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龙图腾网获悉中国长江电力股份有限公司申请的专利一种计及时间动态依赖性的水力发电厂检修任务分配方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119005558B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410894439.7，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种计及时间动态依赖性的水力发电厂检修任务分配方法是由吴礼贵;孙悦;李琛;江雨;曹欢;罗金嵩设计研发完成，并于2024-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种计及时间动态依赖性的水力发电厂检修任务分配方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种计及时间动态依赖性的水力发电厂检修任务分配方法，首先，提出计及检修人员到达检修地点的移动时间、工具准备时间等不确定因素的检修准备时间模型。然后，提出计及单个工作面检修时间不确定性的检修过程时间模型，并将检修准备时间模型和检修过程时间模型转化为检修任务分配模型的检修约束。最后，在国家电网调度中心允许的最大发电功率约束下，以最小化系统弃水功率以及最小化所有检修任务的最晚完工时间为目标函数，考虑检修约束、水力系统运行约束、设备检修后投运约束，建立计及时间动态依赖性的水力发电厂检修任务分配模型。能够快速、高效、有效地分配水力发电厂检修任务，提高工作效率，减少人力成本，保质保量、按时完成检修任务。

本发明授权一种计及时间动态依赖性的水力发电厂检修任务分配方法在权利要求书中公布了：1.一种计及时间动态依赖性的水力发电厂检修任务分配方法，其特征在于，首先，提出计及检修人员到达检修地点的移动时间和工具准备时间不确定因素的检修准备时间模型；然后，提出计及单个工作面检修时间不确定性的检修过程时间模型，并将检修准备时间模型和检修过程时间模型转化为检修任务分配模型的检修约束；最后，在国家电网调度中心允许的最大发电功率约束下，以最小化系统弃水功率以及最小化所有检修任务的最晚完工时间为目标函数，考虑检修约束、水力系统运行约束、设备检修后投运约束，建立计及时间动态依赖性的水力发电厂检修任务分配模型； 所述检修准备时间模型具体建模过程为： 针对水力发电厂，检修部门分成了自动、发电、测控、保护、机械共5个部门，每个部门又会分为更细的设备管理小组，当电厂下达检修任务r到检修部门g后，每个班组又会将任务分配到对应的设备管理小组s，其中，g=1,2,3,4,5分别表示自动、发电、测控、保护、机械部门；s=1,2,3,…分别表示单个部门中的第s个设备管理小组； 假设表示检修部门g的s小组完成r检修任务的准备时间； 采用表示g部门s小组，其中，接受r任务时，需要考虑在此之前是否执行过其他任务，因此，包括以下内容： （1） （2） 式中，表示任务r的检修准备时间；表示部门g的班组s在执行r1任务后剩余备件数量；表示部门g的班组s所能携带的最大备件数量；表示部门g的班组s在执行r任务所需的备件数量；表示狄拉克函数，即当时，；当时，；表示部门g的班组s行走平均速度；表示检修人员在仓库准备备件的时间；p表示仓库位置；表示检修人员在任务r1的位置、仓库p的位置、任务r的位置的最短距离函数，这里采用Dijkstra最短路径算法来计算；表示任务r1的位置、任务r的位置的最短距离函数，这里采用Dijkstra最短路径算法来计算； 检修准备时间具有不确定性，基于此，为了表征班组完成任务时间的不确定性，提出指标以表示实际完成时间与计划完成时间之间的比值； 不同的班组会有不同的，的计算方法包括以下几个步骤： 步骤1：建立部门g班组s多年以来完成某项任务的历史时间数据库，假设为一组历史数据，记录下N组数据； 步骤2：采用得到部门g班组s多年的不确定性指标； 步骤3：通过数据驱动方法得到班组检修时间不确定性参数的概率分布，对不同班组的检修时间历史数据分别进行拟合，得到相应的概率密度分布，历史数据越多，概率分布将会越准确； 步骤4：采用K-means聚类方法得到每个班组的检修时间不确定性典型场景； 根据拟合出来的典型场景，检修准备时间表示为：； 检修过程时间模型的具体建模过程为： 检修过程中，检修时间的不确定性来源于三方面：①未带某种检修工具，需要返回仓库或者办公室找工具，进而影响检修过程时间；②在不同的现场环境，执行同一件任务的难易程度不同，进而导致不同的检修时间；③不同的班组s，不同的专业人员，处理同一项检修任务时效率不同；由此，每个检修任务的维修时间难以准确评估； 基于此，假设检修过程时间服从截断正态分布，则其概率密度函数表示为： （3） 式中，表示检修过程时间；分别表示父本正态分布的均值和标准差；表示方差；分别表示截断区间的下、上界；表示概率密度函数；分别表示父本正态分布的概率密度函数和累积分布函数； 则检修过程时间累积分布函数为： （4） 式中，表示累积分布函数； 检修过程时间的均值为： （5） 检修过程时间的标准差为： （6） （7） 式中，为中间变量； 对于检修过程时间，假设，则在区间a,b内，有： （8） 因此，推导出检修过程时间的概率密度函数为： （9） 根据式（9），便能够抽样得到检修部门g的s小组完成r检修任务的检修过程时间； 检修约束的检修模型约束条件具体为： 当检修顺序为待求变量时，需要以约束形式体现检修顺序与检修准备时间、检修过程时间之间的联系； ①检修约束： （12） （13） （14） （15） （16） （17） （18） （19） 式中，表示检修顺序，若部门g班组s的检修顺序为：先任务后，则，否则；表示检修顺序，若部门g班组s的检修顺序为：先任务后，则，否则；表示检修顺序，若部门g班组s的检修顺序为：先任务p后，则，否则；表示部门g的所有班组集合；表示自动、发电、测控、保护、机械的集合；、和分别对应中的任务节点、起始节点和虚拟终止节点集合，虚拟终止节点表示所有维修组维修序列的结束；若检修部门g的班组s从p仓库开始出发，则；表示检修开始时间；将从仓库p出发的时间定为0时刻；、表示任务r和任务r1的检修结束时间；表示元件r在t时刻是否能投运，表示投入运行；、、均为检修任务序号，顺序前后关系为：、、；M为大数；t表示时间；表示一天中任务的最晚完工时间； 在约束条件（16）中，检修准备时间、检修过程时间仍是变量，根据检修准备时间模型，将检修准备时间的约束条件表示为： （20） （21） （22） （23） （24） （25） 约束（20）与（22）的含义为：若，则的计算公式为（1）；否则，；约束（23）同约束（2）；通过约束（24）能够实现（2）中对于的逻辑判断；约束（25）表示部门g的班组s最初带的备件数量；T表示时间区间。

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