电网应急物资调配的多目标优化

(北京物资学院 北京 100000)

电网应急物资调配的多目标优化

赵雄

(北京物资学院北京100000)

近年来，自然灾害爆发的频次和影响程度日益增加，突发的台风、暴雨、冰冻、地震、山体滑坡、泥石流等，均可造成输电线路及设备的物理性破坏，路段损毁，严重影响电力系统的稳定运行。提出了满足最大保障率和最小总时间的双目标优化模型，基于MATLAB平台，运用NSGA-Ⅱ(带精英策略的快速非支配排序遗传算法)求解。

电力系统；调配NSGA-Ⅱ；MATLAB

前言

我国对电力应急物流的研究较少，缺少深度广度，没有给出一个明确的统一定义，相关的文献资料普遍认为：电力应急物资是指为防范恶劣自然灾害或其它因素造成电网停电、电站停运，满足短时间恢复供电需要而储备的物资。

而电力企业应急物流，则是指电力设施设备受损，造成输配电系统无法正常使用，为了尽快抢修，保证恢复电力供应而进行的紧急物资运输。狭义上讲，多指遇到重大自然灾害或事故，电网节点遭受破坏后采取的抢险救灾物流活动。

一、案例描述

S供电局所处的城市属于自然灾害多发区，共有D1，D2……D14个很可能产生应急配送需求的节点，现有一个二级仓记作S1,一个急救包记作S3，情况严重时，可从邻县供电局仓库S2调运。

根据模型假设，配送车辆型号最大装载量相同，且数量没有限制，车辆速度可通过地理信息系统(GIS)和全球定位系统(GPS)实时监测反馈，现依据实地走访调研的经验数据，假定最快速度为60km/h,最慢速度为40km/h，平均速度为50km/h,用来计算配送线路rij运输时间tij的模糊取值区间为[tmin,tmax]，模糊速度综合考虑到了天气和交通等因素对车辆行驶速度的影响；限制每个需求点的最大等待时间t0为2小时，每条路径的最低保障率f0为0.8。

论文统计了14个易损点的地理位置，把具体的抢修地点抽象成二维平面图上的坐标，如表1和图1所示。

表1 供需点位置坐标 单位：千米

图1 供需点二维平面图

每个储备点和需求点的物资数量如表2,3所示：

表2 各储备点电力应急物资储备量 单位：吨

表3 各需求点电力应急需求量 单位：吨

我们假定在一次突发事件后，某两点之间的运输线路因为损毁存在不连通情况，将线路存在记为1，不存在记为0，如表4所示：

表4 节点间线路存在性

二、结果及分析

本文用NSGA-Ⅱ求解，设计算法时，种群数设为200，迭代次数选择500，变异率PM设为0.1，交叉率PC设为0.7，进行满足双目标函数的全局寻优。部分程序如下。

图2 NSGA-Ⅱ部分程序

图3 用MATLAB运行NSGA-Ⅱ算法结果

运行结果可以看出，个体大约进化到350代可得到问题的最优解，算法的最佳保留机制，让目标函数值在获得最优解之后不再变化，有效的保证了算法的快速和准确，设定输出15种方案，每种方案里，到达各需求点的时间、总时间、调配路线数量、线路保障率情况依次如下表所示：

表5 每种方案到各点时间一览表 (时间单位：小时)

可以看出，方案一总时间最短，到各点的时间也最短，并且每条路线保障率均为1，这就是基于NSGA-Ⅱ求出的最优解，即Pareto前沿。

在此选择方案一、方案五、方案十五比较，对比三种方案的配送规划图。

方案五相比较于方案一增加了4条线路，意味着有需求点从单供应点配送变成了多供应点配送，总时间也有所延长。方案十五的线路更多，但存在五条保障率不为1的线路，依据f0不小于0.8的最初设定，此方案是不能选择的。

表6 方案15配送保障率

三、设计调配方案

图5 S供电局电力应急物资调配路线规划

配送中心需求点1需求点2需求点3需求点4需求点5需求点6需求点7配送中心120354045000配送中心2000001510配送中心300002000配送中心需求点8需求点9需求点10需求点11需求点12需求点13需求点14配送中心10250025．755125700配送中心25001535000配送中心3000029．24487433010

除此之外，针对S供电局应急物资调配现状，提出以下建议：

(1)拓展应急配送运输资源：因为应急物流突发性特点，应急专用运输车辆平时多处于闲置状态，县市级供电企业资金有限，大量购买运输车会造成资源浪费，而灾情严重时，有限的车辆又往往无法满足多受灾点的物资需求，严重制约调配速度的提升。可通过租赁的方式，组织电力物资供应商的送货车辆参与调配，不但可以节约采购成本，还可以保证充足的运力。

(2)全方位打造政企联动机制：对应急运输车发放特殊牌照，尽可能减少运输阻滞，缩短配送时间，必要的时候，政府作为参与主体。

(3)运输车辆实时监控：构建应急车辆车联网，运用GPRS定位技术，实现运输信息实时传递、交通路况全程监控、调配方案动态优化，最终构建电力应急物资调度信息平台，合理安排运力，尽可能让每辆车利用率最大，在更短时间内配送更多物资。

(4)信息共享：借助ERP信息平台，实现电力应急物资配送中心和供应商之间库存资源和周转信息的共享，尤其是自然灾害高发季，启动应急预案，物资流动、补货频次和调配需求加大，库存信息的动态更新和维护就更为重要，准确的仓储信息，有利于制定合理的调配方案。

(5)调配流程标准化：精简应急采购和应急调配的环节，加强与省公司的信息沟通，保证不同层级间电网公司的高效管理。

四、结论

本文基于联合调度的视角，研究了多储存点—多需求点的调配方案优化问题，论文用NSGA-Ⅱ(带精英策略的快速非支配排序遗传算法)基于MATLAB平台上求解，证明改进算法在求解多目标优化问题时有很大优势，在引入三角模糊数构造配送保障率求解函数的基础上，提出了以最大配送保障率和最小总时间为目标的配送优化模型，代入实际案例求解，证明模型可行性，也更符合电力应急物资特性。

[1]张国英,张宏伟,郅青.电力物资应急配送体系最优路径模型设计[J].物流科技,2012,3505:54-57.

[2]樊煜坤.考虑道路可靠性的电力应急物资配送路线优化模型[D].华北电力大学,2015.

[3]王丽国.电力应急物资配送系统优化研究[D].华北电力大学,2014.

赵雄(1991.08-)，男，汉族，安徽芜湖人，硕士，北京物资学院，企业物流系统优化。