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    電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息動(dòng)態(tài)分配方法

    2022-07-12 05:26:20鄧志東呂靜賢徐胤徐景龍李杰
    微型電腦應(yīng)用 2022年5期
    關(guān)鍵詞:客戶服務(wù)工單聚類

    鄧志東, 呂靜賢, 徐胤, 徐景龍, 李杰

    (1.國家電網(wǎng)有限公司客戶服務(wù)中心, 天津 300309; 2.國網(wǎng)信息通信產(chǎn)業(yè)集團(tuán)有限公司, 北京中電普華信息技術(shù)有限公司, 北京 100085)

    0 引言

    電力網(wǎng)絡(luò)故障搶修信息在公司內(nèi)部各職能單位之間一直以來都是以電話、短信或者OA辦公系統(tǒng)等相對簡單的手段進(jìn)行流轉(zhuǎn)。用這些方式進(jìn)行信息流轉(zhuǎn)存在出錯(cuò)概率大、記錄完整性差、可追溯性差、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析能力差等弊端[1]。搶修工單信息動(dòng)態(tài)分配過程中易出現(xiàn)局部最優(yōu)解,導(dǎo)致分配調(diào)度能力下降,相關(guān)的電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息調(diào)度和優(yōu)化調(diào)度方法研究受到人們的極大關(guān)注[2]。

    電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息派送和調(diào)度建立在對電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息融合和大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)上,通過電力終端用戶特征分析方法,進(jìn)行電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息動(dòng)態(tài)分類,提高電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息的動(dòng)態(tài)分類和信息調(diào)度能力。

    傳統(tǒng)方法中,對電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息分類方法主要有層次化分塊方法、模塊化分配方法和分區(qū)塊融合聚類分析方法[3-4],結(jié)合對電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息的特征分類進(jìn)行信息融合和優(yōu)化調(diào)度,文獻(xiàn)[5]運(yùn)用基于密度的聚類簡化多維數(shù)據(jù)間的聯(lián)系,提出了基于區(qū)間集理論和密度聚類的狀態(tài)異常檢測模型及方法,將其應(yīng)用于電力公司提供的變壓器狀態(tài)評估實(shí)例中,結(jié)果表明該方法能快速有效地檢測出電力設(shè)備的狀態(tài)異常,可作為電網(wǎng)故障檢修的決策依據(jù),但該方法進(jìn)行電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息動(dòng)態(tài)分配的自適應(yīng)性不好,特征融合度不高。文獻(xiàn)[6]提出一種改進(jìn)的k-means算法與數(shù)據(jù)降噪處理相結(jié)合的方法。DBSCAN(基于密度的空間聚類算法)用于數(shù)據(jù)去噪,克服了原始k-means聚類算法聚類結(jié)果容易受到數(shù)據(jù)集中噪聲點(diǎn)的影響,然后利用輪廓系數(shù)與誤差平方和確定最優(yōu)的聚類數(shù),將k-means++聚類算法和確定的最優(yōu)聚類數(shù)用于聚類處理用戶負(fù)荷曲線,這使得聚類算法避免陷入局部最優(yōu),但是該方法的計(jì)算模糊度較大,抗干擾性不好。

    針對上述問題,本文提出基于大數(shù)據(jù)信息融合和動(dòng)態(tài)尋優(yōu)控制的電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息動(dòng)態(tài)分配方法。首先通過對電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息結(jié)構(gòu)重組,采用粒子群算法進(jìn)行電力客戶服務(wù)中心搶修工單分配過程中的動(dòng)態(tài)尋優(yōu)和自適應(yīng)控制,然后結(jié)合全局尋優(yōu)方法,建立電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息派送的多目標(biāo)尋優(yōu)模型構(gòu)建,結(jié)合多目標(biāo)全局綜合調(diào)度,實(shí)現(xiàn)電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息的優(yōu)化分配和自適應(yīng)調(diào)度。

    1 電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息融合和特征采樣

    1.1 電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息融合

    為了實(shí)現(xiàn)電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息動(dòng)態(tài)分類,建立電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息的動(dòng)態(tài)信息融合模型,本文采用多叉樹網(wǎng)絡(luò)組網(wǎng)和ZigBee組網(wǎng)技術(shù),構(gòu)建電力客戶服務(wù)中心搶修工單的網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)分布結(jié)構(gòu)模型,結(jié)合多叉樹特征分解,進(jìn)行電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息的尋優(yōu)路徑分析[7],得到電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息分布域中含有N個(gè)節(jié)點(diǎn);結(jié)合模糊空間調(diào)度和路徑尋優(yōu),構(gòu)建自適應(yīng)尋優(yōu)模型,得到電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息派送節(jié)點(diǎn)屬性匹配度,在多目標(biāo)進(jìn)化尋優(yōu)條件下,得到電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息采樣模型[8],得到電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息分配的最優(yōu)解,通過空間路徑搜索,得到特征分布集,通過動(dòng)態(tài)尋優(yōu)控制,得到電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息交互信息融合特征分布權(quán)重ω的值為

    ω=a+bωi

    (1)

    其中,a為電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息交互信息融合匹配參數(shù),b為電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息分配的最優(yōu)解,ωi為電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息i的融合特征分布權(quán)重。假設(shè)電力客戶服務(wù)中心搶修工單分配的權(quán)重因子表達(dá)式為

    (2)

    其中,xi(t)為電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息i在t時(shí)刻的特征匹配參數(shù),vi(t)為電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息i在t時(shí)刻的派送節(jié)點(diǎn)屬性匹配度。在通過多次迭代更新,得到電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息融合的動(dòng)態(tài)分布集合為

    B=(y1,y2,…,yN)

    (3)

    其中,y1,y2,…,yN為電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息融合動(dòng)態(tài)分布元素。通過上述設(shè)計(jì),構(gòu)建電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息融合和特征序列重構(gòu)模型[9],以此為基礎(chǔ)進(jìn)行派工過程調(diào)度,得到自動(dòng)排序輸出為

    F(i)=AdS(i)-ωdT(i)

    (4)

    其中,dS(i)為電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息分配的粒子權(quán)系數(shù),通過等效路徑自動(dòng)分配,得到dT(i)表示電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息的融合度,根據(jù)電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息融合結(jié)果,進(jìn)行動(dòng)態(tài)分配[10]。

    1.2 電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息特征分析

    建立大數(shù)據(jù)信息融合模型,構(gòu)建電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息的選擇模型,結(jié)合大數(shù)據(jù)融合方法進(jìn)行電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息融合和特征匹配[11],根據(jù)最短路徑控制,得到電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息的優(yōu)化配置準(zhǔn)則函數(shù)。當(dāng)控制函數(shù)達(dá)到最小時(shí),進(jìn)行電力客戶服務(wù)中心搶修工單分配的自適應(yīng)迭代,直至聚類的中心收斂,由此得到電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息模糊度分布協(xié)方差為

    (5)

    其中,n為電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息分配的粒子個(gè)數(shù),fi為第i個(gè)工單信息分布的適應(yīng)度函數(shù),favg為電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息匹配度函數(shù),f為電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息模糊度函數(shù),當(dāng)σ2

    D=(zi1+zj1)2+…+(zid+zjd)2

    (6)

    其中,d為特征匹配融合系數(shù),對于任意的電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息數(shù)據(jù)點(diǎn)zi和zj之間的特征匹配度,值越小,電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息的相似度越好,得到進(jìn)行電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息的多目標(biāo)尋優(yōu)的優(yōu)化參數(shù)分布。根據(jù)粒子群尋優(yōu)結(jié)果,得到信息融合輸出:

    E=min{max[d(zi,F(i)]}-σ2

    (7)

    通過空間信息聚類方法,進(jìn)行電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息聚類和分類調(diào)度[13]。

    2 電力客戶服務(wù)中心搶修工單動(dòng)態(tài)分配優(yōu)化

    2.1 電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息調(diào)度

    結(jié)合粒子群算法的全局尋優(yōu)特性[14],得到電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息動(dòng)態(tài)分配的響應(yīng)特征函數(shù)滿足為

    (8)

    結(jié)合網(wǎng)格區(qū)域分配方法,得到電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息的網(wǎng)格聚類分配特征屬性集。構(gòu)建電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息動(dòng)態(tài)分配信息的層級結(jié)構(gòu)模型,對電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息的多目標(biāo)樣本集屬性進(jìn)行規(guī)范化處理,得到輸出穩(wěn)定性特征量表示成:

    H=h*f(z)

    (9)

    其中,h為電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息穩(wěn)定系數(shù),f(z)為輸入的電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息動(dòng)態(tài)分配信息的標(biāo)量時(shí)間序列,*為卷積運(yùn)算。電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息動(dòng)態(tài)分配的特征采樣點(diǎn)(p,q),電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息的優(yōu)化選擇的權(quán)重矢量為α=(αp,αq),當(dāng)且僅當(dāng):

    (10)

    對于輸入的信息參數(shù)進(jìn)行特征優(yōu)選控制,采用自適應(yīng)尋優(yōu)方法,得到差異度函數(shù)為

    M=h(r,s,l)

    (11)

    其中,r為電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息分布節(jié)點(diǎn)的度,h表示分配的可靠性函數(shù),s和l分別為電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息的分布差異度函數(shù)和融合度函數(shù),通過參數(shù)尋優(yōu)結(jié)果,進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)度和分配[15]。

    2.2 動(dòng)態(tài)分配尋優(yōu)算法

    電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息動(dòng)態(tài)調(diào)度的目標(biāo)函數(shù)為

    (12)

    (13)

    結(jié)合多目標(biāo)全局結(jié)合調(diào)度,在電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息動(dòng)態(tài)分配區(qū)域的動(dòng)態(tài)決策范圍內(nèi),得到優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)為

    (14)

    其中,Ik1,k2表示2個(gè)電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息在空間分布直線路徑,k1,k2分別表示節(jié)點(diǎn)。通過上述計(jì)算,完成電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息自適應(yīng)調(diào)度,實(shí)現(xiàn)電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息的最優(yōu)動(dòng)態(tài)分配。

    3 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

    為了驗(yàn)證本文方法在實(shí)現(xiàn)電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息動(dòng)態(tài)分配中的應(yīng)用性能進(jìn)行仿真測試分析,實(shí)驗(yàn)采用MATLAB設(shè)計(jì),對電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息調(diào)度的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為120,相似度特征分布系數(shù)為ε=0.89,特征聚類的差異度系數(shù)為0.83,工單的屬性為124個(gè)。

    通過工作人員對事故地點(diǎn)的選定來獲取監(jiān)測點(diǎn),業(yè)務(wù)邏輯層通過檢索數(shù)據(jù)層給出各個(gè)檢測點(diǎn)的詳細(xì)信息。系統(tǒng)有自動(dòng)刷新的功能,每間隔 30 s,系統(tǒng)就會(huì)讀取數(shù)據(jù)庫的事故記錄表,如果有新事故發(fā)生,系統(tǒng)將自動(dòng)創(chuàng)建Info Window 對象,將事故標(biāo)記在地圖中,并且圖標(biāo)會(huì)閃爍以動(dòng)畫提示,如圖1所示。

    圖1 自動(dòng)刷新事故信息

    電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息動(dòng)態(tài)分配的初始路徑規(guī)劃如圖2所示。

    圖2 搶修工單信息動(dòng)態(tài)分配的初始路徑規(guī)劃圖

    采用本文方法進(jìn)行電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息動(dòng)態(tài)分配,得到優(yōu)化分配路徑如圖3所示。

    圖3 優(yōu)化后的電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息分布路徑

    分析圖2、圖3可知,采用本文方法能有效實(shí)現(xiàn)電力客戶服務(wù)中心搶修工單的路徑優(yōu)化規(guī)劃設(shè)計(jì),提高了派工效率,測試參數(shù)性能,得到對比結(jié)果見表1。分析表1得知,采用本文方法進(jìn)行電力客戶服務(wù)中心搶修工單分配的時(shí)間開銷較小,提高了調(diào)度效率。

    表1 參數(shù)性能對比

    4 總結(jié)

    研究電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息自動(dòng)化派送和調(diào)度方法,結(jié)合對電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息的大數(shù)據(jù)組合分析,進(jìn)行自動(dòng)化特征匹配和排隊(duì)序列分布,本文提出了基于大數(shù)據(jù)信息融合和動(dòng)態(tài)尋優(yōu)控制的電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息動(dòng)態(tài)分配方法。構(gòu)建電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息動(dòng)態(tài)分配信息的層級結(jié)構(gòu)模型,對電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息的多目標(biāo)樣本集屬性進(jìn)行規(guī)范化處理,結(jié)合多目標(biāo)全局綜合調(diào)度,實(shí)現(xiàn)電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息的優(yōu)化分配和自適應(yīng)調(diào)度。本文方法進(jìn)行電力客戶服務(wù)中心搶修工單信息動(dòng)態(tài)分配的自適應(yīng)性較好,時(shí)間較短,提高了派工效率。

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