基于遺傳算法的配網故障搶修駐點定位方法

張天宇 王騰 劉瑞萍

摘要：電力配網故障時有發生，人為定位配網故障搶修駐點有一定難度，且費時費力，針對此問題，提出 了一種基于遺傳算法的配網故障搶修駐點定位方法。通過建立遺傳算法求解數學模型，求解配網故障搶修 最優駐點。實驗結果與分析驗證了遺傳算法在配網故障搶修駐點定位中的準確性和有效性，展示了其優越 的性能和較好的收斂性。

關鍵詞：電力；遺傳算法；配網故障；搶修駐點定位

中圖分類號： TM715文獻標識碼：A

0 引言

電力系統作為現代社會的基礎設施之一，在提 供穩定可靠的電能供應方面發揮著至關重要的作 用 [1-2]。然而，由于各種原因，電力配網故障時有 發生，這不僅影響了居民和企業的正常用電，還對 城市的經濟發展和社會運行造成了一定的影響。及 時、準確地定位和搶修配網故障點對于維護電力系 統的可靠性和穩定性尤其重要 [3]。遺傳算法作為一 種模擬自然進化過程的優化算法，在復雜問題求解 上表現出色。電力配網故障搶修的重要性體現在多 個方面 [4]。首先，故障點的迅速定位與搶修直接關 系到電力系統的持續供電。在現代社會，幾乎所有 行業都依賴于電力系統，因此任何短暫的電力中斷 都可能導致生產、交通、通信等方面的嚴重問題。 其次，電力配網故障的搶修效率直接關系到城市的 緊急響應能力，尤其是在緊急情況下，如自然災害 或重大事故。及時而高效的搶修可以最大限度地減 小對城市生產生活的不良影響。最后，合理的故障 點駐點定位方法能夠有效降低搶修成本，提高電力 系統的整體運行效益 [5-6]。

本文旨在充分利用遺傳算法的搜索和優化能 力，結合配網故障搶修的特殊需求，提出一種新穎 的故障點駐點定位方法，以提高配網故障搶修的效 率和可靠性。通過對配網結構和故障數據進行綜合 分析，將遺傳算法引入定位過程，并探索其在提高定位準確性和降低搶修時間方面的潛力。

1 城區配電網搶修現狀

城區配電網搶修是指在城市范圍內針對電力系 統的故障或緊急情況進行迅速修復和恢復電力供 應的活動。城區配電網通常是一個龐大而復雜的系 統，由變電站、配電站、輸電線路和配電線路等組 成。故障可能包括設備損壞、電線斷裂、短路等問 題，這些故障可能導致電力中斷，影響居民和企業 的正常生產生活。為了確保城市的電力供應穩定， 各地電力公司通常會建立搶修隊伍和應急預案。

國內當前的配電網搶修方式可分為傳統電力搶 修和移動型搶修兩種模式。在傳統電力搶修中，仍 然主要依賴電話傳遞信息，這導致了大量的人工溝 通，由于溝通原因，業務流程不夠緊湊，從而影響 搶修效率。此外，區域供電公司難以有效監控實 際搶修過程，對搶修人員技術水平的管理也面臨 難以數據化、規范化的困境。相對而言，移動型 搶修模式是在傳統電力搶修模式基礎上引入了分 組無線業務的新興電力搶修模式。搶修人員通過攜 帶便攜式信息化設備完成填報搶修工單等操作。這 一新型模式在一定程度上減少了搶修流程中的語言 溝通環節，同時通過數據維護優化了搶修臺賬的 管理。

2 遺傳算法介紹

遺傳算法是一種受自然選擇和遺傳學理論啟發 的優化算法，用于解決優化問題。其模擬了自然界 中生物種群的進化過程，通過模擬基因的遺傳和交 叉來搜索解空間中的最優解，如圖 1 所示。遺傳算 法步驟如下。

（1）個體表示：在遺傳算法中，解決問題的每 一個可能解被稱為一個個體。這些個體通常用字符 串或向量來表示，被稱為染色體。染色體由基因組 成，基因代表問題的解的一部分。

（2）初始種群：算法開始時需要生成一個初始 的種群，其中包含了隨機生成的個體。這個種群是 搜索空間中可能解的一組初始估計。

（3）適應度函數：為了評估每個個體的質量， 引入了適應度函數。適應度函數用于量化每個個體 對問題的解的擬合程度，通常越適應的個體越有可 能被選擇用于繁殖。

（4）選擇：根據個體的適應度，選擇一些個體 用于繁殖下一代。選擇過程中，適應度較高的個體 有更大的概率被選中，其模擬了自然界中適者生存 的原則。

（5）交叉（交配）：選中的個體進行交叉操作， 產生新的個體。交叉模擬了生物的基因交換過程， 通過將兩個個體的染色體部分互換，生成新的后代。

（6）變異：隨機地對某些個體的染色體進行變 異操作，引入一些隨機性。變異模擬了生物基因突 變的過程，有助于維持種群的多樣性。

（7）重復迭代：通過多次迭代選擇、交叉和變 異操作，逐漸優化群體中個體的質量。這一過程模 擬了生物演化中的不斷迭代優化。

當達到預定的迭代次數，找到滿足特定條件的 解，或者算法收斂到一個穩定狀態時，遺傳算法終 止。這標志著算法已經找到一個近似最優解或者最 優解。

3 遺傳算法求解配網故障搶修駐點

在整體最優的配網故障搶修駐點數學模型中，確保與現實搶修工程隊伍的工作實際能力情況匹配 是至關重要的。因此，所使用的數學模型要能夠在 保證最短時間內搶修的前提下，所付出的經濟也是 最優解，所提出的約束條件如下面的公式所示。

式中，F 為總效率，Xi 和 Yi 分別為二維坐標系統 下的駐點地址，N 為配網故障搶修駐點的總個數， T 為固定區域下的負荷與駐點計劃年限，λ 為維 護成本系數，C 為全部投資費用，CZ 為初始投資 費用，Si 為第 i 個以供電負荷進行折算化的配網 搶修故障駐點的搶修能力；r 為投資回收率；m 為投資的回收年限，α 為投資費用折算系數，β 為配網經濟折算系數，Pj 為區域故障點容量，Ji 為第 i 個搶修駐點負責搶修的區域集合，gij 為是 否由第 i 個搶修駐點搶修標志，分別為 0 或者 1， n 為配網故障搶修駐點的個數。

4 實驗結果與分析

本文在優化數模型的基礎上，使用 MATLAB 語言編寫算法，建立遺傳算法適應度函數，通過設 立優化需求來求解配網故障搶修駐點定位。適應度 收斂情況如圖 2 所示。在算例中的遺傳算法模型設 置中，適應度函數的設計是至關重要的，它直接影 響算法的收斂速度和效果，能夠準確地評估每個個 體的優劣，并且能夠引導算法朝著問題的最優解方 向進行搜索，提高算法的搜索效率和求解能力。

為了能夠直觀地體現故障搶修駐點定位，本文 對選址結果進行可視化，如圖 3 所示。通過圖 3 可 以清晰地展現每個搶修駐點在配網系統中的位置分 布，以及其覆蓋范圍和相互之間的關聯，可以幫助 決策者直觀地了解選址方案的合理性和有效性，為 后續的搶修工作提供參考依據。

5 結論與展望

遺傳算法作為一種優化方法，在配網故障搶修 駐點定位中具有良好的適用性和效果。通過對城區 配電網搶修現狀的分析，認識到了搶修駐點定位的 重要性和緊迫性。隨后，介紹了遺傳算法的基本原 理和應用，以及利用遺傳算法求解配網故障搶修駐 點的過程。通過實驗結果與分析，本文驗證了遺傳 算法在配網故障搶修駐點定位中的準確性和有效 性，并展示了其優越的性能和較好的收斂性。未 來，可以進一步探索和優化基于遺傳算法的配網故 障搶修駐點定位方法，結合新興技術如人工智能和 大數據分析，從而提升搶修效率和優化資源配置， 給配電網搶修工作帶來更大的幫助和改善。

參考文獻

[1] 陳楚昭，孫云蓮 . 基于自適應 NSGA-Ⅱ算法的配電網多故障搶修優化決策 [J]. 電力工程技術，2022， 41（3）：125-132.

[2] 馮偉，劉恒，高皓，等 . 基于數據融合與智能分析算 法的電網搶修管控技術研究 [J]. 電子器件，2023， 46（2）：510-515.

[3] 陳楚昭 . 改進的黑猩猩優化算法在配電網故障恢復與 搶修中的應用 [D]. 武漢：武漢大學，2023.

[4] 張瀅 . 調度優化配網故障搶修方法分析研究 [D]. 廈門： 廈門理工學院，2017.

[5] 喬麟 .基于多系統信息集成技術的配網故障快速 復電系統的研究與應用 [D]. 廣州：華南理工大學， 2016.

[6] 黃弦超，楊雨，范聞博 . 配電網多故障搶修與供電 恢復聯合優化模型 [J]. 電力系統自動化，2014，38 （11）：68-73.