一种变电站防鸟装置布局方案生成系统制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种变电站防鸟装置布局方案生成系统，包括：输入模块，用于输入变电站和防鸟装置基本信息；计算模块，用于根据预测算法计算变电站涉鸟故障风险等级，再根据风险等级计算对应的防鸟装置布局方案；输出模块，用于输出变电站涉鸟故障风险等级和防鸟装置布局方案，包括全站型防鸟装置的布局方案和设备型防鸟装置的尺寸；所述全站型防鸟装置的布局方案是通过采用佳点集生成初始种群，再使用麻雀搜索算法得到不同数量全站型防鸟装置的布局方案，最终结合成本和覆盖率确定全站型防鸟装置的数量以及最终的布局方案

【技术实现步骤摘要】
一种变电站防鸟装置布局方案生成系统


[0001]本专利技术涉及变电站防鸟装置布局
，具体为一种变电站防鸟装置布局方案生成系统
。

技术介绍

[0002]如果鸟类在变电站区域频繁活动，鸟类的筑巢
、
飞行
、
泄粪等活动会引起变电设备发生故障
。
针对此类问题，国内外学者研究了许多种防鸟装置，例如防鸟挡板
、
防鸟刺
、
声波防鸟装置
、
药剂防鸟装置
、
激光防鸟装置
、
综合智能型防鸟装置等，用来阻止鸟类在变电站内活动，但是不同变电站的风险等级不同，如何根据风险等级的差异给出对应的经济
、
有效的防鸟装置布局方案是亟待解决的问题
。
目前对于防鸟装置如何优化布局尚未有相关研究，因此需要提出一种变电站防鸟装置布局方案生成系统及方法，为变电站防治涉鸟故障提供指导和帮助
。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是克服现有技术的缺点和不足，提出一种变电站防鸟装置布局方案生成系统，本专利技术能够迅速确认变电站涉鸟故障的风险等级并给出变电站防鸟装置布局方案，且可以及时根据变电站和防鸟装置的信息变化进行调整，为变电站防治涉鸟故障提供指导和帮助
。
[0004]本专利技术的目的是这样实现的：一种变电站防鸟装置布局方案生成系统，包括：输入模块，用于输入变电站和防鸟装置基本信息；计算模块，用于根据预测算法计算变电站涉鸟故障风险等级，再根据风险等级计算对应的防鸟装置布局方案；输出模块，用于输出变电站涉鸟故障风险等级和防鸟装置布局方案；所述根据风险等级计算对应的防鸟装置布局方案，具体是指对于风险等级为低的变电站，计算的是重点防护区域全站型防鸟装置的布局方案；对于风险等级为中的变电站，计算的是整个变电站全站型防鸟装置的布局方案；对于风险等级为高的变电站，计算的是整个变电站全站型防鸟装置的布局方案以及变电设备上安装的设备型防鸟装置的尺寸
。
[0005]进一步优选，所述变电站和防鸟装置基本信息包括变电站平面图
、
变电站所属地区的污秽度
、
降雨量
、
变电站周围各类生境的占比
、
防鸟装置中拟采用的全站型防鸟装置的防鸟范围，其中系统通过读取变电站平面图获得变电站总范围
、
各类变电设备的电压等级和数量
、
重点防护区域的范围
。
[0006]进一步优选，所述计算变电站涉鸟故障风险等级，具体是指：首先系统内置了所有已经明确了风险等级的变电站的基本信息，然后根据输入的未明确风险等级的变电站的各类变电设备电压等级和数量
、
变电站所属地区的污秽度
、
降雨量
、
变电站周围各类生境的占比，采用预测算法计算变电站涉鸟故障风险等级
。
[0007]进一步优选，所述重点防护区域是指隔离开关和构架聚集数量最多的区域
。
[0008]进一步优选，所述全站型防鸟装置的布局方案的生成过程包括以下步骤：步骤
S1
：全站型防鸟装置布局参数初始化；步骤
S2
：通过佳点集生成初始种群；步骤
S3
：使用麻雀搜索算法得到不同数量全站型防鸟装置的布局方案；步骤
S4
：结合成本和覆盖率确定全站型防鸟装置的数量以及最终的布局方案
。
[0009]进一步优选，所述全站型防鸟装置布局参数初始化，包括待安装全站型防鸟装置的变电站或重点防护区域的范围
、
全站型防鸟装置数量
、
全站型防鸟装置的防鸟范围
。
[0010]进一步优选，所述通过佳点集生成初始种群，包括以下步骤：步骤
S21
：计算佳点值
a
，
a=
（
a1,a2,
…
,a
n
），其中
n
是空间的维数，第
j
维空间的佳点值
a
j
={2cos
（2π
j/p
）
}
，
j=1,
…
,n
，
p
是满足（
p
‑3）
/2≥n
的最小素数，
{}
代表取小数部分，由于防鸟装置是在二维空间布局，所以
n=2
；步骤
S22
：构建佳点集
P
n
（
i
）
=
（
{a1×
i},
…
, {a
n
×
i}
），
i=1,
…
,m
，
i 是全站型防鸟装置编号，
m
是全站型防鸟装置的总数量；步骤
S23
：将佳点集映射到种群所在的可行域上：（1）；其中
X
i
(j)
代表第
i
个全站型防鸟装置在第
j
维上的位置，
ub
j
和
lb
j
分别表示第
j
维的上
、
下界
。
[0011]进一步优选，所述使用麻雀搜索算法得到不同数量全站型防鸟装置的布局方案，包括以下步骤：步骤
S31
：设置参数，包括发现者比例
PD、
警戒者比例
SD、
最大迭代次数
t
max
；步骤
S32
：计算每只麻雀的适应度
f
i
，对适应度进行排序，选取最优适应度
f
b
和最差适应度
f
w
以及对应的整体最优的位置
X
b
和整体最差的位置
X
w
；步骤
S33
：选择适应度前
PD
×
m
的麻雀作为新的发现者，并根据式（2）更新发现者位置并确定当前发现者中最优的位置
X
p
；（2）；其中，
t
为当前迭代次数，为最大迭代次数，代表第
t
次迭代时第
i
只麻雀在第
j
维上的位置，代表第
t+1
次迭代时第
i
只麻雀在第
j
维上的位置，
μ
∈(0,1]是一个随机数，
R2∈[0,1]代表预警值，
ST∈[0.5,1]代表安全值，
Q
是一个随机数且服从正态分布，
L
是一个1×
n
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种变电站防鸟装置布局方案生成系统，其特征在于，包括：输入模块，用于输入变电站和防鸟装置基本信息；计算模块，用于根据预测算法计算变电站涉鸟故障风险等级，再根据风险等级计算对应的防鸟装置布局方案；输出模块，用于输出变电站涉鸟故障风险等级和防鸟装置布局方案；对于风险等级为低的变电站，计算的是重点防护区域全站型防鸟装置的布局方案；对于风险等级为中的变电站，计算的是整个变电站全站型防鸟装置的布局方案；对于风险等级为高的变电站，计算的是整个变电站全站型防鸟装置的布局方案以及变电设备上安装的设备型防鸟装置的尺寸；所述全站型防鸟装置的布局方案的生成过程包括以下步骤：步骤
S1
：全站型防鸟装置布局参数初始化；步骤
S2
：通过佳点集生成初始种群；步骤
S3
：使用麻雀搜索算法得到不同数量全站型防鸟装置的布局方案；步骤
S4
：结合成本和覆盖率确定全站型防鸟装置的数量以及最终的布局方案
。2.
根据权利要求1所述的变电站防鸟装置布局方案生成系统，其特征在于，所述变电站和防鸟装置基本信息包括变电站平面图
、
变电站所属地区的污秽度
、
降雨量
、
变电站周围各类生境的占比
、
防鸟装置中拟采用的全站型防鸟装置的防鸟范围，其中系统通过读取变电站平面图获得变电站总范围
、
各类变电设备的电压等级和数量
、
重点防护区域的范围
。3.
根据权利要求1所述的变电站防鸟装置布局方案生成系统，其特征在于，所述计算变电站涉鸟故障风险等级，具体是指：首先系统内置了所有已经明确了风险等级的变电站的基本信息，然后根据输入的未明确风险等级的变电站的各类变电设备电压等级和数量
、
变电站所属地区的污秽度
、
降雨量
、
变电站周围各类生境的占比，采用预测算法计算变电站涉鸟故障风险等级
。4.
根据权利要求1所述的变电站防鸟装置布局方案生成系统，其特征在于，所述重点防护区域是指隔离开关和构架聚集数量最多的区域
。5.
根据权利要求1所述的变电站防鸟装置布局方案生成系统，其特征在于，所述全站型防鸟装置布局参数初始化，包括待安装全站型防鸟装置的变电站或重点防护区域的范围
、
全站型防鸟装置数量
、
全站型防鸟装置的防鸟范围
。6.
根据权利要求1所述的变电站防鸟装置布局方案生成系统，其特征在于，所述通过佳点集生成初始种群，包括以下步骤：步骤
S21
：计算佳点值
a
，
a=(a1,a2,
…
,a
n
)
，其中
n
是空间的维数，第
j
维空间的佳点值
a
j
={2cos
（2π
j/p
）
}
，
j=1,
…
,n
，
p
是满足（
p
‑3）
/2≥n
的最小素数，
{}
代表取小数部分；步骤
S22
：构建佳点集
P
n
（
i
）
=
（
{a1×
i},
…
, {a
n
×
i}
），
i=1,
…
,m
，
i 是全站型防鸟装置编号，
m
是全站型防鸟装置的总数量；步骤
S23
：将佳点集映射到种群所在的可行域上：（1）；其中
X
i
(j)
代表第
i
个全站型防鸟装置在第
j
维上的位置，
ub
j
和
lb
j
分别表示第
j
维的上
、
下界
。7.
根据权利要求6所述的变电站防鸟装置布局方案生成系统，其特征在于，所述使用麻
雀搜索算法得到不同数量全站型防鸟装置的布局方案，包括以下步骤：步骤
S31
：设置参数，包括发现者比例
PD、
警戒者比例
SD、
最大迭代次数
t
max
；步骤
S32
：计算每只麻雀的适应度
f
...

【专利技术属性】
技术研发人员：饶斌斌，李帆，黄道春，双明镜，郝艳军，陈明霞，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：