(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111435795.5 (22)申请日 2021.11.29 (71)申请人 国网福建省电力有限公司 地址 350003 福建省福州市 鼓楼区五四路 257号 申请人 国网福建省电力有限公司经济技 术 研究院 (72)发明人 刘沁　尹琛　陈秉乾　颜琰　 张成炜　 (74)专利代理 机构 福州元创专利商标代理有限 公司 35100 代理人 丘鸿超　蔡学俊 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01)G06Q 50/06(2012.01) G06N 3/12(2006.01) G06N 10/60(2022.01) (54)发明名称 基于WBS架构分解的输变电工程进度智能优 化方法 (57)摘要 本发明提出一种基于WBS架构分解的输变电 工程进度智能优化方法， 运用WBS对输变电工程 项目进行分解， 计算项目工期， 而后采用了量子 差分算法优化输变电工程项目进度， 最终得出优 化结论。 项目的建设规模、 建设标准、 建设时机等 关键指标提供重要依据， 为今后提高大型输变电 工程项目的立项决策水平、 充分发挥项目的预期 技术经济效果、 提高后续输变电工程项目的决策 和管理水平 提供有益的借鉴和指导， 具有重要意 义。 权利要求书3页 说明书10页 附图3页 CN 114169599 A 2022.03.11 CN 114169599 A 1.一种基于WBS架构分解的输变电工程进度智能优化方法， 其特征在于， 包括以下步 骤： 步骤S1： 以项目的整体框架为前提， 运用WBS架构， 将整体框架的树形图分解成为基于 子项目的树形图， 并据此再进 行多步骤的分解， 最终对项目本身的分级进 行清除表述， 利用 WBS对工程项目的工序进行层层分解， 进而为工程项目中的每一个工序分配对应的重要程 度， 并制定进度计划； 步骤S2： 根据单一时间估计法确定项目的工作时长， 采用所述单一时间估计法对项目 整体时间进 行评估之前， 首先对单个的子项目的时间进 行估计， 之后进 行时间加总， 制定网 络结构图和相应的进度计划； 步骤S3： 基于量子差分算法， 构建进度智能优化模型， 找出输变电工程项目在进度 上存 在的问题， 并针对该问题调整 进度， 促使工程项目在高效提前完成同时尽可能减少成本 。 2.根据权利要求1所述的基于WBS架构分解的输变电工程进度智能优化方法， 其特征在 于： 在步骤S1中， 使用WBS法对整个工程项目的工序进行任务分解， 确定工作明细任务表； 在 绘制网络图前先将工程项目分解成各项工序； 作业项目划分的粗细程度视工程内容以及不 同单位的要求而定， 在工程分解完 毕之后， 再进一步进 行逻辑分析， 从而理清各个工序之间 的紧前紧后关系或是平行关系。 3.根据权利要求1所述的基于WBS架构分解的输变电工程进度智能优化方法， 其特征在 于： 在步骤S1中， 对输变电工程项目的WBS分解包括施工图设计， 变电站土 建工程， 变电站电 气安装工程与变电站线路安装工程四个部分。 4.根据权利要求1所述的基于WBS架构分解的输变电工程进度智能优化方法， 其特征在 于： 在步骤S2中， 所述单一时间估计法在 对项目整体时间进 行评估之前， 首先对 单个的子项 目的时间进行估计， 之后进行时间加总网络图的设计； 绘制出的网络图对工程施工项目的 施工工作的先后展开顺序与 施工工艺的流程进行说明， 并对工序之 间的约束关系与 依赖关 系进行说明； 网络图的形式分为两种： 单代号网络图， 用节点代表具体的工作， 用箭线表示 工作之间的具体关系； 双代号网络图， 用节点代表工作之 间的具体关系， 用箭线表示具体的 工作； 从起始工序开始， 顺序依次绘出各项工序的箭线， 直至最后一道工序完成为止， 按照 各个工序的逻辑关系和时间参数计算整个网络计划的持续时间， 并最终确定关键线路。 5.根据权利要求4所述的基于WBS架构分解的输变电工程进度智能优化方法， 其特征在 于： 在步骤S2中， 对单个的子项目的时间进 行估计时， 对项目进 行的时间分成直接进 行项目 所需的时间与项目进行的必须停歇时间两个部分； 并对如下 的6点因素进行考虑： 工程量、 工程项目作业制度安排、 工程项目所采用的技术方案与工艺方案、 不同资源的供应量、 现场 环境、 项目的限制与约束条件。 6.根据权利要求1所述的基于WBS架构分解的输变电工程进度智能优化方法， 其特征在 于： 在步骤S3中， 将工程项目的进度优化问题解决的学习分为以下五个类型： 最小成本， 最 短工期， 最大净现值， 最短延期与最优资源分配； 在进度优化模型 的求解过程中， 对优化问 题进行建模， 并利用量子 差分算法对进度优化问题进行计算； 在对进度优化问题进行建模的过程中， 将目标设定为在一系列可能性解中寻找最好 的， 即寻求最优解； 此过程之内， 将求解优化问题对应的目标函数设定为： 或者权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114169599 A 2其中f为求解 的目标函数， S为搜索空间， 而X为搜索空间S中符合约束条件的可行 域； 由于最大化和最小化问题具有可以相互转化的特性， 因此， 将最小化问题的最优解形式 描述为， 若存在x*∈X， 使得任意的x∈X都满足f(x*)∈f(x)， ， 则称x *为在函数上的全局对应 的最小值 点， 并称f(x*)为对应的全局中的最优解。 7.根据权利要求6所述的基于WBS架构分解的输变电工程进度智能优化方法， 其特征在 于： 对于输变电工程项目的执行方案对所使用的技术， 利用的资源与设备的数量具有很强 的依赖性； 这样， 成本都与每一道的工序和具体的建设时间长度息息相关； 在进度优化模型 的求解过程中， 对 优化问题进行建模， 并利用量子 差分算法对进度优化问题进行计算： (1)设工序i ‑j的持续时间符合 正态分布， 设定其平均时间为ti‑j， 对应的方差为 δi‑j； (2)设定每压缩工序i ‑j的一个工期， 应该花费的成本为ci‑j； (3)对需要压缩的工期按照其对应方差的大小进行排序， 方差较小的工序优先进行压 缩； (4)对位于关键路线上的工序进行压缩时， 确保压缩量小于非关键路线上的时差； (5)针对工作持续时长的不可确定性， 设定对关键路线上的工序进行压缩的过程中， 对 时差进行压缩时应小于其 余非关键路线上的总时差 。 8.根据权利要求7所述的基于WBS架构分解的输变电工程进度智能优化方法， 其特征在 于： 根据成本与工期之间的关系设定进度优化的工期 ‑成本的目标函数为： min C＝∑ δi‑j*ci‑j*xi‑j s.t.∑xi‑j≥TE ∑xi‑j‑∑xg‑k≤∑tei‑j‑∑teg‑k ∑xi‑j‑∑xg‑k≤∑tei‑j‑∑teg‑k+δi* λα i 其中， 设定C为压缩工期所需的总费用， xi‑j为工序i‑j的压缩时间， 单位时间的直接压 缩费用为ci‑j， 方差为δi‑j； 设需要被缩短的工期为TE， 并且TE满足存在于关键路线上的工序 的总压缩量小于其余不在 关键路线上的总时差； di为活动i的保持时常， 其中， ei为活动i能 够开始的最早时间， li为对应的能够开始的最晚时间； 而t0代表活动工作的结束最早的时 间， tl代表工作的最晚的结束时间； δi为在闭合圈 内全部的工序方差之和的均方根； 而设bi‑j 为工序i‑j的最大压缩时长； I 为节点或者活动的终点， pi为活动i的紧前工序； 在应用量子差分算法时， 给定的参数为， 种群规模Q， 迭代次数N、 交叉概率C以及缩放因 子F。 9.一种电子设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114169599 A 3