周昊程,孟 進,朱紅明

(江蘇電力信息技術有限公司,江蘇省南京市 210024)

基于GIS坐標布局的配電單線圖自動成圖技術

周昊程,孟 進,朱紅明

(江蘇電力信息技術有限公司,江蘇省南京市 210024)

以IEC 61968的公共信息模型(CIM)為基礎,對配電網(wǎng)設備信息及拓撲連接關系進行解析。先通過四參數(shù)法將設備地理信息系統(tǒng)(GIS)坐標映射到網(wǎng)格化的圖紙上完成初始布局,再針對“桿塔分布均勻規(guī)整、站房分布均勻、線路交叉少、整體圖元分布均勻”的優(yōu)化目標進行多目標優(yōu)化建模,利用帶線性遞減策略的柯西變異粒子群算法進行優(yōu)化布局,實現(xiàn)了兼顧靈活通用與布局美觀的配電單線圖自動成圖,并生成可縮放矢量圖形(SVG)格式文件與專網(wǎng)移動設備共享,以滿足配電網(wǎng)運檢業(yè)務的需要。

地理信息系統(tǒng)坐標;配電單線圖;四參數(shù)法;IEC 61968;多目標優(yōu)化;線性遞減策略;柯西變異粒子群算法;自動成圖

0 引言

隨著配電網(wǎng)改造的深入及移動技術在電力生產(chǎn)中的推廣,配電單線圖在配電網(wǎng)運檢業(yè)務中得到了廣泛應用[1-2]。單線圖自動成圖技術結(jié)合人工繪圖經(jīng)驗與計算機智能分析,建立結(jié)構(gòu)化的布局模型實現(xiàn)自動成圖,目前已經(jīng)有不少應用。其主要布局模型有:主干線/支線模型[3]、樹形模型[4]、正交模型[5]、力導向模型[6]等。主干線/支線模型應用最廣,但是成圖效果容易因干線布局過長而下降。正交、樹形模型缺乏靈活性。力導向模型靈活性強,但在形成正交圖時存在困難[7]。同時,這些布局模型為了滿足調(diào)度的需要,突出電氣連接關系而缺乏對桿塔的描述,并且沒有反映設備的地理相對位置關系,因此不能滿足配電網(wǎng)檢修、巡視、搶修作業(yè)的需要。

本文提出了一種基于地理信息系統(tǒng)(geographic information system,GIS)坐標布局,包含桿塔的配電單線圖自動生成方法,針對線路交叉?zhèn)€數(shù)、設備分布均勻程度進行多目標優(yōu)化建模,使用帶線性遞減策略的柯西變異粒子群算法提升全局優(yōu)化效果,生成能夠體現(xiàn)設備間地理相對位置關系并兼顧美觀性的配電單線圖,以滿足實際配電網(wǎng)運檢業(yè)務的需要。

1 基于GIS坐標布局的配電單線圖自動成圖的基本思路

從電網(wǎng)GIS導出符合IEC 61970/61968 標準的公共信息模型(CIM)文件,利用文檔對象模型 (DOM)的應用程序接口(API)解析出設備信息及設備拓撲關系并存入內(nèi)存,利用四參數(shù)法將設備根據(jù)GIS坐標映射到圖紙網(wǎng)格上,導入圖元模型并走線完成初始布局。建立多目標優(yōu)化模型,利用帶線性遞減策略的柯西變異粒子群算法進行布局優(yōu)化,最終完成自動成圖,并導出可縮放矢量圖形(SVG)格式的文件,以支撐配電單線圖在專網(wǎng)移動終端上的應用。圖1為本文自動成圖的基本流程。

圖1 基于GIS坐標布局的配電單線圖自動成圖的基本流程Fig.1 Automatic generation basic flow of single line diagram for distribution networks based on GIS coordinate

2 帶GIS坐標的CIM文件解析及拓撲關系保存

本文的CIM文件根據(jù)IEC 61968標準的公共信息模型的資源描述框架(CIM RDF)導出,相較于IEC 61970-452中的輸電網(wǎng)框架,GmlPosition類在IEC 61968規(guī)定的通用配電系統(tǒng)模型(CDPSM)框架中是必備類[8],導出的CIM文件具備設備地理位置信息,支持GIS坐標映射計算。

2.1 CIM文件解析

本文利用ASP.NET的DOM API開發(fā)解析工具,相較于基于流處理的XmlReader API,DOM API基于樹模型把整個可擴展標記語言(XML)文檔以樹的結(jié)構(gòu)載入內(nèi)存,可隨機訪問所有元素,無需維護任何數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),獲取設備信息和拓撲關系方便高效。

2.2 拓撲關系保存

CIM文件使用連接點—端子模型來描述設備間的連接關系,本文將解析出的拓撲關系根據(jù)設備類型分別放入普通圖元拓撲關系表、站房內(nèi)拓撲關系表、站房外部拓撲關系表進行記錄。其中普通圖元拓撲關系表用于記錄開關、配電變壓器、刀閘等設備的連接關系;站內(nèi)拓撲關系表主要記錄站房內(nèi)母線與站內(nèi)開關、變壓器等設備的掛接關系;站房外部拓撲關系表主要記錄站房內(nèi)部設備與外部設備的連接關系。

處理站房圖元時利用站內(nèi)拓撲關系表進行連接,布局完成后利用普通圖元拓撲關系表、站房外部拓撲關系表進行連線,保證拓撲正確性。

3 算法實現(xiàn)

3.1 GIS坐標映射到圖紙網(wǎng)格

在輸電網(wǎng)單線圖自動成圖的研究中,有學者采用GIS坐標離散化的方法把設備布局到圖紙網(wǎng)格上[9],也有學者提出只對某些關鍵節(jié)點的地理信息進行坐標轉(zhuǎn)換以簡化計算[10]。雖然上述方法在實際成圖時都取得了較好的效果,但是輸電網(wǎng)單線圖布局時主要關注的是變電站,而本文研究的配電單線圖除關注站房外,還關注桿塔等站外設備。因此,本文提出使用四參數(shù)法對GIS坐標進行映射處理,實現(xiàn)2個坐標系的轉(zhuǎn)換。由于電網(wǎng)GIS系統(tǒng)采用的是CGCS2000大地坐標系,需要先轉(zhuǎn)換為投影坐標系才能使用四參數(shù)法。有學者提出對于范圍較小的區(qū)域可以直接采用四參數(shù)法將CGCS2000大地坐標轉(zhuǎn)換為平面直角坐標系坐標[11],以滿足精度不高的坐標轉(zhuǎn)換并簡化計算。

本文首先將圖紙均勻劃分為若干網(wǎng)格,選取一個網(wǎng)格的長度作為基本單位建立坐標系,再選取合適的起止點,采用四參數(shù)法將GIS坐標映射到圖紙網(wǎng)格上完成設備的初步布局。其基本流程如下。

1)遍歷所有設備坐標P1(x1,y1),P2(x2,y2),…,Pi(xi,yi),…,Pn(xn,yn),選取坐標中最小的X坐標xmin和Y坐標ymin組成起始點Pmin(xmin,ymin),選取最大的X坐標xmax和Y坐標ymax組成終止點Pmax(xmax,ymax)。

2) 根據(jù)站內(nèi)母線出線數(shù)選取線路中最大的站房,計算其外部模型的長Lmax和寬Wmax。

3) 利用四參數(shù)法進行坐標映射,即

(1)

式中:(Xgis,Ygis)為實際GIS坐標;(Xpaper,Ypaper)為圖紙坐標;(X0,Y0)為平移參數(shù);k為尺度參數(shù);a為旋轉(zhuǎn)參數(shù)。

平移參數(shù)、尺度參數(shù)和旋轉(zhuǎn)參數(shù)需要利用最小二乘法求取。這里至少需要知道2個坐標系的2組公共點坐標,在測繪領域為了提高轉(zhuǎn)換精度,一般采用n個公共測點的計算結(jié)果取平均值[12]。本文只需要根據(jù)GIS坐標進行大致方位布局,所以公共點坐標分別按式(2)至式(5)求取。

(2)

(3)

(4)

(5)

式中:Lpmax和Wpmax分別為圖紙的長和寬,實際應用中可靈活調(diào)整。

求出x0,y0,k,a這4個參數(shù)后,利用式(1)將所有設備的GIS坐標轉(zhuǎn)換為圖紙坐標。

4)對于非整數(shù)的坐標點,采用四舍五入的方法進行整數(shù)化,對于部分重疊在同一個網(wǎng)格中的坐標點,采用試探法進行優(yōu)化。即布局時如果當前網(wǎng)格已經(jīng)被占據(jù),優(yōu)先選擇最近的空網(wǎng)格進行布局,防止出現(xiàn)重疊。

3.2 設備模型導入及走線

布局設備包括站房、桿塔、開關、電纜、變壓器、用戶、測量保護設備等。除站房之外,大部分設備都可以抽象為大小相同的矩形圖塊,而站房由于內(nèi)部設備多寡不一,其外部模型大小也不盡相同。借鑒文獻[13]的思路,本文根據(jù)母線出線數(shù)量,將站房看做多個標準模塊組合而成的圖元,進行外部布局計算。

1)普通設備處理

將站房以外的普通設備都抽象成大小均為一個網(wǎng)格且?guī)в?個或2個連接點的矩形圖元,這樣既符合實際配電網(wǎng)設備結(jié)構(gòu),也可以簡化布局平移時的計算量。將電纜抽象為電纜段與電纜拐點的組合,將電纜拐點當做帶有2個連接點的普通設備來進行布局,布局完成后再用電纜段進行連接。

2)站房設備處理

配電單線圖忽略了低壓設備,站房內(nèi)部結(jié)構(gòu)由母線段、開關、電纜頭、配電變壓器等基本元素組成,因此大部分站內(nèi)結(jié)構(gòu)都可以抽象為2種結(jié)構(gòu)的組合,如圖2所示。本文以母線、開關、電纜頭、配電變壓器的組合作為最小單元,根據(jù)站內(nèi)母線的出線數(shù)n及站內(nèi)拓撲關系表中的拓撲關系,將n個最小單元拼接得到整個站房的內(nèi)部模型,如圖3所示。根據(jù)內(nèi)部模型確定站房的外部模型大小,參與外部布局。

圖2 站房基本單元Fig.2 Basic unit of station

圖3 基本單元組合成站房模型Fig.3 Station model consisting of basic units

大部分情況下站房母線出線數(shù)在10條以下,站房外部模型寬度小于20格,成圖效果滿足實際使用要求。少量母線出線數(shù)在10條以上的站房(如大型開閉所),可能因為站房過寬而影響成圖效果。

3)圖元替代與走線

圖元替換時使用圖元左上角坐標作為圖元坐標,保證圖元，尤其是站房的布局坐標與其外部模型的長寬低耦合,降低求解復雜度。在遇到重疊情況時,繼續(xù)使用3.1節(jié)的試探法進行平移。

普通圖元之間的連線均采用直線,初始布局走線時直接將各圖元相連,后期優(yōu)化時走線應盡量橫平豎直,保證美觀性。

站房圖元的出線位置在站房底部,若其連接圖元位于站房正下方,可采用直線連接,其他連接情況均采用折線進行連接,折線至少與站房保持一個網(wǎng)格的距離,如圖4所示。對于站房出線產(chǎn)生的交叉,將站房的基本單元進行左右交換優(yōu)化走線,降低交叉?zhèn)€數(shù)。

圖4 站房圖元的走線方式Fig.4 Wiring style of station unit

3.3 多目標優(yōu)化建模

本文的配電單線圖包含相當數(shù)量的桿塔等站外設備,實際配電網(wǎng)中,桿塔間通常是等間距的,但是城市環(huán)境復雜,線路跨越各類道路、建筑、河流等地段使用耐張、跨越等特殊桿塔,此類桿塔間距較大[14],造成GIS坐標映射后圖紙上的桿塔分布不均勻。另外配電網(wǎng)中相當一部分的桿塔沿道路分布,其布局隨道路的走勢而變化,造成部分桿塔映射到圖紙上布局不規(guī)整,需要優(yōu)化。此外圖紙上站房分布的均勻程度、線路的交叉?zhèn)€數(shù)對單線圖的美觀性、圖上線路走向的清晰性也有影響。為解決上述問題,將這些影響因素抽象為多目標優(yōu)化問題[15],本文以“桿塔分布均勻規(guī)整、站房分布均勻、線路交叉少、整體圖元分布均勻”為優(yōu)化目標建立多目標優(yōu)化模型。

3.3.1 桿塔分布均勻規(guī)整程度

設圖紙上2個具有拓撲連接關系的桿塔的坐標分別為A(Xa,Ya)和B(Xb,Yb),則2個桿塔之間的曼哈頓距離和各相連桿塔間距離之和分別為:

Sgt=|Xa-Xb|+|Ya-Yb|

(6)

(7)

3.3.2 站房分布均勻程度

設圖紙上2個站房的中心點坐標分別為M(Xm,Ym)和N(Xn,Yn),則2個站房之間的曼哈頓距離和各站房間的曼哈頓距離之和分別為:

Szf=|Xm-Xn|+|Ym-Yn|

(8)

(9)

3.3.3 線路交叉數(shù)目

設一條線路的起始坐標為(XL11,YL11),終點坐標為(XL12,YL12),另一條線路的起始坐標為(XL21,YL21),終點坐標為(XL22,YL22)。不論線路實際走線情況為直線還是折線,只要其中一條線路起點(或終點)的X坐標、Y坐標分別位于另一條線路起點、終點X坐標和起點、終點Y坐標構(gòu)成的區(qū)間內(nèi),則必然產(chǎn)生線路交叉,數(shù)學表達式為:

(((XL11-XL21)(XL11-XL22)<0)&&((YL11-YL21)(YL11-YL22)<0))||(((XL12-XL21)(XL12-XL22)<

0)&&((YL12-YL21)(YL12-YL22)<0))

(10)

設第i條線路的交叉?zhèn)€數(shù)為i,只要式(10)結(jié)果大于0則2條線路有交叉,i取1,否則i取0。則圖紙上線路總交叉數(shù)為:

(11)

3.3.4 整體圖元分布均勻

利用各圖元中心點之間的曼哈頓距離的方差G來衡量單線圖布局均勻程度。

3.3.5 復合多目標優(yōu)化

設本次成圖中的所有布局集合為Ps,P為當前的設備布局,其中P∈Ps,則可根據(jù)式(6)至式(11)建立多目標優(yōu)化的目標函數(shù):

F(p)=αSgt,sum+βSzf,sum+γNcross+δG

(12)

式中:α,β,γ,δ分別為桿塔分布均勻規(guī)整程度Sgt,sum、站房均勻程度Szf,sum、線路交叉點總數(shù)Ncross、整體圖元分布均勻程度G的權(quán)重因子。在實際應用中可以根據(jù)現(xiàn)場用戶反饋,適當調(diào)整權(quán)重因子以改變布局風格,適應不同業(yè)務場景的應用。

3.3.6 約束條件

1)相對位置關系約束

在優(yōu)化過程中,為了保持設備間的地理相對位置關系,對于任意2個設備A(Xa,Ya)和B(Xb,Yb),有如下約束關系:若初始解Xa≤Xb,Ya≤Yb,則在優(yōu)化過程中A,B之間始終保持Xa≤Xb,Ya≤Yb，反之亦然。

2)拓撲關系約束

在優(yōu)化過程中,每次圖元布局完成后,都按照拓撲關系表中的連接關系進行連接。拓撲關系在優(yōu)化過程中始終保持不變。

3.4 應用帶線性遞減策略的柯西變異粒子群算法優(yōu)化布局

粒子群算法具有收斂速度快、參數(shù)少、全局尋優(yōu)能力強的優(yōu)點。在單線圖成圖中已經(jīng)有不少應用[16],但存在陷入局部最優(yōu)時難以跳出的問題。

國內(nèi)外不少學者對粒子群算法進行了改進,有學者提出采用線性遞減的方式對慣性權(quán)重進行動態(tài)更新,在迭代初期使用較大的權(quán)重提高粒子的快速搜索能力,隨著迭代次數(shù)的增加,線性減小權(quán)重,在迭代后期,較小的權(quán)重有利于增強粒子的局部搜索[17]。也有學者提出引入柯西變異策略,利用柯西分布較高的兩翼概率性,期望和方差均不存在的特點,對優(yōu)秀解集的粒子進行變異,從而引導粒子運動,跳出局部最優(yōu)[18]。

本文結(jié)合了這2種方法的優(yōu)點,使用具有線性遞減策略的Cauchy因子,對全局最優(yōu)解集進行變異,增加最優(yōu)解集的多樣性。利用線性遞減策略在迭代初期擴大搜索范圍,隨著迭代次數(shù)的增加調(diào)整變異因子,提高收斂速度及精度。

3.4.1 算法

對配電單線圖自動布局優(yōu)化的粒子群算法可以描述為:將布局空間D上的n個圖元看成粒子群,每個圖元i包含一個d維的位置向量Xid和速度向量Vid,其中Xid為圖元i在布局空間D上的位置,代表布局優(yōu)化問題在布局空間D上的潛在解;Vid為圖元i在布局空間D上調(diào)整下一次布局的位置和調(diào)整方向的參數(shù),其值根據(jù)圖元自身及其他圖元的飛行經(jīng)驗Vid的歷史值進行動態(tài)調(diào)整。其中每個圖元i的位置向量Xid及速度向量Vid的更新公式如下:

(13)

(14)

3.4.2 柯西變異

每次迭代對圖元位置進行更新后,利用柯西因子對全局最優(yōu)解進行變異,其變異方法為:

(15)

(16)

(17)

3.4.3 應用步驟

算法的具體應用步驟如附錄A圖A1所示。

1)解析CIM文件,獲取配電線路的設備信息及拓撲關系,并存入內(nèi)存。

2)初始化目標函數(shù)參數(shù)α,β,γ,δ及算法參數(shù)ω,c1,c2并設置迭代次數(shù)及跳出條件。

3)從內(nèi)存中獲取解析好的設備信息及拓撲關系,根據(jù)3.1節(jié)和3.2節(jié)中的步驟對設備進行初始化布局,得到初始解集,并計算每個圖元的初始飛行速度。

4)計算當前的目標函數(shù)值并初始化個體最優(yōu)解集及全局最優(yōu)解集。

6)根據(jù)式(15)至式(17)對最優(yōu)解集進行變異。

7)計算當前每個圖元的適應值,與其歷史適應值比較,選擇較好的作為當前最優(yōu)解。

8)將當前最優(yōu)解與其全局最優(yōu)解比較,選擇較好的作為全局最優(yōu)解。

9)判斷是否滿足迭代次數(shù)Tmax或跳出條件。

10)對全局最優(yōu)布局結(jié)果進行可視化輸出。

3.5 應用實例及效果

本文基于VS2010開發(fā)工具使用C#語言基于WPF(Windows presentation foundation)框架進行代碼實現(xiàn)。使用中國華東某地區(qū)配電網(wǎng)數(shù)據(jù)進行測試,包括9個站房、60個桿塔,共182個設備(包括站內(nèi)),算法的參數(shù)如附錄A表A1所示。

權(quán)重因子決定了各優(yōu)化目標在成圖優(yōu)化過程中所占的主導比例,α越大則桿塔分布均勻規(guī)整度越重要,β越大則站房分布均勻程度越重要,γ越大則線路交叉數(shù)目越重要,δ越大則整體圖元分布均勻程度越重要。由于配電單線圖需展示站內(nèi)模型,且測試數(shù)據(jù)中桿塔、站房較多,經(jīng)多次試驗比較,α取0.4,β取0.2,γ取0.1,δ取0.3時的最終成圖效果較為合適。

慣性因子ω的值越大越有利于提高收斂速度,越小越有利于提高收斂精度,本文在有限空間內(nèi)進行布局,ω過小容易陷入局部最優(yōu),ω過大可能造成布局超出圖紙。經(jīng)多次試驗比較,ω取0.9較為合適。

學習因子c1代表粒子的自身學習性,c1越大則種群多樣性越好;c2代表粒子間的協(xié)作性,c2越大則粒子的局部尋優(yōu)能力越強。為了同時保證種群多樣性和局部尋優(yōu)能力,本文取c1=c2=2,在迭代過程中依靠帶線性遞減策略的柯西因子進行調(diào)節(jié),在迭代初期擴大搜索范圍,隨著迭代次數(shù)的增加調(diào)整變異因子,提高收斂速度及精度。

以傳統(tǒng)干線/支線模型生成的配電單線圖如附錄A圖A2所示,根據(jù)GIS坐標進行布局的初始解如附錄A圖A3所示,經(jīng)優(yōu)化后的布局效果如附錄A圖A4所示。

通過對比可以發(fā)現(xiàn):①相較于附錄A圖A2所示的傳統(tǒng)干線/支線模型,附錄A圖A4基于本算法生成的單線圖描述了設備間的相對位置關系,緊湊美觀,據(jù)現(xiàn)場工作人員的反饋,其成圖效果滿足了實際運檢業(yè)務應用的要求;②附錄A圖A3是完全根據(jù)GIS坐標轉(zhuǎn)換后進行布局得到的初始解,雖然比較直觀地反映了設備之間的地理位置關系,但是圖元分布不均勻,線路交叉較多。最終呈現(xiàn)的效果不夠美觀也不便于實際使用。采用多目標優(yōu)化建模并使用帶線性遞減策略的柯西變異粒子群算法進行布局優(yōu)化,其結(jié)果既保留了設備之間的相對位置關系,也有效地提升了布局的美觀性。

4 結(jié)語

本文提出了一種基于GIS坐標布局的配電單線自動成圖方法,并針對華東某地區(qū)的配電網(wǎng)數(shù)據(jù)進行測試,取得了較好的效果。按照該方法自動繪制出的配電單線圖不僅保留了設備的地理相對位置關系,而且合理地展現(xiàn)了設備間的拓撲關系及桿塔的順序和位置信息,較好地滿足了配電網(wǎng)運檢業(yè)務的需求。

附錄見本刊網(wǎng)絡版(http://www.aeps-info.com/aeps/ch/index.aspx)。

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AutomaticGenerationTechnologyofSingleLineDiagramforDistributionNetworksBasedonGISCoordinates

ZHOUHaocheng,MENGJin,ZHUHongming

(Jiangsu Electric Power Information Technology Co.Ltd.,Nanjing 210024,China)

Based on the common information model (CIM) of IEC 61968,the information and topology connection of distribution network equipment are analyzed.The four-parameter method is used to map the geographic information system (GIS) coordinates of the equipment to the grid-based drawings to complete the initial layout.A multi-objective optimization model is proposed for the optimization goal of “uniform distribution of towers,uniform distribution of stations,less intersecting lines and uniform distribution of the whole elements”.And the layout is optimized using the Cauchy variant particle swarm optimization algorithm with linearly decreasing strategy.Finally,automation generation of single line diagram for distribution network is realized,which achieves a balance between flexible and beautiful.Scalable vector graphics (SVG) files can be generated to share with mobile devices and meet the needs of operating and maintaining for distribution network.

geographic information system (GIS) coordinates;single line diagram for distribution networks;four-parameter method;IEC 61968;multi-objective optimization;linear decreasing strategy;Cauchy variant particle swarm algorithm;automatic generation

2017-03-13;

2017-07-21。

上網(wǎng)日期:2017-09-05。

周昊程(1990—),男,通信作者,碩士,主要研究方向:電力系統(tǒng)分析與控制。E-mail： zhouhc_seu@163.com

孟 進(1982—),男,工程師,主要研究方向:電力信息化技術研究和產(chǎn)品研發(fā)。

朱紅明(1981—),男,工程師,主要研究方向:電力信息化技術研究和產(chǎn)品研發(fā)。

(編輯孔麗蓓)

( continuedfronompage161)( continuedfrompage150)