[发明专利]智能电网中一种高效节能的无人机电力巡线方法

权利要求书

1.一种应用在智能电网中的高效节能的无人机电力巡线方法，其特征在于：

1)将无人机能耗最小化问题建模成一个联合优化问题，包括大尺度优化和小尺度优化两方面，其中大尺度优化包含轨迹调度，速度控制，频率调节三部分，小尺度优化包括中继选择和功率控制这两部分；综合考虑轨迹调度，速度控制，频率调节，中继选择和功率控制的优化问题，实现无人机能耗最小化，具体包括以下两个步骤：

①建立模型：巡检无人机在整个巡检过程中所产生的能耗有三部分，分别是飞行能耗，防碰撞能耗和内容传输能耗：

a)飞行能耗

巡检无人机在飞行过程中的能耗可以建模为：

其中d_k,k′为巡检无人机在飞行过程中的距离，v_k,k′为巡检无人机在飞行过程中的速度，为无人机推进功率，表达式为：

表达式中和是与无人机自身及环境有关的参数；

b)防碰撞能耗

巡检无人机在飞行过程中，会不断向四周传输信号，避免产生碰撞，其碰撞概率模型可表示为：

其中，Pr(δ_k,k′)为巡检无人机在飞行过程中的能量增益的概率，Pr^c(f_k,k′)表示碰撞概率，其发送信令的能耗可表示为：

其中P^c，f_k,k′，t_c分别表示发送信令的功率，频率和时间；

c)内容传输能耗模型

假设巡检无人机n通过中继无人机m对基站进行内容传递，中继无人机把接收到的内容转发给基站，这两跳链路的SNR可表示为：

式中γ_n,m和分别表示第一跳和第二跳的SNR，公式分别为：

其中，和表示巡检无人机和中继无人机的传输功率，g_n,m表示巡检无人机和中继无人机之间的信道增益，表示中继无人机和基站之间的信道增益，N₀表示噪声功率，整个传输过程的能耗可被表示为：

其中T_S表示数据传输过程的时间；

②确定优化目标函数

采用一个二进制的值表示巡检无人机n选择中继无人机m进行内容传输，则表示巡检无人机n不选择中继无人机m进行内容传输，同样的，表示巡检路段l_k,k′被选择，反之不被选择，优化变量的集合可定义为其中v_k表示速度，表示中继，表示路段，表示频率，表示功率，因此包含轨迹调度，速度控制，频率调节，中继选择和功率优化的联合优化问题可表示为：

其中，用K＝{0,...,k,...,K}表示电网拓扑结构里的节点，表示现实中的输电塔或可再生能源发电厂，k、k′分别表示节点序号；N＝{0,…,n,…,N}表示巡检无人机，n表示巡检无人机序号；M＝{0,…,m,…,M}表示中继无人机，m表示中继无人机序号；C1表示信号传输时间要小于信道相干时延，C2表示无人机碰撞需小于所设定的碰撞概率最大值，C3和C4表示无人机速度和传输功率的限制，C5保证无人机最多只连接一个中继无人机，C6表示无人机通信的SNR阈值；

2)采用动态规划算法来解决大尺度优化问题，同时联合拍卖理论和匹配算法来解决小尺度优化问题，具体优化过程如下

a)问题转化

由于优化问题P1中无人机飞行及防碰撞能耗远大于匹配时内容传输所产生的能耗，因此优化问题P1可分解为两个子优化问题P2和P3，其表达式为

s.t.C1～C3.

s.t.C4～C6.

b)基于动态规划的轨迹调度，速度控制，频率调节算法

由于优化问题P2符合动态规划的条件，因此把无人机巡检问题建模成一个推销员问题，并用动态规划进行求解，系统的状态方程可表示为：

x_τ+1＝z(x_τ,u_τ),τ＝0,1,…,ψ-1

其中ψ表示总的状态阶段数，τ是状态指标，x_τ和x_τ+1分别代表τ和τ+1两个阶段的状态，u_τ表示在阶段τ的策略，z表示状态更新函数，与之对应的变量为x_τ＝k,因此，在阶段τ处的成本函数可表示为

式中表示无人机从k移动到k′所需的最小能耗，对于具有有限个初始状态的推销员问题，其最小能耗表达式为：

式中g(ψ)表示最后一个阶段的最小能耗，能用动态规划的方法逐阶段求解，求解方程为：

J_ψ(x_ψ)＝g(x_ψ),

采用动态规划求解时，涉及到未知参数的求解，的求解可通过求解P4获得，其表达式为：

s.t.C1～C3.

考虑到f_k,k′受到C1和C2的限制，其求解表达式为

优化问题P4可分为两种情况讨论：高速模式和低速模式，在高速模式下，即这种情况下优化问题P4可表示为

s.t.C1～C3.

在低速模式下，即这种情况下优化问题P4可表示为

s.t.C1～C3.

由于P5和P6都是凸函数，运用KKT条件进行求解，假设均表示优化问题P5和P6的解，其表达式为：

最优的f_k,k′也可对应求解；

c)基于拍卖理论的中继选择和功率分配的匹配算法

在最优速度和最优频率求解出来后，可以得到无人机最终飞行的路径和时间，假定N个巡检无人机在路段l_k,k′巡检时，周围有M_k,k′个中继无人机作为中继，此时优化问题P3可转化为巡检无人机和中继无人机的双边匹配问题，假设χ(n)＝m表示巡检无人机n选择中继无人机m进行内容传输，中继无人机的成本集合表示为因此巡检无人机n对中继无人机m的喜好值可表示为：

式中表示最优的功率分配策略，能通过求解优化问题P7得到，其中P7可表示为

s.t.C4～C6.

求解可得最优功率表达式为

式中

然后，巡检无人机n会对M个中继无人机计算喜好值并建立喜好列表，喜好列表建立完成后，巡检无人机会向其喜好度最高的中继无人机发送匹配请求，如果任意一个中继无人机只接收到一个巡检无人机的请求，那么该巡检无人机将会与其所请求的中继无人机直接进行匹配；如果任意一个中继无人机接收到了多个巡检无人机的请求，则会产生匹配冲突的情况，因此采取一种基于英式拍卖的匹配算法解决匹配冲突，定义l_b为竞标拍卖轮次，在第(l_b+1)轮拍卖过程中，巡检无人机对于中继无人机m的竞标价格为

ξ_m(l_b+1)＝ξ_m(l_b)+Δξ_m；

基于以上公式，巡检无人机对于中继无人机的喜好度将减少Δξ_m，同时巡检无人机的喜好列表也将随之更新，由于在每一轮竞标过程中，竞标价格会提高Δξ_m，当中继无人机不再是巡检无人机最高喜好度的对象时，巡检无人机将放弃竞争中继无人机转而向其最高喜好度的中继发送匹配请求，经过多轮竞价后，最后能承担竞标价格的巡检无人机将与中继无人机进行匹配，整个竞价匹配的过程会一直持续到所有的巡检无人机或中继无人机全部匹配完。