停电计划智能安排技术方案

1. 项目目标

建设一个调度域AI业务场景下的“停电计划智能安排模块”，旨在利用人工智能与优化算法，自动化处理停电需求，生成兼顾电网运行风险、作业效率、供电可靠性及项目管理等多重因素的优化停电计划与作业任务清单，显著提升停电计划编制的效率和质量。

2. 系统架构

建议采用微服务或模块化架构，便于未来扩展和维护。主要包含以下几个核心部分：

• 前端用户界面 (UI)：负责用户交互，包括数据录入、计划导入、参数配置、结果展示和导出操作。
• 后端服务 (Backend Service)：处理业务逻辑，包括API接口、用户管理、数据校验、任务调度等。
• 数据存储 (Data Storage)：存储停电需求、电网拓扑数据、设备信息、历史停电记录、运行约束、生成的计划表、任务表等。
• AI调度优化引擎 (AI Scheduling & Optimization Engine)：核心模块，负责执行智能排程算法。
• 数据接口层 (Data Interface Layer)：用于与外部系统（如SCADA、GIS、资产管理系统、气象系统等）集成，获取必要的实时或基础数据。

(架构图示意)

3. 功能模块设计

3.1 数据输入与管理模块

• 功能：
  • 停电需求录入：提供结构化表单，录入单条停电需求，包括：申请单位、停电设备/线路、工作内容、计划开始/结束时间窗口、预估时长、影响范围、优先级、关联项目、特殊要求（如必须白天/夜间）等。
  • 停电计划导入：支持从标准化模板文件（如Excel, CSV）批量导入停电需求或现有计划。需进行数据格式校验和清洗。
  • 数据管理：提供对已录入/导入数据的查询、修改、删除功能。
• 技术要点：Web表单设计、文件上传与解析库（如Pandas for Python）、数据校验逻辑、数据库CRUD操作。

3.2 AI调度优化引擎

• 功能：这是系统的核心。接收经过处理的停电需求集合，结合电网运行数据和约束条件，运用算法生成优化后的停电计划表和作业任务表。
• 核心算法与逻辑：
  • 数据整合：汇集停电需求、电网拓扑结构、设备参数、实时/预测负荷、线路潮流、N-1校核规则、特殊运行方式要求、保护定值信息、重要用户列表、历史停电数据、可用人力/资源、天气预报等。
  • 约束建模：将各种限制条件形式化：
    • 时间约束：工作窗口、禁止停电时段、节假日安排。
    • 电网安全约束：基于潮流计算和N-1（或N-k）安全校核，确保任何计划的停电组合都不会导致线路过载、电压越限、稳定破坏等风险。需要嵌入简化的电网风险评估模型。
    • 资源约束：考虑工作班组、特种车辆、备品备件的可用性。
    • 逻辑约束：任务先后顺序、互斥关系（如不能同时停役某两条线路）、合并条件（同一区域、同一杆塔、同一变电站的任务可考虑合并）。
    • 可靠性约束：尽量减少对用户的影响，特别是重要用户；避免短期内对同一区域/线路的重复停电。
  • 优化目标：定义一个多目标的优化函数，可能包括：
    • 最小化电网风险（关键指标，可通过风险评分量化）。
    • 最大化计划完成率（按时完成需求的比例）。
    • 最小化用户平均停电时间 (SAIDI/SAIFI影响)。
    • 最小化重复停电次数/影响范围。
    • 最大化任务合并度（提高作业效率）。
    • 均衡负载（避免某些时段过于集中）。
  • 算法选择：
    • 启发式/元启发式算法：如遗传算法 (Genetic Algorithm)、模拟退火 (Simulated Annealing)、禁忌搜索 (Tabu Search)、粒子群优化 (PSO) 等。这类算法适合处理复杂、多约束、多目标的组合优化问题，能在合理时间内找到近似最优解。
    • 约束规划 (Constraint Programming, CP)：特别适合处理具有复杂逻辑约束的调度问题。
    • 混合整数规划 (MIP)：如果问题可以线性化，可以使用 Gurobi、CPLEX 等求解器，但可能对模型复杂度有限制。
    • 机器学习辅助：可利用ML预测特定停电组合的风险等级，或预测作业时长，为优化算法提供更精确的输入。
• 技术要点：Python (配合优化库如 scipy.optimize, OR-Tools, DEAP 等)、电力系统分析库（如 pandapower）、数据库交互、可能需要高性能计算资源。

3.3 计划管理与输出模块

• 功能：
  • 计划生成与展示：优化引擎计算完成后，生成结构化的停电计划表（按时间排序，包含停电时间、设备、工作内容、风险评估简报等）和停电任务表（按任务分配，包含具体作业步骤、所需资源、负责人等）。在UI上清晰展示。
  • 时间维度聚合：提供按月、季、年等时间范围筛选、汇总和展示计划的功能。
  • 结果评估：展示优化结果的关键指标，如预期风险水平、影响用户数、合并任务数等，供用户评估。
  • 人工调整接口 (可选但推荐)：允许有经验的调度员在自动生成的基础上进行微调，并重新进行风险校核。
  • 文件导出：支持将生成的计划表和任务表导出为常用格式（如Excel, CSV, PDF）。
• 技术要点：数据查询与聚合 (SQL Group By)、报表生成库、文件导出库 (如 openpyxl, reportlab for Python)。

3.4 用户界面模块 (UI)

• 功能：提供图形化界面，方便用户进行所有操作。
• 设计原则：简洁直观、易于操作、信息展示清晰。
• 技术栈示例：React, Vue, Angular 等现代前端框架。

4. 数据需求

• 基础数据：
  • 电网拓扑结构（GIS数据或标准格式文件）
  • 设备台账（变压器、开关、线路参数、保护定值）
  • 重要用户信息及供电路径
  • 标准作业流程与预估时长
  • 人力资源与可用设备清单
• 动态/准动态数据：
  • 实时/预测负荷曲线
  • 天气预报信息
  • 外部系统约束（如重大活动保电要求）
  • 实时运行方式（可能需要从SCADA获取）
• 输入数据：
  • 停电需求（来自各部门）
  • 现有或历史停电计划

5. 技术栈建议

• 后端：Python (Flask/Django) 或 Java (Spring Boot)
• 前端：React / Vue.js / Angular
• 数据库：PostgreSQL / MySQL (关系型数据库) + 可能的 NoSQL 数据库 (如 Redis 用于缓存)
• AI/优化库：Python 生态 (Pandas, NumPy, Scipy, OR-Tools, DEAP, scikit-learn, pandapower)
• 部署：Docker, Kubernetes

6. 实施步骤建议

1. 需求详细化与设计：明确所有功能细节、数据格式、接口规范、风险评估模型。
2. 环境准备与技术选型：确定最终技术栈，准备开发、测试、生产环境。
3. 数据准备与集成：收集、清洗、整理所需的基础数据和动态数据，开发数据接口。
4. 核心引擎开发与测试：优先开发AI调度优化引擎，进行算法选型、建模、编码和单元测试，使用模拟数据或历史数据验证效果。这是项目关键。
5. 后端服务与API开发：开发支撑业务逻辑的后端服务和API接口。
6. 前端界面开发：开发用户交互界面。
7. 集成测试：将各模块集成，进行端到端的功能测试和性能测试。
8. 用户验收测试 (UAT)：邀请最终用户（调度员）进行试用，收集反馈并进行调整。
9. 部署上线与培训：部署系统到生产环境，对用户进行培训。
10. 持续优化与维护：根据用户反馈和实际运行效果，持续优化算法模型和系统功能。

7. 关键挑战与风险

• 数据质量与完整性：准确、全面的电网数据是AI模型有效性的基础。
• 算法复杂度与性能：调度优化问题通常是NP-hard，需要平衡解的质量和计算时间。
• 风险评估模型的准确性：如何精确量化不同停电组合的电网风险是核心难点。
• 与现有系统集成：与其他调度自动化系统（SCADA, EMS, DMS）的顺畅集成可能存在技术挑战。
• 用户接受度：需要让经验丰富的调度员信任并有效使用AI辅助决策工具。

8. 预期收益

• 效率提升：大幅缩短停电计划编制时间，解放人力。
• 风险降低：通过系统性评估，降低因计划不当导致的电网运行风险。
• 可靠性提高：优化停电安排，减少用户停电次数和时间。
• 标准化与透明化：使停电计划过程更加规范、透明、可追溯。