一种电工装备评价方法、系统、介质、设备及终端与流程

1.本发明属于电工装备评价技术领域，尤其涉及一种电工装备评价方法、系统、介质、设备及终端。


背景技术：

2.目前，现有技术通过k-means数据聚类算法对数据进行降维处理生成相似簇；利用apriori算法挖掘数据属性之间的关联规则；依据所述关联规则进行故障分类，构建设备故障预测模型；依据设备运行数据和检修数据的权重，构建设备画像标签体系；基于设备台账数据、运行数据和检修数据训练所述设备故障预测模型得到资产设备画像预测模型；通过资产设备画像预测模型预测得到全生命周期运行的设备画像预测结果，通过设备画像预测结果和设备画像标签体系，优化企业设备资产需求采购、使用维护、报废环节。
3.但是，现有技术中在对电力装备的全生命周期，包括不限于电工装备的来料(电子元器件等)采购、生产、加工、检查、试验、安装调试以及运行维护等阶段，进行管理、综合评价时，正确、客观、科学的评价电工装备的质量、供应商的生产能力、技术水平，进行管理时，需要进行重复的信息录入，操作复杂，效率低下。因此，亟需设计一种新的电工装备评价方法及系统。
4.通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：现有技术需要进行重复的信息录入，存在操作复杂、效率低下等问题。
5.具体如下：
6.1、信息录入存在主观性，且重复。
7.2、现场生产数据采集方式单一，且工厂端智能化、信息化程度不一，没有统一采集手段与标准，对相同供应商缺乏客观标准化评价。
8.3、生产、实验等过程与erp同步性不一，难以评价设备缺陷的根源。
9.4、设备运行评价不能有效服务设备生产质量提升。
10.5、已有的方法针对某个单一的环节，未考虑全生命周期。


技术实现要素：

11.针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种电工装备评价方法、系统、介质、设备及终端，尤其涉及一种基于标签权重的电工装备全生命周期评价方法、系统、介质、设备及终端。
12.本发明是这样实现的，一种电工装备评价方法，所述电工装备评价方法，包括：
13.基于elm实现设备全寿命周期管理；对不同的电工装备生命周期，分品类、供应商进行评价评估，得出相应的分数；再根据同类产品进行均方差，实现供应商排名；基于标签权重电工装备评估模型，确定标签权重评分数据表示。
14.进一步，所述电工装备评价方法还包括：
15.基于射频识别、视频采集、图像识别与处理，对工厂端材料源、生成流程、工艺的识
别分析，结合工业互联网实时采集数据，按照不同电工装备类型，汇聚到厂端的边缘计算终端进行计算处理；其中，所述数据包括装备台账数据、运行数据和检修数据；所述电工装备类型包括一次设备和二次设备，所述一次设备包括变压器、互感器，所述二次设备包括如电表、开关保护装置等。
16.进一步，所述电工装备评价方法还包括：
17.分设备品类建立电工装备画像、标签，包括设备制造、设备试验、设备运行和设备维修的关键项；所述设备制造包括原材料、生成工艺、生产的设备、流水线、制造商的管理成熟度、技术人才和生产的环境，通过画像标签为设备及供应商评价提供指标体系。
18.基于标签权重电工装备评估模型给出标签权重评分数据表示，根据电工装备的品类建立画像g＝(mi,m2,...,mn)，标签集合t用于描述关键指标特征；将标签定义为其中mi是电工装备的第i关键项，为标签的第i关键项mi的第k标签属性，mi是指设备制造、设备试验和设备运行。
19.用标签权重代替对标签对电工装备的评分特征；定义标签权重为s＝(t,tagweights)，其中t为标签属性，tagweights为权重属性。
20.构建基于标签权重的厂商装备全生命周期的评分数据表示，所述表示描述为一个五元组m:＝(u,e,r,s,y)；
21.其中，u为电工装备用户集合，u＝(u1,u2,...,uk,...,um)，其中uk为用户的第k基本属性；
22.e为供应商品类集合，e＝(e1,e2,...,en)，其中e
t
为物品的第t基本属性。
23.r为用户对装备的使用评分集合，r＝(r1,r2,...,rk...,rn)，其中rk表示评价方对厂商装备e评分的第k基本属性，包括设备制造、设备试验、设备运行和故障程度；考虑可量化评估，采用数值评分。
24.s为用户对装备的标签权重评分集合，s＝(t,tagweights)，其中t为标签属性，tagweights为权重属性，故s表示带有权重的标签的集合，且
25.y为(u,e,r,s)上的一个四元关系，满足关系故y表示物资招标单位、用户对厂商及其装备评价打分及标签权重评分的三元组集合。
26.对不同的电工装备生命周期，分品类、供应商进行评价评估，得出相应的分数，再根据同类产品进行均方差，实现供应商排名。
27.进一步，所述电工装备评价方法还包括：
28.通过电工装备可视化管理平台对生产过程数据、工序及工艺数据、生产设备产品数据以及it系统数据进行采集分析，并利用在物联网终端的专业电力装备评估模型对供应商工序及工艺进行评估。不同厂商各品类评价指标采用均方根方法评定精准度。其中，对变压器厂商及该品类进行评价与分析包括：
29.(1)基于g＝(mi,m2,...,mn)，分析生产的基础数据erp、生产工艺以及流程监控与数据采集，通过边缘物联网关汇聚、计算、分析与处理传输到平台端。
30.(2)u为电工装备用户，u∈u，r为用户对装备的使用评分集合，r∈r,r＝(r1,r2,...,rk...,rn)，作为供应商参考评分
31.根据y＝{u,e,s(t,tagweights)}关系，通过均方根误差re作为用户对装备的使用评分r重要评价指标重要依据。re正负两极偏差较大的数据敏感，用于评判预测的精度。根据用户对装备的标签权重评分集合s:s＝(t,tagweights)，通过计算测试数据集中n单元的参与评测供应商的总得分sc。公式定义如下：
[0032][0033]
式中，m为r集中的标签量，ti和分别为故障时间序列在当前时刻设备的规则下的实际标签得分和评分基准值。
[0034][0035]
式中r
*
表示模型的评测值，r表示各品类年度参考值；sc分数越低越好，sc为0时属于完美算法。
[0036]
本发明的另一目的在于提供一种应用所述的电工装备评价方法的电工装备评价系统，所述电工装备评价系统包括数据采集中心、品类管理中心、指标评测中心以及展示中心。
[0037]
其中，所述数据采集中心包括数据源模块、数据安全认证模块、包含边缘物联网关的物联代理中心以及数据区块链管理；所述品类管理中心用于负责监管电工装备供应商管理、装备的品类维护、品类信息以及品类参数；
[0038]
所述指标评价中心包括供应商图谱体系、品类评价指标体系以及各品类不同周期的评分系数；所述展示中心用于对供应商、电工装备以及各品类进行可视化报表和分析展示。
[0039]
进一步，所述数据采集中心的边缘物联网关，终端除了主控单元、图像处理单元/计算单元，存储器、i/o以及业务单元，集成区块链处理单元，具备终端数据上链及可信认证功能，与第三方区块链系统进行数据存证与管理；图像处理单元具备异构数据的识别分析功能，集成深度学习框架yolov3、darknet-53及以上版本的网络框架，为工厂端多源、异构数据提供本地化处理机制。
[0040]
其中，智慧物联网关属于部署在供应商工厂内的数据采集转发装置，满足与供应商在工厂端的信息系统的交互，以及生产、试验、监控数据的感知，并完成与电工装备智慧物联品类管理中心子系统之间的信息传输互联。
[0041]
基于电工装备品类的智慧物联网关，物联网关连接边缘计算终端，具备直连末端感知装置，具备信息转发、分发功能；网关设备具备区块链节点功能；生产端数据通过区块链系统生成区块，区块中记录数据的时间、生成属性信息、测试试验以及合格设备的id，为设备生命周期的运行、维护、升级以及产品质量评价提供不可篡改的数据源。
[0042]
从工厂数据采集汇聚终端到智慧物联数据网关采用身份验证基于oauth 2.0安全协议，授权方式使用client_credentials。
[0043]
进一步，所述电工装备评价系统还包括：
[0044]
数据源模块d，包括电工装备终端用户集合u、供应商品类集合e、用户对装备的使用评分集合r、电工装备的标签权重评分s；所有的数据通过区块链系统进行区块生产备份，
数据可追溯并以防篡改；其中，所述电工装备终端用户包括省、市、县供电公司、物资公司；
[0045]
数据模块数据包括工厂端、工业互联网数据汇聚以及电网运行系统、用户客观评价；其中，所述电网运行系统包括运行的状态信息、故障数据和维修；
[0046]
评分模块s，包括电工装备各品类集合e、用户对装备的使用评分集合r、电工装备的标签权重评分s。
[0047]
本发明的另一目的在于提供一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行所述的电工装备评价方法。
[0048]
本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行所述电工装备评价方法。
[0049]
本发明的另一目的在于提供一种信息数据处理终端，所述信息数据处理终端用于实现所述的电工装备评价系统。
[0050]
结合上述的技术方案和解决的技术问题，请从以下几方面分析本发明所要保护的技术方案所具备的优点及积极效果为：
[0051]
本发明各环节数据上链存证，保证数据不可篡改，数据的真实、可靠性。本发明基于elm(equipment lifecycle management)实现设备全寿命周期管理，针对核心级电网系统设备实现全过程数据的采集与统计分析及评价，设备实时效能的可视化管理、健康状态评估，实现电工设备全过程、全环节、全周期的客观分析评价，对设备供应商评分提供客观数据支撑。
[0052]
本发明提供了一种电工装备全生命周期评估方法，实现电力设备生产、检验、供应、运行、维护保养、故障跟踪、技术改造、报废全生命周期的数据采集、分析、评分与供应商评价等，为电网设备安全稳定运行提供技术保障，为物资招标选取合格供应商、优质电工装备提供可量化的参考依据。
[0053]
本发明从电工装备的原材料、生产(工艺、流程)、试验、出厂、运行、运维等环节建立评价的标签指标体系，对各环节基础信息上区块链存证、鉴证，确保信息可追溯不可篡改，在数据采集端集成深度学习框架对多源异构信息处理与识别。
附图说明
[0054]
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0055]
图1是本发明实施例提供的电工装备评价方法流程图；
[0056]
图2是本发明实施例提供的工厂端数据采集示意图；
[0057]
图3是本发明实施例提供的数据传输安全认证示意图；
[0058]
图4是本发明实施例提供的边缘物联网关硬件结构图；
[0059]
图5是本发明实施例提供的电工装备智慧物联系统架构图。
具体实施方式
[0060]
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0061]
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种电工装备评价方法、系统、介质、设备及终端，下面结合附图对本发明作详细的描述。
[0062]
如图1所示，本发明实施例提供的电工装备评价方法包括以下步骤：
[0063]
s101，基于elm实现设备全寿命周期管理；
[0064]
s102，对不同的电工装备生命周期分品类、供应商进行评价评估，得出相应的分数；根据同类产品进行均方差，实现供应商排名；
[0065]
s103，基于标签权重电工装备评估模型，确定标签权重评分数据表示。
[0066]
作为优选实施例，本发明实施例提供的电工装备评价方法具体包括：
[0067]
基于射频识别、视频采集、图像识别与处理，对工厂端材料源、生成流程、工艺等识别分析，结合工业互联网实时采集数据，包括装备台账数据、运行数据和检修数据。按照不同电工装备类型，如一次设备(变压器、互感器等)、二次设备(电表、开关保护装置等)，汇聚到厂端的边缘计算终端进行计算处理，为传输到主站端做好数据安全加密、数据压缩准备。
[0068]
智慧物联网关属于部署在供应商工厂内的数据采集转发装置，满足与供应商在工厂端的信息系统的交互，以及生产、试验、监控数据的感知。并完成与电工装备智慧物联品类管理中心子系统之间的信息传输互联。
[0069]
本发明实施例提供的工厂端数据采集示意图如图2所示。
[0070]
基于电工装备品类的智慧物联网关，物联网关连接边缘计算终端，同时具备直连末端感知装置(视频采集等)，具备信息转发、分发功能，网关设备具备区块链节点功能，生产端数据通过区块链系统生成区块，区块中记录数据的时间、生成属性信息、测试试验、合格设备的id等，为设备生命周期的运行、维护、升级以及产品质量评价提供不可篡改的数据源。
[0071]
从工厂数据采集汇聚终端到智慧物联数据网关采用身份验证基于oauth 2.0安全协议，授权方式使用client_credentials。
[0072]
本发明实施例提供的数据传输安全认证示意图如图3所示。
[0073]
分设备品类建立电工装备画像、标签，包括设备制造、设备试验、设备运行、设备维修等关键项，如设备制造包括原材料、生成工艺、生产的设备、流水线、制造商的管理成熟度、技术人才、生产的环境等，通过画像标签为设备及供应商评价提供指标体系。
[0074]
本发明基于标签权重电工装备评估模型，给出了标签权重评分数据表示，给出了物联系统架构及其数据处理流程。
[0075]
本发明根据电工装备的品类建立画像g＝(mi,m2,...,mn)，标签集合t是用来描述关键指标特征，我们把标签定义为其中mi是电工装备的第i关键项，为标签的第i关键项mi的第k标签属性，本发明的mi是指设备制造、设备试验、设备运行等。
[0076]
本发明用标签权重代替对标签对电工装备的评分特征。定义标签权重为s＝(t,tagweights)，其中t为标签属性，tagweights为权重属性。
[0077]
本发明构建一个基于标签权重的厂商装备全生命周期的评分数据表示，该表示可以描述为一个五元组m:＝(u,e,r,s,y)其中：
[0078]
u为电工装备用户(如电力企业)集合，u＝(u1,u2,...,uk,...,um)，其中uk为用户的第k基本属性；例如，当m＝4时u＝(1,国网甘肃省电力公司，兰州供电公司，0931)表示用户编号为1的二级单位是甘肃省电力公司，实际应用单位为兰州供电公司，地区权重代码为0931。
[0079]
e为供应商品类集合，e＝(e1,e2,...,en)，其中e
t
为物品的第t基本属性。大多数厂商不止一种品类的电工装备，如中国西电集团包括变压器、电抗器、高压开关、中低压开关、电容器、互感器、避雷器、换流阀及电力电子产品、电线电缆、电力自动化集成及成套电力设备等电工装备。
[0080]
r为用户对装备的使用评分集合，r＝(r1,r2,...,rk...,rn)，其中rk表示评价方对厂商装备e评分的第k基本属性，比如设备制造、设备试验、设备运行、故障程度等。考虑可量化评估，采用数值评分，例如r＝{1,2,3,4,5...}
[0081]
s为用户对装备的标签权重评分集合，s＝(t,tagweights)，其中t为标签属性，tagweights为权重属性，故s表示带有权重的标签的集合，且
[0082]
y为(u,e,r,s)上的一个四元关系，即满足关系故y表示物资招标单位、用户等对厂商及其装备评价打分及标签权重评分的三元组集合。例如，y＝{u,e,s(t,tagweights)}∈y，表示评价方(物资招标单位、电网公司等)u对装备品类e的评分r，同时指定的设备品类e的一个标签权重分s＝(t,tagweights)，t为电工装备品类e的标签，tagweights是该标签的评分权重。
[0083]
本发明对不同的电工装备生命周期，分品类、供应商进行评价评估，得出相应的分数，再根据同类产品进行均方差，实现供应商排名。
[0084]
本发明各环节数据上链存证，保证数据不可篡改，数据的真实、可靠性。
[0085]
基于elm(equipment lifecycle management)实现设备全寿命周期管理，针对核心级电网系统设备实现全过程数据的采集与统计分析及评价，设备实时效能的可视化管理、健康状态评估，实现电工设备全过程、全环节、全周期的客观分析评价，对设备供应商评分提供客观数据支撑。
[0086]
本发明实施例提供的供应商品类生命周期评分方法如下：
[0087]
通过电工装备可视化管理平台对生产过程数据、工序及工艺数据、生产设备产品数据、it系统数据进行采集分析，并利用在物联网终端的专业电力装备评估模型对供应商工序及工艺进行评估。不同厂商各品类评价指标采用均方根方法评定其精准度。
[0088]
以品类：变压器为例，甲、乙、丙、丁四个厂商，在不考虑运行、故障、维护等因素的情况下，对变压器厂商及该品类进行评价与分析。
[0089]
(一)基于g＝(mi,m2,...,mn)，重点考虑生产的基础数据erp、生产工艺以及流程监控与数据采集，通过边缘物联网关汇聚、计算、分析与处理传输到平台端。具备接入数据及如下：
[0090]
(1)erp信息及打分(m1，各标签评分满分0.5)(见表1)
[0091]
表1 erp信息及打分
[0092][0093]
(2)生产/试验评分列表(m2，各标签评分满分0.5)(见表2)
[0094]
表2生产/试验评分列表
[0095]
[0096][0097]
(二)u为电工装备用户(u∈u)(满分优秀0.5)(见表3)表3电工装备用户评分列表
[0098][0099]
r为用户对装备的使用评分集合，r∈r,r＝(r1,r2,...,rk...,rn)，作为供应商参考评分则u4的区域参考分见表4。
[0100]
表4 u4的区域参考分
[0101][0102]
根据y＝{u,e,s(t,tagweights)}关系，通过均方根误差re常作为用户对装备的使用评分r重要评价指标重要依据。re正负两极偏差较大的数据敏感，能有效评判预测的精度。根据用户对装备的标签权重评分集合s:s＝(t,tagweights)，通过计算测试数据集中n单元的参与评测供应商的总得分sc。公式定义如下：
[0103][0104]
式中，m为r集中的标签量，ti和分别为故障时间序列在当前时刻设备的规则下的实际标签得分和评分基准值。
[0105][0106]
式中，r
*
表示模型的评测值，r表示各品类年度参考值。sc分数越低越好，sc为0时属于一个完美算法。
[0107]
本发明实施例提供的电工装备评价系统主要分下几大部分：数据采集中心、品类管理中心、指标评测中心、展示中心。数据采集中心主要包含数据源模块、数据安全认证模块、物联代理中心(包含边缘物联网关)、数据区块链管理；品类管理中心主要是负责监管电工装备供应商管理、装备的品类维护、品类信息、品类参数等；指标评价中心主要包括供应商图谱体系、品类评价指标体系、各品类不同周期的评分系数等；展示中心主要是针对供应商、电工装备、各品类进行可视化报表、分析展示。
[0108]
其中，数据采集中心的边缘物联网关，终端除了主控单元、图像处理单元/计算单元，存储器、i/o以及业务单元，本发明集成区块链处理单元，具备终端数据上链及可信认证功能，与第三方区块链系统进行数据存证与管理。图像处理单元具备异构数据的识别分析功能，集成深度学习框架yolov3、darknet-53及以上版本的网络框架，为工厂端多源、异构数据提供本地化处理机制。
[0109]
本发明实施例提供的边缘物联网关硬件结构图如图4所示。
[0110]
本发明实施例提供的电工装备智慧物联系统架构图如图5所示。
[0111]
本发明基于标签权重评分功能主要包括数据源模块d，主要包括电工装备终端用户(省、市、县供电公司、物资公司等)集合u、供应商品类集合e、用户对装备的使用评分集合r、电工装备的标签权重评分s；所有的数据通过区块链系统进行区块生产备份，数据可追溯并以防篡改。数据模块数据主要包括工厂端、工业互联网数据汇聚以及电网运行系统(主要涉及运行的状态信息、故障数据、维修等)、用户客观评价等。
[0112]
本发明基于标签权重评分功能主要包括数据源模块d，主要包括电工装备终端用户(省、市、县供电公司、物资公司等)集合u、供应商品类集合e；所有的数据通过区块链系统进行区块生产备份，数据可追溯并以防篡改。
[0113]
本发明基于标签权重评分功能主要包括评分模块s，主要包括电工装备各品类集
合e、用户对装备的使用评分集合r、电工装备的标签权重评分s。
[0114]
应当注意，本发明的实施方式可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域的普通技术人员可以理解上述的设备和方法可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、cd或dvd-rom的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本发明的设备及其模块可以由诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用由各种类型的处理器执行的软件实现，也可以由上述硬件电路和软件的结合例如固件来实现。
[0115]
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。