基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的電力運(yùn)維派工單生成方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的電力運(yùn)維派工單生成方法，包括1)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)2)數(shù)據(jù)生成3)數(shù)據(jù)采集4)結(jié)果回發(fā)5)自動(dòng)學(xué)習(xí)：(1)對(duì)每一個(gè)假設(shè)的每一條路徑進(jìn)行編碼，在每一假設(shè)中隨機(jī)地選擇一條路徑作為個(gè)體，集合作為初始的群體；(2)計(jì)算個(gè)體結(jié)論的可信度模糊區(qū)間值，并計(jì)算其差值作為個(gè)體的適應(yīng)度，和作為該基因串的適應(yīng)度；(3)利用遺傳算子，對(duì)當(dāng)前一代的個(gè)體進(jìn)行繁衍，如果達(dá)到設(shè)定的繁衍代數(shù)或算法已收斂，則返回最好的基因串，并將該基因串適應(yīng)度值最高的個(gè)體進(jìn)行解碼，輸出的即為結(jié)論；否則繼續(xù)繁衍。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)各類型工單、運(yùn)維人員和派工單的有效關(guān)聯(lián)，為派工單生成提供合理有效的支撐。
【專利說明】基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的電力運(yùn)維派工單生成方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種電力運(yùn)維派工單生成方法，尤其涉及一種基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的電力運(yùn) 維派工單生成方法。

【背景技術(shù)】
[0002] "十二五"期間的電力通信網(wǎng)建設(shè)工作即將完成，電力企業(yè)電力通信網(wǎng)建設(shè)也將迎 來新的建設(shè)周期。派工單是電力運(yùn)維工作開展過程中必不可少的環(huán)節(jié)，是保證電力通信網(wǎng) 安全穩(wěn)定運(yùn)行的重要手段，但是現(xiàn)有的電力通信網(wǎng)運(yùn)維派工單管理模式由于存在派工單生 成技術(shù)落后、人員指定科學(xué)性低、派工單派發(fā)操作重復(fù)等問題，在實(shí)際運(yùn)維工作開展過程中 無法保證運(yùn)維能夠按照要求高效開展，對(duì)運(yùn)維工作造成了隱患，制約了電力通信網(wǎng)的安全 穩(wěn)定運(yùn)行。
[0003] 現(xiàn)有機(jī)房巡視存在以下問題：（1)派工單與各類型工單之間的缺乏自動(dòng)化關(guān)聯(lián)， 無法實(shí)現(xiàn)各類型工單自動(dòng)化生成派工單，降低了運(yùn)維工作開展的可控性和規(guī)范性；(2)運(yùn) 維人員數(shù)據(jù)與派工單之間缺乏有效關(guān)聯(lián)，無法按照不同人員排班、個(gè)人技能等因素進(jìn)行派 工單的指定，制約了運(yùn)維工作安排的合理性和工作開展的有效性；（3)派工單系統(tǒng)缺乏有 效的學(xué)習(xí)功能，無法通過歷史派工單安排快速指定運(yùn)維人員和運(yùn)維工作內(nèi)容，造成了嚴(yán)重 的運(yùn)維管理資源浪費(fèi)。
[0004] 將基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃技術(shù)的智能化電力運(yùn)維派工單技術(shù)引入到電力企業(yè)電力通信網(wǎng) 運(yùn)維中，采用數(shù)字化存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)自動(dòng)匹配、系統(tǒng)自學(xué)習(xí)等技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)對(duì)于運(yùn)維過程中派工 單的格式規(guī)范化管理、數(shù)字化改造，結(jié)合動(dòng)態(tài)規(guī)劃技術(shù)完成基于各類型工單和運(yùn)維人員數(shù) 據(jù)的橫向協(xié)同與縱向分析，實(shí)現(xiàn)各類型工單、運(yùn)維人員和派工單的有效關(guān)聯(lián)，為電力企業(yè)電 力通信網(wǎng)派工單管理提供合理有效的支撐是行業(yè)發(fā)展的技術(shù)潮流。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的在于提供一種基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的電力運(yùn)維派工單生成方法，采用數(shù)字 化存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)自動(dòng)匹配、系統(tǒng)自學(xué)習(xí)等技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)對(duì)于運(yùn)維過程中派工單的格式規(guī)范化 管理、數(shù)字化改造，結(jié)合動(dòng)態(tài)規(guī)劃技術(shù)完成基于各類型工單和運(yùn)維人員數(shù)據(jù)的橫向協(xié)同與 縱向分析，實(shí)現(xiàn)各類型工單、運(yùn)維人員和派工單的有效關(guān)聯(lián)，為電力企業(yè)電力通信網(wǎng)派工單 生成提供合理有效的支撐。
[0006] 本發(fā)明的目的通過以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)：
[0007] 一種基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的電力運(yùn)維派工單生成方法，包括以下步驟：
[0008] 第一步：數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
[0009] 將電力通信網(wǎng)各類型運(yùn)維工單、作業(yè)指導(dǎo)書、運(yùn)維人員信息作為初始化基礎(chǔ)數(shù)據(jù) 進(jìn)行存儲(chǔ)；
[0010] 第二步：數(shù)據(jù)生成
[0011] 以初始化基礎(chǔ)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，按照現(xiàn)有人工派工單生成方式以系統(tǒng)編程進(jìn)行派工單 的自動(dòng)生成，各項(xiàng)工作的運(yùn)維人員安排則以運(yùn)維人員的技能和運(yùn)維需求為指標(biāo)進(jìn)行關(guān)聯(lián)， 并為第五步的系統(tǒng)自動(dòng)學(xué)習(xí)提供數(shù)據(jù)依據(jù)；
[0012] 第三步：數(shù)據(jù)采集
[0013] 數(shù)據(jù)采集進(jìn)行運(yùn)維人員位置、運(yùn)維結(jié)果數(shù)據(jù)的采集和確認(rèn)，以確保運(yùn)維人員按照 派工單安排進(jìn)行運(yùn)維工作，所述運(yùn)維人員位置數(shù)據(jù)采集方法為將GPS與工單系統(tǒng)進(jìn)行關(guān) 聯(lián)，當(dāng)巡視人員到達(dá)巡視機(jī)房時(shí)系統(tǒng)自動(dòng)調(diào)用相應(yīng)巡視工單，并利用巡視工單與作業(yè)指導(dǎo) 書的關(guān)聯(lián)進(jìn)行作業(yè)指導(dǎo)書的調(diào)用；所述運(yùn)維結(jié)果數(shù)據(jù)的采集方法為使用二維碼識(shí)別、圖像 識(shí)別對(duì)巡視工作成果的數(shù)據(jù)采集識(shí)別；
[0014] 第四步：結(jié)果回發(fā)
[0015] 在完成整個(gè)巡視工作，并進(jìn)行巡視工作結(jié)果比對(duì)后，首先對(duì)巡視結(jié)果進(jìn)行本地化 存儲(chǔ)，完成存儲(chǔ)之后使用無線傳輸技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)回傳；
[0016] 第五步：自動(dòng)學(xué)習(xí)
[0017] 使用基于模糊區(qū)間的推理方法加遺傳算法優(yōu)化推理速度對(duì)于數(shù)據(jù)采集過程中非 原始設(shè)定數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)：
[0018] 1)對(duì)每一個(gè)假設(shè)的每一條路徑進(jìn)行編碼，在每一假設(shè)中隨機(jī)地選擇一條路徑作為 個(gè)體，集合作為初始的群體；
[0019] 2)計(jì)算每個(gè)個(gè)體結(jié)論的可信度模糊區(qū)間值，并計(jì)算其差值，即前者減去后者，作為 每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度，和作為該基因串的適應(yīng)度；
[0020] 3)利用遺傳算子，對(duì)當(dāng)前一代的個(gè)體進(jìn)行繁衍，產(chǎn)生出其后代；淘汰掉父代中適 應(yīng)度低的個(gè)體，同時(shí)計(jì)算后代的適應(yīng)度，并將適應(yīng)度值高的個(gè)體與父代中保留的個(gè)體合并 成新的一代；如果達(dá)到設(shè)定的繁衍代數(shù)或算法已收斂，則返回最好的基因串，并將該基因串 適應(yīng)度值最高的個(gè)體進(jìn)行解碼，輸出的即為結(jié)論；否則繼續(xù)進(jìn)行繁衍。
[0021] 本發(fā)明的目的還可以通過以下技術(shù)措施來進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)：
[0022] 前述基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的電力運(yùn)維派工單生成方法，第五步所述遺傳算法是根據(jù)給定 的少量樣本，將與結(jié)論有關(guān)的一個(gè)、兩個(gè)或 m個(gè)條件集合作為編碼單元進(jìn)行編碼，計(jì)算該編 碼所對(duì)應(yīng)的m個(gè)ITV值和總的ITV值；利用遺傳算子，對(duì)當(dāng)前一代的個(gè)體進(jìn)行繁衍，產(chǎn)生出 其后代；淘汰掉父代中ITV值高的個(gè)體，同時(shí)計(jì)算后代的ITV值，并將ITV值低的個(gè)體與父 代中保留的個(gè)體合并成新的一代；如果達(dá)到設(shè)定的繁衍代數(shù)或算法已收斂，則返回最好的 基因串，并將該基因串ITV值最大的個(gè)體去掉；對(duì)剩下的個(gè)體進(jìn)行解碼，輸出對(duì)應(yīng)的規(guī)則到 預(yù)備庫中，滿足要求的存入知識(shí)庫，否則繼續(xù)進(jìn)行繁衍，編碼對(duì)應(yīng)的ITV值計(jì)算如下：
[0023]

【權(quán)利要求】
1. 一種基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的電力運(yùn)維派工單生成方法，包括以下步驟： 第一步：數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 將電力通信網(wǎng)各類型運(yùn)維工單、作業(yè)指導(dǎo)書、運(yùn)維人員信息作為初始化基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行 存儲(chǔ)； 第二步：數(shù)據(jù)生成 以初始化基礎(chǔ)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，按照現(xiàn)有人工派工單生成方式以系統(tǒng)編程進(jìn)行派工單的自 動(dòng)生成，各項(xiàng)工作的運(yùn)維人員安排則以運(yùn)維人員的技能和運(yùn)維需求為指標(biāo)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，并為 第五步的系統(tǒng)自動(dòng)學(xué)習(xí)提供數(shù)據(jù)依據(jù)； 第三步：數(shù)據(jù)采集 數(shù)據(jù)采集進(jìn)行運(yùn)維人員位置、運(yùn)維結(jié)果數(shù)據(jù)的采集和確認(rèn)，以確保運(yùn)維人員按照派工 單安排進(jìn)行運(yùn)維工作，所述運(yùn)維人員位置數(shù)據(jù)采集方法為將GPS與工單系統(tǒng)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，當(dāng) 巡視人員到達(dá)巡視機(jī)房時(shí)系統(tǒng)自動(dòng)調(diào)用相應(yīng)巡視工單，并利用巡視工單與作業(yè)指導(dǎo)書的關(guān) 聯(lián)進(jìn)行作業(yè)指導(dǎo)書的調(diào)用；所述運(yùn)維結(jié)果數(shù)據(jù)的采集方法為使用二維碼識(shí)別、圖像識(shí)別對(duì) 巡視工作成果的數(shù)據(jù)采集識(shí)別； 第四步：結(jié)果回發(fā) 在完成整個(gè)巡視工作，并進(jìn)行巡視工作結(jié)果比對(duì)后，首先對(duì)巡視結(jié)果進(jìn)行本地化存儲(chǔ)， 完成存儲(chǔ)之后使用無線傳輸技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)回傳； 其特征在于，還包括第五步：自動(dòng)學(xué)習(xí) 使用基于模糊區(qū)間的推理方法加遺傳算法優(yōu)化推理速度對(duì)于數(shù)據(jù)采集過程中非原始 設(shè)定數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)： 1) 對(duì)每一個(gè)假設(shè)的每一條路徑進(jìn)行編碼，在每一假設(shè)中隨機(jī)地選擇一條路徑作為個(gè) 體，集合作為初始的群體； 2) 計(jì)算每個(gè)個(gè)體結(jié)論的可信度模糊區(qū)間值，并計(jì)算其差值，即前者減去后者，作為每個(gè) 個(gè)體的適應(yīng)度，和作為該基因串的適應(yīng)度； 3) 利用遺傳算子，對(duì)當(dāng)前一代的個(gè)體進(jìn)行繁衍，產(chǎn)生出其后代；淘汰掉父代中適應(yīng)度 低的個(gè)體，同時(shí)計(jì)算后代的適應(yīng)度，并將適應(yīng)度值高的個(gè)體與父代中保留的個(gè)體合并成新 的一代；如果達(dá)到設(shè)定的繁衍代數(shù)或算法已收斂，則返回最好的基因串，并將該基因串適應(yīng) 度值最高的個(gè)體進(jìn)行解碼，輸出的即為結(jié)論；否則繼續(xù)進(jìn)行繁衍。
2. 如權(quán)利要求1所述的基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的電力運(yùn)維派工單生成方法，其特征在于，所述 第五步的遺傳算法是根據(jù)給定的少量樣本，將與結(jié)論有關(guān)的一個(gè)、兩個(gè)或m個(gè)條件集合作 為編碼單元進(jìn)行編碼，計(jì)算該編碼所對(duì)應(yīng)的m個(gè)ITV值和總的ITV值；利用遺傳算子，對(duì) 當(dāng)前一代的個(gè)體進(jìn)行繁衍，產(chǎn)生出其后代；淘汰掉父代中ITV值高的個(gè)體，同時(shí)計(jì)算后代的 ITV值，并將ITV值低的個(gè)體與父代中保留的個(gè)體合并成新的一代；如果達(dá)到設(shè)定的繁衍代 數(shù)或算法已收斂，則返回最好的基因串，并將該基因串ITV值最大的個(gè)體去掉；對(duì)剩下的個(gè) 體進(jìn)行解碼，輸出對(duì)應(yīng)的規(guī)則到預(yù)備庫中，滿足要求的存入知識(shí)庫，否則繼續(xù)進(jìn)行繁衍，編 碼對(duì)應(yīng)的ITV值計(jì)算如下：
Ir = lh-〇. 5+0. 5 (min (Ick)-1) ITV = ur-lr 其中，[lr，ur]分別表示條件出現(xiàn)時(shí)該規(guī)則可信度的最低限度估計(jì)和最高限度估計(jì)， [uh，Ih]為結(jié)論可信度，[lc，uc]分別表示條件可信度的悲觀估計(jì)和樂觀估計(jì)。
3. 如權(quán)利要求1或2所述的基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的電力運(yùn)維派工單生成方法，其特征在于，所 述遺傳算子是選擇遺傳算子。
4. 如權(quán)利要求1或2所述的基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的電力運(yùn)維派工單生成方法，其特征在于，所 述遺傳算子是交叉遺傳算子。
5. 如權(quán)利要求1或2所述的基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的電力運(yùn)維派工單生成方法，其特征在于，所 述遺傳算子是變異遺傳算子。
【文檔編號(hào)】G06Q10/06GK104517194SQ201410841188
【公開日】2015年4月15日 申請(qǐng)日期:2014年12月30日 優(yōu)先權(quán)日:2014年12月30日
【發(fā)明者】巢玉堅(jiān), 張際, 張懿, 李菁, 周筠, 徐溯, 邵波, 湯震 申請(qǐng)人:國家電網(wǎng)公司, 南京南瑞集團(tuán)公司, 南京南瑞信息通信科技有限公司, 江蘇省電力公司, 江蘇省電力公司鎮(zhèn)江供電公司