基于BIM 與遺傳算法的電網(wǎng)工程數(shù)據(jù)信息處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)

方昱璋，張海文，郭嘉成

（國(guó)網(wǎng)甘肅省電力公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院，甘肅蘭州 730050）

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展，電網(wǎng)工程的投資越來越大。參與電網(wǎng)工程建設(shè)的管理部門、建設(shè)部門繁雜，工程管理的各項(xiàng)數(shù)據(jù)特異性大，導(dǎo)致建設(shè)進(jìn)度、建造質(zhì)量與風(fēng)險(xiǎn)難以全局把控。目前，電力設(shè)計(jì)過程中仍使用二維設(shè)計(jì)，嚴(yán)重依靠設(shè)計(jì)人員的能力，難以高效、準(zhǔn)確地設(shè)計(jì)大型電網(wǎng)工程。因此，有必要設(shè)計(jì)一款集中高效處理電網(wǎng)工程數(shù)據(jù)的平臺(tái)[1]。

文中提出了基于BIM 的電網(wǎng)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，首先通過引入特定電力模型，將設(shè)計(jì)知識(shí)直接集成到統(tǒng)一的軟件架構(gòu)中。其次，在DES 數(shù)據(jù)同步機(jī)制[2]的支持下，系統(tǒng)消除了不同設(shè)計(jì)階段數(shù)據(jù)的不相容問題。最終在該軟件平臺(tái)中，有關(guān)電力系統(tǒng)的設(shè)計(jì)問題被封裝到幾個(gè)功能模塊中，以便被第三方開發(fā)人員重用，以增強(qiáng)系統(tǒng)的可維護(hù)性。

1 分析軟件架構(gòu)設(shè)計(jì)

為使用統(tǒng)一的模型來實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)工程的數(shù)據(jù)處理，文中設(shè)計(jì)了一種有效的軟件架構(gòu)[3]。為了支持遺傳算法的使用，設(shè)計(jì)的軟件架構(gòu)應(yīng)具有以下特征：1）易于使用，為減少遺傳算法的植入難度，分析結(jié)果應(yīng)以標(biāo)準(zhǔn)可讀的數(shù)據(jù)格式表示；2）可擴(kuò)展性，能夠集成不同的BIM 模型與不同的數(shù)據(jù)視圖；3）一致性，由于BIM 模型將由不同的設(shè)計(jì)師使用與修改，因此不同模型視圖數(shù)據(jù)格式應(yīng)保持一致。

1.1 數(shù)據(jù)同步機(jī)制

在BIM 數(shù)據(jù)處理時(shí)，涉及多個(gè)學(xué)科的設(shè)計(jì)人員[4]。為了滿足不同設(shè)計(jì)者的要求與設(shè)計(jì)視圖之間的一致性，文中設(shè)計(jì)了基于事件的DSE 數(shù)據(jù)同步引擎。該視圖從中央模型數(shù)據(jù)庫檢索最新數(shù)據(jù)，僅在必要時(shí)更新全局?jǐn)?shù)據(jù)，可以避免由于頻繁地更新給系統(tǒng)帶來繁重的資源需求與數(shù)據(jù)檢索的高計(jì)算復(fù)雜性。

圖1 所示為DSE 機(jī)制。其在設(shè)計(jì)終端與中央BIM 模型之間同步數(shù)據(jù)，每個(gè)視圖在初始化階段向DSE 發(fā)送相關(guān)事件列表。當(dāng)用戶更改視圖數(shù)據(jù)時(shí)，例如在單一模型配置視圖中，系統(tǒng)將修改事件發(fā)送到DSE 的事件池中[5]。數(shù)據(jù)處理器將視圖中的修改同步到BIM 模型，隨后更新全局?jǐn)?shù)據(jù)。

圖1 DSE機(jī)制

1.2 基于BIM的單一模型擴(kuò)展

當(dāng)前，大多數(shù)BIM 平臺(tái)為建筑設(shè)計(jì)提供了豐富的功能元素，而對(duì)智能設(shè)備的支持卻較少。為了支持BIM 的集成設(shè)計(jì)與分析，文中開發(fā)了一組包括微控制器與傳感系統(tǒng)的智能組件[6]，每個(gè)組件模型均有兩個(gè)主要屬性：

1）幾何數(shù)據(jù)。為了基于BIM 設(shè)計(jì)硬件模型，組件模塊包含所有幾何信息：形狀、大小、材料及其3D建模。

2）功能特定屬性。該屬性描述了組件的特性與規(guī)格，包括在電力系統(tǒng)中的作用及數(shù)據(jù)交流方式。

2 關(guān)鍵模塊建模

BIM 模型將建筑物從具有一個(gè)電源的單元轉(zhuǎn)換為具有多個(gè)發(fā)電機(jī)的單元，因此，BIM 電力系統(tǒng)設(shè)計(jì)與普通建筑物的電力系統(tǒng)設(shè)計(jì)不同。文中引入基于電力能量流動(dòng)的分析方法[7]，以提供對(duì)BIM 模型的準(zhǔn)確分析。

2.1 供電線路建模

為了進(jìn)行電力能量流動(dòng)分析，構(gòu)建了電力線模型[8]。該模型用于計(jì)算出輸電線路的電容電抗、阻抗與電感電抗。由于建筑物中的電線較短，因此可以忽略電容電抗。阻抗與感性電阻可由式（1）、式（2）計(jì)算。

式中，R為阻抗，p為電阻率，l為供電線長(zhǎng)度，S為供電線的橫截面積，L為電感電抗，d為供電線直徑。

2.2 電流可視化建模

由于各種電氣設(shè)備與復(fù)雜電路的電氣模型較為復(fù)雜，傳統(tǒng)手段難以估計(jì)建筑物的準(zhǔn)確電力，因此文中基于BIM 平臺(tái)將所有電氣設(shè)備數(shù)字化，并根據(jù)模型自動(dòng)生成準(zhǔn)確的電子拓?fù)淠Ｐ蚚9]。DES 機(jī)制從各種電氣設(shè)備查詢電氣參數(shù)，例如變壓器、光伏逆變器及負(fù)載數(shù)據(jù)，在這些設(shè)備與其電線連接之間記錄完整的電拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。由于逆變器的輸出取決于其連接的發(fā)電模組面板的輸出，因此逆變器的功率輸出是通過累加與其連接的發(fā)電模組設(shè)備輸出功率來動(dòng)態(tài)計(jì)算的。

在分析軟件時(shí)，重點(diǎn)關(guān)注系統(tǒng)中的兩種狀態(tài)更改，即單一模型屬性的更改與連接模型間的布線更改，系統(tǒng)使用DES 將這些更改實(shí)時(shí)同步到BIM 數(shù)據(jù)庫中。

2.3 電力模型建模

基于BIM 數(shù)據(jù)庫的電力線模型、電氣拓?fù)淠Ｐ团c負(fù)載模型，分析軟件使用MATPOWER 工具箱計(jì)算出電力能量流動(dòng)的狀態(tài)信息[10]。

3 基于遺傳算法的BIM數(shù)據(jù)處理

在建立基于BIM 模型的電網(wǎng)工程處理系統(tǒng)中，對(duì)不同種類的多種數(shù)據(jù)綜合處理。為取得準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的處理結(jié)果，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法難以勝任。因此，文中考慮使用遺傳算法處理BIM 數(shù)據(jù)。遺傳算法基于生物有機(jī)體的遺傳過程，根據(jù)自然選擇的原則進(jìn)行優(yōu)勝劣汰。通過模仿此過程，遺傳算法能夠較好地處理BIM 數(shù)據(jù)。

3.1 染色體適應(yīng)度設(shè)計(jì)

文中采用適應(yīng)度計(jì)算中的懲罰機(jī)制對(duì)遺傳算法不可行的染色體個(gè)體進(jìn)行懲罰，以確保不可行個(gè)體的適應(yīng)性指數(shù)小于可行個(gè)體[11]。定義個(gè)體I 的修訂目標(biāo)函數(shù)，如式（3）所示。

wc為正懲罰因子[12]，計(jì)算公式如式（4）所示。

其中，T1為個(gè)體I 的運(yùn)算周期，Tˉ為遺傳算法一次迭代時(shí)最大的個(gè)體運(yùn)算周期。

對(duì)于工程預(yù)算問題，將個(gè)體I 的修訂目標(biāo)函數(shù)定義為式（5）[13]。

其中，wt為另一個(gè)正懲罰因子，其計(jì)算公式如式（6）所示。

其中，C1為個(gè)體I 的運(yùn)算持續(xù)時(shí)間，Cmax為一次迭代生成的最大個(gè)體項(xiàng)目成本。

由于式（3）與式（5）均屬于最小化問題，因此必須將其中定義的適應(yīng)度函數(shù)轉(zhuǎn)換為式（7）和式（8）[14]。

式（7）為式（3）的適應(yīng)度函數(shù)，式（8）為式（5）的適應(yīng)度函數(shù)。

3.2 遺傳選擇運(yùn)算符

定義遺傳算法染色體個(gè)數(shù)為POP，根據(jù)3.1 節(jié)的適應(yīng)度值對(duì)個(gè)體進(jìn)行排序并選擇最佳個(gè)體，而其余個(gè)體則從個(gè)體庫中刪除。使用比例選擇法得出個(gè)體基于適合度的存活概率，決定下一代存活的最優(yōu)個(gè)體。在遺傳算法的每次迭代中，剔除適應(yīng)度最低的個(gè)體，直到POP個(gè)體離開為止。根據(jù)實(shí)驗(yàn)得出，文中選擇了由比例選擇法與最佳個(gè)體保存法組成的最優(yōu)染色體解。期限問題最優(yōu)解如式（9）所示，預(yù)算問題最優(yōu)解如式（10）所示[15]。

3.3 交叉算子設(shè)計(jì)

遺傳算法中存在多種父代交叉算子，文中采用圖2 所示的3 種交叉運(yùn)算法。染色體優(yōu)先級(jí)列表可看作一種置換表示，使用基于位置的交叉算子得出最優(yōu)秀子代染色體，被用于優(yōu)先級(jí)列表的交叉。本質(zhì)上，子代隨機(jī)地從父母代獲取到部分基因，并通過從左到右的填充方式生成子代染色體[16]。

圖2 遺傳算法交叉算子

3.4 變異算子設(shè)計(jì)

子代染色體在遺傳父代的基礎(chǔ)上，還需引入變異算子，文中分別考慮建議編碼中的3 個(gè)列表。對(duì)于子代列表，隨機(jī)選擇一個(gè)位置。若原始值為1，則其值從1 更改為0；若原始值為0，則其值從0 更改為1。優(yōu)先級(jí)列表的置換性質(zhì)、處理方法稍有不同。若列表中奇數(shù)位置的值發(fā)生更改，則列表會(huì)重復(fù)出現(xiàn)數(shù)值，子代染色體的結(jié)構(gòu)會(huì)被破壞。因此，采取以下步驟來實(shí)現(xiàn)染色體突變：1）生成在[1，n]范圍內(nèi)兩個(gè)不相等的隨機(jī)位置數(shù)值；2）交換兩個(gè)選定基因位置的優(yōu)先級(jí)值。

4 實(shí)驗(yàn)分析

4.1 遺傳算法性能實(shí)驗(yàn)

為驗(yàn)證文中遺傳算法的數(shù)據(jù)處理性能，使用JAVA 語言編譯遺傳算法，在搭載Ubuntu 16.04 操作系統(tǒng)的PC(1CPU，Intel 2.0 GHz，512 MB RAM，80 GB硬盤)上進(jìn)行。實(shí)驗(yàn)分為如下3 個(gè)步驟：

1）為BIM 模型設(shè)置單位時(shí)間內(nèi)的直接成本與單位時(shí)間的間接成本；

2）所有優(yōu)化運(yùn)算以一次性的方式進(jìn)行，為簡(jiǎn)化起見，假設(shè)優(yōu)化運(yùn)算活動(dòng)的持續(xù)時(shí)間與以非優(yōu)化環(huán)境下運(yùn)算持續(xù)時(shí)間成固定比例n；

3）刪除遺傳算法原始實(shí)例中的不可再生染色體。

使用Avdev、#best、Cpu1和Cpu2的平均計(jì)算時(shí)間3 項(xiàng)指標(biāo)來評(píng)價(jià)算法性能。其實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1 所示。

表1 不同變異率下遺傳算法性能實(shí)驗(yàn)

由表1 可知，Avdev 表示最優(yōu)值的平均相對(duì)偏差；#best 表示遺傳算法可從所有實(shí)例數(shù)量中找到最佳解決方案的概率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的算法對(duì)于分析電網(wǎng)工程BIM 數(shù)據(jù)是有效的。當(dāng)種群大小POP＞30 時(shí)，種群大小的差異對(duì)算法幾乎沒有影響。但不同的變異概率對(duì)算法的有效性有著重要的影響，因此必須為該算法選擇適當(dāng)?shù)淖儺惛怕?。根?jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，取變異概率的值為0.05。

4.2 電網(wǎng)工程數(shù)據(jù)處理實(shí)驗(yàn)

表2 列出了電網(wǎng)工程原始設(shè)計(jì)與改進(jìn)設(shè)計(jì)之間的比較。由表2 可知，使用遺傳算法優(yōu)化后[17-19]，屋頂上傳感器組件的數(shù)量從368 減少到360；墻上傳感器組件的數(shù)量從80 減少到39。在BIM 平臺(tái)的支持下，電網(wǎng)工程的總成本降低了11.7%，而功率輸出僅下降了1.6%。當(dāng)所有發(fā)電均是自用電時(shí)，毛收入約為1.46 元/千瓦時(shí)。改進(jìn)后的計(jì)劃靜態(tài)投資回報(bào)率約為6.32 年，與原計(jì)劃的7.09 年相比縮短了10.9%。

表2 電網(wǎng)工程優(yōu)化實(shí)驗(yàn)

圖3 給出了建筑物的簡(jiǎn)化電力模型。該建筑物包括主要負(fù)載、變壓器、逆變器和配電盤。供電網(wǎng)從配電柜向3 個(gè)配電盤（#4、#5 與#6）輸出電力并傳輸?shù)截?fù)載，光伏系統(tǒng)的功率逆變器可以連接到2 號(hào)機(jī)柜與4 號(hào)、5 號(hào)和6 號(hào)配電盤。上述數(shù)據(jù)均可從BIM 模型中，通過檢索不同節(jié)點(diǎn)之間的布線信息與數(shù)據(jù)得到。

圖3 建筑物簡(jiǎn)化電力模型

圖3 中的電力系統(tǒng)大功率輸出約為88.25 kW，無功功率輸出為0。建筑物的最大用電量為有功功率，約為270 kW，無功功率為131 kW。基于遺傳算法優(yōu)化后的電力系統(tǒng)，其電網(wǎng)的最大功耗與輸電損耗均大幅降低。電網(wǎng)消耗的最大功率從304 kW 降低到230 kW，即下降了24.2%，且提供了更優(yōu)的平衡功率流，主要降低了傳輸所消耗的功率?？紤]到最小的功率傳輸損耗，最佳的接入點(diǎn)是#6，其鏈路損耗為12.395 kVAh。#2 為最差的訪問點(diǎn)，原因是2 號(hào)機(jī)柜與6號(hào)配電盤之間的電源線最長(zhǎng)，6號(hào)配電盤的電源線消耗了總功率的33%。考慮到電力系統(tǒng)的供電波動(dòng)損失，#6點(diǎn)也是最佳的接入點(diǎn)，與2號(hào)點(diǎn)相比，可以將輸電損耗降低約1 298 kVAh，即2.95%。

5 結(jié)束語

為高效、準(zhǔn)確地處理電網(wǎng)工程建設(shè)中的海量數(shù)據(jù)，文中借助BIM 技術(shù)建立了數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。為了設(shè)計(jì)易于使用、擴(kuò)展性高、一致性強(qiáng)的BIM 分析系統(tǒng)，在對(duì)電網(wǎng)關(guān)鍵模塊建模的基礎(chǔ)上，使用DES 數(shù)據(jù)同步機(jī)制設(shè)計(jì)了軟件架構(gòu)。為了對(duì)工程數(shù)據(jù)有效處理，基于遺傳算法選取合理的染色體適應(yīng)度參數(shù)、交叉參數(shù)、編譯參數(shù)和遺傳選擇運(yùn)算符。在對(duì)遺傳算法及其構(gòu)成的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)中，數(shù)據(jù)處理精度高于96%，CPU 處理時(shí)間約為30 s，經(jīng)過優(yōu)化的電網(wǎng)工程造價(jià)成本可降低10%以上，證明該系統(tǒng)具有良好的應(yīng)用前景。