[发明专利]一种风电场运维人员能力评估系统

权利要求书

1.一种风电场运维人员能力评估系统，其特征在于，包括：

数据预处理模块，根据风场运维现场的实际情况选定多个用于评价运维人员能力的评估指标，并统计出风场运维现场一个区域内每个运维人员的评估指标数据，将上述评估指标中的非数值数据转换为数值数据，对于空值按规则填充，将数据归一化处理，根据熵权法计算出每个评估指标的权重；

指标聚类处理模块，将数据预处理模块所得到的一个区域内的所有运维人员的评估指标数据作为训练的原始样本数据，该原始样本数据为无标签数据，通过机器学习K_mean算法对无标签数据进行聚类分析，得到聚类效果最优时聚类中心点K个，表示所有评估指标通过机器学习最终划分为K类，每一类代表评价的一个维度，然后将所有评估指标按照与各维度的相关性分配到K个维度中；

运维能力评估模块，根据每个维度的得分为在该维度下所有评估指标的权重与对应评估指标分数的乘积之和，得出待评估的运维人员K个维度的得分情况，将该K个维度的得分情况分别映射到[0，100]区间内，从而计算出运维人员K个维度的最终得分，根据最终的得分绘制K维能力评估图；

数据输出模块，用于保存和输出运维能力评估模块所得出的评估结果。

2.根据权利要求1所述的一种风电场运维人员能力评估系统，其特征在于：所述数据预处理模块中选定的评估指标有17个，包括运维人员的学历、工龄、培训次数、培训得分、授课次数、授课参与人数、授课效果得分、岗位等级、累计带徒弟人数、徒弟得分、技能水平、特殊作业积分、工作态度积分、责任心积分、奖励、处罚和贡献；所述评估指标权重的计算过程为：

将选定的评估指标设定为X，该评估指标包括所选定区域下所有运维人员针对该指标的得分，即X＝{M₁，M₂，M₃，...，M_i，...，M_n}，其中，M_i表示选定区域内第i个运维人员的得分样本，i＝1，2，...，n；根据公式对该评估指标下的样本M_i进行归一化处理，得到每个样本归一化处理后的值Y_i：

根据信息论中信息熵的定义其中，Pi表示评估指标的出现概率，计算出每个评估指标所对应的信息熵E_i,；

进而根据评估指标权重的计算公式分别计算出每个评估指标所对应的权重W_i，其中，t为评估指标的个数，即t＝17。

3.根据权利要求1所述的一种风电场运维人员能力评估系统，其特征在于：所述指标聚类处理模块中采用K_mean算法进行聚类分析的具体过程如下：

假设聚类中心为K个，其中，K的取值范围为0～t，t为评估指标的个数，每个运维人员的每个评估指标作为一个样本点，针对每个样本点执行如下操作：

1)初始化K个聚类中心，把每个样本点分配到距离其最近的聚类中心点；

2)计算分配到每个聚类中心的样本点与聚类中心点距离的平均值，每个样本点与其聚类中心点的距离采取欧式距离，设聚类中心点为(a₁，a₂，...，a_t),样本点为(b₁，b₂，…，b_t)，两点之间的距离为D，则：

3)重新计算各个聚类中心，分配每个样本点到其最近的中心点；

4)返回步骤2)，直到所有的样本点不再分配，或达到最大迭代次数；

在K的取值范围内不断改变K值的大小，最终确定在K＝6时取得最好的聚类效果，表示所有评估指标通过机器学习最终划分为6类，代表评价的六个维度。

4.根据权利要求3所述的一种风电场运维人员能力评估系统，其特征在于：所述的六个维度分别定义为知识背景、专业技能、工作经验、工作态度、责任心和工作表现六个维度。