[發明專利]一種應用于電網生產設備的監測系統

有效

• 申請號: 202010335212.0
• 申請日: 2020-04-24
• 公開（公告）號: CN111311133B
• 公開（公告）日: 2021-08-20
• 發明（設計）人: 孔羨玙;劉軍;邱北波;吳相全
• 申請（專利權）人: 廣東卓維網絡有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q10/00;G06Q50/06;G06F16/2458
• 代理公司: 廣州潤禾知識產權代理事務所(普通合伙) 44446
• 代理人: 林偉斌

1.一種應用于電網生產設備的監測系統，其特征在于，包括：

數據采集模塊，用于實時采集包括反應生產設備狀態的基礎數據、生產設備分布數據、生產設備所處線路數據，且基于基礎數據判斷生產設備是否處于缺陷狀態以及缺陷狀態下的缺陷類型、缺陷等級；

缺陷管理模塊，用于接收數據采集模塊采集的數據并統計預定時間內管理區域內生產設備缺陷數、缺陷分布，提供工作人員消缺依據，還統計消缺數、每個缺陷生產設備開始消缺至完成消缺的時間；所述缺陷管理模塊還將統計數據進行存儲形成后續監測的歷史記錄數據；

數據處理模塊，基于缺陷管理模塊歷史記錄數據進行機器學習，并建立預測模型對區域內生產設備進行缺陷發生預測；

多個移動端，用于人工錄入反應生產設備狀態的基礎數據、生產設備分布數據、生產設備所處線路數據至數據采集模塊，設有定位部件，且移動端內設有配設移動端人員的特征信息，所述特征信息包括對應配設移動端人員的資料、崗位、消缺率、對各類缺陷的消缺時間；移動端還作為通訊設備用于接收中心控制客戶端發出的預定警示信息，從而引導配設移動端人員進行消缺和維護；

中心控制客戶端，用于可視化數據采集模塊、缺陷管理模塊、數據處理模塊的原數據和處理后數據，并基于移動端內信息發送基于缺陷管理模塊的警示信息、基于數據處理模塊的預測警示信息至預定移動端；且通過其基于缺陷管理模塊發出的缺陷實時發生警示信息進行人員消缺安排，通過其基于數據處理模塊的預測警示信息，實現對預測缺陷生產設備的重點關注和提前消缺準備；

還包括用于規劃消缺人員的調度模塊，所述調度模塊通過中心客戶端獲取缺陷生產設備信息、缺陷生產設備分布信息，通過移動端獲取移動端位置信息、配設移動端人員的特征信息，并依據預定調度策略發出調度信息至預安排消缺人員配設的移動端；缺陷生產設備信息至少包括缺陷類型、缺陷生產設備等級、缺陷生產設備型號，調度模塊依據接收到的所有信息依據預定調度策略進行人員調度，規劃最快的實時消缺，或，接受預測警示信息后作出人員、時間安排，實現去除缺陷發生隱患的規劃或提前消缺的規劃；

所述數據處理模塊接收調度模塊獲取的所有信息，依據已有的生產設備分布與移動端位置信息建立消缺的二分網絡，同時根據缺陷生產設備分布對缺陷設備集合建立偏序關系，對缺陷管理模塊的歷史記錄數據、配設移動端人員的特征信息建模，得到深度神經網絡模型；依據歷史消缺記錄中配設移動端人員消缺后產生的效果加強或減弱深度學習模型，確定最優的預定調度策略并發送至調度模塊；在建立深度神經網絡模型的過程中，使用二分圖對生產設備、配設移動端人員進行匹配，將人員與生產設備作為節點并連接，隨著歷史記錄中消缺數據的更迭不斷更迭連接邊上的權重；

所述調度模塊獲取預定調度策略后，依據已有的地圖、缺陷生產設備信息、缺陷生產設備分布、移動端位置信息、配設移動端人員特征信息進行路線規劃并提示消缺所需預定設備；

所述數據處理模塊還結合預測模型以及用于規劃調度的深度神經網絡模擬預測缺陷發生狀態下最優的預定調度策略；將預測缺陷發生存儲為模擬的歷史數據，從而利用用于規劃調度的深度神經網絡制定在預測結果發生時最優的預定調度策略，且在獲取最優預定調度策略后刪除模擬歷史數據以減少負載；

還包括指標監控模塊，所述指標監控模塊用于統計缺陷管理模塊管理區域內包括缺陷發生次數、消缺率、及時消缺率與指標監控模塊預設閾值的比值；

所述指標監控模塊接收數據處理模塊的預測數據，并基于預測數據進行模擬消缺以獲取和記錄數據處理模塊預測結果正確下的預測比值。

2.根據權利要求1所述的一種應用于電網生產設備的監測系統，其特征在于，所述數據處理模塊基于人工智能學習系統TensorFlow利用包括隨機森林算法和/或卷積神經網絡算法和/或邏輯斯蒂回歸算法進行機器學習。

3.根據權利要求1所述的一種應用于電網生產設備的監測系統，其特征在于，所述數據采集模塊包括：設置于生產設備上的電流互感器、電壓互感器、定位傳感器、濕度傳感器、溫度傳感器和圖像傳感器；和，設置于生產設備連接線路上的電流互感器、電壓互感器、定位傳感器、濕度傳感器、溫度傳感器和圖像傳感器。