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        基于離散灰色模型的電力應(yīng)急物資分配模型研究

        2018-11-20 09:28:48樂恩典
        機(jī)電信息 2018年33期
        關(guān)鍵詞:物資調(diào)度函數(shù)

        樂恩典

        (國網(wǎng)舟山市供電公司,浙江舟山316000)

        0 引言

        作為現(xiàn)代城市運(yùn)行的重要支撐,電力提供了人們工作、生活所需的能源,對于保障社會穩(wěn)定和經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到了舉足輕重的作用,在保障國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時也保證了人民幸??鞓返厣?。但由于自然災(zāi)害以及部分人為操作因素影響,電力基礎(chǔ)設(shè)施會出現(xiàn)損壞,發(fā)生大面積停電事故,這對于電力公司的搶修工作是一種極大的考驗,而其中最耗費時間和人力的就是電力物資的調(diào)動問題,故如何在非常時期高效地調(diào)動物資,開展故障搶修作業(yè)得到了廣泛的研究。

        國內(nèi)外均對電力物資調(diào)度進(jìn)行了大量研究。文獻(xiàn)[2]根據(jù)車輛調(diào)度過程中可能干擾車輛管理的事件設(shè)置干擾因子并建立模糊窗口的車輛管理模型,對車輛調(diào)度進(jìn)行分析。文獻(xiàn)[3]對物資存儲使用情況進(jìn)行分析,引入概率模型對故障和物資之間的關(guān)系建模,從而分析最優(yōu)物資調(diào)度問題。

        上述文獻(xiàn)沒有綜合考慮物資車輛環(huán)境等實時數(shù)據(jù)對搶修地點的到達(dá)概率時間以及目標(biāo)的相對重要性,本文將對此進(jìn)行研究分析。

        1 基于離散灰色概率的電力應(yīng)急物資運(yùn)輸路徑選擇模型

        對于電力搶修物資配送,主要需考慮兩個問題:

        (1)電力物資的路徑選擇;

        (2)電力物資運(yùn)送的過程中受到哪些因素影響和干擾。

        其中,車輛所選擇的路徑應(yīng)盡可能短,干擾因素應(yīng)盡可能少,達(dá)到搶修地點應(yīng)盡可能快。

        對于干擾項,由于其不確定性,本文采用離散灰色模型,通過歷史同類型數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)預(yù)測,模糊判斷給出路徑以及車輛管理中會遇到的某些影響搶修時間的概率值,從而實現(xiàn)最優(yōu)路徑的選取。

        對于一個電網(wǎng),可以將其看作一個網(wǎng)絡(luò)圖G,本文考慮車輛在運(yùn)輸過程中的擁堵、交通故障、天氣等,令ω(e)為擁擠程度因子,ω(e)為ε(e)=0的情況下通過該路段所花費的時間,P(e)為在發(fā)生電力突發(fā)事故時發(fā)生交通故障的概率值,δ為電力突發(fā)事故對城市交通的影響因子。為最終物資到達(dá)搶修地點需要花的時間,車輛在該預(yù)測下到達(dá)搶修地點的概率值服從平均分布:其中,

        2 基于合理度函數(shù)的多目標(biāo)優(yōu)化模型

        2.1 合理度函數(shù)的構(gòu)建

        2.1.1 時間合理度函數(shù)

        在考慮各種因素的情況下,受到搶修時間限制時,為量化物資運(yùn)送到搶修地點的時間快慢程度,可建立時間合理度函數(shù)如下:

        式中,αj為受災(zāi)區(qū)j對時間的敏感系數(shù)。

        合理度期望如式(3)所示:

        其中,ω(Pj)為在沒有發(fā)生交通故障情況下,受災(zāi)區(qū)j的第一批物資到達(dá)的時間,且必然有ω(Pj)≤tjd。

        2.1.2 物資合理度函數(shù)

        搶修地點j對于電力應(yīng)急物資k數(shù)量的合理度函數(shù)如式(4)所示:

        式中,βj為物資需求程度。

        2.2 約束條件

        在需要大量搶修物資的情況下,考慮到本地區(qū)沒有辦法滿足電力物資供應(yīng),需要考慮從外區(qū)進(jìn)行物資的調(diào)度,其關(guān)系式如下所示:

        每個電力應(yīng)急物資儲備庫可提供的物資時間函數(shù)為tj=min(Tjk),則有如下約束關(guān)系:

        3 基于目標(biāo)相對重要性的改進(jìn)多目標(biāo)進(jìn)化優(yōu)化方法

        在考慮多目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化的過程中,需要建立兩個目標(biāo)之間的關(guān)系模型,其步驟如下:

        步驟1:初始化種群P(0);

        步驟2:根據(jù)電力搶修地點構(gòu)建目標(biāo)的數(shù)學(xué)模型;

        步驟3:執(zhí)行離散、模糊、選擇、交叉等遺傳操作,生成臨時種群Q(r);

        步驟4:將P(r)和Q(r)合為R(r),根據(jù)重要性和合理度來排序;

        步驟5:如果結(jié)果不收斂繼續(xù)執(zhí)行第2步,如果收斂則得到最優(yōu)路徑。

        4 算例分析

        本文以IEEE14節(jié)點系統(tǒng)為例,假設(shè)其中有7個節(jié)點發(fā)生故障,其中物資存儲量、物資需求量如圖1所示,圖中故障點為5、6、8、9、10、15、16等7個節(jié)點,電力物資倉庫為3、4、12節(jié)點。

        圖1 電力應(yīng)急交通網(wǎng)絡(luò)圖

        各受災(zāi)區(qū)的物資需求數(shù)量和電力應(yīng)急物資儲備庫的物資存儲數(shù)量如表1和表2所示。

        表1 物資需求數(shù)量

        表2 物資儲存數(shù)量

        α1~α7分別取3、5、3、4、1、2、6,β1~β7分別取1、2、4、3、6、1、3,λ1~λ3分別取0.3、0.5、0.2,運(yùn)算結(jié)果如表3所示。

        表3 物資分配的運(yùn)算結(jié)果

        當(dāng)進(jìn)化優(yōu)化算法的種群為第46、47、48代時,物資運(yùn)輸分配情況基本穩(wěn)定,適應(yīng)度的值也趨于平局值,此時的物資分配達(dá)到最優(yōu),不妨取第48代種群為最優(yōu)種群,此時即為物資調(diào)度的最優(yōu)解。

        5 結(jié)語

        本文運(yùn)用離散灰色模型對電力系統(tǒng)故障搶修期間物資調(diào)配的選擇進(jìn)行了合理估計,考慮到物資供應(yīng)地點的成本、車輛調(diào)度、交通擁堵程度、故障概率等建立了運(yùn)輸路徑選擇模型和時間、物資合理度函數(shù),并求得最優(yōu)解,因而有一定的實踐價值。

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