特高壓換流站消防機器人滅火任務(wù)自動快速分配方法

摘要：為了提升滅火效率，對特高壓換流站消防機器人滅火任務(wù)分配方法深入研究。通過測溫型三光圖像結(jié)合紅外熱成像圖像的處理技術(shù)實現(xiàn)火源識別，確定消防機器人滅火任務(wù)的滅火區(qū)域，以滅火時間最短為目標(biāo)，構(gòu)建消防機器人滅火任務(wù)分配目標(biāo)函數(shù)，通過蟻群算法對滅火任務(wù)分配目標(biāo)函數(shù)進行求解，根據(jù)信息素多少選擇滅火任務(wù)，采用全局調(diào)整規(guī)則、整體信息更新剩余任務(wù)，直到完成所有滅火任務(wù)分配為止，實現(xiàn)特高壓換流站消防機器人滅火任務(wù)分配。實驗結(jié)果表明，所提方法滅火任務(wù)完成度高，且執(zhí)行任務(wù)時間最短。

關(guān)鍵詞：特高壓換流站；消防機器人；滅火任務(wù)分配；滅火時間；蟻群算法

中圖分類號：TP24；TQ569文獻標(biāo)志碼：A文章編號：1001-5922（2024）10-0079-04

Automatic and rapid assignment method of fire extinguishingtask of fire extinguishing robot in UHV converter station

ZHANG Jiaqing1，CHEN Tao2，LIU Rui1，HONG Qingquan3，SHEN Xuzhao3

（1. State Grid Anhui Electric Power Electric Power Science Research Institute Co.，Ltd.，Hefei 230601，China；2. Emergency Management Department Tianjin Fire Research Institute，Tianjin 300100，China；3. Guoanda Co.，Ltd.，Xiamen 361022，fujian China）

Abstract：In order to improve the efficiency of fire extinguishing，the fire extinguishing task allocation method ofthe fire fighting robot in UHV converter station was deeply studied. The fire source identification of the fire robot isachieved through temperature measurement type three light map exploration，combined with infrared thermal imag?ing image processing technology to identify the fire source，the fire extinguishing area of the fire extinguishing taskof the fire extinguishing robot is determined，the objective function of the fire extinguishing task assignment of thefire extinguishing robot is constructed with the shortest fire extinguishing time as the goal，the fire extinguishingtask assignment objective function is solved by the ant colony algorithm，the fire extinguishing task is selected ac?cording to the number of pheromones，and the remaining tasks are updated by global adjustment rules and overall in?formation until all fire extinguishing task assignments are completed，so as to realize the fire extinguishing task as?signment of the fire extinguishing robot of the UHV converter station. The experimental results showed that the pro?posed method has a high completion rate of firefighting tasks and the shortest execution time.

Key words：ultra high voltage converter station；firefighting robots；fire extinguishing task allocation；extinguishing"time；ant colony algorithm

特高壓換流站是指在電力系統(tǒng)中，將交流電轉(zhuǎn)換直流電的一種轉(zhuǎn)換站點[1-3]。隨著用電量逐年增加，特高壓換流站火災(zāi)事件頻頻發(fā)生。當(dāng)火災(zāi)發(fā)生時，消防員在火災(zāi)事件中起著非常重要的作用，能夠有效控制火勢發(fā)展速度、面積，保護受災(zāi)群眾生命安全以及財產(chǎn)損失最小化[4-6]。但是由于火災(zāi)蔓延速度快且環(huán)境復(fù)雜，現(xiàn)場滅火工作難度系數(shù)極大，消防員在特高壓換流站火災(zāi)救援中極易受傷，嚴(yán)重危及生命。為了解決這一問題，將消防技術(shù)與通信技術(shù)、信息等相結(jié)合，消防機器人應(yīng)運而生，進行救援滅火任務(wù)，有效保障消防員生命安全[7-8]。

特高壓換流站消防機器人滅火面臨一個重大難題，即如何合理分配任務(wù)，若能合理分配滅火任務(wù)，可及時控制火勢，使經(jīng)濟損失最小化，同時降低人員受傷程度及傷亡率。為此，研究一種特高壓換流站消防機器人滅火任務(wù)分配方法。以消防機器人滅火任務(wù)時間最短為目標(biāo)函數(shù)，通過蟻群算法找出最優(yōu)滅火任務(wù)分配方案。

1特高壓換流站區(qū)域火源識別

在獲取3臺相機采集的多幅影像的前提下，通過對可見光相機獲取的RGB彩色影像和紅外相機獲取的紅外光成像數(shù)據(jù)進行對比，分別從火焰的顏色特性與紅外光譜特性進行輪廓提取[9-12]，如果這個范圍內(nèi)的平均溫度高于或者超出了設(shè)置的溫度閥值，那么就可以確定它是一個火源區(qū)域，整個火源識別流程如圖1所示。

根據(jù)圖1的火源識別流程，對特高壓換流站區(qū)域中火源位置進行確定，以便接下來的消防機器人滅火任務(wù)分配。

2消防機器人滅火任務(wù)分配實現(xiàn)

2. 1構(gòu)建消防機器人滅火任務(wù)分配目標(biāo)函數(shù)

為了使特高壓換流站火災(zāi)損失最小，以機器人滅火任務(wù)總時間最短為目標(biāo)，構(gòu)建消防機器人滅火任務(wù)分配目標(biāo)函數(shù)[13-14]。消防機器人滅火任務(wù)分配條件設(shè)定如下：（1）特高壓換流站消防機器人共計M個；

（2）消防機器人執(zhí)行滅火任務(wù)最多B步數(shù)；

（3）機器人運動的公共區(qū)域、專屬區(qū)域、協(xié)同工作區(qū)域、終點區(qū)域、禁行區(qū)域分別為C1、C2、C3、C4、C5；

（4）D1描述在C2執(zhí)行滅火任務(wù)g的機器人集，D2描述執(zhí)行C3的機器人集；

（5）任意區(qū)域可同時允許多個消防機器人進入[15]。在消防機器人滅火任務(wù)分配系統(tǒng)中，假設(shè)f=[f（t）f（t）...f（t）]表示機器人運動變遷的時21l間量集，則其滅火時間目標(biāo)函數(shù)Z為：

式中：fmin

表示防機器人滅火任務(wù)分配完成時間最小函數(shù)；α描述機器人運動變遷時間變量；α即α的向量。

2. 2消防機器人滅火任務(wù)分配計算

機器人q在滅火任務(wù)分配中，按照每個任務(wù)上的信息素的量多少，決定其滅火任務(wù)。假設(shè)機器人在t時從滅火任務(wù)g移動至滅火任務(wù)g的轉(zhuǎn)移概率ρq為：

式中：Gq描述q所執(zhí)行的滅火任務(wù)；ε1、ε2即機器人運動過程中獲得的信息素濃度與選擇此任務(wù)的權(quán)重；τg1g2描述t時在滅火器任務(wù)g，滅火器任務(wù)g上殘21余的信息濃度；ηg g（t）描述q的能見度啟發(fā)式函數(shù)，通常取距離倒數(shù)，也就是ηg1g2

（t）=dg1g2火任務(wù)之間的距離[16]。若d即相鄰滅g1g2值越小，η（t）越大；則ρq越大，但ρq會隨著時間的增加，信息素逐漸揮發(fā)，最后剩余度用ρ代表。為了避免信息出現(xiàn)1無限積累的情況，ρ?（0，1）1。

對于滅火機器人來說，將待分配滅火任務(wù)中首個動作設(shè)定為起點，進而按照概率大小選擇下一個滅火任務(wù)，直到所有滅火任務(wù)分配結(jié)束[17]。機器人每完成一次任務(wù)，每個任務(wù)上的信息素濃度都會利用全局調(diào)整規(guī)則更新，則有：

Mτ（t）=ρρq（t+n）+（1-ρ）?Dρq（t）（3）

g1g21g1g21g1g2q

式中：Dτ描述q在本輪循環(huán)中留在滅火器任務(wù)g1、滅火器任務(wù)g2上的信息素濃度，根據(jù)機器人運動原理選用整體信息對其進行更新，即Ant-Cycle模型更新方式，計算過程為：

式中：ξ描述信息素強度；L描述q執(zhí)行本次滅火q任務(wù)總運動長度[18]。

特高壓換流站消防機器人滅火任務(wù)分配詳細(xì)過程如下：

（1）參數(shù)初始化，消防機器人（螞蟻）數(shù)量為M，特高壓換流站規(guī)模滅火任務(wù)數(shù)量為n；3

（2）循環(huán)次數(shù)N=N+111；

（3）消防機器人數(shù)量M?M+1；

（4）按照式（2）和式（1）選擇下一個滅火任務(wù)；

（5）修改任務(wù)表，即確定下一個滅火任務(wù)，就將此任務(wù)放入禁忌表中；

（6）若所有滅火任務(wù)未遍歷完，返回（3），反之進行（7）；（7）根據(jù)式（1）和式（3）更新所有任務(wù)的信息素量；

（8）分析當(dāng)前是否符合極限循環(huán)次數(shù)的要求，若不符合返回（2），若符合輸出結(jié)果，此結(jié)果即為特高壓換流站消防機器人滅火任務(wù)分配方案。

3實驗過程與結(jié)果分析

3. 1實驗參數(shù)設(shè)定

按照圖2所示方式搭建試驗平臺，水泵從蓄水池中抽水并通過DN30消防水帶連接在消防機器人尾端，為消防炮提供水源與動力，在消防炮出口處安裝壓力表觀察射流壓力。遠(yuǎn)程控制終端通過無線圖傳設(shè)備MT190S與消防機器人遠(yuǎn)程通訊，并向其發(fā)送控制指令。

為了測試消防機器人滅火任務(wù)分配方法的準(zhǔn)確性和有效性，在鐵盆中放入浸潤柴油的紙盒燃燒物，點燃后作為火焰模擬對象，進行消防機器人全自動滅火試驗。本次試驗點燃三處火焰，單個火焰高度約為20～50 cm，在距離消防機器人11～12 m處分散擺放，在三火焰目標(biāo)場景下測試滅火決策控制。具體如圖3所示。

將物體點燃后調(diào)整消防炮至無火焰區(qū)域，開始全自動滅火模式，記錄測量火焰目標(biāo)各指標(biāo)數(shù)據(jù)變化、優(yōu)先射擊目標(biāo)變化及滅火速度。

3. 2滅火任務(wù)分配性能分析

3. 2. 1滅火任務(wù)完成度

滅火任務(wù)完成度是衡量消防機器人滅火任務(wù)分配方法主要性能指標(biāo)，滅火任務(wù)完成度越大，表明此方法滅火效率越高，特高壓換流站火災(zāi)經(jīng)濟損失越小。為了保證實驗結(jié)果有效性，每個消防機器人滅火任務(wù)分配都進行16次測試，選用所提方法與遺傳算法、啟發(fā)式深度Q學(xué)習(xí)、旅行商模型對火災(zāi)場景進行滅火任務(wù)分配，對比分析滅火任務(wù)完成度，結(jié)果見圖4。

通過圖4能夠顯著看出，所提方法對滅火任務(wù)場景滅火的任務(wù)完成度最高，這是因為其能夠根據(jù)自身的信息素精準(zhǔn)、快速找到火災(zāi)空間位置信息與火勢信息，合理協(xié)調(diào)消防滅火機器人共同完成滅火任務(wù)，滅火任務(wù)完成度較高，進而能夠完成所有滅火任務(wù)。

3. 2. 2滅火任務(wù)反應(yīng)速度分析

實驗從滅火任務(wù)分配時間角度進行驗證，從4個任務(wù)場景中隨機選取8個滅火任務(wù)，選用對比方法依舊不變，采用4種方法對這些任務(wù)進行滅火，對比分析所提方法與對比方法滅火任務(wù)時間，結(jié)果見圖5、圖6。

通過圖5明顯看出，所提方法的每次任務(wù)分配反應(yīng)速度明顯高于對比方法，這是因為所提方法涉及參數(shù)較少，運算難度降低，因而8個滅火任務(wù)運算只需73ms內(nèi)即可完成，而對比3個方法都至少需要140 ms。

在圖6中，所提方法的滅火任務(wù)反應(yīng)速度曲線始終在對比方法之下，且平均完成每個滅火任務(wù)時間為78 min，而遺傳算法、啟發(fā)式深度Q學(xué)習(xí)、旅行商模型平均完成每個滅火任務(wù)時間分別為130、154、148 min，故所提方法消防機器人滅火任務(wù)分配效率優(yōu)于對比方法。

4結(jié)語

設(shè)計一種特高壓換流站消防機器人滅火任務(wù)分配方法。根據(jù)消防機器人運動學(xué)機理與滅火任務(wù)需求將特高壓換流站進行區(qū)域劃分，并制定進入各區(qū)域限定條件，以滅火任務(wù)總作業(yè)時間最短為目標(biāo)函數(shù)，采用蟻群算法構(gòu)建滅火任務(wù)分配模型，利用全局調(diào)整規(guī)則、Ant-Cycle模型不斷更新任務(wù)分配策略，進而得出消防機器人滅火任務(wù)最佳方案。實驗結(jié)果表明，所提方法適合各種場景滅火，且滅火效率極高。

【參考文獻】

[1]楊帥，張陵，馮長有，等.特高壓換流站直流電流互感器暫態(tài)性能測試方法[J].中國測試，2023，49（4）：151-158.

[2]王小平，鄭林，況松陵，等.基于方位實時調(diào)整的變電站消防機器人滅火作業(yè)系統(tǒng)設(shè)計[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2022，45（4）：177-181.

[3]楊春梅，劉彤彬，王成，等.引流式森林風(fēng)力滅火機器人的滅火性能分析及優(yōu)化[J].消防科學(xué)與技術(shù)，2023，42（4）：555-560.

[4]宋薇，高原，沈林勇，等.一種基于近場子集劃分的多機器人任務(wù)分配算法[J].機器人，2021，43（5）：629-640.

[5]張子迎，陳云飛，王宇華，等.基于啟發(fā)式深度Q學(xué)習(xí)的多機器人任務(wù)分配算法[J].哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報，2022，43（6）：857-864.

[6]趙文政，劉銀華，金隼.面向多機器人協(xié)調(diào)運動規(guī)劃的層級化任務(wù)分配方法[J].計算機集成制造系統(tǒng)，2021，27（4）：999-1007.

[7]韓耀廷，趙志梅，郝曉宇，等.變電站巡檢機器人路徑規(guī)劃智能算法優(yōu)化[J].內(nèi)蒙古電力技術(shù)，2021，39（6）：58-61.

[8]趙新華，劉培昌，趙磊，等.大范圍平動并聯(lián)機器人運動學(xué)解耦與速度自適應(yīng)規(guī)劃[J].光學(xué)精密工程，2021，29（2）：305-315.

[9]趙文政，劉銀華，金隼.面向多機器人協(xié)調(diào)運動規(guī)劃的層級化任務(wù)分配方法[J].計算機集成制造系統(tǒng)，2021，27（4）：999-1007.

[10]全燕鳴，何一明.多機器人任務(wù)分配調(diào)度的克隆選擇算法[J].華南理工大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2021，49（5）：102-110.

[11]楊黎明，李利華，尹春元，等.大型立式水輪發(fā)電機內(nèi)部巡檢機器人應(yīng)用分析[J].大電機技術(shù)，2020（4）：75-82.

[12]劉欽.超強啟發(fā)異類蟻群算法的機器人導(dǎo)航路徑規(guī)劃[J].機械設(shè)計與制造，2021（10）：263-266.

[13]韓寶虎，趙亮，韓希君.基于深度八叉樹的粘接機器人移動軌線自動識別系統(tǒng)設(shè)計[J].粘接，2022，49（3）：172-176.

[14]ZHUX，JIAX，ZHANGY.Thephysicochemicalandfireextin?guishing performance of aqueous film-forming foams basedon a class of short-chain fluorinated surfactants[J]. JournalofSurfactantsandDetergents，2022（2）：25（2）：193-204.

[15]YAO H，LI Y，LV K，et al. Numerical Simulation analysisof the transformer fire Extinguishing process with ahigh-pressure water mist system under different condi?tions[J]. Computer Modeling in Engineering amp; Sciences，2023，4（7）：733-747.

[16]何舟，張瑞杰，劉苗，等.基于Petri網(wǎng)的消防機器人任務(wù)分配及路徑規(guī)劃方法[J].電氣自動化，2021，43（2）：115-118.

[17]戴磊.消防機器人在滅火救援實戰(zhàn)中存在的問題及對策[J].池州學(xué)院學(xué)報，2023，37（2）：157-160.

[18]韓寶虎，趙亮，韓希君.應(yīng)用巡檢機器人的分布式基站布局及網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)[J].粘接，2022，49（8）：155-159.