智能电网移动作业排班优化算法与模型

本文主要探讨了"供电公司移动作业排班调度优化模型及算法"这一主题，针对智能电网背景下移动作业的高效管理和资源配置问题。作者章坚民等人首先明确了移动作业模式在智能电网中的核心地位，它是通过移动通信技术支持的现场作业流程，关键在于如何优化资源调度中心的作业人员排班。 研究者提出了移动排班模型的基础概念和假设，特别强调了"逢八止五"的外出返回规则，这是一种关于作业人员出勤时间的策略，可能是为了确保工作流程的规律性和效率。此外，文中还构建了考虑交通时间影响的延期损失和超期损失子模型，这两个子模型旨在衡量因交通因素导致的作业延误成本。 排班模型还包括任务完成总时间约束和班组忙闲度约束，前者确保任务能在规定时间内完成，后者则关注班组的工作负载平衡，防止过度忙碌或闲置。通过这些子模型，作者构建了一个全面的排班调度优化模型，旨在最大化效率并平衡各方利益。 遗传算法被选择为解决该模型的优化工具，因为其适用于搜索空间大、非线性的问题。通过实例计算，结果显示该优化算法有效地适应了实际的供电公司移动作业复杂情况，能清晰地设定目标，且计算时间短，能满足实际应用中的实时性和效率需求。 关键词涉及智能电网、供电管理、移动作业自动化、班组排班调度、现场资产管理以及现场紧急处理，这些都是本文讨论的重点领域。文章最后提到的收稿和修订日期，展示了研究的学术进程。 本文的研究对于提升供电公司的运营效率，优化移动作业的排班决策，以及推动智能电网的技术发展具有重要意义。