[发明专利]一种基于蚁群算法的电力物资调配方法

说明书

本发明公开了一种基于蚁群算法的电力物资调配方法，其包括电力物资数据采集、电力物资数据预处理、建立基于自适应蚁群算法的电力物资调配模型以及获得电力物资最佳调配方案四个步骤流程。在蚁群算法的基础上，提出了适用于电力物资调配需求的算法模型，可以获得电力物资调配的最佳方案，最大程度降低电力物资调配的成本和时间，有效提高了电力物资的调配效率和电力系统的管理水平。

技术领域

本发明涉及一种电力物资调配方法，尤其涉及一种基于蚁群算法的电力物资调配方法，属于电力系统运维技术领域。

背景技术

随着我国经济的快速发展，电网建设也随之进入了发展的快车道。智能电网、特高压、直流输电、新能源等技术得到了大力发展。目前，电力系统内各类设备的安装量和使用量不断增加，同时电力企业减员增效工作持续推进，全面加强电力物资的调配效率和管理水平、提高高弹性电网的可靠性和效能性的现实需求逐渐明确。因此，借助人工智能等新技术来提高电力物资的调配效率和管理水平是一种有效的解决途径。

发明内容

本发明主要是解决现有技术中存在的不足，提供一种智能制定电力物资的最佳调配方案，以提高电力系统的运维效率和管理水平的一种基于蚁群算法的电力物资调配方法。

本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：

一种基于蚁群算法的电力物资调配方法，按以下步骤进行：包括：电力物资数据采集、电力物资数据预处理、建立基于自适应蚁群算法的电力物资调配模型、获得电力物资最佳调配方案四个步骤流程；

(一)、电力物资数据采集：

通过电力物资台账系统、PMS系统获取各供应点的电力物资数据，如各供应点A₁，A₂，A₃，…，A_n的地理位置、所储存的物资种类、物资数量相关数据；同时，采集各需求点B₁，B₂，B₃，…，B_m的地理位置、所需求的物资种类、物资数量相关数据；

PMS系统是指电网工程生产管理系统；

(二)、电力物资数据预处理：

将电力物资需求划分为计划性需求和应急性需求两类；针对不同需求所考虑的因素不同，建立了集成运输成本因素C_ij和运输时效因素D_ij的综合评价指标模型；通过对运输成本因素和运输时效因素的权重调整，实现对计划性需求和应急性需求的电力物资调配策略的自适应制定；

在运输成本因素C_ij中，考虑了综合用工成本、车辆损耗、燃油费用、保养费用相关多种参量；在运输时效因素D_ij中，考虑了不同电力物资的运输条件；

(三)、建立基于自适应蚁群算法的电力物资调配模型：

根据第一步和第二步输入的相关数据，完成电力物资调配的最优策略制定；

(四)、获得电力物资最佳调配方案：

结合第一步和第二步输入的相关数据，以及第三步中基于自适应蚁群算法的电力物资调配模型的输出结果，进行路径翻译，以文本信息的形式输出电力物资最佳调配方案。

作为优选，其特征在于按以下步骤进行：

步骤(一)中，结合地图软件获得各供应点至各需求点的运输距离L_ij、车辆油耗o_1i、路程时间T_ij相关数据；