摘 要：本文針對(duì)現(xiàn)有設(shè)計(jì)方法在電力線路敷設(shè)規(guī)劃過(guò)程中存在的障礙物碰撞、規(guī)劃路徑等問(wèn)題，引入模糊邏輯算法，進(jìn)行電力線路敷設(shè)規(guī)劃設(shè)計(jì)。綜合成本、可靠性和環(huán)境等因素，構(gòu)建電力線路敷設(shè)規(guī)劃目標(biāo)函數(shù)模型。利用模糊邏輯算法，進(jìn)行電力線路障礙物避讓控制。采用蟻群算法訓(xùn)練模型，并生成最優(yōu)敷設(shè)規(guī)劃路徑。對(duì)比試驗(yàn)證明，本文規(guī)劃設(shè)計(jì)方法不會(huì)出現(xiàn)障礙物碰撞問(wèn)題且規(guī)劃路徑最短、最合理。

關(guān)鍵詞：模糊邏輯算法；電力線路；規(guī)劃；敷設(shè)

中圖分類號(hào)：TP 242.6" " " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

電力線路敷設(shè)不僅會(huì)影響電力供應(yīng)可靠性，還會(huì)影響城市建設(shè)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的可持續(xù)性。因此，如何科學(xué)、高效地進(jìn)行電力線路敷設(shè)規(guī)劃設(shè)計(jì)一直是研究的熱點(diǎn)。韓帥[1]等提出了基于三階段模糊層次比選方法的城市軌道交通線路敷設(shè)方式。雖然在一定程度上能夠滿足工程需求，但是存在效率低、誤差大和難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的環(huán)境條件等問(wèn)題。劉增玲[2]也對(duì)光纖通信工程施工中光纜線路的敷設(shè)要點(diǎn)進(jìn)行了分析，但是基于經(jīng)驗(yàn)法則和手工計(jì)算的規(guī)劃設(shè)計(jì)方法已難以滿足實(shí)際需求。本文旨在探索基于模糊邏輯算法的電力線路敷設(shè)規(guī)劃設(shè)計(jì)方法，優(yōu)化選擇敷設(shè)方案，為電力線路敷設(shè)規(guī)劃設(shè)計(jì)提供新思路和方法，支持電力工程的科學(xué)決策。

1 建立電力線路敷設(shè)規(guī)劃目標(biāo)函數(shù)模型

在綜合成本、可靠性和環(huán)境等多種因素的基礎(chǔ)上，構(gòu)建電力線路敷設(shè)規(guī)劃目標(biāo)函數(shù)模型。為了有效運(yùn)用蟻群算法進(jìn)行電纜敷設(shè)優(yōu)化，需要對(duì)變電站的電纜通道進(jìn)行抽象化描述[3]。將復(fù)雜的電纜敷設(shè)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為圖論中的路徑優(yōu)化問(wèn)題，進(jìn)而利用蟻群算法進(jìn)行高效求解[4]。假設(shè)存在2個(gè)點(diǎn)，坐標(biāo)分別為P1=（x1，y1，z1）、P2=（x2，y2，z2），這2個(gè)點(diǎn)的歐式距離，即2個(gè)節(jié)點(diǎn)實(shí)際距離如公式（1）所示。

（1）

式中：D1為P1和P2間的歐氏距離。

電力線路需要沿著纜道敷設(shè)，因此用曼哈頓距離表示2個(gè)點(diǎn)間的電力線路長(zhǎng)度，如公式（2）所示。

D2=|x1-x2|+|y1-y2|+|z1-z2| （2）

式中：D2為P1和P2間在xyz軸上的絕對(duì)值距離之和。

將上述公式代入電力線路敷設(shè)規(guī)劃，構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)模型，如公式（3）所示。

Zmin=C1?L+C2?L-a?R+b?E （3）

式中：Zmin為總成本；a和b為權(quán)重系數(shù)；C1為單位長(zhǎng)度線路建設(shè)成本；C2為單位長(zhǎng)度線路維護(hù)成本；L為電力線路的總長(zhǎng)度；R為線路的可靠性指標(biāo)，取值范圍為[0～1，1]，表示完全可靠；E為線路建設(shè)對(duì)環(huán)境的影響指標(biāo)，取值范圍為[0～1，1]，表示最大影響。

電力線路敷設(shè)規(guī)劃的目標(biāo)函數(shù)模型包括以下5個(gè)相關(guān)約束條件。1） 路長(zhǎng)度約束?？偩€路長(zhǎng)度不應(yīng)超過(guò)某個(gè)上限值，即L≤Lmax，其中Lmax為允許的最大線路長(zhǎng)度。2） 成本約束?？偝杀静粦?yīng)超過(guò)預(yù)算，即C1?L+C2?L≤Cbudget，其中Cbudget為總預(yù)算。3） 可靠性約束。線路的可靠性應(yīng)滿足最低要求，即R≥Rmin，其中Rmin為可靠性的最低要求。4） 環(huán)境影響約束。線路建設(shè)對(duì)環(huán)境的影響應(yīng)控制在一定范圍內(nèi)，即E≤Emax，其中Emax為環(huán)境影響的最大允許值。5） 地形與障礙物約束。線路應(yīng)避免穿越地形復(fù)雜或存在障礙物的區(qū)域。通常需要根據(jù)地理信息系統(tǒng)（GIS）數(shù)據(jù)來(lái)識(shí)別并排除這些區(qū)域，并在優(yōu)化過(guò)程中將其作為不可行區(qū)域進(jìn)行處理[5]。

2 基于模糊邏輯算法的電力線路障礙物避讓控制

基于模糊邏輯算法的電力線路障礙物避讓控制是一種先進(jìn)的控制策略，旨在提高電力線路在復(fù)雜環(huán)境中的安全性和可靠性。模糊邏輯算法特別適合處理難以精確描述或具有不確定性的情況，例如電力線路在運(yùn)行過(guò)程中遇到的障礙物檢測(cè)和避讓問(wèn)題[6]。進(jìn)行電力線路障礙物避讓控制時(shí)，假設(shè)模糊集合為A，隸屬度函數(shù)可表示為mA（x），其中x為集合A中的元素，隸屬度函數(shù)的值在0～1，表示元素x屬于集合A的程度。在模糊邏輯中，推理過(guò)程通?；谀：龡l件語(yǔ)句。確定隸屬度函數(shù)時(shí)，設(shè)置電力線路敷設(shè)到障礙物碰撞距離的模糊語(yǔ)言值[7]，即{S，M，L}，其中A為短距離，M為中等距離，L為長(zhǎng)距離。碰撞點(diǎn)位置P的模糊語(yǔ)言值可表示為{RE，MRE，CE，MHE，HE}，其中RE為后部，MRE為中后部，CE為中部，MHE為中前部，HE為前部。集合中各個(gè)元素的論域取值范圍均在-1～1。再將障礙物與電力線路敷設(shè)的運(yùn)動(dòng)方向夾角的模糊語(yǔ)言值寫(xiě)作{VS，MS，MZ，MB，VB}，其中VS為夾角很小，MS為夾角較小，MZ為夾角中等，MB為夾角較大，VB為夾角很小。該集合中的各元素論域取值為0°～180°。在電力線路敷設(shè)中，線路與障礙物間的接觸情況可根據(jù)方向角度分為3類，即正面碰撞、逆向碰撞和順向碰撞。當(dāng)夾角為鈍角時(shí)，為逆向碰撞；當(dāng)夾角近垂直，為正面碰撞；夾角為銳角時(shí)，稱為順向碰撞[8]。這種分類有助于精確描述線路與障礙物的相互作用，為制定避讓策略提供依據(jù)。研究電力線路與障礙物碰撞時(shí)，需要關(guān)注不同碰撞位置和方式，并采取相應(yīng)的避障策略。電力線路障礙物避讓的部分模糊控制規(guī)則見(jiàn)表1。

表1中，角度變化的模糊語(yǔ)言為{NB，NS，ZE，PS，PB}，其中NB為負(fù)大，NS為負(fù)小，ZE為0，PS為正小，PB為正大。速度變化模糊語(yǔ)言值為{NB，NS，ZE，PS，PB}，對(duì)應(yīng)解釋與角度變化相同。當(dāng)前部發(fā)生正碰時(shí)，可通過(guò)加速來(lái)避開(kāi)障礙物。而當(dāng)前部發(fā)生逆碰時(shí)，避障策略需要結(jié)合加速、減速和轉(zhuǎn)角調(diào)整等多種手段[9]。對(duì)于前部順碰的情況，如果碰撞時(shí)間緊迫，同樣可以通過(guò)加速來(lái)迅速避開(kāi)；如果碰撞時(shí)間相對(duì)寬裕，就可以先以較小的速度調(diào)整線路方向，使其與障礙物的運(yùn)動(dòng)方向趨于一致，隨后加速避開(kāi)，最終恢復(fù)到原來(lái)的速度。

該策略選擇旨在根據(jù)具體的碰撞位置和方式，靈活應(yīng)對(duì)不同情況，保證電力線路在敷設(shè)過(guò)程中能夠高效避開(kāi)障礙物。

3 模型訓(xùn)練與最優(yōu)敷設(shè)規(guī)劃路徑生成

對(duì)電力線路障礙物進(jìn)行避讓后，結(jié)合蟻群算法對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化訓(xùn)練，從而得到最優(yōu)敷設(shè)規(guī)劃路徑。本文引入2個(gè)信息素界限條件，分別為tmin和tmax，其中tmin為信息素最小限定值，tmax為信息素最大限定值。在模型優(yōu)化訓(xùn)練的過(guò)程中，信息素限定在該范圍內(nèi)，以此可以有效解決停滯問(wèn)題。在傳統(tǒng)蟻群算法中，信息素具有重要作用，而揮發(fā)因子r的大小對(duì)信息素的動(dòng)態(tài)變化具有顯著影響。當(dāng)揮發(fā)因子設(shè)置較小時(shí)，前期各路徑上的信息素濃度差異不明顯，導(dǎo)致螞蟻在選擇支路時(shí)缺乏明確指導(dǎo)，從而降低了選擇的可靠性。

本文引入Gompertz增長(zhǎng)函數(shù)來(lái)自適應(yīng)調(diào)整揮發(fā)因子的值。該方法能夠根據(jù)實(shí)際搜索情況動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)信息素的揮發(fā)速率，更有效地平衡算法的探索和利用能力，提高蟻群算法解決復(fù)雜路徑優(yōu)化問(wèn)題的性能。r值會(huì)逐漸趨近某個(gè)極限值g，Gompertz函數(shù)r=ge-eu-d，其中u為生長(zhǎng)速度，d為生長(zhǎng)速率，二者與函數(shù)因變量變化快慢相關(guān)。

模型訓(xùn)練與最優(yōu)電力線路敷設(shè)規(guī)劃路徑生成的基本流程包括以下6步。1） 進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，收集、清洗和整理變電站設(shè)備信息和節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。2） 參數(shù)初始化，設(shè)定蟻群算法的關(guān)鍵參數(shù)，例如螞蟻數(shù)量、迭代次數(shù)和信息素影響因子等。3） 啟動(dòng)蟻群算法，在搜索空間中，使螞蟻群體根據(jù)信息素和啟發(fā)式信息尋找路徑，并記錄初始節(jié)點(diǎn)路徑。4） 根據(jù)位置、已走路徑和信息素濃度等因素，計(jì)算并更新螞蟻選擇下一節(jié)點(diǎn)的概率。如果螞蟻選擇不同路徑，就更新信息素濃度并重新計(jì)算概率。5） 迭代更新信息素濃度和算法參數(shù)，根據(jù)搜索結(jié)果和路徑選擇情況引導(dǎo)螞蟻搜索更優(yōu)路徑。6） 輸出最優(yōu)路徑解，當(dāng)算法滿足終止條件時(shí)，確定最優(yōu)電力線路敷設(shè)規(guī)劃路徑并輸出。

根據(jù)此流程完成模型訓(xùn)練并生成最優(yōu)路徑，充分利用蟻群算法優(yōu)勢(shì)，提高效率和準(zhǔn)確性。

4 對(duì)比試驗(yàn)

本文對(duì)上述基于模糊邏輯算法的規(guī)劃設(shè)計(jì)方法進(jìn)行了對(duì)比試驗(yàn)，將基于模糊邏輯算法的規(guī)劃設(shè)計(jì)方法設(shè)置為對(duì)照A組，將基于FPGA的規(guī)劃設(shè)計(jì)方法設(shè)置為對(duì)照B組，將本文方法設(shè)置為試驗(yàn)組。針對(duì)同一變電站三維電纜路徑，對(duì)其電力線路敷設(shè)進(jìn)行規(guī)劃設(shè)計(jì)。變電站中各設(shè)備安裝位置如圖1所示。

從圖1可知，變電站內(nèi)有9組電力設(shè)備，分布于不同位置，并存在3個(gè)障礙物。針對(duì)該結(jié)構(gòu)，采用3種規(guī)劃方法設(shè)計(jì)電力線路敷設(shè)路徑。評(píng)價(jià)規(guī)劃效果時(shí)，主要考量能否避開(kāi)障礙物和路徑長(zhǎng)度。能避開(kāi)障礙物且路徑最短，表明規(guī)劃效果最佳。設(shè)計(jì)前，設(shè)定5組規(guī)劃任務(wù)，具體要求見(jiàn)表2。

為方便比較，將3種設(shè)計(jì)方法的設(shè)計(jì)結(jié)果如圖2～圖4所示。

圖2中，試驗(yàn)組規(guī)劃設(shè)計(jì)結(jié)果成功連接了所有設(shè)備且避開(kāi)了障礙物，路徑相對(duì)較短。圖3中，對(duì)照A組雖然連接了設(shè)備，但是存在障礙物碰撞問(wèn)題，影響設(shè)備使用和安全。圖4中，對(duì)照B組雖然無(wú)碰撞，但是路徑過(guò)長(zhǎng)，影響設(shè)備效率和整個(gè)電力線路運(yùn)行。因此，試驗(yàn)組規(guī)劃設(shè)計(jì)方法最合理，具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

5 結(jié)語(yǔ)

本文基于模糊邏輯算法深入研究了電力線路敷設(shè)規(guī)劃設(shè)計(jì)，優(yōu)化了敷設(shè)方案。研究結(jié)果表明，該規(guī)劃設(shè)計(jì)方法能充分考慮不確定性和模糊性因素，提高了規(guī)劃設(shè)計(jì)的科學(xué)性和實(shí)用性。綜上所述，本文研究具有重要的理論價(jià)值和實(shí)踐意義，隨著研究深入和技術(shù)進(jìn)步，該領(lǐng)域?qū)⒂瓉?lái)更廣闊的發(fā)展前景。

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