摘要
本发明涉及信息技术领域,公开了一种结合电力组织的电力安全生产方法、系统、设备及介质,其方法包括获取电力设备的实时运行数据;通过混合多目标优化算法对所述实时运行数据进行异常检测,得到异常运行数据;所述混合多目标优化算法为结合了混沌初始化、动态惯性权重和模糊逻辑的粒子群算法;根据所述异常运行数据确定所述电力设备的应对方案及隐患等级;基于所述隐患等级,通过人工智能匹配算法从电力组织数据库中匹配目标人员并执行所述应对方案,以实现所述电力设备的安全生产,进而大大提高电力设备的安全生产效率,减少了因电力事故导致的社会影响和经济损失。
技术关键词
电力设备
模糊逻辑
数据
组织
粒子群算法
风险评估模型
模糊规则库
强化学习算法
机器学习算法
深度学习网络模型
可读存储介质
位置更新
动态
孤立森林算法
粒子群优化算法
深度Q网络
多层感知器
系统为您推荐了相关专利信息
航迹数据
标牌
空域管理方法
计算机执行指令
指数
数据中心设备
数据采集模块
能耗
告警模块
告警策略
参数预测方法
储层特征
识别储层
前馈神经网络
数据