本发明属于光伏电站运维技术领域，具体涉及一种基于动态自适应任务调度策略的光伏电站移动运维方法。
背景技术：
近年来，在《可再生能源法》及配套政策的支持下，投资光伏发电的企业集团数量及集团下新建的光伏电站数量、规模都在呈几何倍数增加，预计到2020年我国光伏装机累计将达到150GW。但在光伏发电行业欣欣向荣的光鲜背景下，存在着诸多问题，尤其是发电企业集团对旗下光伏电站的运维管理方面，大多数光伏发电企业集团的运维管理水平或手段都远远不能匹配其电站建设的速度。再加之光伏电站地理位置分散、电站面积大、专业人员相对稀缺等特点和现状，导致了各光伏发电企业集团的光伏电站生产管理能力不足，光伏电站发电效率低下，企业利润得不到可靠保障。
当前的光伏电站运维工作，缺少有效的手段和方法，主要还是依靠运维人员的经验或随机进行分配任务，效率低下而且成本相对较高。
技术实现要素：
本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供了一种基于动态自适应任务调度策略的光伏电站移动运维方法，基于动态自适应任务调度策略将运维任务分配给相应的运维人员，实现运维任务自适应调度，达到运维任务闭环管控效果。
为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于动态自适应任务调度策略的光伏电站移动运维方法，其特征是，包括如下步骤：
步骤A，将所有光伏电站运维任务放入任务池中，所有运维人员组成运维队伍，通过运维任务与运维人员动态自适应调度，将运维任务分配到相应的运维人员，其具体过程为：
A1，将任务池中每一项任务形式化定义为一个九元组：Task＝{任务标识，任务类别，任务完成截止时间，任务预计持续时间，任务复杂度，任务优先级，任务工作地点，运维技能要求，完成任务对运维人员角色要求}；
A2，将运维队伍中的每一个运维人员形式化定义为一个五元组：Worker＝{运维人员标识，运维技能，已分配运维任务，角色集合，当前所在地点}；
A3，角色选取：选取任务池中未分配的优先级最高的任务T，根据T要求的运维人员角色要求，从运维队伍中选择具有这些角色的运维人员，得到候选运维人员集S1；
A4，技能选取：根据任务T的运维技能要求，从候选运维人员集S1中筛选出具有任务T要求的运维技能的运维人员，进一步得到候选运维人员集S2；
A5，运维时间选取：根据任务T的任务完成截止时间要求，从候选运维人员集S2中筛选出能在任务截止时间内完成任务的候选运维人员集S3，其筛选原则是运维人员已分配运维任务的预计持续时间总和加上任务T的预计持续时间不大于T的运维截止时间；
A6，运维地点选取：根据任务T的任务工作地点，从候选运维人员集S3中筛选出当前所在地点离任务工作地点近的候选运维人员集S4，
A7，从候选运维人员集S4中选取总负载最小的运维人员，并将任务T指派给该运维人员；
运维人员总负载的计算方法如下：
其中Load(u)表示运维人员u的总负载，i＝1,2…n，表示运维人员u已分配的运维任务为n个，Time(Ti)表示该运维人员u已分配运维任务Ti的预计持续时间，λi表示该运维人员u已分配运维任务Ti的时间运算因子，定义λi为任务复杂度归一化值与运维人员的运维技能归一化值的比值；
A8，重复上述A3到A7步骤，直到任务池中所有任务都已分配到运维队伍中相应的运维人员；
步骤B，完成动态分配后，实时将各运维任务派发至分配的运维人员；
步骤C，运维任务完成后，根据运维人员的反馈信息对其工作成果进行实时跟踪和评估。
进一步的，在步骤A6中，筛选原则是根据S3中运维人员的当前所在地点与任务T工作地点的距离排序，选择距离最近的前30％。
进一步的，在步骤A7中，任务复杂度及运维技能归一化方法采用线性函数归一化方法，利用线性函数将原始数据线性化的方法转换到[0,1]的范围，归一化公式如下：
其中Xnor为归一化后的值，X为原始数据，Xmax、Xmin分别为原始数据的最大值和最小值。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明方法基于动态自适应任务调度策略将运维任务分配给相应的运维人员，该方法在光伏电站运维系统中应用，直观易用，可有效提高运维效率，节约运维成本。该发明方法对于移动两票(在移动终端，如智能手机、平板电脑上进行开票、执行票、反馈执行结果等操作)大环境下，运用此方法能节约运维时间，具有广泛的推广意义。
附图说明
图1是为基于动态自适应任务调度策略分配运维任务的流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
光伏电站移动运维方法，就是针对当前光伏电站集团化运营情况下，集团下一个或几个运维队伍同时运维多个分布式的光伏电站，运用移动终端如智能手机、平板电脑等可移动设备进行运维工作派发，将运维任务在合适的时间分配给合适的运维人员，达到运维任务的合理分配。
本发明的一种基于动态自适应任务调度策略的光伏电站移动运维方法，包括如下步骤：
步骤A，将所有光伏电站运维任务放入任务池中，所有运维人员组成运维队伍，通过运维任务与运维人员动态自适应调度，将运维任务分配到相应的运维人员，其具体过程如图1所示，
影响任务分配的因素可以归纳为两个方面，一是运维任务相关因素，包括任务类别，任务完成截止时间，任务预计持续时间，任务复杂度，任务优先级，任务工作地点，运维技能要求和完成任务对运维人员角色要求；一是运维人员相关因素，包括运维技能，已分配运维任务，角色集合和运维人员当前所在地点。其中任务完成截止时间，是指运维人员必须在这个时间之前完成此任务；运维技能要求，是指执行此任务的运维人员应该具备的技能集合。
A1，将任务池中每一项任务形式化定义为一个九元组：Task＝{任务标识，任务类别，任务完成截止时间，任务预计持续时间，任务复杂度，任务优先级，任务工作地点，运维技能要求，完成任务对运维人员角色要求}。
A2，将运维队伍中的每一个运维人员形式化定义为一个五元组：Worker＝{运维人员标识，运维技能，已分配运维任务，角色集合，当前所在地点}。
A3，角色选取：选取任务池中未分配的优先级最高的任务T，优先级高的任务说明其重要程度高，优先选择重要的任务来进行先执行，根据T要求的运维人员角色要求，从运维队伍中选择具有这些角色的运维人员，得到候选运维人员集S1，其筛选原则就是运维人员的角色集合大于等于任务T要求的运维人员角色集合；
A4，技能选取：根据任务T的运维技能要求，从候选运维人员集S1中筛选出具有任务T要求的运维技能的运维人员，进一步得到候选运维人员集S2；
在实际应用中，或者可以根据任务类别来进行运维人员的匹配，比如是逆变器的运维、汇流箱的运维等，分别分派给逆变器、汇流箱专业特长的运维人员。
A5，运维时间选取：根据任务T的任务完成截止时间要求，从候选运维人员集S2中筛选出能在任务截止时间内完成任务的候选运维人员集S3，其筛选原则是运维人员已分配运维任务的预计持续时间总和加上任务T的预计持续时间不大于T的运维截止时间，以保证能在截止时间内完成任务。
A6，运维地点选取：根据任务T的任务工作地点，从候选运维人员集S3中筛选当前所在地点离任务工作地点近的候选运维人员集S4，其筛选原则是根据S3中运维人员的当前所在地点与任务T的工作地点的距离排序，选择距离最近的前30％，任务就近安排，以减少运维人员花费在路途上的时间，提高运维效率，减少旅途费用，降低运维成本。
A7，从候选运维人员集S4中选取总负载最小的运维人员，并将任务T指派给该运维人员。
运维人员总负载的计算方法如下：
其中Load(u)表示运维人员u的总负载，i＝1,2…n，表示运维人员u已分配的运维任务为n个，分别记为T1、T2…Tn，Time(Ti)表示该运维人员u已分配运维任务Ti的预计持续时间，λi表示该运维人员u已分配运维任务Ti的时间运算因子，该运算因子由该任务的复杂度和该运维人员的运维技能决定，任务越复杂，运维技能越低，则该运算因子值越大，反之越低。本申请中定义λi为任务复杂度归一化值与运维人员运维技能归一化值的比值。任务复杂度及运维技能归一化方法采用线性函数归一化方法，基本思想如下：线性函数将原始数据线性化的方法转换到[0,1]的范围，归一化公式如下：
该方法实现对原始数据的等比例缩放，其中Xnor为归一化后的值，X为原始数据，Xmax、Xmin分别为原始数据的最大值和最小值。
A8，重复上述A3到A7步骤，直到任务池中所有任务都已分配到运维队伍中相应的运维人员。
步骤B，完成动态分配后，通过移动终端实时将各运维任务派发至分配的运维人员；
步骤C，运维任务完成后，根据运维人员的反馈信息对其工作成果进行实时跟踪和评估。
任务完成后，运维人员需要通过移动终端反馈任务完成的结果，比如：完成或没完成。然后可根据任务完成的准确率、及时率等对运维人员进行考核和评估。
本发明方法通过将光伏电站运维任务放入任务池统一管理，并根据任务与运维人员从多个维度通过动态自适应调度策略进行匹配，将运维任务分配到指定的运维人员；将任务制定到运维人员后，再实时向运维人员派发工作任务，运维任务完成后，根据运维人员反馈信息对运维人员工作成果进行实时跟踪和评估。本发明方法能够提高智能光伏电站的运维自动化水平，提高运维效率，降低运维成本。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变型，这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。