电力系统在正常运行中受到多方面因素的影响,比如设备健康状态、运行状态、天气状态等,这些因素在本文中统称为协变量。传统的设备可靠度与重要度评估、电力系统检修停运计划模型中,没有考虑也无法量化协变量的影响。本文针对考虑协变量影响的设备可靠度与重要度评估问题、系统检修停运计划优化问题展开了深入研究,主要研究内容与研究成果总结如下。引入比例风险模型(Proportional hazard model,PHM)对设备时变停运率进行建模,模型可以量化年龄和健康状态对设备可靠度的影响,评估了存活函数与平均剩余寿命两个可靠性指标。分别使用解析法、蒙特卡罗法推导了设备可靠性指标的计算公式。以电力变压器为例讨论了模型参数估计问题。在算例中对比了不同模型的计算结果。分析了解析法和蒙特卡罗法计算结果的对比与各自的优劣。提出了一个集成框架,用来对可重构配电网中组件的重要度进行评估。通过PHM量化了设备老化状态、天气状态、维修率、共因故障等因素的影响。使用给定的强迫停运率,引入递归采样法生成蒙特卡罗随机场景。在每个随机场景内部,配电网重构通过混合整数二次锥优化模型进行计算。然后计算所提出的两个度量设备重要度的指标,绝对重要度和相对重要度。如果最终的收敛条件不满足,生成新的随机场景进入下一次计算直到满足收敛条件。最终的绝对重要度指标和相对重要度指标是所有随机场景下的平均值。算例说明了框架和算法的有效性。提出了一个包含三层循环的嵌入式框架,对短期发输电设备检修计划、机组组合计划进行协同优化,同时在模型中考虑机组开停状态、天气状态的影响。设备的时变停运率通过PHM进行建模,提出了递归采样法对设备进行状态采样,用来生成和动态更新随机场景。三层循环中,最外层是蒙特卡罗循环,在每个蒙特卡罗循环中,为了考虑协变量状态、设备强迫停运、检修停运计划的互相影响,提出了一个迭代的动态场景更新循环。在每个动态场景更新循环内部,引入了拉格朗日松弛技术,将主问题解耦后迭代求解。6-bus系统与118-bus系统算例说明了框架和算法的有效性。