CN105608276A - 输电线路路径自动选择方法及元胞自动机模型 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种输电线路路径自动选择方法及元胞自动机模型，包括：通过GIS对地理信息处理生成栅格数据，并在选择标记点元胞的预设搜索长度内，选择满足预定规则的多个元胞作为邻居元胞；根据局部成本最优机制、全局方向控制机制、蚁群算法信息素机制计算多个邻居元胞的成本控制系数、方向控制系数和信息素控制系数，以计算多个邻居元胞的转换概率，采用轮盘赌方法在多个邻居元胞中确定标记点元胞的转化元胞；可见，通过GIS提供的处理后的地理信息，导入元胞自动机模型进行搜索，能自动的选择输电线路路径，提高电网规划的科学性和建设经济性，克服人工进行输电线路路径设计时需考虑的信息复杂困难，工作量大的问题。

Description

输电线路路径自动选择方法及元胞自动机模型

技术领域

本发明涉及输电线路路径选择技术领域，更具体地说，涉及一种输电线路路径自动选择方法及元胞自动机模型。

背景技术

输电线路路径选择是电力线路工程设计中的重要组成部分，是一项投资大、要求高的复杂系统工程。它不仅要考虑地形、地质、水文等自然条件，同时要顾及施工难度、工程投资及线路运行对沿线环境的影响。尤其是地貌复杂区域(如山区)的输电线路路径选择过程，人工路径选择不仅费时费力，而且很难找到满足系统需求的最经济的路径。输电线路路径设计需要获取和处理大量的各种类型的空间信息，并对路径评选中涉及的多种因素进行量化，以便对多个待选方案进行定量的分析比较和进行路径的优化。远距离高压输电线路选线工程需要处理的数据量很大，变量组合多，易出现维数灾难、计算时间长和收敛性差等问题。这使得输电线路的路径优化问题变得非常复杂。

因此，如何克服人工进行输电线路路径设计时需考虑的信息复杂困难，工作量大的问题，是现在需要解决的。

发明内容

本发明的目的在于提供一种输电线路路径自动选择方法及元胞自动机模型，以克服人工进行输电线路路径设计时需考虑的信息复杂困难，工作量大的问题。

为实现上述目的，本发明实施例提供了如下技术方案：

一种输电线路路径自动选择方法，包括：

通过GIS对地理信息处理生成栅格数据，在所述栅格数据中选择标记点元胞，在所述标记点元胞的预设搜索长度内，选择满足预定规则的多个元胞作为邻居元胞；其中，所述标记点元胞为确定输电线路位置的元胞；

根据局部成本最优机制计算多个邻居元胞的成本控制系数，根据全局方向控制机制计算多个邻居元胞的方向控制系数，根据蚁群算法信息素机制计算多个邻居元胞的信息素控制系数；

根据所述成本控制系数、所述方向控制系数和所述信息素控制系数，计算多个邻居元胞的转换概率；

根据多个邻居元胞的转换概率，采用轮盘赌方法在所述多个邻居元胞中确定所述标记点元胞的转化元胞；其中，所述转化元胞为与所述标记点元胞相邻的下一个标记点元胞。

优选的，在所述标记点元胞的预设搜索长度内，选择满足预定规则的多个元胞作为邻居元胞，包括：

步骤一：以所述标记点元胞的位置为基准，选取距所述标记点元胞第一预定搜索长度的元胞；

步骤二：判断所述距标记点元胞第一预定搜索长度的元胞是否允许杆塔架设；若允许，则判断所述距标记点元胞第一预定搜索长度的元胞是否即不是杆塔设立点元胞也不是线路走廊穿越元胞；

若所述距标记点元胞第一预定搜索长度的元胞即不是杆塔设立点元胞也不是线路走廊穿越元胞，则判断目前线路是否与原有线路有重合；

若当前线路与原有线路没有重合，则判定所述距标记点元胞第一预定搜索长度的元胞为邻居元胞。

优选的，若所述距标记点元胞第一预定搜索长度的元胞不允许杆塔架设，

若所述距标记点元胞第一预定搜索长度的元胞是杆塔设立点元胞和/或线路走廊穿越元胞，或者，

若目前线路与原有线路有重合，则将所述第一预定搜索长度按预定阈值缩小，重新执行步骤一和步骤二，直至成功选择邻居元胞。

优选的，所述根据局部成本最优机制计算多个邻居元胞的成本控制系数，包括：

根据层次分析法计算多个邻居元胞的成本值；

根据多个邻居元胞的成本值计算多个邻居元胞的成本控制系数。

优选的，根据所述成本控制系数、所述方向控制系数和所述信息素控制系数，计算多个邻居元胞的转换概率，包括：

根据所述成本控制系数和成本控制强度，所述方向控制系数和方向控制强度，所述信息素控制系数和信息素控制强度，确定每个邻居元胞的初始转换概率，并对每个邻居元胞的初始转换概率进行归一化处理，生成每个邻居元胞的转换概率。

一种元胞自动机模型，包括：

数据接收模块，用于接收GIS对地理信息处理后生成的栅格数据；

标记点元胞选择模块，用于在所述栅格数据中选择标记点元胞；

邻居元胞选择模块，用于在所述标记点元胞的预设搜索长度内，选择满足预定规则的多个元胞作为邻居元胞；其中，所述标记点元胞为确定输电线路位置的元胞；

成本控制系数计算模块，用于根据局部成本最优机制计算多个邻居元胞的成本控制系数；

方向控制系数计算模块，用于根据全局方向控制机制计算多个邻居元胞的方向控制系数；

信息素控制系数计算模块，用于根据蚁群算法信息素机制计算多个邻居元胞的信息素控制系数；

转换概率计算模块，用于根据所述成本控制系数、所述方向控制系数和所述信息素控制系数，计算多个邻居元胞的转换概率；

转化元胞确定模块，用于根据多个邻居元胞的转换概率，采用轮盘赌方法在所述多个邻居元胞中确定所述标记点元胞的转化元胞；其中，所述转化元胞为与所述标记点元胞相邻的下一个标记点元胞。

优选的，所述邻居元胞选择模块，包括：

元胞初选单元，用于以所述标记点元胞的位置为基准，选取距所述标记点元胞第一预定搜索长度的元胞；

第一判断单元，用于判断所述距标记点元胞第一预定搜索长度的元胞是否允许杆塔架设；若允许，则触发第二判断单元；

所述第二判断单元，用于判断所述距标记点元胞第一预定搜索长度的元胞是否即不是杆塔设立点元胞也不是线路走廊穿越元胞；若所述距标记点元胞第一预定搜索长度的元胞即不是杆塔设立点元胞也不是线路走廊穿越元胞，则触发第三判断单元；

所述第三判断单元，用于判断目前线路是否与原有线路有重合；若当前线路与原有线路没有重合，则判定所述距标记点元胞第一预定搜索长度的元胞为邻居元胞。

优选的，若所述第一判断单元判断所述距标记点元胞第一预定搜索长度的元胞不允许杆塔架设，若所述第二判断单元判断所述距标记点元胞第一预定搜索长度的元胞是杆塔设立点元胞和/或线路走廊穿越元胞，或者，若所述第三判断单元判断目前线路与原有线路有重合，则重新触发所述元胞初选单元，并将所述第一预定搜索长度按预定阈值缩小，直至成功选择邻居元胞。

优选的，所述成本控制系数计算模块，包括：

成本值计算单元，用于根据层次分析法计算多个邻居元胞的成本值；

成本控制系数计算单元，用于根据多个邻居元胞的成本值计算多个邻居元胞的成本控制系数。

优选的，所述转换概率计算模块包括：

初始转换概率计算单元，用于根据所述成本控制系数和成本控制强度，所述方向控制系数和方向控制强度，所述信息素控制系数和信息素控制强度，确定每个邻居元胞的初始转换概率；

归一化处理单元，用于对每个邻居元胞的初始转换概率进行归一化处理，生成每个邻居元胞的转换概率。

通过以上方案可知，本发明实施例提供的一种输电线路路径自动选择方法及元胞自动机模型，包括：通过GIS对地理信息处理生成栅格数据，在所述栅格数据中选择标记点元胞，在所述标记点元胞的预设搜索长度内，选择满足预定规则的多个元胞作为邻居元胞；其中，所述标记点元胞为确定输电线路位置的元胞；根据局部成本最优机制计算多个邻居元胞的成本控制系数，根据全局方向控制机制计算多个邻居元胞的方向控制系数，根据蚁群算法信息素机制计算多个邻居元胞的信息素控制系数；根据所述成本控制系数、所述方向控制系数和所述信息素控制系数，计算多个邻居元胞的转换概率；根据多个邻居元胞的转换概率，采用轮盘赌方法在所述多个邻居元胞中确定所述标记点元胞的转化元胞；其中，所述转化元胞为与所述标记点元胞相邻的下一个标记点元胞。可见，通过GIS提供的处理后的地理信息，导入元胞自动机模型进行搜索，能自动的选择输电线路路径，提高电网规划的科学性和建设经济性，克服人工进行输电线路路径设计时需考虑的信息复杂困难，工作量大的问题。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例公开的一种输电线路路径自动选择方法流程示意图；

图2为本发明实施例公开的原始元胞自动机模型的构成示意图；

图3为本发明实施例公开的改进后的元胞自动机邻居模型示意图；

图4为本发明实施例公开的邻居元胞确定流程示意图；

图5为本发明实施例公开的元胞转化过程示意图；

图6为本发明实施例公开的元胞成本层次结构示意图；

图7为本发明实施例公开的全局方向控制机制示意图；

图8为本发明实施例公开的元胞自动机模型示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例公开了一种输电线路路径自动选择方法及元胞自动机模型，以克服人工进行输电线路路径设计时需考虑的信息复杂困难，工作量大的问题。

参见图1，本发明实施例提供的一种输电线路路径自动选择方法，包括：

S101、通过GIS对地理信息处理生成栅格数据，在所述栅格数据中选择标记点元胞，在所述标记点元胞的预设搜索长度内，选择满足预定规则的多个元胞作为邻居元胞；其中，所述标记点元胞为确定输电线路位置的元胞；

具体的，为实现输电线路路径选择的自动化，需要解决两个问题：第一，构建的路径搜索模型必须与GIS数据兼容；第二，搜索过程需要考虑复杂的地理信息对输电线路规划的影响。因此，本实施例公开的这种改进后的元胞自动机模型，能实现在GIS对地理信息处理生成栅格数据上，即在两维地图上，对输电线路路径的自动搜索。

具体的，GIS可以有效地管理、表达和处理静态空间信息，对规划区域复杂地理信息进行分析处理，转化为简单栅格数据；而改进元胞自动机模型有强大的模拟地理时空行为能力，以GIS提供的处理后的地理信息，导入改进元胞自动机路径搜索模型进行搜索，将二者结合起来可以充分发挥他们的优势，提高电网规划的科学性和建设经济性。

元胞自动机(CellularAutomaton)是由数学家StanislawM.Ulam与vonNeumann于1948年提出的，是描述自然界复杂现象的简化数学模型。它是一时间和空间都离散的动力系统，最基本的组成是元胞(格子)、元胞空间(网格)、邻居(临近元胞)及元胞转化规则(状态变换函数)四部分。元胞(Cell)散布在规则格网(LatticeGrid)中取有限的离散状态，遵循同样的作用规则，依据确定的局部规则作同步更新。大量简单的元胞通过规则相互作用而构成理想化复杂系统，描述复杂系统的整体行为，使得元胞自动机更具针对性、直观性和可控性。原始元胞自动机模型的构成如图2所示。常用的二维元胞自动机传统邻居模型都是相邻元胞的设置形式，用于输电线路路径选择存在局限性。第一，搜索步长小，不适于长距离搜索，也会导致线路曲折；第二，无法做出跨越动作。

因此，在本实施例中考虑了输电线路线路距离长、可跨越障碍的特点，对原始的邻居模型进行了改进。图3是改进的邻居元胞模型，黑色元胞是线路上当前标记点位置元胞，灰色元胞为可能的下一标记点位置的元胞，灰色元胞为邻居元胞。改进后的邻居元胞模型每一步的搜索长度可以设定，即本实施例中的预设搜索长度内可以是根据实际情况而设定的，从而更加适合输电线路的路径搜索。第一，以大步长的搜索形式代替相邻连续变化的搜索形式，减少了搜索次数，从而提高了搜索的速度；第二，这种模型减少了数据储存量和计算量，节约存储空间；第三，改进后的模型更适合输电线路路径的实际情况，不会一味避开障碍，能够做出跨越障碍的动作；第四，新模型减少了路径的曲折和转角，符合经济性要求和实际现场情况；第五，新模型有效地减少了搜索过程可能产生的交叉和迂回，有助于正确搜索到终点。

优选的，在本实施例中，在所述标记点元胞的预设搜索长度内，选择满足预定规则的多个元胞作为邻居元胞，包括：

步骤一：以所述标记点元胞的位置为基准，选取距所述标记点元胞第一预定搜索长度的元胞；

步骤二：判断所述距标记点元胞第一预定搜索长度的元胞是否允许杆塔架设；若允许，则判断所述距标记点元胞第一预定搜索长度的元胞是否即不是杆塔设立点元胞也不是线路走廊穿越元胞；

若所述距标记点元胞第一预定搜索长度的元胞即不是杆塔设立点元胞也不是线路走廊穿越元胞，则判断目前线路是否与原有线路有重合；

若当前线路与原有线路没有重合，则判定所述距标记点元胞第一预定搜索长度的元胞为邻居元胞。

其中，若所述距标记点元胞第一预定搜索长度的元胞不允许杆塔架设，

若所述距标记点元胞第一预定搜索长度的元胞是杆塔设立点元胞和/或线路走廊穿越元胞，或者，

若目前线路与原有线路有重合，则将所述第一预定搜索长度按预定阈值缩小，重新执行步骤一和步骤二，直至成功选择邻居元胞。

具体的，在本实施例中元胞转化规则决定了元胞自动机的动态演化过程，此规则是地理特征和定线原则局部和微观上的体现。本模型的转换规则实质就是线路导向线的延伸规则。

1、元胞状态

设定规划区域内元胞有三种状态，在某一时刻，规划区域内的某一元胞，如果确定为杆塔设立点元胞，那么此时刻该元胞状态为“1”；如果确定为线路走廊穿越元胞，那么此时刻该元胞状态为“2”；如果元胞既不是杆塔设立点，也不是线路走廊穿越区域，那么此时刻该元胞状态为“0”。最终由状态为“1”和“2”的元胞确定最终的规划线路。

元胞状态可以相互转换。初始0时刻，起点元胞状态为“1”，规划区域内其他元胞状态为“0”；在t时刻，被选中为杆塔设立点的元胞状态转换为“1”，此元胞和t-1时刻状态转换为“1”的元胞之间直线穿越的元胞为线路走廊穿越区域元胞，这些元胞状态转换为“2”。

2、邻居元胞确定

根据输电线路架设特点，采用改进Moore型邻居模型，确定了新的邻居元胞规则。邻居元胞需要满足以下条件：第一、在规定的杆塔架设距离范围内；第二、邻居元胞需要允许杆塔架设，即元胞类型为A，其中元胞类型的解释详见S102中；第三、元胞状态为“0”；第四、新的线路不能和原有线路重合或交叉。

满足以上4个条件的元胞成为当前元胞的邻居元胞，是下一杆塔架设的待选位置。

在邻居元胞确定过程中，首先确定条件1，即首先判断步骤一中的条件是否满足，然后对满足条件1的所有元胞依次按条件2、3、4进行判定，若不存在元胞满足以上4个条件，即输出邻居元胞列表为空时，自动改变条件1，减小杆塔架设距离，重新进行邻居元胞确定。若杆塔最小距离减小到0，仍没有满足条件的邻居元胞，说明本次搜索失败，从起点重新开始搜索。

具体的，邻居元胞的确定过程流程如下：例如设定杆塔间距离为350m到450m之间，即搜索区域距当前杆塔位置元胞的最小距离限制f＝350m，最大距离限制g＝450m，搜索区间为[f,g]＝[350,450]。若搜索结束邻居元胞个数为0，搜索区间拉近100m。其具体流程图如图4所示。

S102、根据局部成本最优机制计算多个邻居元胞的成本控制系数，根据全局方向控制机制计算多个邻居元胞的方向控制系数，根据蚁群算法信息素机制计算多个邻居元胞的信息素控制系数；

具体的，二维元胞自动机模型搜索过程随机性强，算法复杂度高，求解最佳路径时需要极长的运行时间和极大的存储空间，搜索目的性低导致结果很难令人满意。考虑到这些问题，在本实施例中求取元胞转化概率时引入了启发式搜索机制，具体包含局部成本最优机制、全局方向控制机制和蚁群算法信息素机制三部分。

具体的，元胞转化规则是整个规划构造的核心，本模型的转换规则实质就是线路导向线的延伸规则。制定输电线路路径选择模型的元胞规则需要考虑以下5个要求：第一、路径搜索从出发点开始，向着目标点方向进行搜索；第二、搜索路径要对线路不允许经过的区域和障碍物进行避让；第三、对需要跨越障碍物时做出合理跨越动作；第四、线路倾向于经过低成本值元胞区，减少线路成本；第五、尽可能保持线路的直线搜索，减少转角数量和线路长度，提高经济性。

元胞自动机路径选择模型搜索采用概率性搜索方式，以上一时刻产生的转化元胞为基准，利用邻居元胞规则确定其邻居元胞，依照邻居元胞的元胞转化规则，确定转化概率，以轮盘赌方式随机确定邻居元胞中的某一个元胞，状态转化为“1”，作为此时刻转化元胞，转化过程如图5所示，依次类推，从而实现了输电线路路径的自动选择。

1、局部成本最优机制

输电线路设计在保证其安全性、可靠性的前提下，以经济性为其主要优化目标，搜索过程也要倾向于经济性的最优进行搜索。输电线路的成本特征体现于元胞属性中的元胞成本值，成本值小的形成线路累加的成本小，反之，成本值大的累加成本大，所以要使每一步的搜索倾向于成本值小的元胞方向进行。

其中，所述根据局部成本最优机制计算多个邻居元胞的成本控制系数，包括：

根据层次分析法计算多个邻居元胞的成本值；

根据多个邻居元胞的成本值计算多个邻居元胞的成本控制系数。

具体的，影响输电线路路径选择的地理信息因素既有自然因素也有社会因素，自然因素如自然保护区范围和内容、河流湖泊、海拔值、坡度值、气温值、矿藏区范围、地质构造带等，社会因素如耕地类型、风景名胜区范围、水源区范围、飞机场升降区域、公路、信号发射站干扰区域、军事管理区等。考虑到以上地理信息因素限制性的强弱，将规划区域的元胞分为三类：

A类：线路可以穿越也可以架设杆塔的元胞(如不受限制的平原地区等)；

B类：线路可以穿越但不能架设杆塔的元胞(如河流、公路等)；

C类：线路不能穿越也不能架设杆塔的元胞(如自然保护区、飞机场升降区等)。

在建立元胞成本值的过程中，需考虑的影响因素多，而且很多因素为定性分析，各因素之间无法进行定量比较。为了解决上述问题，本文采用层次分析法(AnalyticHierarchyProcess,AHP)确定元胞成本值。

具体的，在对相关地理信息进行等级评分时，细化各项指标因素，具体到可以量化或可以定性分级的指标因子，如地形地貌、地质构造、气温、土地利用类型、覆冰区情况、污秽区情况、风速等，通过客观数据分析和专家评分等手段，确定每个指标因子对该元胞区域输电线路建设的影响评分标准如表1所示。

表1地理信息评分等级表

具体的，在建立层次结构模型时，总目标层为元胞成本值，考虑到地区差异、电压等级和建设标准的不同，将第一基准层划分为基础工程、杆塔工程、架线工程、其他工程四个部分。第二基准层为需要考虑的具体地理信息因素，如图6所示。

确定基准层中各因素评价尺度。AHP作为一个系统评价方法，在进行要素间的成对比较时必须依据一个统一的比较基准，在本实施例中采用9级比例标尺建立评价尺度，如表2所示。

表2AHP评价尺度表

构造成对比较矩阵。设某层有n个因素，X＝{x₁,x₂,…,x_n}。要比较它们对上一层某一准则(或目标)的影响程度，确定在该层中相对于某一准则所占的比重。需要对本层中两两因素之间进行的比较，比较时取上表中1～9尺度。用a_ij表示第i个因素相对于第j个因素的比较结果，则成对比较矩阵A,如下式所示：

$A={\left(a_{ij}\right)}_{n\×n}=\left(\begin{array}{cccc}{a}_{11}& a_{12}& ...& a_{1n}\\ a_{21}& a_{22}& ...& a_{2n}\\ ...& ...& ...& ...\\ a_{n1}& a_{n2}& ...& a_{nn}\end{array}\right)---\left(1\right)$

计算下层因素对上层目标的影响权重。设目标变量为z，那么z为下一层n个变量x₁,x₂,…,x_n的线性组合，即

z＝w₁x₁+w₂x₂+…+w_nx_n(2)

式中，w₁,w₂,…，w_n分别为变量x₁,x₂,…，x_n的权系数,w_i＞0，w＝(w₁,w₂,…，w_n)^T称为权向量。将权向量w＝(w₁,w₂,…，w_n)^T右乘比较矩阵A，有

Aw＝λ_maxw(3)

式中，λ_max为对比矩阵的最大特征值，该最大特征值存在且唯一。w的分量均为正向量。最后，将求得的权重向量做归一化处理，归一化处理后的向量就是获得权系数的权向量。

计算元胞成本值。设线路经过某一元胞的地理因素成本为元胞成本值，用c表示。将(1)中得到的地理信息评分代入到上述APH模型中，计算出每个元胞的成本值c。

局部成本最优机制在搜索中的启发手段，即在确定t时刻转化元胞过程中，成本低的元胞转化成线路元胞的概率高。

具体设置为，在元胞转化概率中引入成本控制系数b。各邻居元胞的成本值c(x,y)，其中(x,y)表示该元胞位置坐标，则位置坐标为(x,y)的元胞的成本控制系数为

$b_{xy}=\frac{1}{c(x,y)}---\left(4\right)$

成本控制系数将代入到总的转化概率公式中，影响转化概率。

2、全局方向控制机制

二维平面路径搜索的搜索方向随机动作很强，搜索过程容易陷入局部最优，也常常产生路径迂回现象。在输电线路路径设计的过程中，减小路径长度，减少线路转弯，从而减小输电距离和减少转角杆塔数量，有利于提升输电线路的经济性。因此在本实施例中引入了全局方向控制机制，以终点为控制点，通过控制使路径搜索方向趋向于终点方向。

如图7所示，中央为基准元胞，元胞1、元胞2为两个邻居元胞。以基准元胞分别向邻居元胞和终点方向连线，产生的夹角作为方向控制量，角度越小，搜索方向越倾向于终点方向。

具体设置为，在元胞转化概率中加入方向控制系数a：在t时刻，当前元胞坐标为(x_t,y_t),邻居元胞坐标为(x_i,y_i)，终点元胞坐标为(x_d,y_d)。以元胞(x_t,y_t)为顶点，分别向元胞(x_i,y_i)和元胞(x_d,y_d)做连线，得到夹角θ，则元胞(x_i,y_i)的方向控制系数设定为a_xy＝cosθ，即线路方向越偏向终点，该线路上元胞方向控制系数越大。

3、蚁群算法信息素机制

蚁群算法是受蚂蚁觅食过程启发而产生的一种元启发算法。每只蚂蚁在觅食过程中释放信息素，同伴会根据信息素浓度决定自己的觅食路径。经过多只蚂蚁释放信息素的不断累积和更新，短路径上的信息素浓度会升高。通过同伴间的信息素传递可以达到避开障碍，搜索最短觅食路径的目的。

元胞自动机路径搜索模式与单只蚂蚁觅食过程相同，是由起点开始向多方向的路径自由搜索，搜索时对地图环境的认识需要一个从混沌到有序的过程。蚁群算法对元胞自动机模型进行的优化，可以使每次搜索都受到上一次优质搜索结果的影响，将独立的多次搜索关联成整体搜索，对地图信息的认识和捕捉更加明确。运用路径选择模型在空间上搜索出可行解，然后用搜索出的可行解更新模型参数，使模型趋向于在高质量的解空间中搜索新的解。引入蚁群算法中的信息素机制，目的在于使每次搜索向着更加有助于最佳路径的方向发展，可以有效提高求解效率和求解精度。同时设定信息素挥发系数，避免多次搜索积累信息素浓度过高所产生的早熟收敛。

具体设置为，在元胞转化概率中设置信息素控制系数m，建立信息素浓度矩阵，每个位置元胞都有与之相对应的信息素浓度为m_xy(xy代表该位置元胞的坐标)。初始各元胞信息素相同，采用信息素更新机制，首先设定一定次数为一组，进行分组搜索，在每一组组成功搜索后，增加线路上元胞信息素浓度Δm，

$\mathrm{\Δ}m=\frac{1}{w}---\left(5\right)$

式中w为线路总成本。

设定信息素挥发系数，新信息素矩阵中信息素(x,y)位置元胞信息素浓度为m′_xy，

m′_xy＝(1-σ)(m_xy+Δm)(6)

式中σ为信息素挥发系数，σ∈(0,1)。

然后利用更新后的信息素浓度矩阵，进行下一组搜索。在搜索过程中，信息素控制系数大，元胞转化概率会相应提高。

S103、根据所述成本控制系数、所述方向控制系数和所述信息素控制系数，计算多个邻居元胞的转换概率；

其中，根据所述成本控制系数、所述方向控制系数和所述信息素控制系数，计算多个邻居元胞的转换概率，包括：

根据所述成本控制系数和成本控制强度，所述方向控制系数和方向控制强度，所述信息素控制系数和信息素控制强度，确定每个邻居元胞的初始转换概率，并对每个邻居元胞的初始转换概率进行归一化处理，生成每个邻居元胞的转换概率。

元胞转化概率指地图上元胞随机转化为线路上标记点元胞的概率，在确定输电线路路径过程中，由于上述局部成本、方向控制、信息素控制在不同条件下对于元胞转化的影响程度不同，所以本实施例中的元胞转化概率不是单一的三个参数的合成，而是设置了三个参数的控制强度。

设定元胞的转化概率为p(x,y)，方向控制系数a、成本控制系数b、信息素控制系数m的控制强度分别为α、β、γ。邻居元胞转化概率：

$p(x,y)=a_{xy}^{\mathrm{\α}}{b}_{xy}^{\mathrm{\β}}{m}_{xy}^{\mathrm{\γ}}---\left(7\right)$

式中x，y表示元胞的位置坐标。

输电线路路径的唯一性，使得在确定每一个标记点元胞时，只能选择邻居元胞中的一个进行转化，所以在计算转化概率的过程中需要进行归一化处里，处理后的元胞转化概率：

$p_t(x,y)=\frac{p(x,y)}{p_{sum}}---\left(8\right)$

式中p_sum表示t时刻所有邻居元胞转化概率之和。

S104、根据多个邻居元胞的转换概率，采用轮盘赌方法在所述多个邻居元胞中确定所述标记点元胞的转化元胞；其中，所述转化元胞为与所述标记点元胞相邻的下一个标记点元胞。

具体的，在确定每个邻居元胞的转化概率p_t(x,y)之后，采用轮盘赌方法，随机选取邻居元胞中的一个为下一转化元胞。

本发明实施例提供的一种输电线路路径自动选择方法，包括：通过GIS对地理信息处理生成栅格数据，在所述栅格数据中选择标记点元胞，在所述标记点元胞的预设搜索长度内，选择满足预定规则的多个元胞作为邻居元胞；其中，所述标记点元胞为确定输电线路位置的元胞；根据局部成本最优机制计算多个邻居元胞的成本控制系数，根据全局方向控制机制计算多个邻居元胞的方向控制系数，根据蚁群算法信息素机制计算多个邻居元胞的信息素控制系数；根据所述成本控制系数、所述方向控制系数和所述信息素控制系数，计算多个邻居元胞的转换概率；根据多个邻居元胞的转换概率，采用轮盘赌方法在所述多个邻居元胞中确定所述标记点元胞的转化元胞；其中，所述转化元胞为与所述标记点元胞相邻的下一个标记点元胞。

可见，在本实施例中，在标记点元胞搜索相邻的邻居元胞时，是在标记点元胞的预设搜索长度内进行搜索，这种以大步长的搜索形式代替现有技术中相邻连续变化的搜索形式，减少了搜索次数，从而提高了搜索的速度；减少了数据储存量和计算量，节约存储空间；且改进后的元胞自机模型更适合输电线路路径的实际情况，不会一味避开障碍，能够做出跨越障碍的动作，减少了路径的曲折和转角，符合经济性要求和实际现场情况，有效地减少了搜索过程可能产生的交叉和迂回，有助于正确搜索到终点。

并且GIS可以有效地管理、表达和处理静态空间信息，对规划区域复杂地理信息进行分析处理，转化为简单栅格数据；而改进元胞自动机模型有强大的模拟地理时空行为能力，以GIS提供的处理后的地理信息，导入元胞自动模型进行搜索，将二者结合起来可以充分发挥他们的优势，提高电网规划的科学性和建设经济性。

下面对本发明实施例提供的元胞自动机模型进行介绍，下文描述的元胞自动机模型与上文描述的输电线路路径自动选择方法可以相互参照。

参见图8，本发明实施例提供的一种元胞自动机模型，包括：

数据接收模块100，用于接收GIS对地理信息处理后生成的栅格数据；

标记点元胞选择模块200，用于在所述栅格数据中选择标记点元胞；

邻居元胞选择模块300，用于在所述标记点元胞的预设搜索长度内，选择满足预定规则的多个元胞作为邻居元胞；其中，所述标记点元胞为确定输电线路位置的元胞；

成本控制系数计算模块400，用于根据局部成本最优机制计算多个邻居元胞的成本控制系数；

方向控制系数计算模块500，用于根据全局方向控制机制计算多个邻居元胞的方向控制系数；

信息素控制系数计算模块600，用于根据蚁群算法信息素机制计算多个邻居元胞的信息素控制系数；

转换概率计算模块700，用于根据所述成本控制系数、所述方向控制系数和所述信息素控制系数，计算多个邻居元胞的转换概率；

转化元胞确定模块800，用于根据多个邻居元胞的转换概率，采用轮盘赌方法在所述多个邻居元胞中确定所述标记点元胞的转化元胞；其中，所述转化元胞为与所述标记点元胞相邻的下一个标记点元胞。

基于上述技术方案，所述邻居元胞选择模块300，包括：

元胞初选单元，用于以所述标记点元胞的位置为基准，选取距所述标记点元胞第一预定搜索长度的元胞；

第一判断单元，用于判断所述距标记点元胞第一预定搜索长度的元胞是否允许杆塔架设；若允许，则触发第二判断单元；

所述第二判断单元，用于判断所述距标记点元胞第一预定搜索长度的元胞是否即不是杆塔设立点元胞也不是线路走廊穿越元胞；若所述距标记点元胞第一预定搜索长度的元胞即不是杆塔设立点元胞也不是线路走廊穿越元

胞，则触发第三判断单元；

所述第三判断单元，用于判断目前线路是否与原有线路有重合；若当前线路与原有线路没有重合，则判定所述距标记点元胞第一预定搜索长度的元胞为邻居元胞。

基于上述技术方案，若所述第一判断单元判断所述距标记点元胞第一预定搜索长度的元胞不允许杆塔架设，若所述第二判断单元判断所述距标记点元胞第一预定搜索长度的元胞是杆塔设立点元胞和/或线路走廊穿越元胞，或者，若所述第三判断单元判断目前线路与原有线路有重合，则重新触发所述元胞初选单元，并将所述第一预定搜索长度按预定阈值缩小，直至成功选择邻居元胞。

基于上述技术方案，所述成本控制系数计算模块400，包括：

成本值计算单元，用于根据层次分析法计算多个邻居元胞的成本值；

成本控制系数计算单元，用于根据多个邻居元胞的成本值计算多个邻居元胞的成本控制系数。

基于上述技术方案，所述转换概率计算模块700包括：

初始转换概率计算单元，用于根据所述成本控制系数和成本控制强度，所述方向控制系数和方向控制强度，所述信息素控制系数和信息素控制强度，确定每个邻居元胞的初始转换概率；

归一化处理单元，用于对每个邻居元胞的初始转换概率进行归一化处理，生成每个邻居元胞的转换概率。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种输电线路路径自动选择方法，其特征在于，包括：

通过GIS对地理信息处理生成栅格数据，在所述栅格数据中选择标记点元胞，在所述标记点元胞的预设搜索长度内，选择满足预定规则的多个元胞作为邻居元胞；其中，所述标记点元胞为确定输电线路位置的元胞；

根据局部成本最优机制计算多个邻居元胞的成本控制系数，根据全局方向控制机制计算多个邻居元胞的方向控制系数，根据蚁群算法信息素机制计算多个邻居元胞的信息素控制系数；

根据所述成本控制系数、所述方向控制系数和所述信息素控制系数，计算多个邻居元胞的转换概率；

根据多个邻居元胞的转换概率，采用轮盘赌方法在所述多个邻居元胞中确定所述标记点元胞的转化元胞；其中，所述转化元胞为与所述标记点元胞相邻的下一个标记点元胞。

2.根据权利要求1所述的输电线路路径自动选择方法，其特征在于，在所述标记点元胞的预设搜索长度内，选择满足预定规则的多个元胞作为邻居元胞，包括：

步骤一：以所述标记点元胞的位置为基准，选取距所述标记点元胞第一预定搜索长度的元胞；

步骤二：判断所述距标记点元胞第一预定搜索长度的元胞是否允许杆塔架设；若允许，则判断所述距标记点元胞第一预定搜索长度的元胞是否即不是杆塔设立点元胞也不是线路走廊穿越元胞；

若所述距标记点元胞第一预定搜索长度的元胞即不是杆塔设立点元胞也不是线路走廊穿越元胞，则判断目前线路是否与原有线路有重合；

若当前线路与原有线路没有重合，则判定所述距标记点元胞第一预定搜索长度的元胞为邻居元胞。

3.根据权利要求2所述的输电线路路径自动选择方法，其特征在于，

若所述距标记点元胞第一预定搜索长度的元胞不允许杆塔架设，

若所述距标记点元胞第一预定搜索长度的元胞是杆塔设立点元胞和/或线路走廊穿越元胞，或者，

若目前线路与原有线路有重合，则将所述第一预定搜索长度按预定阈值缩小，重新执行步骤一和步骤二，直至成功选择邻居元胞。

4.根据权利要求1所述的输电线路路径自动选择方法，其特征在于，所述根据局部成本最优机制计算多个邻居元胞的成本控制系数，包括：

根据层次分析法计算多个邻居元胞的成本值；

根据多个邻居元胞的成本值计算多个邻居元胞的成本控制系数。

5.根据权利要求1-4中任意一项所述的输电线路路径自动选择方法，其特征在于，根据所述成本控制系数、所述方向控制系数和所述信息素控制系数，计算多个邻居元胞的转换概率，包括：

根据所述成本控制系数和成本控制强度，所述方向控制系数和方向控制强度，所述信息素控制系数和信息素控制强度，确定每个邻居元胞的初始转换概率，并对每个邻居元胞的初始转换概率进行归一化处理，生成每个邻居元胞的转换概率。

6.一种元胞自动机模型，其特征在于，包括：

数据接收模块，用于接收GIS对地理信息处理后生成的栅格数据；

标记点元胞选择模块，用于在所述栅格数据中选择标记点元胞；其中，所述标记点元胞为确定输电线路位置的元胞；

邻居元胞选择模块，用于在所述标记点元胞的预设搜索长度内，选择满足预定规则的多个元胞作为邻居元胞；

成本控制系数计算模块，用于根据局部成本最优机制计算多个邻居元胞的成本控制系数；

方向控制系数计算模块，用于根据全局方向控制机制计算多个邻居元胞的方向控制系数；

信息素控制系数计算模块，用于根据蚁群算法信息素机制计算多个邻居元胞的信息素控制系数；

转换概率计算模块，用于根据所述成本控制系数、所述方向控制系数和所述信息素控制系数，计算多个邻居元胞的转换概率；

转化元胞确定模块，用于根据多个邻居元胞的转换概率，采用轮盘赌方法在所述多个邻居元胞中确定所述标记点元胞的转化元胞；其中，所述转化元胞为与所述标记点元胞相邻的下一个标记点元胞。

7.根据权利要求6所述的元胞自动机模型，其特征在于，所述邻居元胞选择模块，包括：

元胞初选单元，用于以所述标记点元胞的位置为基准，选取距所述标记点元胞第一预定搜索长度的元胞；

第一判断单元，用于判断所述距标记点元胞第一预定搜索长度的元胞是否允许杆塔架设；若允许，则触发第二判断单元；

所述第二判断单元，用于判断所述距标记点元胞第一预定搜索长度的元胞是否即不是杆塔设立点元胞也不是线路走廊穿越元胞；若所述距标记点元胞第一预定搜索长度的元胞即不是杆塔设立点元胞也不是线路走廊穿越元胞，则触发第三判断单元；

所述第三判断单元，用于判断目前线路是否与原有线路有重合；若当前线路与原有线路没有重合，则判定所述距标记点元胞第一预定搜索长度的元胞为邻居元胞。

8.根据权利要求7所述的元胞自动机模型，其特征在于，若所述第一判断单元判断所述距标记点元胞第一预定搜索长度的元胞不允许杆塔架设，若所述第二判断单元判断所述距标记点元胞第一预定搜索长度的元胞是杆塔设立点元胞和/或线路走廊穿越元胞，或者，若所述第三判断单元判断目前线路与原有线路有重合，则重新触发所述元胞初选单元，并将所述第一预定搜索长度按预定阈值缩小，直至成功选择邻居元胞。

9.根据权利要求6所述的元胞自动机模型，其特征在于，所述成本控制系数计算模块，包括：

成本值计算单元，用于根据层次分析法计算多个邻居元胞的成本值；

成本控制系数计算单元，用于根据多个邻居元胞的成本值计算多个邻居元胞的成本控制系数。

10.根据权利要求6-9中任意一项所述的元胞自动机模型，其特征在于，所述转换概率计算模块包括：

初始转换概率计算单元，用于根据所述成本控制系数和成本控制强度，所述方向控制系数和方向控制强度，所述信息素控制系数和信息素控制强度，确定每个邻居元胞的初始转换概率；

归一化处理单元，用于对每个邻居元胞的初始转换概率进行归一化处理，生成每个邻居元胞的转换概率。