[发明专利]基于BIM的电网数据运维方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于BIM的电网数据运维方法，其特征在于，包括：

获取电网机房的BIM三维模型；所述BIM三维模型是根据所述电网机房的设计方案建立的；所述BIM三维模型的数据库存储有设备标识和所述设备标识对应的传感器采集数据；

根据所述设备标识获取预设时间段内的传感器采集数据；

根据已训练的分析匹配模型中的分析模块对所述传感器采集数据进行分析，得到分析结果；

根据所述已训练的分析匹配模型中的匹配模块对所述分析结果进行匹配，得到所述分析结果对应的运维方案。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取电网机房的BIM三维模型，包括：

获取所述电网机房的设计方案；所述设计方案包括机房图纸、设备清单和设备位置信息；

根据所述设备清单建立每台设备的三维模型，得到设备三维模型；

根据所述机房图纸和缩放比例建立机房三维模型；

根据所述设备位置信息和所述缩放比例，在所述机房三维模型中加载所述设备三维模型，得到所述BIM三维模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括获取所述已训练的分析匹配模型的步骤；

所述获取所述已训练的分析匹配模型，包括：

获取训练数据；所述训练数据包括所述电网机房内所有设备的历史运维数据；所述历史运维数据包括预设时间内的传感器历史采集数据和所述传感器历史采集数据对应的历史运维方案；

构建预设机器学习模型，将所述预设机器学习模型确定为当前机器学习模型；所述预设机器学习模型包括分析模块和匹配模块；

通过所述BIM三维模型加载所述传感器历史采集数据，基于所述分析模块，对所述传感器历史采集数据进行分析，得到历史分析结果；

基于所述匹配模块，对所述历史分析结果进行匹配，得到预测运维方案；

基于所述预测运维方案和所述历史运维方案确定损失值；

当所述损失值大于预设阈值时，基于所述损失值进行反向传播，对所述当前机器学习模型进行更新以得到更新后的机器学习模型，将所述更新后的机器学习模型重新确定为所述当前机器学习模型；直至所述损失值小于所述预设阈值时，得到所述已训练的分析匹配模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运维方案包括运维人数和运维措施；

所述得到所述分析结果对应的运维方案之后，所述方法还包括：

基于所述运维人数、所述运维措施和所述设备标识对应的设备类型，确定运维成本信息。

5.一种基于BIM的电网数据运维装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取电网机房的BIM三维模型；所述BIM三维模型是根据所述电网机房的设计方案建立的；所述BIM三维模型的数据库存储有设备标识和所述设备标识对应的传感器采集数据；

第二获取模块，用于根据所述设备标识获取预设时间段内的传感器采集数据；

确定模块，用于根据已训练的分析匹配模型中的分析模块对所述传感器采集数据进行分析，得到分析结果；

所述确定模块，还用于根据所述已训练的分析匹配模型中的匹配模块对所述分析结果进行匹配，得到所述分析结果对应的运维方案。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，

所述第一获取模块，还用于获取所述电网机房的设计方案；所述设计方案包括机房图纸、设备清单和设备位置信息；根据所述设备清单建立每台设备的三维模型，得到设备三维模型；根据所述机房图纸和缩放比例建立机房三维模型；根据所述设备位置信息和所述缩放比例，在所述机房三维模型中加载所述设备三维模型，得到所述BIM三维模型。