CN112288180A - 一种配网维修工单综合派单方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种配网维修工单综合派单方法及***,所述方法包括如下步骤:获取配网维修工单的派单因素;对所有的配网维修工单的派单因素进行分类;根据分类结果计算每个维修工对应的每类派单因素的权重解;根据每类派单因素的权重解计算每个维修工对应的权重解;获取所有维修工对应的权重解中的最大值,即派单最优解;根据派单最优解对配网维修工进行派单。本发明通过信息化的方案,可以使整个配抢、维修流程在整个信息化管理过程中更为顺畅,为整个配抢工作带来实质化的改进。
Description
技术领域
本发明涉及电力配网维修领域,具体涉及一种配网维修工单综合派单方法及***。
背景技术
目前信息化在我国的重要性已经不言而喻,各行各业都在开始业务信息化。对于电网而言,智能化和信息化是电网发展的必然趋势。在电网业务中,其中配抢业务在电网的整体业务中占据了极高的比例,同时配抢业务也是电网业务服务工作的重要指标。然而现在的配抢工作信息化程度依然很低,对于传统的配抢业务***中,维修单的派单目前还主要集中在人工派单为主,部分供电网公司的配抢业务也是单纯的以单一指标进行派单和维修,缺乏科学的计算和指导,在实际的工作过程中存在较多的劣势。
例如,在派单的算法中,主要还是依赖于维修人员的定位数据,也就是单纯的只是维修人员距离故障点的距离作为因素进行派单。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明的目的在于提供一种配网维修工单综合派单方法及***,以解决现有技术中存在的配抢工作信息化程度依然很低的问题。
为达到上述目的,本发明采用的技术方案为:
一种配网维修工单综合派单方法,包括如下步骤:
获取配网维修工单的派单因素;
对所有的配网维修工单的派单因素进行分类;
根据分类结果计算每个维修工对应的每类派单因素的权重解;
根据每类派单因素的权重解计算每个维修工对应的权重解;
获取所有维修工对应的权重解中的最大值,即派单最优解;
根据派单最优解对配网维修工进行派单。
进一步的,对所有的配网维修工单的派单因素进行分类,包括将派单因素划分为核心派单因素和非核心派单因素;所述核心派单因素包括:维修人员到达故障地时间、维修人员同类问题解决时间、维修人员当前接单数量、维修故障类别、维修故障优先原则、维修故障紧急级别、维修故障难度级别;所述非核心派单因素包括维修人员维修技能水平、维修人员技能熟练度、维修人员擅长领域、维修人员当日工作量、维修人员当前任务状态。
进一步的,根据分类结果计算每个维修工对应的每类派单因素的权重解,包括通过序关系分析法获取核心派单因素的权重解和通过随机梯度下降算法获取非核心派单因素的权重解。
进一步的,通过序关系分析法获取核心派单因素的权重解,包括:
通过序关系分析法对所有核心派单因素进行排序;
根据排序结果对核心派单因素进行赋值得到权重系数;
将每个核心派单因素的权重系数和因素值相乘;
将所有核心派单因素的权重系数和因素值相乘后相加得到核心派单因素的权重解。
进一步的,通过随机梯度下降算法获取非核心派单因素的权重解,包括:
根据SGD算法获取非核心派单因素的权重系数;
将每个非核心派单因素的权重系数和因素值相乘;
将所有非核心派单因素的权重系数和因素值相乘后相加得到非核心派单因素的权重解。
进一步的,每个维修工对应的权重解的计算公式如下:
V=θ1*Vss2+θ2*Vss4;
其中,V为每个维修工对应的权重解;θ1为核心派单因素对应的参数值;Vss2为核心派单因素的权重解;θ2为非核心派单因素对应的参数值;Vss4为非核心派单因素的权重解。
一种配网维修工单综合派单***,所述***包括:
第一获取模块:用于获取配网维修工单的派单因素;
分类模块:用于对所有的配网维修工单的派单因素进行分类;
第一计算模块:用于根据分类结果计算每个维修工对应的每类派单因素的权重解;
第二计算模块:用于根据每类派单因素的权重解计算每个维修工对应的权重解;
第二获取模块:用于获取所有维修工对应的权重解中的最大值,即派单最优解;
派单模块:用于根据派单最优解对配网维修工进行派单。
一种配网维修工单综合派单***,所述***包括处理器和存储介质;
所述存储介质用于存储指令;
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行上述所述方法的步骤。
计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现上述所述方法的步骤。本发明与现有技术相比,具有如下有益效果:
本发明结合实用性、指导性、经济性等角度,结合行业规范和操作确认维修工单的派单因素,通过序关系分析法以及SGD计算方法,确定派单因素的权重解,因此具有较高的可信性和可行性;根据每类派单因素的权重解计算每个维修工对应的权重解并根据每个维修工对应的权重解对配网维修工进行派单,相对于人为的直观指定方式,具有很大的改进,提高了方案的信息化程度,使整个配抢、维修流程在整个信息化管理过程中更为顺畅,为整个配抢工作带来实质化的改进。
附图说明
图1为算法流程图;
图2为派单因素结构图。
具体实施方式
以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
一种配网维修工单综合派单方法,该方法利用专家系数评定法和机器学习随机梯度下降算法得到最优解。首先通过分析维修工作中的具体实践和工作,建立派单调度的核心因素和非核心因素。然后对核心因素采用序关系分析法确定各个核心因素的权重系数,从而获取核心因素的最优解。其次,使用机器学习的随机梯度下降算法,对非核心因素求出最优解。最后由两个解得到派单调度的结果,为维修工作提供指导。
如图1、图2所示,本发明一种配网维修工单综合派单方法,包括如下步骤:
步骤SS1:对所有的配网维修工单的派单因素进行分类,划分为核心派单因素和非核心派单因素。其中核心派单因素包括:维修人员到达故障地时间、维修人员同类问题解决时间、维修人员当前接单数量、维修故障类别、维修故障优先原则(距离优先原则、技能优先原则)、维修故障紧急级别、维修故障难度级别;非核心派单因素包括:维修人员维修技能水平、维修人员技能熟练度、维修人员擅长领域、维修人员当日工作量、维修人员当前任务状态,这五个因素,主要是维修人员本身的评价指标,并不直接影响于故障维修,但是在实际工作过程中又是不可忽略的因素。
维修人员到达故障点时间反映的是服务及时性,以及恢复故障的时效性,因此是***中极为重要的指标因素;维修人员同类问题解决时间、维修人员当前接单数量这两个因素是维修人员实际解决问题的能力和可能的产生影响的因素,所以作为维修人员本身的关注点因素;维修故障类别、维修故障优先原则、维修故障紧急级别、维修故障难度级别,这四个因素都是维修故障的属性因素,这些因素直接决定了维修的难度、维修的范围、应该采取的维修流程,以及维修的规范操作等信息,所以是维修过程中极为重要的因素,在维修单委派过程中,是一定不能忽略的因素,所以同属于核心派单因素。
步骤SS2:对于核心派单因素,使用序关系分析法确定派单中每个维修工对应的核心派单因素的权重系数。
步骤SS3:依据SS2的每个维修工派单中核心派单因素的权重系数和各核心派单因素对应的因素值计算得到核心派单因素的权重解。
步骤SS4:对于非核心派单因素,使用机器学习的随机梯度下降算法得出每个维修工对应的非核心派单因素的权重解。
步骤SS5:根据步骤SS3的核心派单因素的权重解和步骤SS4的非核心派单因素的权重解,经过加权计算从而获得每个维修工对应的权重解,根据每个维修工对应的权重解获取最后的派单结果,即派单给哪位维修人员。在步骤SS2中,对核心派单因素使用序关系分析法确定派单中核心派单因素的权重系数的时候,主要方式如下:
首先确定各个因素对于配抢、维修工作重要性的序关系,如下公式:
其中,评价指标x1,x2,……,xm之间按“>”确定序关系。这里的表示{xi}按序关系“>”排序顺序后的第i个评价因素(i=1,2,…m),对核心派单因素进行评定,过程如下,在因素指标集{x1,x2,…xm}中选出认为最重要的指标,标记为然后再剩下的m–1个指标中选出最重要的,标记为以此类推,直到确认所有核心派单因素的序关系,如下:维修故障优先原则(距离优先原则、技能优先原则)>维修故障紧急级别>维修人员到达故障地时间>维修故障难度级别>维修故障类别>维修人员同类问题解决时间>维修人员当前接单数量;
表1:赋值参考表
依据赋值参考表赋值计算核心派单因素的权重系数,因为因素过多,我们这里使用维修故障优先原则、维修故障紧急级别、维修人员同类问题解决时间,三个参数进行说明:
因此可以得到:r2r3r4=2.688,r3r4=2.24,r4=1.4
所以:r2r3r4+r3r4+r4=6.328
其他指标也以上的方法处理,可以得到所有的核心派单因素的权重系数如下表:
这些是权重系数的确认,具体的每个核心派单因素对应的因素值,需要维修人员使用一样的参数标准,并将其做归一化处理,数值介于0~1之间。将所有核心派单因素的权重系数和因素值相乘后相加即可得到核心派单因素的权重解。
在步骤SS4中,对于非核心派单因素,使用机器学习的随机梯度下降算法,方法如下:
从历史派单数据中,选取有效合格的派单数据,然后从其他***、专家调研、相互评价等多途径,从维修人员维修技能水平、维修人员技能熟练度、维修人员擅长领域、维修人员当日工作量获取非核心派单因素的评价指标值,然后使用SGD算法进行训练,以此来得到非核心派单因素的权重系数。得到是权重系数以后,在新任务维修工单到达时,将权重系数和每个非核心派单因素对应的因素值相乘,将所有非核心派单因素的权重系数和因素值相乘后相加得到非核心派单因素的权重解。
在得到步骤SS3和SS4的权重解后,设置核心派单因素对应的参数值θ1和非核心派单因素对应的参数值θ2,根据参数值计算每个维修工对应的权重解。这两个参数θ1,θ2由***设置,取决于时间派单过程中的经验修正,设置为θ1为0.3,θ2为0.7。
最终得到派单中每个维修工对应的权重解:V=θ1*Vss2+θ2*Vss4;Vss2为核心派单因素的权重解;Vss4为非核心派单因素的权重解。获取所有维修工对应的权重解中的最大值,即派单最优解;根据派单最优解对配网维修工进行派单。
本发明参考维修人员在实际工作中的方式方法,以公司操作规范和制度为基础,调研工作中的实际情况和考核指标,总结出两类因素,具有很好的指导性和实践性。在实际的工作中也能很好的贴合。通过专家评价的方式确定系数,得到的系数指标体系更具有权威性。同时采用机器学习获取的评价结果也具有良好的适用性,可以很好的指导各种类型的维修工作。
本发明从公司业务出发,结合每个实际维修人员的经验和实际情况,总结出配抢派单中两大主要因素:核心因素和非核心因素。同时,利用机器学***原则,为配电网的配抢工作提供了可靠、可信、可行的指导方法。
一种配网维修工单综合派单***,所述***包括:
第一获取模块:用于获取配网维修工单的派单因素;
分类模块:用于对所有的配网维修工单的派单因素进行分类
第一计算模块:用于根据分类结果获取每个维修工对应的每类派单因素的权重解;
第二计算模块:用于根据每类派单因素的权重解计算每个维修工对应的权重解;
第二获取模块:用于获取所有维修工对应的权重解中的最大值,即派单最优解;
派单模块:用于根据派单最优解对配网维修工进行派单。
一种配网维修工单综合派单***,所述***包括处理器和存储介质;
所述存储介质用于存储指令;
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行上述所述方法的步骤。
计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现上述所述方法的步骤。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上仅为本发明的实施例而已,并不用于限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均包含在申请待批的本发明的权利要求范围之内。
Claims (9)
1.一种配网维修工单综合派单方法,其特征在于,包括如下步骤:
获取配网维修工单的派单因素;
对所有的配网维修工单的派单因素进行分类;
根据分类结果计算每个维修工对应的每类派单因素的权重解;
根据每类派单因素的权重解计算每个维修工对应的权重解;
获取所有维修工对应的权重解中的最大值,即派单最优解;
根据派单最优解对配网维修工进行派单。
2.根据权利要求1所述的一种配网维修工单综合派单方法,其特征在于,对所有的配网维修工单的派单因素进行分类,包括将派单因素划分为核心派单因素和非核心派单因素;所述核心派单因素包括:维修人员到达故障地时间、维修人员同类问题解决时间、维修人员当前接单数量、维修故障类别、维修故障优先原则、维修故障紧急级别、维修故障难度级别;所述非核心派单因素包括维修人员维修技能水平、维修人员技能熟练度、维修人员擅长领域、维修人员当日工作量、维修人员当前任务状态。
3.根据权利要求2所述的一种配网维修工单综合派单方法,其特征在于,根据分类结果计算每个维修工对应的每类派单因素的权重解,包括通过序关系分析法获取核心派单因素的权重解和通过随机梯度下降算法获取非核心派单因素的权重解。
4.根据权利要求3所述的一种配网维修工单综合派单方法,其特征在于,通过序关系分析法获取核心派单因素的权重解,包括:
通过序关系分析法对所有核心派单因素进行排序;
根据排序结果对核心派单因素进行赋值得到权重系数;
将每个核心派单因素的权重系数和因素值相乘;
将所有核心派单因素的权重系数和因素值相乘后相加得到核心派单因素的权重解。
5.根据权利要求3所述的一种配网维修工单综合派单方法,其特征在于,通过随机梯度下降算法获取非核心派单因素的权重解,包括:
根据SGD算法获取非核心派单因素的权重系数;
将每个非核心派单因素的权重系数和因素值相乘;
将所有非核心派单因素的权重系数和因素值相乘后相加得到非核心派单因素的权重解。
6.根据权利要求1所述的一种配网维修工单综合派单方法,其特征在于,每个维修工对应的权重解的计算公式如下:
V=θ1*Vss2+θ2*Vss4;
其中,V为每个维修工对应的权重解;θ1为核心派单因素对应的参数值;Vss2为核心派单因素的权重解;θ2为非核心派单因素对应的参数值;Vss4为非核心派单因素的权重解。
7.一种配网维修工单综合派单***,其特征在于,所述***包括:
第一获取模块:用于获取配网维修工单的派单因素;
分类模块:用于对所有的配网维修工单的派单因素进行分类;
第一计算模块:用于根据分类结果计算每个维修工对应的每类派单因素的权重解;
第二计算模块:用于根据每类派单因素的权重解计算每个维修工对应的权重解;
第二获取模块:用于获取所有维修工对应的权重解中的最大值,即派单最优解;
派单模块:用于根据派单最优解对配网维修工进行派单。
8.一种配网维修工单综合派单***,其特征在于,所述***包括处理器和存储介质;
所述存储介质用于存储指令;
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据权利要求1-6任一项所述方法的步骤。
9.计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现权利要求1-6任一项所述方法的步骤。
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