[发明专利]一种智能检修计划优化编制系统和方法

说明书

技术领域

本发明属于检修计划技术领域，具体涉及一种智能检修计划优化编制系统和方法。

背景技术

智能的设备检修计划编制是未来智能电网的要求，现在国内外对检修计划优化问题有大量的研究，并针对不同的目标约束提出了不同的算法或建模方法。然而实施时却有巨大的困难，因为现实里的检修计划优化编制不是简简单单一个或两个目标或约束所能概括的，往往用某种方式编制出来的计划虽然达到了这项目标，却在另一项指标上表现异常差劲，于是又不得不手动编制修改，耗费大量人力精力。

而且对于我国来说，电力事业的飞速发展往往使对应一个地区的算法很快就失效，有些算法甚至还没有调整成为最佳最契合的算法前就因为大量新设备或新线路的引进失去效用。此时要实时根据现实情况开发新的算法往往会浪费大量人力精力，而引入一种可扩展可学习的智能编制系统成为当务之急。

发明内容

为了克服上述现有技术的不足，本发明提供一种智能检修计划优化编制系统和方法，智能的根据目标约束和数据规模类型的算法筛选和匹配，并且通过多次使用后，可以从积累的大量的算法储备中根据用户的手段调整以及历史评级筛选出满足特定用户的需求。而且在长时间的使用后，针对不同情况下的不同算法选择和参数预设也会被积累下来，智能检修计划优化编制系统也会越来越适应各种动态变化的环境和要求。

为了实现上述发明目的，本发明采取如下技术方案：

提供一种智能检修计划优化编制系统，所述系统包括模算筛选模块、评价评级模块、模型算法库模块和目标约束库模块；所述模算筛选模块从所述模型算法库模块中取得评级信息和该评级信息对应的算法和模型，并对所述评级信息进行筛选，选出评级最高的算法进行优化编制运算，用户通过所述评价评级模块将优化编制运算结果进行评级，并将评级结果存储于所述模型算法库模块或目标约束库模块中。

所述模算筛选模块自动根据不同环境要求选择不同优化算法或模型，其从评级信息中取出能够满足环境要求的算法，并从中选出评级最高的算法进行优化编制运算，若评级信息中没有满足环境要求的信息，则反馈给操作者要求其预设。

在导入运算结果出具后，所述评价评级模块根据对优化编制运算结果的精确性或准确性为标准，或以耗费时间或资源量为标准对此次优化编制运算的满意度进行评价评级。

评级评价与用户权限挂钩，若某用户多次异常评级或预设将改变针对他本人的算法评级信息；且如果多目标优化编制运算结果不成功，最后通过调整环境参数完成优化编制运算并且导入运算结果满意，则由评价评级模块记录该用户对该环境下的多目标重心偏向并记录在目标约束库模块中，若下次出现同样的情形将自动调整多目标重心。

所述模型算法库模块不同的优化算法及模型进行存储，且用于存储优化算法及模型在不同环境要求下和不同用户下的评级信息；用户手动预设或扩展模型算法库模块的内容。

所述目标约束库模块用于不同种类目标或约束对象化存储，且提供由用户选择设置多条件不同程度下的信息，并将设置好的目标或约束作为条件送入模算筛选模块中进行筛选，然后进行优化编制运算。

所述模型算法库模块和目标约束库模块均可扩展，所述评价评级模块记录用户对多目标下平衡点的选择。

同时提供一种智能检修计划优化编制方法，所述方法包括以下步骤：

步骤1：建立用于对不同的优化算法及模型、优化算法及模型在不同环境要求下和不同用户下的评级信息进行存储的目标约束库模块和模型算法库模块；

步骤2：再次优化编制的过程中，模算筛选模块根据此次编制的输入信息从模型算法库模块中选择评级最高的算法进行优化编制运算；

步骤3：优化编制运算完成后，由用户通过所述评价评级模块对优化编制运算结果进行评级，若优化编制运算结果满意，则提高优化算法及模型的评级，若优化编制运算结果不满意，则优化算法及模型的评级。

所述输入信息包括目标、约束、周期长度、数据类型和数据规模。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

1.利用约束和目标统一建模使多目标平衡成为可能，然后再利用模算筛选系统提供最佳检修计划优化编制方法；

2.本发明提供的智能检修计划优化编制系统具备可扩展性，可将新开发的算法预设后存入该系统，也可以将新要求的目标或约束接口化后存入该系统，这样可以满足日益变化的电力设备检修需要；

3.具有人性化优点，会根据不同用户的使用进行适应，以满足不同用户的偏好，并且记忆这种偏好，以带来良好的体验；