周明志，邵海，曹玲玲，马宁

(1.江苏正中国际工程咨询有限公司，江苏 南京 210008， 2. 国网新疆电力公司经济技术研究院，新疆 乌鲁木齐 830011)

基于移动定位技术的电力应急物资调度系统

周明志1，邵海2，曹玲玲2，马宁2

(1.江苏正中国际工程咨询有限公司，江苏 南京 210008， 2. 国网新疆电力公司经济技术研究院，新疆 乌鲁木齐 830011)

目前电力应急物资调度仍然局限于决策者的主观分析，对此，将建立决策者与计算机智能分析相结合的电力应急物资调度系统。首先，结合地理信息系统(GIS)、卫星定位系统以及移动定位车确定电力受灾点和交通状况，同时根据车辆到达概率最大初步确定运输路径；然后，根据时间信息，物资存储和需求信息建立物资满意度函数；最后运用进化优化方法求解出最优物资分配方案。

移动定位；物资调度；路径选择；满意度函数；进化算法

0 引 言

当发生大规模电力突发事故时，电力应急物资调度是电力抢修和恢复的物资基础，但随着电网规模的扩大，海量的电力应急信息严重影响了电力应急指挥中心进行电力应急物资调度的效率。计算机信息化技术可以在最短的时间里处理大量的信息，辅助决策者迅速做出电力应急物资调度的方案，为电力救援提供了时间上的保证。

建立与计算机信息化相结合的电力应急物资调度系统可以有效地将电力设备、人员和岗位的分散性与电力事故处理的集中性进行统一协调处理，这是传统的电力应急管理平台所不能及的，所以为了更好地对电力突发事故进行决策分析，构建安全有效的电力应急物资调度系统已经势在必行[1-2]。

1 基于GIS的移动定位技术

GIS技术是一门多学科交叉的技术，它是以地理空间等信息为研究对象，分析方法则是采用对地理信息建模的方法，为许多系统提供基于空间动态的地理空间数据，是集地理科学、计算机技术、遥感技术和信息科学为一体的学科。GIS技术可以有效地对具有空间属性的各种实体对象进行管理，包括移动的车辆，移动的人员，地理分布的网点资源等，对涉及到这些具有空间属性的实体对象进行管理过程中的决策问题快速而反复的测试分析和优化目标问题。

电力应急通信具有时间的突发性、地点的不确定性、通信容量的波动性和环境的复杂性。基于GIS的移动定位技术可以将有线应急通信与无线应急通信相结合，充分利用前者的覆盖范围广、适应性强和费用低等特点以及后者的抗干扰性强和机动灵活的优点。当所有通信渠道都已经失去作用时，可以采取进一步的应急通讯方式，例如卫星通信车、数字微波通信车和移动电话通信车等[3]。

2 系统结构设计

电力应急物资调度系统是电力应急指挥中心系统的一部分，主要负责电力应急物资运输路径的选择以及电力应急物资分配方案的确定。首先运用GIS移动定位技术得到储备库的物资储存情况、受灾区的物资需求情况以及该地区的交通状况；然后通过有线应急通信与无线应急通信渠道将获取的信息传输给电力应急指挥中心；最后运用计算机进行决策分析并下达命令。具体的系统结构图如图1所示。

图1 系统结构设计图

3 模型的建立

3.1 物资运输路径选择模型

为了尽快对受灾区实施物资救援，调度车辆路径优化选择问题主要考虑车辆在最佳救援时间之前到达受灾区的概率要尽可能的大。

图2 a到b路径示意图

P(t≤tjd)=

(1)

(2)

(3)

3.2 基于物资满意度函数的电力应急物资调度模型

3.2.1 目标函数

在此引出物资满意度函数作为电力应急物资分配的标准，从而根据满意度函数的定义方法并结合实际问题的特殊性，得到如下所示关于受灾区j的物资满意度函数Wj(xj)：

(4)

其中xj为送达受灾区j物资的数量，αj为受灾区j对应急物资的急需程度，bj为受灾区j所需的应急物资。

3.2.2 约束条件

由应急物资数量和车辆召集数量限制可以得到如下所示约束条件：

∑xj≤a

(5)

(6)

其中a为储备库的应急物资储备数量，li最大可召集车辆的数量。

4 基于进化优化方法的模型求解

4.1 二进制编码

4.1.1 选择算子

4.1.2 交叉算子

按一定的概率Pc交换两个个体Xi和Xj中对应位置的元素。

4.1.3 变异算子

按一定的概率Pm改变Xi中某个位置上的元素，且被改变的元素为随机选取。

4.2 多目标进化优化方法流程

步骤1：初始化规模为s的种群P(0)，并取进化代数r=0。

步骤2：执行选择、交叉、变异等遗传操作，生成相同规模的临时种群Q(r)。

步骤3：合并种群P(r)和Q(r)，并记为R(r)。

步骤4：根据适应度大小排序，选取R(r)中前s个优势个体，构成下一代种群P(r+1)。

步骤5：判断ε是否趋于稳定。如果是，输出优化解集；否则，令r=r+1，转步骤2。

5 算例分析

以IEEE14节点系统为例，结合电网、地理、交通等信息建立电力应急交通网络图，运用上述算法计算各代种群中ε的值，得到如图3所示的图像。

图3 ε的图像

根据图3可以看出，进化优化算法的种群从第47代开始，ε的数值趋于稳定，此时的物资分配结果趋于最优，不妨取第48代种群为最优种群，此时即为物资调度的最优解集。得到电力应急物资的分配方案后，通过网络平台或者应急通信渠道将指令传达给物资运输部门，并且根据物资运输路径选择模型得到的运输路径将物资运送到受灾区。如果交通状况和受灾区灾情进一步恶化，电力应急指挥中心可以通过电力应急通信系统进行视频实时指导救援工作。

6 结束语

该系统利用移动定位技术获取受灾地区情况并且结合城市轨道交通应急系统确定物资调度车辆最优路径和最优应急物资分配方案，并且运用了基于目标相对重要性的改进进化优化算法进行求解，从救援时间和救援物资方面保证了受灾区的救援效果。

[1] 陈鹏云，曹波，罗弦，等.中国电网主要自然灾害运行数据及特征分析[J].中国电力，2014，7(47)：57-61.

[2] 田世明，陈希，朱朝阳，等.电力应急管理平台研究[J].电网技术，2008，32(1)：26-30.

[3] 候慧，周建中，张勇传，等.应对灾变的电力应急指挥平台及其在广东省的应用[J].电力系统保护与控制，2010，38(17)：158-163.

[4] 王旭坪，阮俊虎，张凯，等.有模糊时间窗的车辆调度组合干扰管理研究[J].管理科学学报，2011，14(6)：2-15.

[5] 刘鲭洁，陈桂明，刘小方.基于矩阵编码的遗传算法研究[J].计算机工程，2011,37(13)：160-162.

A Power Emergency Material Dispatch System Based on Mobile Location

Zhou Mingzhi1, Shao Hai2, Cao Lingling2, Ma Ning2

(1.Jiangsu Zhengzhong International Engineering Consulting Co. Ltd., Nanjing Jiangsu 210008, China;2. State Grid Xingjiang Electric Power Co. Economic and Technical Research Institute, Urumchi Xingjiang 830011, China)

As electric power emergency material dispatch is still confined to subjective analysis of the decision maker, a power emergency material dispatch system combining the decision maker and computer intelligent analysis is set up. Firstly, power affected points and transportation status are determined through GIS, GPS and mobile positioning vehicle, and transportation path is initially determined according to the maximum vehicle arrival probability. Then, the satisfactory rate function of the material is established based on time information as well as material storage and demand information. Finally, the optimal material distribution scheme is solved in the evolutionary optimization method.

mobile positioning； material dispatch； path selection； satisfactory rate function； evolutionary algorithm

10.3969/j.issn.1000-3886.2017.02.026

TM734

A

1000-3886(2017)02-0086-02

周明志(1973-)男，江苏盐城人，工程师，从事电力应急、电力系统继电保护方向研究。

定稿日期: 2016-09-04