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申请/专利权人：广西电网有限责任公司
摘要：本发明公开了一种基于监督学习的多指标设备最优停电窗口寻优方法，包括以下步骤：步骤1.建设停电数据多重指标评估模型：从评价方法获得多个评价因素，综合评价因素建立多重指标的设备最优停电窗口期评价模型；所述评价方法包括停电信息因素的评价方法、设备预试定检周期的评价方法、综合停电管理原则的评价方法；步骤2.基于停电数据驱动的最优窗口期寻优模型：对设备最优停电窗口期评价修改情况进行学习，以形成不同场景下的评价模型参数配置方案；形成一个设备最优窗口期推荐综合模型。本发明实现了设备最优检修窗口期智能推荐，推进电网安全校核关口前移，提高了综合停电计划编排的准确性和高效性。
主权项：1.一种基于监督学习的多指标设备最优停电窗口寻优方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1.建设停电数据多重指标评估模型：从评价方法获得多个评价因素，综合评价因素建立多重指标的设备最优停电窗口期评价模型；所述评价方法包括停电信息因素的评价方法、设备预试定检周期的评价方法、综合停电管理原则的评价方法；根据停电信息因素的评价方法获得停电信息因素；根据设备预试定检周期的评价方法获得设备预试定检周期；根据综合停电管理原则的评价方法获得综合停电的风险因素；所述停电信息因素包括设备历史检修、故障处理；步骤2.基于停电数据驱动的最优窗口期寻优模型：对设备最优停电窗口期评价修改情况进行学习，以形成不同场景下的评价模型参数配置方案；在设备最优停电窗口期包含两个窗口期时，采用基于二值分类的排序方法；在设备最优停电窗口期超过两个窗口期时，采用基于排序学习的方法，形成一个设备最优窗口期推荐综合模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广西电网有限责任公司 一种基于监督学习的多指标设备最优停电窗口寻优方法
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