【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电能表，具体涉及一种电能表检定流水线的智能调度控制方法。
技术介绍
1、电能表是电力系统中的重要计量设备，其准确性和可靠性直接影响到电力计量和用户的电费计算。为了确保电能表的计量准确性，定期检定是必不可少的环节。电能表检定流水线是专门用于对电能表进行检定的自动化设备，通过一系列检定步骤和设备来测试和校准电能表。然而，随着电能表数量的不断增加和检定任务的日益复杂，传统的检定流水线已经难以满足现代化大规模检定的需求。
2、传统的检定流水线存在如下技术问题：电能表检定流水线缺乏系统化和智能化的调度机制，导致资源分配不合理，检定效率低下，难以应对复杂多变的检定环境，导致设备利用率低、任务等待时间长，无法实时调整调度策略，难以适应动态变化的检定需求，任务分配不均匀，资源浪费严重。
技术实现思路
1、为了解决上述现有技术中存在的问题，提供了一种电能表检定流水线的智能调度控制方法。
2、本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：
3、本技术方案提出了一种电能表检定流水线的智能调度控制方法，包括以下步骤：
4、s1：实时采集电能表检定过程中的数据形成原始数据集，将从原始数据集中提取的特征表示为特征矩阵，通过引入层次结构和协同机制，设计多层次协同算法，实现任务的分配与调度，多层次协同算法包括全局调度层、局部调度层和设备控制层；
5、s2：全局调度层负责总体资源的分配和宏观调度决策，全局调度层的输入为特征矩阵，输出为任务优先级
6、s3：局部调度层负责具体任务的分配和执行细节的管理，局部调度层的输入为任务优先级矩阵，输出为具体任务分配矩阵；
7、s4：设备控制层负责检定设备的操作和状态监控，设备控制层的输入为具体任务分配矩阵，输出为设备控制指令集，并根据反馈动态调整具体任务分配矩阵和设备控制指令集。
8、优选的，所述s1中，原始数据集包括检定时间、检定结果、设备状态；
9、检定时间数据为每个电能表在检定过程中的起始时间、结束时间和总耗时；
10、检定结果数据为每个电能表检定的具体结果，包括是否合格、误差范围；
11、设备状态数据为检定设备的当前状态，包括空闲、工作中、故障。
12、优选的，所述s1中，特征矩阵的形式为：
13、x＝[xij] (1)；
14、式中，每个元素xij表示第i个任务的第j个特征；
15、特征包括：任务优先级：根据任务的紧急程度和重要性赋予的优先级别；任务复杂性：任务的复杂程度，影响检定时间；设备适配度：任务与设备的匹配程度，根据历史数据计算得出。
16、优选的，所述s2中，全局调度层的输入为特征矩阵x＝[xij]，输出为任务优先级矩阵p＝[pij]，式中，pij表示第i个任务在第j个设备的优先级，全局调度层的优化目标为最大化系统整体效率，定义优化函数为：
17、
18、式中，j(p)是全局调度层的优化函数，wij为第i个任务在第j个设备的权重，反映任务对设备的适配程度；
19、为优先级均值，用于衡量优先级分布的均匀性；
20、λ为正则化参数，控制优先级均值偏差的惩罚强度；
21、n是任务数量，m是设备数量；
22、基于梯度下降算法实现最大化优化函数j(p)，包括以下步骤：
23、s11：初始化任务优先级矩阵p；
24、s12：计算目标函数j(p)的梯度：
25、
26、式中，是目标函数j(p)的梯度，w为权重矩阵，sign为符号函数；
27、s13：更新优先级矩阵p：
28、
29、式中，η为学习率；
30、s14：重复s12-s13，直到函数收敛。
31、优选的，所述s3中：局部调度层输入为任务优先级矩阵p，通过分析任务优先级矩阵p，生成具体任务分配矩阵y＝[yij]，式中，yij表示第i个任务被分配到第j个设备的概率；
32、局部调度层的优化目标为最小化任务等待时间和资源冲突，优化函数定义为：
33、
34、式中，l(y,p)是局部调度层的优化函数，tij为第i个任务在第j个设备的执行时间，反映任务分配的效率；
35、为任务分配均值，用于衡量任务分配的均匀性；
36、μ为冲突惩罚系数，控制任务分配均匀性的惩罚强度。
37、优选的，基于拉格朗日乘数法实现最小化优化函数l(y,p)，包括以下步骤：
38、s21：定义拉格朗日函数：
39、
40、式中，为拉格朗日乘数；
41、s22：计算拉格朗日函数的梯度
42、
43、s23：通过设定求解y和
44、
45、s24：迭代更新y和直到收敛。
46、优选的，所述s4中，设备控制层输入为具体任务分配矩阵y，通过分析具体任务分配矩阵y，生成设备控制指令集c＝[cij]，式中，cij表示第j个设备对第i个任务的操作指令，优化函数定义为：
47、
48、式中，g(c,y)是设备控制层的优化函数，eij为第j个设备对第i个任务的执行效率，反映控制指令的有效性；
49、为控制指令平滑度系数，控制指令变化速率的惩罚强度；t为时间。
50、优选的，基于动态规划算法实现最大化优化函数g(c,y)，包括以下步骤：
51、s31：初始化设备控制指令集c；
52、s32：计算状态转移函数：
53、state(t+1)＝state(t)+δt·c(t) (10)；
54、式中，state(t)是当前时间的系统状态，state(t+1)是下一时间步的系统状态，δt是时间步长，c(t)是当前时间的控制指令集；
55、s33：计算优化函数g(c,y)的梯度：
56、
57、式中，e为执行效率矩阵，对于执行效率矩阵e中的任意一个元素eij，定义为任务成功率与执行时间的比值，并考虑故障率的影响，公式如下：
58、
59、式中，snij是第j个设备对第i个任务的成功率，fij是第j个设备对第i个任务的故障率；
60、s34：更新控制指令集c：
61、
62、式中，γ为步长参数；
63、s35：重复s32-s34，直到收敛。
64、优选的，将生成的设备控制指令集c通过网络传输到各个检定设备，每个检定设备接收并解析分配给它的操作指令cij，进行相应的操作；
65、通过传感器和摄像头实时监控设备运行状态s，获取设备的当前状态信息sij，基于动态资源优化算法，通过实时监控和反馈机制，动态调整资源分配和调度策略，基于反馈调本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种电能表检定流水线的智能调度控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种电能表检定流水线的智能调度控制方法，其特征在于，所述S1中，原始数据集包括检定时间、检定结果、设备状态；
3.根据权利要求1所述的一种电能表检定流水线的智能调度控制方法，其特征在于，所述S1中，特征矩阵的形式为：
4.根据权利要求1所述的一种电能表检定流水线的智能调度控制方法，其特征在于，所述S2中，全局调度层的输入为特征矩阵X＝[xij]，输出为任务优先级矩阵P＝[pij]，式中，pij表示第i个任务在第j个设备的优先级，全局调度层的优化目标为最大化系统整体效率，定义优化函数为：
5.根据权利要求1所述的一种电能表检定流水线的智能调度控制方法，其特征在于，所述S3中：局部调度层输入为任务优先级矩阵P，通过分析任务优先级矩阵P，生成具体任务分配矩阵Y＝[yij]，式中，yij表示第i个任务被分配到第j个设备的概率；
6.根据权利要求5所述的一种电能表检定流水线的智能调度控制方法，其特征在于，基于拉格朗日乘数法实现最小化优化
7.根据权利要求1所述的一种电能表检定流水线的智能调度控制方法，其特征在于，所述S4中，设备控制层输入为具体任务分配矩阵Y，通过分析具体任务分配矩阵Y，生成设备控制指令集C＝[cij]，式中，cij表示第j个设备对第i个任务的操作指令，优化函数定义为：
8.根据权利要求7所述的一种电能表检定流水线的智能调度控制方法，其特征在于，基于动态规划算法实现最大化优化函数G(C，Y)，包括以下步骤：
9.根据权利要求8所述的一种电能表检定流水线的智能调度控制方法，其特征在于，将生成的设备控制指令集C通过网络传输到各个检定设备，每个检定设备接收并解析分配给它的操作指令cij，进行相应的操作；
10.根据权利要求9所述的一种电能表检定流水线的智能调度控制方法，其特征在于，根据反馈调整结果，动态调整具体任务分配矩阵Y和设备控制指令集C，定义反馈调整函数：
...【技术特征摘要】
1.一种电能表检定流水线的智能调度控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种电能表检定流水线的智能调度控制方法，其特征在于，所述s1中，原始数据集包括检定时间、检定结果、设备状态；
3.根据权利要求1所述的一种电能表检定流水线的智能调度控制方法，其特征在于，所述s1中，特征矩阵的形式为：
4.根据权利要求1所述的一种电能表检定流水线的智能调度控制方法，其特征在于，所述s2中，全局调度层的输入为特征矩阵x＝[xij]，输出为任务优先级矩阵p＝[pij]，式中，pij表示第i个任务在第j个设备的优先级，全局调度层的优化目标为最大化系统整体效率，定义优化函数为：
5.根据权利要求1所述的一种电能表检定流水线的智能调度控制方法，其特征在于，所述s3中：局部调度层输入为任务优先级矩阵p，通过分析任务优先级矩阵p，生成具体任务分配矩阵y＝[yij]，式中，yij表示第i个任务被分配到第j个设备的概率；
6.根据权利要求5所述的一...
【专利技术属性】
技术研发人员：贺青，尹渭，张大维，雍琛琛，胡征宇，单曌国，
申请(专利权)人：国网上海市电力公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。