配电网故障抢修是配电系统一个关键的管理环节,直接影响到电力公司的供电质量,进而影响到电力公司的客户满意度评价,因此其重要性越来越突出。传统的配电网故障抢修形式是基于抢修人员的实际经验和不完整的抢修故障信息来分配抢修资源,已不能满足配电网规模越来越庞大的实际情况。为了在更大程度上提高配电网故障抢修效率,降低用户投诉,提高服务质量,需要对配电网故障抢修关键技术进行研究。本文主要研究配电网故障抢修关键技术,包括配电网故障数量预测、配电网故障抢修驻点选址与抢修任务优化分配、配电网故障抢修资源优化配置和配电网故障抢修质量评价等。通过研究,得到抢修资源的合理分配方案、抢修队驻点的合理位置和配电网故障抢修质量与效率评价体系。首先,建立了基于灰色关联度分析的遗传算法优化BP神经网络配电网故障数量预测模型。从时间和地域两个维度分析了配电网故障影响因素,通过灰色关联度分析法筛选出具有强相关性的影响因素作为输入数据建立BP神经网络预测模型,并对BP神经网络的权值和阈值采用遗传算法进行优化,提高了配电网故障数量的预测精度。其次,对配电网故障抢修驻点选址与抢修任务优化分配策略进行研究。在考虑各抢修驻点抢修资源有限的情况下,建立了基于二维空间地理位置坐标的配电网故障抢修驻点选址与抢修任务分配模型。针对所建立的非线性规划模型,采用免疫算法得到全局最优解或近似全局最优解,同时解决抢修驻点选址和抢修任务分配两个问题。再次,开展配电网故障抢修资源优化配置研究。从时间、空间和类型三个维度调研了各类型故障所需抢修资源的种类与数量,建立了基于抢修工作量的资源分配模型;根据预测出的各故障类型的数量和所建立的资源分配模型,采用基于最小绝对差值的资源合理分配算法求解问题,指导抢修资源的合理分配。最后,对配电网故障抢修质量与效率评价方法开展研究。提炼了能够准确反映配电网故障抢修质量和效率的监测指标,并建立了配电网故障抢修质量与效率评价体系;采用专家知识优化决策算法对各指标打分,采用层次分析法和熵权法确定各指标的权重,加权求和得到综合得分,根据综合得分对各责任单位的故障抢修工作质量与效率进行评价考核。