无人机辅助电网动态恢复框架：提升灾后韧性的滚动调度策略

作者与发表信息
本研究由Yousef H. Serag（美国沙迦大学）、Mostafa F. Shaaban（IEEE高级会员，美国沙迦大学/加拿大滑铁卢大学）和Mahmoud H. Ismail（IEEE高级会员，美国沙迦大学/埃及开罗大学）合作完成，发表于2025年*IEEE Transactions on Industry Applications*期刊。研究得到美国沙迦大学研究基金（FRG22-C-E13等）支持。

学术背景
科学领域与问题背景
随着台风、飓风等自然灾害频发，电力配电系统面临严峻挑战，传统人工巡检和直升机评估存在效率低、风险高、道路可达性差等问题。无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）因其灵活性和安全性成为灾后电网恢复的新兴工具，但现有研究多将巡检与修复视为独立阶段，缺乏实时协同优化。

研究目标
本研究提出一种动态UAV辅助恢复框架，通过整合概率故障分析、滚动优化调度和实时维修团队（Repair Crew, RC）派遣，实现以下目标：
1. 最小化停电成本（Cost of Interruption, COI）；
2. 缩短系统恢复时间；
3. 开发无需地面支持的自主UAV路径规划与能源管理策略。

研究流程与方法
1. 台风影响分析
- 对象：33节点配电系统（IEEE标准测试系统）。
- 方法：基于Batts模型计算台风风速分布，结合概率模型评估杆塔和线路的故障概率（公式1-4）。通过依赖矩阵（Dependency Matrix）识别高风险节点，优先覆盖关键负载区域。
- 创新点：静态风场模型平衡计算效率与物理真实性，适用于灾后快速决策。

2. UAV巡检路径优化
- 问题建模：将巡检任务转化为改进的旅行商问题（TSP），引入虚拟节点（Virtual Node Duplication）解决多线路节点的重复访问问题（图4）。
- 约束条件：
- 路由约束（公式5-8）：确保每个节点仅被访问一次；
- 能量管理（公式15-17）：UAV电池容量（4 kWh）与充电站部署联动优化；
- 动态优先级：根据实时故障概率调整巡检顺序。
- 求解方法：混合整数线性规划（MILP）与遗传算法（GA）结合，GA参数见表III（种群规模24，最大迭代50次）。

3. 维修团队动态调度
- 滚动优化：UAV检测到故障后立即触发RC派遣，通过在线MILP重新规划修复顺序（算法4）。
- 关键约束：修复时间（0.62小时/公里）与COI权重（居民1.6美元/kWh，工业8.25美元/kWh）。

4. 充电站预部署
- 优化目标：最小化充电设施成本（公式20），同时确保UAV全路径能量可行（公式21-22）。
- 结果：在33节点系统中，最优充电站位于节点3、6、26。

主要结果
1. 故障检测与修复效率
- 动态方法较传统顺序检测缩短关键线路（如19-20）的故障发现时间32%，修复时间减少26%（图9-10）。
- COI降低56%：通过优先恢复高经济价值负载（如商业区域，COI 26.6美元/kWh），总停电成本从246k$降至107k$（图12）。

2. 算法性能
- CPLEX与GA对比：GA在完整系统求解中接近CPLEX的分区优化效果（COI差距%），但计算时间显著降低（表IV）。
- 多台风场景验证：新台风路径下，动态策略仍实现COI降低31%（图18）。

3. 能源管理有效性
- UAV充电时间占比仅0.62小时（图7-8），充电站部署方案覆盖最坏情况需求。

结论与价值
科学价值
1. 方法论创新：首次将UAV巡检、电池感知路径优化与RC滚动调度耦合，提出“检测-修复”并行执行的灾后恢复范式。
2. 算法贡献：虚拟节点与分区聚合（Zonal Aggregation）策略解决了大规模TSP的实时性瓶颈。

应用价值
1. 经济效益：56%的COI降幅可为电力公司节省数百万美元灾后损失；
2. 社会效益：加速医院、通信等关键设施供电恢复，提升公共安全。

研究亮点
1. 动态协同框架：通过UAV实时数据驱动RC调度，打破传统“先检测后修复”的串行模式。
2. 自主能源管理：集成充电站优化与电池约束，支持UAV长时无人作业。
3. 多算法融合：MILP确保精确性，GA增强扩展性，适用于复杂灾害场景。

其他价值
- 开源代码与33节点测试系统数据可为后续研究提供基准（引用[32]）。
- 提出的Batts风场模型与电力组件故障概率公式（2-3）可推广至其他基础设施韧性研究。

（全文共计约2000字）