[發明專利]一種風電場運維人員能力評估系統

在審

• 申請號: 202110544524.7
• 申請日: 2021-05-19
• 公開（公告）號: CN113298370A
• 公開（公告）日: 2021-08-24
• 發明（設計）人: 孫啟濤;趙超凡;劉貞貞;魯納納
• 申請（專利權）人: 明陽智慧能源集團股份公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/06;G06Q10/00;G06K9/62
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 劉暢;馮炳輝

本發明公開了一種風電場運維人員能力評估系統，收集現場運維人員的各項指標，如學歷，工齡，接受培訓時長等指標，通過數據預處理模塊對所有數據進行預處理，作為指標聚類處理模塊進行聚類分析的樣本數據，進而通過指標聚類處理模塊采用機器學習K_mean算法對樣本數據進行聚類分析，將所有評估指標最終劃分為K類，根據運維能力評估模塊繪制運維人員的K維能力評估圖，根據運維人員的K維能力評估圖可以合理的安排運維工作，最大限度的發揮運維人員的能力。同時還可以根據不同人員能力側重不同，合理搭配運維人員，安排能力互補的人員協同工作，提高運維質量和效率，并幫助運維人員能力快速提升。

技術領域

本發明涉及風電場運維人員評測的技術領域，尤其是指一種風電場運維人員能力評估系統。

背景技術

風場的運維成本是風場最大的成本組成之一，通常會占高達25％的生命周期總成本，風電場運營商面臨著很大的壓力，需要提高運維工作的效率和質量，從而降低運維成本。

目前風場現場的運維工作主要由運維主管安排指派，運維人員的能力評價往往只能憑每月績效考核來體現。但績效考核由運維主管主觀評價，無法真實反映運維人員的能力。在不清楚人員能力的情況下安排工作，不能做到最大限度的發揮每個人員的能力，運維工作的效率和質量也不能得到保障。

同時運維人員的流動性較大，新加入風場現場的運維人員往往不能較好的完成風場運維工作，需要有一個適應的過程。但由于沒有對運維人員真實合理的評價，無法做到有針對性培訓，拉長了適應周期，造成運維成本大大提高，運維人員的能力也無法迅速提升。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的不足，提供一種風電場運維人員能力評估系統，收集現場運維人員的各項指標，如學歷，工齡，接受培訓時長等指標，通過數據預處理模塊對所有數據進行預處理，作為指標聚類處理模塊進行聚類分析的樣本數據，進而通過指標聚類處理模塊采用機器學習K_mean算法對樣本數據進行聚類分析，將所有評估指標最終劃分為K大類，根據運維能力評估模塊繪制運維人員的K維能力評估圖，給出運維人員的能力評價。

為實現上述目的，本發明所提供的技術方案為：一種風電場運維人員能力評估系統，包括：

數據預處理模塊，根據風場運維現場的實際情況選定多個用于評價運維人員能力的評估指標，并統計出風場運維現場一個區域內每個運維人員的評估指標數據，將上述評估指標中的非數值數據轉換為數值數據，對于空值按規則填充，將數據歸一化處理，根據熵權法計算出每個評估指標的權重；

指標聚類處理模塊，將數據預處理模塊所得到的一個區域內的所有運維人員的評估指標數據作為訓練的原始樣本數據，該原始樣本數據為無標簽數據，通過機器學習K_mean算法對無標簽數據進行聚類分析，得到聚類效果最優時聚類中心點K個，表示所有評估指標通過機器學習最終劃分為K類，每一類代表評價的一個維度，然后將所有評估指標按照與各維度的相關性分配到K個維度中；

運維能力評估模塊，根據每個維度的得分為在該維度下所有評估指標的權重與對應評估指標分數的乘積之和，得出待評估的運維人員K個維度的得分情況，將該K個維度的得分情況分別映射到[0，100]區間內，從而計算出運維人員K個維度的最終得分，根據最終的得分繪制K維能力評估圖；

數據輸出模塊，用于保存和輸出運維能力評估模塊所得出的評估結果。

進一步，所述數據預處理模塊中選定的評估指標有17個，包括運維人員的學歷、工齡、培訓次數、培訓得分、授課次數、授課參與人數、授課效果得分、崗位等級、累計帶徒弟人數、徒弟得分、技能水平、特殊作業積分、工作態度積分、責任心積分、獎勵、處罰和貢獻；所述評估指標權重的計算過程為：