CN112434957B - 一种基于元胞自动机的配网线路巡检区域网格划分方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于配电网线路巡检技术领域，更具体地，涉及一种基于元胞自动机的配网线路巡检区域网格划分方法；包括以下步骤：S1.基于聚类分析进行负荷和气候预测；S2.根据步骤S1负荷和气候预测结果，建立配电线路巡检区域划分评价指标体系；S3.建立考虑物理信息流协同优化和层次熵权评价的网格划分模型，计算组合权重，建立约束条件；S4.上述步骤构建的网格划分模型进行求解，制定网格编码方法，基于元胞自动机求解得到最优规划方案。将本发明的网格划分方法应用于配电线路巡检区域网格划分层面，考虑了多层次指标评价，提高了网格划分方案的适应性，可有效提升无人机巡检的科学性、合理性与安全性，增强电力系统运维部门的管理能力。

Description

一种基于元胞自动机的配网线路巡检区域网格划分方法

技术领域

本发明属于配电网线路巡检技术领域，更具体地，涉及一种基于元胞自动机的配网线路巡检区域网格划分方法。

背景技术

近年来，电力需求增长势头迅猛，电网装机容量不断增大，随着线路的大量建设，覆盖面越来越广阔，地形状况也越发复杂多样。一直以来怎样解决电网建设中跨地形的精确维护和提高效率都是难以解决的问题。另一方面，电力系统正成为一个融合电力与信息的物理信息融合系统(CPS)。传统的、被动式的信息获取途径，僵化的、按部就班式的资源请求与资源配给，带来的是效率低下的事件处置能为；各自为阵、界限分明的管理划分，分散复杂的组织架构，为信息的传输和资源的调配筑起层层壁垒。配电网网格化是指按网架现状、负荷分布、地理分界等实际情况，将复杂的配电网划分为多个相对独立的网格，在一定的网格区域内进行配电线路巡检，保证配电线路巡检的合理化和高效性。通过网格化管理手段，可提高配电网巡检诊断服务的效率和质量，实现资源有效利用和组织业务协同，降低用户使用和组织管理的复杂性，再造配电网巡检诊断服务应急突发事件处理流程，实行巡检诊断服务的评价监督制度，最终实现配电网线路设备安全稳定运行，为用户提供更为优质可靠供电的目标。

目前配电线路网格划分多依据于划分人员的主观经验，难以满足技术经济性、合理性与精细化的要求，并且面对规模日益庞大、元件数量激增的配电系统，仅仅依靠人员划分存在工作量巨大、误差率大的问题。另一方面，目前对于网格的划分，研究提出的多为一些原则、思路、要求等，如中国专利CN104573868B，公开日为2015.04.29，公开了一种配电网抢修网格划分方法及设备；但是划分的网格多从电网层面出发，与城市空间规划方面的结合不足，或直接采用控制性详细规划划定的地块为网格，与国家电网公司的指导原则不一致。因此，需寻找新的网格划分标准与思路，联合物理系统与信息系统，构建考虑物理信息流协同优化的配电网网格化划分模型，基于元胞自动机进行配网线路巡检区域网格划分。

发明内容

本发明为克服上述现有技术中的至少一个缺陷，提供一种基于元胞自动机的配网线路巡检区域网格划分方法，提高了网格划分方案的适应性。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种基于元胞自动机的配网线路巡检区域网格划分方法，包括以下步骤：

S1.基于聚类分析进行负荷和气候预测；

S2.根据步骤S1负荷和气候预测结果，建立配电线路巡检区域划分评价指标体系；

S3.建立考虑物理信息流协同优化和层次熵权评价的网格划分模型，计算组合权重，建立约束条件；

S4.上述步骤构建的网格划分模型进行求解，制定网格编码方法，基于元胞自动机求解得到最优规划方案。

进一步的，所述的评价指标体系包括行政指标、地理指标、气候指标、电压指标、负荷量评价指标、线路评价指标以及面积指标。

进一步的，网格i的行政评价指标为：

f_adm,i＝λ_admx_adm,i

式中，

为行政影响系数，x_adm,i表示网格i内是否存在多个行政区域，其值为1是表示存在，其值为0时表示不存在；

网格i的地理评价指标为：

式中，j为网格i内包含的各类地理属性，λ_j为地理属性j所对应的特征值；

网格i的气候评价指标为：

式中，α_i,ysh为第y年第_s季度第h时刻内网格i的气候因子；

网格i的电压等级评价指标为：

f_vol,i＝λ_volx_vol,i

式中，λ_vol为电压等级影响系数，x_vol,i表示网格i内是否存在多个电压等级，其值为1是表示存在，其值为0时表示不存在；

网格i的负荷量评价指标为：

式中，Ω_load,i为网格i中所有节点集合，L_j为第y年第_s季度第h时刻节点j的负荷量；

网格i的线路评价指标为：

式中，λ_line为线路影响系数，Ω_line,i为网格i内所有线路集合，Ω_cell为所有网格集合，x_m,jk为线路jk是否跨过网格_m，其值为1是表示跨过存在，其值为0时表示不跨过；

网格i的面积评价指标为：

f_are,i＝λ_ss_i

式中，λ_s为面积影响系数，s_i为网格i的面积。

进一步的，所述的步骤S1包括基于改进FCMC的负荷预测和基于改进K-means的气候预测。

进一步的，所述的基于改进K-means的气候预测具体包括以下步骤：

S111.样本i与种类f之间的广义距离d_ik为：

式中，n为指标数目，x_ji为规范化后的聚类样本i中指标j的特征值，z_jk为指标j对种类k的模糊聚类中心向量；

S112.广义权聚类为：

式中，

代表权重；

S113.建立拉格朗日函数：

式中，u_fi描述气候样本i属于种类f的相对隶属度。

进一步的，所述的基于改进FCMC的负荷预测具体包括以下步骤：

S121.利用模糊C均值聚类FCMC法对月用电量曲线进行聚类后，再将同类负荷特性归类到c个同质聚类中；为求解最优的隶属度矩阵M和聚类中心矩阵N，可根据聚类准则构造如下目标函数：

式中，m_ik∈[0,1]表示第i个节点隶属于第k个聚类中心的程度，b∈[0,2]为加权指数；λ_i为拉格朗日乘子；

S122.利用熵权法求取日负荷特征指标的权重系数，以反映各指标对表征负荷曲线的重要程度，第j个日负荷特征指标的熵值h_j为：

式中，r_ij为第i个样本的第j个特征指标数据；f_ij为第j个指标对第i个样本的重要程度；

S124.各特征指标的熵权ω_j为：

根据得到的日负荷特征指标的权重向量，则每个指标与聚类中心的欧氏距离须乘上指标权重。

进一步的，所述的步骤S3中，考虑步骤S2中各项指标在配电线路巡检区域划分中的重要度，构造两两间的判断矩阵，通过计算矩阵最大特征值和特征向量确定主观权重值W₁，计算一致性指标及比率：

CI＝(λ_max-n)/(n-1)

当随机一致性比率CR＝CI/RI＜0.1时，则满足检验；

对于归一化处理后的指标数据矩阵P＝[P_ij]_n×m，系统中的指标f_j的信息熵为：

其客观权重值为：

引入差异系数确定最终的权重值：

W＝αW₁+βW₂

α+β＝1

由此确定下个指标的权重值分别与指标相乘可构成网格划分模型的目标函数。

进一步的，所述的步骤S3中，建立的约束条件包括：

行政边界约束：

电压等级边界约束：

面积上下限约束：s_min≤s_i≤s_max；式中，s_max,s_min分别为每个网格面积允许的最大最小值；

负荷总量约束：

式中，L_max,L_min分别为每个网格内允许的负荷总量最大最小值；

线路长度约束：

式中，h_ij为线路ij的长度，h_max,h_min分别为每个网格内允许的线路长度最大最小值。

进一步的，所述的步骤S4具体包括以下步骤：

S41.依据行政管辖和电压等级将配电网线路巡检区域划分为多个地块，并对地块进行编号；

S42.统计配电网线路巡检区域内地理、气候、馈线、配变、联络线及负荷基本属性；

S43.初步进行等面积划分，生成一定数量的初始网格划分方案并对初始网格进行编码；

S44.将每个网格作为一个元胞，按照优化目标结合之前所统计的各基本属性，评估每个元胞的指标；

S45.将每个元胞与相邻元胞相比较，指标即为细胞质浓度，细胞质浓度按梯度扩散，即指标高的元胞的区域扩散向指标低的元胞；当指标高于一定阈值时，元胞可进行分裂；指标低于一定阈值时，可被旁边的元胞吞噬；

S46.重新对每个元胞指标进行评估，迭代更新网格划分方案，直到满足收敛条件；

S47.输出最佳网格划分方案。

进一步的，所述的步骤S43中，对网格进行编码按照以下方式进行：采用17位数字码，1-2位表示电压等级，3-4位表示省级区域，5-6位表示市级区域，7-8位表示县级区域，9-14位表示变电站名称代码，15-17位表示细分后的网格代码。

与现有技术相比，有益效果是：

1.本发明采用了一种考虑物理信息流协同的网格划分模型，利用现代信息技术在各个网格之间进行有效的信息交流、透明的资源共享，通过物理设备收集数据，响应指令，达到信息处理更为及时，资源配置更为合理，管理更为高效的目的；建立了基于层次熵权法的包含行政指标、地理指标、气候指标、电气指标和面积指标等多个指标在内的指标评价体系，考虑未来长期内的气候和负荷情况，保证网格划分结果长期有效，且具有较优的性能；

2.本发明采用了一种基于元胞自动机的网格划分方法，通过模拟细胞液浓度扩散、细胞分裂与细胞吞噬类比网格划分过程，具有适应性强，收敛快等优点。将此方法应用于实际，可有效解决农村地区与城市配电线路密度差异大，不同地区间地貌差异大，部分地区气候特殊等问题，具有极高的实用价值。

附图说明

图1是本发明所提的考虑物理信息流协同的网格划分模型示意图。

图2是实施例中肇庆市地图。

图3是实施例中初始网格划分方案示意图。

图4是实施例中网格划分结果示意图。

具体实施方式

附图仅用于示例性说明，不能理解为对本发明的限制；为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。附图中描述位置关系仅用于示例性说明，不能理解为对本发明的限制。

以广东省肇庆市为例，肇庆地区多地处于强雷区，中低山丘陵约占全市土地面积的81％，形成山地、盆地、丘陵、冲积平原等形态相间分布的山区地貌，容易诱发崩塌、滑坡、泥石流等地质灾害，肇庆市地图如图2所示。

如图1所示，一种基于元胞自动机的配网线路巡检区域网格划分方法，包括以下步骤：

步骤1.基于聚类分析进行负荷和气候预测；基于聚类分析进行负荷和气候预测；包括基于改进FCMC的负荷预测和基于改进K-means的气候预测。

基于改进K-means的气候预测具体包括以下步骤：

S111.样本i与种类f之间的广义距离d_ik为：

式中，n为指标数目，x_ji为规范化后的聚类样本i中指标j的特征值，z_jk为指标j对种类k的模糊聚类中心向量；

S112.广义权聚类为：

式中，

代表权重；

S113.建立拉格朗日函数：

式中，u_fi描述气候样本i属于种类f的相对隶属度。

基于改进FCMC的负荷预测具体包括以下步骤：

S121.利用模糊C均值聚类FCMC法对月用电量曲线进行聚类后，再将同类负荷特性归类到c个同质聚类中；为求解最优的隶属度矩阵M和聚类中心矩阵N，可根据聚类准则构造如下目标函数：

式中，m_ik∈[0,1]表示第i个节点隶属于第k个聚类中心的程度，b∈[0,2]为加权指数；λ_i为拉格朗日乘子；

S122.利用熵权法求取日负荷特征指标的权重系数，以反映各指标对表征负荷曲线的重要程度，第j个日负荷特征指标的熵值h_j为：

式中，r_ij为第i个样本的第j个特征指标数据；f_ij为第j个指标对第i个样本的重要程度；

S124.各特征指标的熵权ω_j为：

根据得到的日负荷特征指标的权重向量，则每个指标与聚类中心的欧氏距离须乘上指标权重

步骤2.根据步骤S1负荷和气候预测结果，建立配电线路巡检区域划分评价指标体系；

按照行政区域和电压等级进行初步划分，以等面积为标准细分，形成网格化初始方案，并进行编号，初始网格划分方案示意图如图3所示；

建立配电线路巡检区域划分评价指标体系；所述的评价指标体系包括行政指标、地理指标、气候指标、电压指标、负荷量评价指标、线路评价指标以及面积指标。

网格i的行政评价指标为：

f_adm,i＝λ_admx_adm,i

式中，

为行政影响系数，x_adm,i表示网格i内是否存在多个行政区域，其值为1是表示存在，其值为0时表示不存在；

网格i的地理评价指标为：

式中，j为网格i内包含的各类地理属性，λ_j为地理属性j所对应的特征值；

网格i的气候评价指标为：

式中，α_i,ysh为第y年第_s季度第h时刻内网格i的气候因子；

网格i的电压等级评价指标为：

f_vol,i＝λ_volx_vol,i

式中，λ_vol为电压等级影响系数，x_vol,i表示网格i内是否存在多个电压等级，其值为1是表示存在，其值为0时表示不存在；

网格i的负荷量评价指标为：

式中，Ω_load,i为网格i中所有节点集合，L_j为第y年第_s季度第h时刻节点j的负荷量；

网格i的线路评价指标为：

式中，λ_line为线路影响系数，Ω_line,i为网格i内所有线路集合，Ω_cell为所有网格集合，x_m,jk为线路jk是否跨过网格_m，其值为1是表示跨过存在，其值为0时表示不跨过；

网格i的面积评价指标为：

f_are,i＝λ_ss_i

式中，λ_s为面积影响系数，s_i为网格i的面积。

步骤3.建立考虑物理信息流协同优化和层次熵权评价的网格划分模型，计算组合权重，建立约束条件；

考虑步骤S2中各项指标在配电线路巡检区域划分中的重要度，构造两两间的判断矩阵，通过计算矩阵最大特征值和特征向量确定主观权重值W₁，计算一致性指标及比率：

CI＝(λ_max-n)/(n-1)

当随机一致性比率CR＝CI/RI＜0.1时，则满足检验；

对于归一化处理后的指标数据矩阵P＝[P_ij]_n×m，系统中的指标f_j的信息熵为：

其客观权重值为：

引入差异系数确定最终的权重值：

W＝αW₁+βW₂

α+β＝1

由此确定下个指标的权重值分别与指标相乘可构成网格划分模型的目标函数。

在本实施例中，上述指标的最终权重为：

建立的约束条件包括：

行政边界约束：

电压等级边界约束：

面积上下限约束：s_min≤s_i≤s_max；式中，s_max,s_min分别为每个网格面积允许的最大最小值；

负荷总量约束：

式中，L_max,L_min分别为每个网格内允许的负荷总量最大最小值；

线路长度约束：

式中，h_ij为线路ij的长度，h_max,h_min分别为每个网格内允许的线路长度最大最小值。

步骤4.上述步骤构建的网格划分模型进行求解，制定网格编码方法，基于元胞自动机求解得到最优规划方案。包括以下步骤：

S41.依据行政管辖和电压等级将配电网线路巡检区域划分为多个地块，并对地块进行编号；

S42.统计配电网线路巡检区域内地理、气候、馈线、配变、联络线及负荷基本属性；

S43.初步进行等面积划分，生成一定数量的初始网格划分方案并对初始网格进行编码；对网格进行编码按照以下方式进行：采用17位数字码，1-2位表示电压等级，3-4位表示省级区域，5-6位表示市级区域，7-8位表示县级区域，9-14位表示变电站名称代码，15-17位表示细分后的网格代码；

S44.将每个网格作为一个元胞，按照优化目标结合之前所统计的各基本属性，评估每个元胞的指标；

S45.将每个元胞与相邻元胞相比较，指标即为细胞质浓度，细胞质浓度按梯度扩散，即指标高的元胞的区域扩散向指标低的元胞；当指标高于一定阈值时，元胞可进行分裂；指标低于一定阈值时，可被旁边的元胞吞噬；

S46.重新对每个元胞指标进行评估，迭代更新网格划分方案，直到满足收敛条件；

S47.输出最佳网格划分方案。

对每个元胞进行评估，将评估结果类比为细胞液浓度，进行浓度扩散，指标值过低则被吞噬，指标值过高则进行分裂。直至所有的元胞评估结果均在允许的区间内，且满足所有约束。划分后的结果如图4。网格内若有地貌跨度过大的区域会加大无人机巡检难度，需对包含此类场景的元胞进行再划分；面积过大的网格无法匹配无人机续航能力，需对面积进行削减；负荷密集的区域线路也很更多，线路更加复杂，设备繁多，因此此类元胞面积会更小；经过若干次迭代，各个元胞内细胞液浓度达到平衡，得到最优的网格划分方案。

将本发明应用到配电线路巡检区域网格划分当中，有效解决了地貌多样，气候多变，农村偏远地区与城市繁华地带配电网线路结构不同等问题，协同物理信息流构建合理的指标评价体系，保证无人机巡检的安全性、稳定性及运维部门管理的高效性。基于元胞自动机的网格优化模仿细胞活动，具有较高的适应性与自学习能力，将网格划分优化结果应用于实际工程中，具有较高的价值。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。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，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于元胞自动机的配网线路巡检区域网格划分方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1.基于聚类分析进行负荷和气候预测；

S2.根据步骤S1负荷和气候预测结果，建立配电线路巡检区域划分评价指标体系；所述的评价指标体系包括行政评价指标、地理评价指标、气候评价指标、电压等级评价指标、负荷量评价指标、线路评价指标以及面积评价指标；

S3.建立考虑物理信息流协同优化和层次熵权评价的网格划分模型，计算组合权重，建立约束条件；

S4.上述步骤构建的网格划分模型进行求解，制定网格编码方法，基于元胞自动机求解得到最优规划方案；

其中，网格i的行政评价指标为：

f_adm,i＝λ_admx_adm,i

式中，λ_adm为行政影响系数，x_adm,i表示网格i内是否存在多个行政区域，其值为1是表示存在，其值为0时表示不存在；

网格i的地理评价指标为：

式中，j为网格i内包含的各类地理属性，λ_j为地理属性j所对应的特征值；

网格i的气候评价指标为：

式中，α_i,ysh为第y年第_s季度第h时刻内网格i的气候因子；

网格i的电压等级评价指标为：

f_vol,i＝λ_volx_vol,i

式中，λ_vol为电压等级影响系数，x_vol,i表示网格i内是否存在多个电压等级，其值为1是表示存在，其值为0时表示不存在；

网格i的负荷量评价指标为：

式中，Ω_load,i为网格i中所有节点集合，L_j为第y年第_s季度第h时刻节点j的负荷量；

网格i的线路评价指标为：

式中，λ_line为线路影响系数，Ω_line,i为网格i内所有线路集合，Ω_cell为所有网格集合，x_m,jk为线路jk是否跨过网格_m，其值为1是表示跨过存在，其值为0时表示不跨过；

网格i的面积评价指标为：

f_are,i＝λ_ss_i

式中，λ_s为面积影响系数，s_i为网格i的面积。

2.根据权利要求1所述的基于元胞自动机的配网线路巡检区域网格划分方法，其特征在于，所述的步骤S1包括基于改进FCMC的负荷预测和基于改进K-means的气候预测。

3.根据权利要求1所述的基于元胞自动机的配网线路巡检区域网格划分方法，其特征在于，所述的基于改进K-means的气候预测具体包括以下步骤：

S111.样本i与种类f之间的广义距离d_ik为：

式中，n为指标数目，x_ji为规范化后的聚类样本i中指标j的特征值，z_jk为指标j对种类k的模糊聚类中心向量；

S112.广义权聚类为：

式中，

代表权重；

S113.建立拉格朗日函数：

式中，u_fi描述气候样本i属于种类f的相对隶属度。

4.根据权利要求3所述的基于元胞自动机的配网线路巡检区域网格划分方法，其特征在于，所述的基于改进FCMC的负荷预测具体包括以下步骤：

S121.利用模糊C均值聚类FCMC法对月用电量曲线进行聚类后，再将同类负荷特性归类到c个同质聚类中；为求解最优的隶属度矩阵M和聚类中心矩阵N，可根据聚类准则构造如下目标函数：

式中，m_ik∈[0,1]表示第i个节点隶属于第k个聚类中心的程度，b∈[0,2]为加权指数；λ_i为拉格朗日乘子；

S122.利用熵权法求取日负荷特征指标的权重系数，以反映各指标对表征负荷曲线的重要程度，第j个日负荷特征指标的熵值h_j为：

式中，r_ij为第i个样本的第j个特征指标数据；f_ij为第j个指标对第i个样本的重要程度；

S124.各特征指标的熵权ω_j为：

根据得到的日负荷特征指标的权重向量，则每个指标与聚类中心的欧氏距离须乘上指标权重。

5.根据权利要求1所述的基于元胞自动机的配网线路巡检区域网格划分方法，其特征在于，所述的步骤S3中，建立的约束条件包括：

行政边界约束：

电压等级边界约束：

面积上下限约束：s_min≤s_i≤s_max；式中，s_max,s_min分别为每个网格面积允许的最大最小值；

负荷总量约束：

式中，L_max,L_min分别为每个网格内允许的负荷总量最大最小值；

线路长度约束：

式中，h_ij为线路ij的长度，h_max,h_min分别为每个网格内允许的线路长度最大最小值。

6.根据权利要求1至5任一项所述的基于元胞自动机的配网线路巡检区域网格划分方法，其特征在于，所述的步骤S4具体包括以下步骤：

S41.依据行政管辖和电压等级将配电网线路巡检区域划分为多个地块，并对地块进行编号；

S42.统计配电网线路巡检区域内地理、气候、馈线、配变、联络线及负荷基本属性；

S43.初步进行等面积划分，生成一定数量的初始网格划分方案并对初始网格进行编码；

S44.将每个网格作为一个元胞，按照优化目标结合之前所统计的各基本属性，评估每个元胞的指标；

S45.将每个元胞与相邻元胞相比较，指标即为细胞质浓度，细胞质浓度按梯度扩散，即指标高的元胞的区域扩散向指标低的元胞；当指标高于一定阈值时，元胞可进行分裂；指标低于一定阈值时，可被旁边的元胞吞噬；

S46.重新对每个元胞指标进行评估，迭代更新网格划分方案，直到满足收敛条件；

S47.输出最佳网格划分方案。

7.根据权利要求6所述的基于元胞自动机的配网线路巡检区域网格划分方法，其特征在于，所述的步骤S43中，对网格进行编码按照以下方式进行：采用17位数字码，1-2位表示电压等级，3-4位表示省级区域，5-6位表示市级区域，7-8位表示县级区域，9-14位表示变电站名称代码，15-17位表示细分后的网格代码。

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