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申请/专利权人：国网陕西招标有限公司

摘要：本发明涉及设备管理技术领域，尤其涉及设备全生命周期成本管理方法及系统，通过传感器网络采集设备运行数据，进行数据清洗和标准化处理；利用数据挖掘技术和机器学习算法构建多维度成本分析模型；通过强化学习算法和协同优化机制，对设备成本进行动态优化；基于历史数据和实时数据，构建和优化成本预测模型，并使用迁移学习和智能调度算法进行实时成本预测，生成最优检修计划与资源配置方案。结合反馈优化机制进行动态调整，最终存储优化结果；本发明通过先进的数据分析和智能算法，实现了对设备运行和维护成本的精准预测和优化调度，显著提高了设备管理的效率和经济效益，为企业提供了强有力的支持。

主权项：1.一种设备全生命周期成本管理方法，其特征在于，包括以下步骤：通过传感器网络实时采集设备运行数据、物料使用情况数据和人工工时记录数据，经过数据清洗和标准化处理后形成综合数据集，将综合数据集进行数据整合、格式统一、校验和规范化处理，形成规范化数据集；对规范化数据集中的成本数据进行分类，识别直接成本和间接成本，并利用数据挖掘技术和机器学习算法构建多维度成本分析模型，通过引入图神经网络分析设备间的关联性，并采用动态多层次分析框架提升模型的准确性，生成设备成本分析结果数据；使用强化学习算法和协同优化机制，对设备成本分析结果数据进行动态优化，计算各设备在不同检修任务中的成本分摊比例，通过模糊聚类算法和自适应分摊机制调整分摊策略，生成最终成本分摊结果；基于历史数据和实时数据，构建和优化成本预测模型，使用迁移学习方法和智能调度算法进行实时成本预测，并生成最优检修计划与资源配置方案，结合反馈优化机制进行动态调整，最终存储优化结果；所述使用强化学习算法和协同优化机制，对设备成本分析结果数据进行动态优化包括：强化学习算法包括Q-learning算法，通过历史数据和实时数据进行训练，构建状态-动作值函数，实时调整优化策略以最小化设备全生命周期成本，其中，Q-learning算法的更新公式为： ；其中，表示当前状态；表示当前动作；表示即时奖励；表示学习率；表示折扣因子；表示下一状态；表示下一动作；表示当前状态下执行动作的Q值，评估当前策略的好坏；是在下一状态中所有可能的动作中，选择Q值最大的动作的值，表示未来最优的累积奖励；表示折扣后的未来最优累积奖励，权衡长期和短期收益；表示下一状态下执行动作的Q值，用于评估和更新当前策略；Q-learning通过反复更新Q值，使其逐渐逼近真实的状态-动作值函数；最终，在任意状态下，选择Q值最大的动作作为最优策略；协同优化机制结合遗传算法和强化学习算法，具体步骤包括：生成一组初始设备维护策略，每个策略表示一种可能的维护方案；评估每个维护策略的适应度，根据适应度选择适应度较高的维护策略进行繁殖，淘汰适应度较低的策略；对选择的维护策略进行交叉操作，生成新的维护策略；对交叉后的新策略进行变异操作，增加策略的多样性；这些步骤循环进行，直到达到预定的优化代数或适应度稳定；在生成新一代种群后，使用强化学习算法对新一代种群进行进一步优化；所述使用迁移学习和智能调度算法进行实时成本预测，并生成最优检修计划与资源配置方案包括：通过共享特征提取器，将源域中的知识迁移到目标域，在成本预测模型中，源域数据包括历史维护记录、运行状态和成本数据，目标域数据则是新设备和场景中的实时数据和运行记录，首先对源域数据进行特征提取，构建源域的特征提取器；然后，将这些特征迁移到目标域，通过微调和重新训练，构建适用于新设备和场景的成本预测模型；智能调度算法包括基于实时成本预测数据和设备运行及维护过程中的反馈数据动态生成最优检修计划和资源配置方案，通过遗传算法和强化学习算法进行优化。

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