張?zhí)煊? 王騰 劉瑞萍

摘要：電力配網(wǎng)故障時有發(fā)生，人為定位配網(wǎng)故障搶修駐點有一定難度，且費時費力，針對此問題，提出 了一種基于遺傳算法的配網(wǎng)故障搶修駐點定位方法。通過建立遺傳算法求解數(shù)學(xué)模型，求解配網(wǎng)故障搶修 最優(yōu)駐點。實驗結(jié)果與分析驗證了遺傳算法在配網(wǎng)故障搶修駐點定位中的準(zhǔn)確性和有效性，展示了其優(yōu)越 的性能和較好的收斂性。

關(guān)鍵詞：電力；遺傳算法；配網(wǎng)故障；搶修駐點定位

中圖分類號： TM715文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

0 引言

電力系統(tǒng)作為現(xiàn)代社會的基礎(chǔ)設(shè)施之一，在提 供穩(wěn)定可靠的電能供應(yīng)方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作 用 [1-2]。然而，由于各種原因，電力配網(wǎng)故障時有 發(fā)生，這不僅影響了居民和企業(yè)的正常用電，還對 城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會運行造成了一定的影響。及 時、準(zhǔn)確地定位和搶修配網(wǎng)故障點對于維護(hù)電力系 統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性尤其重要 [3]。遺傳算法作為一 種模擬自然進(jìn)化過程的優(yōu)化算法，在復(fù)雜問題求解 上表現(xiàn)出色。電力配網(wǎng)故障搶修的重要性體現(xiàn)在多 個方面 [4]。首先，故障點的迅速定位與搶修直接關(guān) 系到電力系統(tǒng)的持續(xù)供電。在現(xiàn)代社會，幾乎所有 行業(yè)都依賴于電力系統(tǒng)，因此任何短暫的電力中斷 都可能導(dǎo)致生產(chǎn)、交通、通信等方面的嚴(yán)重問題。 其次，電力配網(wǎng)故障的搶修效率直接關(guān)系到城市的 緊急響應(yīng)能力，尤其是在緊急情況下，如自然災(zāi)害 或重大事故。及時而高效的搶修可以最大限度地減 小對城市生產(chǎn)生活的不良影響。最后，合理的故障 點駐點定位方法能夠有效降低搶修成本，提高電力 系統(tǒng)的整體運行效益 [5-6]。

本文旨在充分利用遺傳算法的搜索和優(yōu)化能 力，結(jié)合配網(wǎng)故障搶修的特殊需求，提出一種新穎 的故障點駐點定位方法，以提高配網(wǎng)故障搶修的效 率和可靠性。通過對配網(wǎng)結(jié)構(gòu)和故障數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合 分析，將遺傳算法引入定位過程，并探索其在提高定位準(zhǔn)確性和降低搶修時間方面的潛力。

1 城區(qū)配電網(wǎng)搶修現(xiàn)狀

城區(qū)配電網(wǎng)搶修是指在城市范圍內(nèi)針對電力系 統(tǒng)的故障或緊急情況進(jìn)行迅速修復(fù)和恢復(fù)電力供 應(yīng)的活動。城區(qū)配電網(wǎng)通常是一個龐大而復(fù)雜的系 統(tǒng)，由變電站、配電站、輸電線路和配電線路等組 成。故障可能包括設(shè)備損壞、電線斷裂、短路等問 題，這些故障可能導(dǎo)致電力中斷，影響居民和企業(yè) 的正常生產(chǎn)生活。為了確保城市的電力供應(yīng)穩(wěn)定， 各地電力公司通常會建立搶修隊伍和應(yīng)急預(yù)案。

國內(nèi)當(dāng)前的配電網(wǎng)搶修方式可分為傳統(tǒng)電力搶 修和移動型搶修兩種模式。在傳統(tǒng)電力搶修中，仍 然主要依賴電話傳遞信息，這導(dǎo)致了大量的人工溝 通，由于溝通原因，業(yè)務(wù)流程不夠緊湊，從而影響 搶修效率。此外，區(qū)域供電公司難以有效監(jiān)控實 際搶修過程，對搶修人員技術(shù)水平的管理也面臨 難以數(shù)據(jù)化、規(guī)范化的困境。相對而言，移動型 搶修模式是在傳統(tǒng)電力搶修模式基礎(chǔ)上引入了分 組無線業(yè)務(wù)的新興電力搶修模式。搶修人員通過攜 帶便攜式信息化設(shè)備完成填報搶修工單等操作。這 一新型模式在一定程度上減少了搶修流程中的語言 溝通環(huán)節(jié)，同時通過數(shù)據(jù)維護(hù)優(yōu)化了搶修臺賬的 管理。

2 遺傳算法介紹

遺傳算法是一種受自然選擇和遺傳學(xué)理論啟發(fā) 的優(yōu)化算法，用于解決優(yōu)化問題。其模擬了自然界 中生物種群的進(jìn)化過程，通過模擬基因的遺傳和交 叉來搜索解空間中的最優(yōu)解，如圖 1 所示。遺傳算 法步驟如下。

（1）個體表示：在遺傳算法中，解決問題的每 一個可能解被稱為一個個體。這些個體通常用字符 串或向量來表示，被稱為染色體。染色體由基因組 成，基因代表問題的解的一部分。

（2）初始種群：算法開始時需要生成一個初始 的種群，其中包含了隨機(jī)生成的個體。這個種群是 搜索空間中可能解的一組初始估計。

（3）適應(yīng)度函數(shù)：為了評估每個個體的質(zhì)量， 引入了適應(yīng)度函數(shù)。適應(yīng)度函數(shù)用于量化每個個體 對問題的解的擬合程度，通常越適應(yīng)的個體越有可 能被選擇用于繁殖。

（4）選擇：根據(jù)個體的適應(yīng)度，選擇一些個體 用于繁殖下一代。選擇過程中，適應(yīng)度較高的個體 有更大的概率被選中，其模擬了自然界中適者生存 的原則。

（5）交叉（交配）：選中的個體進(jìn)行交叉操作， 產(chǎn)生新的個體。交叉模擬了生物的基因交換過程， 通過將兩個個體的染色體部分互換，生成新的后代。

（6）變異：隨機(jī)地對某些個體的染色體進(jìn)行變 異操作，引入一些隨機(jī)性。變異模擬了生物基因突 變的過程，有助于維持種群的多樣性。

（7）重復(fù)迭代：通過多次迭代選擇、交叉和變 異操作，逐漸優(yōu)化群體中個體的質(zhì)量。這一過程模 擬了生物演化中的不斷迭代優(yōu)化。

當(dāng)達(dá)到預(yù)定的迭代次數(shù)，找到滿足特定條件的 解，或者算法收斂到一個穩(wěn)定狀態(tài)時，遺傳算法終 止。這標(biāo)志著算法已經(jīng)找到一個近似最優(yōu)解或者最 優(yōu)解。

3 遺傳算法求解配網(wǎng)故障搶修駐點

在整體最優(yōu)的配網(wǎng)故障搶修駐點數(shù)學(xué)模型中，確保與現(xiàn)實搶修工程隊伍的工作實際能力情況匹配 是至關(guān)重要的。因此，所使用的數(shù)學(xué)模型要能夠在 保證最短時間內(nèi)搶修的前提下，所付出的經(jīng)濟(jì)也是 最優(yōu)解，所提出的約束條件如下面的公式所示。

式中，F(xiàn) 為總效率，Xi 和 Yi 分別為二維坐標(biāo)系統(tǒng) 下的駐點地址，N 為配網(wǎng)故障搶修駐點的總個數(shù)， T 為固定區(qū)域下的負(fù)荷與駐點計劃年限，λ 為維 護(hù)成本系數(shù)，C 為全部投資費用，CZ 為初始投資 費用，Si 為第 i 個以供電負(fù)荷進(jìn)行折算化的配網(wǎng) 搶修故障駐點的搶修能力；r 為投資回收率；m 為投資的回收年限，α 為投資費用折算系數(shù)，β 為配網(wǎng)經(jīng)濟(jì)折算系數(shù)，Pj 為區(qū)域故障點容量，Ji 為第 i 個搶修駐點負(fù)責(zé)搶修的區(qū)域集合，gij 為是 否由第 i 個搶修駐點搶修標(biāo)志，分別為 0 或者 1， n 為配網(wǎng)故障搶修駐點的個數(shù)。

4 實驗結(jié)果與分析

本文在優(yōu)化數(shù)模型的基礎(chǔ)上，使用 MATLAB 語言編寫算法，建立遺傳算法適應(yīng)度函數(shù)，通過設(shè) 立優(yōu)化需求來求解配網(wǎng)故障搶修駐點定位。適應(yīng)度 收斂情況如圖 2 所示。在算例中的遺傳算法模型設(shè) 置中，適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)計是至關(guān)重要的，它直接影 響算法的收斂速度和效果，能夠準(zhǔn)確地評估每個個 體的優(yōu)劣，并且能夠引導(dǎo)算法朝著問題的最優(yōu)解方 向進(jìn)行搜索，提高算法的搜索效率和求解能力。

為了能夠直觀地體現(xiàn)故障搶修駐點定位，本文 對選址結(jié)果進(jìn)行可視化，如圖 3 所示。通過圖 3 可 以清晰地展現(xiàn)每個搶修駐點在配網(wǎng)系統(tǒng)中的位置分 布，以及其覆蓋范圍和相互之間的關(guān)聯(lián)，可以幫助 決策者直觀地了解選址方案的合理性和有效性，為 后續(xù)的搶修工作提供參考依據(jù)。

5 結(jié)論與展望

遺傳算法作為一種優(yōu)化方法，在配網(wǎng)故障搶修 駐點定位中具有良好的適用性和效果。通過對城區(qū) 配電網(wǎng)搶修現(xiàn)狀的分析，認(rèn)識到了搶修駐點定位的 重要性和緊迫性。隨后，介紹了遺傳算法的基本原 理和應(yīng)用，以及利用遺傳算法求解配網(wǎng)故障搶修駐 點的過程。通過實驗結(jié)果與分析，本文驗證了遺傳 算法在配網(wǎng)故障搶修駐點定位中的準(zhǔn)確性和有效 性，并展示了其優(yōu)越的性能和較好的收斂性。未 來，可以進(jìn)一步探索和優(yōu)化基于遺傳算法的配網(wǎng)故 障搶修駐點定位方法，結(jié)合新興技術(shù)如人工智能和 大數(shù)據(jù)分析，從而提升搶修效率和優(yōu)化資源配置， 給配電網(wǎng)搶修工作帶來更大的幫助和改善。

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