CN109447344A - 基于配网故障大数据的抢修驻点和路径优化方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于配网故障大数据的抢修驻点和路径优化方法及系统，属于配网抢修驻点及路径优化领域，其特征在于：所述基于配网故障大数据的抢修驻点和路径优化方法包括如下步骤：S1、获取目标区域内的历史故障、配电网线路地理信息、天气状况、物理约束数据，综合考虑多种故障抢修影响因素，建立配电网抢修驻点和路径优化模型；S2、采用基于统计聚类法进行全局计算，实现对抢修驻点的优化配置及路径规划，缩短平均抢修时间，提高配电网抢修工作效率。本发明解决了目前配网抢修驻点配置主要依赖于主观经验判断，缺少科学建模，较少综合考虑多种故障抢修影响因素，造成抢修驻点配置和路径选择不合理，导致配电网故障抢修时间的增加的问题。

Description

基于配网故障大数据的抢修驻点和路径优化方法及系统
技术领域
本发明属于配网抢修驻点及路径优化领域，尤其涉及一种基于配网故障大数据的抢修驻点和路径优化方法及系统。
背景技术
众所周知，电力系统中各种电压的变电所及输配电线路组成的整体，称为电力网，简称电网。它包含变电、输电、配电三个单元。电力网的任务是输送与分配电能，改变电压。电网的安全正常运营是保证人力正常生产生活的关键因素，为了保证电网的正常安全运营，需要配置一些抢修驻点。
目前配网抢修驻点配置主要依赖于主观经验判断，缺少科学建模，较少综合考虑多种故障抢修影响因素，造成抢修驻点配置和路径选择不合理，导致配电网故障抢修时间的增加，一定程度上降低了配电网抢修的效率。随着电力大数据技术的不断发展，挖掘配网故障大数据以优化抢修驻点和路径，能够缩短抢修时间，提高配网抢修工作效率。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明旨在解决目前配网抢修驻点配置主要依赖于主观经验判断，缺少科学建模，较少综合考虑多种故障抢修影响因素，造成抢修驻点配置和路径选择不合理，导致配电网故障抢修时间的增加的问题。
本发明的目的在于提供一种基于配网故障大数据的抢修驻点和路径优化方法，包括如下步骤：
S1、获取目标区域内的历史故障、配电网线路地理信息、天气状况、物理约束数据，综合考虑多种故障抢修影响因素，建立配电网抢修驻点和路径优化模型；
S2、采用基于统计聚类法进行全局计算，实现对抢修驻点的优化配置及路径规划，缩短平均抢修时间，提高配电网抢修工作效率。
进一步：在上述S1中：
配电网抢修驻点及路径最优化模型表达形式如下：
定义变量：
Z＝(z1,z2,...,zN)为已知的N个故障点的位置坐标；
X＝(x1,x2,...,xM)为未知的M个待求驻点的位置坐标；
wij≥0，i＝1,…,M,j＝1,…,N；wij表示从xi到zj的影响因素的权重；
目标函数：
C表示优化目标为抢修驻点到故障点的加权距离，使得加权距离最短；||xi-zj||为xi到zj的距离；
约束条件为：
表示故障点到达驻点的影响因素的权重和为1；
S＝{s1,…,sL}为具有L个影响因子的集合，则S将Z分成了L个{Z1,…,ZL}不相交簇，si的权重si为天气影响因素或道路影响因素或历史故障影响因素或线路影响因素；
确定单个驻点的抢修覆盖范围：
Pa＝π×[(V×α)×(ta-ts)]；Pa为区分城区、郊区的单个驻点的覆盖范围，Pa1、Pa2分别表示为城区和郊区的单个驻点的覆盖范围，V为平均车速，ta为到场时间，ts为寻址时间，α为拥堵系数，对应当地交通拥堵指数；
按照供电区域面积计算驻点数量，表达式如下，
Q＝Q1+Q2＝P1/Pa1+P2/Pa2
式中，Q1为城区驻点数量，Q2为郊区驻点数量，P1为城区供电面积，P2为郊区供电面积。
更进一步：在上述S2中：所述统计聚类法的全局优化所涉及的有K个故障点，Q个抢修驻点，使每一份中的每个故障点到达对应驻点的加权距离要比到达其他驻点的加权距离小，优化算法流程如下，
步骤1.定义表示在第t次迭代时Z的Q个不相交簇，t＝1，2，…,n；提供一个初始化划分
步骤2.通过求解单设施韦伯问题进行选址迭代计算。在t次迭代时，
步骤3.分配迭代。r表示待重新分配zj的数量，令r＝0，如果且则zj分配到更新。
步骤4：重复步骤2和步骤3，故障分配和驻点选址之间不断交替，直到不需要再分配时，即为最优化抢修驻点，优化过程中考虑了多种影响因素，加权距离更加靠近故障点，等效于最优路径。
本发明的目的在于提供一种基于配网故障大数据的抢修驻点和路径优化方法的系统，包括：
模型数据模块，获取目标区域内的历史故障、配电网线路地理信息、天气状况、物理约束数据，综合考虑多种故障抢修影响因素，建立配电网抢修驻点和路径优化模型；
优化配置及路径规划模块、采用基于统计聚类法进行全局计算，实现对抢修驻点的优化配置及路径规划，缩短平均抢修时间，提高配电网抢修工作效率
本发明的目的在于提供一种实现上述基于配网故障大数据的抢修驻点和路径优化方法的计算机程序。
本发明的目的在于提供一种实现上述基于配网故障大数据的抢修驻点和路径优化方法的信息数据处理终端。
本发明的目的在于提供一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的基于配网故障大数据的抢修驻点和路径优化方法。
综上所述，本发明的优点及积极效果为：
本专利在于克服现有技术不足之处，分析挖掘了一定区域范围内的历史故障、配电网线路地理信息、天气状况、物理约束等，综合考虑了多种故障抢修影响因素，建立了配电网抢修驻点和路径优化模型；采用基于统计聚类法进行全局计算，实现了对抢修驻点的优化配置及路径规划，缩短了平均抢修时间，提高了配电网抢修工作效率。本发明解决目前配网抢修驻点配置主要依赖于主观经验判断，缺少科学建模，较少综合考虑多种故障抢修影响因素，造成抢修驻点配置和路径选择不合理，导致配电网故障抢修时间的增加的问题。
附图说明
图1为本发明优选实施例的流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
请参阅图1，一种基于配网故障大数据的抢修驻点和路径优化方法，分析挖掘一定区域范围内的历史故障、配电网线路地理信息、天气状况、物理约束等，综合考虑多种故障抢修影响因素，建立配电网抢修驻点和路径优化模型；采用基于统计聚类法进行全局计算，实现对抢修驻点的优化配置及路径规划，缩短平均抢修时间，提高配电网抢修工作效率。
本发明具体实施例：
步骤一，配电网抢修驻点及路径最优化模型表达形式如下：
定义变量：
Z＝(z1,z2,...,zN)为已知的N个故障点的位置坐标；
X＝(x1,x2,...,xM)为未知的M个待求驻点的位置坐标；
wij≥0，i＝1,…,M,j＝1,…,N；wij表示从xi到zj的影响因素的权重；
目标函数：
C表示优化目标为抢修驻点到故障点的加权距离，使得加权距离最短；||xi-zj||为xi到zj的距离；
约束条件为：
表示故障点到达驻点的影响因素的权重和为1；
定义S＝{s1,…,sL}为具有L个影响因子的集合，则S将Z分成了L个{Z1,…,ZL}不相交簇，si的权重si可以为天气、道路、历史故障、线路等影响因素；
确定单个驻点的抢修覆盖范围：
Pa＝π×[(V×α)×(ta-ts)]；Pa为区分城区、郊区的单个驻点的覆盖范围，Pa1、Pa2分别表示为城区和郊区的单个驻点的覆盖范围，V为平均车速，ta为到场时间，ts为寻址时间，α为拥堵系数，对应当地交通拥堵指数；
按照供电区域面积计算驻点数量，表达式如下，
Q＝Q1+Q2＝P1/Pa1+P2/Pa2
式中，Q1为城区驻点数量，Q2为郊区驻点数量，P1为城区供电面积，P2为郊区供电面积。
步骤二，基于统计聚类法的全局优化所涉及的有K个故障点，Q个抢修驻点,使每一份中的每个故障点到达对应驻点的加权距离要比到达其他驻点的加权距离小，优化算法流程如下，
1.定义表示在第t次迭代时Z的Q个不相交簇，t＝1，2，…,n；提供一个初始化划分
2.通过求解单设施韦伯问题进行选址迭代计算。在t次迭代时，
3.分配迭代。r表示待重新分配zj的数量，令r＝0，如果且则zj分配到更新。
4.重复步骤2和步骤3，故障分配和驻点选址之间不断交替，直到不需要再分配时，即为最优化抢修驻点，优化过程中考虑了多种影响因素，加权距离更加靠近故障点，等效于最优路径。
一种基于配网故障大数据的抢修驻点和路径优化方法的系统，包括：
模型数据模块，获取目标区域内的历史故障、配电网线路地理信息、天气状况、物理约束数据，综合考虑多种故障抢修影响因素，建立配电网抢修驻点和路径优化模型；
模型数据模块具体为：
配电网抢修驻点及路径最优化模型表达形式如下：
定义变量：
Z＝(z1,z2,...,zN)为已知的N个故障点的位置坐标；
X＝(x1,x2,...,xM)为未知的M个待求驻点的位置坐标；
wij≥0，i＝1,…,M,j＝1,…,N；为未知变量，表示从xi到zj的影响因素的权重；
目标函数：
C表示优化目标为抢修驻点到故障点的加权距离，使得加权距离最短；||xi-zj||为xi到zj的距离；
约束条件为：
表示故障点到达驻点的影响因素的权重和为1；
定义S＝{s1,…,sL}为具有L个影响因子的集合，则S将Z分成了L个{Z1,…,ZL}不相交簇，si的权重si可以为天气、道路、历史故障、线路等影响因素；
确定单个驻点的抢修覆盖范围：
Pa＝π×[(V×α)×(ta-ts)]；Pa为区分城区、郊区的单个驻点的覆盖范围，Pa1、Pa2分别表示为城区和郊区的单个驻点的覆盖范围，V为平均车速，ta为到场时间，ts为寻址时间，α为拥堵系数，对应当地交通拥堵指数；
按照供电区域面积计算驻点数量，表达式如下，
Q＝Q1+Q2＝P1/Pa1+P2/Pa2
式中，Q1为城区驻点数量，Q2为郊区驻点数量，P1为城区供电面积，P2为郊区供电面积。
优化配置及路径规划模块，采用基于统计聚类法进行全局计算，实现对抢修驻点的优化配置及路径规划，缩短平均抢修时间，提高配电网抢修工作效率。
优化配置及路径规划模块具体为：
基于统计聚类法的全局优化所涉及的有K个故障点，Q个抢修驻点,使每一份中的每个故障点到达对应驻点的加权距离要比到达其他驻点的加权距离小，优化算法流程如下，
1.定义表示在第t次迭代时Z的Q个不相交簇，t＝1，2，…,n；提供一个初始化划分
2.通过求解单设施韦伯问题进行选址迭代计算。在t次迭代时，
3.分配迭代。r表示待重新分配zj的数量，令r＝0，如果且则zj分配到更新。
4.重复步骤2和步骤3，故障分配和驻点选址之间不断交替，直到不需要再分配时，即为最优化抢修驻点，优化过程中考虑了多种影响因素，加权距离更加靠近故障点，等效于最优路径。
一种实现基于配网故障大数据的抢修驻点和路径优化方法的计算机程序，上述基于配网故障大数据的抢修驻点和路径优化方法具体为：
步骤一，配电网抢修驻点及路径最优化模型表达形式如下：
定义变量：
Z＝(z1,z2,...,zN)为已知的N个故障点的位置坐标；
X＝(x1,x2,...,xM)为未知的M个待求驻点的位置坐标；
wij≥0，i＝1,…,M,j＝1,…,N；wij表示从xi到zj的影响因素的权重；
目标函数：
C表示优化目标为抢修驻点到故障点的加权距离，使得加权距离最短；||xi-zj||为xi到zj的距离；
约束条件为：
表示故障点到达驻点的影响因素的权重和为1；
定义S＝{s1,…,sL}为具有L个影响因子的集合，则S将Z分成了L个{Z1,…,ZL}不相交簇，si的权重si可以为天气、道路、历史故障、线路等影响因素；
确定单个驻点的抢修覆盖范围：
Pa＝π×[(V×α)×(ta-ts)]；Pa为区分城区、郊区的单个驻点的覆盖范围，Pa1、Pa2分别表示为城区和郊区的单个驻点的覆盖范围，V为平均车速，ta为到场时间，ts为寻址时间，α为拥堵系数，对应当地交通拥堵指数；
按照供电区域面积计算驻点数量，表达式如下，
Q＝Q1+Q2＝P1/Pa1+P2/Pa2
式中，Q1为城区驻点数量，Q2为郊区驻点数量，P1为城区供电面积，P2为郊区供电面积。
步骤二，基于统计聚类法的全局优化所涉及的有K个故障点，Q个抢修驻点,使每一份中的每个故障点到达对应驻点的加权距离要比到达其他驻点的加权距离小，优化算法流程如下，
1.定义表示在第t次迭代时Z的Q个不相交簇，t＝1，2，…,n；提供一个初始化划分
2.通过求解单设施韦伯问题进行选址迭代计算。在t次迭代时，
3.分配迭代。r表示待重新分配zj的数量，令r＝0，如果且则zj分配到更新。
4.重复步骤2和步骤3，故障分配和驻点选址之间不断交替，直到不需要再分配时，即为最优化抢修驻点，优化过程中考虑了多种影响因素，加权距离更加靠近故障点，等效于最优路径。
一种实现基于配网故障大数据的抢修驻点和路径优化方法的信息数据处理终端，上述基于配网故障大数据的抢修驻点和路径优化方法具体为：
步骤一，配电网抢修驻点及路径最优化模型表达形式如下：
定义变量：
Z＝(z1,z2,...,zN)为已知的N个故障点的位置坐标；
X＝(x1,x2,...,xM)为未知的M个待求驻点的位置坐标；
wij≥0，i＝1,…,M,j＝1,…,N；为未知变量，表示从xi到zj的影响因素的权重；
目标函数：
C表示优化目标为抢修驻点到故障点的加权距离，使得加权距离最短；||xi-zj||为xi到zj的距离；
约束条件为：
表示故障点到达驻点的影响因素的权重和为1；
定义S＝{s1,…,sL}为具有L个影响因子的集合，则S将Z分成了L个{Z1,…,ZL}不相交簇，si的权重si可以为天气、道路、历史故障、线路等影响因素；
确定单个驻点的抢修覆盖范围：
Pa＝π×[(V×α)×(ta-ts)]；Pa为区分城区、郊区的单个驻点的覆盖范围，Pa1、Pa2分别表示为城区和郊区的单个驻点的覆盖范围，V为平均车速，ta为到场时间，ts为寻址时间，α为拥堵系数，对应当地交通拥堵指数；
按照供电区域面积计算驻点数量，表达式如下，
Q＝Q1+Q2＝P1/Pa1+P2/Pa2
式中，Q1为城区驻点数量，Q2为郊区驻点数量，P1为城区供电面积，P2为郊区供电面积。
步骤二，基于统计聚类法的全局优化所涉及的有K个故障点，Q个抢修驻点,使每一份中的每个故障点到达对应驻点的加权距离要比到达其他驻点的加权距离小，优化算法流程如下，
1.定义表示在第t次迭代时Z的Q个不相交簇，t＝1，2，…,n；提供一个初始化划分
2.通过求解单设施韦伯问题进行选址迭代计算。在t次迭代时，
3.分配迭代。r表示待重新分配zj的数量，令r＝0，如果且则zj分配到更新。
4.重复步骤2和步骤3，故障分配和驻点选址之间不断交替，直到不需要再分配时，即为最优化抢修驻点，优化过程中考虑了多种影响因素，加权距离更加靠近故障点，等效于最优路径。
本发明的目的在于提供一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的基于配网故障大数据的抢修驻点和路径优化方法，上述基于配网故障大数据的抢修驻点和路径优化方法具体为：
步骤一，配电网抢修驻点及路径最优化模型表达形式如下：
定义变量：
Z＝(z1,z2,...,zN)为已知的N个故障点的位置坐标；
X＝(x1,x2,...,xM)为未知的M个待求驻点的位置坐标；
wij≥0，i＝1,…,M,j＝1,…,N；为未知变量，表示从xi到zj的影响因素的权重；
目标函数：
C表示优化目标为抢修驻点到故障点的加权距离，使得加权距离最短；||xi-zj||为xi到zj的距离；
约束条件为：
表示故障点到达驻点的影响因素的权重和为1；
定义S＝{s1,…,sL}为具有L个影响因子的集合，则S将Z分成了L个{Z1,…,ZL}不相交簇，si的权重si可以为天气、道路、历史故障、线路等影响因素；
确定单个驻点的抢修覆盖范围：
Pa＝π×[(V×α)×(ta-ts)]；Pa为区分城区、郊区的单个驻点的覆盖范围，Pa1、Pa2分别表示为城区和郊区的单个驻点的覆盖范围，V为平均车速，ta为到场时间，ts为寻址时间，α为拥堵系数，对应当地交通拥堵指数；
按照供电区域面积计算驻点数量，表达式如下，
Q＝Q1+Q2＝P1/Pa1+P2/Pa2
式中，Q1为城区驻点数量，Q2为郊区驻点数量，P1为城区供电面积，P2为郊区供电面积。
步骤二，基于统计聚类法的全局优化所涉及的有K个故障点，Q个抢修驻点,使每一份中的每个故障点到达对应驻点的加权距离要比到达其他驻点的加权距离小，优化算法流程如下，
1.定义表示在第t次迭代时Z的Q个不相交簇，t＝1，2，…,n；提供一个初始化划分
2.通过求解单设施韦伯问题进行选址迭代计算。在t次迭代时，
3.分配迭代。r表示待重新分配zj的数量，令r＝0，如果且则zj分配到更新。
4.重复步骤2和步骤3，故障分配和驻点选址之间不断交替，直到不需要再分配时，即为最优化抢修驻点，优化过程中考虑了多种影响因素，加权距离更加靠近故障点，等效于最优路径。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用全部或部分地以计算机程序产品的形式实现，所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载或执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输)。所述计算机可读取存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘SolidState Disk(SSD))等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，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。

Claims (7)

1.一种基于配网故障大数据的抢修驻点和路径优化方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1、获取目标区域内的历史故障、配电网线路地理信息、天气状况、物理约束数据，综合考虑多种故障抢修影响因素，建立配电网抢修驻点和路径优化模型；
S2、采用基于统计聚类法进行全局计算，实现对抢修驻点的优化配置及路径规划，缩短平均抢修时间，提高配电网抢修工作效率。
2.根据权利要求1所述的基于配网故障大数据的抢修驻点和路径优化方法，其特征在于：在上述S1中：
配电网抢修驻点及路径最优化模型表达形式如下：
定义变量：
Z＝(z1,z2,...,zN)为已知的N个故障点的位置坐标；
X＝(x1,x2,...,xM)为未知的M个待求驻点的位置坐标；
wij≥0，i＝1,…,M,j＝1,…,N；wij表示从xi到zj的影响因素的权重；
目标函数：
C表示优化目标为抢修驻点到故障点的加权距离，使得加权距离最短；||xi-zj||为xi到zj的距离；
约束条件为：
表示故障点到达驻点的影响因素的权重和为1；
S＝{s1,…,sL}为具有L个影响因子的集合，则S将Z分成了L个{Z1,…,ZL}不相交簇，si的权重si为天气影响因素或道路影响因素或历史故障影响因素或线路影响因素；
确定单个驻点的抢修覆盖范围：
Pa＝π×[(V×α)×(ta-ts)]；Pa为区分城区、郊区的单个驻点的覆盖范围，Pa1、Pa2分别表示为城区和郊区的单个驻点的覆盖范围，V为平均车速，ta为到场时间，ts为寻址时间，α为拥堵系数，对应当地交通拥堵指数；
按照供电区域面积计算驻点数量，表达式如下，
Q＝Q1+Q2＝P1/Pa1+P2/Pa2
式中，Q1为城区驻点数量，Q2为郊区驻点数量，P1为城区供电面积，P2为郊区供电面积。
3.根据权利要求2所述的基于配网故障大数据的抢修驻点和路径优化方法，其特征在于：在上述S2中：所述统计聚类法的全局优化所涉及的有K个故障点，Q个抢修驻点，使每一份中的每个故障点到达对应驻点的加权距离要比到达其他驻点的加权距离小，优化算法流程如下，
步骤1.定义表示在第t次迭代时Z的Q个不相交簇，t＝1，2，…,n；提供一个初始化划分
步骤2.通过求解单设施韦伯问题进行选址迭代计算，在t次迭代时，
步骤3.分配迭代，r表示待重新分配zj的数量，令r＝0，如果且则zj分配到更新；
步骤4：重复步骤2和步骤3，故障分配和驻点选址之间不断交替，直到不需要再分配时，即为最优化抢修驻点，优化过程中考虑了多种影响因素，加权距离更加靠近故障点，等效于最优路径。
4.一种基于权利要求3所述的基于配网故障大数据的抢修驻点和路径优化方法的系统，其特征在于：包括：
模型数据模块，获取目标区域内的历史故障、配电网线路地理信息、天气状况、物理约束数据，综合考虑多种故障抢修影响因素，建立配电网抢修驻点和路径优化模型；
优化配置及路径规划模块、采用基于统计聚类法进行全局计算，实现对抢修驻点的优化配置及路径规划，缩短平均抢修时间，提高配电网抢修工作效率。
5.一种实现权利要求1-3任一项所述基于配网故障大数据的抢修驻点和路径优化方法的计算机程序。
6.一种实现权利要求1-3任一项所述基于配网故障大数据的抢修驻点和路径优化方法的信息数据处理终端。
7.一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1-3任一项所述的基于配网故障大数据的抢修驻点和路径优化方法。
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