[发明专利]一种电工装备评价方法、系统、介质、设备及终端在审
申请号: | 202210673834.3 | 申请日: | 2022-06-15 |
公开(公告)号: | CN115169080A | 公开(公告)日: | 2022-10-11 |
发明(设计)人: | 张荣;何清素;吴文晓;赵多贤;石刚;韩建锋;刘晓芳;张智利;张媛;郭凯;张伟 | 申请(专利权)人: | 甘肃同兴智能科技发展有限责任公司;国网甘肃省电力公司物资公司;甘肃科源电力集团有限公司 |
主分类号: | G06F30/20 | 分类号: | G06F30/20;G06Q10/00;G06Q50/06;G06F119/04 |
代理公司: | 北京棘龙知识产权代理有限公司 11740 | 代理人: | 丁丁 |
地址: | 730030 甘*** | 国省代码: | 甘肃;62 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 电工 装备 评价 方法 系统 介质 设备 终端 | ||
本发明属于电工装备评价技术领域,公开了一种电工装备评价方法、系统、介质、设备及终端,基于ELM实现设备全寿命周期管理;对不同的电工装备生命周期,分品类、供应商进行评价评估,得出相应的分数;再根据同类产品进行均方差,实现供应商排名;基于标签权重电工装备评估模型,确定标签权重评分数据表示。本发明提供了一种电工装备全生命周期评估方法,实现电力设备生产、检验、供应、运行、维护保养、故障跟踪、技术改造、报废全生命周期的数据采集、分析、评分与供应商评价等,为电网设备安全稳定运行提供技术保障,为物资招标选取合格供应商、优质电工装备提供可量化的参考依据。
技术领域
本发明属于电工装备评价技术领域,尤其涉及一种电工装备评价方法、系统、介质、设备及终端。
背景技术
目前,现有技术通过K-means数据聚类算法对数据进行降维处理生成相似簇;利用Apriori算法挖掘数据属性之间的关联规则;依据所述关联规则进行故障分类,构建设备故障预测模型;依据设备运行数据和检修数据的权重,构建设备画像标签体系;基于设备台账数据、运行数据和检修数据训练所述设备故障预测模型得到资产设备画像预测模型;通过资产设备画像预测模型预测得到全生命周期运行的设备画像预测结果,通过设备画像预测结果和设备画像标签体系,优化企业设备资产需求采购、使用维护、报废环节。
但是,现有技术中在对电力装备的全生命周期,包括不限于电工装备的来料(电子元器件等)采购、生产、加工、检查、试验、安装调试以及运行维护等阶段,进行管理、综合评价时,正确、客观、科学的评价电工装备的质量、供应商的生产能力、技术水平,进行管理时,需要进行重复的信息录入,操作复杂,效率低下。因此,亟需设计一种新的电工装备评价方法及系统。
通过上述分析,现有技术存在的问题及缺陷为:现有技术需要进行重复的信息录入,存在操作复杂、效率低下等问题。
具体如下:
1、信息录入存在主观性,且重复。
2、现场生产数据采集方式单一,且工厂端智能化、信息化程度不一,没有统一采集手段与标准,对相同供应商缺乏客观标准化评价。
3、生产、实验等过程与ERP同步性不一,难以评价设备缺陷的根源。
4、设备运行评价不能有效服务设备生产质量提升。
5、已有的方法针对某个单一的环节,未考虑全生命周期。
发明内容
针对现有技术存在的问题,本发明提供了一种电工装备评价方法、系统、介质、设备及终端,尤其涉及一种基于标签权重的电工装备全生命周期评价方法、系统、介质、设备及终端。
本发明是这样实现的,一种电工装备评价方法,所述电工装备评价方法,包括:
基于ELM实现设备全寿命周期管理;对不同的电工装备生命周期,分品类、供应商进行评价评估,得出相应的分数;再根据同类产品进行均方差,实现供应商排名;基于标签权重电工装备评估模型,确定标签权重评分数据表示。
进一步,所述电工装备评价方法还包括:
基于射频识别、视频采集、图像识别与处理,对工厂端材料源、生成流程、工艺的识别分析,结合工业互联网实时采集数据,按照不同电工装备类型,汇聚到厂端的边缘计算终端进行计算处理;其中,所述数据包括装备台账数据、运行数据和检修数据;所述电工装备类型包括一次设备和二次设备,所述一次设备包括变压器、互感器,所述二次设备包括如电表、开关保护装置等。
进一步,所述电工装备评价方法还包括:
分设备品类建立电工装备画像、标签,包括设备制造、设备试验、设备运行和设备维修的关键项;所述设备制造包括原材料、生成工艺、生产的设备、流水线、制造商的管理成熟度、技术人才和生产的环境,通过画像标签为设备及供应商评价提供指标体系。
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