本发明属于新一代信息，涉及一种基于正负向激励的改进蚁群算法的移动储能车路径规划方法及系统。
背景技术：
1、近年来，全球气候变化导致极端天气事件频发，如暴风雨、洪水、冰雪灾害等，这些事件不仅给社会经济带来巨大损失，而且对基础设施如道路交通网和电力配电网构成严重威胁。在极端天气条件下，配电网的脆弱性尤为突出，断电和停电事件频发，严重影响居民生活和工业生产。为缓解此类紧急情况，移动储能车作为一种灵活的应急电源解决方案，被越来越多地应用于快速恢复断电区域的电力供应。然而，极端天气往往伴随恶劣的道路条件，这不仅增加了移动储能车的通行难度，也对车辆的安全行驶提出了更高要求。同时，考虑到断电区域的分布广泛和供电需求的紧迫性差异，如何在保证通行安全的同时，依据供电优先级制定移动储能车的最优行进路径，成为一个亟待解决的技术问题。
2、在现有的路径规划研究中，尽管已经发展出了包括传统图搜索算法、启发式搜索算法、基于采样的规划算法、智能优化算法及其他算法在内的多种路径规划方法，但这些研究大多未充分考虑极端天气条件下的道路通行状况与断电区域的供电优先级，且应用场景相对单一，缺乏在复杂多变的极端天气环境下进行有效路径规划的能力。因此，开发一种能够综合考量道路通行状况、供电优先级及极端天气影响的智能路径规划方法，对于提高移动储能车在极端天气条件下的应急响应能力和资源分配效率以满足断电区域的迫切需求，具有实际应用前景。
技术实现思路
1、本发明目的在于克服上述现有技术的缺点，提供一种基于正负向激励的改进蚁群算法的移动储能车路径规划方法及系统。
2、为达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现：
3、本发明的第一方面，提供一种基于正负向激励的改进蚁群算法的移动储能车路径规划方法，包括：
4、以地区道路交通网与配电网信息为输入，结合受极端天气影响的道路通行性及配电网故障状态建立基本二维模型；其中，以初始结点到目标结点为路径；
5、基于建立好的基本二维模型，运用蚁群算法迭代出移动储能车的最优行进路径以满足配电需求，包括基于当前道路可通行性形成负向反馈以动态调整蚁群算法中各路径的信息素浓度。其中，从交通部门获取地区道路信息与极端天气下的道路通行状况，从气象部门地区获取极端天气预报信息以及从电力部门地区获取配电网信息与极端天气下的配电网故障状况，充分考虑了极端天气环境下地区道路阻塞的强相关因素，具有一定的可适性及推广性。
6、优选的，以地区道路交通网与配电网信息为输入，结合受极端天气影响的道路通行性及配电网故障信息建立基本二维模型，包括：
7、基于地区道路交通网与配电网信息，划分结点及边以建立拓扑结构；
8、在所述拓扑结构中融入受极端天气影响的道路通行性及配电网故障信息，建立所述基本二维模型。
9、优选的，基于地区道路交通网与配电网信息，划分结点及边以建立拓扑结构，包括：
10、以地区内移动储能车的可工作空间为第一物理空间；
11、以地区内配电网及供电场所的地理位置为第二物理空间；
12、将所述第一物理空间和所述第二物理空间映射于所述地区道路交通网；
13、以所述地区道路交通网的道路交汇处为结点，道路为连接结点的边，建立拓扑结构。
14、优选的，基于建立好的基本二维模型，运用蚁群算法迭代出移动储能车的最优行进路径以满足配电需求，包括：
15、确定蚂蚁种群的数量、最大迭代次数；
16、确定蚂蚁的初始结点及目标结点；
17、判断是否为首次迭代，若是初始化信息素浓度；
18、各蚂蚁进入一轮迭代；
19、该次迭代结束后，更新各路径的信息素浓度、道路通行信息、配电优先级序列中的一种或多种；
20、当满足蚁群算法的终止条件时，输出最优行进路径。
21、优选的，各蚂蚁进入一轮迭代包括：
22、各蚂蚁从初始结点出发，遍历各结点；
23、获取各蚂蚁从初始结点遍历各结点的路径信息；
24、对路径正负向激励以调整信息素浓度；
25、输出当前迭代中最优行进路径。
26、优选的，当所有蚂蚁完成遍历后，还包括：
27、根据下式对各结点之间路径的信息素浓度进行更新
28、τij(t+n)＝(1-ρ)·τij(t)+δτij
29、其中，ρ(0<ρ<1)表示结点i与结点j之间路径的信息素蒸发系数，1-ρ表示信息素的持久性系数；δτij表示本次迭代中结点i与结点j之间路径信息素的增量；
30、根据下式确定δτij
31、
32、式中，x(0<x<1)表示其路径通行指数，分为正常可通行为0、拥塞不可通行为1以及通行状况不确定为0.5三种情形；y(0<y<1)表示根据目标结点为顶点的路径根据其顶点的优先级确定的路径优先级指数；表示第k只蚂蚁在本次迭代中留在结点i与结点j之间路径上的信息素。
33、优选的，基于当前道路可通行性设置蚁群算法中的初始信息素浓度包括：
34、根据下式设置各路径信息素初始浓度τij(0)
35、τij(0)＝(1-x+y)·c
36、式中，c表示常数；x(0<x<1)表示其路径通行指数，分为正常可通行为0、拥塞不可通行为1以及通行状况不确定为0.5三种情形；y(0<y<1)表示根据目标结点为顶点的路径根据其顶点的优先级确定的路径优先级指数。
37、优选的，还包括基于配电优先序列形成正向反馈，以调整蚁群算法中的信息素浓度。
38、本发明的第二方面，提供一种基于正负向激励的改进蚁群算法的移动储能车路径规划系统，包括：
39、模型建立模块，用于以地区道路交通网与配电网信息为输入，结合受极端天气影响的道路可通行性及配电网故障状态建立基本二维模型；
40、配电模块，用于基于建立好的基本二维模型，运用蚁群算法迭代出移动储能车的最优行进路径以满足配电需求，包括基于当前道路可通行性设置蚁群算法中的初始信息素浓度。
41、本发明的第三方面，提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的一种基于正负向激励的改进蚁群算法的移动储能车路径规划方法。
42、本发明的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的一种基于正负向激励的改进蚁群算法的移动储能车路径规划方法。
43、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
44、通过实时监测极端天气条件下的道路通行状况，结合断电区域的供电优先级，能够迅速确定移动储能车的最佳行进路线，确保在最短的时间内向最需要的地区提供电力支援，从而显著提高电力应急响应的速度和效率；
45、在考虑移动储能车储能容量限制的情况下，合理分配有限的电力资源，优先服务于关键设施和高优先级用户，避免资源浪费，最大化电力供应效益，而有效的电力恢复可以最小化断电对居民生活和企业运营的影响，减少经济损失，同时提高公众对电力供应系统的信心；
46、基于天气信息对路况信息进行更新，能够动态调整路径规划，即使在极端天气条件变化时也能保持路径选择的准确性和安全性，减少因错误决策导致的额外风险；
47、具体为在基本二维模型中融合进极端天气条件下的道路状况、配电网故障信息及配电优先级信息，充分考虑了现实多种因素，如极端天气对道路行驶的影响，同时根据道路状况调整了每轮迭代中的初始信息素浓度，得出本次迭代的移动储能车的最优行进路径，进而确定移动储能车的最优行进路径，该方法具备较强的环境适应性，可以在不同气候条件下有效运行，为全球范围内的电力应急保障提供通用的解决方式，对电力公司以道路通行状况与配电优先级为准则准确预测移动储能车最优行进路线具有一定的指导意义。
1.一种基于正负向激励的改进蚁群算法的移动储能车路径规划方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于正负向激励的改进蚁群算法的移动储能车路径规划方法，其特征在于，所述以地区道路交通网与配电网信息为输入，结合受极端天气影响的道路可通行性及配电网故障信息建立基本二维模型，包括：
3.根据权利要求2所述的基于正负向激励的改进蚁群算法的移动储能车路径规划方法，其特征在于，基于地区道路交通网与配电网信息，划分结点及边以建立拓扑结构，包括：
4.根据权利要求1所述的基于正负向激励的改进蚁群算法的移动储能车路径规划方法，其特征在于，所述基于建立好的基本二维模型，运用蚁群算法迭代出移动储能车的最优行进路径以满足配电需求，包括：
5.根据权利要求4所述的基于正负向激励的改进蚁群算法的移动储能车路径规划方法，其特征在于，所述各蚂蚁进入一轮迭代包括：
6.根据权利要求5所述的基于正负向激励的改进蚁群算法的移动储能车路径规划方法，其特征在于，当所有蚂蚁完成遍历后，还包括：
7.根据权利要求1所述的基于正负向激励的改进蚁群算法的移动储能车路径规划方法，其特征在于，所述基于当前道路可通行性设置蚁群算法中的初始信息素浓度包括：
8.一种基于正负向激励的改进蚁群算法的移动储能车路径规划系统，其特征在于，包括：
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-7任一项所述的一种基于正负向激励的改进蚁群算法的移动储能车路径规划方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述的一种基于正负向激励的改进蚁群算法的移动储能车路径规划方法的步骤。
