CN105072187A - 一种星型网络拓扑结构及基于该星型网络拓扑结构的配网抢修方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种星型网络拓扑结构及基于该星型网络拓扑结构的配网抢修方法。它包括维修点终端，中心服务器以及用户电话***，用户电话***与每一个维修点终端均通过网络连接中心服务器形成星型拓扑结构网络，用户电话***能够将采集到的待报修信息上传到中心服务器内各个维修点终端分别通过网络实时传递该维修点工作条件信息至存储模块存储，中心服务器能够将报修信息进行处理并根据所存储的维修点工作条件信息以及所显示的位置信息对比后进行分配。采用本发明的结构及方法后，合理利用了抢修的资源，提高了抢修效率、降低了抢修成本，充分有效利用了抢修资源，其结构简单、操作自动化程度高，分配合理科学，节省了维修的费用和社会资源。

Description

一种星型网络拓扑结构及基于该星型网络拓扑结构的配网抢修方法

技术领域

本发明涉及一种电力***抢修方法，尤其涉及一种星型网络拓扑结构及基于该星型网络拓扑结构的配网抢修方法。

背景技术

随着社会的不断进步，人们生活水平的不断提高，超负荷用电和自然灾害对电力设备造成破坏，甚至导致火灾，严重危及着人们的人生、财产安全。根据电力***的特殊性，往往出现电力事故的地点是随意性的不可预见性的，如何迅速找到故障点并进行抢修工作成为提高工作效率，保证抢修效果的最佳方式。

现有技术中，通常一个城市完成的电力***往往设置有多个维修点，以应对不同地区的事故状况，现有的分配方式是划分每一个维修点的维修范围，报修点只有在维修点的维修范围内才受理，出了维修范围一概不管，导致有些报修点明明距离一个维修点很近，但由于不在受理的范围内，非要等另一个非常远的维修点派人维修，浪费抢修的时间和资源；此外，有的地区事故发生率高，该地区的维修点业务繁忙，待抢修的客户需要按时间点排队等待处理，有时要等一天以上，平均也要三到四个小时，越是事故率高的地区，其维修点越繁忙，案件积压量越高，无法及时处理事故，高强度的工作也会导致抢修的效果差，而有的维修点的维修范围内相对事故率较低，这就导致大量抢修资源闲置。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种能够合理利用抢修的资源，提高抢修效率、降低抢修成本的星型网络拓扑结构及基于该星型网络拓扑结构的配网抢修方法。

为了解决上述技术问题，本发明的星型网络拓扑结构，包括位于各个维修点的维修点终端，位于配网总站的中心服务器以及位于用户所在位置的用户电话***，所述用户电话***与每一个所述维修点终端均通过网络连接中心服务器形成星型拓扑结构网络，所述用户电话***能够将采集到的待报修信息上传到中心服务器内，所述中心服务器内具有存储模块、电子地图模块以及信息处理***，各个维修点终端分别通过网络实时传递该维修点工作条件信息至中心服务器的存储模块存储，中心服务器能够将采集到的报修信息进行处理并根据存储模块所存储的维修点工作条件信息以及电子地图所显示的位置信息对比后进行分配。

所述信息处理***包括自动匹配模块、统计模块和序列表生成模块。

所述工作条件信息包括：维修点的空余维修车辆数目、维修人员人数空余值。

一种基于上述的星型网络拓扑结构的配网抢修方法其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：通过用户电话***采集用户的待报修信息，并将该报修信息上传到中心服务器；各个维修点终端分别通过网络实时传递该维修点工作条件信息至中心服务器的存储模块存储；

步骤二：信息处理***中的序列表生成模块根据目标点和电子地图上显示的各个维修点之间的最优路径的远近，由近及远由序列表生成模块生成序列表，离目标点路程越近的维修点在序列表中的优先级越高，该序列表中维修点的排序为1到n，n≥1；

步骤三：所述信息处理***中的自动匹配模块按照生成的序列表的顺序，按优先级由高到低，依次对比各个维修点的工作条件，直至匹配到一个排序为m的维修点的工作条件满足预先的设定的匹配条件时，即停止检索，并将该维修点选为匹配点，n≥m≥1，所述匹配条件是维修点的空余维修车辆数目不为零且维修人员人数空余值不为零；

步骤四：在中心服务器选定匹配的维修点后，通过中心服务器向该维修点发送抢修信息信号，将目标点的地理位置和报修时间发送该维修点；

步骤五：维修点通过维修点终端收到抢修信息信号后检查本维修点的工作条件，如果维修点的实际工作条件与中心服务器的存储工作条件一致，完成抢修分配；如实际工作条件与中心服务器的存储工作条件不一致，则将该信号反馈中心服务器的自动匹配模块，自动匹配模块继续从排序为m+1的维修点开始沿序列表进行匹配检索，确定下一个匹配点后，重复步骤四和五，直至完成抢修分配。

所述步骤五中的抢修信息包括响应时间Δt、抢修时间T、抢修内容和用户满意度信息。

抢修工作结束后，维修点终端将抢修信息上传到中心服务器的存储模块进行存储。

所述信息处理***中的统计模块能够定时统计各个维修点的抢修信息，在Δt≤30分钟的前提下，根据该抢修信息对各个维修点的周工作饱和度进行统计，并据此调整维修点的人员量和工具量。

所述用户电话***包括由电力***远程报修站和一个以上的用户电话终端组成的星型拓扑网络结构。

采用本发明的星型网络拓扑结构及基于该星型网络拓扑结构的配网抢修方法后，通过数据的采集，将待报修的信息传递中心服务器，然后通过序列表生成模块，按照待报修的目标点和各个维修点之间的最优路径的远近，由近及远生成序列表，通过自动匹配模块自动匹配维修点，并将任务分配给维修点，最后维修点维修完毕反馈维修信息，实现了针对不同的维修点和用户报修位置进行维修资源优化，合理利用了抢修的资源，提高了抢修效率、降低了抢修成本，充分有效利用了抢修资源，有利于快速解决问题，其结构简单、操作自动化程度高，分配合理科学，节省了维修的费用和社会资源，防止出现有的地区工作紧张导致无法及时完成抢修任务，有的地方由于过于空闲，导致资源闲置浪费、抢修的效果好，且有据可循，对于各个维修点的资源、人力调整及时。

附图说明

图1为本发明星型网络拓扑结构的原理框图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式，对发明的星型网络拓扑结构及基于该星型网络拓扑结构的配网抢修方法作进一步详细说明。

如图所示，本发明的星型网络拓扑结构，包括位于各个维修点的维修点终端，如维修点终端A、维修点终端B、维修点终端C等，位于配网总站的中心服务器以及位于用户所在位置的用户电话***，用户电话***与每一个维修点终端均通过网络连接中心服务器形成星型拓扑结构网络，用户电话***用于采集用户的报修信息，如用户A用户B以及用户C等报修信息，并能够将采集到的待报修信息上传到中心服务器内，中心服务器内具有存储模块、电子地图模块以及信息处理***，所说的信息处理***包括自动匹配模块、统计模块和序列表生成模块，各个维修点终端分别通过网络实时传递该维修点工作条件信息至中心服务器的存储模块存储，中心服务器能够将采集到的报修信息进行处理并根据存储模块所存储的维修点工作条件信息以及电子地图所显示的位置信息对比后进行分配，所说的工作条件信息包括：维修点的空余维修车辆数目、维修人员人数空余值。

本发明的基于上述的星型网络拓扑结构的配网抢修方法，包括以下步骤：

步骤一：通过用户电话***采集用户的待报修信息，并将该报修信息上传到中心服务器；各个维修点终端分别通过网络实时传递该维修点工作条件信息至中心服务器的存储模块存储，所说的工作条件信息包括：维修点的空余维修车辆数目、维修人员人数空余值；

步骤二：信息处理***中的序列表生成模块根据目标点和电子地图上显示的各个维修点之间的最优路径的远近，由近及远由序列表生成模块生成序列表，离目标点路程越近的维修点在序列表中的优先级越高，该序列表中维修点的排序为1到n，n≥1；排在1的维修点距离目标点的最优路径最近，优先级最高；

步骤三：所述信息处理***中的自动匹配模块按照生成的序列表的顺序，按优先级由高到低，依次对比各个维修点的工作条件，直至匹配到一个排序为m的维修点的工作条件满足预先的设定的匹配条件时，即停止检索，并将该维修点选为匹配点，n≥m≥1，所述匹配条件是维修点的空余维修车辆数目不为零且维修人员人数空余值不为零；

步骤四：在中心服务器选定匹配的维修点后，通过中心服务器向该维修点发送抢修信息信号，将目标点的地理位置和报修时间发送该维修点；

步骤五：维修点通过维修点终端收到抢修信息信号后检查本维修点的工作条件，如果维修点的实际工作条件与中心服务器的存储工作条件一致，完成抢修分配；如实际工作条件与中心服务器的存储工作条件不一致，则将该信号反馈中心服务器的自动匹配模块，自动匹配模块继续从排序为m+1的维修点开始沿序列表进行匹配检索，确定下一个匹配点后，重复步骤四和五，直至完成抢修分配。

步骤六：抢修工作结束后，维修点终端将抢修信息上传到中心服务器的存储模块进行存储，所说的步骤五中的抢修信息包括响应时间Δt、抢修时间T、抢修内容和用户满意度信息。

步骤七：信息处理***中的统计模块能够定时统计各个维修点的抢修信息，在Δt≤30分钟的前提下，根据该抢修信息对各个维修点的周工作饱和度进行统计，并据此调整维修点的人员量和工具量，饱和度大于1的，增加人员量和工具量使得饱和度趋近1，饱和度小于0.5的，减少人员量和工具量使得饱和度趋近1，所述周饱和度的计算公式是：A=ΣT/5X/8，ΣT是一周五天内所有车辆总的出勤时间，X是维修点的总的抢修车辆数目，响应时间为一次抢修中，完成抢修分配时间和维修队的出勤起始时间之差。

本发明通过路程的运算，建立序列表，使得哪一个维修点离目标点最近一目了然，根据路程的远近分配任务不仅节约维修的费用，也提高了维修的效率，使得浪费在路上的时间大大缩短；此外，由于各个维修点的工作情况不一样，有的繁忙，有的清闲，通过匹配检索可以使得繁忙的维修点直接被剔除出去，而让清闲的维修点工作起来，虽然路程可能远一点，但是响应的时间短，且大量避免有的维修点资源闲置浪费；再次，通过各个维修点周饱和度的统计，可以非常清楚的发现哪些点比较繁忙，对于高负荷工作和低负荷工作的维修点相互调整资源，使其都满负荷工作，尽量减少闲置现象。由于分配的过程都是自动控制，且一个地区的维修点有数，并不算多，因此，分配的速度非常快，一般在5s内分配结束；星型拓扑结构的网络的优点是控制简单，任何一站点只和中央节点相连接，因而介质访问控制方法简单，致使访问协议也十分简单；易于网络监控和管理；故障诊断和隔离容易；中央节点对连接线路可以逐一隔离进行故障检测和定位，单个连接点的故障只影响一个设备，不会影响全网；方便服务，中央节点可以方便地对各个站点提供服务和网络重新配置；最后，本方法设置了反馈步骤，便于应对突然状况，比如某条道路在某一时段出现戒严或交通事故，导致该路不通，从而使得被选中的维修点根本无法去目标点进行维修，这时，虽然工作条件看似许可，有人有车，但是，实际上无法维修，这种情况下，即可以重新分配其他维修点，保证维修工作的顺利进行。

其中，本发明中所说的用户电话***包括由电力***远程报修站（95598远程报修站）和一个以上的用户电话终端组成的星型拓扑网络结构，现有的95598远程报修站不仅已经使用成熟，而且性能稳定，直接用于采集报修信号非常便捷。

假设一个地区总共有维修点A、维修点B和维修点C，每个维修点配备车辆３辆，每辆车配置一名司机和两个电工，那么工作过程如下：

步骤一：通过用户电话***采集待报修的信息，并将该信息上传到配网总站的中心服务器；用户电话***和每一个维修点终端均通过网络连接中心服务器，形成星型拓扑结构网络，各个维修点终端分别通过网络实时传递该维修点工作条件信息至中心服务器的存储模块存储，所述工作条件信息包括：维修点的空余维修车辆数目、维修人员人数空余值；

步骤二：序列表生成模块根据目标点D和电子地图上显示的各个维修点之间的最优路径的远近，由近及远生成序列表，即该序列表为维修点B、维修点A、维修点C，这表示维修点B离目标点D最近，维修点C离目标点D最远；

步骤三：所述中心服务器的自动匹配模块按照生成的序列表的顺序，首先检索维修站B的工作条件，发现该维修站剩余车辆数为1，而剩余人员数目为0，不满足预先设定的车辆数和人员数都大于等于一的要求，于是向下检索维修点A的工作条件，发现维修点A的剩余车辆数为1，剩余人员数目为２，符合工作条件，于是***将任务分配给该匹配的维修点A；

步骤四：在中心服务器选定匹配的维修点后，通过中心服务器向维修点A发送抢修信号，将目标点的地理位置和报修时间发送该维修点；

步骤五：维修点A收到分配的维修任务，开始分配出工任务，发现因为今天一名驾驶员休假，导致剩余的两个人员都是维修工人，没有一个是驾驶员，无法开车，因此，实际并不满足出工条件，于是通过该维修站的服务器将无法成功匹配的信号反馈中心服务器的自动匹配模块，自动匹配模块继续检索最后一个维修点C的工作信号，发现符合工作条件后，将抢修的信息重发维修点C，维修点C收到分配的维修任务，开始分配出工任务，五分钟后，抢修车带着３名抢修人员出发前往目标点D进行抢修；

步骤六：抢修工作结束后，维修点C将抢修信息上传到中心服务器的存储单元经行存储，所述抢修信息包括响应时间Δt＝５分钟、抢修时间T＝２小时、抢修内容和用户满意度信息；

步骤七：统计模块定时统计各个维修点的抢修信息，在Δt≤30分钟的前提下，根据该抢修信息对各个维修点的周工作饱和度进行统计，并据此调整维修点的人员量和工具量，饱和度大于1的，增加人员量和工具量使得饱和度趋近1，饱和度小于0.5的，减少人员量和工具量使得饱和度趋近1，所述周饱和度的计算公式是：A=ΣT/5X/8，ΣT是一周五天内所有车辆总的出勤时间，X是维修点的总的抢修车辆数目，响应时间为一次抢修中，完成抢修分配时间和维修队的出勤起始时间之差。统计结果表明，维修站A一周内，三辆车一共15次出勤，每次出勤时间在1小时到2小时不等，统计总共出勤时间是20小时整，所谓的出勤时间就是指车辆开出维修点到车辆抢修完开回维修点的时间，那么按照公式A＝20/15/8=0.166，可知，该维修点的车辆每天的工作时间远远小于8小时的工作时间，因此维修站A是不饱和的闲置状态，应当减少人员和车辆到只有一辆车辆，其A=20/5/8=0.5，刚好符合最低要求，如果该点的工作量再小，就可以取消该工作点，让周边的工作点取代其工作；维修站B一周内，三辆车一共65次出勤，每次出勤时间在1小时到2小时不等，统计总共出勤时间是120小时整，那么按照公式A＝120/15/8=1，该站正好满负荷工作，无需增加减少人员和装备；维修站C一周内，三辆车一共70次出勤，每次出勤时间在1小时到2小时不等，统计总共出勤时间是125小时整，那么按照公式A＝125/15/8＞1，该站需增加人员和装备，保证员工每日工作不高于8小时。

Claims (8)

1.一种星型网络拓扑结构，其特征在于：包括位于各个维修点的维修点终端，位于配网总站的中心服务器以及位于用户所在位置的用户电话***，所述用户电话***与每一个所述维修点终端均通过网络连接中心服务器形成星型拓扑结构网络，所述用户电话***能够将采集到的待报修信息上传到中心服务器内，所述中心服务器内具有存储模块、电子地图模块以及信息处理***，各个维修点终端分别通过网络实时传递该维修点工作条件信息至中心服务器的存储模块存储，中心服务器能够将采集到的报修信息进行处理并根据存储模块所存储的维修点工作条件信息以及电子地图所显示的位置信息对比后进行分配。

2.按照权利要求1所述的星型网络拓扑结构，其特征在于：所述信息处理***包括自动匹配模块、统计模块和序列表生成模块。

3.按照权利要求1所述的星型网络拓扑结构，其特征在于：所述工作条件信息包括：维修点的空余维修车辆数目、维修人员人数空余值。

4.一种基于权利要求3所述的星型网络拓扑结构的配网抢修方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：通过用户电话***采集用户的待报修信息，并将该报修信息上传到中心服务器；各个维修点终端分别通过网络实时传递该维修点工作条件信息至中心服务器的存储模块存储；

步骤二：信息处理***中的序列表生成模块根据目标点和电子地图上显示的各个维修点之间的最优路径的远近，由近及远由序列表生成模块生成序列表，离目标点路程越近的维修点在序列表中的优先级越高，该序列表中维修点的排序为1到n，n≥1；

步骤三：所述信息处理***中的自动匹配模块按照生成的序列表的顺序，按优先级由高到低，依次对比各个维修点的工作条件，直至匹配到一个排序为m的维修点的工作条件满足预先的设定的匹配条件时，即停止检索，并将该维修点选为匹配点，n≥m≥1，所述匹配条件是维修点的空余维修车辆数目不为零且维修人员人数空余值不为零；

步骤四：在中心服务器选定匹配的维修点后，通过中心服务器向该维修点发送抢修信息信号，将目标点的地理位置和报修时间发送该维修点；

步骤五：维修点通过维修点终端收到抢修信息信号后检查本维修点的工作条件，如果维修点的实际工作条件与中心服务器的存储工作条件一致，完成抢修分配；如实际工作条件与中心服务器的存储工作条件不一致，则将该信号反馈中心服务器的自动匹配模块，自动匹配模块继续从排序为m+1的维修点开始沿序列表进行匹配检索，确定下一个匹配点后，重复步骤四和五，直至完成抢修分配。

5.按照权利要求4所述的星型网络拓扑结构的配网抢修方法，其特征在于：所述步骤五中的抢修信息包括响应时间Δt、抢修时间T、抢修内容和用户满意度信息。

6.按照权利要求5所述的星型网络拓扑结构的配网抢修方法，其特征在于：抢修工作结束后，维修点终端将抢修信息上传到中心服务器的存储模块进行存储。

7.按照权利要求6所述的星型网络拓扑结构的配网抢修方法，其特征在于：所述信息处理***中的统计模块能够定时统计各个维修点的抢修信息，在Δt≤30分钟的前提下，根据该抢修信息对各个维修点的周工作饱和度进行统计，并据此调整维修点的人员量和工具量。

8.按照权利要求7所述的星型网络拓扑结构的配网抢修方法，其特征在于：所述用户电话***包括由电力***远程报修站和一个以上的用户电话终端组成的星型拓扑网络结构。