具有全生命周期的多场景电力应急物资调度方法研究

沙威

(国网天津市电力公司， 天津 300010)

0 引言

电力已成为人们生产和生活不可缺少的能源，大范围的断电事故会造成人员伤亡、设备损坏和重大的生产损失，对用电企业和社会公众的安全造成极大的影响。电力系统安全运行，可以将停电带来的损失降到最低，还可以保障整个社会用电系统稳定发展。其中，地震、台风、泥石流、冰雪等极端条件下引发的电力事故占到了电力事故的50%以上，严重威胁到电网的安全稳定运行，所以对电力应急物资的配送要求也越来越高。与此同时，极端事件的发生往往具有很大的随机性和不确定性，由此而引发的极端电力事故往往具有很强的时变性，使电力应急物资处于需要的地点，而各地点的需要又是随时改变的。导致电力物资调度模型一般不能满足极端情况下电力事故对电力应急物资调度策略的计算要求。

当前，有较多学者开展了关于电力应急物资调度方法的研究，其中，文献[1]提出基于节点综合权值的电力应急物资调度模型，该方法主要考虑了应急点的重要性，并建立了目标函数，以对电力应急物资调度；文献[2]提出地震区域的电力自动调度应急模型，该模型主要设计了基于增强电网输送能力的调度模型的上层模型，与基于电力应急资源调度模型的下层模型，对电力应急资源进行了调度。上述方法均能够实现电力应急物资调度，但是存在调度成本高、调度时间长等问题，为此设计一个面向全生命周期的多场景电力应急物资调度方法。

1 面向全生命周期的多场景电力应急物资调度框架

电力应急物资调度是一个动态管理过程，随着突发事件状态的发展，所需物资的数量和部署应该相应调整，以实现生命周期不同阶段的目标。应急物流过程是指为了满足紧急情况的响应，克服时间和空间上的间隔，将所有材料的供给主体与需求主体进行连接[3]，形成一个相关信息流动的过程，运行过程如图1所示。

本文研究的调度方法主要包含2大部分，一部分是灾害发生前的资源调度，一部分是灾害发生后的物资调度。应急物资布局与调度示意图如图2所示。

图1 基于全生命周期的应急物资运作过程

图2 应急物资布局与调度示意图

在灾害发生前，通过对各种信息的监测，分析突发事件在爆发前可能发生的类型、概率和规模[4]。按照所负责突发事件的类型和级别，编制应急预案，确定各级应急物流实体所需储备物资的种类、数量和储备量，并根据当地自然和社会环境，按照救援点布局模式进行地点选择，优化建立应急物资储备。

在紧急情况发生后，由应急指挥调度机构对紧急情况进行分类，建立调度目标函数，并根据组成应急物流系统的实体通常的分类情况和分类结果，提取与紧急情况类型和级别相对应的紧急物流计划。

2 面向全生命周期的多场景电力应急物资调度方法设计

2.1 多场景电力应急物资调度阶段划分

自然灾害的发生具有较大的不确定性和派生性，所以，针对已知需求调度模型和目前存在的需求点优化调度模型不能满足此类电力事故的需求，需要从需求动态变化的角度进行分析[4]。并且在调度前，需要对风险矩阵烈度划分，风险矩阵烈度划分如表1所示。

表1 风险矩阵烈度划分

对风险矩阵烈度划分的目的是，依据风险大小从不同阶段设计电力应急物资调度方法，其中，电力应急物资调度前准备工作如图3所示。

图3 电力应急物资调度前准备工作

多场景电力应急物资调度阶段如下。

第一阶段，应急物资调度优化阶段。依据目前已知需求点的应急物资合理优化调度，实现从物资供应点到需求点的合理调度[5-6]。

第二阶段：转运调度优化阶段。在需求点与需求变更时，根据变更的需求与已有材料的情况进行调度，即从供给点到需求点，再从需求点到需求点。

2.2 应急物资调度优化流程

第一，应急物资总储备量在通常情况下可满足物资调度需求量，当突然安排应急物资过程中，决策人员会在调度时间和物资数量上满足受事故或者灾害影响区域的分配点要求，即在紧急限制期间到达事故影响地区的枢纽的物资数量与需求之间的距离越近，效果越好[7-8]。同时，在紧急限制期内到达需求点的应急物资的延迟时间越短越好[9]，也就是说，一旦紧急限制期间到达需求点的物资造成的损失最小时，则建立目标函数，如式(1)所示，

M=λij×(tij-t)×aij

(1)

式中，λij代表应急物资需求点，tij代表最大运输时间，t代表期待运输时间，aij代表配送点物资需求数量。

第二，需求量不能满足总需求量调度模型[10]，当需求量不能满足总需求量时，需要在第一时间计算各个需求点用户的缺电情况。在对缺电损失计算过程中，只有经济性指标能够直接计算，剩余的指标是属于定性的指标，因此将除了经济性指标外的指标看做重要度指标，与经济指标共同构成该地区的单位时间、单位功率的缺电损失值为式(2)，

(2)

依据用户缺电情况，建立目标函数，其计算表达式为式(3)，

R=λy·(tj-t)·aij+ci·Li·(t+t0)

(3)

式中，cij代表第j和供应点到第i个需求点的供应时间，不确定性较强，随着运输路况与运输时间发生变化。Li代表第i个需求点在单位时间内单位电量的缺电损失，tj代表第j项物资最多运输时间，t0代表物资准备时间，λy代表受天气和路况影响的因子。

2.3 转运电力应急物资调度优化模型

第一阶段能够对初始应急物流资源调度，随着第一阶段的调度以及灾害、事故的发展，各个需求点的分布与需求量会发生一定的变化。若某一地区的灾情发生变化，会导致该地区物资无法满足使用需求，因此需要及时对各个受灾点指点的物资进行协调。

与第一阶段不同，在转运阶段将所有的物资储备点与物资供应点均作为需求点和供应点，同时，在电力应急物资调度时要保证时间最短，即通过时间效率反应其经济效益。但是各个受灾点会产生新的需求，因此不能仅按照运输时间最短原则进行，还要考虑一段时间内资源变化情况，以寻找最优的调度方案。综上所述，将运输时间内总缺电损失最小作为调度目标，建立的调度优化模型如式(4)，

(4)

式中，cj代表需求点j的缺电损失参数，Lj代表需求点j的缺电负荷，β代表惩罚系数，rj代表需求点j在下一时刻的物资需求量。

以此通过上述过程，根据电力应急物资的需求，实时对多场景电力应急物资调度，以此完成面向全生命周期的多场景电力应急物资调度方法的设计。

3 实验结果及分析

以某地区为实验对象，采用此次研究的面向全生命周期的多场景电力应急物资调度方法对该地区的物资进行调度，以验证此次研究方法的有效性。并为了保证实验的严谨性，将文献[1]的基于节点综合权值的电力应急物资调度模型与文献[2]的地震区域的电力自动调度应急模型对该地区进行物资调度，将这2种方法的调度效果与此次研究的调度方法的调度效果比较，主要比较3种调度方法的调度成本与配送时间。该地区可出救点、中转点、事故灾害点的示意图如图4所示。

图4 实验地区各个节点位置关系

3.1 配送成本对比

配送成本主要涉及到仓储费用、装卸费用、运输费用等，通过对比配送成本能够衡量物资调度方法是否合理。此次研究的面向全生命周期的多场景电力应急物资调度方法与传统的基于节点综合权值的电力应急物资调度模型、地震区域的电力自动调度应急模型的配送成本对比结果如图5所示。

图5 配送成本对比

分析图5可知，此次研究的面向全生命周期的多场景电力应急物资调度方法在各个配送点配送上的配送成本都较基于节点综合权值的电力应急物资调度模型、地震区域的电力自动调度应急模型配送成本低。说明此次研究的方法制定的调度方法能够减少配送成本，具有较强的合理性。

3.2 调度实时性对比

分别采用传统的基于节点综合权值的电力应急物资调度模型、地震区域的电力自动调度应急模型与此次研究的面向全生命周期的多场景电力应急物资调度方法对应急物资调度。调度实时性对比上主要包含2部分：一是在灾害发生前，资源调度时间；一个是灾害发生后，资源的调度时间。其中，灾害发生前资源调度时间如表2所示。

由表2可知，此次研究的方法在灾害发生前资源调度上所花费的时间最少，传统的2种方法较此次研究的资源调度时间花费多。

表2 灾害发生前资源调度时间对比 单位：min

灾害发生后物资调度时间结果如表3所示。

表3 灾害发生后物资调度时间对比

由表3可知，此次研究的面向全生命周期的多场景电力应急物资调度方法在10个配送点的配送上，所花费的时间虽然较没有发生灾害时资源调度时间有所增加，但是增加后时间也较传统方法的调度时间少，在合理范围内。基于节点综合权值的电力应急物资调度模型、地震区域的电力自动调度应急模型比此次研究的调度方法花费的配送时间都多，并且比灾害发生前花费的调度时间增加较多，调度方法没有此次研究的调度方法调度效果好。

综上所述，此次研究的面向全生命周期的多场景电力应急物资调度方法比传统的基于节点综合权值的电力应急物资调度模型、地震区域的电力自动调度应急模型配送成本少，并且调度花费的时间也少，证明了此次研究的方法的有效性。原因是，此次研究的面向全生命周期的多场景电力应急物资调度方法对调度阶段进行了划分，并采用全生命周期方法构建了应急物资调度框架，考虑了不同阶段电力应急物资调度的需求，从而减少了应急物资配送成本与物资配送时间，实际应用意义强。

4 总结

本文提出一种面向全生命周期的多场景电力应急物资调度方法，通过实验验证了该方法可有效缩短调度成本，减少调度时间。但是由于验证时间的限制，研究过程中还存在诸多不足之处。例如本研究假定交通资源能全面承担电力应急救援工作，实际上交通工具及交通路况将限制电力紧急救援行动，在后续研究中应考虑由于资源限制造成的资源调度问题。