應用自然能量搜索及生物演化繁衍智慧模型於配電變壓器維修規畫及巡檢策略擬定之研究

研究計畫: Research project

專案詳細資料

Description

"目前國內配電變壓器至2017年底統計結果顯示數量高達130萬具,與日俱增的配電變壓器確已對於電力公司維護工作及營運成本造成極大負擔。尤其裝設於人口密集地區之變壓器常因長時間重載或過載,致使絕緣紙壽命急遽下降,另外運轉於海岸地區者,則常因鹽分附著,易使套管及襯墊老化,甚至發生套管爆裂或端子處漏油故障,處於上述環境運轉之配電變壓器具有較高故障率,因而面臨高供電品質要求之今日,的確必須加以審慎留意,故若能於規劃配電變壓器之維護排程順序時,即將配電變壓器維護人力、維護成本、故障率及絕緣壽命減少百分比,均予以統整納入配電變壓器維護排程考量,則在滿足運轉限制條件下,將可更加確保維護排程後之結果兼具高供電可靠度、高經濟效益及高維護效率之目標。
因此本計畫之研究重點即在於研發新穎智能演算法,並將其應用至配電變壓器巡視排程及檢修排程規劃,同時預擬整合發展一套智慧型排程規劃系統架構,以供相關電力工程人員進行規劃參考。本計畫於第一年研究中,擬研發應用雷電搜索智能演算法(Lightning Search Algorithm, LSA)於配電變壓器檢修排程規劃,並將經由雷電搜索方式啟發建構演算法之數學模型,同時分別經由簡化系統及實際系統模擬測試;此外於第一年計畫執行中,擬赴電力公司營業區處蒐集配電變壓器故障資料及智慧電表之負載資料,以供計畫執行所需。本計畫於第二年執行中,則擬應用人工藻類智能演算法(Artificial Algae Algorithm, AAA)於配電變壓器之巡視排程規劃,此演算法之構思乃由藻類族群移動及基因演化尋找最佳光合作用效能之現象啟發,於本年度計畫執行中並將納入考慮鹽害及塵害負載區之配電變壓器故障情形及故障率變化,同時經由實際配電運轉資料加以縝密驗證。本計畫續於第三年之執行中,將同時彙整第一年執行之配電變壓器維修排程及第二年執行之巡視排程結果,並基於供電可靠度、維護成本及絕緣壽命損失之目標函數,以珊瑚繁衍智能演算法(Coral Reef Algorithm, CRA)同時進行檢修排程及巡視排程規劃施行之規劃可行性分析,同時以實際配電系統資料進行驗證。本計畫於各年度執行期間,均將經由實際運轉資料加以測試,同時針對各演算法之缺點加以彙整修正改進,並與工程規劃人員與與現場維護人員詳加討論研究成果之可行性,以期研究成果提供國內電力實務參考。"
狀態已完成
有效的開始/結束日期20-08-0121-07-31