基于遗传算法的配网故障抢修驻点定位方法

张天宇 王腾 刘瑞萍

摘要：电力配网故障时有发生，人为定位配网故障抢修驻点有一定难度，且费时费力，针对此问题，提出 了一种基于遗传算法的配网故障抢修驻点定位方法。通过建立遗传算法求解数学模型，求解配网故障抢修 最优驻点。实验结果与分析验证了遗传算法在配网故障抢修驻点定位中的准确性和有效性，展示了其优越 的性能和较好的收敛性。

关键词：电力；遗传算法；配网故障；抢修驻点定位

中图分类号： TM715文献标识码：A

0 引言

电力系统作为现代社会的基础设施之一，在提 供稳定可靠的电能供应方面发挥着至关重要的作 用 [1-2]。然而，由于各种原因，电力配网故障時有 发生，这不仅影响了居民和企业的正常用电，还对 城市的经济发展和社会运行造成了一定的影响。及 时、准确地定位和抢修配网故障点对于维护电力系 统的可靠性和稳定性尤其重要 [3]。遗传算法作为一 种模拟自然进化过程的优化算法，在复杂问题求解 上表现出色。电力配网故障抢修的重要性体现在多 个方面 [4]。首先，故障点的迅速定位与抢修直接关 系到电力系统的持续供电。在现代社会，几乎所有 行业都依赖于电力系统，因此任何短暂的电力中断 都可能导致生产、交通、通信等方面的严重问题。 其次，电力配网故障的抢修效率直接关系到城市的 紧急响应能力，尤其是在紧急情况下，如自然灾害 或重大事故。及时而高效的抢修可以最大限度地减 小对城市生产生活的不良影响。最后，合理的故障 点驻点定位方法能够有效降低抢修成本，提高电力 系统的整体运行效益 [5-6]。

本文旨在充分利用遗传算法的搜索和优化能 力，结合配网故障抢修的特殊需求，提出一种新颖 的故障点驻点定位方法，以提高配网故障抢修的效 率和可靠性。通过对配网结构和故障数据进行综合 分析，将遗传算法引入定位过程，并探索其在提高定位准确性和降低抢修时间方面的潜力。

1 城区配电网抢修现状

城区配电网抢修是指在城市范围内针对电力系 统的故障或紧急情况进行迅速修复和恢复电力供 应的活动。城区配电网通常是一个庞大而复杂的系 统，由变电站、配电站、输电线路和配电线路等组 成。故障可能包括设备损坏、电线断裂、短路等问 题，这些故障可能导致电力中断，影响居民和企业 的正常生产生活。为了确保城市的电力供应稳定， 各地电力公司通常会建立抢修队伍和应急预案。

国内当前的配电网抢修方式可分为传统电力抢 修和移动型抢修两种模式。在传统电力抢修中，仍 然主要依赖电话传递信息，这导致了大量的人工沟 通，由于沟通原因，业务流程不够紧凑，从而影响 抢修效率。此外，区域供电公司难以有效监控实 际抢修过程，对抢修人员技术水平的管理也面临 难以数据化、规范化的困境。相对而言，移动型 抢修模式是在传统电力抢修模式基础上引入了分 组无线业务的新兴电力抢修模式。抢修人员通过携 带便携式信息化设备完成填报抢修工单等操作。这 一新型模式在一定程度上减少了抢修流程中的语言 沟通环节，同时通过数据维护优化了抢修台账的 管理。

2 遗传算法介绍

遗传算法是一种受自然选择和遗传学理论启发 的优化算法，用于解决优化问题。其模拟了自然界 中生物种群的进化过程，通过模拟基因的遗传和交 叉来搜索解空间中的最优解，如图 1 所示。遗传算 法步骤如下。

（1）个体表示：在遗传算法中，解决问题的每 一个可能解被称为一个个体。这些个体通常用字符 串或向量来表示，被称为染色体。染色体由基因组 成，基因代表问题的解的一部分。

（2）初始种群：算法开始时需要生成一个初始 的种群，其中包含了随机生成的个体。这个种群是 搜索空间中可能解的一组初始估计。

（3）适应度函数：为了评估每个个体的质量， 引入了适应度函数。适应度函数用于量化每个个体 对问题的解的拟合程度，通常越适应的个体越有可 能被选择用于繁殖。

（4）选择：根据个体的适应度，选择一些个体 用于繁殖下一代。选择过程中，适应度较高的个体 有更大的概率被选中，其模拟了自然界中适者生存 的原则。

（5）交叉（交配）：选中的个体进行交叉操作， 产生新的个体。交叉模拟了生物的基因交换过程， 通过将两个个体的染色体部分互换，生成新的后代。

（6）变异：随机地对某些个体的染色体进行变 异操作，引入一些随机性。变异模拟了生物基因突 变的过程，有助于维持种群的多样性。

（7）重复迭代：通过多次迭代选择、交叉和变 异操作，逐渐优化群体中个体的质量。这一过程模 拟了生物演化中的不断迭代优化。

当达到预定的迭代次数，找到满足特定条件的 解，或者算法收敛到一个稳定状态时，遗传算法终 止。这标志着算法已经找到一个近似最优解或者最 优解。

3 遗传算法求解配网故障抢修驻点

在整体最优的配网故障抢修驻点数学模型中，确保与现实抢修工程队伍的工作实际能力情况匹配 是至关重要的。因此，所使用的数学模型要能够在 保证最短时间内抢修的前提下，所付出的经济也是 最优解，所提出的约束条件如下面的公式所示。

式中，F 为总效率，Xi 和 Yi 分别为二维坐标系统 下的驻点地址，N 为配网故障抢修驻点的总个数， T 为固定区域下的负荷与驻点计划年限，λ 为维 护成本系数，C 为全部投资费用，CZ 为初始投资 费用，Si 为第 i 个以供电负荷进行折算化的配网 抢修故障驻点的抢修能力；r 为投资回收率；m 为投资的回收年限，α 为投资费用折算系数，β 为配网经济折算系数，Pj 为区域故障点容量，Ji 为第 i 个抢修驻点负责抢修的区域集合，gij 为是 否由第 i 个抢修驻点抢修标志，分别为 0 或者 1， n 为配网故障抢修驻点的个数。

4 实验结果与分析

本文在优化数模型的基础上，使用 MATLAB 语言编写算法，建立遗传算法适应度函数，通过设 立优化需求来求解配网故障抢修驻点定位。适应度 收敛情况如图 2 所示。在算例中的遗传算法模型设 置中，适应度函数的设计是至关重要的，它直接影 响算法的收敛速度和效果，能够准确地评估每个个 体的优劣，并且能够引导算法朝着问题的最优解方 向进行搜索，提高算法的搜索效率和求解能力。

为了能够直观地体现故障抢修驻点定位，本文 对选址结果进行可视化，如图 3 所示。通过图 3 可 以清晰地展现每个抢修驻点在配网系统中的位置分 布，以及其覆盖范围和相互之间的关联，可以帮助 决策者直观地了解选址方案的合理性和有效性，为 后续的抢修工作提供参考依据。

5 结论与展望

遗传算法作为一种优化方法，在配网故障抢修 驻点定位中具有良好的适用性和效果。通过对城区 配电网抢修现状的分析，认识到了抢修驻点定位的 重要性和紧迫性。随后，介绍了遗传算法的基本原 理和应用，以及利用遗传算法求解配网故障抢修驻 点的过程。通过实验结果与分析，本文验证了遗传 算法在配网故障抢修驻点定位中的准确性和有效 性，并展示了其優越的性能和较好的收敛性。未 来，可以进一步探索和优化基于遗传算法的配网故 障抢修驻点定位方法，结合新兴技术如人工智能和 大数据分析，从而提升抢修效率和优化资源配置， 给配电网抢修工作带来更大的帮助和改善。

参考文献

[1] 陈楚昭，孙云莲 . 基于自适应 NSGA-Ⅱ算法的配电网多故障抢修优化决策 [J]. 电力工程技术，2022， 41（3）：125-132.

[2] 冯伟，刘恒，高皓，等 . 基于数据融合与智能分析算 法的电网抢修管控技术研究 [J]. 电子器件，2023， 46（2）：510-515.

[3] 陈楚昭 . 改进的黑猩猩优化算法在配电网故障恢复与 抢修中的应用 [D]. 武汉：武汉大学，2023.

[4] 张滢 . 调度优化配网故障抢修方法分析研究 [D]. 厦门： 厦门理工学院，2017.

[5] 乔麟 .基于多系统信息集成技术的配网故障快速 复电系统的研究与应用 [D]. 广州：华南理工大学， 2016.

[6] 黄弦超，杨雨，范闻博 . 配电网多故障抢修与供电 恢复联合优化模型 [J]. 电力系统自动化，2014，38 （11）：68-73.