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基于5G的电网基建施工装备数字化协同方法_唐冬来.pdf

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资源描述

1、电子设计工程Electronic Design Engineering第31卷Vol.31第15期No.152023年8月Aug.2023收稿日期:2022-04-24稿件编号:202204169基金项目:国家重点研发计划(2016YFB0901102)作者简介:唐冬来(1980),男,四川广安人,高级工程师。研究方向:电子信息技术,配电网量测与分析。随着中国经济的快速发展和人民生活水平的不断提高,电力负荷逐年不断增加,电网基建工程数量也日益增多1-2。在传统的电网基建变电工程、线路工程的施工中,现场的施工装备包含吊车、电缆牵引机、电焊机等设备3。施工现场设备类型众多,缺乏基于5G的电网基建施

2、工装备数字化协同方法唐冬来,宋卫平,付世峻,黄 璞,杨 俏,叶鸿飞(四川中电启明星信息技术有限公司,四川 成都 610041)摘要:随着中国国家经济的不断发展,电力负荷不断增高,电网基建工程数量也日益增多。针对电网基建工程中存在的施工装备数字化能力弱、协同性差的问题,采用5G网络切片技术划分电力基建施工装备信道,从而实现多类型基建施工装备之间的音视频与数据交互。在此基础上,采用北斗技术和匈牙利算法,建立了电网基建施工装备数字化协同策略,实现基建施工界面下的集中指挥与多位置任务协同工作。通过在某省电力公司变电站和线路现场实例应用,其数字化协同准确性达99.4%。应用结果表明:该方法可提高电网基建

3、施工数字化协同能力,减轻电网基建施工人员工作量。关键词:5G网络切片;电网基建;施工装备;数字化协同;多位置任务;匈牙利算法中图分类号:TN99文献标识码:A文章编号:1674-6236(2023)15-0015-05DOI:10.14022/j.issn1674-6236.2023.15.0045G-based digital collaboration method for power grid infrastructure constructionequipmentTANG Donglai,SONG Weiping,FU Shijun,HUANG Pu,YANG Qiao,YE Hong

4、fei(Aostar Information Technology Co.,Ltd.,Chengdu 610041,China)Abstract:With the continuous development of China s national economy,the power load continues toincrease,and the number of power grid infrastructure projects is also increasing.Aiming at the problemsof weak digitalization capability and

5、 poor coordination of construction equipment in power gridinfrastructure projects,5G network slicing technology is used to divide power infrastructure constructionequipment channels,so as to realize audio,video and data interaction among multiple types ofinfrastructure construction equipment.On this

6、 basis,using Beidou technology and Hungarian algorithm,a digital coordination strategy for power grid infrastructure construction equipment is established torealize centralized command and multilocation task coordination under the infrastructure constructioninterface.Through the application in the s

7、ubstation and line field of a provincial power company,theaccuracy of digital collaboration reaches 99.4%.The application results show that this method canimprove the digital coordination ability of power grid infrastructure construction and reduce the workloadof power grid infrastructure constructi

8、on personnel.Keywords:5G network slicing;power grid infrastructure;construction equipment;digital collaboration;multilocation tasks;Hungarian algorithm-15电子设计工程 2023年第15期有效的监管4-5。因此,亟需开展电网基建施工数字化协同工作,保障基建施工现场的施工安全。现有电网基建施工协同技术主要包括移动互联协同和全流程管控两种,在移动互联协同中,采用大容量通信网络实现了施工装备之间的互联,并进行建设时序分析,提高基建施工装备之间的协同能

9、力6-8。全流程管控中,通过对电网基建施工工艺和装备的全流程全寿命周期管理,提高基建施工装备之间的协同控制能力9-10。但上述方法中,仅涉及作业装备之间的通信与过程管控,对协同控制流程提升不足。为解决电网基建工程中存在的施工装备数字化能力弱、协同性差的问题,提出了一种基于 5G 的电网基建施工装备数字化协同方法。该方法采用了5G和北斗技术,实现了电网基建施工的集中指挥和多位置任务协同。1基建施工装备数字化协同框架文中所述的基于 5G 的电网基建施工装备数字化协同框架主要包括:建立 5G 网络通道、电网基建施工装备位置服务和电网基建施工装备数字化协同策略三部分内容,如图1所示。图1电网基建施工装

10、备数字化协同框架图由图 1可见,在建立 5G网络通道环节中,首先,进行电网基建施工装备5G网络切片划分,针对不同类型的电网基建施工装备单独划分 5G 网络切片。然后,进行电网基建施工装备的通信资源划分,以提高电网基建施工装备数据传输能力。最后,根据电网基建施工装备数据传输的情况,进行电网基建施工装备通信任务调度。在电网基建施工装备位置服务环节,首先,采用北斗技术进行电网基建施工装备地理经纬度的定位,然后,采用授时技术,对每一个电网基建施工装备的时钟进行同步,确保各装备之间的时间一致。在电网基建施工装备数字化协同策略环节,首先,对电网基建施工装备的时空特性进行分析,然后,进行电网基建施工装备的使

11、用忙闲状态分析,在此基础上,进行电网基建施工装备的多位置任务协同调度。2基建施工装备数字化协同模型2.1建立5G网络通道2.1.1基建施工装备5G网络切片我 国 研 制 的 5 代 移 动 信 息 通 信 网 技 术(5thGeneration Mobile Communication Technology,5G)是一种新一代的移动互联通信技术,具有传输速率高、时延极低和带宽大的特点11-12,在电网基建的变电站、输电线路工程中应用广泛。网络切片是 5G 技术中的按照电网基建施工装备需求组网的方式,在一个5G通道上虚拟出多个网络13,每个电网基建装备的切片进行物理隔离,以适用于不同场景的通信。

12、电网基建施工装备主要分为重大施工装备和一般施工装备两类;其中重大施工装备包括加热装置、放线滑车、张力机等;一般施工装备包括高压验电器、电缆剪刀等。文中按照上述分类方法进行 5G 网络切片划分,以提高数据传输的安全与可靠性。2.1.2基建施工装备通信资源分配基建施工装备通信资源分配是在5G网络切片划分的基础上,按照电网基建施工装备的类别与重要性级别进行资源分配14,通信资源分配如表1所示。表1电网基建施工装备通信资源分配表类别重大施工装备一般施工装备电网基建施工装备名称施工装备-加热装置施工装备-放线滑车施工装备-单动臂抱杆施工装备-双平臂抱杆施工装备-轮胎式旋挖钻机施工装备-履带式旋挖钻机施工

13、装备-滤油机施工装备-牵引机施工装备-张力机高压验电器电缆剪刀电力安全围栏多功能紧线器装备通信资源S1S2S3S4S5S6S7S8S9K1K2K3K4遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是一种采用计算机语言描述自然界生物进化过程理论最佳求解-16的一种算法,该算法通过遗传学机理和自然学仿真模拟生物的基因染色体传递、基因变异等过程。因此,文中选择 GA 算法进行电网基建施工装备的染色体资源分配,提高电网基建施工装备的分配能力15。设电网基建施工中有 na个施工现场,电网基建施工装备有ma个,电网基建装备用h表示,则通信的信道需求总数量H为:H=i=1,j=1na,ma(hi,hj

14、)(1)在遗传的初始群组构成中,设概率码为,概率码的信道取值为:=i=1nahiH(2)设电网基建施工信道中的单个体 k的适应度为f(v),则单个信道的分配率La为:La=f(v)i=1naf(v)iH(3)2.1.3基建施工装备通信任务调度根据电网基建施工装备的通信资源分配结合任务权重进行基建施工装备通信任务调度。设电网基建施工通信任务有 nb个,权重用表示,任务调度V为:V=i=1nbVii(4)2.2电网基建施工装备位置服务2.2.1基建施工装备位置定位电网基建施工装备位置根据北斗的地理位置定位技术进行坐标定位,以确定当前电网基建施工装备的地理位置。设电网基建施工装备的点与大地的纬线夹角

15、为,经线夹角为,该装备的高度为g,圆曲率半径为d,偏心率为b,则该装备的坐标定位体系为:F xayaza=(d+g)coscos(d+g)cossind(1-b2)+gsin(5)2.2.2基建施工装备时钟同步受电网基建施工装备电池欠压、装备故障等因素影响,电网基建施工装置将出现时钟超差的情况,即各电网基建施工装置的时间不一致。基建施工装置的时钟超差后,将影响电网基建任务工作流、电网基建建筑信息模型(Building Information Modeling,BIM)等应用的时间协同性。所以在电网基建施工装备协同任务开始前,进行电网基建施工装备时钟同步。北斗卫星导航系统(Beidou Navi

16、gation SatelliteSystem,BDS)是中国自主研制的全球导航卫星系统。BDS 由空间、地面和用户三个组成部分构成。在全球范围内为电力客户提供高精度的授时服务,在中国范围内的授时精度达 10 ns。因此,为提高电网基建装备之间的时间同步率,采用 BDS进行集中授时,确保电网基建施工数字化协同各项工作的时间同步。2.3电网基建施工装备数字化协同策略2.3.1基建施工装备资源时空特性分析在电网基建施工过程中,施工人员使用的各类装备具有不同的时间和空间分布特征。即在确定的时间段内,在某一个电网基建施工地理位置坐标点使用一种电网基建施工装备。为确保电网基建施工数字化协同调度的效率,通过

17、电网基建施工装备地理位置定位信息,并将其与电网基建施工时间进度里程碑计划进行结合,形成电网基建施工装备的时空分布图,以便电网基建施工调度指挥进行数字化协同调度控制。2.3.2基建施工装备使用状态分析电网基建施工装备具有工作中和空闲中两种状态。对电网基建施工装备使用状态分析的目的是为了掌握装备的计划使用时间和当前使用状态,以便更好地进行电网基建施工数字化协同调度。文中的电网基建施工装备使用状态分析除包含当前电网基建施工装备状态外,还包括电网基建施工装备的实际与计划使用时间,如表2所示。表2电网基建施工装备状态统计类别空闲中工作中电网基建施工装备状态时间名称上一工作结束时间下一工作开始时间当前工作

18、开始时间当前工作结束时间下一工作开始时间2.3.3基建施工装备多位置任务协同电网基建施工装备多位置任务协同的目的是为了提高电网基建施工设备的综合利用率。该方法结合了电网基建施工装备的资源时空特性、使用状态和工作任务计划进行综合协同控制,求解电网基建唐冬来,等基于5G的电网基建施工装备数字化协同方法-17电子设计工程 2023年第15期施工装备的最优运行方法。匈牙利算法于 1955年提出,是一种在限定时间内,求解电网基建施工装备任务分配问题优化的组合算法16。文中的匈牙利算法是求解电网基建施工装备多位置任务协同的最优策略。设电网基建施工装备有nc个,用Xc表示;电网基建施工任务有mc个,用Yc表

19、示;电网施工赋权二部图Enm为:Enm=(Xc,Yc)(6)式中:Xc=(x1,x2,xnc)(7)Yc=(y1,y2,ymc)(8)设赋权二部图中的顶点标号映射为Gc,顶点z的标号为P(z),设Gc的顶点标号为l,Gc的l等子图为Gcl,最小的边为rl,算法终止于 U 和 W,修改分配标号P(z)为:P(z)=P(z)-rl,zUP(z)+rl,zW(9)3算例分析3.1场景与参数设定为验证文中所提基于 5G 的电网基建施工装备数字化协同方法的有效性,将其应用在某省电力公司的电网基建的变电站与线路施工中;文中所提方法的服务器采用物理机,部署在某省电力公司中心机房。服务器采用的操作系统为Win

20、dows Server 2019、处理器为因特尔至强e5-2699 V4,22核心,运行频率为2.2 GHz,内存为32 GB,硬盘为4 TB。文中用于对比的方法为文献17中的非合作博弈方法,该方法在电网基建施工行业广泛应用,具有行业通用性。3.2算例运行分析3.2.1电网基建施工装备通信资源分配时长电网基建施工装备通信资源分配时长是衡量文中模型的分配能力指标,该指标的计算方式是单类的电网基建施工装备通信资源的起止时间,该指标时间越短,效果越好。文中以电网基建施工的重大施工装备为例,选用九类重大施工装备,采用文中所提基于5G的电网基建施工装备数字化协同方法与业界广泛使用的以WIFI 技术为基础

21、的非合作博弈方法比对资源分配时长,对比结果如表3所示。表3电网基建施工装备通信资源分配时长表施工装备资源代码S1S2S3S4S5S6S7S8S9设备数量/个2337252288281512资源分配时长/s5G0.120.210.170.130.080.070.180.110.09非合作博弈方法1.452.611.931.681.171.132.411.531.02由表 3可见,文中所提基于 5G的电网基建施工装备数字化协同方法在通信资源资源分配时长方面优于非合作博弈方法。3.2.2基建施工装备多位置任务协同准确性基建施工装备多位置任务协同准确性是为了判断文中所提模型的准确利用效率。其计算方式为

22、模型经人工核实准确的任务协同次数与该模型总的任务协同次数之比,基建施工装备多位置任务协同准确性指标的取值范围为 0100%,该指标值越大,则多位置任务协同准确性越好。分别选择基建施工装备多位置任务的数量为100、200、350、450、550、650、750 个,每组任务分配10次,对比文中所提5G的电网基建施工装备数字化协同方法与业界广泛使用的以 WIFI技术为基础的非合作博弈方法的多位置任务协同有效性,对比结果如图2所示。图2基建施工装备数字化协同准确性对比图由图 2可见,反映文中所提基于 5G的电网基建施工装备数字化协同方法在多位置任务协同准确性的有效率平均值为 99.4%,优于非合作博

23、弈方法。因此,文中所提方法更优。4结束语为解决电网基建工程中存在的施工装备数字化-18能力弱、协同性差的问题,提出了一种基于 5G 的电网基建施工装备数字化协同方法。在对电网基建施工装备信道划分的基础上,采用北斗技术对多类型施工装备位置定位,并利用匈牙利算法,建立电网基建施工装备数字化协同策略,实现基建施工界面下的集中指挥与多位置任务协同工作。文中所提方法的实际运行结果,验证了该方法的有效与可行性。下一步,将结合数字孪生技术,对电网基建施工装备数字化协同做进一步研究。参考文献:1 彭博,李锦川,张育臣,等.基于三维设计成果的电网基建工程数字化管理模式的研究J.工程管理学报,2021,35(3)

24、:94-99.2 杨敏,赵楠,芦政,等.电网基建项目精准投资评估体系及策略优化研究J.机械设计与制造工程,2021,50(10):119-122.3 舒东跃,李超.搭建电网施工装备共享服务平台的探索研究J.机电信息,2019(32):82-83.4 刘智辰.电网建设工程施工安全管理研究J.科技创新与应用,2021,11(29):191-193.5 赵思越.输电线路施工中的安全监管J.百科论坛电子杂志,2020(24):3834.6 刘飞香.铁路隧道智能化建造装备技术创新与施工协同管理展望J.隧道建设(中英文),2019,39(4):545-555.7 赵静一,张志华,冯扶民,等.大型高端桥梁施

25、工装备协同作业控制技术的发展J.工程机械,2019,50(12):73-79.8 刘全,张宏阳,邬志,等.多元感知的强夯施工质量智能监测装备系统J.水力发电学报,2021,40(10):135-146.9 郭光旭,王恩选.软弱围岩隧道智能机械化配套施工技术探讨与展望J.高速铁路技术,2020,11(3):101-107.10李聪华,边梦伟.浅析输电线路全过程机械化施工的经济意义J.电气技术与经济,2020(3):69-72.11宁静,王彦博,陈丹妮,等.基于体区自适应偏置技术的 5G 基站射频开关研制J.微型电脑应用,2021,37(5):90-92.12王廷,刘刚.支持网络切片和绿色通信的软

26、件定义虚拟化接入网J.计算机研究与发展,2021,58(6):1291-1306.13陈俊,黄飞宇,黎作明.基于DQN的电力物联网5G边缘切片资源管理研究J.电测与仪表,2022,59(1):155-161.14唐冬来,倪平波,胡州明,等.基于竞争图谱的电动物流汽车充电站需求响应策略J.电力系统自动化,2021,45(21):189-196.15许召召,申德荣,聂铁铮,等.融合信息增益比和遗传算法的混合式特征选择算法J.软件学报,2022,33(3):1128-1140.16魏恩伟,李伟华,张之涵,等.基于改进匈牙利算法的非侵入式负荷匹配方法J.电测与仪表,2019,56(22):58-64.

27、17孙向东,丁晖,杜增,等.基于博弈视角的电力工程分包管理分析J.江西电力职业技术学院学报,2020,33(10):5-6.(上接第14页)10张亮.基于关联规则挖掘的电影推荐研究D.合肥:合肥工业大学,2021.11杨浪.基于Spark的电影推荐系统设计与实现D.北京:北京邮电大学,2021.12许冰晗,尚鸿运,马灿,等.基于Movielens电影数据的可视分析J.计算机工程与科学,2017,39(11):2086-2094.13梁杰,陈嘉豪,张雪芹,等.基于独热编码和卷积神经网络的异常检测J.清华大学学报(自然科学版),2019,59(7):523-529.14曹磊.动植物长非编码RNA的预测算法研究D.南京:南京林业大学,2021.15傅依娴,芦天亮,马泽良.基于One-Hot的CNN恶意代码检测技术J.计算机应用与软件,2020,37(1):304-308,333.16陈邦豪.Apriori算法在大数据集上的高效应用J.智能计算机与应用,2018,8(4):195-198,202.唐冬来,等基于5G的电网基建施工装备数字化协同方法-19

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