基于需求預測的電力應急物資調配優化方法

廣東電網有限責任公司 何章瑋 南方電網數字電網研究院有限公司 皮云霞

我國電力為了更好的適應社會，不斷向一體化、自動化方向發展，導致電力系統面對自然災害和各種突發事故能力弱，很容易出現電力系統全面癱瘓問題。如臺風對沿海地區侵襲造成沿海地區上億損失；雨雪冰凍自然災害直接損害了電力系統整體框架，對電力企業造成無法估計的損失；地震災害導致電力系統大量供電設備損壞，導致受災地區停電時長超過72小時，直接影響了當地的生產、經濟以及居民日常生活。因此需增強電力系統面對自然災害和各種突發事故的能力，做好電力應急物資調配工作。

目前國外將電力受災點看成一個復雜網絡，建立調配模型調配電力應急物資；國內在這方面的研究相對較晚，多是根據物流這一概念，設計物資運輸路徑、物資重復利用、時間、道路狀況等約束條件，調配電力應急物資，其次是根據應急物資需求設計約束條件，建立模型調配應急物資。文獻[1]將運輸距離和成本作為應急物資調度約束條件，設計物資調度數學模型調度應急物資。文獻[2]將道路作為應急物資調配影響因素，設計最小時間和成本目標函數，同時采用改進飛蛾撲火算法調度應急物資。文獻[3]將物資運輸時間和分配滿意度作為應急物資調配約束，建立應急物資調配模型調配應急物資。然而當前方法在調配電力應急物資時得到物資調配路線不是最優，為此提出基于需求預測的電力應急物資調配優化方法，并對其性能進行分析。

1 基于需求預測的電力應急物資調配優化方法

1.1 建立電力應急物資需求預測模型

電力受到各種事故影響會導致供電網絡出現癱瘓、設備損壞等問題，但不同的事故對供電網絡影響不同，因此應急措施也存在一定的差異，這就導致不同災害下的電網對于應急物資需求規律與時間聯系較弱，具有較強的不確定性。為此采用BP 神經網絡建立電力應急物資需求模型，預測受損電網對電力物資的需求。將BP 神經網絡初始權值設定在(-1,1)之間，選擇S 型函數f()作為網絡的激活函數，具體為式中n 表示神經網絡層數，a、b、c 均表示常數，exp 表示取經驗值。

根據設定的初始權值，選擇的激活函數，其預測電力應急物資需求過程為：(1)采集處理電力應急物資數據，初始化網絡權值和閾值；(2)將網絡預測受災變電站應急物資訓練誤差記為E，最大訓練次數記為N；(3)輸入訓練樣本U 且U=1；(4)模型正向傳播，輸入層第i 個神經元為xi則隱含層和輸出層神經元輸出ζk和yj為式中k=1,2，K 表示隱含層第k 個神經元，K 表示總數；j=1,2,…,j 表示輸出層第j 個神經元，J 表示總數；ωik表示xi 與ζk的連接權值；δk表示隱含層閾值；δj表示輸出層閾值；ωkj表示ζk與yj的連接權值[4]。

(5)計算網絡輸出值與期望輸出值誤差為式(1)，式中Ej 表示輸出層誤差函數、yj(U)表示輸入樣本期望輸出；(6)據式(1)計算結果，通過網絡反向傳播修正網絡權值和閾值得式(2)，式中和表示修正ωkj和ωik的權值、和表示修正δj和δk的閾值。

(7)判斷U 中是否存在學習樣本。不存在則增加1次網絡訓練次數進入下一步驟，存在則U=U+1返回步驟(4)；(8)判斷式(1)輸出的誤差值是否小于設定的誤差值，或者網絡訓練次數是否大于設定訓練次數；(9)當步驟(8)中的條件均不滿足時，訓練樣本U=1，返回步驟(4)；當步驟(8)中任意一個條件滿足時結束網絡訓練，輸出網絡預測電力應急物資需求結果。

設有b1,…,br,…,bR個受災變電站，br表示第r 個受災變電站；R 表示受災變電站個數。根據其供電需求情況，預測該變電站停電后對變電站所處區域造成損失，以此確定變電站恢復重要性，劃分變電站應急物資調配順序，則有式(3)式中，Pr表示br待恢復負荷功率；α1和α2分別表示對br所處區域居民生活和經濟影響情況；σ1和σ2分別表示α1和α2的賦權值[5]。

綜合上述計算過程，建立了電力應急物資需求預測模型，依據模型預測結果，采用(3)式確定受災變電站應急物資調配順序，設計物資調配約束，優化電力應急物資調配路徑。

1.2 設計電力應急物資調配約束

設電力受災區域邊界節點為V，邊界為E，存在a1,…,al,…,aL個電力應急物資儲備站，al表示第l 個電力應急物資儲備站；L 表示物資儲備站個數。綜合b1,…,br,…,bR個受災變電站，將電力受災區域網絡定義為G(V,E)，由于應急物資調配對時間要求高，將G(V,E)每條邊權值均記為時間。依據建立的電力受災網絡，做如下假設：依據本文研究得到的受災點對于應急物資需求情況，在G(V,E)區間內的物資儲備站所能提供的物資數量以及運行時間均不確定，為此采用區間數表示儲備站儲備物資數量和運行時間；所有應急物資運輸僅考慮單項運輸，且運輸車輛容積、速度、載重等參數一致；物資運輸過程中不存在突發事故；應急物資調配將在本文研究設定的G(V,E)網絡內，以此保證物資調配的及時性和現實性。

依據上述設定的四條應急物資調配約束，設計物資調配約束如下式所示，式中Mlr表示從電力物資儲備站al向受災變電站br調配應急物資數量；qc表示各個受災點對第c 種電力應急物資需求量，屬于區間數；hlr表示電力物資儲備站al是否為受災變電站br調配應急物資，當hlr=0時不調配物資，當hlr=1時調配物資；dlr表示從al到br的距離；l表示al的物資供給能力；tlr表示從al到br的物資實際運輸時間；ζlr表示每單位里程運輸成本[6]。根據此約束條件優化電力應急物資調配路徑，實現電力應急物資調配優化。

1.3 優化電力應急物資調配路徑

基于本文研究定義的電力受災區域網絡，確定的受災變電站應急物資調配順序，以及電力應急物資調配約束條件，設計的電力應急物資調配最優路徑D0函數為式中η 表示對稱三角模糊數；D 表示物資運行路徑；γ 表示受災變電站對應急物資需求順序[7]。

在式(3)的應急物資調配約束條件下，調配應急物資所走路徑消耗的時間要小于t0，為此根據η=[η1,η2,η3]的基本性質計算時間消耗保障率P(D,t0)，以此來判斷物資在路徑D 上是否能在規定時間t0內到達，η2表示三角對稱函數中間點，η1和η3表示中間點兩側的對稱點。則有：

式 中η(D)1、η(D)3和η(D)3分 別 與η1、η2和η3三個點相對應[8]。

綜上，當x0=0時Q(0)<=t0，D0即為物資調配最優路徑；反之，讓x0=01，此時Q(-1)>t0，則D0即為物資調配最優路徑；反之，使x0＇=-1、x0＂=0，讓 x0取，如果|Q(x0)-t|<=0，則D0即為物資調配最優路徑。

綜合上述公式得到的應急物資調配最短路徑，即為電力應急物資調配最優解，從而實現電力應急物資調配優化。

2 算例分析

選擇基于飛蛾撲火算法的調配優化方法和博弈調配優化方法作為對比方法，選擇某區域發生的7.0級地震災區的8個變電站作為分析對象。

2.1 電網受損概況

在7.0級地震災難下，地震強度為8度，電力設施嚴重損壞、電力系統功能完全失效，8條線路電壓等級及其設備受損情況分別為：35kV/開關柜受損；110kV/主變接地損壞；220kV/主變避雷器、開關柜、散熱器等損壞；110kV/并聯電容器、隔離開關等損壞；110kV/開關類設備損壞；35kV/隔離刀閘、隔離開關等損壞；110kV/主變接地損壞；110kV/陶瓷管、變壓器等損壞。

2.2 算例描述

選擇以上8個受災變電站，對于各種應急物資需求量為qc,c=1,2…,8。設8個變電站周圍共存在1個電力物資儲備站a1（圖1）。根據應急物資配送區域節點圖，得到其電力物資儲備站a1向8個受災變電站運輸電力應急物資距離矩陣為式(5)。

圖1 應急物資配送區域節點圖

在本設計的算例中，電力應急物資運輸車輛型號均相同，最大物資載重為7噸，物資運輸平均速度為55km/h，物資運輸車輛數目沒有限制。此外，從電力物資儲備站a1向8個受災變電站運輸電力物資時，車輛運輸物資最晚到達時間為8小時。因此超出8小時送達電力應急物資的運輸路線均要被舍棄。

2.3 對比配送線路

根據此次實驗設置的算例，采用三組電力應急物資調配優化方法，分別調配電力物資儲備站a1中的電力應急物資，并將其在8個小時內運輸至以上b1～b8等8個受災變電站。從圖2可知，基于飛蛾撲火算法的調配優化方法設計的調配路線需要935公里的行程里數；博弈調配優化方法作為此次實驗的對比方法設計的調配路線需要930公里的行程里數；而本文方法設計的調配路線僅需要910公里的行程里數，較基于飛蛾撲火算法的調配優化方法和博弈調配優化方法作為此次實驗的對比方法分別少25公里和20公里的行程里數。可見本文設計的調配優化方所需運輸行程最短。

圖2 電力應急物資配送路線對比圖

綜上，在傳統電力應急物資調配方法基礎上，本文設定受災變電站物資需求順序和物資運輸約束條件，優化電力應急物資調配方法。但是本文研究未曾考慮電力應急物資調配成本條件，在今后研究中，還需深入研究電力物資調配成本，在實現物資最短調配路徑的同時實現物資調配成本最低。