【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及资源优化，尤其涉及一种电力施工资源优化配置系统。
技术介绍
1、资源优化
关注于通过高效配置和使用可用资源以提升操作效率、降低成本和增强系统性能，使得资源分配更加科学和系统化。技术包括但不限于计算机算法、数学建模、统计分析和人工智能技术的应用，旨在解决物理和数字资源管理的复杂问题，广泛应用于多个领域，如制造业、交通物流、电力工程、以及更广泛的企业资源规划和供应链管理等，均需对资源进行高效管理和优化配置。
2、电力施工资源优化配置系统是专门针对电力施工项目开发的系统，旨在优化施工过程中资源的配置与管理，核心在于利用先进的数据处理技术和算法，以确保项目中的人力、机械、材料及财务资源得到最有效的分配和使用，主要是提高电力施工项目的工作效率，减少资源浪费，加快工程进度，并最终降低工程成本，保证电力基础设施建设项目的经济性和高效率。
3、现有技术在电力施工资源优化配置方面常依赖静态的资源管理和预定的调度计划，缺乏针对施工现场实际变动的动态响应机制。在设备性能管理方面，传统方法往往未能预见性能退化，可能导致资源浪费和项目延期。资源配置决策过程中的经验依赖限制了决策的科学性，缺少数据支持可能导致资源需求的错误估计，影响经济效率和项目进度，在面对复杂或紧急项目时尤为明显，可能导致成本上升、质量风险和延期等问题，显示出在动态资源管理和数据驱动决策方面的不足。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种电力施工资源优化配置系统
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种电力施工资源优化配置系统包括：
3、实时数据采集模块通过接入电力施工现场的施工设备，捕捉工作时间、负载、能效监控数据，利用物联网技术从传感器网络收集数据，进行实时数据同步处理，并生成实时监控数据集；
4、性能退化预测模块采用所述实时监控数据集，进行时间序列分析，针对施工设备性能数据应用回归分析，识别数据中的趋势和季节性变化，根据识别结果预测设备的性能退化路径和潜在故障点，得到性能退化预测结果；
5、成本效益分析模块基于所述性能退化预测结果，评估和比较差异资源配置的投入与预期产出，运用经济学原理计算分析所有资源配置的成本效益比，生成并输出成本效益分析记录；
6、动态资源配置模块根据所述成本效益分析记录，进行电力施工资源配置的动态优化，应用模拟退火算法进行全局搜索，根据搜索结果结合遗传算法调整和优化资源分配，达到最低成本和最高效率的平衡，获取电力施工资源配置动态优化方案。
7、作为本专利技术的进一步方案，所述实时监控数据集的获取步骤为：
8、通过物联网技术接入电力施工现场的施工设备，从传感器收集工作时间戳、负载量和能效参数，使用公式，
9、
10、获得综合数据集，其中，si,time代表第i个设备的工作时间数据，si,load代表第i个设备的负载数据，si,eff代表第i个设备的能效数据，d代表从设备传感器收集并处理后的加权综合数据值，n代表电力施工的设备数量；
11、对所述综合数据集进行时间同步，确保所有数据具有一致时间参照，使用公式进行数据权重调整并同步，
12、
13、其中，di代表第i个设备的收集数据，wi为数据权重，根据设备的重要性赋予差异权重，得到经过权重调整后的同步数据集s；
14、从所述同步数据集中提取关键性能指标，包括平均负载率和能效比，使用加权平均法进行计算，
15、
16、其中，li代表第i个设备的工作时间，pi代表第i个设备的负载数据，ei代表第i个设备的能效数据，p代表加权平均负载率，e代表加权能效比，得到设备性能数据；
17、将所述设备性能数据与实时数据整合，使用公式，
18、
19、形成实时监控数据集，其中，pi代表第i个设备的加权平均负载率，ei代表第i个设备的加权能效比，m代表整合后的实时监控数据综合值，反映设备整体的性能状态。
20、作为本专利技术的进一步方案，所述趋势和季节性变化的识别步骤为：
21、从所述实时监控数据集中提取施工设备的性能数据，进行规范化处理，使用公式，
22、
23、其中，datanorm代表规范化数据，表示数据的分散程度，n代表电力施工设备的数量，xi代表第i个设备的性能数据，μ代表所有设备数据的均值，σ所有设备性能数据的标准差，得到规范化数据集；
24、将所述规范化性能数据构建为时间序列，利用公式，
25、
26、其中，k是时间窗口大小，datanorm[t-i]代表第t-i时刻的规范化数据，t代表时间，mat代表时间t的移动平均值，输出时间序列数据；
27、对所述时间序列数据进行趋势和季节性分析，使用公式：
28、
29、其中，yt代表模型的预测值，t是时间变量，ω是季节周期，β0、β1、β2、β3均是回归系数，∈t是误差项，识别数据中的趋势和季节性变化，得到趋势和季节性分析结果。
30、作为本专利技术的进一步方案，所述性能退化预测结果的获取步骤为：
31、基于所述趋势和季节性分析结果，构建性能退化路径预测模型，使用公式，
32、
33、其中，γ0、γ1、γ2代表模型参数，yt是趋势预测值，t代表时间，patht代表性能退化路径，生成性能退化路径预测结果；
34、使用所述性能退化路径预测结果，设置故障识别阈值θ，使用逻辑判定公式，
35、faults＝{t∣patht≥θ}
36、生成潜在故障点，其中，patht代表性能退化路径，θ代表设定的故障识别阈值，faults代表识别的故障点，输出潜在故障点分析结果；
37、整合所述潜在故障点分析结果，得到性能退化预测结果，包括所有潜在故障点和预测的性能退化路径。
38、作为本专利技术的进一步方案，所述差异资源配置的投入与预期产出的评估和比较步骤为：
39、根据所述性能退化预测结果，收集差异资源配置的数据量和类型，采用公式，
40、
41、其中，rdata代表综合资源数据，ri表示第i种资源的量，ki是资源的复杂性指数，代表资源配置的复杂度或技术水平，n表示资源的总数，生成综合资源数据集；
42、根据所述综合资源数据集，计算每种资源配置对性能的潜在影响，使用公式，
43、
44、其中，ir代表总性能影响值，pi是资源i的性能贡献系数，qi是资源数量，λi是资源调整参数，根据资源的效率损失和外部因素确定，输出资源配置影响数据；
45、根据所述资源配置影响数据，计算资源投入与预期产出比，使用公式，
46、
47、其中，o/iratio代表投入产出比，衡量资源配置的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种电力施工资源优化配置系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的电力施工资源优化配置系统，其特征在于：所述实时监控数据集包括传感器数据、电力施工设备同步状态记录和数据质量指标，所述性能退化预测结果包括电力施工设备退化路径、预测故障点和电力施工设备性能评估结果，所述成本效益分析记录包括方案比较结果、成本分析详情和效益评价指标，所述电力施工资源配置动态优化方案包括电力施工资源分配方案和优化策略。
3.根据权利要求1所述的电力施工资源优化配置系统，其特征在于：所述实时数据同步处理的执行步骤为：
4.根据权利要求3所述的电力施工资源优化配置系统，其特征在于：所述实时监控数据集的获取步骤为：
5.根据权利要求1所述的电力施工资源优化配置系统，其特征在于：所述趋势和季节性变化的识别步骤为：
6.根据权利要求5所述的电力施工资源优化配置系统，其特征在于：所述性能退化预测结果的获取步骤为：
7.根据权利要求1所述的电力施工资源优化配置系统，其特征在于：所述差异资源配置的投入与预期产出的评估和比较步骤为：
8.根据权利要求7所述的电力施工资源优化配置系统，其特征在于：所述成本效益分析记录的获取步骤为：
9.根据权利要求1所述的电力施工资源优化配置系统，其特征在于：所述执行全局搜索的步骤为：
10.根据权利要求9所述的电力施工资源优化配置系统，其特征在于：所述电力施工资源配置动态优化方案的获取步骤为：
...【技术特征摘要】
1.一种电力施工资源优化配置系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的电力施工资源优化配置系统，其特征在于：所述实时监控数据集包括传感器数据、电力施工设备同步状态记录和数据质量指标，所述性能退化预测结果包括电力施工设备退化路径、预测故障点和电力施工设备性能评估结果，所述成本效益分析记录包括方案比较结果、成本分析详情和效益评价指标，所述电力施工资源配置动态优化方案包括电力施工资源分配方案和优化策略。
3.根据权利要求1所述的电力施工资源优化配置系统，其特征在于：所述实时数据同步处理的执行步骤为：
4.根据权利要求3所述的电力施工资源优化配置系统，其特征在于：所述实时监控数据集的获取步骤为：
5.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：乔歆慧，郑瑜，王紫雷，朱飞，陈磊，
申请(专利权)人：国网上海市电力公司，
类型：发明
国别省市：
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