系统可靠性的有效方法：通过及时维修或更新状态变差的电力元件，降低设备故障率，延长设备使用寿命，从而消除电网中的安全隐患。然而，检修不足或检修过于频繁将导致电网运行性能的恶化或检修资源的浪费。因此，研究如何制定合理的维修策略，在保证电力系统运行可靠性的同时最大程度的节省投入成本，对于电力公司更经济、更可靠地为用户提供电能具有重要意义。
2设备检修周期优化
2.1电力元件的故障率模型
为简化起见，这里不详细列出发电机、变压器及输电线路各自故障率的精确表达式及推导过程，只列出元件故障率的通式。该通式可用常数部分和时变部分之和来表达，常数部分代表保护举动以及人为误操作引起的元件故障率，时变部分则是代表元件的老化失效引起的元件故障率（随运行时间呈增长趋势，可以用威布尔分布描述），如式所示：
根据平均无效度概念，其定义为给定时间T内平均不可用时间与T的比值，计入计划检修后元件的平均无效度如式，详细推导过程在此省略。
其中为元件故障率函数，T为计划检修周期，为计划检修期间平均停运时间，r”为平均计划检修时间，r为平均事后检修时间。
建立了元件平均无效度与故障率函数、计划检修率之间的关联关系。将发电机、变压器以及输电线路各自的故障率表达式分别代入，便可得到各类元件计及计划检修的平均无效度。
2.2基于灵敏度排序的计划检修优化启发式迭代算法
以系统停电损失和检修成本之和最小为目标函数，基于发电机、变压器和输电线路的平均无效度模型以及灵敏度分析，对系统各电力设备的计划检修周期进行优化。该算法只需要进行一次状态枚举和最优削负荷计算，迭代过程不需要反复进行，而是通过解析表达式来计算每次迭代计划检修率调整后系统的可靠性指标和总成本，大大节省了计算时间。具体算法流程如下：
①采用状态枚举法枚举电力系统一定故障阶数范围内的系统低阶故障状态，并基于直流潮流最优削负荷模型，计算各枚举状态下的系统最小削负荷量，若削负荷量大于0，则记录下该系统状态及对应的削负荷量，最终得到一组系统故障状态以及对应的削负荷量为枚举到的系统故障状态数。
②输入系统中各发电机、变压器、输电线路故障率模型的参数和各元件修复时间、初始计划检修率。
③根据单位停电成本、单位检修成本计算系统的停电损失和检修成本，得到系统总费用，计算系统总费用相对于各元件计划检修率的灵敏度。
N为系统的元件数量，为设定序号，代表每次预设进行计划检修周期调大或调小的元件数量。esp为灵敏度门槛值。为序号为x的元件计划检修率。
3结语
本文将状态检修理论与以可靠性为中心的检修理论结合到统一的模型中，使维修策略不只决定于设备本身的状态，而且也决定于设备失效对系统可靠性的影响。现有的计划检修模式主要有状态检修和以可靠性为中心的检修（RCM）两种。状态维修通过人员巡视、在线监测、故障诊断等手段来评估电力设备的健康状况，根据设备状态的受损程度，依照轻重缓急有计划地安排维修活动；以可靠性为中心的维修（RCM）根据电力设备的重要度（当系统失去该设备时所造成的系统风险增加），来安排电力设备不同层次的维修水平和比较不同的设备维修方案。这两种检修模式各有利弊：状态维修虽然可以做到按需维修，降低设备由于状态下降未得到及时维修对系统造成的风险，但是往往侧重于设备个体性能，缺乏对电网整体运行性能的考虑；以可靠性为中心的维修虽然考虑到了维修活动对系统可靠性的影响，可以从系统层面对电力设备的维修水平进行优化，但是一般假设设备的失效概率恒定，忽略了设备自身老化磨损状态以及运行条件对设备失效概率的影响。
参考文献：
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作者简介：
姓名：孙倩琳（1992），性别：女，民族：汉，籍贯：辽宁抚顺，学历：研究生，单位：沈阳工程学院。