如下技术方案，实现一个智能系统来优化停电计划安排，以平衡作业实施需求与电网运行风险，避免人工逐一比对的繁琐工作。

停电计划安排智能化系统技术方案

一、系统概述

本系统旨在通过AI算法自动生成最优停电计划，兼顾电网运行风险、供电稳定性、作业效率和重复停电等多维度需求，替代传统的人工比对流程。

二、系统架构

系统采用三层架构设计：

1. 数据层：负责数据存储、管理和交互
2. 算法层：实现AI辅助决策算法
3. 应用层：提供用户交互界面和业务功能

三、核心功能模块

1. 数据录入模块

• 手动录入停电需求信息
• 批量导入停电计划数据(支持Excel、CSV等格式)
• 历史数据管理与查询

2. 智能算法模块

• 多目标优化算法
• 电网风险评估模型
• 停电时间冲突检测
• 作业任务优先级排序
• 供电可靠性评估

3. 计划生成模块

• 按需生成优化后的停电计划
• 多维度合并与拆分(时间、区域、任务类型等)
• 计划冲突检测与预警

4. 输出展示模块

• 可视化停电计划表
• 多维度统计分析
• 按月、季、年等时间维度查看
• 多格式导出(Excel、PDF、Word等)

四、核心算法实现

1. 数据预处理

• 数据清洗与标准化
• 缺失数据处理
• 特征提取与转换

2. 多目标优化算法

• 目标函数：

  • 最小化电网运行风险
  • 最小化重复停电次数
  • 最大化作业效率
  • 最小化停电影响范围和时长

• 优化算法选型：

  • 遗传算法
  • 粒子群优化
  • 模拟退火算法
  • 深度强化学习

3. 风险评估模型

• 电网拓扑结构分析
• 历史风险事件学习
• 天气因素影响评估
• 负荷预测模型集成

五、系统实现技术栈

1. 前端技术

• Vue.js/React框架
• ECharts可视化组件
• Element UI/Ant Design组件库
• WebSocket实时通信

2. 后端技术

• Java/Python开发语言
• Spring Boot/Django框架
• MySQL/PostgreSQL数据库
• Redis缓存

3. AI算法实现

• PyTorch/TensorFlow深度学习框架
• Scikit-learn机器学习库
• PuLP/Gurobi优化求解器
• NetworkX网络分析库

六、系统开发路线

第一阶段：基础功能实现

• 数据录入与导入功能
• 基础停电计划生成算法
• 简单计划冲突检测
• 基础UI界面开发

第二阶段：智能算法优化

• 多目标优化算法实现
• 电网风险评估模型接入
• 历史数据学习与模式识别
• 算法参数自动调优

第三阶段：系统完善与集成

• 多维度统计分析功能
• 可视化界面优化
• 与现有调度系统集成
• 批量导出与报表生成

七、预期效益

1. 效率提升：将人工规划时间从数天缩短至分钟级
2. 风险降低：通过AI算法全面评估电网风险，减少潜在事故
3. 停电优化：减少重复停电，优化停电时间窗口
4. 决策支持：为调度人员提供量化决策依据
5. 资源优化：合理安排作业资源，提高作业效率

八、系统扩展性

1. 知识积累：系统可持续学习历史数据，不断优化决策模型
2. 场景扩展：可扩展至检修计划、应急预案等相关业务场景
3. 接口开放：预留标准API接口，支持与其他系统集成
4. 算法迭代：支持算法模型热更新，持续优化