電力網(wǎng)絡(luò)機(jī)巡智能調(diào)度編排系統(tǒng)設(shè)計(jì)

周強(qiáng)輔，廖如超，廖建東，李成功

(1.廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司機(jī)巡管理中心，廣州 510160； 2.華北計(jì)算技術(shù)研究所，北京 100083)

0 引言

定期對輸電線路進(jìn)行巡檢能夠維持電網(wǎng)整體長期平穩(wěn)運(yùn)行。隨著國民經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，輸電線路快速增長，輸電網(wǎng)絡(luò)大幅增加，電力網(wǎng)絡(luò)巡檢的復(fù)雜度以及工作強(qiáng)度也隨之增大，單純依靠人工巡視線路已經(jīng)無法滿足實(shí)際工作需求。因此，我國積極引進(jìn)新技術(shù)，開拓新思路，將越來越多的人工操作改為機(jī)械化工作，提高了整體線路巡檢的自動(dòng)化程度，降低了工作強(qiáng)度以及安全風(fēng)險(xiǎn)。

文獻(xiàn)[1]在求解不確定環(huán)境下物流配送車輛路徑問題時(shí)提出了一種基于插入啟發(fā)式的混合遺傳算法。該算法采用改進(jìn)的推入-碰撞-拋出算法來處理問題的模糊性。并通過對比其他算法，證明了遺傳算法在求解這一問題上的優(yōu)越性。文獻(xiàn)[2]提出了基于裝卸過程問題分析的數(shù)學(xué)模型，建立了基于運(yùn)動(dòng)路徑簡潔性、集裝箱之間安全距離等要求的最優(yōu)路徑目標(biāo)。最后，通過采用遺傳算法進(jìn)行了求解。

本文在上述研究的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了電力網(wǎng)絡(luò)機(jī)巡智能調(diào)度編排系統(tǒng)。

1 機(jī)巡計(jì)劃智能調(diào)度編排研究現(xiàn)狀

1.1 國外發(fā)展現(xiàn)狀

美國Entergy電力公司基于視頻以及數(shù)據(jù)監(jiān)控采集系統(tǒng)在線監(jiān)測輸電線路，監(jiān)控系統(tǒng)終端設(shè)備安裝在輸電線路的桿塔或輸電線路上。通過該系統(tǒng)持續(xù)返回線路自身運(yùn)行狀態(tài)以及周圍環(huán)境狀況，例如溫度、風(fēng)速數(shù)據(jù)等，并將采集到的數(shù)據(jù)上傳至服務(wù)器端，由服務(wù)器端負(fù)責(zé)分析當(dāng)前輸電線路的狀態(tài)以及可能存在的問題，然后轉(zhuǎn)發(fā)至上層系統(tǒng)處理。

澳大利亞電力公司設(shè)有對口部門負(fù)責(zé)整體輸電網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行維護(hù)，采用一體化管控、分別控制的兩級管理模式。根據(jù)自身實(shí)際情況，加強(qiáng)基層電網(wǎng)自主控制，降低整體管控負(fù)荷，提高運(yùn)行效率。澳大利亞電力公司采用輸電線路防盜報(bào)警監(jiān)控系統(tǒng)，完成了線路監(jiān)測的實(shí)時(shí)化、智能化、自動(dòng)化，大幅提升了運(yùn)維人員的工作效率，且降低了出錯(cuò)幾率。

英國國家電網(wǎng)公司通過在線監(jiān)測系統(tǒng)實(shí)施輸電線路環(huán)境管控、預(yù)防性檢修、輸電線路改造、輸電裝置更新等方式保障輸電線路的高可用性。在提高監(jiān)測系統(tǒng)自動(dòng)化程度的同時(shí)，首先在人員管理考核機(jī)制上，將關(guān)鍵運(yùn)維參數(shù)納入績效指標(biāo)考核來提高管理水平，例如輸電線路故障率、事故處理響應(yīng)時(shí)長等。其次，采用定期巡檢方式，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題，預(yù)防性地對線路進(jìn)行維護(hù)。

文獻(xiàn)[3]在解決印刷和制版行業(yè)車間調(diào)度問題時(shí)。提出了基于 NSGA-II 的快速最優(yōu)遺傳算法。為避免陷入局部最優(yōu)解，該算法的初始種群一部分隨機(jī)生成，一部分使用禁忌搜索算法生成的部分種群，最后經(jīng)過實(shí)驗(yàn)證明對這種算法求解效率的可用性及高效性。文獻(xiàn)[4]提出了基于遺傳算法的路徑選擇和通行能力分配問題的綜合優(yōu)化算法，并將該算法用于解決當(dāng)前大規(guī)模計(jì)算機(jī)通信網(wǎng)絡(luò)中鏈路容量的分配和路由的選擇問題，并通過實(shí)驗(yàn)證明了基于該算法可以節(jié)省大量的帶寬并降低信號延遲。文獻(xiàn)[5]提出了在移動(dòng)范圍和時(shí)間雙重約束下靈活作業(yè)車間調(diào)度問題求解模型。采用基于禁忌搜索的遺傳算法，解決了資源分配和資源排序問題。

1.2 國內(nèi)發(fā)展現(xiàn)狀

我國南方電網(wǎng)自2004年開始首先采用直升機(jī)巡線，開創(chuàng)了輸電線路巡檢的新局面。此后隨著無人機(jī)技術(shù)的發(fā)展與進(jìn)步，我國低空空域的不斷開放，無人機(jī)巡檢逐步應(yīng)用到實(shí)際工作當(dāng)中。2013年，國家電網(wǎng)開始在多個(gè)省份試點(diǎn)運(yùn)行直升機(jī)、無人機(jī)以及人工相結(jié)合巡檢工作模式，從中總結(jié)經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，完善電力巡線標(biāo)準(zhǔn)體系。由此開始，“人巡為主，機(jī)巡為輔”逐漸向“機(jī)巡為主，人巡為輔”轉(zhuǎn)變。2020年南方電網(wǎng)公司依據(jù)各地市供電局提供的待巡線路需求，結(jié)合線路運(yùn)維策略、人機(jī)資源、機(jī)巡區(qū)域天氣數(shù)據(jù)以及地理特征等信息，規(guī)劃出直升機(jī)+固定翼飛機(jī)相結(jié)合的機(jī)巡計(jì)劃方案。基本完成了“機(jī)巡為主，人巡為輔”的輸電線路協(xié)同巡檢目標(biāo)。

文獻(xiàn)[6]提出了基于多種群連續(xù)遺傳算法的機(jī)器人逆運(yùn)動(dòng)學(xué)算法。使用多種群算法避免了遺傳算法容易陷入局部最優(yōu)值的缺陷，提高了收斂精度；通過連續(xù)遺傳算法，加快了收斂速度。文獻(xiàn)[7]采用改進(jìn)布谷鳥搜索算法求解多任務(wù)分配及路徑規(guī)劃問題。改進(jìn)的策略中融合了遺傳算子、2-opt、模擬退火算法。文獻(xiàn)[8]通過選擇和變異操作采用自適應(yīng)調(diào)整的方法對傳統(tǒng)的遺傳算法進(jìn)行了改進(jìn)，提高了遺傳算法的尋優(yōu)效率。通過引入模擬退火算法的Metropolis 準(zhǔn)則，避免了陷入局部最優(yōu)值的問題。文獻(xiàn)[9-12]針對不同的問題，在傳統(tǒng)遺傳算法的基礎(chǔ)上引入其他算法，通過對問題的建模與求解，均證實(shí)了遺傳算法在解決NP問題上的可行性。

人工編排機(jī)巡調(diào)度計(jì)劃的方式已逐漸無法滿足中心未來的機(jī)巡作業(yè)管理需求，迫切需要機(jī)巡作業(yè)計(jì)劃管理向著自動(dòng)化、智能化方向發(fā)展。本文將通過研究機(jī)巡計(jì)劃智能調(diào)度和風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)，引入多目標(biāo)多約束規(guī)劃方法，實(shí)現(xiàn)機(jī)巡計(jì)劃編排的自動(dòng)化、智能化，以減輕人員工作負(fù)荷，提升機(jī)巡資源使用效率以及機(jī)巡作業(yè)效果。

2 電力網(wǎng)絡(luò)機(jī)巡智能調(diào)度編排系統(tǒng)原理及結(jié)構(gòu)

按照《2019版廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司-輸電線路運(yùn)維策略及管控機(jī)制實(shí)施細(xì)則》，年度計(jì)劃中，運(yùn)維策略主要考慮日常巡維。

日常運(yùn)維是指按照日常巡視計(jì)劃定期對輸電線路開展的檢查及維護(hù)工作。與機(jī)巡相關(guān)的運(yùn)維策略如表1所示。具體的，直升機(jī)精細(xì)化巡視周期是一年一次，通道巡視周期是三月一次。實(shí)施細(xì)則中對“通道巡視”的工作要求中有“在通道巡視周期內(nèi)完成一次直升機(jī)精細(xì)化巡視可代替一次通道巡視”，說明年度計(jì)劃中通過合理的規(guī)劃“直升機(jī)精細(xì)化巡視”和“通道巡視”周期，能利用直升機(jī)精細(xì)化巡視代替一次通道巡視，輸電線路的年度巡視次數(shù)應(yīng)為四次。

表1 輸電線路日常巡視運(yùn)維策略表

在年度計(jì)劃編排方案中，按照要求：

1)在每一地市輸電線路需完成1次直升機(jī)精細(xì)化巡視，1次直升機(jī)通道巡視，2次固定翼通道巡視；

2)直升機(jī)在地市之間的調(diào)機(jī)作業(yè)距離最短；

3)滿足時(shí)間約束：指定運(yùn)維時(shí)間約束和禁止運(yùn)維的時(shí)間約束；

(1)指定運(yùn)維時(shí)間：某一地市要求在指定的時(shí)間段內(nèi)進(jìn)行一次直升機(jī)精細(xì)化巡視；

(2)禁止運(yùn)維時(shí)間：某一地市禁止在指定的時(shí)間段有巡視作業(yè)。

4)同一地市不同巡視任務(wù)應(yīng)在這一年度計(jì)劃中均勻分布。

5)同一地市相鄰巡視任務(wù)時(shí)間間隔應(yīng)滿足最小時(shí)間間隔；

6)直升機(jī)精細(xì)化機(jī)隊(duì)之間總工作時(shí)長盡量均衡。

7)應(yīng)考慮到季節(jié)對巡視作業(yè)的影響，即不同地區(qū)在不同的季節(jié)可用于巡視的天數(shù)不同。

綜上，設(shè)計(jì)電力網(wǎng)絡(luò)機(jī)巡智能調(diào)度編排系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)，如圖1所示。

圖1 電力網(wǎng)絡(luò)機(jī)巡智能調(diào)度編排系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

3 機(jī)巡計(jì)劃模型搭建

在上述電力網(wǎng)絡(luò)機(jī)巡智能調(diào)度編排系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)下，搭建機(jī)巡計(jì)劃模型。主要設(shè)計(jì)了直升機(jī)精細(xì)化作業(yè)工作量模型，整體巡視作業(yè)總量模型及直升機(jī)i在地級市之間調(diào)機(jī)作業(yè)距離模型，得到其目標(biāo)函數(shù)，并基于遺傳算法的實(shí)現(xiàn)目標(biāo)模型尋優(yōu)。

3.1 符號說明

w

:子目標(biāo)函數(shù)

i

的權(quán)重比例。

HFL

:地市

i

需要直升機(jī)精細(xì)化巡視作業(yè)的線路長度。

HTL

:地市

i

需要直升機(jī)通道巡視作業(yè)的線路長度。

FTL

:地市

i

需要固定翼通道巡視作業(yè)的線路長度。

HFSt

:直升機(jī)精細(xì)化巡視在地市

i

開始作業(yè)的時(shí)刻。

HTSt

:直升機(jī)通道巡視在地市

i

開始作業(yè)的時(shí)刻。

HR

:直升機(jī)

i

作業(yè)任務(wù)地市順序集合。

FR

:固定翼作業(yè)任務(wù)地市順序集合。

HFE

:直升機(jī)精細(xì)化巡視作業(yè)效率(千米

/

天)。

HTE

:直升機(jī)通道巡視作業(yè)效率(千米

/

天)。

FTE

:固定翼通道巡視作業(yè)效率(千米

/

天)。

AppDay

:地市

i

指定運(yùn)維時(shí)間段，在該時(shí)段內(nèi)需完成一次精細(xì)化巡視。

ForbidDay

:地市

i

禁止運(yùn)維時(shí)間段，在該時(shí)段內(nèi)不得有運(yùn)維任務(wù)。

TMinInvl

:最小機(jī)巡時(shí)間間隔。

f

(

x

):布爾函數(shù)表達(dá)式，當(dāng)

x

為真時(shí)

f

(

x

)=0，否則

f

(

x

)=1。

3.2 目標(biāo)函數(shù)的確定

直升機(jī)

i

精細(xì)化作業(yè)工作量:

(1)

直升機(jī)

i

通道作業(yè)工作量:

(2)

固定翼通道作業(yè)工作量:

(3)

整體巡視作業(yè)總量:

WorkLoad

=∑=1

HFWl

+∑=1

HFWl

+

FTWl

(4)

直升機(jī)

i

在地級市之間調(diào)機(jī)作業(yè)距離:

(5)

直升機(jī)總調(diào)機(jī)作業(yè)距離目標(biāo)函數(shù):

(6)

直升機(jī)精細(xì)化巡視工作量方差:

(7)

直升機(jī)通道巡視工作量方差:

(8)

地市

i

相鄰巡視任務(wù)開始時(shí)間的差值總和:

(9)

所有地市巡視任務(wù)之間均勻分布目標(biāo)函數(shù):

(10)

地市

i

指定運(yùn)維時(shí)間目標(biāo)函數(shù):

f

(

HFSt

∈

AppDay

)

(11)

地市

i

禁止運(yùn)維時(shí)間目標(biāo)函數(shù):

f

((

HFSt

∪

HTSt

∪

FTSt

)?

ForbidDay

(12)

運(yùn)維時(shí)間約束函數(shù):

OperT

=∑=1

f

(

HFSt

)∈

AppDay

)+

f

((

HFSt

∪

HTSt

∪

FTSt

)?

ForbidDay

)

(13)

地市運(yùn)維最小時(shí)間間隔目標(biāo)函數(shù):

TMinInvl

)

(14)

總體目標(biāo)函數(shù)為:

Z

=

min

·(

w

HDis

+

w

HFS

+

w

HTS

+

w

StD

+

w

OperT

+

w

Tinvl

)

(15)

4 基于遺傳算法的機(jī)巡智能調(diào)度編排系統(tǒng)設(shè)計(jì)

因考慮到固定翼飛機(jī)數(shù)量足夠，因此在設(shè)計(jì)遺傳算法時(shí)，只考慮數(shù)量有限的用于精細(xì)化作業(yè)的直升機(jī)以及通道作業(yè)的直升機(jī)。在完成上述兩種作業(yè)直升機(jī)的編排后，根據(jù)直升機(jī)作業(yè)任務(wù)的間隔，補(bǔ)充固定翼飛機(jī)完成剩余的通道巡視作業(yè)。

在進(jìn)行遺傳算法的迭代過程中，因作業(yè)性質(zhì)不同，只有同類的編碼可以進(jìn)行交叉、變異互換，即對于作業(yè)地市順序編碼，某地市的精細(xì)化巡視只能與其他地市的精細(xì)化巡視互操作，某地市的通道巡視只能與其他地市的通道化巡視互操作；直升機(jī)選擇編碼中用于精細(xì)化的直升機(jī)只能與其他精細(xì)化直升機(jī)互操作，通道作業(yè)直升機(jī)只能與其他通道作業(yè)直升機(jī)互操作。

表2 作業(yè)地市順序編碼

表3 直升機(jī)選擇編碼

4.1 種群示例

表4 作業(yè)地市順序種群

表5 直升機(jī)選擇種群

4.2 交叉操作

作業(yè)地市順序：采用兩點(diǎn)交叉，隨機(jī)生成兩個(gè)位置，交叉兩個(gè)基因在這個(gè)位置之間的基因，并刪去重復(fù)，補(bǔ)全缺失。

直升機(jī)選擇：互換任務(wù)基因的執(zhí)行機(jī)器編碼。

4.3 變異操作

作業(yè)地市順序：隨機(jī)生成兩個(gè)位置，交換兩個(gè)位置的任務(wù)編碼。

直升機(jī)選擇：隨機(jī)生成位置，如果該任務(wù)編碼可由多個(gè)機(jī)隊(duì)中的任意一個(gè)執(zhí)行，隨機(jī)生成新的機(jī)器編碼。

4.4 禁忌搜索

在年度計(jì)劃優(yōu)化中，可選參數(shù)多，搜索空間大，容易導(dǎo)致算法執(zhí)行時(shí)間長，優(yōu)化效率低，甚至陷入局部最優(yōu)解。故進(jìn)一步采用禁忌搜索算法，對個(gè)體進(jìn)行搜索改進(jìn)，以種群進(jìn)化結(jié)合個(gè)體進(jìn)化的方式，提升算法的求解性能。

禁忌搜索算法采用鄰域選優(yōu)的搜索方法，為了避免循環(huán)，算法將最近接受的一些移動(dòng)放在禁忌表中，在以后的迭代中加以禁止。即只有不再禁忌表中的較好解(可能比當(dāng)前解差)才能接受作為下一代迭代的初始解。隨著迭代的進(jìn)行，禁忌表不斷更新，經(jīng)過一定的迭代次數(shù)后，最早進(jìn)入禁忌表的移動(dòng)就從禁忌表中解禁退出，迭代直至得到符合條件的可行解或者達(dá)到結(jié)束條件。

4.5 整體算法流程

如圖2所示。

圖2 算法流程

5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

5.1 實(shí)驗(yàn)對象

廣東各地市的2019年輸電線路運(yùn)維需求如表6所示。

在制定的2019年年度計(jì)劃中，共使用了2架直升機(jī)精細(xì)化巡視，1架直升機(jī)快巡。

以百度地圖為數(shù)據(jù)來源，以韶關(guān)市為原點(diǎn)，建立19個(gè)地市的相對坐標(biāo)如表7所示。

表6 2019年地市輸電線路運(yùn)維需求 (單位：千米)

以表7中的相對坐標(biāo)數(shù)據(jù)，畫出各地市的分布圖如圖3所示。

機(jī)巡任務(wù)受天氣影響明顯，在雨雪等天氣無法正常執(zhí)行任務(wù)。以下為各地市近年的歷史天氣數(shù)據(jù)，以月為單位，計(jì)算每個(gè)月中適合執(zhí)行機(jī)巡任務(wù)的天氣所在的天數(shù)，部分統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表 8所示。

根據(jù)歷史運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)，本文做如下假定：

1)直升機(jī)精細(xì)化巡視的效率為150千米/天；

表7 地市相對坐標(biāo) 千米

圖3 各地市相對位置

表8 各月份適合執(zhí)行機(jī)巡任務(wù)天數(shù)所占的比例

2)直升機(jī)通道巡視效率為450千米/天；

3)固定翼通道巡視的效率為90千米/天；

4)受軍事活動(dòng)等其他用戶占用空域影響，一個(gè)月有15天能申請到空域，執(zhí)行巡視任務(wù)；

其他要求：

1)湛江、茂名、陽江、江門中應(yīng)該有一個(gè)地市的直升機(jī)精細(xì)化巡視是在7～9月；惠州、汕尾、揭陽、汕頭中應(yīng)該有一個(gè)地市的直升機(jī)精細(xì)化巡視是在7～9月。

2)禁止運(yùn)維時(shí)間：湛江3～4月禁止執(zhí)行直升機(jī)巡視。

5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

本文采用Matlab編制求解算法，迭代情況如圖4所示。

圖4 算法迭代結(jié)果

由圖中可以看出在迭代大約60次之后，遺傳算法已經(jīng)穩(wěn)定找到最優(yōu)解。

2架精細(xì)化作業(yè)直升機(jī)以及1架通道作業(yè)直升機(jī)工作量分布圖如圖5所示，各機(jī)隊(duì)的巡視工作量如表 9所示。

圖5 最優(yōu)結(jié)果

表9 各機(jī)隊(duì)工作量

分析上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，其中精細(xì)化作業(yè)直升機(jī)工作量分別為136天,150天。精細(xì)化作業(yè)直升機(jī)1工作量達(dá)到了精細(xì)化作業(yè)直升機(jī)2工作量的90.67%，同類型機(jī)型之間，工作量比較均衡。本文采用禁忌搜索算法結(jié)合遺傳算法智能調(diào)度年檢計(jì)劃的實(shí)施，能夠通過最小迭代次數(shù)得出最優(yōu)調(diào)度結(jié)果。

各地市機(jī)巡計(jì)劃甘特圖如圖6所示。

圖6 各地市機(jī)巡計(jì)劃甘特圖

如圖6所示，每一地市輸電線路均包含1次直升機(jī)精細(xì)化巡視，1次直升機(jī)通道巡視，2次固定翼通道巡視，且不同巡視任務(wù)應(yīng)在這一年度計(jì)劃中均勻分布。其中，陽江的直升機(jī)精細(xì)化巡視是在7～9月；揭陽的直升機(jī)精細(xì)化巡視是在7～9月，滿足指定運(yùn)維時(shí)間需求。湛江3～4月無直升機(jī)巡視計(jì)劃，滿足禁止運(yùn)維時(shí)間需求。

本文所設(shè)計(jì)系統(tǒng)采用遺傳算法時(shí)對直升機(jī)進(jìn)行編排后，采用禁忌搜索算法求解符合各地巡視條件的最優(yōu)機(jī)巡計(jì)劃。為此所設(shè)計(jì)電力網(wǎng)絡(luò)機(jī)巡智能調(diào)度編排系統(tǒng)能夠滿足各城市年檢的個(gè)性化需求，具有一定的實(shí)際應(yīng)用性。

6 結(jié)束語

在實(shí)際的機(jī)巡作業(yè)編排過程中，實(shí)際工作需求要比常規(guī)的NP問題更加多樣化，各變量之間的關(guān)系也更復(fù)雜。而且隨著輸電網(wǎng)絡(luò)不斷擴(kuò)展，人工編排已經(jīng)完全不能滿足機(jī)巡計(jì)劃的要求。此時(shí)需通過借助算法將計(jì)劃編排轉(zhuǎn)化為NP問題，并在NP問題的基礎(chǔ)上增加特性需求，例如指定運(yùn)維時(shí)間、禁止運(yùn)維時(shí)間等。傳統(tǒng)算法通過枚舉或者分支定界法理論上可以得出全局最優(yōu)解，但是隨著機(jī)隊(duì)數(shù)量的增加，求解時(shí)間會(huì)呈現(xiàn)指數(shù)級增長，因此不能采用傳統(tǒng)算法進(jìn)行求解。遺傳算法根據(jù)大自然的演變規(guī)律提出，用目標(biāo)函數(shù)來體現(xiàn)優(yōu)勝劣汰機(jī)制，在解決復(fù)雜的組合優(yōu)化問題時(shí)，通常能夠比傳統(tǒng)算法更快地獲得較好的優(yōu)化結(jié)果。而禁忌搜索算法的引入，通過維護(hù)禁忌表，避免了遺傳算法容易陷入局部最優(yōu)解情況的發(fā)生。兩者相結(jié)合達(dá)到了很好的收斂精度以及收斂速度。