[发明专利]一种变电站作业违章的自动分类方法及系统在审

专利信息
申请号: 202210616649.0 申请日: 2022-06-01
公开(公告)号: CN115017895A 公开(公告)日: 2022-09-06
发明(设计)人: 陈松波;郭创新 申请(专利权)人: 浙江大学
主分类号: G06F40/279 分类号: G06F40/279;G06F40/216;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 北京高沃律师事务所 11569 代理人: 杜阳阳
地址: 310058 浙江*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 一种 变电站 作业 违章 自动 分类 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种变电站作业违章的自动分类方法,其特征在于,包括:

获取变电站作业的行为数据;所述行为数据包括自然实体词向量和社会实体词向量;

将所述自然实体词向量输入到第一违章分类模型中,得到第一分类结果;所述第一违章分类模型是利用历史自然实体词向量,对双向长短期记忆网络进行训练得到的;

将所述社会实体词向量输入到第二违章分类模型中,得到第二分类结果;所述第二违章分类模型是利用历史社会实体词向量,对双向长短期记忆网络进行训练得到的;

根据所述第一分类结果和所述第二分类结果,利用Dempster法则确定违章类别。

2.根据权利要求1所述的一种变电站作业违章的自动分类方法,其特征在于,

所述自然实体词向量用于表述变电站作业行为的设备、工器具、设施、故障、操作和动作;

所述社会实体词向量用于表述变电站作业行为的时间、地点、操作员姓名和组织机构。

3.根据权利要求1所述的一种变电站作业违章的自动分类方法,其特征在于,在获取变电站作业的行为数据之前,还包括:

获取历史自然实体词向量;

以所述历史自然实体词向量为输入,以历史行为的类别为期望输出,对双向长短期记忆网络进行训练,得到第一违章分类模型。

4.根据权利要求1所述的一种变电站作业违章的自动分类方法,其特征在于,在获取变电站作业的行为数据之前,还包括:

获取历史社会实体词向量;

以所述历史社会实体词向量为输入,以历史行为的类别为期望输出,对双向长短期记忆网络进行训练,得到第二违章分类模型。

5.根据权利要求1所述的一种变电站作业违章的自动分类方法,其特征在于,所述根据所述第一分类结果和所述第二分类结果,利用Dempster法则确定违章类别,具体包括:

构建违章类型完备集合;

确定所述违章类型完备集合的幂集;所述幂集包括所述违章类型完备集合,以及所述违章类型完备集合中任意两个种类交集;

根据所述第一分类结果和所述第二分类结果,采用公式确定所述幂集中每个焦元的冲突系数;所述第一分类结果包括变电站作业行为是每种违章类别的第一概率;所述第二分类结果包括变电站作业行为是每种违章类别的第二概率;其中,K表示冲突系数;f1(Ap)和f2(Bq)分别表示违章类别Ap的第一概率和违章类别Bq第二概率;Φ表示非违章行为;焦元Ap∩Bq表示违章类别的第一概率和违章类别的交集;

确定冲突系数小于预设冲突系数的焦元为可识别焦元;

基于Dempster合成规则,利用公式确定确定每个所述可识别焦元的基本可信度分配值;其中,表示焦元Ap∩Bq的基本可信度分配值;C表示融合结果;

确定基本可信度分配值最大的可识别焦元所对应类别为变电站作业行为的违章类别。

6.一种变电站作业违章的自动分类系统,其特征在于,包括:

行为数据获取模块,用于获取变电站作业的行为数据;所述行为数据包括自然实体词向量和社会实体词向量;

第一分类模块,用于将所述自然实体词向量输入到第一违章分类模型中,得到第一分类结果;所述第一违章分类模型是利用历史自然实体词向量,对双向长短期记忆网络进行训练得到的;

第二分类模块,用于将所述社会实体词向量输入到第二违章分类模型中,得到第二分类结果;所述第二违章分类模型是利用历史社会实体词向量,对双向长短期记忆网络进行训练得到的;

第三分类模块,用于根据所述第一分类结果和所述第二分类结果,利用Dempster法则确定违章类别。

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