[發明專利]基于DBSCAN算法和KMP模式匹配法的電力通信網工單調度方法

在審

• 申請號: 201911415413.5
• 申請日: 2019-12-31
• 公開（公告）號: CN111191845A
• 公開（公告）日: 2020-05-22
• 發明（設計）人: 莫穗江;高國華;李瑞德;王鋒;張欣欣;溫志坤;黃定威;楊璽;張欣;湯銘華;梁英杰;廖振朝;陳嘉俊;李偉雄;童捷;張天乙
• 申請（專利權）人: 廣東電網有限責任公司;廣東電網有限責任公司江門供電局
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/30;G06K9/62
• 代理公司: 廣州粵高專利商標代理有限公司 44102
• 代理人: 陳偉斌

1.一種基于DBSCAN算法和KMP模式匹配法的電力通信網工單調度方法，包括工人數據庫，所述工人數據庫的信息包括工人姓名、工人對應編號、工人專業技能熟練程度、工人績效考核情況、工人當天已完成工單情況、當天接單情況、日常巡檢路線、完成工單效率、工人專業技能熟練程度、工人績效考核情況、工人當天已完成工單情況、當天接單情況、日常巡檢路線、工人完成工單效率，所述工人數據庫中的信息均以拼音形式進行存儲，其特征在于，包括以下步驟：

S1.根據所述工人數據庫分別列出現場工單調度的若干運維人員影響因素和運維工單影響因素，將運維人員影響因素與運維工單影響因素進行對應，然后將相互對應的運維人員影響因素與運維工單影響因素設置相同的屬性；

S2.利用DBSCAN算法將若干運維人員影響因素與運維工單影響因素根據屬性劃分為若干類別，然后在同一屬性中計算運維工單影響因素與運維人員影響因素之間的距離，并按照距離值將運維工單影響因素排列出優先級；

S3.利用KMP模式匹配法將所述運維工單影響因素按照其優先級的排序與工人數據庫中的信息進行匹配，匹配程度最高的為最優解。

2.根據權利要求1所述的基于DBSCAN算法和KMP模式匹配法的電力通信網工單調度方法，其特征在于，所述步驟S1的具體步驟如下：

S11.建立運維人員影響因素與運維工單影響因素的集合；

S12.將對應的運維人員影響因素與運維工單影響因素設置相同的屬性，并構成樣本集。

3.根據權利要求2所述的基于DBSCAN算法和KMP模式匹配法的電力通信網工單調度方法，其特征在于，在步驟S11中，所述運維人員影響因素包括工人專業技能熟練程度、工人績效考核情況、工人當天已完成工單情況、當天接單情況、日常巡檢路線、完成工單效率。

4.根據權利要求3所述的基于DBSCAN算法和KMP模式匹配法的電力通信網工單調度方法，其特征在于，在步驟S11中，所述運維工單影響因素包括工單難度、工單緊急程度、完成工單所需技能方向、完成工單所需時間。

5.根據權利要求4所述的基于DBSCAN算法和KMP模式匹配法的電力通信網工單調度方法，其特征在于，在步驟S11中，所述運維人員影響因素的集合為D₁，所述集合D₁＝{x₁,x₂,x₃...x_n-1}；所述運維工單影響因素的集合為D₂，所述集合D₂＝{x_n,x_n+1,...,x_m}。

6.根據權利要求5所述的基于DBSCAN算法和KMP模式匹配法的電力通信網工單調度方法，其特征在于，在步驟S12中，所述樣本集使用D表示，所述樣本集D＝{x₁,x₂,...x_n-1,x_n,...,x_m}。

7.根據權利要求6所述的基于DBSCAN算法和KMP模式匹配法的電力通信網工單調度方法，其特征在于，所述步驟S2的具體步驟如下：

S21.輸入鄰域參數(Eps,MinPts)；

其中，Eps表示某一樣本的鄰域距離閾值，MinPts表示某一樣本的距離為Eps的鄰域中樣本個數的閾值；

S22.根據DBSCAN算法以及鄰域參數(Eps,MinPts)將所述樣本集D中的對象分為核心點、邊界點、噪音點；

其中，核心點表示在半徑Eps內含有超過MinPts數目的點，邊界點表示在半徑Eps內數量小于MinPts但落在核心點的鄰域內的點，噪音點表示既不是核心點也不是邊界點的點；

S23.基于DBSCAN算法對所述樣本集D進行類別劃分；

S24.在樣本集D中對同一屬性計算運維工單影響因素與運維人員影響因素之間的距離，并按照距離值將運維工單影響因素排列出優先級。