基于设备信息的配网巡检路径优化研究

童 玲 赵志军

（1.嘉兴恒创电力集团有限公司 2.嘉兴恒创电力集团有限公司华创信息科技分公司）

0 引言

定期巡检是配电网安稳运行的重要保障［1］。巡检路线的科学与否在很大程度上决定了巡检效率，也就间接影响到巡检质量。当前，巡检路线制定基本依赖运维人员对路况的感知，可以说带有较大随意性，亟须改进。

关于配电设备巡检的研究现状。文献［2-3］对巡检策略进行研究，虽引进模糊聚类等数学方法，但仅从设备重要程度出发，未关联设备具体的健康态势，有失科学性。文献［4］基于无线通信网络和三角测量法建立智能巡检系统，解决了路径优化问题，但将所有设备等同看视，不符合配电设备运维要义。文献［5］依托图论中最小生成树理论，同时考虑设备的缺陷情况（一般缺陷），达成了单组人员巡检的路径最优化，但实际上配电网点多面广，巡检时必由多组人员系统开展，各组之间存在耦合关系，故而该项研究与配网实情有所出入。综合上述，关于配电网设备巡检路径优化的问题牵涉到诸多层面，应合理统筹。

1 关于配电设备的各类信息的建模

配电设备的信息纷繁芜杂，但只有地理位置、以往运维、实时运况这三类信息是关系到巡检路径优化问题的（该问题的实质是以最少的人力、物力达成设备在全寿命周期内正常运行之目的）［6］。

（1）地理位置层面

地理位置即空间定位，可用地理距离矩阵Ln+1予以表示：

式中，lij表征现有交通条件下从设备i到设备j所经历的最短路程（要能满足车辆行驶）。

（2）以往运维层面

显然，配电设备的实时健康态势与历史指标高度相关［7］，不妨用He表征历史健康指数，且作表1之设定。

表1 H e取值与设备历史状况的关系

对于配电设备来说，故障不能百分百避免。从时间线上看，配电设备的故障率变迁基本遵循所谓的失效率曲线，如图1所示。

图1 电力设备在全寿命周期内的故障率变迁曲线

根据大数据统计，图1中的设备故障率λ（t）与t的关系符合威布尔分布［7］：

式中，β为形状系数，λc为稳态期设备故障率。

然而，现实中，设备故障率必然与环境有关联，故在式（2）基础上给出虑及环境影响的He计算式：

式中，KE为系数，表征设备缺陷情况（“有”取0.95，“无”取1）；KS亦为系数，取近5年相同时段的故障次数。

（3）实时运况层面

在在线监测支撑下，配电设备实时运况不难辨识，以Hc表征配电设备实时健康指数，并作表2之设定。

表2 H c取值与设备实时状况的关系

关于Hc的计算。因为配电设备都是由部件组成的，部件的健康程度直接映射整体设备的健康程度。式（4）所示为部件健康指数Mp算方法：

式中，mp为部件p的基础分，KF为系数（表征元件缺陷，“有”取0.95，“无”取1），KT表寿命，Tp为投运时长，α表役龄折算（取值为0～1）。

假定某整体设备由n个部件组成，则其Hc求取方式如下（Kp表征权重）：

2 基于多组巡检协同开展的路径优化

配电设备覆盖范围广、数量繁多，一般需要多组人员协同开展巡检才能保证以较短周期完成一个完备次（即所有设备均被巡遍）。在这种情况下，如何分配任务需要依托科学的数学模型。为此，不妨做出如图2所示的合理假设。

图2 路径优化建模前的几个合理假设

令V＝｛0，1，2，…，n｝为巡检点编号集，其中，“0”代表运检中心。设0-1变量xij，xij＝1代表从i巡到j，反之则代表无此行为。以总巡检费C最少为目标函数，即：

式中，m表征同时出动的人员组数，Ca表征每组耗费，为：

式中，xija为a组从i到j的次数，cij为i到j的单趟费用。

模型约束：①每个点只被检视一次；②每组离开与回到运检中心均为一次。

运检中心及n个点之间的巡费Cn+1的计算：

式中，Hej、Hcj的计算见式（3）和式（5）；ωe、ωc是两类健康指数的影响权重，满足ωe+ωc＝1；dij表征i到j的耗费基准。

鉴于所建模型的寻优特点，宜选取遗传算法作求解方式，相关流程如图3所示。

图3 路径优化算法的执行流程

3 算例检验

算例拓扑见图4。图中，“0”为运检中心，其余为待巡点，各点之间距离已标出（单位：km）。各待巡点设备的健康指数如表3所示。

表3 算例设备的两类健康指数

图4 算例的地理拓扑

验算设定：①巡检人员为2组；②提出3种策略进行计算比对。

第一种策略：人工确定路线。由经验丰富人员手动规划，两组的路线分别为0-1-2-3-5-4-0和0-6-7-8-0，对应里程为20.6km和11.4km，总计32.0km。显然，这种方式虽然能顾及交通状况，但可能任务分配不均，总里程也未必最小化。

第二种策略：以配电设备运行状态确定路线。此种策略优先巡检Hc指数较低的设备，能缩减故障突显概率。两组的路线分别为0-4-3-5-6-0和0-8-7-1-2-0，总里程40.4km。

第三种策略：在虑及设备运况情形下巡检总耗费最少。由前文所述方法可得具体巡检耗费分布，见图5（计算中令ωe＝0.2，ωc＝0.8）。两组路径分别为0-4-5-3-2-0和0-6-7-8-1-0，总里程30.7km。

图5 基于本文方法的巡检费用分布

三种策略对比结论：本文方法不但缩小总巡里程，而且充分照顾了健康指数较低设备显得更为科学、合理。

4 结束语

电网设备运维既要考虑成效性，又要统筹经济性。本文将配电设备的多维度健康信息与设备地理分布信息相结合，同时虑及多组人员协同开展巡检的实情，建立了严密的路径优化数学模型，并经由算例检验。结果表明：本文方法不但能降低巡检成本，还能依照设备健康程度使巡检任务具有时序针对性，能有效降低配网设备突显故障的概率，值得推广应用。