[發(fā)明專利]重點機房停電信息核查方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201911029697.4 | 申請日: | 2019-10-28 |
| 公開(公告)號: | CN111553807A | 公開(公告)日: | 2020-08-18 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 楊波;鄭馨萌;劉羿彤;丁潤東;明旭東;裴玉杰;左穎;于學海;孫興有;李文波;李劍鋒;湛樹飛;李云飛;于楊;曲鐵 | 申請(專利權(quán))人: | 國網(wǎng)遼寧省電力有限公司撫順供電公司;國家電網(wǎng)有限公司 |
| 主分類號: | G06Q50/06 | 分類號: | G06Q50/06;G06Q10/06 |
| 代理公司: | 遼寧沈陽國興知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 21100 | 代理人: | 姜婷婷 |
| 地址: | 113008 遼*** | 國省代碼: | 遼寧;21 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 重點 機房 停電 信息 核查 方法 | ||
1.重點機房停電信息核查方法,其特征在于包括如下步驟:
步驟1,對重點機房及所在線路進行預處理數(shù)據(jù)收集整理,找到對應(yīng)的影響關(guān)系,為后續(xù)的停電核查提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ);
步驟2,將分詞應(yīng)用在停電檢修計劃數(shù)據(jù)分析中,需要對各個停電線路的停電范圍進行分析處理,范圍內(nèi)包括哪些點進行提取,后續(xù)與基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進行模型算法匹配;
步驟3, 用機器學習來訓練匹配模型,訓練的樣本數(shù)據(jù)來源于數(shù)據(jù)預處理得到數(shù)據(jù)樣本,采用交叉訓練的方式優(yōu)化參數(shù),得到模型后用于重點機房停電信息核查;
步驟4,建立數(shù)據(jù)庫用來儲存數(shù)據(jù);
步驟5,開發(fā)配套信息核查系統(tǒng);
步驟6,使用信息核查系統(tǒng)進行重點機房停電信息核查。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的重點機房停電信息核查方法,其特征在于步驟1中進行預處理數(shù)據(jù)收集整理是指從word、excel中提取相關(guān)文本數(shù)據(jù)和從電網(wǎng)線路圖中提取關(guān)鍵的坐標點信息等相關(guān)數(shù)據(jù),然后整理形成分析文檔和CAD文件。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的重點機房停電信息核查方法,其特征在于步驟2中分詞是指通過整理電網(wǎng)相關(guān)的術(shù)語形成自定義的科學分詞詞典,通過此類詞典進行文本數(shù)據(jù)分詞。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的重點機房停電信息核查方法,其特征在于科學分詞詞典只適用于電網(wǎng)線路圖的相關(guān)數(shù)據(jù)分析。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的重點機房停電信息核查方法,其特征在于步驟3中機器學習是指基于Python的機器學習,分析提取的詞匯與電網(wǎng)線路圖的關(guān)聯(lián)關(guān)系,通過模型訓練和參數(shù)優(yōu)化,找到停電關(guān)鍵詞與電網(wǎng)線路圖的最佳對應(yīng)關(guān)系。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的重點機房停電信息核查方法,其特征在于模型訓練的樣本數(shù)據(jù)范圍小,只適用于此系統(tǒng)應(yīng)用。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的重點機房停電信息核查方法,其特征在于步驟4數(shù)據(jù)庫為Mysql數(shù)據(jù)庫。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的重點機房停電信息核查方法,其特征在于步驟5開發(fā)配套信息核查系統(tǒng)是采用B/S架構(gòu),使用Spring Boot進行前后端開發(fā)。
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G06Q50-00 專門適用于特定經(jīng)營部門的系統(tǒng)或方法,例如公用事業(yè)或旅游
G06Q50-02 .農(nóng)業(yè);漁業(yè);礦業(yè)
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