[发明专利]一种运维辅助标签的生成方法及系统有效
申请号: | 201811183792.5 | 申请日: | 2018-10-11 |
公开(公告)号: | CN109615086B | 公开(公告)日: | 2020-10-20 |
发明(设计)人: | 严俊;周俊;徐帅;徐世予;蒋群;胡斌;王晓寅;余圣彬;熊剑峰;陆大勇;江婷;汪如毅;贺乐华;潘艳红;陈丽春;邵星驰 | 申请(专利权)人: | 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院;国网浙江省电力有限公司衢州供电公司 |
主分类号: | G06Q10/00 | 分类号: | G06Q10/00;G06Q50/06;G06K9/62 |
代理公司: | 杭州杭诚专利事务所有限公司 33109 | 代理人: | 尉伟敏 |
地址: | 310000 浙江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 辅助 标签 生成 方法 系统 | ||
本发明涉及供电设备运维技术,具体涉及一种运维辅助标签的生成方法及系统,包括以下步骤:A)导入设备台账和历史信息;B)运维人员现场维护时,采集及回传设备信息和标签设置;C)建立神经网络模型并训练;D)后续同类设备现场维护后,运维人员上传设备信息及标签,将设备信息更新后并代入步骤C中的神经网络模型,得出模型标签,统计周期内模型正确率;E)若在统计周期内模型正确率达到设定阈值,则为全部同类设备生成标签。本发明的有益效果是:通过运维标签的生成和积累,能够为后续同设备以及同类设备提供面向运维的信息指导和经验参考,有针对性的辅助提高运维效率,缓解电网目前运维繁重的问题。
技术领域
本发明涉及供电设备运维技术,具体涉及一种运维辅助标签的生成方法及系统。
背景技术
电网的智能化建设取得了长足的进步,自动化控制设备占据供电设备的主要部分。然而自动化设备有专业性强和易出故障的特点,导致电网运维任务增多。目前省级电网平均每天产生的故障工单超过7000条,而相应的运维人员数量和技能培训并没有跟随快速发展,导致运维人员任务繁重,由于对新设备不够熟悉,缺乏经验而运维效率下降。迫切的运维需求与相对低下的运维效率的矛盾日益凸显。目前在工单处理中,由于缺乏对设备现场数据的采集和分析,导致部分无需派工的工单进行派工,浪费了运维资源。部分技术问题的解决经验由于缺乏积累和传播,导致同样问题重复排查解决,费时费力。如何快速提高电网运维效率,成了电网运维建设的第一要务。
中国专利CN206639241U,公开日2017年11月4日,一种电力设备运维无源超高频RFID特种标签,包括上壳和下壳,所述上壳内设置有超高频RFID芯片及天线、上壳和下壳之间设置有挡片;上壳套扣在下壳的开口上,上壳与下壳构成封闭的壳体,超高频RFID芯片为具有设备标识功能和数据存储功能的电力设备用的超高频RFID芯片;所述上壳外侧端部设置有沉台,本实用新型提供一种电力设备运维无源超高频RFID特种标签,结构新颖;对电力设备运维用超高频RFID特种标签进行特殊设计,可满足电力设备运维超高频RFID特种标签的功能,实现电力设备运维的明码标示和数据存储管理,提高电力设备运维用的管理应用效率;另外本实用新型支持多种安装方式包括背胶粘贴方式、螺丝铆装方式、金属扎带捆扎方式等。其需要为每台供电设备制作专用专门的标签体,成本较高,而且对于数据缺乏有效收集积累,难以满足提高运维效率的需求。
发明内容
本发明要解决的技术问题是:目前运维活动缺乏经验数据积累的技术问题。提出了一种为设备设置面向运维标签的能够有效辅助提高运维效率的运维辅助标签的生成方法及系统。
为解决上述技术问题,本发明所采取的技术方案为:一种运维辅助标签的生成方法,包括以下步骤:A)建立数据服务器,导入区域电网供电设备的台账信息和历史信息;B)运维人员现场维护时,采集设备信息并设置标签,并将信息以及标签回传到数据服务器;C)建立神经网络模型,将前N个标签与设备信息关联后作为样本数据训练该神经网络模型;D)后续同类设备现场维护后,运维人员上传设备信息及标签,将设备信息更新后并代入步骤C中的神经网络模型,得出模型标签,若模型标签与运维人员上传的标签相同则模型正确次数加1,反之则模型错误次数加1且将运维人员上传标签作为目标结果调整神经网络模型;E)若在统计周期内模型正确率达到设定阈值,则将全部同类设备的信息代入所述神经网络模型,将神经网络模型输出结果作为对应设备的标签。
作为优选,当某个标签对应的神经网络模型在前(N+M)个样本数据训练后,其正确率仍低于设定阈值,则执行以下步骤:C1)从前(N+M)个样本数据中取出H个样本数据,区分样本数据中数据量字段以及状态量字段,将数据量字段按数值区间分段处理转化为状态量字段,将全部状态量字段拆分成n个的布尔值字段,n为状态量字段可取值的数量;C2)将样本数据的数据量字段两两之间相加、相减、相除以及相乘的结果添加为新的数据字段;C3)计算H个样本数据经处理后每个字段之间的相似度,将相似度高于设定阈值的字段作为参考字段; C4)获取前(N+M)个样本数据的参考字段,与标签关联后作为新的样本数据重新训练神经网络模型,而后从步骤D继续执行。
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