输电线路除冰机器人行为控制研究

介绍了输电线路除冰机器人的研究现状。针对其工作环境恶劣、不确定因素多的特点,提出了基于马尔可夫决策的行为控制器的设计方法。该方法首先定义了输电线除冰机器人的马尔可夫模型,然后给出了相应的最优方针搜索策略,还给控制器添加了概率调节机制,以达到执行效果反馈的目的。为解决机器人作业中的突发情况,在该方法中还引入了人工辅助和行为学习网络。给出了控制器判断机器人需要申请人工辅助的算法。在人工辅助过程中,通过行为学习网络,机器人可以学习人工辅助中操作员的动作,并利用现有行为完成更加复杂的新任务。实验表明该方法不但可以根据机器人的状态规划出最优动作,还可以在线更新控制策略,具有很强的灵活性和鲁棒性。

输电线路除冰机器人控制系统设计与实现

本文介绍了输电线路除冰机器人的结构和原理,设计了机器人的控制系统,实现了对多电机的协调控制和上下位机的通信控制。设计了系统总体控制框架和除冰机器人的除冰作业流程,完成了下位机PLC系统的硬件配置和应用程序设计。给出了IPC和PLC之间的通信协议,完成了通信程序设计。通过实验验证表明,系统能有效地实现对机器人除冰作业的控制和通信的控制。

考虑系统风险的输电网线路除冰优化调度

为了降低冰灾期间系统的运行风险,提出一种输电网线路除冰优化调度模型。由气象预测与线路覆冰预测得到冰灾期间线路的冰风荷载,以应力?强度干涉模型为工具计算线路的时变强迫停运率,作为冰灾期间系统风险评估的元件停运模型。考虑系统的运行水平与线路覆冰厚度等约束,以线路除冰停运计划为变量,以除冰期间系统的电量不足期望值最小为目标函数,建立动态0-1整数优化问题,采用遗传算法进行求解。以IEEE-RTS系统为研究对象,设计两组基于经验的除冰方案与优化模型求解的方案并进行比较。结果表明,在三组方案均保证线路安全的前提下,优化模型求解的方案,使系统在除冰周期具有最小的风险水平。该模型可作为冰灾前制定除冰计划的工具。

考虑输电线路安全的机械除冰次序优化

机械除冰是应对输电线路覆冰灾害的重要手段,现有研究主要集中在除冰方法的改进,而对机械除冰实施过程的影响研究较少。研究发现在机械除冰过程中,如果按照从输电线路一端开始顺序除冰的策略,杆塔承受的最大不平衡力可能超过设计标准,影响输电线路安全,而不同的除冰次序会产生不同的最大不平衡力。为此,有必要对机械除冰的除冰次序进行优化,提高机械除冰的安全性。首先分析了机械除冰过程中除冰次序对杆塔平衡力的影响,然后建立了输电线路机械除冰次序优化模型。由于该模型为非线性、多约束模型,采用遗传算法对不同档导线覆冰清除的次序进行优化。仿真分析表明,优化后的除冰次序能够有效地降低杆塔承受不平衡力,提高机械除冰过程中输电线路的安全性。