CN113361729B - 基于检修计划的风险评估方法、装置、终端和存储介质 - Google Patents

基于检修计划的风险评估方法、装置、终端和存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN113361729B
CN113361729B CN202110715667.XA CN202110715667A CN113361729B CN 113361729 B CN113361729 B CN 113361729B CN 202110715667 A CN202110715667 A CN 202110715667A CN 113361729 B CN113361729 B CN 113361729B
Authority
CN
China
Prior art keywords
plan
maintenance
risk
maintenance plan
real
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202110715667.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN113361729A (zh
Inventor
潘远
王乃啸
何祥针
刘佳乐
孟子杰
杨民京
郭俊宏
陈奎烨
傅伟豪
蔡新雷
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Guangdong Power Grid Co Ltd
Electric Power Dispatch Control Center of Guangdong Power Grid Co Ltd
Original Assignee
Guangdong Power Grid Co Ltd
Electric Power Dispatch Control Center of Guangdong Power Grid Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Guangdong Power Grid Co Ltd, Electric Power Dispatch Control Center of Guangdong Power Grid Co Ltd filed Critical Guangdong Power Grid Co Ltd
Priority to CN202110715667.XA priority Critical patent/CN113361729B/zh
Publication of CN113361729A publication Critical patent/CN113361729A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113361729B publication Critical patent/CN113361729B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/20—Administration of product repair or maintenance
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0635—Risk analysis of enterprise or organisation activities
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于检修计划的风险评估方法、装置、终端和存储介质，包括：获取历史检修计划，并从历史检修计划中提取检修实施风险影响因数，获得历史检修计划的检修实施风险影响因数；根据历史检修计划的检修实施风险影响因数，构建检修计划的实施风险评估训练数据库；将实施风险评估训练数据库中的数据输入到预设的判别分析模型进行训练，获得训练后的判别分析模型；获取实时检修计划，并从实时检修计划中提取实时检修实施风险的影响因数，获得实时检修计划的检修实施风险影响因数；将实时检修计划的检修实施风险影响因数输入到训练后的判别分析模型，获得实时检修计划的风险评估结果。本发明能够对检修计划实施风险进行有效的量化评估。

Description

基于检修计划的风险评估方法、装置、终端和存储介质
技术领域
本发明涉及电力调度技术领域，特别是涉及一种基于检修计划的风险评估方法、装置、终端和存储介质。
背景技术
电力***包括发、输、变、配、用在内的电力设备定期检修维护对维持电力***安全稳定运行至关重要，通常会根据设备的运行情况以及定期检测试验的要求制定相应的检修计划。一方面，检修计划的安排实施与电网公司的经济效益息息相关，另一方面，也深刻地影响着电力***运行的可靠性。因此，合理评估检修计划的操作风险有助于提高电力设备服役周期，也保证电力***安全稳定运行。
目前，在检修计划实施阶段，主要是依靠操作人员对检修计划进行风险评估，但是，由于操作人的风险评估依靠的是个人经验以及主观判断，难以对检修计划实施风险进行有效的量化评估。
发明内容
本发明的目的是：提供一种基于检修计划的风险评估方法、装置、终端和存储介质，能够对检修计划实施风险进行有效的量化评估。
为了实现上述目的，本发明提供了一种基于检修计划的风险评估方法，包括：
获取历史检修计划，并从所述历史检修计划中提取检修实施风险影响因数，获得历史检修计划的检修实施风险影响因数；
根据所述历史检修计划的检修实施风险影响因数，构建检修计划的实施风险评估训练数据库；
将所述实施风险评估训练数据库中的数据输入到预设的判别分析模型进行训练，获得训练后的判别分析模型；
获取实时检修计划，并从所述实时检修计划中提取实时检修实施风险的影响因数，获得实时检修计划的检修实施风险影响因数；
将所述实时检修计划的检修实施风险影响因数输入到训练后的判别分析模型，获得实时检修计划的风险评估结果。
进一步地，所述影响因素包括：不同电压等级、设备停电、设备复电、单一线路、多线路、单母线、多母线、倒母操作、主变、总调配合操作、总调委托操作、二次设备更改、输变电对机组的要求、二次工作和母线方式调整。
进一步地，所述预设的判别分析模型，采用如下计算公式：
Figure BDA0003131802460000021
Figure BDA0003131802460000022
Figure BDA0003131802460000023
Figure BDA0003131802460000024
Figure BDA0003131802460000025
其中，d2(x,Gi)表示马氏距离，μi表示数学期望，∑i表示协方差矩阵，x表示输入量，
Figure BDA0003131802460000026
为数学期望估计，
Figure BDA0003131802460000027
表示样本数据，nk表示样本容量，Sk方差估计，
Figure BDA0003131802460000028
表示联合无偏估计，g表示分类个数，
Figure BDA0003131802460000029
为判别函数，
Figure BDA00031318024600000210
和
Figure BDA00031318024600000211
表示数学期望估计。
进一步地，所述预设的判别分析模型，还包括误判率计算，采用如下计算公式：
Figure BDA00031318024600000212
其中，
Figure BDA0003131802460000031
表示误判率，
Figure BDA0003131802460000032
表示误判数，n1+n2+n3表示参与误判分析变量总数。
本发明还提供一种基于检修计划的风险评估装置，包括：第一获取模块、构建模块、训练模块、第二获取模块和评估模块，其中，
所述第一获取模块，用于获取历史检修计划，并从所述历史检修计划中提取检修实施风险影响因数，获得历史检修计划的检修实施风险影响因数；
所述构建模块，根据所述历史检修计划的检修实施风险影响因数，构建检修计划的实施风险评估训练数据库；
所述训练模块，将所述实施风险评估训练数据库中的数据输入到预设的判别分析模型进行训练，获得训练后的判别分析模型；
所述第二获取模块，用于获取实时检修计划，并从所述实时检修计划中提取实时检修实施风险的影响因数，获得实时检修计划的检修实施风险影响因数；
所述评估模块，用于将所述实时检修计划的检修实施风险影响因数输入到训练后的判别分析模型，获得实时检修计划的风险评估结果。
进一步地，所述影响因素包括：不同电压等级、设备停电、设备复电、单一线路、多线路、单母线、多母线、倒母操作、主变、总调配合操作、总调委托操作、二次设备更改、输变电对机组的要求、二次工作和母线方式调整。
进一步地，所述预设的判别分析模型，采用如下计算公式：
Figure BDA0003131802460000033
Figure BDA0003131802460000034
Figure BDA0003131802460000041
Figure BDA0003131802460000042
Figure BDA0003131802460000043
其中，d2(x,Gi)表示马氏距离，μi表示数学期望，∑i表示协方差矩阵，x表示输入量，
Figure BDA0003131802460000044
为数学期望估计，
Figure BDA0003131802460000045
表示样本数据，nk表示样本容量，Sk方差估计，
Figure BDA0003131802460000046
表示联合无偏估计，g表示分类个数，
Figure BDA0003131802460000047
为判别函数，
Figure BDA0003131802460000048
和
Figure BDA0003131802460000049
表示数学期望估计。
进一步地，所述预设的判别分析模型，还包括误判率计算，采用如下计算公式：
Figure BDA00031318024600000410
其中，
Figure BDA00031318024600000411
表示误判率，
Figure BDA00031318024600000412
表示误判数，n1+n2+n3表示参与误判分析变量总数。
本发明还提供一种计算机终端设备，包括：一个或多个处理器；存储器，与所述处理器耦接，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上述任一项所述的基于检修计划的风险评估方法。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的输电线路悬挂异物的识别方法。
本发明实施例一种基于检修计划的风险评估方法、装置、终端设备和计算机可读存储介质与现有技术相比，其有益效果在于：
本发明通过对历史检修计划的风险影响因素进行提取，并利用风险影响因素训练判别模型，进而通过训练后的判别模型对实时检修计划进行判别评估，得到实施风险的评估结果，根据实施风险评估结果对高风险检修计划进行告警标记。本发明能够对检修计划实施风险进行有效的量化评估。
附图说明
图1是本发明提供的一种基于检修计划的风险评估方法的流程示意图；
图2是本发明提供的一种基于检修计划的风险评估装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
应当理解，文中所使用的步骤编号仅是为了方便描述，不对作为对步骤执行先后顺序的限定。
应当理解，在本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
如图1所示，本发明提供的一种基于检修计划的风险评估方法，至少包括如下步骤：
S1、获取历史检修计划，并从所述历史检修计划中提取检修实施风险影响因数，获得历史检修计划的检修实施风险影响因数；
具体地，抽取检修单中影响检修计划实施风险评估的影响因素建立含有n个影响因子的样本数据集作为评估自变量，以上数据集的影响因子变量为0－1变量，即该操作计划中针对于每一项影响因子拥有包含该项影响因子(置1)、不包含该项影响因子(置0)两种变量结果。
S2、根据所述历史检修计划的检修实施风险影响因数，构建检修计划的实施风险评估训练数据库；
具体地，建立若干个个检修计划实施风险评估训练数据库，其中每个检修计划数据包含n个评估影响因子数据集作为训练自变量，1个实施风险评估结果作为因变量。实施风险评估结果分为高风险(不小于3)、中风险(不小于2且小于3)、低风险(小于2)三个分类区间
S3、将所述实施风险评估训练数据库中的数据输入到预设的判别分析模型进行训练，获得训练后的判别分析模型；
具体地，所述预设的判别分析模型，具体建模过程如下：
1、本次建模过程分类类型划分为3类，即高风险(不小于3)、中风险(不小于2且小于3)、低风险(小于2)三个分类区间，每一类型有p个指标，用p维向量G＝(G1,G2,…,Gp)T。建立以判别分析模型为评估方法的检修计划实施风险评估模型。训练模型输入自变量为2中的包含n个评估影响因子数据集，输入因变量为实施风险评估结果。
2、设有3个p维总体G＝(G1,G2,…,Gp)T，数学期望(均值向量)为μ1，μ2，μ3，协方差矩阵为Σ1,∑2,∑3。计算输入量x到各总体的平方马氏距离，如公式(1)所示：
Figure BDA0003131802460000071
其中，G＝(G1,G2,…,Gp)T为p维总体，μ1，μ2，μ3为数学期望(均值向量)，∑1,∑2,Σ3为协方差矩阵。
比较这3个距离，判定x属于其距离最短的总体(若最短距离并不惟一，可判属于其中任一总体)。
3、当μ1，μ2，μ3和Σ1,Σ2,Σ3未知时，可利用训练样本作估计。设
Figure BDA0003131802460000072
是来自Gk的样本，样本容量为nk(
Figure BDA0003131802460000073
为p维向量).如公式(2)、(3)所示，数学期望估计(均值向量)如式(2)所示，方差估计如式(3)所示：
Figure BDA0003131802460000074
Figure BDA0003131802460000075
其中，
Figure BDA0003131802460000076
是来自Gk的样本，g表示分类个数，本文样本判别分析分类个数为3，样本容量为nk(
Figure BDA0003131802460000077
为p维向量)，
Figure BDA0003131802460000078
为数学期望估计，Sk方差估计。
则
Figure BDA0003131802460000079
可作为μk的估计，而Σ1,∑2,Σ3的联合无偏估计为，如公式(4)所示：
Figure BDA00031318024600000710
其中
Figure BDA00031318024600000711
nk表示样本容量，Sk表示方差估计，
Figure BDA00031318024600000712
表示∑1,∑2,∑3的联合无偏估计。
4、于是，判别函数Wij(x)的估计为如公式(5)所示：
Figure BDA0003131802460000081
其中，
Figure BDA0003131802460000082
和
Figure BDA0003131802460000083
的表示数学期望估计，Wij(x)为判别函数，x为输入量。
训练得到的判别函数一般形式如式(6)所示：
Figure BDA0003131802460000084
其中，an表示每项评估影响因子判别系数，xn表示每项评估影响因子值即输入量。
5、交叉验证法误判率判断
采用交互验证法按照7：3的比例划分训练集和测试集，将30％的测试数据带入
Figure BDA0003131802460000085
函数中计算结果，并与正确值进行判断，确认预测结果是否正确。误判率计算如式(7)所示：
Figure BDA0003131802460000086
其中，
Figure BDA0003131802460000087
表示误判率，
Figure BDA0003131802460000088
表示误判数，n1+n2+n3表示参与误判分析变量总数。
训练得到的判别函数一般形式为：
Wij(x)＝a1x1+a2x2+……+anxn (8)
其中an表示每项评估影响因子判别系数，xn表示每项评估影响因子值。
S4、获取实时检修计划，并从所述实时检修计划中提取实时检修实施风险的影响因数，获得实时检修计划的检修实施风险影响因数；
具体地，获取实时检修计划，并从所述实时检修计划中提取实时检修实施风险的影响因数，获得实时检修计划的检修实施风险影响因数；
S5、将所述实时检修计划的检修实施风险影响因数输入到训练后的判别分析模型，获得实时检修计划的风险评估结果。
具体地，抽取待评估风险的检修计划影响因子数据集，将数据集数据输入至上述的判别函数，计算得到风险评估值，根据风险评估值确认实施风险评估分类结果。根据实施风险评估结果对高风险检修计划进行告警标记。
在本发明的某一个实施例中，所述影响因素包括：不同电压等级、设备停电、设备复电、单一线路、多线路、单母线、多母线、倒母操作、主变、总调配合操作、总调委托操作、二次设备更改、输变电对机组的要求、二次工作和母线方式调整。
在本发明的某一个实施例中，所述预设的判别分析模型，采用如下计算公式：
Figure BDA0003131802460000091
Figure BDA0003131802460000092
Figure BDA0003131802460000093
Figure BDA0003131802460000094
Figure BDA0003131802460000095
其中，d2(x,Gi)表示马氏距离，μi表示数学期望，∑i表示协方差矩阵，x表示输入量，
Figure BDA0003131802460000101
为数学期望估计，
Figure BDA0003131802460000102
表示样本数据，nk表示样本容量，Sk方差估计，
Figure BDA0003131802460000103
表示联合无偏估计，g表示分类个数，
Figure BDA0003131802460000104
为判别函数，
Figure BDA0003131802460000105
和
Figure BDA0003131802460000106
表示数学期望估计。
在本发明的某一个实施例中，所述预设的判别分析模型，还包括误判率计算，采用如下计算公式：
Figure BDA0003131802460000107
其中，
Figure BDA0003131802460000108
表示误判率，
Figure BDA0003131802460000109
表示误判数，n1+n2+n3表示参与误判分析变量总数。
本发明实施例一种基于检修计划的风险评估方法与现有技术相比，其有益效果在于：
本发明通过对历史检修计划的风险影响因素进行提取，并利用风险影响因素训练判别模型，进而通过训练后的判别模型对实时检修计划进行判别评估，得到实施风险的评估结果，根据实施风险评估结果对高风险检修计划进行告警标记。本发明能够对检修计划实施风险进行有效的量化评估。
如图2所示，本发明还提供一种基于检修计划的风险评估装置200，包括：第一获取模块201、构建模块202、训练模块203、第二获取模块204和评估模块205，其中，
所述第一获取模块201，用于获取历史检修计划，并从所述历史检修计划中提取检修实施风险影响因数，获得历史检修计划的检修实施风险影响因数；
所述构建模块202，根据所述历史检修计划的检修实施风险影响因数，构建检修计划的实施风险评估训练数据库；
所述训练模块203，将所述实施风险评估训练数据库中的数据输入到预设的判别分析模型进行训练，获得训练后的判别分析模型；
所述第二获取模块204，用于获取实时检修计划，并从所述实时检修计划中提取实时检修实施风险的影响因数，获得实时检修计划的检修实施风险影响因数；
所述评估模块205，用于将所述实时检修计划的检修实施风险影响因数输入到训练后的判别分析模型，获得实时检修计划的风险评估结果。
在本发明的某一个实施例中，所述影响因素包括：不同电压等级、设备停电、设备复电、单一线路、多线路、单母线、多母线、倒母操作、主变、总调配合操作、总调委托操作、二次设备更改、输变电对机组的要求、二次工作和母线方式调整。
在本发明的某一个实施例中，所述预设的判别分析模型，采用如下计算公式：
Figure BDA0003131802460000111
Figure BDA0003131802460000112
Figure BDA0003131802460000113
Figure BDA0003131802460000114
Figure BDA0003131802460000115
其中，d2(x,Gi)表示马氏距离，μi表示数学期望，∑i表示协方差矩阵，x表示输入量，
Figure BDA0003131802460000116
为数学期望估计，
Figure BDA0003131802460000117
表示样本数据，nk表示样本容量，Sk方差估计，
Figure BDA0003131802460000118
表示联合无偏估计，g表示分类个数，
Figure BDA0003131802460000119
为判别函数，
Figure BDA00031318024600001110
和
Figure BDA00031318024600001111
表示数学期望估计。
在本发明的某一个实施例中，所述预设的判别分析模型，还包括误判率计算，采用如下计算公式：
Figure BDA0003131802460000121
其中，
Figure BDA0003131802460000122
表示误判率，
Figure BDA0003131802460000123
表示误判数，n1+n2+n3表示参与误判分析变量总数。
本发明还提供一种计算机终端设备，包括：一个或多个处理器；存储器，与所述处理器耦接，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上述任一项所述的基于检修计划的风险评估方法。
需要说明的是，所述处理器可以是中央处理单元(CentralProcessingUnit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignalProcessor，DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field－ProgrammableGateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等，通用处理器可以是微处理器，或者所述处理器也可以是任何常规的处理器，所述处理器是所述终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接所述终端设备的各个部分。
所述存储器主要包括程序存储区和数据存储区，其中，程序存储区可存储操作***、至少一个功能所需的应用程序等，数据存储区可存储相关数据等。此外，所述存储器可以是高速随机存取存储器，还可以是非易失性存储器，例如插接式硬盘，智能存储卡(SmartMediaCard，SMC)、安全数字(SecureDigital，SD)卡和闪存卡(FlashCard)等，或所述存储器也可以是其他易失性固态存储器件。
需要说明的是，上述终端设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器，本领域技术人员可以理解，上述终端设备仅仅是示例，并不构成对终端设备的限定，可以包括更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的基于检修计划的风险评估方法。
需要说明的是，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元(如计算机程序、计算机程序)，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器中，并由所述处理器执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述终端设备中的执行过程。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步的详细说明，应当理解，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围。特别指出，对于本领域技术人员来说，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和替换，这些改进和替换也应视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种基于检修计划的风险评估方法，其特征在于，包括：
获取历史检修计划，并从所述历史检修计划中提取检修实施风险影响因数，获得历史检修计划的检修实施风险影响因数；
根据所述历史检修计划的检修实施风险影响因数，构建检修计划的实施风险评估训练数据库；
将所述实施风险评估训练数据库中的数据输入到预设的判别分析模型进行训练，获得训练后的判别分析模型；所述预设的判别分析模型，采用如下计算公式：
Figure FDA0003753056770000011
Figure FDA0003753056770000012
Figure FDA0003753056770000013
Figure FDA0003753056770000014
Figure FDA0003753056770000015
其中，d2(x,Gi)表示马氏距离，μi表示数学期望，∑i表示协方差矩阵，x表示输入量，
Figure FDA0003753056770000016
为数学期望估计，
Figure FDA0003753056770000017
表示样本数据,nk表示样本容量，Sk方差估计，
Figure FDA0003753056770000018
表示联合无偏估计，g表示分类个数，
Figure FDA0003753056770000019
为判别函数，
Figure FDA00037530567700000110
和
Figure FDA00037530567700000111
表示数学期望估计；
获取实时检修计划，并从所述实时检修计划中提取实时检修实施风险的影响因数，获得实时检修计划的检修实施风险影响因数；
将所述实时检修计划的检修实施风险影响因数输入到训练后的判别分析模型，获得实时检修计划的风险评估结果。
2.根据权利要求1所述的基于检修计划的风险评估方法，其特征在于，所述影响因数包括：不同电压等级、设备停电、设备复电、单一线路、多线路、单母线、多母线、倒母操作、主变、总调配合操作、总调委托操作、二次设备更改、输变电对机组的要求、二次工作和母线方式调整。
3.根据权利要求1所述的基于检修计划的风险评估方法，其特征在于，所述预设的判别分析模型，还包括误判率计算，采用如下计算公式：
Figure FDA0003753056770000021
其中，
Figure FDA0003753056770000022
表示误判率，
Figure FDA0003753056770000023
表示误判数，n1+n2+n3表示参与误判分析变量总数。
4.一种基于检修计划的风险评估装置，其特征在于，包括：第一获取模块、构建模块、训练模块、第二获取模块和评估模块，其中，
所述第一获取模块，用于获取历史检修计划，并从所述历史检修计划中提取检修实施风险影响因数，获得历史检修计划的检修实施风险影响因数；
所述构建模块，根据所述历史检修计划的检修实施风险影响因数，构建检修计划的实施风险评估训练数据库；
所述训练模块，将所述实施风险评估训练数据库中的数据输入到预设的判别分析模型进行训练，获得训练后的判别分析模型；所述预设的判别分析模型，采用如下计算公式：
Figure FDA0003753056770000031
Figure FDA0003753056770000032
Figure FDA0003753056770000033
Figure FDA0003753056770000034
Figure FDA0003753056770000035
其中，d2(x,Gi)表示马氏距离，μi表示数学期望，∑i表示协方差矩阵，x表示输入量，
Figure FDA0003753056770000036
为数学期望估计，
Figure FDA0003753056770000037
表示样本数据,nk表示样本容量，Sk方差估计，
Figure FDA0003753056770000038
表示联合无偏估计，g表示分类个数，
Figure FDA0003753056770000039
为判别函数，
Figure FDA00037530567700000310
和
Figure FDA00037530567700000311
表示数学期望估计；
所述第二获取模块，用于获取实时检修计划，并从所述实时检修计划中提取实时检修实施风险的影响因数，获得实时检修计划的检修实施风险影响因数；
所述评估模块，用于将所述实时检修计划的检修实施风险影响因数输入到训练后的判别分析模型，获得实时检修计划的风险评估结果。
5.根据权利要求4所述的基于检修计划的风险评估装置，其特征在于，所述影响因数包括：不同电压等级、设备停电、设备复电、单一线路、多线路、单母线、多母线、倒母操作、主变、总调配合操作、总调委托操作、二次设备更改、输变电对机组的要求、二次工作和母线方式调整。
6.根据权利要求4所述的基于检修计划的风险评估装置，其特征在于，所述预设的判别分析模型，还包括误判率计算，采用如下计算公式：
Figure FDA0003753056770000041
其中，
Figure FDA0003753056770000042
表示误判率，
Figure FDA0003753056770000043
表示误判数，n1+n2+n3表示参与误判分析变量总数。
7.一种计算机终端设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器；存储器，与所述处理器耦接，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至3任一项所述的基于检修计划的风险评估方法。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至3任一项所述的基于检修计划的风险评估方法。
CN202110715667.XA 2021-06-24 2021-06-24 基于检修计划的风险评估方法、装置、终端和存储介质 Active CN113361729B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110715667.XA CN113361729B (zh) 2021-06-24 2021-06-24 基于检修计划的风险评估方法、装置、终端和存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110715667.XA CN113361729B (zh) 2021-06-24 2021-06-24 基于检修计划的风险评估方法、装置、终端和存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113361729A CN113361729A (zh) 2021-09-07
CN113361729B true CN113361729B (zh) 2022-09-02

Family

ID=77536681

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110715667.XA Active CN113361729B (zh) 2021-06-24 2021-06-24 基于检修计划的风险评估方法、装置、终端和存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113361729B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115577996B (zh) * 2022-12-12 2023-04-07 广东电网有限责任公司中山供电局 一种电网停电计划的风险评估方法、***、设备和介质

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009238190A (ja) * 2008-03-28 2009-10-15 Hitachi Plant Technologies Ltd メンテナンス計画支援システム
CN104392391A (zh) * 2014-11-14 2015-03-04 国家电网公司 一种电网运行安全风险量化方法
CN106384210A (zh) * 2016-10-28 2017-02-08 贵州电网有限责任公司贵阳供电局 一种基于检修风险收益的输变电设备检修优先级排序方法
CN109559043A (zh) * 2018-11-30 2019-04-02 天津大学 一种基于风险评估的配电***设备状态检修决策方法
CN109858823A (zh) * 2019-02-15 2019-06-07 广东电网有限责任公司 主配网停电计划选择方法及装置
CN110321520A (zh) * 2019-03-22 2019-10-11 广东电网有限责任公司 一种基于加权距离判别法的变压器状态评价方法
CN111386540A (zh) * 2017-11-29 2020-07-07 三菱电机株式会社 维护计划***和维护计划方法
CN111639882A (zh) * 2020-06-15 2020-09-08 江苏电力信息技术有限公司 一种基于深度学习的用电风险的判定方法
CN111695755A (zh) * 2020-04-21 2020-09-22 国网浙江江山市供电有限公司 一种配电网检修计划优化方法
CN111798005A (zh) * 2020-06-02 2020-10-20 中核核电运行管理有限公司 一种核电厂大修核安全风险管理工具开发方法

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009238190A (ja) * 2008-03-28 2009-10-15 Hitachi Plant Technologies Ltd メンテナンス計画支援システム
CN104392391A (zh) * 2014-11-14 2015-03-04 国家电网公司 一种电网运行安全风险量化方法
CN106384210A (zh) * 2016-10-28 2017-02-08 贵州电网有限责任公司贵阳供电局 一种基于检修风险收益的输变电设备检修优先级排序方法
CN111386540A (zh) * 2017-11-29 2020-07-07 三菱电机株式会社 维护计划***和维护计划方法
CN109559043A (zh) * 2018-11-30 2019-04-02 天津大学 一种基于风险评估的配电***设备状态检修决策方法
CN109858823A (zh) * 2019-02-15 2019-06-07 广东电网有限责任公司 主配网停电计划选择方法及装置
CN110321520A (zh) * 2019-03-22 2019-10-11 广东电网有限责任公司 一种基于加权距离判别法的变压器状态评价方法
CN111695755A (zh) * 2020-04-21 2020-09-22 国网浙江江山市供电有限公司 一种配电网检修计划优化方法
CN111798005A (zh) * 2020-06-02 2020-10-20 中核核电运行管理有限公司 一种核电厂大修核安全风险管理工具开发方法
CN111639882A (zh) * 2020-06-15 2020-09-08 江苏电力信息技术有限公司 一种基于深度学习的用电风险的判定方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
A new local PCA-SOM algorithm;Dong Huang 等;《NEUROCOMPUTING》;20071023;第3544-3552页 *
Intrinsic Statistics on Riemannian Manifolds: Basic Tools for Geometric Measurements;XAVIER PENNEC;《Math Imaging》;20160705;第127-154页 *
Learning a Mahalanobis Distance-Based Dynamic Time Warping Measure for Multivariate Time Series Classification;Jiangyuan Mei 等;《 IEEE Transactions on Cybernetics》;20150808;第1363-1374页 *
基于人工智能的电网调度操作智能防误***建设及实践;蔡新雷 等;《电力大数据》;20200430;第16-23页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN113361729A (zh) 2021-09-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Lux The stable Paretian hypothesis and the frequency of large returns: an examination of major German stocks
CN108052628B (zh) 道岔启动电流检测方法、***及终端设备
CN111426486B (zh) 辅助驾驶***的测试方法、装置、设备及存储介质
CN108052974B (zh) 一种故障诊断方法、***、设备及存储介质
CN113361729B (zh) 基于检修计划的风险评估方法、装置、终端和存储介质
CN112070180B (zh) 基于信息物理双侧数据的电网设备状态判断方法及装置
CN109685670A (zh) 社保违规检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN111507483A (zh) 返修板检测装置、方法及计算机可读存储介质
CN111796233A (zh) 双母线接线形式下多台电压互感器继发性误差的评估方法
CN113506190B (zh) 一种异常用电行为辨识方法、装置、设备及存储介质
CN111488947A (zh) 电力***设备的故障检测方法与装置
CN111007452A (zh) 一种数据采集***的故障诊断方法及装置
CN114139931A (zh) 企业数据评估方法、装置、计算机设备及存储介质
CN110991741B (zh) 一种基于深度学习的断面约束概率预警方法及***
CN116662186A (zh) 基于逻辑回归的日志回放断言方法及其装置、电子设备
CN116562894A (zh) 车险理赔欺诈风险识别方法、装置、电子设备及存储介质
CN113361730B (zh) 一种检修计划的风险预警方法、装置、设备和介质
CN115494431A (zh) 一种变压器故障告警方法、终端设备和计算机可读存储介质
CN114925895A (zh) 维修器材预测方法、终端及存储介质
CN115222549A (zh) 风险评估处理方法、装置、计算机设备及存储介质
CN112465380A (zh) 基于危废数据的企业行为分析方法、装置、设备及介质
CN109726401B (zh) 一种专利组合生成方法及***
CN113298642A (zh) 一种订单检测方法、装置、电子设备及存储介质
CN112685610A (zh) 虚假注册账号识别方法及相关装置
CN109460550A (zh) 利用大数据的证券研报情感分析方法、装置及计算机设备

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant