本发明涉及电力技术领域，特别涉及一种用于电力通信的检修任务调度方法、装置及设备。
背景技术
电力通信网是电网安全生产的重要保障。电力通信网上承载了多种业务，包括电力系统的电网继网、指挥调度以及信息传输等业务。这些业务的运行情况关系到电网能否正常运行，因此，需要对电力通信网上的通信设备定期展开运维检修工作。
对电力通信网上的通信设备进行运维检修的过程是将电力通信网上的通信设备的检修工单上传到调度中心，然后由调度中心对根据检修工单对电力通信网上的通信设备进行检修作业。其中，检修工单包括需要进行检修的设备或复用段、检修设备期望检修的开始时间、最晚检修开始时间以及检修所需的持续时间等信息。但是，在调度中心接收到大量的检修工单后，不会对各个检修工单进行调度，因此，存在检修设备期望检修的开始时间比实际检修开始时间晚的情况，如此，如果调度中心的检修工单中存在多个检修设备的期望检修的开始时间比实际检修开始时间晚的情况，就会导致整个调度中心中检修工单的平均等待时间较长的问题，降低了检修工作的效率。
因此，如何降低整个调度中心中检修工单的平均等待时间以提高检修工作的效率是本领域技术人员需要解决的问题。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种用于电力通信网的检修任务调度方法、装置及设备，降低整个调度中心中检修工单的平均等待时间，从而提高了检修工作的效率。
为实现上述目的，本发明实施例提供了如下技术方案：
本发明实施例提供了一种用于电力通信网的检修任务人调度方法，包括：
确定电力通信网中检修工单的目标信息和与所述目标信息对应的优化目标函数；
根据所述目标信息和所述优化目标函数确定检修任务调度模型；
以预定义规则对所述检修任务调度模型求解以得到与所述优化目标函数对应的最短平均等待时长；
其中，所述检修工单为多个。
优选的，所述确定电力通信网中检修工单的目标信息和与所述目标信息对应的优化目标函数包括：
确定所述电力通信网中所述检修工单的数量、与所述检修工单对应的检修任务的期望开始时间和所述检修任务的实际开始时间；
根据所述检修工单的数量、所述检修任务的期望开始时间以及所述检修任务的实际开始时间确定所述优化目标函数。
优选的，所述根据所述目标信息和所述优化目标函数确定检修任务调度模型包括：
确定所述检修工单中受检设备承载的业务信息；
根据所述业务信息、所述检修工单的数量、所述检修任务的期望开始时间以及所述检修任务的实际开始时间确定约束条件；
根据所述约束条件和所述优化目标函数确定所述检修任务调度模型。
优选的，所述根据所述业务信息、所述检修工单的数量、所述检修任务的期望开始时间以及所述检修任务的实际开始时间确定约束条件包括：
确定所述检修任务的实际开始时间等于所述检修任务的期望开始时间为第一约束条件；
确定所述检修任务的实际开始时间处于第一预设值和第二预设值之间为第二约束条件，所述第一预设值小于所述第二预设值，所述第二预设值小于所述期望开始时间。
优选的，还包括：
确定所述受检设备承载的所述业务信息中的业务数量小于第三预设值为第三约束条件；
确定所述受检设备承载的所述业务信息中的业务进程与所述检修工单中的检修任务不互斥为第四约束条件；
确定所述检修工单中所述受检设备的所述检修任务不可中断为第五约束条件。
优选的，所述以预定义规则对所述检修任务调度模型求解以得到与所述优化目标函数对应的最短平均等待时长；
确定所述检修任务的数量、所述第一约束条件和所述第二约束条件；
根据所述检修任务的数量、所述第一约束条件和所述第二约束条件对各所述检修任务进行粒子编码得到多个粒子；
求解各所述粒子的适应度并从各所述适应度中确定目标适应度；
根据与所述目标适应度对应的目标粒子确定所述最短平均等待时长。
优选的，所述求解各所述粒子的适应度并从各所述适应度中确定目标适应度包括：
对各所述粒子进行初始化以得到各所述粒子的初始速度和初始位置；
根据各所述初始速度和各所述初始位置求解各所述粒子的第一适应度；
从各所述第一适应度中选取第一适应度大于目标阈值的粒子作为目标粒子；
对各所述目标粒子进行迭代得到第二适应度；
从各所述第二适应度中确定最大适应度，并将所述最大适应度作为所述目标适应度。
优选的，还包括：
确定所述检修任务调度模型中的约束条件的数量；
根据所述约束条件的数量确定惩罚函数；
利用所述惩罚函数和所述优化目标函数确定新的优化目标函数。
此外，本发明实施例还公开了一种用于电力通信网的检修任务调度装置，包括：
优化目标函数确定模块，用于确定所述电力通信网中检修工单的目标信息和与所述目标信息对应的优化目标函数；
检修任务调度模型确定模块，用于根据所述目标信息和所述优化目标函数确定检修任务调度模型；
优化目标函数求解模块，用于以预定义规则对所述检修任务调度模型求解以得到与所述优化目标函数对应的最短平均等待时长；
其中，所述检修工单为多个。
其次，本发明实施例还公开了一种用于电力通信网的检修任务调度设备，包括：
存储器，用于存储电力通信网的检修任务调度程序；
处理器，用于执行所述存储器中存储的电力通信网的检修任务调度程序以实现如上任一项所述的用于电力通信网的检修任务调度方法的步骤。
可见，本发明实施例公开的一种用于电力通信网的检修任务调度方法，首先确定电力通信网中检修工单的目标信息和与目标信息对应的优化目标函数，其中，检修工单为多个；然后根据目标信息和优化目标函数确定检修任务调度模型，以预定义规则对检修任务调度模型求解得到与优化目标函数对应的最短平均等待时长。因此，采用本发明提供的技术方案，将各检修工单中检修任务的平均等待时长作为优化目标函数，从而能得到各个检修工单中检修任务的最短平均等待时长，如此，对应与每个检修工单的检修任务，其平均等待时长为最短，相比于现有技术，提高了检修工作的效率。此外，本发明还公开了一种用于电力通信网的检修任务调度装置及设备，效果如上。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例公开的一种用于电力通信网的检修任务调度方法流程示意图；
图2为本发明实施例公开的一种用于电力通信网的检修任务调度装置结构示意图；
图3为本发明实施例公开的一种用于电力通信网的检修任务调度设备结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例公开了一种用于电力通信网的检修任务调度方法、装置及设备，降低整个调度中心中检修工单的平均等待时间，从而提高了检修工作的效率。
请参见图1，图1为本发明实施例公开的一种用于电力通信网的检修任务调度方法流程示意图；该方法包括：
s101、确定与电力通信网中检修工单的目标信息和与目标信息对应的优化目标函数。
具体的，本实施例中，检修工单为电力通信网上各受检设备(通信设备)或复用段的信息，检修工单的目标信息包括：受检设备的型号、类型、受检设备的位置等信息，受检设备的期望检修开始时间、受检设备的最晚检修开始时间、受检设备的检修持续时间等。目标信息对应的优化目标函数为各个检修工单在实际检修开始时间和期望检修开始时间之间的平均等待时长，其中，最短平均等待时长为优化目标函数的最优解，即将各个检修工单中的检修任务的平均等待时长降为最少。检修工单的数量可以根据电力通信网的实际情况进行设定，如根据电力通信网中的受检设备的数量、复用段的数量进行确定，因此，对于检修工单的数量本发明实施例并不作限定。
作为优选的实施例，步骤s101包括：确定电力通信网中的检修工单的数量、与检修工单对应的检修任务的期望开始时间和检修任务的实际开始时间；根据检修工单的数量、检修任务的期望开始时间以及检修任务的实际开始时间确定优化目标函数。
其中，优化目标函数mint可以采用下式进行计算：
其中，n表示的是检修工单(检修任务)的数量，tai表示的是第i项检修任务的实际开始时间，tei表示的是第i检修任务的期望开始时间。因此，将上式作为电力通信网中各个检修任务的目标函数便可以求得与优化目标函数对应的最短平均等待时长。
s102、根据目标信息和优化目标函数确定检修任务调度模型。
具体的，本实施例中，目标信息中还包括受检设备承载的业务信息，即每个受检设备所执行的正常业务，业务信息包括：受检设备中承载的业务数量、受检设备的主用路由和备用路由被受检设备的业务占用的情况等；然后根据设定的优化目标函数(目标函数)、各检修工单的业务信息、检修工单的数量、各检修任务的期望开始时间以及各检修任务的实际开始时间确定约束条件，根据确定的约束条件以及优化目标函数确定检修任务调度模型，关于检修任务调度模型的建立将在下一实施例进行详细说明，本发明实施例在此暂不作说明。
s103、以预定义规则对检修任务调度模型求解以得到与优化目标函数的对应的最短平均等待时长，其中，检修工单为多个，。
具体的，本实施例中，预定义规则为：采用标准的粒子群算法或者采用基于细菌趋化行为的改进粒子群算法对检修任务调度模型进行求解。本实施例中，采用改进的粒子群算法对检修任务调度模型进行求解以得到优化目标函数的最优解(最短平均等待时长)，关于此部分内容，将在下文中的实施例进行详细说明，本发明实施例在此暂不再详细说明。
可见，本发明实施例公开的一种用于电力通信网的检修任务调度方法，首先确定与电力通信网中的检修工单的目标信息和与目标信息对应的优化目标函数，其中，检修工单为多个，优化目标函数为各检修工单中检修任务的平均等待时长；然后根据目标信息和优化目标函数确定检修任务调度模型，以预定义规则对检修任务调度模型求解得到优化目标函数的最短平均等待时长。因此，采用本发明提供的技术方案，将各检修工单中检修任务的平均等待时长作为优化目标函数，从而能得到各个检修工单中检修任务的最短平均等待时长，如此，对应与每个检修工单的检修任务，其平均等待时长为最短，提高了检修工作的效率。
基于以上实施例，作为优选的实施例，步骤s102包括：
确定检修工单中的受检设备承载的业务信息。
根据业务信息、检修工单的数量、检修任务的期望开始时间以及检修任务的实际开始时间确定约束条件。
根据约束条件和优化目标函数确定检修任务调度模型。
具体的，本实施例中，受检设备承载的业务信息包括：受检设备中承载的业务数量、受检设备的主用路由和备用路由被受检设备的业务占用的情况、受检设备所在复用段的信息等。
根据本实施例中和上一实施例中提到的检修工单的目标信息，确定的约束条件可以有以下6种情况：
第一种：检修时间不可变更约束条件，即在特殊情况下(调度部门制定的检修计划以及事故检修等情况)检修任务的期望开始时间是不可以变更的，作为优选的实施例，确定检修任务的实际开始时间等于与检修任务对应的期望开始时间，即检修任务的期望开始时间tei等于检修任务的实际开始时间tai，检修时间不可变更约束条件可以用下式表示：
tai＝tei,ji∈s
其中，ji表示的是第i项检修任务，s表示的是所有检修任务的集合。
第二种，检修任务的实际开始时间约束条件，即将检修任务的实际开始时间设定于最早允许检修时间和最晚允许检修时间之间，作为优选的实施例，确定检修任务的实际开始时间处于第一预设值和第二预设值之间为第二约束条件，第一预设值小于第二预设值，第二预设值小于期望开始时间。对于第二种情况，检修任务的第一预设值可以为最早允许检修时间、第二预设值为最晚允许检修时间，对于第二约束条件，可以采用下式进行表示：
其中，
考虑到，在对受检设备进行检修时，不对受检设备上的正常业务造成干扰，因此，本发明实施例还增加了第三种约束条件。
第三种，受检设备承载业务约束条件，即在对当前的受检设备执行检修任务时，当前的受检设备会将自身的业务切换到其他受检设备上，有可能导致其他受检设备上承载的业务数量过多而引起较大风险。因此，对受检设备承载业务的数量进行约束显得非常重要；作为优选的实施例，确定受检设备承载的业务信息中的业务数量小于第三预设值为第三约束条件；其中，第三预设值为受检设备中可以承载的最大业务数量，第三约束条件可以采用下式进行表示：
bi＜bmax
其中，bi为第i个受检设备上承载的业务数量，bmax为受检设备上能承载的最大业务数量。
第四种，检修任务与受检设备的业务进程不互斥约束条件，即当受检设备正在进行业务进程时，此时，受检设备中的检修任务同时占用了主用路由和备用路由，这样会导致受检设备中的业务进程无法使用主用路由或备用路由，导致受检设备的业务进程中断。因此作为优选的实施例，确定各受检设备承载的业务信息中的业务进程与检修工单中的检修任务进程不互斥为第四约束条件。对于第四种约束条件，可以采用下式进行表示：
其中，
第五种，检修工作连续性约束，即当受检设备正在进行检修工作时，受检设备或者复用段在检修工作完成之前不能投入使用。
第六种，检修资源约束条件，由于进行检修时的检修资源有限，因此，同时进行的受检设备的数量应该保持在合适数量，即在同一时间段进行检修的受检设备的数量应该维持在设定数值。从而保证在同一时间段所需的检修资源的需求不超过总的检修资源的数量，作为优选的实施例，确定同一时间段内进行的检修任务所需的检修资源小于等于检修总资源，对于第六种约束条件可以利用下式表示：
其中，
需要说明的是，本实施例中，约束条件并不局限于以上六种，根据实际电力通信网的实际情况，约束条件也可以更多。此外，以上六种约束条件中的字母并不代表只能采用该种表示方法进行表示，根据实际情况可以选用其他的表示方式，
确定好约束条件和优化目标函数后，便可以确定检修任务调度模型，此时，只需要对该检修任务调度模型进行求解便可以得到优化目标函数的最优解。
基于上述实施例，作为优选的实施例，步骤s103包括：
确定检修任务的数量、第一约束条件和第二约束条件。
根据检修任务的数量、第一约束条件和第二约束条件对检修任务进行粒子编码得到多个粒子。
求解各粒子的适应度并从各适应度中确定目标适应度。
根据与目标适应度对应的目标粒子确定所述最短平均等待时长。
具体的，本实施例中，对检修任务调度模型进行求解是基于粒子群算法，其中，粒子群算法可以是标准粒子群算法，也可以是基于细菌趋化行为的粒子群算法，对于标准的粒子群算法可以参见现有技术，本发明实施例暂不作说明，本实施例中将结合基于细菌趋化行为的粒子群算法对本发明实施例中的检修任务调度模型进行求解，相比于采用标准粒子群算法对本发明实施例中的检修任务调度模型进行求解的方式，采用基于细菌趋化行为的粒子群算法对检修任务调度模型进行求解能得到更精准的最优解(最短平均等待时长)。目标适应度可以为各个粒子对应的适应度中最大适应度，当然，也可以根据实际情况设定目标适应度值的大小。
其中，作为优选的实施例，求解各粒子的适应度并从各适应度中确定目标适应度包括：
对各粒子进行初始化以得到各粒子的初始速度和初始位置。
根据各初始速度和各初始位置求解各粒子的第一适应度。
从各第一适应度中选取第一适应度大于目标阈值的粒子作为目标粒子。
对各目标粒子进行迭代得到第二适应度。
从各第二适应度中确定最大适应度，并将最大适应度作为目标适应度。
具体的，本实施例中，基于细菌趋化行为的粒子群算法中的各粒子包括所有的检修任务，每个粒子中的检修任务的序列、每个检修任务的实际开始时间都不同。根据检修任务的排序方式以及检修任务的实际开始时间的不同，粒子的数量也会不同。基于细菌趋化行为的粒子群算法中的粒子的维数为检修任务的数量，粒子的每一维上的数值为各个约束条件中的数值(如期望开始时间、第一预设值、第二预设值等)，在设置好如上的条件后，便可以基于细菌趋化的改进粒子群算法对检修任务模型进行求解。其中，第一适应度为各个粒子最初的适应度，第二适应度为选取出的各目标粒子经过迭代后最终的适应度，最终的适应度是以各目标粒子经过迭代之后趋于稳定的适应度。目标阈值为第一适应度中最优第一适应度和最差第一适应度之间的某一数值，目标阈值优选为接近最优第一适应度的数值。因此，通过对各粒子进行求解第一适应度(初始适应度)后，从中筛选出满足条件的目标粒子，然后再对目标粒子进行迭代，减少了计算量。下面对本实施例提到的基于细菌趋化行为的粒子群算法检修任务调度模型进行求解的过程进行说明：
首先对各粒子组成的粒子群进行初始化，得到每一个粒子的初始位置和初始速度，然后以初始位置和初始速度为基准求解每个粒子最初的第一适应度，如此，根据计算出的各个第一适应度便初步确定整个粒子群中的最优解和最差解。其中，可以将初步确定的粒子群中的处于最优解和最差解之间接近最优解的某一适应度作为目标阈值(选取目标粒子)，然后将处于最优解和最差解之间接近最差解的某一适应度值作为另一目标阈值(过滤第一适应度较差的粒子)。在选取出目标粒子后，对各个目标粒子进行迭代再次求解各个目标粒子的适应度以达到不断更新目标粒子的适应度的目的，直到各个目标粒子的适应度不再发生改变为止，便得到各个粒子的最终适应度(第二适应度)。
进一步，也可以在选取目标粒子之前对各粒子组成的粒子群进行吸引操作和排斥操作，其中，对粒子群中进行吸引操作还是排斥操作主要依赖于粒子群的多样性的大小，粒子群的多样性的大小可以通过粒子间的聚集程度进行确定，粒子间的聚集程度越大，说明粒子群的多样性越大。粒子间的聚集程度可以通过粒子间的平均距离进行体现，粒子间的平均距离计算公式如下：
其中，p为粒子群的种群大小，l为粒子群所在搜索空间内最长对角线的长度，t代表迭代次数，
在得到各个粒子的第二适应度后，从各个第二适应度中确定最小的适应度，并将最大适应度作为目标适应度。此时，目标适应度对应的目标粒子中的各检修任务的序列、各检修任务的实际开始时间便是最优解，此时，对应的目标粒子的各检修任务的平均等待时长也是最短的。
考虑到约束条件对电力通信网的检修任务调度模型计算出的各检修任务对应的最短平均等待时长的影响，基于上述实施例，作为优选的实施例，确定检修任务调度模型中的约束条件的数量，根据约束条件的数量确定惩罚函数，利用惩罚函数和优化目标函数确定新的优化目标函数。
具体的，本实施例中，利用惩罚函数对约束条件进行处理，能够使得最终的平均等待时长的最优解的精确度更高。其中，惩罚函数h可以采用下式进行表示：
其中，n为约束条件的数量，ai为第i项约束条件对应的惩罚系数，li为是否违反第i项约束条件。li可以采用下式进行表示：
li＝{1，该粒子违反了第i项约束条件；0，该粒子未违反第i项约束条件}
因此，可以将优化目标函数和惩罚函数结合得到新的优化目标函数，以此构建检修任务调度模型。其中，新的优化目标函数minf可以用下式表示：
在得到新的优化目标函数后，再构建新的检修任务调度模型，依次进行以下的步骤，在此，本发明实施例不再赘述。
下面对本发明实施例公开的一种用于电力通信网的检修任务调度装置进行介绍，请参见图2，图2为本发明实施例公开的一种用于电力通信网的检修任务调度装置结构示意图，包括：
优化目标函数确定模块201，用于确定电力通信网中检修工单的目标信息和与目标信息对应的优化目标函数函数；
检修任务调度模型确定模块202，用于根据目标信息和优化目标函数确定检修任务调度模型；
优化目标函数求解模块203，用于以预定义规则对检修任务调度模型求解以得到与优化目标函数对应的最短平均等待时长；
其中，检修工单为多个。
需要说明的是，本实施例中的用于电力通信网的检修任务调度装置与上述任意实施例提到的用于电力通信网的检修任务调度方法相对应，本发明实施了不再详细赘述。
可见，本发明实施例公开的一种用于电力通信网的检修任务调度装置，首先确定与电力通信网中的检修工单的目标信息和与目标信息对应的优化目标函数，其中，检修工单为多个，优化目标函数为各检修工单中检修任务的平均等待时长；然后根据目标信息和优化目标函数确定检修任务调度模型，以预定义规则对检修任务调度模型求解得到优化目标函数的最短平均等待时长。因此，采用本发明提供的技术方案，将各检修工单中检修任务的平均等待时长作为优化目标函数，从而能得到各个检修工单中检修任务的最短平均等待时长，如此，对应与每个检修工单的检修任务，其平均等待时长为最短，提高了检修工作的效率。
请参见图3，图3为本发明实施例提供的一种用于电力通信网的检修任务调度设备结构示意图，包括：
存储器301，用于存储电力通信网的检修任务调度程序。
处理器302，用于执行所述存储器中存储的电力通信网的检修任务调度程序以实现以上任一项实施例提到的用于电力通信网的检修任务调度方法的步骤。
需要说明的是，本实施例中提到的一种用于电力通信网的检修任务调度设备具有如上任意一项实施例所有的技术效果，本发明实施例在此不再详细赘述。
以上对本申请所提供的一种用于电力通信网的检修任务调度方法、装置及设备进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以对本申请进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本申请权利要求的保护范围内。
说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
还需要说明的是，在本说明书中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。