如何利用人工智能构建高效的人员调度模型?

简介: 虚拟调度员利用当前主流人工智能成熟技术模型,构建可以真正应用在电 力生产业务中的实用性人工智能应用,既带来机器接替人工重复性劳动提 高劳动效率,又具有工业系统的技术领先性。

配网虚拟调度员解决方案
方案描述

着配电网的信息化、自动化建设工作逐步深入,配网调度中心涉及的自 动化、信息化系统也越来越多,涉及到调度自动化、配电自动化等诸多系 统,部分作业属于单一的重复工作,却需要大量人力和时间的投入,例如 配网分支线和主干线计划检修调度监护业务开展过程中,存在以下三方面 困扰:

指挥疲惫。一般一个区县有2-5名调度员,每个人工调度员每天100多个 电话,通话200多分钟以上,有大量的工作是重复性的调度监护工作。
高峰拥堵。检修开工作业高峰期,一个区县同时现场作业人员呼入,经常 有十几个电话占线等待,导致检修作业无法按时开工导致影响用户正常用 电和输电收入。
操作繁多。配网网架结构、信息系统越来越多、复杂,电网业务系统多 样,调度过程中,OMS操作票、图模系统、配网自动化、调度日志等系 统都需要进行查询、校验和维护,作业繁杂。
基于语音技术、智能对话和智能决策等综合人工智能技术,打造电力配网 虚拟调度员系统,具备能听懂、业务决策和调度指令发送的配网调度员技 能,接替的人工调度员完成配网主干线和分支线的计划检修调度业务中跟 现场工作负责人的电话监护工作,从而代替大量重复性劳动,避免高峰拥 堵导致的停电时间延长带来的输电损失。

架构特点
image.png
基于语音技术、智能对话和智能决策引擎等人工智能技术训练开发的虚拟 调度员系统,以虚拟员工的方式,在计划检修电话监护过程中,无需人工 介入的方式接替的人工调度员,完成配网正分线的计划检修调度业务中跟 现场工作负责人的电话监护工作。实现AI技术与电力业务深度结合,并实 际应用到电力生产业务中。
image.png

方案描述:
虚拟调度员利用当前主流人工智能成熟技术模型,构建可以真正应用在电 力生产业务中的实用性人工智能应用,既带来机器接替人工重复性劳动提 高劳动效率,又具有工业系统的技术领先性。通过应用,为配网作业带来 以下业务价值:

接替人工调度员重复性工作,提高工作效率。目前虚拟调度员可以实现超 过85%的接替率(即100张操作票,85张完全不需要人工调度员接入, AI自主跟现场进行单轨调度简化;其余15张需要人工调度员少量介入协 助。),而日常计划检修调度占人工调度员的大部分工作量,通过虚拟调 度员的服务,每个调度员每天200+分钟的调度监护工作量可以减少下 来,预估可以释放人工调度员50%左右的工作量,可以进行更多电网安 全运行的分析、决策工作,减少劳动强度的同时,也提升电网运行安全。
避免高峰期开工电话呼入拥堵,减少输电收入损失。虚拟调度员通过可以 并行跟多个现场人员进行调度任务对接,具有无限并发能力,可以有效避 免每日早上和下午开工高峰期开工电话呼入导致的拥堵,按平均每个工单 平均缩短5分钟修复复电时间,一年下来,预估可以为每个地市增加上千 万的输电收入。

*相关案例
image.png

相关文章
|
9天前
|
人工智能 监控 物联网
深度探索人工智能与物联网的融合:构建未来智能生态系统###
在当今这个数据驱动的时代,人工智能(AI)与物联网(IoT)的深度融合正引领着一场前所未有的技术革命。本文旨在深入剖析这一融合背后的技术原理、探讨其在不同领域的应用实例及面临的挑战与机遇,为读者描绘一幅关于未来智能生态系统的宏伟蓝图。通过技术创新的视角,我们不仅揭示了AI与IoT结合的强大潜力,也展望了它们如何共同塑造一个更加高效、可持续且互联的世界。 ###
|
13天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 机器人
推荐一些关于将图形学先验知识融入人工智能模型的研究论文
推荐一些关于将图形学先验知识融入人工智能模型的研究论文
|
13天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 图形学
如何将图形学先验知识融入到人工智能模型中?
如何将图形学先验知识融入到人工智能模型中?
|
9天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【手写数字识别】Python+深度学习+机器学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
手写数字识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Flask框架,开发网页端操作平台,实现用户上传一张图片识别其名称。
29 0
【手写数字识别】Python+深度学习+机器学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
|
9天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于深度学习的【蔬菜识别】系统实现~Python+人工智能+TensorFlow+算法模型
蔬菜识别系统,本系统使用Python作为主要编程语言,通过收集了8种常见的蔬菜图像数据集('土豆', '大白菜', '大葱', '莲藕', '菠菜', '西红柿', '韭菜', '黄瓜'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过多轮迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件。在使用Django开发web网页端操作界面,实现用户上传一张蔬菜图片识别其名称。
47 0
基于深度学习的【蔬菜识别】系统实现~Python+人工智能+TensorFlow+算法模型
|
25天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【车辆车型识别】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
车辆车型识别,使用Python作为主要编程语言,通过收集多种车辆车型图像数据集,然后基于TensorFlow搭建卷积网络算法模型,并对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型文件。再基于Django搭建web网页端操作界面,实现用户上传一张车辆图片识别其类型。
72 0
【车辆车型识别】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
|
8天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
人工智能与模型知识库在移动医疗产品中的落地应用
在现代医疗体系中,通义千问大模型与MaxKB知识库的结合,为医生和患者提供了前所未有的支持与便利。该系统通过实时问答、临床决策辅助、个性化学习和患者教育等功能,显著提升了诊疗效率和患者满意度。实际应用如乐问医学APP展示了其强大优势,但数据隐私和安全问题仍需关注。
32 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
鸟类识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+ResNet50算法模型+图像识别
鸟类识别系统。本系统采用Python作为主要开发语言,通过使用加利福利亚大学开源的200种鸟类图像作为数据集。使用TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型,然后进行模型的迭代训练,得到一个识别精度较高的模型,然后在保存为本地的H5格式文件。在使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张鸟类图像,识别其名称。
109 12
鸟类识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+ResNet50算法模型+图像识别
|
1月前
|
人工智能 算法 安全
人工智能伦理与监管:构建负责任的AI未来
【10月更文挑战第3天】随着人工智能(AI)技术的快速发展,其在社会各领域的应用日益广泛。然而,AI的广泛应用也带来了一系列伦理和监管挑战。本文旨在探讨AI的伦理问题,分析现有的监管框架,并提出构建负责任AI未来的建议。同时,本文将提供代码示例,展示如何在实践中应用这些原则。
271 1
|
2月前
|
人工智能 运维 自然语言处理
AI战略丨构建未来: 生成式人工智能技术落地策略
GenAI 的技术落地需要企业进行周密地规划和持续地努力。企业必须从自身的战略出发, 综合考虑成本、效果和性能,制定合理的技术架构,通过全面的 AI 治理,实现可持续的创新和发展。

热门文章

最新文章

下一篇
无影云桌面