基于GIS的保电车辆优化调度方法与流程

本发明涉及电力系统自动化领域，特别涉及一种基于gis的保电车辆优化调度方法。

背景技术：

重要用户用电情况是供电企业的工作重点，虽然重要用户的户数不多，但其是在当地社会、政治、经济中占有重要地位，中断供电将有可能造成较大政治影响、较大经济损失，甚至社会公共秩序严重混乱等。因此，提高重要用户的供电可靠性，制定完善可行的保电方案并有效实施，对于供电公司具有重要的现实意义。在目前的保供电工作中，现场虽然可以安排了大量值守人员，但是保电抢修车辆的种类较多，每个种类的数量则不多，不足以部署全部的现场，因而常部署在保电计划编排者主观认为适合的位置，缺乏科学的规划，导致顾此失彼，不利于对突发故障的及时维修。因而需要一种能够智能化调度保电维修车辆的系统。

中国专利cn101105891a，公开日2008年1月16日，一种应用于电力系统的gps车辆监控调度系统，包括车载终端设备、无线通信网络、监控调度中心以及具有智能调度算法和故障处理时间统计模型的任务分派系统，通过具有智能调度算法和故障处理时间统计模型的任务分派系统监督和分派维修任务，实现对gps车辆的监控和调度，提高了调度效率，同时实现了全过程监控，使得对服务工作的监督更有效，考核更加客观公正，但其没有公开智能调度算法。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题是目前保电车辆的调度具有主观性和缺乏科学规划的问题。提出了一种基于gis的能够智能计算出最优调度方案的保电车辆优化调度方法。

为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案为：基于gis的保电车辆优化调度方法，包含以下步骤：a)导入电网拓扑结构和保电车辆配属信息，求解保电目标集合，由gis系统获取公路网信息；b)以公路路口为节点，以保电目标为目标节点，使用路段通过耗时作为连线，基于公路网拓扑结构将连线与节点和目标节点连接，建立耗时节点模型，将保电车辆作为可移动节点随机置入耗时节点模型，获得目标模型；c)以保电目标集合内任意一个保电目标出现故障后得到保电车辆到达的时间总和最小为目标，求解目标模型，得出保电车辆最优调度；d)当保电目标集合内有保电目标发生故障时，指派到达时间最短的保电车辆，并显示最优路线；e)监控保电车辆执行情况，更新调度。

作为优选，所述求解保电目标集合包含以下步骤：a1)获得保电用户集合和电网拓扑结构；a2)采用广度优先算法求出供电电源及供电线路；a3)将供电电源和供电线路包含的供电设备作为保电目标求得保电目标集合。

作为优选，其特征在于，所述建立耗时节点模型包含以下步骤：b1)以公路路口作为节点，根据路段历史数据，预测路段的通行耗时，以通行耗时为连线将节点连接构成耗时节点拓扑结构；b2)将保电目标作为节点添加入公路拓扑结构，并重计算相应的耗时连线；b3)将保电车辆作为可移动节点随机置于耗时节点拓扑结构中，构成耗时节点模型。

作为优选，所述求解目标模型包含以下步骤：c1)根据耗时节点模型计算代表保电车辆的可移动节点i到达代表保电目标的目标节点g的最短时间取其中的最小值作为保电目标获得保电车辆到达时间进而写出目标函数f的计算式：

其中g为目标节点集合；c2)取一正实数值作为控制参数t的初始值t0，计数n置为0；c3)随机移动耗时节点模型中的可移动节点至相邻的任一节点或相邻的任一节点之间，计算移动后目标函数f′的值与移动前目标函数f的值的差值δf，若δf＜0，则接受移动后的可移动节点位置作为新解并将n的值置为0，否则计算概率p，取区间[0，1)内的随机值ε与p比较，若p＞ε，则接受移动后的可移动节点位置作为新解并将n的值置为0，否则维持移动前的解并将n的值加1；c4)计算新的控制参数t的值t′，t′＝t-lnt；c5)判断是否满足终止条件，终止条件为t≤1且n≥20，若不满足终止条件则将t′作为控制参数t的值重复步骤c3-c4，若满足终止条件则结束求解，将当前可移动节点的位置作为最优解。

作为优选，指派到达时间最短的保电车辆包含以下步骤：d1)根据耗时节点模型，穷举代表保电车辆的可移动节点i到达代表保电目标的目标节点g的全部路线并计算耗时其中x为全部路线的集合，取的最小值作为对应的可移动节点i到达目标节点g的最短耗时取的最小值对应的线路作为g-i的最优线路γg-i；d2)取的最小值对应的可移动节点i代表的保电车辆作为被指派保电车辆，线路γg-i作为最优路线显示，其中i∈i，i为保电车辆的集合。

作为优选，所述求解目标模型包含以下步骤：c11)从大数据平台获取保电目标g的历史平均故障率ψg；c12)根据耗时节点模型计算代表保电车辆的可移动节点i到达代表保电目标的目标节点g的最短时间取其中的最小值作为保电目标获得保电车辆到达时间考虑保电目标g的历史平均故障率ψg，写出目标函数f的计算式：

其中g为目标节点集合；c13)取一正实数值作为控制参数t的初始值t0，计数n置为0；c14)随机移动耗时节点模型中的可移动节点至相邻的任一节点或相邻的任一节点之间，计算移动后目标函数f′的值与移动前目标函数f的值的差值δf，若δf＜0，则接受移动后的可移动节点位置作为新解并将n的值置为0，否则计算概率p，取区间[0，1)内的随机值ε与p比较，若p＞ε，则接受移动后的可移动节点位置作为新解并将n的值置为0，否则维持移动前的解并将n的值加1；c15)计算新的控制参数t的值t′，t′＝t-lnt；c16)判断是否满足终止条件，终止条件为t≤1且n≥20，若不满足终止条件则将t′作为控制参数t的值重复步骤c14-c15，若满足终止条件则结束求解，将当前可移动节点的位置作为最优解。

作为优选，所述更新调度的方法为：e1)当保电车辆被指派进行维修任务时，扣除被指派的保电车辆和发生故障的保电目标，以剩余保电目标和保电车辆再次建立目标模型并重复步骤c；e2)当保电车辆完成维修任务时，添加完成维修的保电车辆及被维修的保电目标再次建立目标模型并重复步骤c。

作为优选，计算可移动节点i到达目标节点g的最短时间的方法为：根据耗时节点模型，穷举代表保电车辆的可移动节点i到达代表保电目标的目标节点g的全部路线并计算耗时其中x为全部路线的集合，取的最小值作为可移动节点i到达目标节点g的最短时间

作为优选，位于公路网拓扑结构同一位置的多个保电目标视为一个保电目标。

本发明的实质性效果是：通过科学的算法得出使得保电车辆效率最高的调度方案，增加了保电车辆调度的合理性和科学性。

附图说明

图1为基于gis的保电车辆调度方法流程框图。

具体实施方式

下面通过具体实施例，并结合附图，对本发明的具体实施方式作进一步具体说明。

如图1所示为基于gis的保电车辆调度方法流程框图，首先根据电网拓扑结构和保电用户信息，采用广度优先算法求出保电用户的供电电源和传输线路，将供电电源和供电线路包含的供电设备作为保电目标求得保电目标集合。

由gis系统导入公路网信息，得出公路网拓扑结构，由gis历史数据得出公路网各路段的平均通行耗时。将公路路口作为节点，路段耗时作为连线，重构公路网拓扑结构，构建耗时节点模型。依据保电目标的地理位置，将保电目标作为目标节点导入到耗时节点模型中，其中位于公路网拓扑结构同一位置的多个保电目标视为一个保电目标，而后根据保电车辆配属信息将保电车辆作为可移动节点导入耗时节点模型中构成目标模型。使用模拟退火法求解目标模型，得出最优解，作为保电车辆的调度方案。监视保电目标集合中是否有维修需要，以及配属保电车辆中是否有已经完成维修任务的车辆，并更新车辆优化调度方案。

使用模拟退火法求解目标模型的方法为：

s101)根据耗时节点模型计算代表保电车辆的可移动节点i到达代表保电目标的目标节点g的最短时间取其中的最小值作为保电目标获得保电车辆到达时间进而写出目标函数f的计算式：

其中g为目标节点集合；

s102)取一正实数值作为控制参数t的初始值t0，计数n置为0；

s103)随机移动耗时节点模型中的可移动节点至相邻的任一节点或相邻的任一节点之间，计算移动后目标函数f′的值与移动前目标函数f的值的差值δf，若δf＜0，则接受移动后的可移动节点位置作为新解并将n的值置为0，否则计算概率p，取区间[0，1)内的随机值ε与p比较，若p＞ε，则接受移动后的可移动节点位置作为新解并将n的值置为0，否则维持移动前的解并将n的值加1；

s104)计算新的控制参数t的值t′，t′＝t-lnt；

s105)判断是否满足终止条件，终止条件为t≤1且n≥20，若不满足终止条件则将t′作为控制参数t的值重复步骤s103-s104，若满足终止条件则结束求解，将当前可移动节点的位置作为最优解。

使用模拟退火法求解目标模型的另一个考虑历史故障率的实施例为：

s201)从大数据平台获取保电目标g的历史平均故障率ψg；

s202)根据耗时节点模型计算代表保电车辆的可移动节点i到达代表保电目标的目标节点g的最短时间取其中的最小值作为保电目标获得保电车辆到达时间考虑保电目标g的历史平均故障率ψg，写出目标函数f的计算式：

其中g为目标节点集合；

s203)取一正实数值作为控制参数t的初始值t0，计数n置为0；

s204)随机移动耗时节点模型中的可移动节点至相邻的任一节点或相邻的任一节点之间，计算移动后目标函数f′的值与移动前目标函数f的值的差值δf，若δf＜0，则接受移动后的可移动节点位置作为新解并将n的值置为0，否则计算概率p，取区间[0，1)内的随机值ε与p比较，若p＞ε，则接受移动后的可移动节点位置作为新解并将n的值置为0，否则维持移动前的解并将n的值加1；

s205)计算新的控制参数t的值t′，t′＝t-lnt；

s206)判断是否满足终止条件，终止条件为t≤1且n≥20，若不满足终止条件则将t′作为控制参数t的值重复步骤c14-c15，若满足终止条件则结束求解，将当前可移动节点的位置作为最优解。

可移动节点i到达代表保电目标的目标节点g的最短时间的计算方法为：根据耗时节点模型，穷举代表保电车辆的可移动节点i到达代表保电目标的目标节点g的全部路线并计算耗时其中x为全部路线的集合，取的最小值对应的可移动节点i到达目标节点g的最短耗时

指派到达时间最短的保电车辆的方法为：

s301)根据耗时节点模型，穷举代表保电车辆的可移动节点i到达代表保电目标的目标节点g的全部路线并计算耗时其中x为全部路线的集合，取的最小值对应的可移动节点i到达目标节点g的最短耗时取的最小值对应的线路作为g-i的最优线路γg-i；s302)取的最小值对应的可移动节点i代表的保电车辆作为被指派保电车辆，线路γg-i作为最优路线显示，其中i∈i，i为保电车辆的集合。

更新车辆优化调度的方法为：

s401)当保电车辆被指派进行维修任务时，扣除被指派的保电车辆和发生故障的保电目标，以剩余保电目标和保电车辆再次建立目标模型并再次求解目标模型更新最优解；

s402)当保电车辆完成维修任务时，添加完成维修的保电车辆及被维修的保电目标再次建立目标模型并再次求解目标模型更新最优解。

以上所述的实施例只是本发明的一种较佳的方案，并非对本发明作任何形式上的限制，在不超出权利要求所记载的技术方案的前提下还有其它的变体及改型。