输电线路路径智能优选研究

王 刚，李志斌

(北京洛斯达数字遥感技术有限公司，北京 100120)

输电线路路径智能优选研究

王 刚，李志斌

(北京洛斯达数字遥感技术有限公司，北京 100120)

输电线路路径选择是多目标决策过程，受地形、水文、气象、地质、土地利用、交通运输等因素制约，要考虑到各种定性、定量、确定和不确定的信息，加之评价指标不一致，使得决策过程异常复杂、难以建立统一的数学模型。本文借鉴国内外人工智能在铁路、公路和电力线路设计中的应用经验，提出了基于GIS输电线路智能优选方法。该方法引入了层次分析法进行影响因素权重分析，运用四叉树原理建立空间变分辨率栅格成本表面模型，利用改进的A*算法进行最短路径分析，试验证明了方法的可行性和适用性。

输电线路；智能优化；A*算法；GIS。

1 概述

随着数字化电网技术在电力设计中的应用，传统的以CAD为基础的设计平台逐渐被以GIS为基础的三维数字协同设计平台所取代，规划设计人员可以充分利用多源信息进行输电线路路径的规划和比选。然而，参与比选的方案是设计人员凭经验提出的，不可避免的包含人为因素和局限性，易造成决策的混乱。而且一般的三维数字设计协同平台仅借助了GIS的数据管理和统计功能，而忽略了GIS强大的空间分析能力。

GIS作为空间数据的主要获取和管理手段，可以将影响选线的因素进行计算机量化和空间表达，并通过空间分析和最优路径算法实现输电线路的智能优选，从而更好的辅助输电线路优化设计。本文将从影响线路路径主要因素分析着手，研究影响线路路径因素及其空间量化表达，结合层次分析法和A*算法，建立基于地理信息系统的最优线路空间分析模型，并通过特高压工程实例对研究成果进行验证。

2 影响路径因素及权重计算

2.1 影响路径主要因素

输电线路经过的地域范围较广，所经过地区的环境复杂多样，受地形坡度、土壤类型、水系分布、道路走向、交叉跨越、房屋建筑、气温风速、覆冰情况等地理条件的影响，不同路径方案输电线路的建设投资有所差异。依据输电线路设计相关规程、文献以及专家经验调研结果，将影响路径选择的主要因素总结见表1。

表1 输电线路影响因素分类

2.2 影响因素权重计算

不同因素对线路路径的走向影响程度不一，决策者对各指标的重视程度亦不一，各个因子的影响程度和重视程度用权重来衡量。研究中采用层次分析方法进行各因素权重赋值。层次分析法是一种定性与定量相结合、集系统化和层次化为一体的多因素综合分析方法。它是一种对非定量事件做定量分析的手段，同时可以对大量不确定性、模糊性、随机性因素及相互关系提出一种量化的决策，使复杂问题简单明了化。通过专家调研确定了各类因素划分层次结构见图1。

通过构建层次结构模型，填写判断矩阵、权重计算、一致性检验、得到各因素的权重计算结果。

图1 影响因素层次结构

3 空间模型建立及分析方法

3.1 模型描述及格网划分

输电线路的选线工作是在连续空间中规划出一条最优路径，可以抽象为 GIS 中的基于成本表面的路径规划问题。解决此类问题的常用做法是将连续空间进行离散化，划分为一个个邻接的栅格单元，每个单元存储经过该单元的成本值或困难程度，所有单元构成了“成本表面”。以成本表面中每个单元的中心为节点，以节点之间的连线为边，以每个单元的成本值为边的权重，形成一个连接加权图。利用最短路径算法能获得一串从起点到终点的格网单元，单元的中心点连线便是规划出的路径。

为了降低数据冗余提高计算效率，连续空间栅格化采用了基于四叉树思想构建的变分辨率栅格成本表面模型。通过不断的将具有多重性质的栅格单元四分为大小相等的子栅格单元，直到所有的栅格单元都具有唯一的性质。图2是一个三值的8×8的栅格层及其对应的四叉树，先将一个连续域细分为四个子域(NW，NE，SE，SW)，再对具有多重值的子域进行不断的分割。

图 2 变分辨率栅格成本表面模型

经过格网划分后，对与地物边缘相交的区域栅格单元进行细分，被地物完全包含的或不与地物邻接的栅格单元不进行细分。

3.2 格网成本计算

3.2.1 各因素量纲统一

影响路径方案的因素来源分散种类繁杂，衡量的标准各不相同，有定量的因素，也有定性的因素。将多种因素统一标准，进行定量表达，形成某一地理位置的影响因素的综合评定，是实现计算机自动选线的前提条件。

不同量纲数据，需要合理的分等定级和归一化处理。影响因素量化分级考虑两个方面的内容，一是影响因素内部进行合理区分，二是因子之间进行相互比较。架空输电线路勘测设计规范为各影响因素的处理提供了量化及分级的依据。参照规范和专家意见将各影响因素对路径选择的适宜程度划分为适宜、较适宜、中等、较不适宜、不适宜五个等级，专家打分法分别对应赋值为 1 分、2 分、3 分、4 分、 5 分，见表2。

表2 影响因素等级划分

3.2.2 单因子成本计算

在确定各影响因素标准化量级后，需要按照量化指标以及权重指标计算格网单元的成本。

(1)线状影响因素计算

为减少输电线路经过线状影响因素，对电力线、通讯线以及公路铁路等交叉跨越要素标准值定为0或5。若线性要素在格网内，则该格网的成本为5，否则为0。

(2)面状影响因素计算

面状影响因素主要包括覆冰、地震烈度、污秽、坡度、高程以及居民地等要素，按照因素分级将成本值设置为 0～5 的值，其中 0 表示没有某项影响因素的影响，1～5 表示根据分级的不同所形成的标准化值。在进行成本计算时，首先对影响因素的数据与成本表面(即格网)进行叠置运算，计算某一格网的分值。其计算方式为：

式中：D为某一格网的标准化值，即成本值； Vi

为该格网中某一影响因素中某一级的分值；

Ri为该级占该格网的面积百分比。

(3)其他要素计算

线路长度成本计算。将初始格网对角线长度定义为标准化值的最大值5。其他单位长度在此基础上进行划分，见图3，距离成本主要分为两部分，水平距离成本和倾斜距离成本。图中的首级格网的倾斜距离成本即设置为标准化值的最大值5，对于首级格网水平距离的标准化值，即为5×2/2。对于第二级格网，其距离成本同样分为倾斜距离成本和水平距离成本，则第二级倾斜距离标准化值为5/2，第二级格网水平距离的标准化值为5×2/4，以此类推，可计算第N级格网的倾斜和水平方向的标准化值。在求得标准化值后，利用标准化值*距离权重即得到距离成本。

图 3 距离成本计算方式

线路转角成本计算。对于线路转角成本的计算，首先计算两格网节点的方向值，通过方向进行夹角判断，从而根据夹角值大小以及线路转角分级标准得到某一转角的标准化值，即单元格线路转角成本。

3.2.3 综合成本计算

成本表面模型中每个单元格都存放着多种影响因素的成本值。成本值是多种影响因素标准与其相应权重的乘积求和。每格网成本表面模型采用下面公式来计算每个格网单元自身的成本值。

式中：Wi和Fi是第i个影响因素的权重和影响因素标准化值，即单元格成本值； n为影响因素的个数。

3.3 路径分析方法

确定最优线路路径方案，即是以花费作为搜索权重的最短路径分析。最短路径问题是图论研究中的一个经典算法问题，旨在寻找图(由结点和路径组成的)中两结点之间的最短路径。目前对基于地理信息系统的最短路径搜索算法主要有Dijkstra算法、模拟退火算法、遗传算法、A*启发式算法等，本文在综合各类算法优缺点的基础上，采用改进的A*算法作为路径分析的核心算法。

4 试验与分析

本文选取酒泉—湖南±800 kV直流输电线路工程陕西段280 km线路进行路径优选试验。本试验区基础格网为200 m，对于敏感区域采用50 m 格网计算得出智能优选路径，该路径能够有效的避让矿区、大型水库、城镇等区域，能够有效避让海拔较高区域、污染较严重区域等，达到合理避让目的。同时，智能优选路径与人工优化路径走向基本保持一致，见图4，而且统计结果表明，两条路线通过的专题区域长度基本保持一致，路径总长差异较小，表明智能优化线路与人工优化线路相似度较好。

图4 人工选线与智能优化选线结果对比

人工路径优化时，可研和初步设计阶段一般选择1∶5万地形图，即图上1 mm，代表实地50 m，因此利用50 m的格网进行智能优选，获取结果能够满足可研和初步设计阶段的精度要求。

5 结语

本文基于GIS技术、A*算法、层次分析法提出解决输电线路择优问题的方案，形成了路径优选的算法模型，其应用关键在于影响线路路径因素的分析以及量化表达。本文将该方法应用于特高压直流输电线路路径优选工作中，通过专家调研确定影响因子，并采用层次分析法、专家打分法计算权重关系，经空间数据的栅格化处理、表面成本计算以及基于A*算法的最短路径分析，得到路径优选成果。试验表明路径优选结果与人工选线结果基本吻合，能够在线路可研规划、初步设计阶段为设计人员提供决策支持。

[1] 王刚，崔章顺．特高压工程路径优化辅助决策支持系统设计与实现[J]．电力勘测设计，2012，(5)．

[2] 袁敬中，等．面向电力选线的多级网格空间数据模型研究[J]．电力勘测设计，2011，(6)．

[3] 韩春华，易思蓉，吕希奎．基于GIS的铁路选线智能环境及领域本体建模方法[J]．中国铁道科学，2006，27(6)．

[4] 蒲浩，赵海峰，李伟．基于动态规划的铁路三维空间智能选线方法[J]．铁道科学与工程学报，2012，9(2)．

[5] 张伟红，赵勇胜，孟颖超．基于元胞自动机的输电规划GIS路径决策[J]．广东输电与变电技术，2010，(1)．

[6] 余凤先，等．基于 GIS 的九龙—石棉500 kV送电线路优选[J]．地质灾害与环境保护，2008，(2)．

[7] 张平朗，李园园．影响送电线路走廊费用的主要因素分析[J]．电力技术，2009，(6)．

[8] 臧永强，高学谦，舒隽．输电规划中计入环境因素的路径决策[J]．电力系统自动化，2008，32(15)．

[9] 黄新波，等．输电线路覆冰关键影响因素分析[J]．高电压技术，2011，37(7)．

[10] 朱义中，陈雄波．基于GIS的输电线路决策支持系统优选路径．四川理工学院学报 (自然科学版)，2008，21(1)．

[11] 王肖，等．一种基于GIS最短路径搜索的A*改进算法[J]．计算机系统应用，2008，(5)．

表8 设备选型规格

综合比较、分析，本工程的一次风机推荐采用动叶可调轴流风机，一次风机风量裕量30%、另加温度裕量(按夏季室外大气温度38℃计算)，压头裕量为25%。

送风机推荐采用动叶可调轴流风机，送风机风量裕量5%、另加温度裕量(按夏季室外大气温度38℃计算)，压头裕量为15%。

引风机推荐采用动叶可调轴流风机。引风机风量裕量10%、另加温度裕量15℃，压头裕量为20%。设备选型规格表见表8。

参考文献：

[1] GB 50660－2011，大中型火力发电厂设计规范[S]．

[2] DL/T 5121－2000，火力发电厂烟风煤粉管道设计技术规程[S]．

Route Intelligent Optimization Scheme of Transmission Line

WANG Gang, LI Zhi-bin
(Beijing North-star Digital Remote Sensing Technology Co., Ltd., Beijing 100120, China)

Transmission line routing is a multi-objective decision process and can be influenced by topography, hydrology, meteorology, geology, land use, transportation and other factors. The decision-making process is very complex; it is difficult to establish a unified mathematical model. In this paper, the intelligent optimization method of transmission line routing based on GIS is proposed according to pertinent literature. The weights of influencing factors were analyzed by analytic hierarchy process (AHP). A variable-resolution raster cost surface model for path optimization was established using quad trees structure. And then path optimization analysis is calculated using the improved A* algorithm. The experiment proved the feasibility and applicability of the method.

transmission line; intelligent optimization; A* Algorithm; GIS.

P2

B

1671-9913(2016)06-0033-04

2015-06-24

王刚(1980- )，男，湖北随州人，硕士，高级工程师，从事电力勘测设计工作。