配電系統運轉規劃策略研究-子計畫十：配電系統大區域停電搶修排程專家系統之建構(III)

行政院國家科學委員會專題研究計畫 成果報告

子計畫十：配電系統大區域停電搶修排程專家系統之建構

(3/3)

計畫類別： 整合型計畫 計畫編號： NSC93-2213-E-151-003- 執行期間： 93 年 08 月 01 日至 94 年 07 月 31 日 執行單位： 國立高雄應用科技大學電機工程系 計畫主持人： 吳兆祥 報告類型： 完整報告 報告附件： 出席國際會議研究心得報告及發表論文 處理方式： 本計畫可公開查詢

中 華 民 國 94 年 10 月 31 日

行政院國家科學委員會補助專題研究計畫

■ 成 果 報 告

□期中進度報告

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計畫類別：□ 個別型計畫 ■ 整合型計畫

計畫編號：NSC 93-2213-E-151-003

執行期間：

93 年 8 月 1 日至 94 年 7 月 31 日

計畫主持人：吳兆祥

共同主持人：

計畫參與人員： 研究生 - 蔡承廷 羅國欣

大學生 - 王俊人 孫培訓

成果報告類型(依經費核定清單規定繳交)：□精簡報告 ■完整報告

本成果報告包括以下應繳交之附件：

□赴國外出差或研習心得報告一份

□赴大陸地區出差或研習心得報告一份

□出席國際學術會議心得報告及發表之論文各一份

□國際合作研究計畫國外研究報告書一份

處理方式：除產學合作研究計畫、提升產業技術及人才培育研究計畫、

列管計畫及下列情形者外，得立即公開查詢

□涉及專利或其他智慧財產權，□一年□二年後可公開查詢

- - I

摘 要

台灣地處多颱風地帶，配電系統易導致大規模停電事故，因此多事件故障之緊急 派工與復電策略之電腦化系統將是不可或缺的工具，台電公司也正逐漸在其停限電管 理系統(Outage Management System，OMS)中，建制颱風期間緊急搶修調度輔助管理 系統。 本研究旨在研究配電系統發生大規模停電時，將人力及機具車輛等緊急搶修之資 源調度問題，以智慧型專家系統協助搶修指揮中心有效的管理搶修資源、規劃搶修順 序及調度人力與車輛資源。專家系統推論時亦同時考慮緊急搶修先後之停電區的轉供 問題，能夠進一步預估復電時間，減少停電所造成之衝擊。 由於大規模停電搶修時，各事件及各種搶修資源在其各種狀態的期程經常含有不 確定之因素，本論文中探討搶修資源調度之各種不確定性，訂定模糊集合及其模糊運 算來處理不確定性之問題。

對於派工決策方面，本計劃中提出以模糊時間派翠網路(Fuzzy Time Petri Net， FTPN)建構搶修資源調派推論網路。推論系統利用停限電管理系統之地理圖資及其關 聯式資料庫之相關資料並與搶修資源資料庫結合，經由推論提出停電事故搶修優先順 序及人力與車輛搶修資源之最佳化調度，達成智慧型派工之目標。 為了驗證所提方法之可行性，本研究以台電公司台南區處實際配電系統作為模擬 對象，根據模擬結果可發現文所提出之模糊時間派翠網路模型與智慧型派工專家系 統，可以有效的求出配電系統大規模停電時之搶修規劃、搶修資源調度並預估復電時 間。 關鍵詞: 模糊時間推論，模糊時間派翠網路，搶修資源調度，負載轉供，大規模 停電，專家系統

ABSTRACT

Significant damages caused by extreme weather conditions such as typhoon, flood, storm could result in multiple and widely-spread outages in distribution systems. The electric utilities will send repair crew to deal with the outages as soon as possible. Due to the limits of repair resources in a large-scale multiple contingencies, an effective resource management is especially crucial. In Taiwan Power Company, the “storm mode” for large-scale contingencies of distribution systems is just under developed to be a subsystem of the Outage Management System (OMS).

In this thesis, fuzzy sets and fuzzy operations for the events and the resources are proposed to deal with uncertainties in the scheduling. A Fuzzy Time Petri Net (FTPN) model is proposed to be the inference system of the contingent resource scheduling system. The geographical information and the relational data base imbedded in the Outage Management System are integrated with crew-and-vehicle resource data base to support the FTPN inference system. Load transfer is also considered for the out-of-service areas before and after the completion of the repairs. Sequence and the repairing time of the events, time to send and the listing of the crews and engineering-vehicles, and the time of completion of the events will be obtained in the scheduling system.

To demonstrate the effectiveness of the proposed fuzzy rule-based expert system and FTPN models, a practical distribution system in Tainan region with detailed data in the OMS is selected for computer simulation. It is found that proposed methodology provides the capability of contingent management of the resources effectively.

Keywords: fuzzy-time inference， fuzzy-time Petri Net, large-scale contingency, load transfer, expert system, resource scheduling

- - III

目 錄

摘 要……….……..Ⅰ

Abstract……….……..Ⅱ

目 錄………Ⅲ

圖 目 錄……….…Ⅵ

表 目 錄...IX

報告內容

第一章 緒論………..…1

1-1 研究背景及動機……….……1

1-2 國內外相關研究概況……….…2

1-3 研究內容概述……….…3

第二章 模糊時間派翠網路………..5

2-1 前言……….……5

2-2 模糊理論……….……5

2-2-1 模糊集合………5

2-2-2 模糊運算...………9

2-3 派翠網路………13

2-3-1 派翠網路之基本架構與定義………13

2-4 模糊派翠網路……….…14

2-4-1 模糊推論……….15

2-5 時間派翠網路……….……17

2-5-1 時間因素………17

2-5-2 狀態節點含時間因素之推論………18

2-5-3 轉移節點含時間因素之推論………18

2-6 模糊時間派翠網路………....19

2-6-1 模糊時間因素………20

2-6-2 模糊時間推論………21

第三章 大區域停電搶修資源調派分析………23

3-1 前言……….………23

3-2 大區域停電事件搶修及資源狀態分析………23

3-3 停電搶修前資源分析………24

3-4 停電搶修期間資源分析………25

3-5 搶修完成與復電狀態分析………25

3-6 資源調派分析………26

3-6-1 事件派修………26

3-6-2 人員及車輛資源派遣………30

3-6-3 搶修排程系統規劃………33

3-7 搶修規劃與轉供復電………35

3-7-1 台電典型高壓地下饋線之負載轉供………36

3-7-2 停電區與復電操作規劃………36

3-7-3 考慮負載轉供之緊急搶修規劃………38

第四章 搶修資源調派推論網路……….40

4-1 前言………40

4-2 時間相關因素分析………40

4-2-1 事件搶修之時間因素………40

4-2-2 搶修資源之時間因素………41

4-2-3 事件搶修及資源調派之時間因素之關係………42

4-3 結合時間調派之推論網路………...45

第五章 台電配電系統模擬……….51

5-1 前言………51

5-2 台電停限電管理系統………51

5-3 大規模停電搶修資源調派專家系統………53

5-4 可調派資源分析………54

5-5 實際配電系統故障事故模擬………55

5-5-1 事故不需前置作業且搶修資源充裕之搶修派工模擬………58

5-5-2 部分事故需要前置作業且部分搶修資源須等待才可搶修之

模擬………..……….……….……….…………60

- - V

第 六 章 計 畫 成 果 自 評 … … … . 6 4

參考文獻………65

附 錄 A………68

圖 目 錄

圖 2-1 離散化歸屬函數-重要用戶類別………6

圖 2-2 連續化歸屬函數………7

圖 2-3 片段連續歸屬函數………8

圖 2-4 可信度轉換模糊運算………9

圖 2-5 模糊集合之最大值運算………10

圖 2-6 旋捲運算之模糊集合………11

圖 2-7 時間軸平移之動態示意圖………12

圖 2-8 經旋捲運算後輸出之模糊集合………12

圖 2-9 Enable 表示圖………14

圖 2-10 Fire 表示圖………14

圖 2-11 單一輸入狀態模糊推論………15

圖 2-12 多輸入狀態模糊推論………16

圖 2-13 考慮模糊因子之單輸入模糊推論………16

圖 2-14 考慮模糊因子之多輸入模糊推論………17

圖 2-15 考慮狀態節點時間因素推論………18

圖 2-16 考慮轉移節點含單一數值時間因素之推論………19

圖 2-17 考慮轉移節點含時鐘區間因素之推論………19

圖 2-18 『大約三小時』模糊集合………..20

圖 2-19 『大約於上午十點完成』模糊集合………..20

圖 2-20 『大約三至四個小時』模糊集合………..21

圖 2-21 考慮狀態節點為 FCT 之轉移推論………21

- - VII

圖 2-22 考慮轉移節點為 FDT 之轉移推論………22

圖 3-1 緊急搶修事件之狀態轉移圖………23

圖 3-2 搶修事件之人員狀態轉移關係圖………24

圖 3-3 搶修事件之車輛機具狀態轉移關係圖………24

圖 3-4 事件已停電時間歸屬函數圖………27

圖 3-5 事件影響之停電用戶歸屬函數圖………27

圖 3-6 事件影響之重要用戶類別歸屬函數圖………28

圖 3-7 事件預定修復時間類別歸屬函數圖………29

圖 3-8 事件預定派工人數歸屬函數圖………30

圖 3-9 連續出勤工作時間歸屬函數圖………31

圖 3-10 搶修人員年齡歸屬函數圖………32

圖 3-11 人員擁有之證照數歸屬函數圖………32

圖 3-12 車輛之車齡歸屬函數圖………33

圖 3-13 可立即搶修之派工決策流程圖………34

圖 3-14 階段性事件之預排派工決策流程圖………35

圖 3-15 搶修前之復電規劃流程圖………38

圖 3-16 停電區相關位置示意圖………39

圖 4-1 事件之發生與搶修時間程序圖………40

圖 4-2 停電事件與搶修資源之時間關係圖………43

圖 4-3 預估事件搶修完成時間推論程序………45

圖 4-4 事件不需前置處理及搶修資源充足之模糊時間推論………46

圖 4-5 搶修資源充足但事件需前置處理之模糊時間推論………47

圖 4-6 事件不需前置處理及資源不足之模糊時間推論………48

圖 4-7 事件需要前置處理及資源不足之模糊時間推論………50

圖 5-1 停限電管理系統架構圖………52

圖 5-2 大規模停電搶修資源調派相關系統關連圖………53

圖 5-3 智慧型派工管理系統各資料庫關聯圖………54

圖 5-4 實際配電系統架構圖資………56

圖 5-5 實際配電系統模擬五件停電事故位置圖………57

圖 5-6 專家系統顯示之五事件預計修復時間點模糊函數圖………59

圖 5-7 實際配電系統模擬八件停電事故位置圖………61

圖 5-8 專家系統顯示之八事件預計修復時間點模糊函數圖………63

- - IX

表 目 錄

表 4-1 搶修事件之時間相關因素………41

表 4-2 搶修人員及車輛之時間相關因素………42

表 4-3 事件搶修及資源調派之時間因素之關係………44

表 5-1 人力資源部分資料表………55

表 5-2 車輛資源部分資料表………55

表 5-3 故障事件基本資料表及推論之搶修資源取得優先順序…………58

表 5-4 專家系統推論結果之搶修人員與車輛及其駕駛編號………59

表 5-5 模擬事件故障隔離及負載轉供開關操作………60

表 5-6 模擬故障事件基本資料表………62

表 5-7 模擬事件之搶修優先順序及各派工人員與車輛及其駕駛編號…62

表 A-1 搶修人力資源資料表……….…68

表 A-2 搶修車輛資源資料表………...……….70

研究內容

第一章 序論 1-1 研究背景及動機 台灣地狹人綢，同時地處颱風、豪雨及地震等天然災害較頻繁的地帶，天然 災害常導致配電系統的突發事故而需要緊急搶修，此狀況便成為台電公司各供電 區處常需面對的工作，目前台電公司把此類事件集中於颱風期間緊急輔助管理系 統中，與平常的一般搶修方式有所區別。在平常的搶修情況下，當配電系統的停 電事件發生時，停電用戶會打電話向電力公司申告停電事實，電力公司值班人員 則予紀錄停電戶的電話、地址、時間等資料後，依其地址並配合配電圖資，研判 可能的故障位置，再由檢修人員前往現場確認研判故障位置及故障情況再向公司 報告。如果故障情況單純，現場檢修人員則逕予修復。如果情況複雜，值班人員 視情況向上級報告後，則依緊急搶修機制調度應有的資源緊急處理。而在颱風及 豪雨等天然災害期間，停電事件常為大範圍、多區域的情況，電力公司則預先成 立緊急應變指揮中心，依工作職責予以分工、分組、全體動員，以應付複雜的緊 急搶修情況。 大範圍緊急搶修的事件發生時，必須緊急動員，結合多方面人力與物力等資 源並作最佳運用，期能於最短時間內復電，以使社會成本損失降至最小。緊急搶 修時，須要同時考慮人力、機具、車輛、修復備品及材料等多方面資源的運用； 而人力資源的調派需要考慮人數、職位、專長、上班時數、現有分工及其他個人 特殊情況等因數，機具車輛的調派則須考慮數量、類型、操作人員、機具與車輛 使用狀況等因素。此外，故障地點、搶修類型、用戶類型、故障現場環境因數、 搶修順序、預定搶修所需時間及配電系統架構等均影響整體資源的調度與整體搶 修效益。因此，配電系統緊急搶修之人力、機具、車輛等資源的調派工作是一項 多個體、多因素且經驗決策的複雜工作。其調派之效益影響緊急情況之服務品質 甚鉅。 目前，各電力公司在緊急搶修之派工排程主要以人工排班再以電腦輔助記

又包含時間、地點及可能的突發狀況等，問題的涵蓋面廣泛，相關之人、事、物 之關聯性複雜，調派工作又屬多事件及大量物件調配之智慧型決策工作，勢必難 以達到較佳的成效。 本計畫將結合模糊邏輯及時間派翠網路發展如颱風災害之大規模緊急搶修之 資料管理及智慧型調派決策與復電系統，使搶修工作能更有效的完成，進而預估 復電時間，縮短停電時間，減少停電損失，提高用戶滿意度。 1-2 國內外相關研究概況 由於配電系統緊急搶修之人力與機具及車輛調度問題是一種較複雜，較為專 業經驗性的問題，目前尚未有專門的研究與發表。文獻[1]將此問題列為適合利用 智慧決策來解決。本論文將對於配電系統大區域停電之緊急搶修排程與復電問 題，應用模糊理論及智慧型決策系統結合 Petri Net model 發展 Fuzzy expert system，以能有效解決此多事件與多個體之調度問題。

Petri Net 為具有離散式之並行推論能力之推論網路模式，本論文之專家系 統推論將以考慮時間及模糊因素之 Petri Net 模式發展專家系統推論網路。相關 Petri Net 相關研究文獻如下：於文獻[2]中提出以 Petri Net model 求解大型電 力系統停電時，包含時程的復電規劃。於文獻[3]中提出 Petri Net model 於放射 狀饋線之配電系統發生多重故障時之復電規劃。文獻[4]中利用 Petri Net model 於配電系統之主變壓器及饋線之負載平衡之開關操作規劃。文獻[5]則提出 Color Petri Net model 於捷運供電系統之開關操作規劃。另外於文獻[6]中考慮配電系 統之負載模式，利用 Color Petri Net model 解決配電系統負載轉供之問題。

智慧型系統本身即含有大量不確定性之因素，模糊理論是於智慧型系統處理 不確定性問題的最佳工具，目前應用模糊理論與本論文較相關之研究文獻如下： 文獻[7]利用模糊理論於配電系統規劃，以降低配電網路之線路損失並減少計算所 需之時間。文獻[8]則利用模糊邏輯及啟發式法則作饋線重新配置，以提供即時操 作環境之維修服務及負載平衡。利用模糊專家系統做配電系統修護及意外事故之 防範及在傳輸網路線上作故障診斷之文獻如[9、10]。文獻[11]使用模糊邏輯及人 工類神經網路來判斷排除在配電控制系統中常見的假訊號所造成之故障顯示。在 文獻[12]則於未開發利用之土地上，收集其相關環境之不確定因素的資料，再應 用模糊邏輯技術做負載預測。 物件導向程式規劃一直是被認為極適合發展智慧型系統之電腦語言。目前與

本計畫較相關之研究文獻如下：文獻[13]使用個人電腦程式物件導向語言，對放 射型炭膧系統作精確之分析，經由 MS-windows 做介面可得到電壓曲線圖及資料表 且可得到較好之經濟效率。[14]使用個人電腦幫助調度者作配電系統之故障恢 復。其系統資料以物件導向設計為架構，可提供較佳之彈性及未來系統之擴展及 維修。[15]使用物件導向之方法來完成電力系統之維護，並使用人機介面及圖控 介面，可增加其維護及擴充之能力，並且可減少複雜之操作。以物件導向程式來 解決台灣電力公司自動化配電之意外事件。[16]中利用物件導向規劃來選取最適 合之開關以清除故障。[17]中說明電力系統在物件導向設計之應用並且可用於電 力系統狀態估測、最佳電力潮流分析、稀疏矩陣之特微值分析等問題。 專家系統為智慧型決策系統的代稱，適合處理分散性、高組合度及非演算性 之經驗導向之問題。與本論文較相關之文獻如下：文獻[18、19]中說明專家系統 發展的基本組成與實現及應用的重要事項。[20、21]中應用專家系統來解決配電 系統之設備預備保養與擴充時停機的排程問題。[22、23]發展電力系統之停機排 程專家系統，有支援工作協調工程師在電力系統停機順序之排程，使得每組設備 不過疲勞而因此提高運轉效率。[24、25]則發展人員排程專家系統以節省人工排 程所浪費的時間及金錢與人工排程的不公平性之問題。另外，[26]將專家系統封 包成應用軟體而去解決變電站及變壓器最佳位置之選擇的問題，此系統對設計工 程師在變電站擴充與新設規劃時有很大的幫助。[27]中利用因果法則的方式來推 論其結果，用來解決電力系統之警報處理的問題，得到很有效的結果。[28]將保 護電驛運作的規則和即時警報的資料容入專家系統而發展出一套配電變電站的故 障診斷的專家系統。文獻[29]將模糊理論放入專家系統的決策過程。文獻[30]再 將模糊理論於決策系統及 Petri Net 之智慧型系統相結合。 1-3 計畫內容概述 本計畫報告內容共分為六章，第二章模糊時間派翠網路，第三章大區域停電 搶修資源調派分析，第四章搶修資源調派推論網路，第五章為台電配電系統模擬， 第六章為結論與未來研究方向，其各章內容概要如下： 第一章 序論 簡單描述研究背景、研究動機、國內外研究現況及論文內容概述。

模糊的時間因素，建立模糊時間派翠網路推論模型，以作為緊急搶修派工之 時程規劃推論網路。 第三章 大區域停電搶修資源調派分析 本章對於人員及車輛資源考慮其個別之特性及功能，針對不同類別資源 之特性、狀態及可利用性作分析，讓資源可以做最有效之應用，並提出各資 源調派之策略及搶修規劃。 第四章 搶修資源調派推論網路 本章基於模糊時間派翠網路，考慮各種搶修資源的可利用時間及延遲時 間，並提出預估事件搶修完成時間推論程序，進而推論出各事件預估搶修完 成之模糊時間函數。 第五章 台電配電系統模擬 應用本文中第三章及第四章所提出之調派策略及搶修規劃及推論網 路，以台電公司台南區處實際配電饋線系統作為模擬對象，說明模擬程序並 分析模擬結果。 第六章 結論與未來研究方向 總結本篇計畫之研究成果並提出未來之研究方向。

第二章 模糊時間派翠網路 2-1 前言 在大規模多區域故障停電事故的情況下，由於可派遣的搶修資源有限，而每 一個搶修資源的派遣皆有其獨特性及可利用性，又搶修資源和多重故障事件之間 存在著如預期可完成時間、預期人員到達時間…等許多模糊的關係及不確定性因 素，本論文將利用模糊理論來處理含有不確定因素的問題，並使用派翠網路配合 模糊的時間因素，建立模糊時間派翠網路，以作為緊急搶修派工之推論網路。 2-2 模糊理論[31][32] 模糊理論是為了解決真實世界中普遍存在的模糊現象而發展的一門學問，它 是美國自動控制學家 Lotti. A. Zadeh 於 1965 年首先提出的一種定量表達工具， 用來表現某些無法明確定義的模糊概念，尤其是在表現人類語言特有的模糊現象 方面，更具有強大的表達與處理能力。模糊理論發展至今，已在人工智慧、自動 控制、圖像識別、醫療診斷、心理學、決策支援、管理科學、氣象預報、環境評 估等各種領域的應用，均已獲得豐碩之成果。 2-2-1 模糊集合 模糊集合一般以歸屬函數描述其性質，它是模糊理論的最基本概念，透過歸 屬函數我們能對模糊集合進行量化，並利用精確的數學方法去分析和處理模糊性 資訊。本質上，歸屬函數雖然是客觀事物的屬性，但是卻往往存在著人的主觀意 識，一般而言並無通用的定理或公式為之，通常是根據經驗或統計來加以訂定， 並依其工作性質再予以調整。因此，『找出一個恰當的歸屬函數』是利用模糊理論 去 解 決 問 題 的 關 鍵 。 通 常 ， 歸 屬 函 數 可 以 分 成 數 值 型 (numerical) 及 函 數 型 (functional)兩種定義方式。數值型定義方式又稱為離散化(discretization)歸 屬函數，它是直接給定有限模糊集合內每個元素的歸屬度，並以向量的形式表現 出來。函數型定義方式又稱為連續化(continuous)歸屬函數，它是以函數來描述

歸屬函數舉例說明如下： 1、離散化歸屬函數 圖 2-1 為表示饋線上重要用戶類別之離散化歸屬函數；圖中之歸屬度μ 表示負載的重要程度，其中包括中央政府、醫療機關、警政機關、高壓用戶 及學校單位。將歸屬度最高之中央政府做正規化(normalized)，其歸屬函數 值為 1 ，其他用戶之相對重要程度分別如(2-1)式所示。

0.2

0.4

( )

0.6

0.8

1

x

μ

⎧ ⎪ ⎪ ⎪ ⎨ ⎪ ⎪ ⎪⎩

=

學校單位

高壓用戶

警政機關

醫療機關

中央政府

(2-1) 重要用 類別 X μ(x) 1 0.2 0.4 0.8 0.6 學 校 單 位 高 壓 用 戶 警 政 機 關 醫 療 機 關 中 央 政 府 圖 2-1 離散化歸屬函數-重要用戶類別

2、連續化歸屬函數

常用之連續化歸屬函數有 S 函數、Z 函數及片段連續函數等，其中 S 與 Z 函數是一種單調遞增/遞減(monotonical increasing / decreasing) 型的歸屬函數。(2-2)式為 S 函數，其圖形如圖 2-2(a)所示，若用 1 減 去 S 函數就可得到如圖 2-2(b)單調遞減型的曲線，該曲線又稱為 Z 函 數，其數學式如(2-3)式。 2 2 ; , ,

0

-2

<

(

)

-1-2

<

1

for

x

x

for

x

S

x

x

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x

for

x

α β γ

α

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_α

_β

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γ

_β

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γ α

γ

⎧ ⎪ ⎡ ⎤ ⎪ ⎢ ⎥ ⎪⎪ ⎣ ⎦ ⎨ ⎪ ⎡ ⎤ ⎪ ⎢ ⎥ ⎣ ⎦ ⎪ ⎪⎩

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≤

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≤

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1

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x

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α β γ

α

γ

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_β

γ α

γ

_β

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γ α

γ

⎧ ⎪ ⎡ ⎤ ⎪ ⎢ ⎥ ⎪⎪ ⎣ ⎦ ⎨ ⎪ ⎡ ⎤ ⎪ ⎢ ⎥ ⎣ ⎦ ⎪ ⎪⎩

≤

≤

=

≤

>

(2-3) 1 0.5 0 _{α β γ} μ(x) X 圖 2-2 連續化歸屬函數 (a) S 函數 (b) Z 函數 1 0.5 0 _{α β γ} μ(x) X

梯形和三角形是最常使用的片段連續函數型歸屬函數，標定其轉折 點就可以描繪整個函數。圖 2-3(a)為梯形歸屬函數，該圖形可用 α、β、 γ 及 δ 等四個值決定，α 和 δ 即是這集合的左右邊界，元素的範圍就 介於 α 和 δ 之間，β 與 γ 間為歸屬函數最高的範圍，各元素點的歸屬 度可由(2-4)式計算出來。三角形歸屬函數其圖形如圖 2-3(b) 所示。三 角形歸屬函數可視為梯型歸屬函數之特例，其只有一個元素的歸屬度為 1，所以其方程式只須於(2-4)式中令 β = γ 即可。

(

)

(

)

0

x

, x

x

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, , , )

1

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x

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α

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α β γ δ

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δ γ

⎧ ⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎨ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎩

<

>

−

_{≤ ≤}

−

=

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−

≤ ≤

−

(2-4) 2-2-2 模糊運算 模糊集合用歸屬函數來描述元素與集合間的關係，模糊集合與模糊集合之間 的關係則以模糊運算描述。本節對於本論文中所運用到並且較特殊之模糊運算說 圖 2-3 片段連續歸屬函數 (a) 梯形歸屬函數 (b) 三角形歸屬函數 1 α δ X μ(x) β 1 α δ X μ(x) β γ

明如下： 1、可信度轉換模糊運算 於派工調度規劃時，將類似"大約於 T 小時完工"之模糊集合轉換成"完 工可信度"之模糊集合，以利時鐘座標軸上之後續推論。圖 2-4(a)為"大約 T 時完成"之模糊集合，其方程式如式(2-5)所示。本論文以較保守方式轉換完 工信賴度之模糊集合，如圖 2-4(b)所示。

0

( )

1

B

for t

a

t

a

t

for a

t

b

b a

for t

b

μ

⎧ ⎪ ⎪ ⎨ ⎪ ⎪⎩

≤

−

=

< ≤

−

>

(2-5) 2、最大值模糊運算 若有數個時間模糊集合，欲求出所有歸屬函數之最大時間，則使用最大 值運算求之。如圖 2-5(a)所示，假設μ1(t)、μ2(t)、μ3(t)為數種不同因 素之時間模糊歸屬函數，則最大時間歸屬函數可以求得，如圖 2-5(b)所示， 其數學式如(2-6)式。

{

}

1 2 n 1 2 n 1 2 ( , , ... , ) ( ) ( ) , , ( )

(

)

min

,

t t t _tn t t t

Max

μ μ

μ μ

μ

μ

≥ ∧ ⋅⋅ ⋅ ∧ ⋅⋅ ⋅

∧

=

∀

(2-6) b a μB(t) t b t a μA(t) T 圖 2-4 可信度轉換模糊運算 (a) (b)

3、時間軸平移之旋捲運算 已知某事件之時段時間(Duration Time，DT)型的模糊集合，如圖 2-6(a)，及另一事件之時鐘時間(Clock Time，CT)型的模糊集合，如圖 2-6(b)，如果此 DT 型事件可能在此 CT 型事件的任何時間發生，則此兩件事 同時完成之可能性乃圖 2-6(a)在圖 2-6(b)之時間軸平移之旋捲運算。其運 算式如(2-7)式，時間平移之動態如圖 2-7，所求出之模糊集合函數結果如圖 2-8 所示。 _convolution( )

{

{

(

₁( ) ₂( )

)

}

}

t T T max t T t μ =

∀

∀

μ − ×μ (2-7) T 1 μ1(t) t t1 _T 1 μ2(t) t t2 _T 1 μ3(t) t t3 1 t μMax(t) Max(t) 圖 2-5 模糊集合之最大值運算 (a) (b)

(a) (b) 圖 2-6 旋捲運算之模糊集合 (a)DT 型 (b)CT 型 13 12 11 10 9 8 1 時鐘時間(CT) T μ2(T) 1 2 3 4 5 6 1 時段時間(DT) t μ1(t)

13 12 11 10 9 8 1 14 T μCvl(T) 時鐘時間(CT) 13 12 11 10 9 8 1 14 T μCvl(T) 時鐘時間(CT) 圖 2-7 時間軸平移之動態示意圖 13 12 11 10 9 8 1 14 T μCvl(T) 時鐘時間(CT) (a) T=8 (b) T=9 (c) T=10 13 12 11 10 9 8 1 15 14 點鐘 T μCvl(T) 圖 2-8 經旋捲運算後輸出之模糊集合

2-3 派翠網路

Petri Net 理論起源於 1962 年由德國數學家 Carl Adam Petri 於在他的博 士論文中所提出。Petri 在德國工作時，針對系統發展出一套新的資料流模組， 而此模組是藉著將系統分割後，以圖型或網路的方式表現出系統各部份間的關 係，並將此觀念建構在非同步(Asynchronous)及並行(Concurrency)的理論基礎 上。 派翠網路是一種以圖形及數學模型描述系統運作狀態的工具，它擁有物件結 合規則導向之能力，極適合分散式條件相關問題之求解。由於派翠網路具備有並 行處理(Parallel)、及時處理、分散處理及不確定性處理等特性，極適用於個系 統分析及設計之描述。常見的應用領域如彈性製造系統(Flexible Manufacturing System, FMS) 、 網 路 協 定 (Network Protocols) 、 計 算 機 架 構 (Computer Architectures)、作業系統(Operation System)、即時系統(Real-Time System)、 排程(Scheduling)、規劃(Planning)、最佳化(Optimization)等。Petri Net 若 結合物件導向語言即能以簡單易懂的規則下用 Net 的方式來實作系統模式，提供 我們一套不需要繁複的數學運算式，只利用圖解就可以清楚描述系統的方法。也 就是說，Petri Net 提倡以直觀圖解的方式來發展系統，僅輔以簡單的數學定義 而非生澀的數學運算。這使得在系統設計過程當中，顧客與程式設計者之間不需 要透過處理複雜正式的數學分析，就可以達到良好的溝通效果。 2-3-1 派翠網路之基本架構與定義 派翠網路是由狀態節點(Place node)、標記(Token)、轉移節點(Transition node)、及方向弧線(Directed Arcs)所組成之網路模型工具。網路模型中以圓圈 表示狀態節點；較粗之短線條表示轉移節點；較細且有箭頭方向指示之連線表示 方向弧線；實心之小圓點表示標記。狀態節點與轉移節點方向以方向性弧線相連， 狀態節點之連入與連出之節點只能是轉移節點，轉移節點之連入與連出節點亦只 能為狀態節點。於 Petri Net 中，當轉移節點的所有連入狀態節點均取得標記時， 此轉移節點稱為致能(Enable)。如圖 2-9 所示，若其轉移節點之致能條件成立， 表示它具備有可激發(Fire)的條件。如系統中可被激發之轉移節點有數個時，轉

連出狀態節點，如圖 2-10 所示。此時系統進入下一個狀態。對於系統是否能繼續 推論進入另一狀態，則視其 Petri Net 模型中是否仍有可觸發的轉移節點存在。 派翠網路可以定義如下： 一個派翠網路 PN= ( P , T , F , W , M0 )，其中 1、P = { P1,P2,P3, … ,Pm }，為所有狀態節點(plase node)所構成的有 限集合，總共有 n 個狀態，以| P | = m 表示。 2、T = { T1,T2,T3, … ,Tn }，為所有轉移節點(transition node)所構 成的有限集合，總共有 m 個轉移動作，以| T | = n 表示，並且 P∩T = ψ。

3、F={ finput , foutput }，為所有方向性弧線(arc)的集合，表示所有位置及

轉移動作之間的關係，分為輸入弧線和輸出弧線兩種： finput∈(P×T)為轉移動作的輸入弧線，在派翠網路中的圖形以 所 表示。 foutput∈(T×P)為轉移動作的輸出弧線，在派翠網路中的圖形以 所 表示。 4、W 是一個加權(Weight)函數，在派翠網路中每個有方向弧線均會分配 一個數值並利用此數值來代表該有方向性弧線的權重。W(P , T)表示 由位置到轉移動作的權重值，W(T , P)則表示由轉移動作到位置的權 重值，而所有的權重值至少需為 1。 5、M0 =P →{ 1,2,3,… } ，為系統的初始標記(Initial Marking)即表 示系統初始狀態，Mk =(m1,m2, … ,mn)，稱為系統標記；並表示系統狀 態。狀態值(Marking) mi即為位置 Pi於狀態 K 時所含的小圓點(token) 個數。

2-4 模糊派翠網路(Fuzzy Petri Net)

● 圖 2-9 Enable 表示圖 圖 2-10 Fire 表示圖 ● ● 狀態節點 標記 轉移節點 _{方向性弧線}

模糊派翠網路乃以模糊理論考慮推論過程的不確定因素，是一種將模糊邏輯 處理不確定性方法加入派翠網路的推論機制。一般將模糊因素加入派翠網路的方 式有狀態模糊及轉移模糊兩種。狀態模糊乃指某狀態節點出現之模糊性；轉移模 糊乃於轉移節點加入模糊因子以表示此狀態轉移可行性或適合度的權重。 2-4-1 模糊推論 派翠網路加入模糊因子後，視模糊因子存在於狀態節點或轉移節點，分為狀 態模糊推論與轉移模糊推論兩類。 1、狀態模糊推論 (a) 單一輸入模糊推論 若某轉移節點為單一輸入狀態節點並且其屬性含有模糊值μp，則轉 移節點執行(fire)時，其輸出之狀態節點獲取標記，並且此標記將 攜帶模糊值μp至輸出節點，因此輸出節點之模糊值將等於輸入節點 之模糊值，如圖 2-11 所示。 (b) 多輸入模糊推論 若某轉移節點有多個輸入節點，則轉移節點執行時，其輸出節點之 模糊值取其輸入節點中模糊值最小之值，如圖 2-12 所示。 模糊值=μp 圖 2-11 單一輸入狀態模糊推論 ● 輸入節點 輸出節點 模糊值=μp ●

2、轉移模糊推論 (a) 單一輸入模糊推論 轉移節點之模糊因子為μt，其輸入節點唯一且其屬性擁有模糊值為 μp時，其輸出節點之模糊值將等於輸入節點之模糊值乘上轉移節點 上模糊因子值，如圖 2-13 所示。如果狀態節點之標記不具模糊值， 則視其μp為 1。 (b) 多輸入模糊推論 若轉移節點之模糊因子為μt，其有多個輸入節點且模糊值不同時， 則輸出節點之模糊值取其輸入節點中模糊值最小之值再乘上模糊因 子值，如圖 2-14 所示。如果某些狀態節點之標記不具模糊值，則設 其模糊值為 1。 ● ● 模糊值=μpn 模糊值=μp1 模糊值=min( μp1, … ,μpn ) 圖 2-12 多輸入狀態模糊推論 ● 模糊值=μp 模糊值=μp ×μt 圖 2-13 考慮模糊因子之單輸入模糊推論 ● 模糊因子=μt ●

2-5 時間派翠網路（Time Petri Net） 時間派翠網路是一種用來描述並且分析系統時序行為的工具。尤其是將時間 引入派翠網路後，能處理更為複雜行為的並行式/分散式系統 (Concurrent / Distributed Systems)。時間派翠網路主要應用在描述即時系統，或是在評估系 統的效能。在作推論流程時，加入時間的限制可使系統的模擬上更具廣泛實用價 值。 2-5-1 時間因素 時間因素為時序性工作的基本變數，一般分為以目前時鐘為基準的時鐘點的 時間變數及考慮耗時長短的期間型時間變數。時鐘點變數（Clock Time，CT）可 以是某一特定時鐘點或是某段時鐘區間；例如，某工程車到達事故現場的時間為 上午八點半或某工作時程為上午十時至下午三時二十分。期間型的時間變數 （Duration Time，DT）乃指完成某工作或程序所需的連續小時數，例如，完成某 事件搶修需要三小時。此耗時時間變數若為區間數則指含有不確定意義的耗時區 間。 時間派翠網路可以分為狀態節點的時間因素與轉移節點的時間因素兩類。狀 ● ● 模糊值=μpn 模糊值=μp1 模糊值= min(μp1, … ,μpn) ×μt 圖 2-14 考慮模糊因子之多輸入模糊推論 模糊因子=μt ●

生時間 CT 之時間因素。轉移節點的時間因素若為 CT，則表示狀態轉移過程所發生 的時間點或特定時鐘區間；若其時間因素為 DT，則表示程序發生或轉移所須的時 間，亦即狀態轉移後，其輸出節點將必須有時間的延後。另外，時間派翠網路之 標記於轉移節點激發時將攜帶相關之時間因素轉移至輸出節點，因此，標記亦作 為動態時間因素的傳遞載子。 2-5-2 狀態節點含時間因素之推論 狀態節點的時間因素表示該狀態節點獲得標記時 ，該狀態發生之時間，視為 CT 型時間因素；此時間常以區間表示 [ a , b ]，其中 a 為開始的時間，b 為結 束的時間。圖 2-15 所示為多個時間因素之狀態節點經由不含時間因素的轉移節點 推論的情況；當所有輸入節點均獲得標記時，如果轉移節點予以激發，標記將轉 移至所有的輸出節點，此時，時間載子標記將攜帶各狀態節點時間因素的交集傳 至輸出節點。 2-5-3 轉移節點含時間因素之推論 轉移節點的時間因素若為 CT 時，表示轉移節點可以發生的時鐘時間，因此， 常為區間性質的 CT。若轉移節點的時間因素為 DT，則指狀態轉移過程所需的時間。 圖 2-16 所示為具有時間因素的狀態節點及單一 DT 時間轉移延遲的時間派翠網 路，當輸入節點獲得標記後，由標記所傳到輸出節點的時間將為所有輸入節點的 ● ● ●

t1=[a1,b1] t2=[a2,b2] tn=[an,bn]

tx txn = t1∩t2∩…∩tn = min{ t1 , t2 , … , tn } 圖 2-15 考慮狀態節點時間因素推論 ● txn

時間因素的交集加上轉移延遲的時間。如果其轉移節點的時間因子考慮為決策所 容許的時鐘區間 CT，則轉移推論時，輸出節點的時間因子將為所有輸入節點的時 間因素的交集，再與轉移節點 CT 間隔的交集。如圖 2-17 所示。

2-6 模糊時間派翠網路（Fuzzy Time Petri Net，FTPN）

日常生活或工程調度時，時間點經常不是非常明確，例如，"大約八點半"、" ● ● ● txn = { tT + [t1∩t2∩…∩tn] }∩tx 圖 2-16 考慮轉移節點含單一數值時間因素之推論 tT ● tx=[ax,bx] txn t1=[a1,b1] t2=[a2,b2] tn=[an,bn]

圖 2-17 考慮轉移節點含時鐘區間因素之推論 tT = [aT,bT]

● ● ●

tx=[ax,bx] ● t1=[a1,b1] t2=[a2,b2] tn=[an,bn]

txn = { tT∩[t1∩t2∩…∩tn] }∩tx txn

2-6-1 模糊時間因素

時鐘點（CT）變數若呈現模糊意涵時，則稱為模糊時鐘點（Fuzzy Clock Time， FCT）變數。常有的 FCT 例如： "大約在八點半完成" 、 "下午三點之前完成"。 含有不確定意涵的期間型時間（DT）變數稱為模糊期間型時間（Fuzzy Duration Time，FDT）變數。例如"三至四個鐘頭"、"大約三小時"、"最多兩小時"…等即為 常用的 FDT。 FCT 及 FDT 常以模糊集合表示。圖 2-18 為 "大約三小時" ，圖 2-19 為"大約 於上午十點完成"，圖 2-20 為"大約三至四個鐘頭"等典型模糊時間語辭的模糊集 合。 3.5 3 2.5 μ 1 圖 2-18 『大約三小時』模糊集合 Duration time (hr) 9 10 11 12 8 μ 1 圖 2-19 『大約於上午十點完成』模糊集合 Clock time (O’clock)

2-6-2 模糊時間推論 時間派翠網路中，如果其時間因素為模糊集合，此派翠網路是為模糊時間派 翠網路。由於模糊時間集合分為 FCT 及 FDT，又其可能出現在狀態節點或轉移節點， 本論文考慮狀態節點為 FCT 模糊時間因素，而轉移節點為 FDT 模糊時間因素的情 況。 1、考慮狀態節點為 FCT 模糊時間因素 如果狀態節點含有 FCT 模糊時間因素，即指狀態節點發生時間具有模糊 性，當其轉移節點激發時，動態標記將取得所有狀態節點之 FCT 集合的交集， 再轉移至其輸出結點，並與其輸出狀態節點的 FCT 集合取交集。其轉移推論 方式如圖 2-21 所示。 3 3.5 4 4.5 2.5 μ 1 圖 2-20 『大約三至四個小時』模糊集合 Duration time (hr) ● ● ● ● tF1 tF2 tFN tx= min{ tF1, tF2, … , tx

2、考慮轉移節點的 FDT 模糊時間因素 如果狀態節點含有 FCT 模糊時間因素，並且轉移節點有 FDT 的時間因 素，當其轉移節點激發時，動態標記將取得由所有狀態節點之 FCT 集合取其 MAX 運算，即求各模糊值之最大時間點；再於轉移節點取得 FDT 模糊變數後 以時間軸平移之旋捲運算(convolution)計算出傳至輸出節點之 FCT。其轉移 推論方式如圖 2-22 所示。 ● ● ● ● tF1 tF2 tFN tx 圖 2-22 考慮轉移節點為 FDT 之轉移推論 tFDT tx = convolution{ (tF1∩tF2∩…∩tFN) , tFDT } t =

第三章 大區域停電搶修資源調派分析 3-1 前言 當大區域範圍之停電事故發生時，為了達成系統在最短的時間內恢復供電， 對於人員及車輛資源必須考慮其個別之特性及功能，以期對所有可利用之資源做 最有效之利用及調派。本論文將針對不同類別資源之特性、狀態及可利用性作分 析，並說明時間因素加入系統的方法。 3-2 大區域停電事件搶修及資源狀態分析 配電系統發生大區域停電事件時，各事件由發生至搶修完成其狀態轉移如圖 3-1 所示。當事件發生時，由巡查人員回報現場之狀況，以判定事件是否需前置處 理完後才可搶修、可立即派員搶修或是仍在判定狀況中。當事件狀態轉移至可開 始派工搶修時，如果調度中心順利派遣人員及車輛機具進行搶修，事件則轉移至" 事件搶修中"之狀態，如果調度中心無法安排出適合之人員或車輛機具時，此時事 件狀態便轉移成"等待派工搶修"之狀態，待有足夠之搶修資源，再行派遣搶修； 當事件搶修完工後，其狀態便轉移至"搶修完工"之狀態。 事件 發生 待確 定事 前置 處理 事件 可派 工 事件 搶修 等待 派工 搶修 完工

搶修資源以人員為首要，圖 3-2 為大區域停電緊急搶修時搶修人員狀態轉移 圖。搶修人員有待命狀態、工作狀態及休息狀態等三種轉移關係。其中如果搶修 人員已修復完成故障事件，此人員如已達到工作時限，便直接轉移其狀態為休息 狀態，俟休息狀態結束後再列入待命狀態；如該員未達到工作時限，則其狀態便 轉移至待命狀態。 搶修之車輛與機具的狀態有待命狀態、工作狀態及維修狀態等，其狀態轉移 關係如圖 3-3 所示。其中因為車輛與機具無工作時限之限制因素，但車輛與機具 有故障之可能，因此除了車輛機具發生故障轉入維修狀態外，當任務執行完成後 之狀態便直接返回待命狀態。 3-3 停電搶修前資源分析 配電系統於大規模停電發生之前，電力公司宜先規劃緊急搶修之可利用資 源。其資源包括人員、車輛、機具及材料。由於可能發生之停電事故的特性各異， 其所需要之資源類別與特性也有不同，因此，必須將資源之特性完全掌握，以便 於緊急調度時能做最佳之利用。 1、人力資源 由於各項工作技術要求不同，本論文中考慮所有人力資源必須具備 圖 3-2 搶修事件之人員狀態轉移關係圖 待命 狀態 工作 狀態 休息 狀態 圖 3-3 搶修事件之車輛機具狀態轉移關係圖 待命 狀態 工作 狀態 維修 狀態

事件處理專業證照，其種類包括高壓活電作業、電纜接頭、甲級技術士、 乙級技術士、吊臂車、昇空車及一般小型工程車等。又由於搶修工作較 為急迫，工作環境較為嚴峻，因此搶修人員之年齡亦為搶修派遣之參考 資料，另外本文中有關人員派遣決策中亦考慮人員之連續上班時數，以 免讓搶修人員無法負荷。 2、機具車輛資源 車輛資源為緊急搶修不可或缺的資源。由於工程車輛之特性不同， 所適用之故障類別亦不同，本論文於機具車輛調派時將考慮車輛種類， 另外工程車輛所行駛之公里數及購置年份也同時加以考慮。 搶修前各項資源必須依上述各項屬性建立定型資料庫，以利調派規劃。 3-4 停電搶修期間資源分析 搶修期間，各種資源依其情況分為不同的狀態，當人力、機具等資源被調派 至搶修現場，各資源的狀態改變分析如下: 1. 人力資源 人力資源分為 (a)已派至現場搶修的工作狀態 (b)隨時可以派出的等 待狀態及 (c)連續工作時數已達到需要休息的狀態。 工作狀態之人力將加註派出時間、事件代號、預定工作時數、預定回復 時間。若被派出之人員預計總連續工作時數已達該休息狀態，並預估下次可 以再被派工時間點。若於搶修期間人員出現特殊狀況時，則必須立即停止其 派修狀態，調整狀態為休息狀態，並預估下次恢復待命狀態的時間。於休息 狀態之人員將可以由其休息或下班起始點，推估其轉移至等待派工狀態之時 間點。 2. 車輛資源 於搶修期間，所派出之車輛狀態，轉為工作狀態，工作狀態之車輛資源 資料庫將加入派出時間、事件代號、預定使用時數、預定回復時間。此外， 各車輛亦加入其操作人員或司機員之狀態，而使車輛與操作人員或司機員狀 態一同做出相關狀態之轉換。維修狀態的車輛資源，亦將預估其回復至待命 狀態的時間。 若於搶修期間，某車輛發生故障而無法使用，則調整其狀態為維修狀 態，並預估下次回復待命狀態的時間。 3-5 搶修完成與復電狀態分析

調度中心聯絡，呈報事件完工狀態。緊急調度中心將所有工作人員與機具車輛之 確定完工時間鍵入資料庫系統，修改事件狀態及相關資源之時間狀態。各資源狀 態更新如下: 1. 人力資源 依實際連續工作時間，更新該員為待命狀態或休息狀態，若為休息狀 態，則加入下次待命狀態時間點。 2. 機具與車輛資源 完工之機具與車輛資源將更新其狀態為待命狀態。如果其操作人員(或 司機)狀態改為休息狀態，則更改其司機員資料。 3-6 資源調派分析 大區域停電時，經常有多件事件同時發生，因此必須同時考慮事件的派修順 序及各資源的可利用性才能得到最佳的搶修效益。為使最多的停電戶在最短的時 間內能予以復電，本論文對於停電搶修之前的可用搶修資源先依各資源之特性做 初步派工排序，以便於停電發生時能做出最有效益之派工規劃。 3-6-1 事件派修 各事件派工搶修順序將影響用戶停電時間及各種資源的利用效益。本論文中 考慮各停電事件之已停電時間、停電用戶數、重要用戶類別、預定所需搶修時間、 所需派工人數、搶修資源可立即調用情況及復電難易程度等因素，再利用含有模 糊語詞之決策規則，決定各事件搶修優先順序。 考慮前述因素之模糊調派規則如下: 1. 停電時間越長之事件越優先派修。 2. 停電事件涵蓋之用戶數越多者越優先派修。 3. 停電事件涵蓋之重要用戶類別等級越高者越優先派修。 4. 停電事件之預定修復時間越短者越優先派修。 5. 停電事件所需之搶修人數越少者越優先派修。 6. 搶修資源可立即調用之事件越優先派修。 7. 越靠近復電電源之事件越優先派修。 決定事件派修優先順序時所用到之各模糊規則之模糊歸屬函數，分別說明如下： 1、事件已停電時間 事件已發生之時間表示相關用戶已經歷之停電時間，其時間愈久就需愈 快搶修，因此權重值 μtime愈大，反之愈小，本論文中訂定事件已停電時間 之歸屬函數如圖 3-4 所示，其關係式如式(3-1)。

( )

0.2 for

2

0.2

0.2 for 2<

6

1 for > 6

time

x

x

x

x

x

μ

⎧ ⎪ ⎨ ⎪ ⎩

≤

=

−

≤

(3-1)

2、停電用戶數 事件造成之停電用戶數愈多時其權重值 μnumb愈大，反之愈小，本論文 中訂定之歸屬函數如圖 3-5 所示，其關係式如式(3-2)。

( )

0.2 for

0.1

0.1 for 1<

1

5

1 for > 5

numb

x

x

x

x

x

μ

⎧ ⎪ ⎨ ⎪ ⎩

≤

=

−

≤ (3-2)

1 0.6 0.2 2 4 6 μtime(x) X 時間(HR) 圖 3-4 事件已停電時間歸屬函數圖 1 0.6 0.2 X μnumb(x)

3、影響之重要用戶類別 考慮停電用戶之重要性及重要用戶數量。本論文中訂定用戶重要類別之 歸屬函數如圖 3-6 所示，其關係式如式(3-3)。若某故障事件內之用戶類別 不包含此五項用戶時，歸屬值 μtype(x) = 0 。

( )

0.2 for

0.4 for

0.6 for

0.8 for

1 for

type

x

μ

⎧ ⎪ ⎪ ⎪ ⎨ ⎪ ⎪ ⎪⎩

=

學校單位

高壓用戶

警政機關

醫療機構

中央政府

(3-3)

影響重要用戶權重值μkey，其關係式如式(3-4)，n(x)為各類別之影響用 戶數。

( )

(

( )

( )

)

( )

type key

x

n x

x

n x

μ

μ

=

∑

×

∑

(3-4)

重要用戶 類別 X 1 學校 單位 0.2 0.4 0.8 0.6 高壓 用戶 警政 機關 醫療 機關 中央 政府

μ

type

(x)

圖 3-6 事件影響之重要用戶類別歸屬函數圖

4、預定修復之時間 故障事件預計所需修復時間愈短時，其越優先派修，其μrep愈大。本論 文中訂定之歸屬函數如圖 3-7 所示，其關係式如式(3-5)。

( )

1 for

1

0.3

1.3 for 1<

2

0.1 +0.9 for 2<

6

0.3 for

6

rep

x

x

x

x

x

x

x

μ

⎧ ⎪ ⎪ ⎨ ⎪ ⎪⎩

≤

−

+

≤

=

−

≤

>

(3-5)

5、預定派工之人數 搶修事件所需派工人數愈少時，影響其他搶修程度越小，越優先派修 其μcrew愈大；本論文中訂定之歸屬函數如圖 3-8 所示，其關係式如式(3-6)。

( )

1 for

0.04

1.2 for 5<

5

25

0.2 for > 25

crew

x

x

x

x

x

μ

⎧ ⎪ ⎨ ⎪ ⎩

≤

= −

+

≤

(3-6)

1 0.5 0.3 2 4 6 時間(HR) X 0.7 1 μrep(x) 圖 3-7 事件預定修復時間類別歸屬函數圖

各事件之派修優先順序與事件之急迫性、客戶滿意度及搶修資源調度彈性及 復電彈性有關，結合各考慮因素，其權衡值計算如式(3-7)所示:

Wevn=(μkey+μrep + 2×μcrew + 2×μtime+ 3×μnumb) / 9 (3-7)

其中 Wevn為事件之派修優先順序之歸屬值，μkey,μrep,μcrew,μtime及μnumb分別

表示停電區之停電重要用戶等級、修復所需時間、派修所需人數、已停電時間、 停電總用戶數。資源可利用性之考慮將於資源調派之搜尋決定優先順序再予決 定。另外，本論文中亦將視停電區之轉供必要性，對於較靠近饋線上游之停電區 優先派修。 3-6-2 人員及車輛資源派遣 人員及工程車輛之派遣要先滿足事件之特定專業技術及特定工程之基本條 件，再考慮提高各資源之調派彈性及維修率等因素。於人員調派方面，將考慮其 連續出勤工作時間、人員年齡及個人擁有的專業證照，訂定其派遣之優先順序。 車輛之派遣除了依車輛本身之功能予以派遣外，還考慮車輛之車齡與車況予以派 遣。人員及車輛之派工規則如下: 1. 連續出勤時間越短者越優先派遣。 2. 搶修人員年齡越輕者越優先派遣。 1 0.4 0.2 10 20 人數(員) X 0.8 5 15 25 0.6 μcrew(x) 圖 3-8 事件預定派工人數歸屬函數圖

3. 搶修人員擁有專業證照數越少者越優先派遣。 4. 車輛之車齡越小者越優先派遣。 人員及車輛派遣規則相關之模糊歸屬函數，分別說明如下： 1、連續出勤工作時間 搶修之人員所派出連續工作時間愈長，其派出之機會應減少；本論文中 訂定之歸屬函數如圖 3-9 所示，其關係式如式(3-8)

。

( )

1 for

0.2

1.8 for 4<

4

8

0.2 for > 8

work

x

x

x

x

x

μ

⎧ ⎪ ⎨ ⎪ ⎩

≤

= −

+

≤

(3-8)

2、搶修人員年齡 搶修人員之年齡愈大者，其權重值μage愈小。本論文中設定年齡超過六 十五歲便不再擔任搶修；其歸屬函數如圖 3-10 所示，其關係式如 (3-9) 式。

( )

1 for

40

0.04

2.6 for 40<

65

0 for > 65

age

x

x

x

x

x

μ

⎧ ⎪ ⎨ ⎪ ⎩

≤

= −

+

≤

(3-9)

1 0.6 0.2 4 8 時間(HR) X μwork(x) 圖 3-9 連續出勤工作時間歸屬函數圖

3、人員擁有之專業證照 搶修人員所擁有之專業證照愈多，其可彈性調派利用性愈大，傾向於較 慢派出，其權重值μlince愈小；其歸屬函數如圖 3-11 所示，其關係式如 (3-10) 式。

( )

1 for

0.1

1.1 for 1<

1

8

0 for > 8

licen

x

x

x

x

x

μ

⎧ ⎪ ⎨ ⎪ ⎩

≤

= −

+

≤

(3-10)

1 0.5 40 65 年齡(YEAR) X μage(x) 圖 3-10 搶修人員年齡歸屬函數圖

1

0.3

1

8

證照數

X

μ

licen

(x)

4.、車輛之車齡 搶修人員所使用之車輛，車子愈新者，提高其出勤次數；其歸屬函數如 圖 3-12 所示，其關係式如 (3-11) 式。

( )

1 for

2

0.1

1.2 for 2<

10

0.2 for > 10

cary

x

x

x

x

x

μ

⎧ ⎪ ⎨ ⎪ ⎩

≤

= −

+

≤

(3-11)

綜合以上之調派規則，搶修人員派出之優先順序將考慮個人之技術專長證 照、連續出勤時數與年齡等因數，可以派遣之優先權重值 Wcrew其計算式如(3-12) 所示。

W

crew

=(

μ

licen

＋μ

work

＋μ

age

) / 3

(3-12)

車輛派遣的優先順序除了需要考慮車輛本身之功能性及車齡車況外，尚需考 慮其配置之駕駛與操作人員；因此，車輛派遣優先次序與其配置之搶修人員有關， 其派遣之優先權重值 Wveh其計算式如(3-13) 所示。

W

veh

=

min

{

μ

veh

, W

crew

}

(3-13)

3-6-3 搶修排程系統規劃

1

0.2

2

10

車齡

(YEAR)

X

μ

cary

(x)

圖 3-12 車輛之車齡歸屬函數圖

需要先將前置障礙排除後才可搶修之事件兩大類。 對於可立即搶修之多重事件之派工決策流程圖，如圖 3-13 所示。於巡查人員 回報新事件後，將事件相關資料輸入，由專家系統計算各事件之搶修優先順序權 重值後，訂定事件搶修優先順序之初步排序，再由典型事件知識庫得知各事件之 資源需求量。為了能夠讓資源調度能發揮最大的應用效益，專家系統考慮現有可 用資源之功能及派遣彈性後，訂定此等資源受調派之先後順序。各事件派工時依 資源受派順序，先與資源資料庫做需求確認；若資源資料庫資源量不夠，就將事 件排入等待派工事件，等待資源足夠後再進行派工。若等待派工事件於三十分鐘 內可取得所需資源的事件，可先執行搶修資源做分派及執行派工，不須排入未派 工事件，否則將列入階段性派工事件。若資料庫內有足夠資源能夠調派，即可以 執行資源分派，執行派工並列印出派工單。 若事件居於現場狀況或資源不足等因素，無法立即派工搶修，本論文將其列 入階段性派工事件，其預排派工決策流程圖，如圖 3-14 所示。階段性派工事件之 派工規劃屬於預先派工性質，此等待預排事件由典型事件知識庫及現場查報人員 的資料可以得知各事件所需之各項資源或其所可以派修之前置時間。各等待預排 圖 3-13 可立即搶修之派工決策流程圖 開始 已發生事件資料輸入 未派工事件 搶修權重值計算 是 否 階段性 派工事件 未派工事件 搶修優先順序排序 未派工事件之 資源需求量訂定 將現有資源歸類 並訂定分派順序 各事件依序派工 機具車輛 足夠？ 人力資源 足夠？ 30 分內可取 得所需資源 是 30 分內可取 得所需資源 否 是 是 搶修資源分派 派工單列印及派工 全部事件 _完成？ 下一事件 是 否 結束 否 否

事件再分別依現有人力及車輛資源資料庫得到各項資源之取得時間點並且依其特 性決定各事件預排之優先順序。此時，以最高優先之等待預派事件挑選其所需資 源，並於資料庫設定預派標籤，完成該等事件之預排派工。如果該事件無法取得 所有所需資源，(例如，某些資源已經由其他預排事件設訂預派標籤)，則該事件 列入等待事件。各等待預排事件將逐一完成預排工作或列入等待事件。完成預派 之事件將於某事件完成搶修，資源資料庫更新後執行派工。等待事件亦於資料庫 更新後，重設為等待預排事件，執行預排工作。由於預排派工之各項資源之現場 不確定性較大，本論文中限制各項資源僅接受一次預排派工。 3-7 搶修規劃與轉供復電 大規模多區域停電時，為達到最有效的搶修效益，讓最多的停電用戶於最短 時間內得以恢復供電，考慮配電系統架構及隔離故障區的開關位置，並考慮未故 障區轉供的可行性。此外，由故障區在饋線系統的上下游關係，決定各故障區的 圖 3-14 階段性事件之預排派工決策流程圖 開始 決定各事件取得 資源之時間點 決定等待預排事件 之優先順序 訂定資源分派順序 選取完成？ 全部等待 預排事件 預排完成? 否 是 搶修資源分派 否 結束 選取預排資源 是 設定為等待事件

3-7-1 台電典型高壓地下饋線之基本架構[33] 台電典型地下配電饋線系統之架構分為主幹線環路及分歧環路兩大部。主幹 線環路採用 25kV 級，額定電流為 600 安培之 500MCM 交連 PE 高壓電纜；分歧線採 用額定電流為 200 安培，線徑為#1AWG 高壓電纜。主幹線環路沿線設置之開關為三 相 25kV 亭置式四路氣封開關或地下氣封開關。分歧環路則設置四路分歧插頭，另 於環路中每隔二或三處開關站專設三相 25kV 200 A 氣封開關乙具。對於過電流保 護而言，高壓幹線部份由變電所之饋線斷路保護，高壓分歧線由高壓熔絲保護， 高壓用戶由限流熔絲或保險絲保護，變壓器由高壓熔絲保護。 3-7-2 停電區與復電操作規劃 為了更有系統描述地下饋線於大區域停電時緊急搶修策略，本論文將地下配 電饋線區段分類定義如下： 停電區：指目前已停止供電的區域，其包括故障區及非故障的停電區。 故障區：指確認已發生故障，必須於故障修復後才可能供電的區域。 一次可復電區：指若將故障區予以隔離後即可以經由原供電饋線斷路器的復閉 就可以恢復供電的區域。此種區域為故障區域的上游供電區。 二次可復電區：指若故障區予以隔離後，可以經由相鄰饋線轉供得以恢復供電 的區域。此種區域乃位於故障區下游的區域，並且該區有相鄰 之供電饋線者。 三次可復電區：指必須等待故障區搶修完畢後才可以供電的非故障區。此種區 域乃由於其上下游區段均為故障區。 於故障區域隔離後，由非故障的停電區在饋線的上下游關係，將其劃分為一 次可復電區或二次可復電區或三次可復電區。其各非故障停電之劃分可有下列搜 尋求得: 1、由非故障停電區往其饋線之上游搜尋，如果其間沒有遭遇故障區就達到 饋線斷路器，則列為一次可復電區。 2、由非故障停電區往其饋線之上游搜尋時，如果遭遇故障區，再回頭往其 饋線下游搜尋；(a)若搜尋至饋線末端沒有相鄰饋線，則此區域將與其上 游故障區同列為故障停電區；(b)若搜尋饋線末端存在相鄰饋線，則判斷 饋線是否能健全供電，若相鄰饋線能健全供電，則此區列為二次可復電

區，否則列為三次可復電區。 判斷相鄰饋線是否能夠健全轉供可以由其相鄰之常開聯絡開關往上游搜尋， 如果沒有遭遇故障區，則可以確定為健全饋線，得以執行轉供。 所有列為一次與二次之非故障停電區域將得以由饋線斷路器或聯絡開關之操 作，儘快恢復供電。三次可復電區域則必須等到其兩端之故障區的任一區域搶修 完畢才得以恢復供電。因此，三次可復電區的停電權重將加入停電搶修優先順序 之決策考慮之中。 假設各分歧環路電路與主幹線環路及高壓用戶與分歧環路或主幹線環路之高 壓或限流熔絲均有完美的過電流保護協調特性，因此，不會因下游負載保護區的 短路故障造而成上游保護區的停電。 由於地下配電饋線的主幹線環路與分歧線環路之額定容量不同，考慮負載轉 供時條件亦不同，又由於故障狀況之不同亦將使負載轉供的策略不同；以下為開 關操作的基本原則: 1、主幹線環路於故障區隔離後，其下游區域得以經由關閉饋線尾端的常開連 絡開關經由相鄰饋線轉供。 2、分歧環路於故障區隔離後，其下游負載區得以由相鄰分歧線轉供。 3、未形成環路的分歧線之故障將使其下游負載區全為故障區而無法轉供。 4、主環路高壓電纜故障得以打開其兩端之四路開關予以隔離。 5、主環路四路開關之故障將會使直接相連的主幹線電纜及分歧線電纜成為停 電設備。 以上乃理想的假設故障區域均能明確訂定，又供電區與停電區之區隔能夠區 分清楚安全無虞，由於故障饋線之有部分供電、部分停電或轉由其他饋線供電， 現場搶修人員與調度中心能夠完美的溝通聯繫，是搶修人員安全的最大保障與第 一要務。 圖 3-15 為配電系統發生大區域停電時之搶修前復電規劃流程圖。首先，由現 場巡視人員通報確認停電區之故障狀態後，調度中心由配電系統架構及開關位置 找出故障區域隔離的相關開關編號與位置。

3-7-3 考慮負載轉供之緊急搶修規劃 大區域停電時均屬多區域故障，多區域停電之情況，為了使停電用戶儘量減 少及儘快恢復供電，考慮負載轉供之搶修規劃將可大幅提高用戶滿意度。 如前節所述，於故障區隔離並且執行一次可復電區之直接復電及二次可復電 區的轉供復電後，對於位於樹狀饋線尾端的負載區及三次可復電區的負載必須於 故障區修復後能夠予以供電。因此，考慮含有非故障但無法供電之負載區的搶修 策略將以下列之啟示性法則決定各搶修工作的派修優先順序： 1、樹狀饋線尾端的負載區的負載量加入其上游故障區段的停電負載，將併入 停電用戶中考慮。 2、對於三次可復電區的負載量加入距離饋線口較靠近的故障區之停電負載。 3、位於饋線環路之故障區較位於樹狀饋線尾端的故障區優先搶修。 開始 確定故障區 故障區隔離 三次可復電區及 無法供電區 劃分故障區之上下游範圍 復電規劃 搶修規劃及復電策略 一次可復電區之確定 下游非故障停電區劃分 二次可復電區 轉供開關操作 無法復電區 復電開關操作 圖 3-15 搶修前之復電規劃流程圖

4、主環路之故障區較分歧環路優先搶修。

以圖 3-16 為例，如果 ZoneA 與 ZoneB 發生故障，則 Zone1 與 Zone4 為一次可 復電區，Zone2 與 Zone3 將成為三次可復電區，則此例中將 Zone3 的負載量及 Zone2 負載量的一半加入故障區 ZoneB 的停電用戶以提高 ZoneB 之搶修的優先順序。同 理，將 Zone2 的負載量及 Zone3 負載量的一半加入故障區 ZoneA 的停電用戶數， 以便部分提高 ZoneA 的搶修優先順序，並且與 ZoneB 之搶修優先順序得以區別。

Feeder1

Zone1 Zone2 Zone3 Zone4

Feeder2

圖 3-16 停電區相關位置示意圖

CB1 CB2

第四章 搶修資源調派推論網路 4-1 前言

大範圍停電時，各事件之搶修時程為首要探討問題。各種搶修資源的可調用 時程為調度必要條件。本論文基於模糊時間派翠網路( Fuzzy Time Petri Net， FTPN )，考慮各種搶修資源的可用時間及延遲時間，建構模糊時間推論網路。 4-2 時間相關因素分析

大範圍停電之事故搶修均屬多事件狀況，各事件的施工時間，各停電區的復 電時間等均為搶修之主要考慮因素，於搶修規劃過程中，時間因素可分為時鐘點 時間(Clock Time，CT)及期間型時間(Duration Time，DT)兩種，CT 表示時鐘的時 間，DT 表示持續時間的長度。 4-2-1 事件搶修之時間因素 圖 4-1 為停電事件發生到搶修完成之時間程序圖，其中發生時間點、前置處 理開始時間、搶修開始時間及完成搶修之時間均屬於時鐘點時間因素型(CT)，其 值將視已發生時間或預計時間可能為明確值或模糊值。圖 4-1 亦指出期間型(DT) 之相關時段因素，如搶修時間或亦是處理時間等，其值亦可能為明確值或模糊值。 已 發 生 時 段 前 置 處 理 時 段 搶 修 時 段 發 生 時 間 前 置 處 開 始 開 始 搶 修 完 修 時 間 圖 4-1 事件之發生與搶修時間程序圖