一种基于Hopfield神经网络的电力通信网运维工单调度方法技术

本发明专利技术涉及运维工单调度技术领域，更具体地，涉及一种基于Hopfield神经网络的电力通信网运维工单调度方法，包括：S1.分析电力通信网中运维任务的要求和运维人员的能力，确定影响工单调度的若干因素；S2.利用模糊层次分析法对影响工单调度的若干因素进行分析，得到每层的权重，进而得到系数矩阵；S3.根据在电力通信网中将若干任务分配给若干运维人员的应用场景，建立任务与运维人员间的约束条件，然后得到能量函数；S4.利用Hopfield神经网络构建电力通信网检修任务调度模型，根据所述系数矩阵和能量函数得到若干任务分配给若干运维人员时的优化匹配。本发明专利技术能够提高工单分配的质量以及资源的利用率，实现了多资源约束下的运维工单合理调度。

An operation and maintenance work order scheduling method of power communication network based on Hopfield neural network

【技术实现步骤摘要】
一种基于Hopfield神经网络的电力通信网运维工单调度方法
本专利技术涉及运维工单调度
，更具体地，涉及一种基于Hopfield神经网络的电力通信网运维工单调度方法。
技术介绍
随着我国电力通信网的建设逐步完善，接入设备不断增多，承载的业务数量和种类也在增加。我国幅员辽阔，电网节点分布广泛，有些基站所在位置偏僻，环境恶劣，在每个电网节点配置常驻运维人员并不现实，因此如何合理地将管理区域中的运维任务分配给相应的运维人员，制定出高效率且合理的工单分配方案，对于切实满足故障维修要求，保证电力通信业务的正常运行有着重要意义。目前在电力通信系统中，工单调度方案的制定主要还是采取人工决策的方式。一般来说，运维人员需要考虑故障任务要求、设备检修特性、电力通信网检修安全规定、于屋内人员的技能等因素，然后综合决策运维工单的分配。然而热工调度工单的方法存在着许多不足，比如调度方案的好坏与决策人员的专业能力和工作经验紧密耦合，并且随着接入设备的数量与种类的增加，运维人员的工作效率要求也随之提高，人工决策的成本也将随之大幅上升。因此，研究一种安全高效的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于Hopfield神经网络的电力通信网运维工单调度方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1.分析电力通信网中运维任务的要求和运维人员的能力，确定影响工单调度的若干因素；/nS2.利用模糊层次分析法对影响工单调度的若干因素进行分析，得到每层的权重，进而得到系数矩阵；/nS3.根据在电力通信网中将若干任务分配给若干运维人员的应用场景，建立任务与运维人员间的约束条件，然后得到能量函数；/nS4.利用Hopfield神经网络构建电力通信网检修任务调度模型，根据系数矩阵和能量函数得到若干任务分配给若干运维人员时的优化匹配。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于Hopfield神经网络的电力通信网运维工单调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1.分析电力通信网中运维任务的要求和运维人员的能力，确定影响工单调度的若干因素；
S2.利用模糊层次分析法对影响工单调度的若干因素进行分析，得到每层的权重，进而得到系数矩阵；
S3.根据在电力通信网中将若干任务分配给若干运维人员的应用场景，建立任务与运维人员间的约束条件，然后得到能量函数；
S4.利用Hopfield神经网络构建电力通信网检修任务调度模型，根据系数矩阵和能量函数得到若干任务分配给若干运维人员时的优化匹配。


2.根据权利要求1所述的一种基于Hopfield神经网络的电力通信网运维工单调度方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括如下步骤：
S11.确定所述运维任务的要求；
所述运维任务的要求包括任务种类、任务优先级、任务难度；
S12.评估所述运维人员的能力；
所述运维人员的能力包括运维人员业务能力、运维人员到达任务点的时间、运维人员是否已承担任务；
S13.分析影响工单调度的因素。


3.根据权利要求2所述的一种基于Hopfield神经网络的电力通信网运维工单调度方法，其特征在于，在步骤S13中：
所述任务种类包括故障发生前的定时检修任务、故障发生时的抢修维护任务、故障结束后的善后工作、特殊任务；其中，所述故障发生前的定时检修任务的集合使用A表示，A＝{a1,a2,…,an}；所述故障发生时的抢修维护任务的集合使用B表示，B＝{b1,b2,…,bm}；所述故障结束后的善后工作的集合使用C表示，C＝{c1,c2,…,cp}；所述特殊任务的集合使用D表示，D＝{d1,d2,…,dq}；
所述任务优先级包括R1等级、R2等级、R3等级；其中，所述R1等级表示任务十分紧急，所述R2等级表示任务一般紧急，所述R3等级表示任务不太紧急；
所述任务难度包括P1等级、P2等级、P3等级；其中，所述P1等级表示任务难度很高，所述P2等级表示任务难度一般，所述P3等级表示任务难度简单；
所述运维人员业务能力包括L1类、L2类、L3类、L4类、L5类；其中，所述L1类表示入职时间长且学历背景好的运维人员；所述L2类表示入职时间长但学历背景一般的运维人员；所述L3类表示入职时间一般但学历背景好的运维人员；所述L4类表示入职时间和学历背景均一般的运维人员；所述L5类表示具有特殊资质的运维人员；
所述运维人员到达任务点的时间使用以下公式进行计算：



式中，d表示运维人员与任务点之间的距离，vf表示运维人员使用的运输工具的行驶速度，vc表示运维人员步行的速度，t表示运维人员是否有使用运输工具；
所述运维人员是否已承担任务包括有承担任务和没有承担任务；其中，所述有承担任务使用m＝1表示，所述没有承担任务使用m＝0表示。


4.根据权利要求3所述的一种基于Hopfield神经网络的电力通信网运维工单调度方法，其特征在于，所述步骤S2的具体步骤如下：
S21.根据所述运维任务的要求和运维人员的能力建立电力通信网工单调度影响因素层次分析结构；
S22.分析所述电力通信网工单调度影响因素层次分析结构中各层的权重。


5.根据权利要求3所述的一种基于Hopfield神经网络的电力通信网运维工单调度方法，其特征在于，所述步骤S22的具体步骤如下：
S221.建立模糊互补矩阵；
S222.根据所述模糊互补矩阵求解得到模糊一致矩阵；
S223.计算所述电力通信网工单调度影响因素层次分析结构中各层的权重，根据各层的权重得到综合权重，再通过所述综合权重得到系数矩阵。


6.根据权利要求5所述的一种基于Hopfield神经网络的电力通信网运维工单调度方法，其特征在于，在步骤S221中，所述模糊互补矩阵为：



其中，rij表示下层第i个元素相对于第j个元...

【专利技术属性】
技术研发人员：莫穗江，高国华，李瑞德，王锋，张欣欣，温志坤，黄定威，杨玺，张欣，汤铭华，梁英杰，廖振朝，陈嘉俊，李伟雄，童捷，张天乙，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，广东电网有限责任公司江门供电局，
类型：发明
国别省市：广东;44