一种面向省级电网的变电站巡检机器人资源调配方法与流程

本发明涉及变电站巡检机器人调配
技术领域：
，具体涉及一种面向省级电网的变电站巡检机器人资源调配方法。
背景技术：
：变电站是电网的核心枢纽，对站内设备例行巡检是保证电网安全运行的基本手段。随着电力系统稳定性的要求不断提高，人工巡检模式存在劳动强度大、待检设备分散、恶劣天气干扰影响等缺点，人工巡检亦逐渐凸显其客观不足和不适应智能电网发展趋势的迹象。针对上述情况，2002年，“变电站设备巡检机器人“项目被列为国家863计划；2013年，变电站巡检机器人开始全面投入国家电网公司的巡检应用；2016年，南方电网公司也适时提出了推行“机巡+人巡”和探索应用智能作业的新要求，旨在通过研制灵活搭载多种类、高性能、高精度传感器的智能机器人，实现对输变电设备的全天候、不间断监控，推动向“装备智能化、运行智慧化”转型升级，解决结构性缺员的突出矛盾，提升生产运行质量和设备健康水平。在电网企业中，每家供电局、每个巡维中心所管辖的变电站及巡检机器人数量各不相同，在实际应用中也暴露出变电站巡检机器人分散管理，没有对机器人资源进行统一管理并根据巡视任务需要进行跨区域调配使用，难以充分发挥可持续工作特点的问题；加之当前变电站巡检机器人投资成本高，固定在某一变电站使用则势必降低其投入产出比。鉴于此，有必要在省级电网下属的供电局、巡维中心之间实现跨区域(巡维中心)调配使用巡检机器人。智能体是人工智能领域的重点研究内容，智能体是指能自主活动的软件或者硬件，并可以同环境交互的实体。多智能体系统(multi-agentsystem，mas)则是多个智能体组成的集合，目标是将大而复杂的系统建设成小的、彼此互相通信和协调的、易于管理的分布式系统。一方面，虽然经过优化设置的变电站巡检机器人转运路径可以降低人力、物理成本，但开展转运模式和优化算法的研究非常有限，导致转运工作效率低下。另一方面，多智能体技术已得到成功应用。鉴于此，有必要基于多智能体技术，研究面向省级电网的变电站巡检机器人资源调配的方法，能够让变电站巡检机器人高效地在不同变电站之间转运使用，使变电站巡检机器人能够破解结构性缺员的突出矛盾，确保提升生产运行的质量水平。技术实现要素：本发明的目的是解决巡检机器人数量少与变电站数量多之间的突出矛盾。本发明提供了一种基于mas的变电站巡检机器人资源调配方法，该方法将分布于省级电网各变电站的巡检机器人视为智能体原型，建立巡检机器人的智能体适配技术模型及分层控制框架，针对智能体实现跨区域(供电局、巡维中心)的统一转运，为建立省级电网生产监控指挥中心提供技术支持。为了实现上述目的，具体技术方案如下：一种面向省级电网的变电站巡检机器人资源调配方法包括以下步骤：(1)输入变电站、巡维中心的数量，设置迭代次数为n以及迭代次数最大值nmax；其中巡维中心的数量为a；(2)将m个智能体随机均匀地配置a个不同的巡维中心，初始化智能体k已巡检的变电站站点集ck以及待巡检站点集初始设置已完成巡检任务的智能体数量l＝0；(3)当智能体k当前电量至少满足巡检一座目标变电站站点时，则将智能体k转运至目标变电站点j，并更新智能体k已巡检的变电站站点集ck以及待巡检站点集(4)如果待巡检站点集至少有一个待巡检站点的任务量满足智能体k当前电量，则转步骤(3)；否则转步骤(5)；(5)如果待巡检站点集智能体k当前电量不满足完成剩余待巡检站点的任务量，则在当前站点充电，使其恢复充足的电量，并转步骤(3)；否则，转步骤(6)；(6)如果待巡检站点集并且智能体k当前最后剩余的巡检站点附近不是巡维中心班部所在站点，则令其返回到离其最近的巡维中心；如果已完成巡检任务的智能体数量小于智能体的总数量，即l＜m，转步骤(3)；否则，转步骤(7)；(7)所有智能体完成既定巡检任务后，则更新信息要素；(8)由已巡检的变电站站点集ck得到m个智能体的路径集l＝{l1,l2,…,lm}，根据步骤(3)-步骤(6)计算并记录本次迭代得到的最优路径集，同时更新全局的最优解；(9)迭代计算，如果同一最优解连续出现m次，则转步骤10，否则转步骤11；(10)改变转运路径方案信息要素含量，分别向m个智能体输出方案；(11)如果迭代次数达到nmax，但仍未连续出现m次最优解，则停止迭代计算，并向管理员发出手动配置建议。优选地，所述步骤(2)还包括设置巡维中心数量的最大值amax，设置智能体的总数量的最小值mmin，其中，每个巡维中心配置1～3个智能体，即mmin≥amax。优选地，所述步骤(3)中m个智能体随机选择一座变电站为出发点，智能体k由变电站节点i出发至下一目标变电站节点j，并有转运概率遴选转运路径；转运概率的计算方式如下：其中，是指智能体能够巡检的变电站站点集；τij是指边为(i,j)的巡检路径距离长度；ηij是指边为(i,j)的巡检路径距离长度可见度，一般表示为路径长度的倒数；μij是指边为(i,j)的巡检时间节省值，即是uij＝hib+hbj-hij，hib是指从巡维中心a节点至变电站i节点的距离；hbj是指从巡维中心a节点至变电站j节点的距离，hij是指变电站i节点至变电站j节点之间的距离，a属于巡维中心集合a；节省路途距离的数值越大，则应在巡检变电站i节点后转运至变电站j节点巡检；α、β、γ分别表示τij、ηij、μij的优先级别，具体数值是1～10之间的整数，由供电局运维人员视具体情况决策。优选地，所述步骤(7)的更新信息要素具体如下：当所有智能体完成一次重复转运计算迭代后，各边上的信息要素强度由以下公式更新：τij＝(1-ρ)τij+δτij；其中，ρ是指信息要素中的挥发因子，δτij是指边(i,j)上的信息要素变化量；δτijk是指第k个智能体在边(i,j)上释放的信息要素量；q为智能体完成一次转运所释放的信息要素总量；lk为智能体所经过的路径距离。本发明的有益效果为：本发明可以有效避免巡检机器人在不同巡维中心、变电站之间转运使用时的人力、物力及时间成本浪费，大幅提升了巡检机器人的使用效率；实现了在不同巡维中心之间的跨区域调配巡检机器人资源，克服了变电站日益增长与巡检人员不足的突出矛盾，具备大范围工程应用价值；提出了基于mas的单台巡检机器人高效、经济使用方案，克服了巡检机器人价格昂贵、数量有限与待巡检变电站数量众多的突出矛盾，显著提升了巡检机器人的利用价值。附图说明图1为本发明的流程示意图。具体实施方式为了更好的理解本发明，下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明：面向省级电网的变电站巡检机器人资源集中转运过程问题可以描述为：m台巡检机器人从各自所在巡维中心出发，分别赴变电站巡检设备，并在不重复巡检变电站、不浪费工作时间(充电、巡检、途中及回传数据)且路途最小的情况下返回巡维中心。其中客户点、配送中心的位置坐标以及需求量等数据如表1所示。表1巡维中心和变电站站点的具体要素明细节点编号位置坐标巡检时间窗b1(19，0)[74，244]b2(46，23)[58，228]b3(44，86)[15，228]b4(75，27)[96，266]b5(71，64)[17，217]b6(86，67)[85，255]b7(10，69)[21，191]b8(10，52)[9，179]b9(46，67)[37，207]b10(35，53)[21，221]b11(0，73)[74，274]b12(2，24)[58，258]b13(16，24)[15，225]b14(40，97)[56，256]b15(70，18)[87，287]b16(16，90)[0，200]b17(58，43)[10，210]b18(59，74)[30，230]b19(77，80)[21，221]b20(77，80)[74，274]b21(25，16)[58，258]b22(0，50)[15，225]b23(29，64)[56，256]b24(61，0)[87，287]a1(33，77)－a2(26，30)－a3(79，39)－设b1～b24为变电站节点代码，a1～a3为巡维中心节点代码。上述变电站包括220千伏变电站及110千伏变电站，3个巡维中心当前共可供调配7台巡检机器人，转运车辆充足。转运车辆在变电站上下、装载、固定机器人等工作时间t0不超过20分钟。机器人充满电后的巡航时间不小于8小时。巡维中心和变电站站点的具体要素和变电站节点的巡检工作时间窗[li,ui]如表1所示：假设变电站站点i的巡检工作时间窗为[li,ui]，故须计算该时间窗对早到或晚到的时效性，有效时间范围的时效性时间窗为[l′i,u′i]，车辆超出这一限定区间到达要按既定绩效系数扣分，即如果巡检智能体k早于时效性时间窗到达变电站站点i，则必须等到最早开始服务时间li′才能巡检；如果巡检智能体k晚于时效性时间窗到达变电站站点i，则必须在最晚开始服务时间ui′之前到达才能巡检。一种面向省级电网的变电站巡检机器人资源调配方法包括以下步骤：(1)输入变电站、巡维中心的数量，设置迭代次数为n以及迭代次数最大值nmax；其中巡维中心的数量为a；最大迭代次数nmax＝550；最大迭代次数根据需转运应用智能体的110至220千伏变电站数量确定。(2)将m个智能体随机均匀地配置a个不同的巡维中心，初始化智能体k已巡检的变电站站点集ck以及待巡检站点集初始设置已完成巡检任务的智能体数量l＝0；设置巡维中心数量的最大值amax，设置智能体的总数量的最小值mmin，其中，每个巡维中心配置1～3个智能体，即mmin≥amax。例如，amax为79，即巡维中心实际最大值为79，可设置的mmin为79。(3)当智能体k当前电量至少满足巡检一座目标变电站站点时，则将智能体k转运至目标变电站点j，并更新智能体k已巡检的变电站站点集ck以及待巡检站点集m个智能体随机选择一座变电站为出发点，智能体k由变电站节点i出发至下一目标变电站节点j，并有转运概率遴选转运路径；转运概率的计算方式如下：其中，是指智能体能够巡检的变电站站点集；τij是指边为(i,j)的巡检路径距离长度；ηij是指边为(i,j)的巡检路径距离长度可见度，一般表示为路径长度的倒数；μij是指边为(i,j)的巡检时间节省值，即是uij＝hib+hbj-hij，hib是指从巡维中心a节点至变电站i节点的距离；hbj是指从巡维中心a节点至变电站j节点的距离，hij是指变电站i节点至变电站j节点之间的距离，a属于巡维中心集合a；节省路途距离的数值越大，则应在巡检变电站i节点后转运至变电站j节点巡检；α、β、γ分别表示τij、ηij、μij的优先级别，具体数值是1～10之间的整数，由运维人员视具体情况确定。(4)如果待巡检站点集至少有一个待巡检站点的任务量满足智能体k当前电量，则转步骤(3)；否则转步骤(5)；式中，代表空集，即是指已不含任何元素的集合。(5)如果待巡检站点集智能体k当前电量不满足完成剩余待巡检站点的任务量，则在当前站点充电，使其恢复充足的电量，并转步骤(3)；否则，转步骤(6)。(6)如果待巡检站点集并且智能体k当前最后剩余的巡检站点附近不是巡维中心班部所在站点，则令其返回到离其最近的巡维中心；如果已完成巡检任务的智能体数量小于智能体的总数量，即l＜m，转步骤(3)；否则，转步骤(7)。(7)所有智能体完成既定巡检任务后，则更新信息要素，具体如下：所有智能体完成一次重复转运计算迭代后，各边上的信息要素强度由以下公式更新：τij＝(1-ρ)τij+δτij；(2)其中，ρ是指信息要素中的挥发因子，δτij是指边(i,j)上的信息要素变化量；δτijk是指第k个智能体在边(i,j)上释放的信息要素量；q为智能体完成一次转运所释放的信息要素总量；lk为智能体所经过的路径距离。(8)由已巡检的变电站站点集ck得到m个智能体的路径集l＝{l1,l2,…,lm}，根据步骤(3)-步骤(6)计算并记录本次迭代得到的最优路径集，同时更新全局的最优解。(9)迭代计算，如果同一最优解连续出现m次，则转步骤10，否则转步骤11。(10)改变转运路径方案信息要素含量，分别向m个智能体输出方案。(11)如果迭代次数达到nmax，但仍未连续出现m次最优解，则停止迭代计算，并向管理员发出手动配置建议。根据上述信息要求，计算的转运路线最优解如下，智能体1：a1→b16→b11→b8→b22→b7→a1；智能体2：a1→b14→b3→b18→b23→a1；智能体3：a1→b9→b5→a1；智能体4：a3→b20→b6→b19→a3；智能体5：a3→b4→b15→b24→b17→a3：智能体6：a3→b2→b10→b21→a2；智能体7：a2→b13→b12→b1→a2针对上述问题，本发明可求解巡检机器人完成一次跨区域(巡维中心)巡检各变电站站点的最佳方案，达到巡检过程耗费成本(人力、物力和时间成本)最小的目标。本发明不局限于以上所述的具体实施方式，以上所述仅为本发明的较佳实施案例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。当前第1页12