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基于GIS電子地圖的配電網(wǎng)電力搶修智能調(diào)度方法

2024-04-18 00:00:00石薇薇李新宇
消費電子 2024年2期
關(guān)鍵詞:粒子群算法電子地圖配電網(wǎng)

【關(guān)鍵詞】GIS 電子地圖;配電網(wǎng);電力搶修;智能調(diào)度;粒子群算法

引言

隨著社會經(jīng)濟的快速發(fā)展和人民生活水平的不斷提高,電力需求量逐年增加,對電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性提出了更高的要求。然而,由于各種原因?qū)е碌碾娏收喜豢杀苊?,如自然?zāi)害、設(shè)備故障等。為了盡快恢復(fù)供電,減少對用戶的影響,電力搶修工作顯得尤為重要。傳統(tǒng)的電力搶修方法主要依靠人工經(jīng)驗和現(xiàn)場勘查,無法實現(xiàn)快速、準確地調(diào)度和資源配置,往往導(dǎo)致?lián)屝扌实拖?,延誤恢復(fù)供電時間。因此,如何實現(xiàn)配電網(wǎng)電力搶修的智能化調(diào)度和管理,提高搶修效率和準確性,已成為當前電力行業(yè)面臨的重要問題。地理信息系統(tǒng)(GIS)是一種集成了空間數(shù)據(jù)、屬性數(shù)據(jù)和圖形顯示技術(shù)的信息系統(tǒng),具有強大的空間分析和可視化功能。通過將GIS技術(shù)與電力搶修工作相結(jié)合,可以實現(xiàn)對配電網(wǎng)電力搶修的智能化調(diào)度和管理。具體而言,基于GIS電子地圖的配電網(wǎng)電力搶修智能調(diào)度方法可以利用電子地圖的直觀性和信息集成優(yōu)勢,快速定位故障地點,分析故障影響范圍和程度,自適應(yīng)地調(diào)整電力資源和維修力量,實現(xiàn)資源的優(yōu)化配置和高效利用。同時,該方法還可以結(jié)合智能調(diào)度算法,根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和實時監(jiān)測數(shù)據(jù),對電力搶修任務(wù)進行預(yù)測和調(diào)度,提高搶修效率和準確性。通過本文的研究,期望能夠為配電網(wǎng)電力搶修工作提供一種新的思路和方法,提高搶修效率和準確性,減少對用戶的用電影響。

一、生成配電網(wǎng)GIS電子地圖

本文設(shè)計的調(diào)度方法是利用GIS電子地圖對電力搶修資源規(guī)劃,在地圖中測算出配電網(wǎng)電力故障點與搶修隊伍所在位置之間的距離,優(yōu)先調(diào)動距離最近的搶修隊伍對電力故障進行搶修,為了清晰地描述出配電網(wǎng)故障與搶修隊伍之間的空間位置關(guān)系,首先需要建立路網(wǎng)模型。

交通網(wǎng)絡(luò)圖是為了加快GPS顯示電子地圖的速度,將調(diào)取的交通網(wǎng)絡(luò)圖進行分割與編號,采用柵格數(shù)據(jù)對GPS電子地圖顯示,將GPS電子地圖劃分為若干個形狀相同,大小相等的柵格塊[1]。在進行GPS電子地圖劃分時,為保證GPS電子地圖的連續(xù)性,必須使相鄰兩個地理空間之間存在一定的重疊。將整個地圖分割成一片區(qū)域,在顯示該區(qū)域的時候,只需將該區(qū)域的一小片區(qū)域提取出來,從而大幅縮短了讀取GPS電子地圖所需的時間[2]。假設(shè)將GPS電子地圖分割成們m*n個矩形柵格,每個矩形柵格大小為400×400,使用數(shù)字對每個柵格進行編號,其用公式表示為:

式中,K表示配電網(wǎng)GIS電子地圖柵格編號;d表示柵格在配電網(wǎng)GIS電子地圖中行號;l表示柵格在配電網(wǎng)GIS電子地圖中列號[3]。對于一個面積比較小的區(qū)域,可以認為地球表面是個平面,因此對于一個點,其經(jīng)緯坐標和圖像像素坐標都是平面坐標系[4]。GIS電子地圖是以圖像的形式表示,因此在GIS電子地圖中某一點的坐標是在圖像像素坐標系中,因此需要將配電網(wǎng)經(jīng)緯坐標轉(zhuǎn)換為像素坐標,實現(xiàn)將配電網(wǎng)地理信息在GIS電子地圖上的映射,其用公式表示為:

式中,x、y分別表示配電網(wǎng)任意一點在GIS電子地圖上的橫坐標和縱坐標;a、b、c、d、e、h均表示坐標轉(zhuǎn)換參數(shù);X、Y分別表示配電網(wǎng)任意一點的經(jīng)度坐標和緯度坐標。上述公式中六個參數(shù)是未知的,在GIS電子地圖上隨機選擇三個地點,將其經(jīng)緯坐標和GIS電子地圖圖像像素坐標代入公式(2)中,即可求出六個參數(shù)值[5]。再將配電網(wǎng)經(jīng)緯坐標代入公式(2)中,即可得到所有點的像素坐標,根據(jù)坐標將配電網(wǎng)映射到GIS電子地圖上,以此生成配電網(wǎng)GIS電子地圖。

二、建立調(diào)度目標函數(shù)及調(diào)度決策

為了保證配電網(wǎng)電力搶修及時,以搶修路徑最短為目標,建立電力搶修調(diào)度目標函數(shù),利用上文生成的配電網(wǎng)電子地圖中故障位置與搶修隊伍位置信息,計算出搶修路徑,其用公式表示為:

式中,H表示搶修隊伍與配電網(wǎng)故障點之間的距離;xg、yg分別表示配電網(wǎng)GIS電子地圖中故障點的橫坐標與縱坐標;xq、yq分別表示配電網(wǎng)GIS電子地圖中搶修隊伍的橫坐標與縱坐標[6]。因此建立的調(diào)度目標函數(shù)用公式表示為:

式中,f表示配電網(wǎng)電力搶修智能調(diào)度目標函數(shù)。通常情況下,搶修隊伍需要在規(guī)定時間內(nèi)達到現(xiàn)場,完成電力搶修任務(wù),因此為了保證調(diào)度決策的合理性,設(shè)定搶修時間約束條件,其用公式表示為:

式中,t表示GIS電子地圖上搶修路徑擁塞時間;v表示搶修車輛行駛速度;T表示配電網(wǎng)電力搶修最長等待時間[7]。根據(jù)GIS電子地圖上顯示的路況,利用粒子群算法對目標函數(shù)求解,選擇一條符合約束條件的路徑最短的電力搶修路徑,調(diào)度該路徑上搶修隊伍進行電力搶修,以此實現(xiàn)基于GIS電子地圖的配電網(wǎng)電力搶修智能調(diào)度。

三、實驗論證

(一)實驗準備與設(shè)計

以某配電網(wǎng)為研究對象,該配電網(wǎng)在0-24h時間段內(nèi)共發(fā)生8起故障,具體故障情況如下表所示。

該電網(wǎng)配電區(qū)域內(nèi)共有5組搶修隊伍,搶修資源包括線路班組、電纜班組、搶修吊車、斗臂車、發(fā)電車、路徑儀和測試設(shè)備,按照本文設(shè)計方法對該配電網(wǎng)電力故障進行搶修智能調(diào)度,調(diào)度結(jié)果為:搶修隊伍1任務(wù)為故障3,搶修隊伍2任務(wù)為故障4、故障5,搶修隊伍3任務(wù)為故障1、7,搶修隊伍4為故障2,搶修隊伍5為故障6、8。

(二)實驗結(jié)果與討論

為了驗證調(diào)度方法的性能,選擇電網(wǎng)故障供電等待時間和電力搶修成本為評價指標,電網(wǎng)故障供電等待時間越長,電力搶修成本越高,則表示電力搶修調(diào)度越不合理,反之則表示調(diào)度越合理。針對以上兩個指標測評,將設(shè)計方法與基于數(shù)據(jù)挖掘的調(diào)度方法和基于蟻群算法的調(diào)度方法比較,測評結(jié)果如圖1、表2所示。

從圖1可以看出,本文方法應(yīng)用下配電網(wǎng)故障供電等待時間比較短,最長等待時間僅為3.45h,在搶修時間范圍內(nèi),與基于數(shù)據(jù)挖掘的調(diào)度方法相比,供電等待時間縮短了將近32%,與基于蟻群算法的調(diào)度方法相比,供電等待時間縮短了將近35%,證明本文方法電力搶修速度更快,調(diào)度更加合理。從表2中數(shù)據(jù)可以看出,本文方法應(yīng)用下配電網(wǎng)電力搶修成本比較少,最少搶修成本為1024.54元,與基于數(shù)據(jù)挖掘的調(diào)度方法相比,搶修成本降低了將近50%,與基于蟻群算法的調(diào)度方法相比,搶修成本降低了將近46%,證明本文方法經(jīng)濟性良好。這是因為本文采用了GIS電子地圖將故障點位置與電力搶修隊伍位置在地圖中標識,以搶修路徑最短為目標,因此在一定程度上保證了電力搶修速度和成本。通過以上實驗數(shù)據(jù)統(tǒng)計與對比,證明了本文方法可以實現(xiàn)對配電網(wǎng)電力搶修高精度智能調(diào)度,調(diào)度效果良好。

結(jié)束語

綜上所述,本文提出了一種基于GIS電子地圖的配電網(wǎng)電力搶修智能調(diào)度方法。該方法利用GIS電子地圖的直觀性和信息集成優(yōu)勢,結(jié)合智能調(diào)度算法,實現(xiàn)了對配電網(wǎng)電力搶修的快速、高效調(diào)度。通過實驗驗證,發(fā)現(xiàn)該方法能夠在配電網(wǎng)出現(xiàn)故障時,自適應(yīng)地調(diào)整電力資源和維修力量,以最快的速度恢復(fù)供電。同時,該方法還具有較好的魯棒性和可靠性,能夠應(yīng)對各種復(fù)雜情況和高壓力下的電力搶修工作。盡管本文提出的方法取得了一定的成果,但仍存在一些局限性。首先,該方法主要針對配電網(wǎng)電力搶修調(diào)度問題進行建模和分析,對于更復(fù)雜的電力系統(tǒng)還需要進一步探討。其次,該方法主要基于歷史數(shù)據(jù)和經(jīng)驗進行調(diào)度,對于具有不確定性和隨機性的故障情況,還需要進一步完善算法以實現(xiàn)更加精準地預(yù)測和調(diào)度。

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