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基于設(shè)備信息的配網(wǎng)巡檢路徑優(yōu)化研究

2023-01-05 03:43:10趙志軍
關(guān)鍵詞:優(yōu)化設(shè)備

童 玲 趙志軍

(1.嘉興恒創(chuàng)電力集團(tuán)有限公司 2.嘉興恒創(chuàng)電力集團(tuán)有限公司華創(chuàng)信息科技分公司)

0 引言

定期巡檢是配電網(wǎng)安穩(wěn)運行的重要保障[1]。巡檢路線的科學(xué)與否在很大程度上決定了巡檢效率,也就間接影響到巡檢質(zhì)量。當(dāng)前,巡檢路線制定基本依賴運維人員對路況的感知,可以說帶有較大隨意性,亟須改進(jìn)。

關(guān)于配電設(shè)備巡檢的研究現(xiàn)狀。文獻(xiàn)[2-3]對巡檢策略進(jìn)行研究,雖引進(jìn)模糊聚類等數(shù)學(xué)方法,但僅從設(shè)備重要程度出發(fā),未關(guān)聯(lián)設(shè)備具體的健康態(tài)勢,有失科學(xué)性。文獻(xiàn)[4]基于無線通信網(wǎng)絡(luò)和三角測量法建立智能巡檢系統(tǒng),解決了路徑優(yōu)化問題,但將所有設(shè)備等同看視,不符合配電設(shè)備運維要義。文獻(xiàn)[5]依托圖論中最小生成樹理論,同時考慮設(shè)備的缺陷情況(一般缺陷),達(dá)成了單組人員巡檢的路徑最優(yōu)化,但實際上配電網(wǎng)點多面廣,巡檢時必由多組人員系統(tǒng)開展,各組之間存在耦合關(guān)系,故而該項研究與配網(wǎng)實情有所出入。綜合上述,關(guān)于配電網(wǎng)設(shè)備巡檢路徑優(yōu)化的問題牽涉到諸多層面,應(yīng)合理統(tǒng)籌。

1 關(guān)于配電設(shè)備的各類信息的建模

配電設(shè)備的信息紛繁蕪雜,但只有地理位置、以往運維、實時運況這三類信息是關(guān)系到巡檢路徑優(yōu)化問題的(該問題的實質(zhì)是以最少的人力、物力達(dá)成設(shè)備在全壽命周期內(nèi)正常運行之目的)[6]。

(1)地理位置層面

地理位置即空間定位,可用地理距離矩陣Ln+1予以表示:

式中,lij表征現(xiàn)有交通條件下從設(shè)備i到設(shè)備j所經(jīng)歷的最短路程(要能滿足車輛行駛)。

(2)以往運維層面

顯然,配電設(shè)備的實時健康態(tài)勢與歷史指標(biāo)高度相關(guān)[7],不妨用He表征歷史健康指數(shù),且作表1之設(shè)定。

表1 H e取值與設(shè)備歷史狀況的關(guān)系

對于配電設(shè)備來說,故障不能百分百避免。從時間線上看,配電設(shè)備的故障率變遷基本遵循所謂的失效率曲線,如圖1所示。

圖1 電力設(shè)備在全壽命周期內(nèi)的故障率變遷曲線

根據(jù)大數(shù)據(jù)統(tǒng)計,圖1中的設(shè)備故障率λ(t)與t的關(guān)系符合威布爾分布[7]:

式中,β為形狀系數(shù),λc為穩(wěn)態(tài)期設(shè)備故障率。

然而,現(xiàn)實中,設(shè)備故障率必然與環(huán)境有關(guān)聯(lián),故在式(2)基礎(chǔ)上給出慮及環(huán)境影響的He計算式:

式中,KE為系數(shù),表征設(shè)備缺陷情況(“有”取0.95,“無”取1);KS亦為系數(shù),取近5年相同時段的故障次數(shù)。

(3)實時運況層面

在在線監(jiān)測支撐下,配電設(shè)備實時運況不難辨識,以Hc表征配電設(shè)備實時健康指數(shù),并作表2之設(shè)定。

表2 H c取值與設(shè)備實時狀況的關(guān)系

關(guān)于Hc的計算。因為配電設(shè)備都是由部件組成的,部件的健康程度直接映射整體設(shè)備的健康程度。式(4)所示為部件健康指數(shù)Mp算方法:

式中,mp為部件p的基礎(chǔ)分,KF為系數(shù)(表征元件缺陷,“有”取0.95,“無”取1),KT表壽命,Tp為投運時長,α表役齡折算(取值為0~1)。

假定某整體設(shè)備由n個部件組成,則其Hc求取方式如下(Kp表征權(quán)重):

2 基于多組巡檢協(xié)同開展的路徑優(yōu)化

配電設(shè)備覆蓋范圍廣、數(shù)量繁多,一般需要多組人員協(xié)同開展巡檢才能保證以較短周期完成一個完備次(即所有設(shè)備均被巡遍)。在這種情況下,如何分配任務(wù)需要依托科學(xué)的數(shù)學(xué)模型。為此,不妨做出如圖2所示的合理假設(shè)。

圖2 路徑優(yōu)化建模前的幾個合理假設(shè)

令V={0,1,2,…,n}為巡檢點編號集,其中,“0”代表運檢中心。設(shè)0-1變量xij,xij=1代表從i巡到j(luò),反之則代表無此行為。以總巡檢費C最少為目標(biāo)函數(shù),即:

式中,m表征同時出動的人員組數(shù),Ca表征每組耗費,為:

式中,xija為a組從i到j(luò)的次數(shù),cij為i到j(luò)的單趟費用。

模型約束:①每個點只被檢視一次;②每組離開與回到運檢中心均為一次。

運檢中心及n個點之間的巡費Cn+1的計算:

式中,Hej、Hcj的計算見式(3)和式(5);ωe、ωc是兩類健康指數(shù)的影響權(quán)重,滿足ωe+ωc=1;dij表征i到j(luò)的耗費基準(zhǔn)。

鑒于所建模型的尋優(yōu)特點,宜選取遺傳算法作求解方式,相關(guān)流程如圖3所示。

圖3 路徑優(yōu)化算法的執(zhí)行流程

3 算例檢驗

算例拓?fù)湟妶D4。圖中,“0”為運檢中心,其余為待巡點,各點之間距離已標(biāo)出(單位:km)。各待巡點設(shè)備的健康指數(shù)如表3所示。

表3 算例設(shè)備的兩類健康指數(shù)

圖4 算例的地理拓?fù)?/p>

驗算設(shè)定:①巡檢人員為2組;②提出3種策略進(jìn)行計算比對。

第一種策略:人工確定路線。由經(jīng)驗豐富人員手動規(guī)劃,兩組的路線分別為0-1-2-3-5-4-0和0-6-7-8-0,對應(yīng)里程為20.6km和11.4km,總計32.0km。顯然,這種方式雖然能顧及交通狀況,但可能任務(wù)分配不均,總里程也未必最小化。

第二種策略:以配電設(shè)備運行狀態(tài)確定路線。此種策略優(yōu)先巡檢Hc指數(shù)較低的設(shè)備,能縮減故障突顯概率。兩組的路線分別為0-4-3-5-6-0和0-8-7-1-2-0,總里程40.4km。

第三種策略:在慮及設(shè)備運況情形下巡檢總耗費最少。由前文所述方法可得具體巡檢耗費分布,見圖5(計算中令ωe=0.2,ωc=0.8)。兩組路徑分別為0-4-5-3-2-0和0-6-7-8-1-0,總里程30.7km。

圖5 基于本文方法的巡檢費用分布

三種策略對比結(jié)論:本文方法不但縮小總巡里程,而且充分照顧了健康指數(shù)較低設(shè)備顯得更為科學(xué)、合理。

4 結(jié)束語

電網(wǎng)設(shè)備運維既要考慮成效性,又要統(tǒng)籌經(jīng)濟(jì)性。本文將配電設(shè)備的多維度健康信息與設(shè)備地理分布信息相結(jié)合,同時慮及多組人員協(xié)同開展巡檢的實情,建立了嚴(yán)密的路徑優(yōu)化數(shù)學(xué)模型,并經(jīng)由算例檢驗。結(jié)果表明:本文方法不但能降低巡檢成本,還能依照設(shè)備健康程度使巡檢任務(wù)具有時序針對性,能有效降低配網(wǎng)設(shè)備突顯故障的概率,值得推廣應(yīng)用。

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