多元信息融合的城市电网立体智能规划系统研究

元信息融合后进入电力设施布局图中,通过数理统计分析的方法确定各项指标之间的关系,建立综合评估指标体系,综合、全面、科学地考虑这些属性或因素,科学评估配电网运行水平和供电能力,指出电网薄弱环节,衡量配网网架合理性、充裕性和灵活性,对负荷发展的适应程度进行分析,有助于合理利用配电网的网络资源,有效指导配电网的改造规划。电网规划方案成效评估如图10所示。

2）从局部变电站运行效率进行评估,在规划阶段引入针对变电站的运行效率评估模型,对变电站的关键运行指标进行评估,判断其运行的可靠性;对变电站投产后的运行效率进行评估,判断建设的经济性。运行模拟结果评估如图11所示。

图10 电网规划方案成效评估Fig.10 Effect evaluation of power grid planning scheme

图11 运行模拟结果评估Fig.11 The running simulation result evaluation

2.3.3 选取最优联网方案

对比模拟各联网方案运行N年后的结果,以可靠性、经济性、灵活性等为评价指标,选出最优变电站联网方案和建设方案。

 3 智能选择路径

系统利用导航的原理,考虑城市用电地图中路网、水、电、气、热等管线影响因素的制约,应用多约束路径选择算法,主动避开地上、地下障碍物,自动生成投资小、易实施的架空线或电缆路径方案,实现智能的路径选择,并延伸开发辅助设计人员现场勘查选址选线的移动终端（Pad）。

3.1 数据来源

智能路径选择功能同时考虑电网自身设计要求和城市信息,实现推荐变电站出线的最优路径方案,需要数据有：变电站地理位置信息、输电线路型号及载流量信息、架空线（电缆）及杆塔造价、城市总体规划、城市控制性详细规划、路网图、公共事业管线图、路径沿线建筑及绿植现状信息等。公共事业管线分布如图12所示。

图12 公共事业管线分布Fig.12 Utility piping diagram

3.2 技术路线

3.2.1 多约束规划路径选择算法

借鉴高德地图导航原理^[14],确定起始节点和目标节点,应用多约束规划路径选择算法实现路径的智能选择,将与输电线路选择密切相关的多元信息作为约束条件,推荐投资小、易实施的架空线或电缆路径方案。

以系统路径投资最小、方案实施最易为目标
函数：

Fig.13 Mobile terminal multilayer control " style="box-sizing: border-box; color: rgb(43, 43, 43); text-decoration-line: none;">图13 移动终端多图层控制Fig.13 Mobile terminal multilayer control

3.3 功能详述

3.3.1 智能选择最佳路径

系统考虑了城市路网、拆迁量及水、气、热等管线多种约束条件,建立方案最易实施前提下的电网建设投资最小模型,应用多约束路径选择算法,求解最佳路径方案。系统智能选择路径方案如图14所示。

图14 系统智能选择路径方案Fig.14 System intelligent selection path plan

3.3.2 利用移动终端辅助现场勘查

系统推荐最佳路径后,设计人员现场勘查路径实际情况。首先,应用移动终端提供的GPS定位^[15]功能找到最佳路径,精准采集变电站四角坐标、线路塔基坐标及用地性质,并留存现场影像数据;其次,应用移动终端一键式测量站址面积及线路距离,查询和记录相关信息,克服以往需携带多种测量工具与图纸资料、多次往返现场勘查的难题,极大地节约了人力、物力。同时,移动终端与系统通过数据接口实现现场采集信息的同步上传（见图15）。

图15 现场采集信息的同步上传Fig.15 Simultaneous upload of on-site collection information

 4 结语

本文系统在国网长春供电公司已试运行2年多,应用该系统完成《长春市电网专项规划》、《长春新区电网建设实施规划》等26项规划;累计用于69个电网项目,合理确定规划项目建设时序,减少不必要变电站布点50余处,节约站址勘查费约0.55亿元;系统能够智能选择最佳路径,避免建设不必要的线路长度约64 km,节约线路投资约4.72亿元,共计节约电网建设投资约5.27亿元。

远期该系统将应用到电网建设、运维、营销等多个领域,具有较强的推广价值,同时在城市规划、能源开发、公用事业等领域也有很好的借鉴价值,可促进供水、供热等行业的交流合作,实现城市的“多规合一”。