基于层次分析法及改进遗传算法的设备检修计划优化

被引量 : 3次 | 上传用户:ABC20090907
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随着电力系统的不断发展以及电网规模的逐渐扩大,其对安全、稳定、可靠性的要求也日益提高。在设备的正常使用期内制定合理的设备检修计划,周期性地安排设备的预防性检修是非常必要的。电力设备检修计划优化是一个大规模组合优化问题。本文针对不同优化目标的权重系数难于定量分析的问题,提出了应用层次分析法(AHP)建立清晰的层次结构分解目标,并应用相对标度将人的判断标量化来确定权重系数,从而更加客观、准确地反映各目标的相对重要度。本文提出了一种基于改进遗传算法(GA)的电力设备检修计划优化方法,通过改进包括
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水轮发电机组大概有80%的故障或事故均能够在振动信号中有所反映,通过监测机组的振动来进行故障诊断是目前应用最广的方法。随着电力行业对水力发电机组设备安全、可靠性要求的不断提高,对其振动分析提出了更高的要求,即需要对机组瞬态和非平稳运行方式下的瞬态振动及非平稳振动信号特征进行提取和分析。然而现有的振动信号采集手段频域较低,且时间常数较大,无法实现振动信号的快速、准确采集。因此本文从水轮发电机组的振动
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随着全球能源短缺状况的加重,风力发电正朝着单机大型化和装机容量持续增加的趋势发展。对于大容量风机并网,传统的三相桥式两电平并网变流器由于功率器件耐流水平的限制,已经越来越不能满足需求。而电网不对称故障的高发性使得研究大型风机的不对称故障穿越具有重要意义。首先,本文介绍了大容量超导磁储能(Superconducting Magnetic Energy Storage,SMES)应用于MW级直驱永磁同
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