摘要
本发明公开了一种供电系统企业级工单中心化管理方法及管理系统,涉及供电系统运维管理技术领域,包括采集并预处理供电系统内工单源数据;基于工单源数据构建工单关联图谱,计算工单关联程度,形成工单组;对工单组进行时序特征分析,运用序列模式挖掘算法识别工单组中的周期性故障模式,生成特征标记链;利用特征标记链训练双通道卷积循环神经网络,建立故障预测引擎,输出工单优先级评分表;基于工单优先级评分表分配检修任务指令,执行检修任务,并将检修完工信息回传至工单关联图谱,完成工单全流程追踪。本发明通过构建工单关联图谱并结合物理距离系数和供电路径重合度,实现了工单间关联关系的量化分析。
技术关键词
供电系统
序列模式挖掘算法
企业级
卷积循环神经网络
双通道神经网络
管理方法
图谱
设备运行状态
时间间隔特征
生成特征
标记
时序
周期性
流水号
管理系统
运维管理技术
层次聚类算法
供电线路
数据
生成线路
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实体
知识库构建方法
容错机制
视觉特征
语义特征
端系统
频率稳定
特征量数据
递归神经网络
深度神经网络
换电系统
换电方法
船舶
换电站控制系统
智能终端
检测机器人
自动化检测方法
升降云台
丝杠滑台
系统控制盒
双层优化模型
储能配置方法
储能电池荷电状态
储能系统容量
配置装置