[发明专利]一种电力巡检时间预测方法、装置及系统

权利要求书

1.一种电力巡检时间预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取历史巡检参数组成训练样本；

通过神经网络算法对训练样本进行训练，获得巡检时间预测模型；

对每个待巡检设备，基于巡检时间预测模型预测下次巡检时间。

2.根据权利要求1所述的电力巡检时间预测方法，其特征在于，巡检参数包括电力设备所供辖区用电量、环境温度、环境湿度、电力设备使用时长、对应两次故障间隔时长；

其中电力设备所供辖区用电量、环境温度、环境湿度、电力设备使用时长为神经网络算法的输入参数；对应两次故障间隔时长为神经网络算法的输出参数。

3.根据权利要求1或2所述的电力巡检时间预测方法，其特征在于，该方法还包括以下步骤：

实时显示所预测的每个待巡检设备的下次巡检时间；

在距离下次巡检时间一定时间间隔时，向巡检终端发送提醒信息。

4.根据权利要求3所述的电力巡检时间预测方法，其特征在于，向巡检终端发送的提醒信息中包含待巡检设备名称、待巡检设备地理位置、待巡检时间、巡检规范。

5.一种电力巡检时间预测装置，其特征在于，包括，

历史数据获取模块：获取历史巡检参数，并组成训练样本；

预测模型训练模块：通过神经网络算法对训练样本进行训练，获得巡检时间预测模型；

巡检时间预测模块：对每个待巡检设备，基于巡检时间预测模型预测下次巡检时间。

6.根据权利要求5所述的电力巡检时间预测装置，其特征在于，巡检参数包括电力设备所供辖区用电量、环境温度、环境湿度、电力设备使用时长、对应两次故障间隔时长；

其中电力设备所供辖区用电量、环境温度、环境湿度、电力设备使用时长为神经网络算法的输入参数；对应两次故障间隔时长为神经网络算法的输出参数。

7.根据权利要求6所述的电力巡检时间预测装置，其特征在于，该装置还包括，

显示模块：实时显示所预测的每个待巡检设备的下次巡检时间；

信息发送模块：在距离下次巡检时间一定时间间隔时，向巡检终端发送提醒信息。

8.根据权利要求7所述的电力巡检时间预测装置，其特征在于，向巡检终端发送的提醒信息中包含待巡检设备名称、待巡检设备地理位置、待巡检时间、巡检规范。

9.一种电力巡检时间预测系统，其特征在于，包括预测后台、巡检终端、数据库；预测后台分别与巡检终端、数据库通信；

所述预测后台配置有权利要求5-8任一项所述的装置；

所述数据库中存储有各个待巡检设备的地理位置和巡检规范；

所述巡检终端接收预测后台发送的提醒信息并显示。