張永濤
(國網(wǎng)河南省電力公司周口供電公司,河南 周口 466000)
機器人的應用實現(xiàn)了工作模式的轉(zhuǎn)變,提高了工作效率,促進了電網(wǎng)的發(fā)展[1-2]。變電站巡檢機器人極大地解放了人力,使變電站設備運維效率得到提升,但在大幅度節(jié)約運維成本、實現(xiàn)無人值班管理模式的運維實效、提升設備及電網(wǎng)的安全水平等方面,仍需做出實質(zhì)性突破[3]。結合國家電網(wǎng)有限公司《設備側泛在電力物聯(lián)網(wǎng)頂層設計》相關文件要求,對于巡檢機器人應滿足自動導航定位、巡檢任務管理、數(shù)據(jù)智能分析等多層次需求[4]。
多機器人系統(tǒng)包括任務分配、路徑規(guī)劃和協(xié)同控制等諸多關鍵技術,其中,多機器人協(xié)同巡檢區(qū)域劃分與路徑規(guī)劃相關算法是一個研究難點[5]。目前,變電站機器人巡檢路線優(yōu)化通常是針對單機器人巡檢問題開展研究,根據(jù)變電站整體環(huán)境建模方式的不同,常用的巡檢區(qū)域建圖方法有可視圖法、拓撲地圖法和柵格地圖法3 種??梢晥D法以變電站機器人巡檢點為研究對象,將變電站機器人巡檢路線規(guī)劃轉(zhuǎn)化為旅行商問題進行求解[6-8];拓撲地圖法以巡檢點連接形成的巡檢道路為研究對象,構造幾何圖形,采用圖論中中國郵遞員問題相關算法規(guī)劃巡檢路線[9-11];柵格地圖法將變電站環(huán)境劃分為多個矩形柵格,不同柵格顏色表示所在區(qū)域是否有障礙物,采用群體智能算法對機器人局部巡檢路線進行規(guī)劃[12-14]。當巡檢點數(shù)量較多或巡檢區(qū)域面積較大時,為了盡快完成巡檢任務,通常采用多機器人協(xié)同作業(yè)的方案[15-16]。韓宇星等[17]將巡檢區(qū)域的劃分包含在路線優(yōu)化過程中,通過在協(xié)同蟻群算法中設置共享禁忌表、引入代價競爭機制,實現(xiàn)不同蟻群間的信息傳遞,完成巡檢區(qū)域的分割和路線優(yōu)化。劉文兵等[18]采用K-means 聚類算法對無人機的目標點進行聚類,利用改進遺傳算法對各區(qū)域巡檢路線進行規(guī)劃。上述研究主要完成了不規(guī)則分布巡視點的區(qū)域劃分和巡檢路線優(yōu)化問題,但變電站內(nèi)機器人巡檢點主要沿巡檢道路進行分布,以巡檢道路為研究對象的變電站多機器人協(xié)同巡檢策略未見相關研究。變電站多機器人巡檢路線規(guī)劃常用的方法是每個機器人獨立完成一個設備區(qū)的巡檢任務,但基于設備區(qū)巡檢的方案易造成有些區(qū)域機器人很快完成巡檢任務處于閑置狀態(tài),而個別區(qū)域長時間無法完成巡檢任務,導致整體巡檢時間過長[10]。變電站整體巡檢效率除了與單個機器人的路線設置相關外,還與巡檢區(qū)域的分割方式有關。巡檢任務劃分不均衡導致巡檢機器人不能充分利用是降低巡檢效率的重要因素。
以遍歷所有巡檢道路、巡檢作業(yè)時間最短為優(yōu)化目標,綜合考慮巡檢距離和巡檢點數(shù)量的影響對變電站巡檢區(qū)域進行均衡劃分,完成巡檢路線優(yōu)化設計,以提高變電站機器人協(xié)同巡檢作業(yè)的效率。
設給定的變電站巡檢區(qū)域內(nèi),共有L條巡檢道路{l1,l2,…,lL},每條巡檢道路上巡視點的數(shù)量為Xi(i=1,2,…,L),每條巡檢道路的長度為Y(ii=1,2,…,L),使用N個巡檢機器人{n1,n2,…,nN}協(xié)同巡檢。巡檢機器人的起始位置固定,要求機器人完成巡檢任務后返回充電房,當所有帶巡檢點的巡檢道路完成一次巡檢,機器人的巡檢任務完成。忽略機器人巡檢作業(yè)時在轉(zhuǎn)彎和掉頭上花費的時間,最優(yōu)巡檢方案可表示為下列優(yōu)化問題求解:
式中:K為機器人整體巡檢時間;tj為機器人nj的巡檢耗時;sj為機器人nj的巡檢總路程;v為巡檢過程中機器人的行駛速度,取0.3 m∕s;mj為機器人nj巡檢路線上巡視點的總數(shù)量;Δt為機器人巡檢一個點位所花費的時間,取5 s。
將變電站設備區(qū)各間隔巡視點的數(shù)量就近折算到巡檢主干道上,某220 kV 變電站機器人巡檢道路拓撲如圖1 所示,將巡檢道路長度、各巡檢道路上巡檢點數(shù)量以及度為奇數(shù)的節(jié)點在圖中進行標記。
圖1 某變電站機器人巡檢道路拓撲
巡檢區(qū)域可劃分為220 kV 設備區(qū)、主變壓器及電容器設備區(qū)、110 kV 設備區(qū)。模型中設置兩臺巡檢機器人,其充電房的位置位于主變壓器及電容器設備區(qū)兩側。對巡檢道路進行補充,形成更多的“田”字形、“目”字形結構,盡量采用閉環(huán)方式,避免斷頭路,從而節(jié)省機器人巡檢行走路程,提高機器人巡檢路線優(yōu)化空間[19]。
根據(jù)圖1 中奇度節(jié)點的位置,將巡檢區(qū)域劃分成區(qū)域1 和區(qū)域2,設置3 種巡檢方案。不同巡檢方案下,區(qū)域1分別包含2個奇度節(jié)點、4個奇度節(jié)點、6個奇度節(jié)點,3種方案下的區(qū)域劃分與奇度節(jié)點配對如圖2—圖4所示。
圖2 方案Ⅰ巡檢區(qū)域劃分與奇度節(jié)點配對
圖3 方案Ⅱ巡檢區(qū)域劃分與奇度節(jié)點配對
圖4 方案Ⅲ巡檢區(qū)域劃分與奇度節(jié)點配對
為了保證機器人在各自作業(yè)區(qū)域內(nèi)巡檢路線最優(yōu),首先對不同方案下機器人重復巡檢路線進行優(yōu)化,然后對機器人整體巡檢路線進行設計。
3.2.1 奇度節(jié)點配對優(yōu)化
歐拉圖從連通圖的任意頂點出發(fā),每條邊恰能經(jīng)過一次又能回到出發(fā)點,即不重復地行遍所有的邊再回到出發(fā)點,相應的回路稱為歐拉回路[20]。若連通圖中含有奇度節(jié)點,需要對奇度節(jié)點兩兩配對,構造歐拉圖。對各巡檢區(qū)域內(nèi)的奇度節(jié)點重新標注,采用枚舉法對奇度節(jié)點進行配對優(yōu)化[7]。方案Ⅰ中奇度節(jié)點的配對結果為:E—G、F—H,方案Ⅱ中奇度節(jié)點的配對結果為:A—B、G—H,方案Ⅲ中奇度節(jié)點的配對結果為:A—C、B—D,如圖2—圖4所示。
3.2.2 巡檢路線規(guī)劃
Fleury 算法是在歐拉圖上求歐拉回路的一種方法,其基本原理是:每到一點,沿著該點的關聯(lián)邊中未走過的一條邊走,只有當沒有其他選擇時,才選未走過邊所導出的子圖的割邊。采用Fleury 算法對各機器人巡檢路線進行規(guī)劃,不同方案下各機器人巡檢路線如圖5—圖7 所示,重復巡檢路線與奇度節(jié)點配對結果一致。
圖5 方案Ⅰ巡檢路線規(guī)劃
圖6 方案Ⅱ巡檢路線規(guī)劃
將變電站各間隔的巡檢路線長度就近折算到巡檢主干道,對不同巡檢方案下各機器人巡檢距離及各區(qū)域巡視點數(shù)量進行統(tǒng)計,如表1所示。
表1 不同機器人巡檢數(shù)據(jù)對比
由于巡檢道路設計和機器人充電房位置的影響,除了規(guī)劃的重復巡檢道路外,不同方案下機器人重復巡檢道路各不相同,方案Ⅰ出現(xiàn)了不同機器人巡檢路線重疊現(xiàn)象,方案Ⅱ中機器人在補充巡檢道路上行駛的距離最長。由于方案Ⅱ巡檢區(qū)域劃分過程中,將主變壓器及電容器設備區(qū)進行了拆分,雖然機器人巡檢總路程最長,但各機器人巡檢距離差最短,巡檢路程的分配最為均衡。
與220 kV 設備區(qū)相比,110 kV 設備區(qū)巡檢范圍更大,巡檢點的數(shù)量也更多。與其他巡檢區(qū)域劃分方案相比,方案Ⅰ各區(qū)域巡檢點數(shù)量差最少,巡檢點數(shù)量的分配更加均衡。
采用公式(1)對不同巡檢方案下各機器人的巡檢時間進行統(tǒng)計,如表2 所示。將不同方案下各機器人最長巡檢時間作為巡檢任務的完成時間,從表中可以看出方案Ⅱ各機器人巡檢時間差最短,機器人閑置率最低;但從巡檢任務完成時間來看,方案Ⅰ略優(yōu)于方案Ⅱ。
表2 各方案巡檢時間對比
文獻[5]針對多機器人協(xié)同巡檢路徑規(guī)劃問題,提出了基于優(yōu)先級的交通規(guī)則和基于定時等待的交通規(guī)則,避免多機器人由于巡檢路線重合造成的沖突。將紅綠燈規(guī)則應用于多機器人協(xié)同巡檢,增加了巡檢系統(tǒng)的復雜度。根據(jù)本文提供的巡檢區(qū)域劃分與路徑規(guī)劃方法,對各機器人巡檢路線進行設計,不會存在巡檢路線交叉的情形。
從方案I規(guī)劃得到的巡檢路線來看,當多機器人協(xié)同巡檢存在路線沖突時,一臺機器人首先巡檢有沖突的區(qū)域,另一臺機器人則避開沖突區(qū)域,利用時間差來避免機器人協(xié)同巡檢作業(yè)時發(fā)生沖突。
充電房合理的選址一方面可以減少巡檢機器人的行走路程,另一方面也可以避免多機器人巡檢作業(yè)時發(fā)生沖突,同時也方便巡檢機器人開展缺陷定點跟蹤、事故應急特巡等任務,提高巡檢機器人工作效率。針對方案I 規(guī)劃的巡檢路線,建議充電房1 布置在主變壓器及電容器設備區(qū),充電房2 布置在110 kV設備區(qū)。
根據(jù)某220 kV變電站巡檢機器人巡檢道路拓撲圖中奇度節(jié)點的位置,對機器人巡檢區(qū)域進行劃分。通過對各巡檢區(qū)域內(nèi)奇度節(jié)點進行配對優(yōu)化,采用Fleury 算法完成各機器人巡檢路線規(guī)劃。綜合考慮各機器人巡檢路程及各區(qū)域內(nèi)巡檢節(jié)點數(shù)量兩個因素,對巡檢區(qū)域劃分的合理性進行評價。