一种基于大数据的电力运维管理方法与流程

本发明涉及电力通讯，具体而言，涉及一种基于大数据的电力运维管理方法。

背景技术：

1、目前，当电力设备出现故障时，需要运维人员前去查看，查看之后再确定故障类型，确定故障类型之后若需要更护配件，那么需再回去准备需要更换的配件，准备之后再进行配件的更换；若按照此种运维方式，不仅耗费运维人员大量的时间，还延长了设备恢复的时间，不利于电力设备及时的恢复正常运转。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于大数据的电力运维管理方法，以改善上述问题。

2、为了实现上述目的，本技术实施例提供了如下技术方案：

3、一方面，本技术实施例提供了一种基于大数据的电力运维管理方法，所述方法包括：

4、获取每个运维人员处理过的历史故障事件信息和待处理的故障事件信息；

5、将全部所述运维人员对应的所述历史故障事件信息进行特征提取，得到多个特征信息；基于所述特征信息和所述待处理的故障事件信息计算出所述待处理的故障事件信息对应的配件清单；

6、计算所述待处理的故障事件信息与全部历史故障事件信息之间的相似度，根据相似度确定进行维修的运维人员名单；计算待处理的故障事件信息所处的地理位置信息，并获取运维人员名单中每位运维人员当前所处的地理位置信息，根据运维人员名单中每位运维人员当前所处的地理位置信息和待处理的故障事件信息所处的地理位置信息确定最终的运维人员；

7、将所述待处理的故障事件信息对应的配件清单发送至所述最终的运维人员，用于帮助所述最终的运维人员进行故障处理。

8、可选的，基于所述特征信息和所述待处理的故障事件信息计算出所述待处理的故障事件信息对应的配件清单，包括：

9、根据全部的特征信息，采用k-means聚类算法对全部的历史故障事件信息进行聚类分析，得到多个初步类簇，针对每一个初步类簇，将此初步类簇包含的特征信息进行集合，在集合里面随机选择预设个数的特征信息进行集合，得到第一特征信息集合，将所述第一特征信息集合中全部特征信息的坐标的平均值记为第一特征信息对应的坐标；根据所述特征信息和所述第一特征信息完成最终的聚类，得到多个聚类结果，基于所述聚类结果计算出所述待处理的故障事件信息对应的配件清单。

10、可选的，根据所述特征信息和所述第一特征信息完成最终的聚类，得到多个聚类结果，基于所述聚类结果计算出所述待处理的故障事件信息对应的配件清单，包括：

11、针对每一个初步类簇，计算此初步类簇中全部的特征信息与此初步类簇对应的第一特征信息之间的距离，将距离最远的特征信息记为第二特征信息，将此初步类簇中除了所述第二特征信息之外的其他特征信息记为第三特征信息；

12、计算每个所述第三特征信息与所述第一特征信息之间距离，得到第一距离结果，计算每个所述第三特征信息与所述第二特征信息之间距离，得到第二距离结果，将每个所述第三特征信息对应的所述第一距离结果与所述第二距离结果进行相加，得到第三距离结果，将最大的所述第三距离结果对应的第三特征信息记为第四特征信息；基于所述第四特征信息和所述第二特征信息计算出所述待处理的故障事件信息对应的配件清单。

13、可选的，基于所述第四特征信息和所述第二特征信息计算出所述待处理的故障事件信息对应的配件清单，包括：

14、将所述第一特征信息、所述第四特征信息和所述第二特征信息进行组合，计算组合后得到的组合特征信息对应的协方差矩阵；将每一个初步类簇对应的所述协方差矩阵输入预训练的准确性分析模型中，得到每一个初步类簇对应的准确性结果；

15、统计全部的准确性结果是否符合准确性要求，若符合，则将所述初步类簇作为最终的聚类结果；反之更新k-means聚类算法的参数，利用更新后的k-means聚类算法重新进行聚类处理，直到符合准确性要求；其中，若全部的准确性结果中符合预设标准的准确性结果的个数大于预设个数阈值，则认定符合准确性要求；基于最终的聚类结果计算出所述待处理的故障事件信息对应的配件清单。

16、可选的，基于最终的聚类结果计算出所述待处理的故障事件信息对应的配件清单，包括：

17、为每个所述聚类结果匹配对应的配件清单；计算所述待处理的故障事件信息对应的特征信息，将所述待处理的故障事件信息对应的特征信息与每个所述历史故障事件信息对应的特征信息进行相似度计算，将相似度计算结果最大对应的历史故障事件信息的特征信息记为第五特征信息；将所述第五特征信息所对应的配件清单作为所述待处理的故障事件信息对应的配件清单。

18、可选的，计算所述待处理的故障事件信息与全部历史故障事件信息之间的相似度，根据相似度确定进行维修的运维人员名单；计算待处理的故障事件信息所处的地理位置信息，并获取运维人员名单中每位运维人员当前所处的地理位置信息，根据运维人员名单中每位运维人员当前所处的地理位置信息和待处理的故障事件信息所处的地理位置信息确定最终的运维人员，包括：

19、计算所述待处理的故障事件信息对应的特征信息，将所述待处理的故障事件信息对应的特征信息与每个所述历史故障事件信息对应的特征信息进行相似度计算，将相似度计算结果在预设范围内的历史故障事件信息对应的运维人员进行统计，形成运维人员清单；

20、在运维人员清单中，基于待处理的故障事件信息所处的地理位置信息和维人员名单中每位运维人员当前所处的地理位置信息计算距离待处理的故障事件信息所处的地理位置信息最近的运维人员，将此运维人员作为最终的运维人员。

21、第二方面，本技术实施例提供了一种基于大数据的电力运维管理装置，所述装置包括获取模块、第一计算模块、第二计算模块和发送模块。

22、获取模块，用于获取每个运维人员处理过的历史故障事件信息和待处理的故障事件信息；

23、第一计算模块，用于将全部所述运维人员对应的所述历史故障事件信息进行特征提取，得到多个特征信息；基于所述特征信息和所述待处理的故障事件信息计算出所述待处理的故障事件信息对应的配件清单；

24、第二计算模块，用于计算所述待处理的故障事件信息与全部历史故障事件信息之间的相似度，根据相似度确定进行维修的运维人员名单；计算待处理的故障事件信息所处的地理位置信息，并获取运维人员名单中每位运维人员当前所处的地理位置信息，根据运维人员名单中每位运维人员当前所处的地理位置信息和待处理的故障事件信息所处的地理位置信息确定最终的运维人员；

25、发送模块，用于将所述待处理的故障事件信息对应的配件清单发送至所述最终的运维人员，用于帮助所述最终的运维人员进行故障处理。

26、第三方面，本技术实施例提供了一种基于大数据的电力运维管理设备，所述设备包括存储器和处理器。存储器用于存储计算机程序；处理器用于执行所述计算机程序时实现上述基于大数据的电力运维管理方法的步骤。

27、第四方面，本技术实施例提供了一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于大数据的电力运维管理方法的步骤。

28、本发明的有益效果为：

29、本发明中，在故障出现时，不需要运维人员上传待处理的故障事件信息，因为故障事件信息的描述一般的工作人员即可处理，此步骤即可节省运维人员往返的时间；上传待处理的故障事件信息之后，经过计算对待处理的故障事件信息匹配相应的配件清单，待运维人员到达故障现场之后则可以根据配件清单进行故障的维修处理，就不再需要先达到现场，确定故障需要的配件后，再回去准备配件，进而更换配件，极大的节省了运维时间，提高了维修效率。

30、本发明的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明实施例了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。