基于人工智能算法的電系圖自動成圖研究

藍(lán)國卉 閆浩 陳宇 劉春慧

（1.國網(wǎng)上海市電力公司 上海市 200122 2.上海欣能信息科技發(fā)展有限公司 上海市 200025）

以往在上海公司實(shí)施的電系圖成圖模塊，都是基于人工引導(dǎo)，局部分段追加成圖，然后手動完成分支方向和間距調(diào)整、設(shè)備標(biāo)注等工作，因而存在成圖效率慢、手動調(diào)整工作量大、實(shí)施周期長的不利因素。本課題著重研究智能算法與傳統(tǒng)的電系圖成圖業(yè)務(wù)相結(jié)合，在大縱深、大范圍、多聯(lián)絡(luò)的數(shù)據(jù)規(guī)模上，本著“多累電腦，少累人腦，節(jié)省人手”的目的，研究快速自動布局、自動成圖、自動標(biāo)注的有效方法和手段，為電系圖成圖建立智能驅(qū)動。

1 概述

1.1 研究背景

電系圖是在電網(wǎng)調(diào)度運(yùn)行管理中非常重要的一種專題圖，它將電系中的設(shè)備通過規(guī)則化處理，形成關(guān)系連接正確、網(wǎng)架層次分明、圖符表達(dá)規(guī)范、設(shè)備標(biāo)注明晰、線條基本正交、整體協(xié)調(diào)美觀的一種專題圖。為各類調(diào)度工作管理、負(fù)荷轉(zhuǎn)供、故障搶修管理等業(yè)務(wù)提供基礎(chǔ)的圖形支撐。

常規(guī)電系圖由于圖元數(shù)據(jù)量大、布局規(guī)范、設(shè)備密度不均勻等特征，再加上成圖手段單一，導(dǎo)致電系成圖耗時耗力，人工參與調(diào)整工作量較大。因此，本課題嘗試研究一種新的電系圖自動成圖方法，能夠有效減少人力成本，提高成圖效率，以適應(yīng)新一代電網(wǎng)和能源互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展需求。

1.2 研究內(nèi)容

本課題以某個供電公司的全部電氣網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)規(guī)模為研究，研究電系成圖中主要的拓?fù)渌惴?、最小電系島簡化算法、智能成圖及優(yōu)化算法等，在成圖過程中完成自動成圖、網(wǎng)格化避障、逐步優(yōu)化、自動標(biāo)注，基于“電網(wǎng)一張圖”快速地生成一張拓?fù)渫陚?、重點(diǎn)突出、布局合理的電系圖。

研究過程中，通過四階段逐步由簡及繁、由局部到整體的構(gòu)建方法開展迭代研究工作。第一階段，完成單站點(diǎn)自動成圖的研究；第二階段，完成多站點(diǎn)自動成圖的研究；第三階段，完成多站點(diǎn)自動成圖、避障優(yōu)化及正交規(guī)則化的研究；第四階段，完成管轄范圍內(nèi)全部數(shù)據(jù)自動成圖、避障優(yōu)化及正交規(guī)則化，整體布局優(yōu)化后，完成小設(shè)備組合（熔絲及桿變）補(bǔ)充、關(guān)鍵桿提取、自動標(biāo)注。

自動成圖流程如圖1 所示。

2 關(guān)鍵技術(shù)

2.1 最小電系島簡化

最小電系島是指由一組開斷設(shè)備、站房的進(jìn)出線、線路末端所包絡(luò)的有拓?fù)溥B接關(guān)系的設(shè)備集合，島邊緣包括開斷類設(shè)備、線路末端或者下一個站房的進(jìn)線點(diǎn)，如圖2 所示。

以一條線路為例，從出口開關(guān)開始分析，逐個最小電系島依次迭代成圖，電系圖上每個設(shè)備圖元的位置大致定于地理位置附近，直至一個最小電系島結(jié)束，將每個島內(nèi)中間不經(jīng)過關(guān)鍵設(shè)備或分支的導(dǎo)線段、電纜段合并起來，實(shí)現(xiàn)N:1 合并，盡量減少電系圖中的電系線數(shù)量。如圖2 所示。

2.2 斥力-張力平衡算法

斥力-張力平衡算法通過對拓?fù)鋱D中各節(jié)點(diǎn)之間的斥力和各鄰接節(jié)點(diǎn)之間的拉力進(jìn)行計(jì)算，并采用四分梯度平衡位移（根據(jù)節(jié)點(diǎn)的位置，由中心向外依次將其分成四個部分，每個部分內(nèi)各節(jié)點(diǎn)的平衡位移系數(shù)不同，且中心向外的四個部分中，平衡位移系數(shù)呈梯度逐漸增大）多次運(yùn)動迭代，控制越在中間的節(jié)點(diǎn)位移系數(shù)越小，將拓?fù)鋱D中各節(jié)點(diǎn)調(diào)整至位置相對平衡狀態(tài)。

斥力Fr 的公式為：

其中，k 為常數(shù)，可以反復(fù)試驗(yàn)調(diào)試，找到最優(yōu)值，Q 和q 可理解為拓?fù)鋱D中兩個節(jié)點(diǎn)的質(zhì)量或者電荷，r 為兩個節(jié)點(diǎn)距離；

所述的張力Fa 的公式為：

Fa=m*L

其中，m 為彈性系數(shù)，可以考慮介入節(jié)點(diǎn)權(quán)重，L 為拓?fù)鋱D中鄰接節(jié)點(diǎn)的距離。

本算法中，注意各參數(shù)需要多次優(yōu)化調(diào)整，計(jì)算出各節(jié)點(diǎn)的位移距離也需要進(jìn)行必要的范圍限定。

2.3 電系線正交化

整體張力平衡布局后，為實(shí)現(xiàn)相對橫平豎直的走線規(guī)則，需對電系線進(jìn)行正交化。電系線正交化具體包括以下步驟：

（1）在每次擺線前進(jìn)行角度占位索引，并繞開已占用的角度，同象限直角優(yōu)先，直角被占用后，啟用45 度角；

（2）對純站外設(shè)備間的電系線通過取直、折角和線條規(guī)則化實(shí)現(xiàn)電系線正交；

（3）對電站出線進(jìn)行正交化，要考慮進(jìn)線、出線（電站上下）的另一端在電站的八個方位布局，每個進(jìn)出線點(diǎn)共16 種情況，考慮對電站從上或從下繞過處理，例如：如果連接電站電系線的出線方位為電站下方，電系線另一端點(diǎn)的坐標(biāo)方位為左上角，那么則在近電站這端增加兩個節(jié)點(diǎn)，一個節(jié)點(diǎn)從下方拉出電站，另一個節(jié)點(diǎn)向左直角轉(zhuǎn)向，拉到超出站框左側(cè)，這樣就完成從左下方繞過電站，并連接到左上方的端點(diǎn)，其他方位的繞過方式類同。效果圖如圖3所示。

2.4 電系線智能消凸處理

通過前面引入的正交化處理，會對部分復(fù)雜的電系線（比如兩端連接電站的電系線）產(chǎn)生重復(fù)點(diǎn)、繞回線段，本步驟是完成去重復(fù)點(diǎn)、去除點(diǎn)位繞回、去除明顯突兀點(diǎn)及垂直截?cái)嗵幚怼?/p>

電系線消凸處理用于對含有凸起的電系線（突兀部分）進(jìn)行壓縮處理，含有凸起的電系線的類型包括：

（1）末端電系線；

（2）電系線+電系線并局部平行延伸；

（3）電系線+開斷+電系線并局部平行延伸或環(huán)回；

通過讓程序識別這種“凸起”接線模式，模式識別完成后，盡可能完成這種消凸處理，壓縮到一個和諧的位置，壓縮過程中進(jìn)行已有設(shè)備的重疊判斷，使電系圖更加美觀。如圖4、圖5 所示。

2.5 補(bǔ)充處理

完成以上的步驟后，整體布局基本完成，最好補(bǔ)充處理具體包括熔絲桿變組合、關(guān)鍵桿提取和自動標(biāo)注。

（1）熔絲桿變組合。熔絲和柱上變壓器、熔絲連接用戶，這部分由于結(jié)構(gòu)簡單，化簡后不占用布局空間，置于后處理的步驟，所用到的最小電系島分析、追加成圖方式跟前面的步驟是相同的。

（2）關(guān)鍵桿塔提取。關(guān)鍵桿是指具有桿上設(shè)備、分支、線路末端、跨越電纜等具有標(biāo)識作用的運(yùn)行桿塔，對查圖、識圖、定位有重要的參考作用。通過電系線的拓?fù)涔?jié)點(diǎn)可以索引到運(yùn)行桿，并提取到對應(yīng)的坐標(biāo)位置上。

（3）自動標(biāo)注。根據(jù)元數(shù)據(jù)配置的標(biāo)注屬性、大小、顏色、排列方式等，在完成小設(shè)備組成圖后，根據(jù)被標(biāo)注設(shè)備的元數(shù)據(jù)配置信息、線設(shè)備長度、角度等自動計(jì)算標(biāo)注位置和角度，比如電站出線的豎向標(biāo)注、配變角度延伸方向標(biāo)注等，一次性完成設(shè)備標(biāo)注。

3 結(jié)語

3.1 研究結(jié)論

通過本課題的研究，將智能算法與傳統(tǒng)的電系圖成圖相結(jié)合，在大縱深、大范圍、多聯(lián)絡(luò)的數(shù)據(jù)規(guī)模上，實(shí)現(xiàn)電系圖的快速自動布局、自動規(guī)則化，并完成自動標(biāo)注，實(shí)現(xiàn)電系圖的自動成圖，有效減少人力成本，提高成圖效率。

考量一個供電公司規(guī)模的10kV 電系圖的數(shù)據(jù)規(guī)模，電系線約10 萬左右，電站數(shù)量6 千以上，這樣的數(shù)據(jù)規(guī)模，計(jì)算量相當(dāng)大，因此各類算法中，需要通過優(yōu)化空間索引、節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)索引、節(jié)點(diǎn)關(guān)系索引，反復(fù)調(diào)優(yōu)。優(yōu)化后，上述規(guī)模數(shù)據(jù)，所有計(jì)算時間及本地成圖時間壓縮在一小時內(nèi)。局部自動成圖效果示意圖如圖6 所示。

3.2 應(yīng)用前景

利用該研究成果，電系圖成圖的效率會明顯提高，可從傳統(tǒng)的以天、月為單位的工作量提高到以小時、天的工作量，推廣前景可觀。以上海一個中等規(guī)模的供電公司為例（電系線10 萬左右，電站數(shù)量6 千以上），全網(wǎng)10kV 電系圖在順利情況下，傳統(tǒng)模式需要三人/月左右，在人工智能算法驅(qū)動下的自動成圖，在1 個小時內(nèi)完成初始化，然后再落到數(shù)據(jù)庫保存生成底版，接下來再根據(jù)調(diào)度人員的習(xí)慣做一定量的人工調(diào)整即可，效率提升明顯。