中國工程院院刊《工程管理前沿》（英文刊）2024年9月第11卷第3期

人工智能和物聯網技術已經在應用層面落地開花，在各個領域重塑人與世界互動的方式。中國工程院院刊《工程管理前沿》（英文刊）2024年9月第11卷第3期刊發“基於重要度量的維護策略優化：人工智能和物聯網的基礎、應用和未來方向”，該研究不僅將重要度理論與前沿技術如人工智能、物聯網等緊密結合，還系統性地總結了這一領域的現狀，特別聚焦於智慧城市基礎設施維護優化問題，基於重要度理論提出了新的視角和解決方案，為城市關鍵基礎設施的安全韌性提升提供技術支撐，並前瞻性地指出了未來的發展方向。

重要度理論就是衡量系統中各個部分對整體性能的影響程度。它類似於木桶效應，強調找出並關注那些對系統性能至關重要的“短板”。

一旦識別出系統中的“短板”，即可有針對性地實施優化措施。在維護策略層面，這意味著將有限的資源精准投入到對系統性能影響最大的組件上。這種方法的優勢顯而易見：就像木桶原理所示，隻需加高最短的木板，就能顯著提高木桶的容量，而無需對所有木板進行加高。這正是基於重要度的維護策略優化所帶來的核心優勢。

鄭州大學管理學院兌紅炎教授團隊與國網河南超高壓公司變電檢修中心合作，針對電網系統的故障問題，深入分析了故障成因，構建了動態故障樹，並據此制定了基於重要度的維護策略。“在某電網高壓輸電線路的運維、檢修工作中，該方法取得了顯著成效，故障率同比下降了39%，故障維修時間縮短了32%，為電力的穩定供應提供了有力保障。”兌紅炎教授介紹，“針對城市高壓電網基礎設施在遭受干擾事件后快速恢復供電能力的問題，提出了基於節點重要度的最優韌性模型。在應用期間，累計減少停電時間42.69小時，多供電量773萬千瓦時。”

基於重要度的維護策略、韌性提升路徑研究的未來發展趨勢是智能化、精准化與一體化。未來的體系優化將越來越依賴基於大模型的機器學習、深度學習與強化學習技術等智能化技術，通過從海量的歷史數據和實時監測數據中自主學習，精准預測健康狀況，實現資源的最優配置，進一步提高運營效率和經濟效益﹔通過大模型的多維度學習能力，可以對體系群體進行整體優化，基於系統間的協同效應與資源的最優分配，設計出更加高效的維護計劃，並可以實現實時數據的共享與驗証，保障數據的安全性與一致性，最大限度提升體系韌性。（張沛）

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