[發明專利]一種AI智能電力高壓一二次設備運維檢修診斷綜合管理系統

在審

• 申請號: 202110257994.5
• 申請日: 2021-03-09
• 公開（公告）號: CN112884606A
• 公開（公告）日: 2021-06-01
• 發明（設計）人: 黃蕾;黃智明;曾慶東
• 申請（專利權）人: 黃蕾
• 主分類號: G06Q50/06
• 分類號: G06Q50/06;G06Q10/06;G06Q10/00;G06Q10/04;G06N3/04
• 代理公司: 北京化育知識產權代理有限公司 11833
• 代理人: 尹均利

1.一種AI智能電力高壓一二次設備運維檢修診斷綜合管理系統，其特征在于：包括操作人員終端、AI云端服務器、管理人員終端；

所述操作人員終端通過4G/5G網絡與AI云端服務器實現輸入輸出；操作人員終端現場通過試驗設備獲取高壓電力一二次設備的預防測試參數，采集上傳至AI云端服務器，實現現場預防試驗測試數據記錄集中采集上傳，用于高壓電力一二次設備健康狀態分析；

所述AI云端服務器由錄入模塊、存儲模塊、計算算法分析模塊、模擬模塊、診斷模塊、輸入模塊和輸出模塊組成；其中：將操作人員終端上傳的現場預防試驗測試數據記錄、運行工況、溫度、天氣、運行時間，形成標準數據，利用存儲模塊實現存儲，通過輸入模塊作為模型輸入實現建模，利用計算分析模塊、模擬模塊、診斷模塊，將下一時刻的運行狀態作為輸出，模型選用LSTM網絡，損失函數使用交叉熵，構建基準診斷預測模型；

所述管理人員終端通過通過4G/5G網絡與AI云端服務器實現輸入輸出；管理人員終端向AI云端服務器輸入工作任務、考試、新技術學習、視頻會議指令下發到操作人員終端；同時，AI云端服務器向管理人員終端輸入操作人員預防試驗測試數據，生成全區域面到點的監控數據曲線。

2.根據權利要求1所述的一種AI智能電力高壓設備運維檢修診斷綜合管理系統，其特征在于：所述基準診斷預測模型通過錄入模塊，將歷史專家診斷數據、行業案例數據存儲于存儲模塊中，構建數據集完成訓練。

3.根據權利要求1所述的一種AI智能電力高壓設備運維檢修診斷綜合管理系統，其特征在于：所述基準診斷預測模型在隱藏層與輸出層之間使用dropout，降低過擬合。

4.根據權利要求1所述的一種AI智能電力高壓設備運維檢修診斷綜合管理系統，其特征在于：所述基準診斷預測模型中構建基準診斷預測模型訓練集；對電力設備預防性試驗規程、歷史專家診斷數據、行業案例數據進行去重、去噪處理，整理出800W條數據，按7:2:1的比例劃分為訓練集、驗證集、測試集。

5.根據權利要求1所述的一種AI智能電力高壓設備運維檢修診斷綜合管理系統，其特征在于：基于基準診斷預測模型訓練集，使用隨機梯度下降對基準診斷預測模型完成訓練，并完成模型部署，模型部署于邊緣計算設備上，和部署在云服務器上。