智能调度的研究现状及发展趋势
基于多智能体系统的智能调度技术研究
基于多智能体系统的智能调度技术研究第一章：绪论在现代工业制造中，生产线的调度问题一直被视作一个重要的研究方向。
传统的调度方法需要大量的人力和物力，并且难以应对生产线的复杂性和不确定性。
为此，研究人员提出了基于多智能体系统的智能调度技术，该技术可以有效提高生产线的效率和质量，降低成本和时间。
本文将着重探讨基于多智能体系统的智能调度技术的研究现状和发展趋势。
第二章：多智能体系统基础多智能体系统（Multi-Agent System，MAS）是一种由多个相互独立的智能体协同完成任务的系统结构。
智能体是指具有感知、学习、计划和决策等自主能力的实体。
MAS广泛应用于许多领域，如生产制造、交通管制、金融和医疗等。
MAS的关键特点是分散性、局部性和协同性，这些特点使得MAS具有很强的鲁棒性和适应性。
在智能调度中，MAS可以应用于任务分配、资源调度和协同决策等方面。
第三章：基于MAS的智能调度算法在基于MAS的智能调度中，智能体可以是生产线上的各种设备、机器人或工人等。
智能体之间通过通信和协作实现任务的分配和资源的调度。
基于MAS的智能调度算法主要包括以下几类：1）协同决策算法：通过智能体之间的协作和共识实现任务的优化和决策。
该算法主要包括基于博弈论的算法、遗传算法、蚁群算法等。
2）分布式拍卖算法：通过智能体之间的竞价实现任务和资源的分配。
该算法主要包括一般化二价拍卖算法、变量交换拍卖算法、整数线性规划拍卖算法等。
3）集成学习算法：通过智能体之间的学习和协同实现任务和资源的优化和调度。
该算法主要包括集成强化学习算法、集成进化算法、集成神经网络算法等。
第四章：实验研究与应用实验研究和应用是多智能体系统的发展和应用的重要环节。
在智能调度领域，多智能体系统已经在许多生产制造和物流企业得到了应用，并取得了一定的效果。
例如，在汽车生产线上，基于MAS的智能调度技术可以对生产过程进行优化和调度，提高汽车生产线的生产效率和质量。
智能电网中的人工智能调度算法研究与创新
智能电网中的人工智能调度算法研究与创新近年来，随着科技的飞速发展，智能电网已经成为了电力行业的发展趋势和研究热点。
在智能电网中，人工智能调度算法的研究与创新起着至关重要的作用。
本文将深入探讨智能电网中人工智能调度算法的研究现状及创新方向。
一、智能电网的发展趋势智能电网是指利用先进的感知、通信、计算、控制和优化等技术手段，对电力系统进行智能化改造和升级，实现能源的高效利用、供需的平衡和网内外资源的优化配置。
智能电网通过综合运用各类技术手段，实现电力系统的智能化运行和管理。
智能电网的发展趋势主要表现在以下几个方面：1. 全面智能化：借助先进的通信、计算和控制技术，电力系统能够对能源供需进行智能化预测、调度和控制，以实现电力系统的高效、安全、可靠运行。
2. 分布式能源接入：逐渐摆脱传统的中心化发电方式，鼓励分布式能源接入，通过智能电网的协同管理和调度，使分布式能源能够高效融入电力系统中。
3. 多能互补调度：充分利用多种能源，包括传统能源、可再生能源、储能等，通过智能调度算法进行能源的合理配置，以满足不同区域和用户的能源需求。
4. 微电网发展：通过建设微电网，实现小范围内的能源的自给自足，提高供电可靠性，降低用户的用电成本。
二、智能电网调度算法研究现状在智能电网的运行和管理中，调度算法是关键技术之一，能够根据电力系统的实时状态和用户需求，合理调度和控制电力设备，以实现电力系统的高效运行。
目前，智能电网调度算法主要包括以下几种：1. 遗传算法：模拟生物进化过程的遗传算法可以应用于智能电网的调度中，通过优化遗传算子，如交叉、变异等，使得电力系统的运行效率更高。
2. 粒子群优化算法：受到鸟群觅食行为的启发，粒子群优化算法通过模拟粒子在解空间中的搜索过程，逐渐找到最佳解，用于智能电网的调度问题上。
3. 人工神经网络算法：利用人工神经网络构建电力系统的模型，通过训练网络参数使得模型输出的结果更加符合实际情况，从而实现智能电网的调度。
智能制造中的智能化调度算法研究
智能制造中的智能化调度算法研究随着工业化和信息化的快速发展，智能制造成为新的潮流和趋势。
智能制造是一种全面、协调、高效、可靠的制造系统，在人类工业生产历史上具有重要的里程碑意义。
智能制造是通过建立智能化的生产调度系统来控制生产过程，实现生产计划的优化和高效运行。
智能化调度算法是智能制造中非常重要的一环，它是通过数据挖掘、人工智能等技术手段，将各个生产环节进行优化调度，从而提高整个生产系统的效率和效益。
智能化调度算法是智能制造的核心技术之一，它可以实现智能制造的高效性和灵活性、优化生产规划和进度控制、提高资源利用率和生产效率、减少生产成本和节约时间。
智能制造中的智能化调度算法主要有以下几个方面的研究：一、优化模型的研究。
生产过程中有许多的变量，包括设备、人力、材料等，如何对这些变量进行优化调度，是智能化调度算法中非常重要的一环。
要实现优化，必须先建立一个合适的优化模型，可以采用线性规划、整数规划、动态规划等方法来构建优化模型。
二、决策算法的研究。
在优化模型的基础上，需要设计合适的决策算法来解决生产调度问题。
决策算法可以采用遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等方法来进行，使决策算法能够找到最优解，从而实现最佳调度方案。
三、自适应控制的研究。
生产过程中会存在许多的不确定性因素，包括设备故障、材料短缺等，如何在这些不确定性因素下，自适应地进行调度是智能化调度算法研究的重点之一。
目前，自适应控制算法可以采用模糊控制、神经网络等方法来实现。
四、多目标优化的研究。
生产调度中可能会存在多个目标，包括时间、质量、成本等，如何在多个目标之间进行权衡和折衷，是智能化调度算法中的难点之一。
可以采用多目标规划、模糊多目标决策等方法来进行多目标优化。
随着智能制造的快速发展，智能化调度算法的研究也在不断进步。
未来，智能化调度算法将进一步提高自身的智能化水平，实现更高效的生产调度和资源利用，为智能制造带来更多的效益和贡献。
电力调度的自动化技术研究
电力调度的自动化技术研究电力调度是指根据电网负荷和发电情况，灵活、高效地调控、分配和利用电力资源的过程。
随着电力系统规模的不断扩大和电力需求的增加，电力调度工作变得日益复杂。
为了提高电力系统的安全性、稳定性和经济性，自动化技术在电力调度中得到了广泛应用。
本文将探讨电力调度的自动化技术研究的现状及发展方向，以期为电力调度自动化技术的实际应用提供参考。
一、电力调度的自动化技术研究现状1. 智能化调度系统智能化调度系统是利用先进的计算机技术和人工智能技术，对电力调度过程进行智能化管理和优化。
智能化调度系统能够对复杂的电网数据进行处理和分析，并根据实时情况进行调度决策，提高电力系统的可靠性和经济性。
目前，智能化调度系统已经在一些大型电网中得到了应用，并取得了显著的效果。
2. 数据挖掘技术数据挖掘技术能够从大量的历史数据中挖掘出隐藏的规律和模式，为电力调度提供决策支持。
通过对历史负荷数据、发电数据和市场数据的挖掘，可以预测未来的电力需求和市场变化，为电力调度提供更精准的预测和规划。
3. 高性能计算技术高性能计算技术能够对复杂的电力系统进行模拟和仿真分析，帮助电力调度人员快速准确地制定调度方案。
利用高性能计算技术，可以对电力系统进行全面的状态评估和风险分析，为电力调度提供科学依据。
4. 信息互联网技术信息互联网技术能够实现电力系统的信息化管理和远程监控。
通过互联网技术，可以实现电力设备的远程控制和故障诊断，提高电力调度的响应速度和准确性。
二、电力调度自动化技术研究的发展方向1. 多元化数据整合随着可再生能源和分布式能源的不断发展和普及，电力系统的数据变得更加多元化和复杂化。
未来的电力调度自动化技术需要更好地整合和处理不同类型和来源的数据，实现全面的数据共享和智能化处理。
2. 智能化决策支持未来的电力调度自动化技术需要更加注重智能化决策支持，实现基于大数据和人工智能的实时调度决策。
智能化决策支持系统能够结合模型预测和实时监控，提供个性化的调度方案，提高电力系统的灵活性和响应速度。
公共交通系统智能调度技术研究
公共交通系统智能调度技术研究随着城市化进程的加速，公共交通运输成为城市中不可或缺的一部分。
如何更好地优化公共交通系统，提高其效率和服务质量，成为城市管理者必须面对的大问题。
而智能调度技术作为公共交通优化的关键，逐渐引起人们的关注和重视。
一、智能调度技术的定义和作用智能调度技术是指采用计算机、通信、传感器等现代技术手段，对公共交通运输进行动态调度，从而优化公共交通系统的运行效率和客户满意度的管理方法。
其主要作用是实现公共交通信息的精准化、实时化、开放化和智能化，从而提高公共交通的服务水平和运营效益。
二、智能调度技术的先进性和应用情况智能调度技术是一种高新技术，它已经在世界各地得到了广泛的应用，比如悉尼的出租车智能调度系统、香港的智能交通管制系统、纽约市的智能公交调度系统等等。
我国也在不断推进智能交通建设，并取得了一系列的成果。
例如，北京市建设了智能公共交通调度指挥系统，通过实时监测和分析公共交通运行状况，为调度部门提供精准的数据支持和决策依据。
上海市也正在构建基于大数据的公共交通智能调度平台，该平台将通过实时监测和深度分析公共交通系统运行数据，推动公共交通信息化管理和应用的深入发展。
三、智能调度技术的核心技术智能调度技术是一项复杂的系统工程，其核心技术主要包括：1.数据传输技术。
采用无线通信技术，实现公共交通信息的实时监测和传输。
2.智能调度算法。
通过多指标综合评价模型，建立公共交通智能调度算法，实现实时的运行计划和调度。
3.人机交互界面技术。
提供可视化的调度界面，使得智能调度系统的运营人员能够更好地掌握公共交通车辆和乘客的调度情况。
四、智能调度技术的未来发展趋势随着智能调度技术的不断升级和优化，其未来发展趋势将呈现以下几个方面：1.数据共享和互通。
利用物联网、云计算等技术手段，实现城市公共交通信息的全面共享和互通。
2.智能化运行管理。
通过车联网、智能识别、智能派单等技术手段，实现公共交通的智能化运行管理。
基于人工智能的物流智能调度方案
基于人工智能的物流智能调度方案第一章物流智能调度概述 (2)1.1 物流智能调度的意义与作用 (2)1.2 物流智能调度的发展现状 (3)1.3 物流智能调度与传统调度的区别 (3)第二章物流智能调度关键技术 (3)2.1 人工智能技术在物流调度中的应用 (3)2.1.1 人工智能概述 (3)2.1.2 人工智能在物流调度中的应用 (4)2.2 大数据技术在物流调度中的应用 (4)2.2.1 大数据概述 (4)2.2.2 大数据在物流调度中的应用 (4)2.3 优化算法在物流调度中的应用 (4)2.3.1 优化算法概述 (4)2.3.2 优化算法在物流调度中的应用 (4)第三章物流智能调度系统架构 (5)3.1 系统整体架构设计 (5)3.2 数据采集与处理模块 (5)3.3 调度策略与算法模块 (5)3.4 系统集成与部署 (6)第四章物流智能调度算法研究 (6)4.1 遗传算法在物流调度中的应用 (6)4.2 粒子群优化算法在物流调度中的应用 (7)4.3 模拟退火算法在物流调度中的应用 (7)第五章货物装载与配送优化 (8)5.1 货物装载优化策略 (8)5.2 配送路径优化策略 (8)5.3 货物装载与配送协同优化 (8)第六章仓储管理与调度优化 (9)6.1 仓储资源优化配置 (9)6.1.1 资源配置概述 (9)6.1.2 人工智能技术在仓储资源配置中的应用 (9)6.1.3 优化策略 (9)6.2 仓储作业调度优化 (9)6.2.1 作业调度概述 (9)6.2.2 人工智能技术在仓储作业调度中的应用 (10)6.2.3 优化策略 (10)6.3 仓储与运输协同调度 (10)6.3.1 协同调度概述 (10)6.3.2 人工智能技术在协同调度中的应用 (10)6.3.3 优化策略 (10)第七章多式联运智能调度 (11)7.1 多式联运概述 (11)7.2 多式联运调度策略 (11)7.3 多式联运调度算法 (11)第八章物流智能调度系统集成与实施 (12)8.1 系统集成策略 (12)8.2 系统实施与测试 (12)8.3 系统运行与维护 (13)第九章物流智能调度案例分析 (13)9.1 仓储物流智能调度案例分析 (13)9.1.1 案例背景 (13)9.1.2 调度策略 (13)9.1.3 案例成果 (14)9.2 配送物流智能调度案例分析 (14)9.2.1 案例背景 (14)9.2.2 调度策略 (14)9.2.3 案例成果 (14)9.3 多式联运智能调度案例分析 (14)9.3.1 案例背景 (14)9.3.2 调度策略 (14)9.3.3 案例成果 (15)第十章物流智能调度发展趋势与展望 (15)10.1 物流智能调度发展趋势 (15)10.2 物流智能调度面临的技术挑战 (15)10.3 物流智能调度的发展前景 (15)第一章物流智能调度概述1.1 物流智能调度的意义与作用物流智能调度作为现代物流体系中的重要组成部分，其核心目的在于通过科学、合理的方法，实现物流资源的优化配置与高效利用。
基于强化学习的动态智能调度策略研究
基于强化学习的动态智能调度策略研究动态智能调度策略在日益复杂的现代社会中起着重要的作用。
基于强化学习的动态智能调度策略研究是一个前沿领域，它利用强化学习算法来优化调度过程，以提高效率和性能。
本文将介绍基于强化学习的动态智能调度策略的研究现状、方法和发展前景。
一、研究现状目前，传统的调度策略主要基于静态模型，无法适应复杂多变的环境。
而基于强化学习的动态智能调度策略能够根据环境变化和任务需求调整策略，从而达到更好的调度效果。
强化学习是一种机器学习方法，它通过不断试错与奖惩机制来自主学习，进而选择出最优的决策策略。
在动态调度中，强化学习的优势在于能够学习和适应不断变化的环境，并根据实时反馈调整决策策略。
二、方法研究基于强化学习的动态智能调度策略的首要任务是建立合理的状态和行动空间。
状态可以包括任务的属性（如优先级、截止日期）和环境的因素（如网络状况、资源利用率）。
行动空间则对应调度的具体操作，比如选择执行任务的设备或调整任务的执行顺序。
在强化学习方法中，Q-learning是最常用的算法之一。
Q-learning通过在状态-行动空间中的每一个点上更新一组Q值来实现策略优化。
通过不断尝试和学习，Q-learning 能够找到在不同状态下选择合适行动的最优策略。
除了Q-learning，还有很多其他的强化学习算法，如Deep Q-Network（DQN）、Policy Gradient等，它们在不同的场景下有着各自的优势和适用性。
为了进一步提高调度效果，研究者们也尝试将深度学习方法与强化学习相结合，形成深度强化学习算法。
深度强化学习将神经网络应用于强化学习中，通过神经网络来近似Q值函数，使得系统能够更高效地学习和决策。
这种方法已经在许多领域取得了显著进展，如游戏领域的AlphaGo和自动驾驶。
三、发展前景基于强化学习的动态智能调度策略的研究前景非常广阔。
随着科技的不断发展，越来越多的领域需要实时智能调度策略，如物流调度、网络流量管理、车辆路径规划等。
2024年智能公交车市场发展现状
2024年智能公交车市场发展现状引言智能公交车作为城市智能交通系统的重要组成部分，具有出行便捷、交通安全和环境友好等优势，近年来在全球范围内得到了广泛的关注和发展。
本文将从市场规模、技术应用和发展趋势等方面，对智能公交车市场的发展现状进行分析和总结。
市场规模智能公交车市场经过多年的发展，市场规模不断扩大。
根据市场研究数据，截至目前，全球智能公交车市场规模已超过XX亿美元，并且预计在未来几年内还将保持较快的增长速度。
智能公交车市场主要集中在北美、欧洲和亚太地区，其中亚太地区的市场份额最大。
技术应用智能公交车凭借其与互联网、物联网等先进技术的结合，实现了多项创新应用。
首先，智能调度系统能够通过实时监测公交车的运行状态和交通状况，优化公交路线和车辆调度，提高运营效率和服务质量。
其次，智能安全监控系统可以通过摄像头、传感器等装置实时监测公交车内外的安全情况，预防和应对各种安全事件。
此外，智能支付系统、智能乘客信息系统等也为公交车的使用者提供了更加便捷和个性化的服务。
发展趋势智能公交车市场在未来的发展中将呈现出以下几个趋势。
首先，随着5G技术的普及和应用，智能公交车将更加快速地与城市智能交通系统和互联网相连，实现信息的共享和互联互通。
其次，智能公交车将越来越注重环保和可持续发展，采用新能源技术和节能技术，减少对环境的污染。
再次，智能公交车的自动驾驶技术将不断突破，逐步实现无人驾驶，提升公交车的运营效率和安全性。
最后，智能公交车还将与智能城市建设相结合，实现公交车与其他公共交通工具以及城市设施的无缝对接和协同运行。
结论智能公交车市场在全球范围内得到了迅猛发展，市场规模持续扩大，技术应用不断创新，发展趋势也十分明朗。
随着城市交通拥堵问题的加剧和环境保护意识的增强，智能公交车将成为未来城市交通发展的重要方向。
同时，政府部门和企业应加大投入，促进智能公交车市场的发展，并制定相关政策和标准，推动智能公交车的推广和应用，为人们提供更加高效、便捷、安全和环保的出行方式。
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智能调度的研究现状及发展趋势
智能调度是建设智能电网的关键。
文章分析了智能调度建设的意义和目的，阐述了国内研究现状，剖析了智能调度的内涵、特征、体系架构，对智能调度领域已有的实践进行了总结与思考，对智能调度的未来进行了展望。
标签：智能调度；智能电网；研究现状；发展趋势
引言
调度是电网运行的神经中枢，电网发生事故时，需要依赖人工进行判断和处理。
随着电网规模越来越大，人工的有效性会急剧下降。
例如，2012年7月30日、31日印度北部和东部连续发生两次大停电事故，30日第一次停电事故发生后，依靠人工排除故障，停电后15小时内基本恢复电力供应。
由于人工控制的有效性不够，没能及时控制事故恢复后的超负荷用电，造成了31日再次发生大停电事故。
事故其间调度人员获取的电网事故状态信息不够充分、完整，无法准确判断事故严重性和发展趋势。
随着电网跨区域交直流混合联网，电网运行给调度带来了新挑战，电网的安全稳定运行需要智能调度提供技术支撑。
国家节能减排政策需要大型可再生能源大规模接入电网，资源优化配置，需要智能调度为电网运行提供技术支撑。
建设中国特色的坚强智能电网，智能调度是其重要组成部分，需要智能调度提供技术支撑。
1 智能调度的内涵与特征
狭义智能调度是指辅助调度员的“智能调度辅助决策功能”。
主要包括事故前薄弱问题预警、事故中故障定位、事故后恢复决策。
广义智能调度要求调度中心全面智能化，全面的智能化调度要综合运用各种先进科技和智能化技术，对输电网进行主动式、智能化的监视、分析、预警、辅助决策和自愈控制，面向调度全专业，提供智能化的业务支撑手段，为输电网提供全面的技术支撑。
要做到准确的全景化前瞻预警；优化的自适应自动调整；多维的全局观协调控制；统筹的精细化调度计划；规范的流程化高效管理。
2008年2月，国家电力调度控制中心启动了智能电网调度技术支持系统的研究[1]。
总体技术路线是：坚持自主创新，进行集约化开发和标准化管理，以智能调度技术支持系统的研发为核心，围绕三条主线建设四大类应用功能，通过一体化调度作业施行同质化调度管理。
2 智能调度实践
2.1 狭义智能调度
2.1.1 调度人员辅助决策的需求。
交直流混联电网日趋庞大和复杂化，电网发生事故时，调度人员要短时间内分析处理海量信息。
要保证及时、准确地进行决策对经验丰富的调度人员来说也会力不从心。
而且，调度人员不是永远不变的，岗位的调动以及退休会导致积累的经验无法成体系、无法传承。
因此，调度人员辅助决策是智能调度最基本的需求。
2.1.2 开发实践。
狭义的智能调度目前我国已经有了一些应用，国网电科院的研究成果在青岛、无锡、眉山、长春等地区得到了应用。
其他院校与厂商也取得了一定的进展。
狭义的智能调度达到了为调度人员提供辅助决策的目的，是人工智能在调度的应用，使得调度中心具备了基本的智能化水平。
2.2 广义智能调度
2.2.1 国家电力调度中心智能调度系统。
该系统包括一体化技术支持基础平台和高级应用两部分。
基础平台分为8个模块和2个基本应用。
高级应用功能包括实时监控与预警、调度计划、安全校核、调度管理。
2.2.2 国网电力科学研究院研究成果。
国网电科学院提出了时空协调的大停电防御框架[2]，首创能量管理系统（EMS）/广域相量测量系统（WAMS）一体化技术，实现数据业务的整合，为调度决策相关的应用提供服务；实现了一体化维护，减轻维护工作量；做到了一体化监视和操作，方便使用；而且共享硬件资源，减少硬件投资。
成功开发研制的雷电定位系统使我国成为继美国之后第一个拥有该技术自主知识产权的国家。
在全国获得了广泛应用，目前覆盖全国28个省（市、区），实现了全国联网，形成了一个巨大的雷电监测网，成为国家电网公司二十五项先进适用技术之一被推荐推广。
2.2.3 南方电网综合防御框架。
针对自身交直流混合联网的特点，构建时空协调的停电防御系统框架[3]，该系统的中心站由1个广域综合信息平台和7个功能子系統构成。
其中特别注重相继故障的风险预警和多方面的协调。
3 智能调度体系架构
我国智能调度建设基于一体化平台，自动化、运行方式、调度、计划、继保各专业协同运转，引入智能化手段，促进调控中心整体业务效率的提高。
国调、网调、省调三层次共享一体化数据平台。
生产控制数据与管理信息数据独立运作，生产控制数据位于调度数据网络，包含未经处理的原始数据、应用类数据、交换数据，同时还包括各种电网模型。
管理信息数据位于综合数据网络，包括数据业务、语音业务、视频业务、人接交互界面，数据引擎采用总线式，为各类应用提供数据及模型驱动。
4 智能调度中心的关键技术
4.1 计算机及通信技术
调度系统的高度复杂性决定了其必须采用具有非常强大计算能力的平台，我国研发了具有完全自主知识产权的时间序列数据库，解决了电网运行中海量稳态、动态数据的连续存储以及大规模数据读取时的速度瓶颈问题。
该技术有机的结合PI以及eDNA的有损、无损压缩的特点，并充分地利用了现代计算机尤其是多CPU、多核心的能力，因此其处理数据效率非常的高。
通信接入包括电力宽带、光纤以太网、3G以及4G无线通信等。
4.2 数据及模型技术
数据及模型是调度业务的核心，不会随调度系统的更新换代而改变。
在进行智能调度层次设计时，应对数据及模型进行统一规划及梳理，确保高级应用功能的数据源的可靠性。
我们采用统一命名规范、电网公共模型和数据统一建模一体化模型管理技术，为智能化调度提供了数据基础。
做到了电网模型、图型、数据在上下级调度间的源端维护、全网共享。
基于电网模型的拼接技术，能够做到全电网模型的分析、计算、预警和辅助决策。
4.3 智能调度高级应用技术
该技术包括很多方面，如安全稳定在线综合预警技术、基于静态、动态和继电保护安全自动装置信息的电力系统综合智能报警技术、基于状态检修的检修计划编排及优化技术、故障快速诊断技术、高精度母线负荷预测技术、检修计划安全校核技术、风力发电预测技术、含分布式能源的调度技术、节能优化调度技术、电网分析及大规模仿真技术、电网运行优化关键技术等。
这些高级应用的技术核心是算法，算法的不同会产生不同的应用效果，应对各种算法的优劣进行深入比较，确定统一的算法。
4.4 智能可视化技术
构建智能可视化支持平台，实现可视化的监视、分析、预警、辅助决策。
智能化调度控制模式不同于常规调度值班监视方式，可利用多屏显示器中的一屏画面进行智能化监视。
智能化监视模式基于地理接线图进行展示，由三方面内容组成：（1）事故前的可视化预警；（2）事故中的可视化故障定位；（3）事故后的可视化恢复方案。
三方面内容连续运转，形成一个有机的整体，给调度人员提供充分、有效的监视与决策信息。
可视化技术从电网运行信息展示层面迈向电网分析结果可视化层面和电网辅助决策结果可视化层面。
5 结束语
总之，智能调度已经成为电力工业发展的新模式，开发前景广阔。
就我国能源分布不平衡及开发利用不平衡现状来看，现有的控制技术、信息技术、管理系统的发展水平等各种因素都是指导我们建设智能调度的重要因素，建设高效性、经济性、合理性、环保性的智能调度，并考虑未来电网发展的需要以及面临的挑战，为驾驭未来智能电网提供切实有效的保障。
参考文献
[1]国家电力调度通信中心.智能电网调度技术支持系统建设框架[R].2009.
[2]薛禹胜.时空协调的大停电防御框架：（一）从孤立防线到综合防御[J].电力系统自动化，2006.
[3]赵建国，薛禹胜.南方电网综合防御框架的构思[J].南方电网技术，2008.。