抗震保电先锋

正策划人语8月3日,一场猝不及防的地震侵袭昭通鲁甸,随之打响的,是一场快速、高效的抢修复电战役。云南电网公司的抗震复电抢修队冒着余震滚石不断的危险第一时间徒步肩挑背扛电力设备挺进震中,争分夺秒展开抢修,地震2小时后,鲁甸县城全面恢复供电;抢运到震中的电力应急设备,照亮了夜雨之下云南省政府的第一次"鲁甸地震"应急会议现场……无数个第一时间,不仅为灾区群众送去温暖、驱散恐慌,其间体现     

油气管道维抢修队能力提升的研究

油气管道的维护是管道完整性管理的重要组成部分,为油气管道的安全运行提供保障。由于环境、人为或管道自身原因造成的管道损坏时有发生,高水平的维抢修队在管道应急处理方面起到至关重要的作用。许多企业在实际工作经验中总结维抢修队伍存在的问题,为维抢修队的建设提出了建议。但缺少实际的测评数据的支撑,只能凭借经验进行定性的分析。为了实现科学、系统的能力测评,能力评测方法的研究也成为逐渐成为热点。     

基于综合能力评估的维抢修队问题分析和改进措施

维抢修队的综合能力是天然气管线安全运行的重要保障。西部管道公司基于辖区内的11支维抢修队的综合能力评估结果,对维抢修队存在的问题进行了分析。能力综合评估从12个方面,对64个指标进行了详细的打分。通过对综合得分和各二级指标得分的分析,发现了当前维抢修队存在的关键问题,并提出了相应的改进措施。     

一种面向严重受损路网的抢修队调度算法

受损路网抢修是灾害应急响应中的一个非常重要的基础环节,主要研究如何对道路抢修队进行有效调度,以快速恢复受灾路网的交通能力,为后续顺利展开应急救援工作提供有效的保证.已有方法在路网受损严重的情形下往往难以给出有效的调度策略.为此,在已有工作的基础上,简化路网模型和决策模型,并基于动作集裁减和Q学习设计一种面向严重受损路网的抢修队调度算法.在该算法中,抢修队只能从当前可达的未修复受损路段集合中选择下一个动作,以确保Q学习的连续性.仿真实验结果表明,在节点数和受损率都较大的严重受损路网环境中,所提算法可以保证所有需求节点均可达,具有更高的稳定性和可靠性,且能够在更小的时间和修复代价内给出更优的调度方案.     

打造“特种部队”实现快速出击

近年来,云南自然灾害频发,对电网应急管理提出了严峻的挑战。如何进一步提高预防和处置电网突发事件的能力,有效应对各类自然灾害,高效完成电网应急抢修工作,最大限度地减少影响和损失成为了亟待解决的问题。在此背景下,成立一支具备快速、高效处理电网突发事件能力的专业化抢修队伍显得尤为必要。2014年5月,云南电网公司“应急抢修中心”在送变电公司成立,应急抢修的“特种机动部队”重装上阵。     

服务,牵手快速响应

正作为国网合肥供电公司客户服务的调度控制中心,"大运行""大检修""大营销"体系中有关客户服务业务的综合协调平台,2013年2月8日,安徽省首家"服务快速响应中心"在国网合肥供电公司应运而生。2014年4月9日,在国网安徽省电力公司2013年度管理创新发布会上,国网合肥供电公司的管理创新成果《基于提升客户服务水平的快速响应体系建设》从全省24项成果中脱颖而出,荣获第一名。这折桂的喜悦,来自于服务过程的一次次锻造,来自于服务流程的一次次创新。     

边境保电 光耀国门

<正>在陇川县中缅边界50—51号界碑之间有一个村寨,寨子中央有一条不太明显的国界线,中缅两国的界碑就立在寨子中间,中方称为拉影,缅方俗称"洋人街"。外地人来到这里,常常跨步出国还不知道。一个寨子,两个国度,两国边民同饮一河水,同赶一条街,同奉一座寺,共敬一株树,共用中国电。在这里有一群光明使者守护着中缅边境的万家灯火——拉影供电所,这个11人的团队立足口岸,为口岸的经济发展和基础设施建设输送着强大的电能,在中缅边境口岸树起了云南边疆优质供电服务的一面旗帜。邻家灯火亮中缅情谊长     

基于Q学习的受灾路网抢修队调度问题建模与求解

受损路网的修复是灾害应急响应中的一个重要环节, 主要研究如何规划道路抢修队的修复活动, 为灾后救援快速打通生命通道.本文首先构建了抢修队修复和路线规划的数学模型, 然后引入马尔科夫决策过程来模拟抢修队的修复活动, 并基于Q学习算法求解抢修队的最优调度策略.对比实验结果表明, 本文方法能够让抢修队从全局和长远角度实施受损路段的修复活动, 在一定程度上提高了运输效率和修复效率, 可以为政府实施应急救援和快速安全疏散灾民提供有益的参考.     

大量需求点下基于深度Q学习的受损路网抢修队调度

受损路网抢修是重特大自然灾害发生后开展应急处置和救援的一个基本前提,主要研究如何对道路抢修队进行合理的调度以快速恢复路网畅通、保障救援队伍和应急物资从出救点及时输送到各需求点.鉴于已有研究在面向大量需求点时往往很难给出有效的调度策略,首先基于路网模型和马尔科夫决策过程分析抢修队修复受损路网的关键因素,并设计一种双反馈回报函数;然后基于深度Q学习求解抢修队的最优调度策略;最后通过对比实验结果表明,在大量需求点环境下,所提出方法具有较好的稳定性和可靠性,兼顾受损路网的修复效率和运输效率,能够以更少的修复代价令所有需求点可达,为灾后复杂应急场景下的受损路网抢修提供有益的尝试.