[发明专利]一种电力巡检时间预测方法、装置及系统

说明书

本发明公开一种电力巡检时间预测方法、装置及系统，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。本发明无需依靠人工经验，且考虑了多个巡检参数，获得较精确的预测模型，可预测出较精确的巡检时间，消除漏检或过检的情况，及时消除安全隐患，且节省人力物力。

技术领域

本发明涉及电力巡检领域，具体涉及一种电力巡检时间预测方法、装置及系统。

背景技术

在电力领域，需要实时对电力设备（如变压器）进行巡检，以免存在安全隐患而不被发现。目前，对电力设备的巡检时间一般靠经验制定，定时对电力设备巡检。这种方式所制定的巡检时间依赖人工经验，不够准确，难以避免漏检或过检的情况，造成安全隐患不能被及时处理或浪费人力物力。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供一种电力巡检时间预测方法、装置及系统，自动精确预测巡检时间，为巡检提供依据。

本发明的技术方案是：一种电力巡检时间预测方法，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。

进一步地，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。

进一步地，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。

进一步地，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。

本发明的技术方案还包括一种电力巡检时间预测装置，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。

进一步地，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。

进一步地，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。

进一步地，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。

本发明的技术方案还包括一种电力巡检时间预测系统，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上述任一项所述的装置；

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；