【摘 要】
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针对电力检修调度中决策滞后，设备资产利用不合理等问题，提出检修设备在故障排除过程中使用能耗、任务完成度等多目标动态平衡调度方案，建立了电力资产在不同调度下的能耗计算模型；同时兼顾削峰填谷等要求，建立了以电力检修设备最小总负载和最短完工时间的电力物资调度模型；针对人工蜂群（Artificial Bee Colony, ABC）算法后期收敛慢，不易实现全局最优的缺点，提出交叉-变异人工蜂群（Cross
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针对电力检修调度中决策滞后，设备资产利用不合理等问题，提出检修设备在故障排除过程中使用能耗、任务完成度等多目标动态平衡调度方案，建立了电力资产在不同调度下的能耗计算模型；同时兼顾削峰填谷等要求，建立了以电力检修设备最小总负载和最短完工时间的电力物资调度模型；针对人工蜂群（Artificial Bee Colony, ABC）算法后期收敛慢，不易实现全局最优的缺点，提出交叉-变异人工蜂群（Crossover and Mutation-Artificial Bee Colony, CM-ABC）算法求解该模型，通过交叉-变异机制，提高算法搜索全局最优解能力。通过模型比较研究、仿真和电力设备资产检修调度实际应用案例，证明能降低其检修成本，有效提高其检修效率。
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