一种基于工作量匹配和效用最优的工单智能化派工方法

    公开(公告)号:CN106779388B

    公开(公告)日:2019-01-22

    申请号:CN201611124532.1

    申请日:2016-12-08

    Abstract: 一种基于工作量匹配和效用最优的工单智能化派工方法,涉及一种派工方法。电力采集系统运维存在一方面现有运维能力不足,一方面派工粗放,造成了运维资源长期紧张等问题。本技术方案先根据所选择的派工单位,获取其派工区域内所有的异常工单,使用最短路径算法计算驻地到所有异常工单点的距离和各个异常工单点之间的距离;通过重复路径矩阵算法生成重复路径矩阵;通过扫描重复路径矩阵生成初步路线链表,并按照线路总紧急度进行降序排序,总紧急度高被优先派工;最后在初步路线基础上进行精细派工;使得每一个派工路线工作量即饱和又不超出规定工作量,并保证所派工路线上的异常点在空间位置上紧凑,总路径长度尽可能短,路线总紧急度尽可能高。

    一种采集异常维修时长计算方法

    公开(公告)号:CN106643765B

    公开(公告)日:2020-04-10

    申请号:CN201611125256.0

    申请日:2016-12-08

    Abstract: 本发明公开了一种采集异常维修时长计算方法,属于电力设备技术领域。目前采集运维工作中现场故障处理无法准确进行时长规划,导致故障处理效率低,无法及时、快速的解决问题。本发明把异常故障点的维修时长分为路径时长和现场维修时长。针对路径时长需要综合考虑异常故障点到运维驻地之间的距离、使用的交通工具、异常故障现场维修时长等因素,建立不同情况下的异常故障点处理时长模型。本发明对每个基础工作以及操作步骤进行详细、科学划分,并进行时长估算,较为准确的预估现场维修时长,使得故障现场处理工作流程化,保证合理的人力资源分配,故障处理效率高。

    一种基于间歇性故障的大数据分析方法

    公开(公告)号:CN106814268A

    公开(公告)日:2017-06-09

    申请号:CN201611125753.0

    申请日:2016-12-08

    CPC classification number: G01R31/00

    Abstract: 本发明公开了一种基于间歇性故障的大数据分析方法,属于电力设备技术领域。现有技术中异常紧急程度判断主要依靠人的经验和主观估算来进行派单处理,这种方法存在很大的不科学性和随意性,导致派工的浪费,耽误正常的派工,现在缺少一种科学、合理、准确的大数据分析方案。本发明首先确定采集异常紧急度的影响因子,影响因子包括间歇性故障。数据包括现场采集数据和工单流转数据,进而对大批量用户的用电量进行波动分析。分析影响因子并建立模型,把复杂的问题,系统化,层级化,简单化,提供一种切实可行的技术方案,识别区分影响因子,对紧急度有影响的纳入紧急度计算模型,否之,不纳入,避免派工的浪费。

    一种采集异常维修时长计算方法

    公开(公告)号:CN106643765A

    公开(公告)日:2017-05-10

    申请号:CN201611125256.0

    申请日:2016-12-08

    Abstract: 本发明公开了一种采集异常维修时长计算方法,属于电力设备技术领域。目前采集运维工作中现场故障处理无法准确进行时长规划,导致故障处理效率低,无法及时、快速的解决问题。本发明把异常故障点的维修时长分为路径时长和现场维修时长。针对路径时长需要综合考虑异常故障点到运维驻地之间的距离、使用的交通工具、异常故障现场维修时长等因素,建立不同情况下的异常故障点处理时长模型。本发明对每个基础工作以及操作步骤进行详细、科学划分,并进行时长估算,较为准确的预估现场维修时长,使得故障现场处理工作流程化,保证合理的人力资源分配,故障处理效率高。

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