[发明专利]一种基于机器学习的检修单签发意见辨识智能成票系统

说明书

本发明涉及一种基于机器学习的检修单签发意见辨识智能成票系统，包括DMIS调度单元、主网调度检修申请单识别单元、主网调度操作单生成单元、人工智能单元以及数据库单元。该基于机器学习的检修单签发意见辨识智能成票系统，通过获取在量检修单的签发意见与操作票的对应关系数据，研究签发意见的习惯用语特征和操作票操作项且特征，将全部数据分成用于训练模型和用于评估模型的判断能力两部分，选择并建立合适的预测模型，训练模型直到达到理想的辨识准确性，使用预留的评估数据测试预测模型，微调预测模型参数提高模型的精度，对智能生成的操作票进行调度术语、拓扑五防和潮流防误校验。

技术领域

本发明涉及电网调度技术领域，具体涉及一种基于机器学习的检修单签发意见辨识智能成票系统。

背景技术

电网运行中一项繁重而关键的日常工作是检修计划安排(检修单)和调度操作单的编制，特别是操作单的编制，其任何错误都会导致电网的误停电，甚至发生设备和人身事故。现有技术中，检修单和操作单从来都是由有经验的检修计划人员和调度人员编制，还要经过严格的校核。即使如此，由于电网运行方式的千变万化，依靠人的经验总不能完全避免错误。这一状况主要是开票环境不易真实以及操作单正确性辨识尚未解决等问题所造成。

发明内容

本发明的目的在于提出一种基于机器学习的检修单签发意见辨识智能成票系统，以解决上述开票环境不易真实以及操作单正确性辨识的问题。

为实现上述目的，本发明的实施例提出一种基于机器学习的检修单签发意见辨识智能成票系统，包括DMIS调度单元、主网调度检修申请单识别单元、主网调度操作单生成单元、人工智能单元以及数据库单元；

所述DMIS调度单元用于建立主网调度检修申请单的开票以及辨识环境，基于SCADA环境形成包括数据和画面在内的开票辨识数据环境，用于保持数据环境的一致性；

所述主网调度检修申请单识别单元用于将接收到的主网调度检修申请单进行辨识，对后续智能生成的操作单进行调度术语、拓扑五防和潮流防误校验；

所述主网调度操作单生成单元用于对辨识后的主网调度检修申请单进行操作单生成，基于SCADA调度模块中读取所需的实时数据，结合设备的初始状态与目标状态，比较初始状态与实时状态是否一致，进行拓扑分析和安全校核，生成准确的操作单；

所述人工智能单元用于获取数据库中主网调度检修申请单的签发意见与操作单的关系数据，提高主网调度检修申请单的辨识准确性。

优选地，所述DMIS调度单元包括量测模型，所述量测模型用于描述任何测量的、计算的或非测量非计算的物理量及其在电网中的关系。

优选地，所述主网调度操作单生成单元包括建模模块、推理模块、操作单生成模块；

所述建模模块，用于基于UML语言技术进行图形预演，使用用例图、静态图、行为图、交互图以及实现图进行建模；

所述推理模块，用于在接线图上选择设备、指定操作任务的功能，程序根据选定的设备进行安全校核和拓扑分析，寻找相关接线形式和设备，查询操作规则库，采用数据驱动的前向推理机制，循环利用操作规则进行推理，逐步匹配形成操作序列，然后通过操作术语进行翻译；

所述操作单生成模块，用于根据所述推理模块的翻译结果生成对应操作单，所述操作单由操作对象、操作任务、操作规则和操作术语4个要素组成，所述操作对象包括调度所辖的所有一次、二次设备；所述操作任务包括保证电网安全运行的所有运行维护操作；所述操作术语为调度操作的规范用语，所述操作规则是确保电网安全运行的根本策略，指导操作顺序的制定，需要与实时的电气设备运行状况和电网接线方式、保护密切配合。

优选地，所述人工智能单元包括机器学习训练模块、数据导入模块以及训练结果导出模块；