[发明专利]基于配网故障大数据的抢修驻点和路径优化方法及系统

权利要求书

1.一种基于配网故障大数据的抢修驻点和路径优化方法，其特征在于：包括如下步骤：

S1、获取目标区域内的历史故障、配电网线路地理信息、天气状况、物理约束数据，综合考虑多种故障抢修影响因素，建立配电网抢修驻点和路径优化模型；

S2、采用基于统计聚类法进行全局计算，实现对抢修驻点的优化配置及路径规划，缩短平均抢修时间，提高配电网抢修工作效率。

2.根据权利要求1所述的基于配网故障大数据的抢修驻点和路径优化方法，其特征在于：在上述S1中：

配电网抢修驻点及路径最优化模型表达形式如下：

定义变量：

Z＝(z₁,z₂,...,z_N)为已知的N个故障点的位置坐标；

X＝(x₁,x₂,...,x_M)为未知的M个待求驻点的位置坐标；

w_ij≥0，i＝1,…,M,j＝1,…,N；w_ij表示从x_i到z_j的影响因素的权重；

目标函数：

C表示优化目标为抢修驻点到故障点的加权距离，使得加权距离最短；||x_i-z_j||为x_i到z_j的距离；

约束条件为：

表示故障点到达驻点的影响因素的权重和为1；

S＝{s₁,…,s_L}为具有L个影响因子的集合，则S将Z分成了L个{Z₁,…,Z_L}不相交簇，s_i的权重s_i为天气影响因素或道路影响因素或历史故障影响因素或线路影响因素；

确定单个驻点的抢修覆盖范围：

P_a＝π×[(V×α)×(t_a-t_s)]；P_a为区分城区、郊区的单个驻点的覆盖范围，P_a1、P_a2分别表示为城区和郊区的单个驻点的覆盖范围，V为平均车速，t_a为到场时间，t_s为寻址时间，α为拥堵系数，对应当地交通拥堵指数；

按照供电区域面积计算驻点数量，表达式如下，

Q＝Q₁+Q₂＝P₁/P_a1+P₂/P_a2

式中，Q₁为城区驻点数量，Q₂为郊区驻点数量，P₁为城区供电面积，P₂为郊区供电面积。

3.根据权利要求2所述的基于配网故障大数据的抢修驻点和路径优化方法，其特征在于：在上述S2中：所述统计聚类法的全局优化所涉及的有K个故障点，Q个抢修驻点，使每一份中的每个故障点到达对应驻点的加权距离要比到达其他驻点的加权距离小，优化算法流程如下，

步骤1.定义表示在第t次迭代时Z的Q个不相交簇，t＝1，2，…,n；提供一个初始化划分

步骤2.通过求解单设施韦伯问题进行选址迭代计算，在t次迭代时，

步骤3.分配迭代，r表示待重新分配z_j的数量，令r＝0，如果且则z_j分配到更新；

步骤4：重复步骤2和步骤3，故障分配和驻点选址之间不断交替，直到不需要再分配时，即为最优化抢修驻点，优化过程中考虑了多种影响因素，加权距离更加靠近故障点，等效于最优路径。

4.一种基于权利要求3所述的基于配网故障大数据的抢修驻点和路径优化方法的系统，其特征在于：包括：

模型数据模块，获取目标区域内的历史故障、配电网线路地理信息、天气状况、物理约束数据，综合考虑多种故障抢修影响因素，建立配电网抢修驻点和路径优化模型；

优化配置及路径规划模块、采用基于统计聚类法进行全局计算，实现对抢修驻点的优化配置及路径规划，缩短平均抢修时间，提高配电网抢修工作效率。