CN113971486A - 一种基于人工智能算法的电力巡检车调度方法及系统 - Google Patents

一种基于人工智能算法的电力巡检车调度方法及系统 Download PDF

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Abstract

本公开提供了一种基于人工智能算法的电力巡检车调度方法及系统，包括：获取等候上车巡检人员的相关信上车息和巡检人员的下车信息；依据等候上车巡检人员的相关信息、巡检人员的下车信息和预设的人工智能调度预测模型，得到电力巡检车的调度方案；其中，所述人工智能调度预测模型根据巡检人员的相关信息预测等候上车巡检人员数量和巡检人员的下车点，并根据预测结果动态调控发车时间和频次；本公开通过电力巡检控制中心根据数字化电力巡检站台上传数据，可以提前预判每个站台的等候巡检人数，从而根据人数动态调控发车时间和频次；以及，通过预测出巡检人员的可能下车点，实现二次优化电力巡检路线的运行数据，实现了电力巡检车智慧调度的目的。

Description

一种基于人工智能算法的电力巡检车调度方法及系统
技术领域
本公开属于智能调度技术领域，尤其涉及一种基于人工智能算法的电力巡检车调度方法及系统。
背景技术
现有电力巡检车运行时间是按照一定时间间隔发车；其中：早晚上班电力巡检高峰期，电力巡检车发车时间会间隔短，非上班电力巡检高峰期电力巡检车发车间隔会长；时间间隔的判断完全基于运行人员的主观判断，缺乏数据依据。早晚电力巡检高峰期，巡检人员任务重，往返需求迫切，此时间段内大家对时间比较敏感；现有的电力巡检车乘车模式为在车门入口刷卡乘车，增加了大家等候时间。
本公开发明人发现，现有的电力巡检车调度方法存在以下问题：进行调度时缺乏数据依据或完全基于运行人员的主观判断的调度方式，造成电力巡检高峰时间电力巡检车巡检等待时间长，造成巡检人员无法按时到达巡检设备，即人未按时达到设备；非电力巡检高峰时间，电力巡检车运行周期缩短，而运行巡检人员因未完成巡检任务，导致电力巡检车无法按时承载巡检人员，造成人员和车辆资源浪费。
发明内容
本公开为了解决上述问题，提出了一种基于人工智能算法的电力巡检车调度方法及系统，本公开通过电力巡检控制中心根据数字化电力巡检站台上传数据，可以提前预判每个站台的等候巡检人数，从而根据人数动态调控发车时间和频次；以及，通过预测出巡检人员的可能下车点，实现二次优化电力巡检路线的运行数据，实现了电力巡检车智慧调度的目的。
为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：
第一方面，本公开提供了一种基于人工智能算法的电力巡检车调度方法，包括：
获取等候上车巡检人员的相关信上车息和巡检人员的下车信息；
依据等候上车巡检人员的相关信息、巡检人员的下车信息和预设的人工智能调度预测模型，得到电力巡检车的调度方案；
其中，所述人工智能调度预测模型根据巡检人员的相关信息预测等候上车巡检人员数量和巡检人员的下车点，并根据预测结果动态调控发车时间和频次。
进一步的，所述巡检人员的相关信息至少包括巡检人员数量、巡检任务和巡检地点。
进一步的，所述调度方案为电力巡检车的运行里程账单。
进一步的，对获取的巡检人员的相关信息进行边缘计算和数据加密。
进一步的，对获取的巡检人员的相关信息进行边缘计算和数据加密包括：
获取巡检人员的身份信息；
依据身份信息，对巡检人员进行计数和巡检任务匹配；通过身份信息触发逻辑运算，当获取到巡检人员的下车信息后，逻辑运算终止，并将身份信息进行加密和封装；
加密后的信息在通过人工智能模型中，通过大数据分析方法，得到巡检人员的乘坐规律和不同巡检地点的下车人数预估。
进一步的，对不能获取的巡检人员的下车信息，按照电力巡检路线最长运行周期计算。
进一步的，根据每个巡检人员的下车信息来判断是否终止对该巡检人员相关信息的预测处理。
第二方面，本公开还提供了一种基于人工智能算法的电力巡检车调度系统，包括数据采集模块和调度方案预测模块；
所述数据采集模块，被配置为：获取等候上车巡检人员的相关信上车息和巡检人员的下车信息；
所述调度方案预测模块，被配置为：依据等候上车巡检人员的相关信息、巡检人员的下车信息和预设的人工智能调度预测模型，得到电力巡检车的调度方案；
其中，所述人工智能调度预测模型根据巡检人员的相关信息预测等候上车巡检人员数量和巡检人员的下车点，并根据预测结果动态调控发车时间和频次。
第三方面，本公开还提供了一种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了第一方面所述的基于人工智能算法的电力巡检车调度方法的步骤。
第四方面，本公开还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现了第一方面所述的基于人工智能算法的电力巡检车调度方法的步骤。
与现有技术相比，本公开的有益效果为：
本公开通过电力巡检控制中心根据数字化电力巡检站台上传数据，可以提前预判每个站台的等候巡检人数，从而根据人数动态调控发车时间和频次；以及，通过预测出巡检人员的可能下车点，实现二次优化电力巡检路线的运行数据，实现了电力巡检车智慧调度的目的；通过智调度，避免了巡检人员无法按时到达巡检设备以及电力巡检车无法按时承载巡检人员的问题；保证对巡检人员和巡检车辆的资源利用率。
附图说明
构成本实施例的一部分的说明书附图用来提供对本实施例的进一步理解，本实施例的示意性实施例及其说明用于解释本实施例，并不构成对本实施例的不当限定。
图1为本公开实施例1的实现流程图；
图2为本公开实施例1的流程图；
图3为本公开实施例1的边缘计算和数据加密功能的示意图；
图4为本公开实施例1的边缘计算器内逻辑运行程序；
图5为本公开实施例2的实际工作情况。
具体实施方式：
下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
实施例1：
本实施例提供了一种基于人工智能算法的电力巡检车调度方法，包括：
获取等候上车巡检人员的相关信上车息和巡检人员的下车信息；
依据等候上车巡检人员的相关信息、巡检人员的下车信息和预设的人工智能调度预测模型，得到电力巡检车的调度方案；
其中，所述人工智能调度预测模型根据巡检人员的相关信息预测等候上车巡检人员数量和巡检人员的下车点，并根据预测结果动态调控发车时间和频次。
具体的，所述巡检人员的相关信息至少包括巡检人员数量、巡检任务和巡检地点；所述调度方案为电力巡检车的运行里程账单；对获取的巡检人员的相关信息进行边缘计算和数据加密；对不能获取的巡检人员的下车信息，按照电力巡检路线最长运行周期计算；根据每个巡检人员的下车信息来判断是否终止对该巡检人员相关信息的预测处理。
在本实施例中，获取等候上车巡检人员的相关信通过设置的数字化电力巡检站台实现，获取巡检人员的下车信息通过设置的数字化电力巡检刷卡机实现，人工智能调度预测模型被配置在设置的电力巡检控制系统枢纽中心；具体实现过程为：
在本实施中，所述数字化电力巡检站台的作用是获取等候上车的巡检人员的相关信息，并将信息通过有线方式上传至电力巡检控制系统枢纽中心；对现有的电力巡检地点进行数字化改造，巡检地点内安装具有边缘计算和数据加密功能的刷卡机，巡检人员在上车之前在刷卡机上预刷卡；刷卡机将获取的巡检人员的相关信息，包括数量、巡检任务和巡检地点等；经过数据加密传输给电力巡检控制系统枢纽中心；同时，巡检人员可以通过数字化电力巡检站台获取电力巡检车的位置信息、巡检任务和巡检方案等问题。
在本实施中，所述数字化电力巡检车刷卡机的作用是获取巡检人员下车信息，并将信息通过无线通信方式上传至电力巡检控制系统枢纽中心；巡检人员在到达下车站点后，进行刷卡处理，从而终止周期计算逻辑；如果巡检人员下车忘记刷卡则按照该电力巡检路线最长运行周期计算。
在本实施中，所述电力巡检控制中心的作用是根据数字化电力巡检站台和数字化电力巡检刷卡机的信息生成运行里程账单；同时，基于上报的数据信息，一方面：电力巡检控制中心根据数字化电力巡检站台上传数据可以提前预判每个站台的等候巡检人数，从而根据人数动态调控发车时间、频次；另一方面：巡检人员的巡检任务是规律性事件，电力巡检控制，预测出巡检人员的可能下车点。基于上述信息可以二次优化电力巡检路线的运行数据，参与电力巡检车的智慧调度和运行策略优化环节。
在本实施例中，对获取的巡检人员的相关信息进行边缘计算和数据加密包括：获取巡检人员的身份信息；依据身份信息，对巡检人员进行计数和巡检任务匹配；通过身份信息触发逻辑运算，当获取到巡检人员的下车信息后，逻辑运算终止，并将身份信息进行加密和封装；加密后的信息在通过人工智能模型中，通过大数据分析方法，得到巡检人员的乘坐规律和不同巡检地点的下车人数预估；具体实现方式为：
具体的，巡检人员靠进刷卡机的时候，刷卡机的巡检人员信息读取模块首先工作，将巡检人员巡检人员的身份信息，读入刷卡机，在本实施例中巡检人员的身份信息为卡号；
如图3所示，边缘计算模块基于内部虚拟化存储空间通过执行内置程序具有计数、巡检任务和卡号记录功能；巡检人员刷卡触发逻辑运算程序，最终存储资源池内记录卡号信息；当该程序段收到电力巡检车信号后，触发逻辑运行程序终止模块，并将存储资源池内存储的卡号信息传递给数据加密模块进行封装处理；
为了保护巡检人员个人信息安全，通数据加密模块，把人数和卡号经过加密处理，然后通过上行链路上传至电力巡检控制系统枢纽中心，枢纽中心通过卡号经过大数据分析功能进一步分析巡检人员的乘坐规律，得到不同巡检地点的下车人数预估，最终给予电力巡检车的智慧调度平台给予信息支持。下行链路主要用于刷卡机的信息校准。
实施例2：
如图5所示，本实施例通过实际工作情况对实施例1中的方法进一步进行说明，具体为：
由图4可知，当该系统应用于单一电力巡检路线调控时，主要工作原理如下：当巡检人员在线路1上A站台的数字化电力巡检站台刷卡以后，电力巡检枢纽控制中心便获取了巡检人员的位置信息，然后经过数据算法，对巡检人员可能的下车地点给予预测，最终得出结论：巡检人员在线路1上D下车的概率为70％，在线路1、F下车的概率为30％；按照上述逻辑，可以准确的得到每一个站点上的巡检人员数量信息，从而为电力巡检车的发车时间等信息提供数据支撑。比如：在上班交通高峰期线路1巡检站台上的候车巡检人员数量多，便可及时减少发车时间增加发车次数。
由图4可知，当该系统用于辖区内多条电力巡检线路调控市，主要工作原理：根据单一电力巡检路线调控数据可以获取，同一时间内，不同线路(线路1、线路2、线路3和线路4)不同站点上的巡检人员密度。得到线路2上H和G站点人比较多，线路3上D和I站点人比较多，线路1上F站点人比较多。因此，基于以上信息可以对电力巡检车运行策略进行优化：增加线路2上H和G站点附近，线路1上D、E和F站点间的循环运行次数，减少发车时间，而其他部分站点可以保持现有发车频次不变；同时，鉴于线路3上G、D和I站点人比较多，因此增加线路3的运行次数，减少发车时间。更进一步的，通过对巡检人员数据的深度分析，增加从H、G、C、D、E、F和I站点间的临时加班车，减少资源浪费。
实施例3：
本实施例提供了一种基于人工智能算法的电力巡检车调度系统，包括数据采集模块和调度方案预测模块；
所述数据采集模块，被配置为：获取等候上车巡检人员的相关信上车息和巡检人员的下车信息；
所述调度方案预测模块，被配置为：依据等候上车巡检人员的相关信息、巡检人员的下车信息和预设的人工智能调度预测模型，得到电力巡检车的调度方案；
其中，所述人工智能调度预测模型根据巡检人员的相关信息预测等候上车巡检人员数量和巡检人员的下车点，并根据预测结果动态调控发车时间和频次
实施例4：
本实施例提供了一种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了实施例1所述的基于人工智能算法的电力巡检车调度方法的步骤。
实施例5：
本实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现了实施例1所述的基于人工智能算法的电力巡检车调度方法的步骤。
以上所述仅为本实施例的优选实施例而已，并不用于限制本实施例，对于本领域的技术人员来说，本实施例可以有各种更改和变化。凡在本实施例的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本实施例的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于人工智能算法的电力巡检车调度方法，其特征在于，包括：
获取等候上车巡检人员的相关信上车息和巡检人员的下车信息；
依据等候上车巡检人员的相关信息、巡检人员的下车信息和预设的人工智能调度预测模型，得到电力巡检车的调度方案；
其中，所述人工智能调度预测模型根据巡检人员的相关信息预测等候上车巡检人员数量和巡检人员的下车点，并根据预测结果动态调控发车时间和频次。
2.如权利要求1所述的一种基于人工智能算法的电力巡检车调度方法，其特征在于，所述巡检人员的相关信息至少包括巡检人员数量、巡检任务和巡检地点。
3.如权利要求1所述的一种基于人工智能算法的电力巡检车调度方法，其特征在于，所述调度方案为电力巡检车的运行里程账单。
4.如权利要求1所述的一种基于人工智能算法的电力巡检车调度方法，其特征在于，对获取的巡检人员的相关信息进行边缘计算和数据加密。
5.如权利要求4所述的一种基于人工智能算法的电力巡检车调度方法，其特征在于，对获取的巡检人员的相关信息进行边缘计算和数据加密包括：
获取巡检人员的身份信息；
依据身份信息，对巡检人员进行计数和巡检任务匹配；通过身份信息触发逻辑运算，当获取到巡检人员的下车信息后，逻辑运算终止，并将身份信息进行加密和封装；
加密后的信息在通过人工智能模型中，通过大数据分析方法，得到巡检人员的乘坐规律和不同巡检地点的下车人数预估。
6.如权利要求5所述的一种基于人工智能算法的电力巡检车调度方法，其特征在于，对不能获取的巡检人员的下车信息，按照电力巡检路线最长运行周期计算。
7.如权利要求1所述的一种基于人工智能算法的电力巡检车调度方法，其特征在于，根据每个巡检人员的下车信息来判断是否终止对该巡检人员相关信息的预测处理。
8.一种基于人工智能算法的电力巡检车调度方法，其特征在于，包括数据采集模块和调度方案预测模块；
所述数据采集模块，被配置为：获取等候上车巡检人员的相关信上车息和巡检人员的下车信息；
所述调度方案预测模块，被配置为：依据等候上车巡检人员的相关信息、巡检人员的下车信息和预设的人工智能调度预测模型，得到电力巡检车的调度方案；
其中，所述人工智能调度预测模型根据巡检人员的相关信息预测等候上车巡检人员数量和巡检人员的下车点，并根据预测结果动态调控发车时间和频次。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，用于指纹图谱相似度计算，其特征在于，该程序被处理器执行时实现了如权利要求1-7任一项所述的基于人工智能算法的电力巡检车调度方法的步骤。
10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现了如权利要求1-7任一项所述的基于人工智能算法的电力巡检车调度方法的步骤。
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