生产调度是对业务构造执行的工作,以生产进度规划为基础,而生产进度规划又要通过生产调度来完成。生产调度的本质就是在有限时间里合理优化分配各种相互竞争资源,并设计生产进度计划的过程。在电力企业的省级计量中心,生产的主要任务在于检定工作,而检定工作是生产调度的核心业务。生产调度主要是根据制定的各种生产相关生产计划(需求计划、采购计划、配送计划、检定计划、到货计划),以及突发的生产计划(临时计划)进行的。在现有开发的省级电力计量中心生产调度平台系统中,已设计支持管理各种生产计划(需求计划、采购计划、配送计划、检定计划、到货计划)的人工编辑功能,但这种方式的计划制定尚存在一些不足,主要可以归纳如下：缺乏对数学模型与算法的利用,难以保证计划制定的正确性或科学性；缺乏对历史数据的深度分析与利用,主要计划制定依赖工作人员的经验；各种计划之间的存在相互制约因素且存在约束,使得生产调度非常复杂,人工制定计划难度较大。不仅在整个计划制定业务中,存在着约束理论的思想,而且各个计划之间存在约束,导致计划难以制定。本文旨在建立一种计划预测模型与检定计划预测算法。本研究通过对电力计量中心的计划制定业务的分析,利用约束理论和以服务为核心,建立一种计划预测模型,来实现对各个计划制定的科学性与准确性。而在电力计量中心生产调度系统中检定是生产的核心,因此,如何安排检定计划以及怎样实现检定设备的效益最大化,已成为当下电力企业迫切需求解决的主流问题。基于以上考虑,本文通过研究遗传算法的基础上,对其进行贴合实际地改进,提出了一种检定计划预测算法。该算法的现实意义在于为目前省级电力计量中心的检定计划提供可行而合理的解决方案。其次,本文设计的计划预测模型一方面能为建立高效、科学的计划提供方向,另一方面也能为电力计量中心生产调度提供较科学的辅助决策支持。