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申请/专利权人:国网湖北省电力有限公司武汉供电公司
摘要:本申请提出了一种基于大数据的人工智能电力抢修方法及系统,涉及电子信息领域。本申请的系统包括数据采集模块、故障解析模块、难度查询模块、派遣模块,通过先采集故障信息并进行故障分析得到相应的故障类型,再对查询故障类型的难度,最终派遣合适的抢修人员进行抢修,本申请与以往的方案的区别在于,采用了数据采集模块以及故障解析模块,利用进行对应的现场的故障状况的采集,并利用创建好的学习模型进行线上分析,分析完成后再依据分析的内容进行适配的维修人员的派遣,从而维修人员在接收到信息后即可以了解现场状况以及故障原因等等,无需到达现场后再进行现场分析,且能及时调配到适合的抢修人员进行抢修,从而进一步提高了抢修的效率。
主权项:1.一种基于大数据的人工智能电力抢修系统,其特征在于,包括:数据采集模块、故障解析模块、难度查询模块、派遣模块;所述数据采集模块用于获取用户上传的故障信息或监测设备上传的故障信息,所述故障信息包括故障位置、现场图像以及设备情况信息;所述故障解析模块与所述数据采集模块连接,用于接收所述故障信息,并采用大数据分析模型对所述故障信息进行解析得到对应的故障类型,所述大数据分析模型为依据GBDT算法并调取云端的故障数据及对应的故障类型进行训练得到的学习模型;所述难度查询模块用于查询抢修难度表得到所述故障类型对应的抢修难度指数,所述抢修难度表为依据历史抢修数据生成的用于表征故障类型对应的抢修难度的表格;所述派遣模块与所述难度查询模块连接,用于接收所述抢修人员信息以及所述抢修难度指数,并基于所述抢修人员信息以及所述抢修难度指数进行抢修人员的指派,所述抢修人员信息包括所述抢修人员的技术等级、所述抢修人员的当前位置和交通方式。
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