特高壓直流工程建設(shè)、城鄉(xiāng)配網(wǎng)建設(shè)改造、電網(wǎng)脫貧攻堅(jiān)等各級(jí)電網(wǎng)的大規(guī)模投入與高強(qiáng)度建設(shè), 對(duì)物力資源的統(tǒng)一調(diào)配、物資供應(yīng)保障的響應(yīng)速度和服務(wù)水平提出了更高的要求。目前, 河南省電力公司10 kV及以下電網(wǎng)建設(shè)工程物資供應(yīng)以項(xiàng)目需求為導(dǎo)向, 物資供應(yīng)呈現(xiàn)發(fā)散式、交錯(cuò)式特點(diǎn), 全省層面的物資統(tǒng)一調(diào)配相對(duì)粗放, 存在供貨周期長(zhǎng)、占?jí)簬?kù)容、檢測(cè)效率低、結(jié)算流程繁雜等問題。
為提高物資供應(yīng)管理質(zhì)效, 落實(shí)國(guó)家電網(wǎng)公司倉(cāng)儲(chǔ)物流體系“兩基一化”建設(shè)要求, 河南省電力公司利用大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、柔性檢測(cè)等新技術(shù), 建成了集倉(cāng)儲(chǔ)配送與質(zhì)量抽檢為一體的集約化平臺(tái)。該平臺(tái)由物資供應(yīng)調(diào)配系統(tǒng)、倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)、柔性智能檢測(cè)系統(tǒng)組成, 實(shí)現(xiàn)了電網(wǎng)通用物資的統(tǒng)籌配送、集中存儲(chǔ)、智能檢測(cè)。
集約化平臺(tái)主要覆蓋物資調(diào)配、質(zhì)量抽檢與集中存儲(chǔ)3個(gè)環(huán)節(jié), 在物資調(diào)配方面, 融合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (Back-Propagation Neural Network, BPNN) 、最小二乘支持向量機(jī) (Least Squares Support Vector Machine, LSSVM) 等先進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法[1,2,3], 提出了基于組合預(yù)測(cè)技術(shù)的物資供應(yīng)預(yù)測(cè)模型, 提高預(yù)測(cè)精度與模型泛化能力[4,5,6,7];在設(shè)備智能化檢測(cè)方面, 采用柔性檢測(cè)技術(shù)[8,9], 實(shí)現(xiàn)了物資檢測(cè)的流水線、自動(dòng)化式抽檢模式, 提高抽檢效率;在物資倉(cāng)儲(chǔ)管理方面, 通過引入RFID物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)開發(fā)了射頻識(shí)別系統(tǒng)[10,11,12], 實(shí)現(xiàn)物資出入倉(cāng)庫(kù)的信息自動(dòng)識(shí)別。
針對(duì)目前物資供應(yīng)中存在的供貨周期長(zhǎng)、檢測(cè)效率低以及庫(kù)容緊張、庫(kù)存積壓的問題, 提出倉(cāng)儲(chǔ)配送及質(zhì)量抽檢集約化平臺(tái)建設(shè)方案, 提高物資供應(yīng)質(zhì)效。集約化平臺(tái)的技術(shù)路線與功能設(shè)計(jì)如圖1所示。
圖1 集約化平臺(tái)技術(shù)路線與功能設(shè)計(jì)Fig.1 Key technologies and function design of the integrated platform 下載原圖
平臺(tái)主要由物資供應(yīng)調(diào)配管理系統(tǒng)、智能試驗(yàn)系統(tǒng)與倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)組成。
1) 基于組合預(yù)測(cè)技術(shù)的物資供應(yīng)調(diào)配管理系統(tǒng):采用組合預(yù)測(cè)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的深度挖掘與整合, 實(shí)現(xiàn)物資采購(gòu)的科學(xué)預(yù)測(cè), 確保物資的預(yù)估排產(chǎn), 形成物資蓄水池, 實(shí)現(xiàn)全省物資的集約化統(tǒng)籌調(diào)配。
2) 基于柔性檢測(cè)技術(shù)的智能試驗(yàn)系統(tǒng):通過引入人工智能技術(shù)建立了柔性智能試驗(yàn)系統(tǒng), 將多個(gè)試驗(yàn)項(xiàng)目智能集成優(yōu)化, 根據(jù)檢測(cè)項(xiàng)目智能切換, 整個(gè)流程自動(dòng)完成, 顯著提高了物資抽檢效率。
3) 基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng):利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)開發(fā)了RFID射頻識(shí)別系統(tǒng), 實(shí)現(xiàn)庫(kù)存物資出入庫(kù)自動(dòng)識(shí)別、作業(yè)提醒、上架導(dǎo)引等功能, 提高倉(cāng)庫(kù)揀配效率和作業(yè)質(zhì)量。
若存在m個(gè)單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型, 對(duì)同一預(yù)測(cè)目標(biāo)的某個(gè)序列{xt, t=1, 2, …, N}開展預(yù)測(cè), xit (i=1, 2, …, m;t=1, 2, …, N) 為第i個(gè)單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型在時(shí)刻t的預(yù)測(cè)值, eit= (xt–xit) 為第i個(gè)預(yù)測(cè)模型在時(shí)刻t的預(yù)測(cè)殘差。
J1表示由m個(gè)單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型組成的組合預(yù)測(cè)方法的預(yù)測(cè)殘差平方和, 則可將線性組合預(yù)測(cè)模型精度最優(yōu)轉(zhuǎn)化為以J1為準(zhǔn)則的最優(yōu)化問題:
式中:ejt為t時(shí)刻第j個(gè)單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)殘差;l1, l2, …, lm分別為第1~m個(gè)單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)值的權(quán)重系數(shù)。
因此可將式 (1) 轉(zhuǎn)變?yōu)橄率?
式中:L=[l1l2…lm]T指各預(yù)測(cè)模型權(quán)重系數(shù)的列向量;R指m維列向量, 其各行元素均為1;E為m×m的預(yù)測(cè)殘差矩陣, 當(dāng)i≠j時(shí), Eij為第i個(gè)與第j個(gè)單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)殘差的協(xié)方差, 當(dāng)i=j時(shí), Eii為第i個(gè)單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)殘差平方和。
式 (2) 從客觀的角度看是二次凸規(guī)劃問題, 在可行域內(nèi)或其邊界上具有最優(yōu)解, 但是獲取解的直接形式存在較大的難度, 因此在此時(shí)可應(yīng)用非負(fù)權(quán)重最優(yōu)組合預(yù)測(cè)的方法, 在實(shí)際求解時(shí)能夠起到比較理想的效果。
基于2.1中的線性組合預(yù)測(cè)模型, 對(duì)BPNN單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型與LSSVM單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行組合, 建立物資計(jì)劃數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型。根據(jù)參數(shù)相關(guān)性, 選取歷史計(jì)劃數(shù)據(jù)、中心庫(kù)歷史出入庫(kù)數(shù)據(jù)與供應(yīng)商產(chǎn)能數(shù)據(jù)為預(yù)測(cè)模型的輸入?yún)?shù), 過程如下:
1) 以10 kV配電變壓器為例, 從3年的物資供應(yīng)數(shù)據(jù)中隨機(jī)選擇540個(gè)數(shù)據(jù)作為單項(xiàng)與組合預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)。
2) 單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型選擇。將540個(gè)數(shù)據(jù)按照1:9的比例隨機(jī)劃分為測(cè)試數(shù)據(jù)與訓(xùn)練數(shù)據(jù), 并將其充當(dāng)數(shù)據(jù)集, 這個(gè)操作執(zhí)行20次, 從而得到20個(gè)數(shù)據(jù)集, 對(duì)BPNN模型和LSSVM模型進(jìn)行20次訓(xùn)練, 并記錄各組測(cè)試集所對(duì)應(yīng)的均方根誤差, 選擇預(yù)測(cè)精度最優(yōu)的模型。
3) 組合預(yù)測(cè)模型建立流程如圖2所示。從540個(gè)數(shù)據(jù)內(nèi)不定向選取54個(gè)用作單個(gè)數(shù)據(jù)集, 這個(gè)操作執(zhí)行N次, 從而得到N個(gè)數(shù)據(jù)集, 對(duì)BPNN模型和LSSVM模型展開標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試, 并記錄各集合對(duì)應(yīng)的殘差序列。另外, 應(yīng)用非負(fù)權(quán)重最優(yōu)組合預(yù)測(cè)的迭代算法, 進(jìn)而獲取所有單項(xiàng)模型對(duì)應(yīng)的權(quán)重分布, 并得到相應(yīng)的組合模型。
測(cè)試結(jié)果表明BPNN模型權(quán)重明顯超過LSSVM模型的權(quán)重, 這說明BPNN模型實(shí)際輸出所涵蓋的信息相對(duì)較多。在對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行明確之后, BPNN模型在組合模型中的權(quán)重必然會(huì)不斷朝著常數(shù)方向變化, 然后計(jì)算出組合模型的權(quán)重, 并構(gòu)建相應(yīng)的模型:
式中, 為組合模型預(yù)測(cè)值;l1指BPNN模型所對(duì)應(yīng)的權(quán)重值;指BPNN模型預(yù)測(cè)值;l2指LSSVM模型所對(duì)應(yīng)的權(quán)重值;指LSSVM模型的預(yù)測(cè)值。計(jì)算得:l1=0.550 2, l2=0.449 8。
圖3為組合預(yù)測(cè)模型與單項(xiàng)模型的10 kV配電變壓器物資需求預(yù)測(cè)殘差直方圖, 計(jì)算可得, 20次測(cè)試中組合預(yù)測(cè)模型、BPNN模型與LSSVM模型的平均相對(duì)誤差 (Mean Absolute Percentage Error, MAPE) 平均值分別為6.92%、9.45%與11.03%, 可見組合預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)精度高于各單項(xiàng)模型。
圖3 BPNN模型、LSSVM模型與組合預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)殘差直方圖Fig.3 Error histograms of the BPNN model, LSSVM model and the combined prediction model 下載原圖
結(jié)合不同物資類別特點(diǎn)和檢測(cè)項(xiàng)目特點(diǎn), 對(duì)設(shè)備類物資采用柔性檢測(cè)模式。柔性檢測(cè)系統(tǒng)可根據(jù)試品特點(diǎn)與試驗(yàn)項(xiàng)目的差異, 統(tǒng)籌優(yōu)化試驗(yàn)流程, 迅速調(diào)節(jié)檢測(cè)功能, 提高物資檢測(cè)效率。入網(wǎng)物資柔性檢測(cè)系統(tǒng)采用總線式的分層分布式結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì), 分為試品區(qū)、試品轉(zhuǎn)運(yùn)系統(tǒng)、綜合檢測(cè)裝置、集控檢測(cè)和輔助設(shè)備。系統(tǒng)架構(gòu)如圖4所示。
圖4 入網(wǎng)物資柔性檢測(cè)系統(tǒng)架構(gòu)Fig.4 The structure diagram of the flexible testing system of distribution network power equipment 下載原圖
試品轉(zhuǎn)運(yùn)系統(tǒng)主要用于試品在試品區(qū)、綜合檢測(cè)裝置之間的運(yùn)輸。試品轉(zhuǎn)運(yùn)系統(tǒng)主要由上位調(diào)度、地面控制、車載系統(tǒng)構(gòu)成。其中上位調(diào)度主要用于AGV車輛與集成控制軟件的對(duì)接;地面控制主要包含任務(wù)分配、車輛調(diào)度、路徑管理、交通管理 (避障) 、自動(dòng)充電等功能, AGV車輛采用了光學(xué)導(dǎo)引的方式;車載系統(tǒng)包含路徑選擇、車輛驅(qū)動(dòng)、裝卸操作等功能。
綜合檢測(cè)裝置主要用于試品檢測(cè), 由檢測(cè)單元及其附件組成。根據(jù)試品對(duì)象及檢測(cè)項(xiàng)目的不同, 主要分為11個(gè)綜合檢測(cè)裝置與1個(gè)預(yù)留綜合檢測(cè)裝置, 檢測(cè)對(duì)象與檢測(cè)內(nèi)容見表1所列。綜合檢測(cè)裝置整體采用一體化設(shè)計(jì), 將試驗(yàn)項(xiàng)目進(jìn)行集成優(yōu)化, 集成原有多臺(tái)檢測(cè)儀器功能;采用基于多模式自適應(yīng)技術(shù)的智能切換線系統(tǒng), 根據(jù)檢測(cè)項(xiàng)目智能切換, 實(shí)現(xiàn)多個(gè)項(xiàng)目一次接線, 試驗(yàn)過程無需人為干預(yù)。
表1 綜合檢測(cè)裝置檢測(cè)對(duì)象與檢測(cè)內(nèi)容Table 1 The object and content of the integrated testing equipment 下載原表
集控檢測(cè)系統(tǒng)主要用于控制綜合檢測(cè)裝置單元和輔助設(shè)備的協(xié)調(diào)工作, 可實(shí)現(xiàn)試驗(yàn)過程中的轉(zhuǎn)運(yùn)系統(tǒng)調(diào)度、試驗(yàn)過程監(jiān)控、試驗(yàn)數(shù)據(jù)在線監(jiān)測(cè)、試驗(yàn)結(jié)果自動(dòng)分析、試驗(yàn)報(bào)告自動(dòng)出具等功能。系統(tǒng)由集控PC、集控軟件及通信系統(tǒng)組成, 包含以下核心模塊:登錄模塊、任務(wù)配置模塊、試驗(yàn)檢測(cè)模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、安全防護(hù)模塊、輔助功能模塊等。系統(tǒng)軟件功能設(shè)計(jì)如圖5所示。
圖5 集控檢測(cè)系統(tǒng)軟件功能設(shè)計(jì)Fig.5 The function design of centralized controlling testing system 下載原圖
智能試驗(yàn)系統(tǒng)的工作流程如圖6所示, 試驗(yàn)人員首先在客戶端輸入試品信息和所要檢測(cè)的試驗(yàn)項(xiàng)目, 系統(tǒng)根據(jù)預(yù)設(shè)程序?qū)⒅噶顐鬏斀o智能小車和相關(guān)的檢測(cè)儀器, 待智能小車將試品傳輸至預(yù)定位置后, 相應(yīng)位置的檢測(cè)儀器將對(duì)該試品進(jìn)行檢測(cè), 該試驗(yàn)項(xiàng)目檢測(cè)完畢后, 智能小車收到指令, 將試品運(yùn)至下一個(gè)預(yù)定位置。當(dāng)所有檢測(cè)項(xiàng)目均檢測(cè)完畢后, 智能小車收到指令并將試品運(yùn)至已檢合格區(qū)或非合格區(qū), 同時(shí)系統(tǒng)自動(dòng)生成檢測(cè)報(bào)告。
以開展單臺(tái)配電變壓器12項(xiàng)試驗(yàn)項(xiàng)目 (見表2) 為例, 柔性檢測(cè)系統(tǒng)與傳統(tǒng)檢測(cè)模式下單臺(tái)配變?cè)囼?yàn)效率對(duì)比見表3所列, 受益于自動(dòng)轉(zhuǎn)運(yùn)系統(tǒng)的高效托運(yùn)、智能試驗(yàn)系統(tǒng)的智能集成、一次接線與自動(dòng)切換線以及集控檢測(cè)系統(tǒng)的自動(dòng)判別、自動(dòng)生成報(bào)告等功能, 智能試驗(yàn)系統(tǒng)完成除溫升試驗(yàn)外所有項(xiàng)目的效率是常規(guī)試驗(yàn)方法的4倍以上。
圖6 入網(wǎng)設(shè)備智能試驗(yàn)系統(tǒng)工作流程Fig.6 The working procedure of the intelligent experiment system of distribution network power equipment 下載原圖
表2 配電變壓器12類試驗(yàn)項(xiàng)目Table 2 The 12 testing programs for distribution transformers 下載原表
表3 柔性檢測(cè)系統(tǒng)與傳統(tǒng)檢測(cè)模式下單臺(tái)配變?cè)囼?yàn)效率對(duì)比Table 3 The comparison between flexible testing system and traditional testing mode 下載原表
倉(cāng)儲(chǔ)中心承擔(dān)了全省125個(gè)市縣農(nóng)配網(wǎng)物資的存儲(chǔ)與配送, 對(duì)物資的出入庫(kù)效率提出很大挑戰(zhàn), 為此通過采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù), 結(jié)合中心庫(kù)業(yè)務(wù), 研發(fā)了基于RFID的射頻識(shí)別系統(tǒng), 實(shí)現(xiàn)了物資的高效精準(zhǔn)調(diào)度。
射頻識(shí)別 (RFID) 技術(shù)是一種無線通信技術(shù), 可以通過無線電信號(hào)識(shí)別特定目標(biāo)并讀寫相關(guān)數(shù)據(jù), 無需識(shí)別系統(tǒng)與特定目標(biāo)之間建立機(jī)械或者光學(xué)接觸[14,15]。射頻 (RF) 指的是具備特定波長(zhǎng)的電磁波, 其常見的工作頻率為:kHz、MHz、GHz, 頻率范圍覆蓋微波到低頻。RFID系統(tǒng)主要由RFID射頻標(biāo)簽、識(shí)讀器和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)組成的自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)組成。RFID射頻標(biāo)簽具有唯一的電子編碼, 附著在物體上標(biāo)識(shí)目標(biāo)對(duì)象。RFID系統(tǒng)用于讀取 (部分可寫入) 有RFID電子標(biāo)簽的設(shè)備, 可為固定式或手持式。
RFID射頻標(biāo)簽由專用芯片與射頻天線構(gòu)成, 通常情況下射頻天線是鍍?cè)谒芰匣系你~模線圈, 此外在基片上還嵌有配置EEPROM模塊、控制單元與高速射頻接口的小型集成電路芯片。根據(jù)實(shí)際應(yīng)用需要, RFID射頻標(biāo)簽中存儲(chǔ)有特定格式的數(shù)據(jù), 在應(yīng)用中射頻標(biāo)簽通常貼在待識(shí)別對(duì)象表面, 自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)可通過非接觸方式對(duì)目標(biāo)信息進(jìn)行自動(dòng)讀取與識(shí)別。
1) 基于統(tǒng)一規(guī)范的物資RFID標(biāo)簽。針對(duì)能夠進(jìn)行RFID管理的物資啟用RFID標(biāo)簽管理, 在采購(gòu)入庫(kù)時(shí), 供應(yīng)商在送貨前將物資綁定RFID標(biāo)簽并進(jìn)行標(biāo)識(shí), RFID規(guī)格及數(shù)據(jù)格式應(yīng)符合河南省電力公司統(tǒng)一規(guī)范。
2) 入庫(kù)自動(dòng)識(shí)別物資信息。物資的出入庫(kù)流程如圖7所示。廠家送貨到區(qū)域中心庫(kù)后, 貨物通過射頻門時(shí), 射頻門系統(tǒng)通過讀取物資上的RFID標(biāo)簽數(shù)據(jù), 并將數(shù)據(jù)通過接口傳輸給倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng), 倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)根據(jù)業(yè)務(wù)解析RFID信息 (包含訂單號(hào)、訂單行項(xiàng)、物料編號(hào)、數(shù)量、設(shè)備編號(hào)等) , 根據(jù)解析結(jié)果自動(dòng)對(duì)通過射頻門的物資進(jìn)行收貨作業(yè)。
3) 出庫(kù)完成物資復(fù)核:貨物出庫(kù)時(shí), 揀配人員根據(jù)系統(tǒng)指示完成揀貨后, 在射頻門處根據(jù)揀配單進(jìn)行復(fù)核, 射頻門將讀取結(jié)果反饋給倉(cāng)儲(chǔ)信息, 倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)根據(jù)解析的RFID信息與出庫(kù)單進(jìn)行對(duì)比, 通過復(fù)核的貨物允許出庫(kù), 未通過復(fù)核不滿足條件的貨物, 倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)進(jìn)行提示, 倉(cāng)儲(chǔ)人員根據(jù)提示信息進(jìn)行人工處理 (對(duì)貨物進(jìn)行出庫(kù)還是重新分揀) 。未通過射頻門復(fù)核校驗(yàn)則給出報(bào)警信號(hào), 避免人為出庫(kù)錯(cuò)誤, 提高作業(yè)準(zhǔn)確度和作業(yè)效率。
倉(cāng)儲(chǔ)配送與質(zhì)量抽檢集約化平臺(tái)通過利用大數(shù)據(jù)分析、物聯(lián)網(wǎng)等信通新技術(shù), 實(shí)現(xiàn)了物資預(yù)估排產(chǎn)、智能化檢測(cè)與倉(cāng)儲(chǔ)高效自動(dòng)化管理等功能, 有效解決了目前物資供應(yīng)中存在的諸多問題, 極大地提高了物資供應(yīng)效率, 保證了入網(wǎng)設(shè)備質(zhì)量, 其中配變、架空絕緣導(dǎo)線與JP柜的合格率由原來的86%、90.3%與47.95%分別提高至97.08%、100%與100%。減少了檢測(cè)費(fèi)用開支與設(shè)備運(yùn)維成本和停電損失, 僅以配變?yōu)槔? 年綜合節(jié)支可達(dá)8 300萬元, 取得了顯著的經(jīng)濟(jì)效益。平臺(tái)在河南省電力公司應(yīng)用以來, 10 kV及以下電網(wǎng)建設(shè)通用物資的供貨周期縮短1個(gè)月以上, 每年可實(shí)現(xiàn)6萬臺(tái)套配變成套設(shè)備、15萬km線纜等配網(wǎng)物資的檢測(cè)配送, 物資檢測(cè)能力提升至原來的3倍, 全年檢測(cè)數(shù)量達(dá)到3 500件以上, 達(dá)到了國(guó)家電網(wǎng)公司領(lǐng)先水平。
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