[发明专利]一种基于增强现实的电力系统调度操作可视化方法有效
申请号: | 202110482622.2 | 申请日: | 2021-04-30 |
公开(公告)号: | CN113159604B | 公开(公告)日: | 2023-05-09 |
发明(设计)人: | 汪适;张鸿;虢韬;肖林;张波文;谭峰 | 申请(专利权)人: | 贵州电网有限责任公司 |
主分类号: | G06Q10/0631 | 分类号: | G06Q10/0631;G06F3/01;G06Q50/06;G06N3/0464;G06N3/08 |
代理公司: | 南京禹为知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32272 | 代理人: | 王晓东 |
地址: | 550002 贵*** | 国省代码: | 贵州;52 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 增强 现实 电力系统 调度 操作 可视化 方法 | ||
1.一种基于增强现实的电力系统调度操作可视化方法,其特征在于:包括,
采集调度员的调度指令,并将所述调度指令文本化;
根据文本化后的调度指令确定操作设备,并通过增强现实技术获取操作设备信息;
基于神经网络构建卷积神经网络模型,通过卷积神经网络模型对所述操作设备信息进行信息比对;
若操作设备信息比对正确,则根据所述文本化后的调度指令对所述操作设备进行操作,所述操作完成后对所述操作设备进行拍照并上传;否则,则重新布置安防措施并检查;
若所述操作设备全部完成操作,电力系统则发送完成指令到AR眼镜,完成调度操作可视化;
构建所述卷积神经网络模型包括,
通过TensorFlow框架搭建所述卷积神经网络模型,所述卷积神经网络模型包括一层输入层、三层卷积层、一层激活层、三层池化层和两层全连接层;
通过Softmax函数训练所述卷积神经网络模型,如下式:
其中,yn为卷积神经网络模型的原始输出,yn′为经训练后的模型输出,n为神经元数量,yi为第i个神经元的输出;
在发送完成指令至所述AR眼镜时,需要语音播报操作内容以及通过所述AR眼镜标注出操作设备需要操作部分;
在所述操作完成后需要利用所述AR眼镜收集现场操作人员完成操作的指令,同时给出反馈信息。
2.如权利要求1所述的基于增强现实的电力系统调度操作可视化方法,其特征在于:所述调度指令文本化包括,
通过隐马尔科夫模型将所述调度指令文本化。
3.如权利要求2所述的基于增强现实的电力系统调度操作可视化方法,其特征在于:所述激活层包括,
采用Sigmoid函数作为激活层函数:
其中,x为激活层的输入,f(x)为激活层的输出。
4.如权利要求3所述的基于增强现实的电力系统调度操作可视化方法,其特征在于:所述安防措施包括设置隔离围栏和悬挂警示牌。
5.如权利要求4所述的基于增强现实的电力系统调度操作可视化方法,其特征在于:还包括,
通过AR眼镜对所述安防措施进行拍照并上传。
6.如权利要求5所述的基于增强现实的电力系统调度操作可视化方法,其特征在于:还包括,
设置训练卷积神经网络模型的学习速率为0.05。
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G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理