一种用于电网现场作业的情景指导设计系统的制作方法

本发明电力系统信息技术应用领域，具体涉及一种用于电网现场作业的情景指导设计系统。

背景技术：

电网现场作业的情景指导关键影响要素包括：融合策略、推理策略、机器学习策略。融合策略根据各种现场采集数据，针对不同应用场景、作业现场信息源采用不同的融合策略，获取现场真实的可被计算机理解的现场作业场景。推理策略需要根据不同的场景、位置、用户身份，获取用户操作的任务以及操作模式，采用针对性的推理模式，获取用户所需信息，保证不同级别的作业人员获取其相应的操作指导信息以及对应的指导方式。机器学习策略需要能够根据作业人员位置、任务、操作习惯、操作过程、操作结果实时更新操作规则库，从而能够保证该方法可以适应不同的作业场景。

传统的电网作业方式(基建安装、巡视检修、配网抢修)采用作业前制定详细计划，执行过程中严格按照计划执行，需要作业人员具有较高的作业水平，遇到突发问题处理能力不足，执行作业时间较长。随着智能硬件技术发展，电网作业人员将采用附加智能硬件方式进行信息采集、传输、处理，遇到疑难问题可接收专家远程协助。但现场作业信息种类众多且关系复杂，作业人员将面临海量数据，需要根据所处位置以及任务在准确的时间准确的地点提供准确的作业辅助信息，降低用户信息获取的复杂性，需要采用基于电网现场作业的情景进行针对性指导，满足电网现场作业需要，提供工作效率，减低安全风险。

技术实现要素：

为克服上述现有技术的不足，本发明提供一种用于电网现场作业的情景指导设计系统。

实现上述目的所采用的解决方案为：

一种用于电网现场作业的情景指导设计系统，所述设计系统包括：分别与作业情景处理器相连的作业情景规则库、电网作业情景融合器、作业情景执行器、电网规则机器学习引擎；所述作业情景规则库还与所述电网规则机器学习引擎、所述电网作业情景融合器相连。

优选的，所述作业情景规则库用于定义电网作业现场融合场景以及电网推理规则；

所述的电网作业现场融合场景包括电网作业位置、传感信号类型、融合目标、融合权重、融合规则；

所述电网推理规则包括推理条件、推理逻辑、推理概率、冲突判断、推理结论。

优选的，所述电网作业情景融合器用于获取用户发送的传感信息并结合用户的作业任务判断对应的电网作业现场融合场景，根据电网作业现场融合场景匹配作业情景规则库搜索相关的电网作业现场融合场景规则，得到对应的电网作业位置、传感信号类型、融合目标、融合权重、融合规则，进而得到所需的情景信息，将情景信息发送给所述作业情景处理器。

优选的，所述作业情景处理器接收所述电网作业情景融合器的情景信息，结合所需的作业任务，匹配作业情景规则库搜索相关的作业情景规则，形成作业情景规则树；

所述作业情景规则树定义了情景规则优先级以及依赖关系；

所述作业情景处理器解释执行作业情景规则树，依据作业情景规则树中的依赖关系以及作业情景规则优先级执行作业情景规则，包括：情景信息作为输入，使用推理条件、推理逻辑、推理概率、冲突判断、推理结论进行情景推理，获取作业情景规则推理结论，最终获取作业情景规则树推理结论。

优选的，所述电网规则机器学习引擎用于获取所述作业情景处理器处理的情景信息，采用贝叶斯网络，根据所述作业情景处理器输入信息、执行结果以及用户反馈信息，调整场景的融合权重、融合规则、作业情景推理规则，更新所述作业情景规则库中相应的作业情景规则。

优选的，所述作业情景执行器用于解析推理信息并按指定格式发送给用户。

与最接近的现有技术相比，本发明提供的技术方案具有以下有益效果：

电网规则机器学习引擎获取作业情景处理器处理的情景信息，采用贝叶斯网络，根据情景输入信息以及反馈结果，调整融合场景的融合权重、融合规则，更新作业情景推理规则，可自动适应不同现场的工作环境。采用本系统设计电网现场作业的情景指导引擎，可根据电网现场作业情景信息，有效推送电网作业指导信息，提高电网作业效率，减低现场作业风险，支撑电力现场作业工作。

附图说明

图1是本发明提供的情景指导设计系统的流程图；

图2是本发明提供的情景指导系统具体实施示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式做进一步的详细说明。

作业情景定义：作业情景规则库预先根据电网作业现场规则，定义电网作业现场场景，场景内容包含变电站作业位置、线路作业位置、传感信号类型(如GPS,蓝牙,RFID,视觉等信息)，融合的目标(如位置、任务等信息)，融合权重、融合规则。融合目标指的是融合场景需要实现的目标，将输入的多参数信息，依据融合规则、融合权重，计算融合目标。融合规则是指针对特定的融合场景指定输入的多参数进行融合计算的规则。融合权重指的是输入的多参数在融合计算过程中各参数所占的权重。如判断现场作业人员室内所在位置的融合场景，融合的目标为作业人员的位置，融合规则为参与位置融合目标的多输入参数为GPS、蓝牙、RFID、图像识别位置信息，根据所有参数的权重计算作业人员的位置，融合权重为变电站室外环境GPS位置定位权重为10％，蓝牙定位权重为20％，RFID定位权重为40％，图像识别位置信息权重为30％。位置融合计算结果依据位置融合规则、融合权重计算当前作业人员位置，给出最终作业人员位置。定义电网推理规则，推理规则包含推理条件、推理逻辑、推理概率判断，冲突判断，推理结论。如定义推理条件为检修人员，工作任务为某变电站常规巡视，当天未巡视过变压器，变压器油温有隐患，推理逻辑为到达油温有隐患变压器2米范围显示当前油温信息概率为80％。推理概率：当无优先冲突时，概率大于70％信息为所需信息，冲突判断：根据规则权重不同优先显示优先级高的规则，推理结论：到达变压器周边2米范围显示变压器油温情况。

情景获取融合：电网作业情景融合器获取用户发送的传感信息(如GPS,蓝牙,RFID,视觉等信息)，结合用户的作业任务(如对应的位置、任务等信息)判断所对应的电网作业现场场景。根据该场景获取对应的融合的目标(如位置、任务等信息)，融合权重、融合规则，经过计算后得到所需的情景信息(如位置、任务等信息)。然后将情景信息(如位置、任务等信息)发送给作业情景处理器。

情景处理：作业情景处理器获取当前的情景信息(如位置、任务等信息)，结合所需的作业任务，匹配作业情景规则库搜索相关的作业情景规则，形成情景规则树，规则树定义了情景规则优先级以及依赖关系，作业情景处理器解释执行规则树，推理规则包含推理条件、推理逻辑、推理概率、冲突判断、推理结论。如显示当前位置作业人员所需信息规则对应的定义条件为检修人员，工作任务为某变电站常规巡视，当天未巡视过变压器，变压器油温有隐患，推理逻辑为到达油温有隐患变压器2米范围显示当前油温信息概率为80％。推理概率：当无优先规则，概率大于70％信息为所需信息，冲突判断：根据规则权重不同优先显示优先级高的规则，推理结论为到达变压器周边2米范围显示变压器油温情况。该规则在规则树优先级最高。作业情景执行器按指定格式将所需的信息发送给相关作业人员。

情景学习：电网规则机器学习引擎获取作业情景处理器处理的情景信息、处理结果、反馈结果，采用贝叶斯网络，根据情景输入、结果以及反馈信息，调整场景的融合权重、融合规则、作业情景推理规则。如作业人员达到变电站变压器附近，作业人员修正融合的情景信息。电网规则机器学习引擎根据反馈修正的情景信息以及输入的情景信息调整融合权重，原规则权重为30％rfid位置判断权重+70％视觉位置判断权重，经过用户位置反馈，经过贝叶斯网络调整为60％rfid位置判断权重+40％视觉位置判断权重。

最后应当说明的是:以上实施例仅用于说明本申请的技术方案而非对其保护范围的限制,尽管参照上述实施例对本申请进行了详细的说明,所属领域的普通技术人员应当理解；本领域技术人员阅读本申请后依然可对申请的具体实施方式进行种种变更、修改或者等同替换，但这些变更、修改或者等同替换，均在申请待批的权利要求保护范围之内。