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基于蚁群算法的配网抢修系统研究与应用
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2016 年(第五届)电力安全与信息技术研讨会 28 基于蚁群算法的配网抢修系统研究与应用 国网山东省电力公司信息通信公司,刘范范、严文涛、严莉、曲延盛 摘 要: 随着 GIS 的不断发展,其应用范围越来越广,己在诸多领域中发挥着重要的作用,最短路径算法是基于 GIS 进 行综合分析和辅助决策的不可或缺的手段。GIS 已在电力系统得到了有效的应用,随着经济的不断发展,各级电力设施迅 速增长并逐步更新换代,电力设施的信息化管理是建设智能电网的重要体现,如何在电力设备发生故障后第一时间找到 一条合理的抢修路径使抢修时间最短就显得尤为重要,本文将蚁群算法与基于 GIS 平台的配网抢修系统相结合,研究蚁 群算法在寻找最短路径中的作用,提高系统最短路径选择的性能和效率。 关键字:蚁群算法;最短路径;电网 GIS 平台;配网抢修 1 引言 电网 GIS 空间信息服务平台(以下简称“电网 GIS 平台” )由国家电网公司统一组织设计和开发, 是一个企业级电网空间信息服务平台,构建在 “SG186”工程一体化平台之内、实现电网资源的结 构化管理和可视化展现,以面向服务的架构,松耦 合方式实现与各类业务应用集成,为各类业务系统 提供电网空间信息服务,是山东公司“三集五大” 体系建设和智能电网建设的重要支撑平台。 国网山东省电力公司为全面贯彻落实国家电网 公司“大运行”体系建设要求,推进输变电设备运 行与电网调度运行的业务融合,实现调控一体化。 建设了基于电网 GIS 平台的配网抢修指挥系统,通 过整合配网抢修指挥资源,深化信息交互和数据共 享,加强业务横向协同,为地(县)调具备统筹、 协调配网抢修指挥业务、提高研判准确度和抢修协 调指挥能力,提供了技术手段和业务支撑, 。 传统的配网抢修系统主要还是依靠人工处理, 信息化程度低下;调度人员的调度作业大都依靠维 修人员的业务水平,主观因素过大;从故障发生到抢 修车出发之间的时间间隔较长,抢修出行路径的选 择也只是单纯的依靠个人主观经验,缺乏一定的科 学性依据,往往难以准确合理地确定出最短路径,再 加之交通拥挤、堵塞和交通事故的频发,因而很难做 到及时地赶往故障地点进行故障处理,效率非常低 下,已不再适应现代电力系统信息化发展的需要。所 以,如何能够找到一种更佳实时、有效、便捷的最短 路径算法来提高电力抢修系统的最短路径选择效率, 正是该文主要研究的问题,本文,将蚁群算法应用到 配网抢修系统的最短路径选择中,以提高系统最短 路径选择的性能和效率,具有较重要的研究和应用 价值。 2 蚁群算法研究现状及相关技术介绍 2.1 蚁群算法概述 蚁群算法(Ant Colony Algorithm ,ACA)是意大 利学者 Dorigo 等人于 1991 年创立的。该算法充分 利用蚁群搜索食物的过程与著名的旅行商问题(TSP) 之间的相似性,率先成功地应用在求解 TSP 问题上, 引起了学术界的广泛关注,是继神经网络、遗传算 法、免疫算法之后的又一种新兴的启发式搜索算法。 人们为了与自然界的蚁群相区分,也将该算法称为 “人工蚁群算法” 。 2.2 蚁群行为描述 根据仿生学家的长期研究发现:自然界中的蚂 蚁虽然个体简单,没有视觉,但由这些简单的个体所 组成的蚁群却表现出高度的组织性,能够完成复杂

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