本申請實(shí)施例涉及電網(wǎng)作業(yè)管理，尤其涉及一種電網(wǎng)安全生產(chǎn)作業(yè)及設(shè)備的風(fēng)險狀態(tài)感知方法及裝置。

背景技術(shù)：

1、隨著電網(wǎng)規(guī)模的擴(kuò)大和復(fù)雜性的增加，電網(wǎng)生產(chǎn)作業(yè)涉及大量設(shè)備的運(yùn)行維護(hù)及人員管理，因此電網(wǎng)生產(chǎn)作業(yè)的安全性面臨多重挑戰(zhàn)。

2、相關(guān)技術(shù)中，通常使用電網(wǎng)安全管理系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)備的運(yùn)行維護(hù)及人員管理。但是，電網(wǎng)安全管理系統(tǒng)在應(yīng)對復(fù)雜作業(yè)場景時，會存在以下局限性：1、風(fēng)險識別不及時；2、無法全面評估電網(wǎng)安全生產(chǎn)中關(guān)鍵作業(yè)和設(shè)備的風(fēng)險狀態(tài)。

3、因此，如何及時識別電網(wǎng)生產(chǎn)場景中的潛在風(fēng)險，并且能夠全面評估電網(wǎng)生產(chǎn)作業(yè)和設(shè)備的風(fēng)險狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)對電網(wǎng)生產(chǎn)場景全局風(fēng)險狀態(tài)的精準(zhǔn)感知，是目前亟待解決的問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本申請?zhí)峁┮环N電網(wǎng)安全生產(chǎn)作業(yè)及設(shè)備的風(fēng)險狀態(tài)感知方法及裝置，可以及時識別電網(wǎng)生產(chǎn)場景中的潛在風(fēng)險，并且能夠全面評估電網(wǎng)生產(chǎn)作業(yè)和設(shè)備的風(fēng)險狀態(tài)，從而實(shí)現(xiàn)對電網(wǎng)生產(chǎn)場景全局風(fēng)險狀態(tài)的精準(zhǔn)感知。

2、第一方面，本申請實(shí)施例提供了一種電網(wǎng)安全生產(chǎn)作業(yè)及設(shè)備的風(fēng)險狀態(tài)感知方法，所述方法包括：

3、實(shí)時獲取電網(wǎng)作業(yè)管理系統(tǒng)中的電網(wǎng)生產(chǎn)作業(yè)數(shù)據(jù)；電網(wǎng)生產(chǎn)作業(yè)數(shù)據(jù)包括：作業(yè)計劃數(shù)據(jù)、作業(yè)人員任務(wù)分配數(shù)據(jù)、作業(yè)環(huán)境條件數(shù)據(jù)及設(shè)備運(yùn)維數(shù)據(jù)；

4、基于特征提取模型對電網(wǎng)生產(chǎn)作業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到電網(wǎng)生產(chǎn)作業(yè)數(shù)據(jù)對應(yīng)的綜合特征向量；綜合特征向量為作業(yè)計劃數(shù)據(jù)、作業(yè)人員任務(wù)分配數(shù)據(jù)、作業(yè)環(huán)境條件數(shù)據(jù)及設(shè)備運(yùn)維數(shù)據(jù)的統(tǒng)一向量表征；

5、基于雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(bi-directional?long?short-term?memory，bilstm)模型對綜合特征向量進(jìn)行處理，得到動態(tài)風(fēng)險特征序列；動態(tài)風(fēng)險特征序列用于反映電網(wǎng)生產(chǎn)作業(yè)數(shù)據(jù)在不同時間點(diǎn)的動態(tài)變化；

6、計算動態(tài)風(fēng)險特征序列中每個時間點(diǎn)的風(fēng)險特征對應(yīng)的注意力分?jǐn)?shù)，基于每個時間點(diǎn)的注意力分?jǐn)?shù)對對應(yīng)的風(fēng)險特征進(jìn)行加權(quán)，生成綜合風(fēng)險感知特征向量；綜合風(fēng)險感知特征向量用于表征作業(yè)計劃數(shù)據(jù)、作業(yè)人員任務(wù)分配數(shù)據(jù)、作業(yè)環(huán)境條件數(shù)據(jù)及設(shè)備運(yùn)維數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性；

7、基于綜合風(fēng)險感知特征向量，確定當(dāng)前時刻下電網(wǎng)生產(chǎn)作業(yè)數(shù)據(jù)的實(shí)時風(fēng)險狀態(tài)。

8、第二方面，本申請實(shí)施例還提供了一種電網(wǎng)安全生產(chǎn)作業(yè)及設(shè)備的風(fēng)險狀態(tài)感知裝置，所述裝置包括：

9、獲取模塊，用于實(shí)時獲取電網(wǎng)作業(yè)管理系統(tǒng)中的電網(wǎng)生產(chǎn)作業(yè)數(shù)據(jù)；所述電網(wǎng)生產(chǎn)作業(yè)數(shù)據(jù)包括：作業(yè)計劃數(shù)據(jù)、作業(yè)人員任務(wù)分配數(shù)據(jù)、作業(yè)環(huán)境條件數(shù)據(jù)及設(shè)備運(yùn)維數(shù)據(jù)；

10、第一處理模塊，用于基于特征提取模型對所述電網(wǎng)生產(chǎn)作業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到所述電網(wǎng)生產(chǎn)作業(yè)數(shù)據(jù)對應(yīng)的綜合特征向量；所述綜合特征向量為所述作業(yè)計劃數(shù)據(jù)、所述作業(yè)人員任務(wù)分配數(shù)據(jù)、所述作業(yè)環(huán)境條件數(shù)據(jù)及所述設(shè)備運(yùn)維數(shù)據(jù)的統(tǒng)一向量表征；

11、第二處理模塊，用于基于雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)bilstm模型對所述綜合特征向量進(jìn)行處理，得到動態(tài)風(fēng)險特征序列；所述動態(tài)風(fēng)險特征序列用于反映所述電網(wǎng)生產(chǎn)作業(yè)數(shù)據(jù)在不同時間點(diǎn)的動態(tài)變化；

12、計算模塊，用于計算所述動態(tài)風(fēng)險特征序列中每個時間點(diǎn)的風(fēng)險特征對應(yīng)的注意力分?jǐn)?shù)，基于每個時間點(diǎn)的所述注意力分?jǐn)?shù)對對應(yīng)的所述風(fēng)險特征進(jìn)行加權(quán)，生成綜合風(fēng)險感知特征向量；所述綜合風(fēng)險感知特征向量用于表征所述作業(yè)計劃數(shù)據(jù)、所述作業(yè)人員任務(wù)分配數(shù)據(jù)、所述作業(yè)環(huán)境條件數(shù)據(jù)及所述設(shè)備運(yùn)維數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性；

13、確定模塊，用于基于所述綜合風(fēng)險感知特征向量，確定當(dāng)前時刻下所述電網(wǎng)生產(chǎn)作業(yè)數(shù)據(jù)的實(shí)時風(fēng)險狀態(tài)。

14、第三方面，本申請實(shí)施例提供了一種電子設(shè)備，包括：

15、一個或多個處理器；

16、存儲器，用于存儲一個或多個程序，

17、當(dāng)所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執(zhí)行，使得所述一個或多個處理器實(shí)現(xiàn)本申請任意實(shí)施例所述的電網(wǎng)安全生產(chǎn)作業(yè)及設(shè)備的風(fēng)險狀態(tài)感知方法。

18、第四方面，本申請實(shí)施例提供了一種存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機(jī)程序，該程序被處理器執(zhí)行時實(shí)現(xiàn)本申請任意實(shí)施例所述的電網(wǎng)安全生產(chǎn)作業(yè)及設(shè)備的風(fēng)險狀態(tài)感知方法。

19、本申請實(shí)施例提出了一種電網(wǎng)安全生產(chǎn)作業(yè)及設(shè)備的風(fēng)險狀態(tài)感知方法及裝置，實(shí)時獲取電網(wǎng)作業(yè)管理系統(tǒng)中的電網(wǎng)生產(chǎn)作業(yè)數(shù)據(jù)；電網(wǎng)生產(chǎn)作業(yè)數(shù)據(jù)包括：作業(yè)計劃數(shù)據(jù)、作業(yè)人員任務(wù)分配數(shù)據(jù)、作業(yè)環(huán)境條件數(shù)據(jù)及設(shè)備運(yùn)維數(shù)據(jù)；基于特征提取模型對電網(wǎng)生產(chǎn)作業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到電網(wǎng)生產(chǎn)作業(yè)數(shù)據(jù)對應(yīng)的綜合特征向量；綜合特征向量為作業(yè)計劃數(shù)據(jù)、作業(yè)人員任務(wù)分配數(shù)據(jù)、作業(yè)環(huán)境條件數(shù)據(jù)及設(shè)備運(yùn)維數(shù)據(jù)的統(tǒng)一向量表征；基于雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)bilstm模型對綜合特征向量進(jìn)行處理，得到動態(tài)風(fēng)險特征序列；動態(tài)風(fēng)險特征序列用于反映電網(wǎng)生產(chǎn)作業(yè)數(shù)據(jù)在不同時間點(diǎn)的動態(tài)變化；計算動態(tài)風(fēng)險特征序列中每個時間點(diǎn)的風(fēng)險特征對應(yīng)的注意力分?jǐn)?shù)，基于每個時間點(diǎn)的注意力分?jǐn)?shù)對對應(yīng)的風(fēng)險特征進(jìn)行加權(quán)，生成綜合風(fēng)險感知特征向量；綜合風(fēng)險感知特征向量用于表征作業(yè)計劃數(shù)據(jù)、作業(yè)人員任務(wù)分配數(shù)據(jù)、作業(yè)環(huán)境條件數(shù)據(jù)及設(shè)備運(yùn)維數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性；基于綜合風(fēng)險感知特征向量，確定當(dāng)前時刻下電網(wǎng)生產(chǎn)作業(yè)數(shù)據(jù)的實(shí)時風(fēng)險狀態(tài)。也就是說，在本申請的技術(shù)方案中，通過特征提取模型和bilstm模型，構(gòu)建實(shí)時動態(tài)風(fēng)險狀態(tài)識別框架。特征提取模型將作業(yè)計劃數(shù)據(jù)、作業(yè)人員任務(wù)分配數(shù)據(jù)、作業(yè)環(huán)境條件數(shù)據(jù)及設(shè)備運(yùn)維數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一表征；bilstm模型捕獲這些多維數(shù)據(jù)的時間序列特性，實(shí)現(xiàn)對任務(wù)執(zhí)行狀態(tài)和環(huán)境動態(tài)變化的精準(zhǔn)感知，從而能夠?qū)崟r識別潛在風(fēng)險因素，及時識別電網(wǎng)生產(chǎn)場景中的潛在風(fēng)險，顯著提高了突發(fā)事件響應(yīng)的及時性。計算動態(tài)風(fēng)險特征序列中每個時間點(diǎn)的風(fēng)險特征對應(yīng)的注意力分?jǐn)?shù)，基于每個時間點(diǎn)的注意力分?jǐn)?shù)對對應(yīng)的風(fēng)險特征進(jìn)行加權(quán)，強(qiáng)化關(guān)鍵特征的貢獻(xiàn)，生成綜合風(fēng)險感知特征向量，全面表征多維度數(shù)據(jù)的相互關(guān)系。通過綜合風(fēng)險感知向量將作業(yè)計劃數(shù)據(jù)、作業(yè)人員任務(wù)分配數(shù)據(jù)、作業(yè)環(huán)境條件數(shù)據(jù)及設(shè)備運(yùn)維數(shù)據(jù)等風(fēng)險因子進(jìn)行統(tǒng)一量化和融合分析，克服了傳統(tǒng)技術(shù)中數(shù)據(jù)孤立的問題，實(shí)現(xiàn)對電網(wǎng)生產(chǎn)場景全局風(fēng)險狀態(tài)的精準(zhǔn)感知和評估。

技術(shù)特征：

1.一種電網(wǎng)安全生產(chǎn)作業(yè)及設(shè)備的風(fēng)險狀態(tài)感知方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述綜合特征向量，包括：所述作業(yè)計劃數(shù)據(jù)對應(yīng)的作業(yè)優(yōu)先級特征向量、所述作業(yè)人員任務(wù)分配數(shù)據(jù)對應(yīng)的作業(yè)人員能力特征向量、所述作業(yè)環(huán)境條件數(shù)據(jù)對應(yīng)的作業(yè)環(huán)境條件特征向量以及所述設(shè)備運(yùn)維數(shù)據(jù)對應(yīng)的設(shè)備運(yùn)維特征向量；所述綜合特征向量是對所述作業(yè)優(yōu)先級特征向量、所述作業(yè)人員能力特征向量、所述作業(yè)環(huán)境條件特征向量以及所述設(shè)備運(yùn)維特征向量進(jìn)行融合后得到的；

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)bilstm模型對所述綜合特征向量進(jìn)行處理，得到動態(tài)風(fēng)險特征序列，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述將所述融合隱狀態(tài)與所述當(dāng)前綜合特征向量進(jìn)行拼接，生成當(dāng)前時間點(diǎn)對應(yīng)的所述動態(tài)風(fēng)險特征，通過以下公式(1)計算得到：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述計算所述動態(tài)風(fēng)險特征序列中每個時間點(diǎn)的風(fēng)險特征對應(yīng)的注意力分?jǐn)?shù)，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述綜合風(fēng)險感知特征向量，確定當(dāng)前時刻下所述電網(wǎng)生產(chǎn)作業(yè)數(shù)據(jù)的實(shí)時風(fēng)險狀態(tài)，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1至6中任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述特征提取模型，通過以下方式訓(xùn)練得到：

8.一種電網(wǎng)安全生產(chǎn)作業(yè)及設(shè)備的風(fēng)險狀態(tài)感知裝置，其特征在于，所述裝置包括：

9.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：

10.一種存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機(jī)程序，其特征在于，該程序被處理器執(zhí)行時實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的電網(wǎng)安全生產(chǎn)作業(yè)及設(shè)備的風(fēng)險狀態(tài)感知方法。

技術(shù)總結(jié)
本申請公開了一種電網(wǎng)安全生產(chǎn)作業(yè)及設(shè)備的風(fēng)險狀態(tài)感知方法及裝置，涉及電網(wǎng)作業(yè)管理技術(shù)領(lǐng)域；該方法包括：實(shí)時獲取電網(wǎng)生產(chǎn)作業(yè)數(shù)據(jù)；基于特征提取模型對電網(wǎng)生產(chǎn)作業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到綜合特征向量；基于BiLSTM模型對綜合特征向量進(jìn)行處理，得到動態(tài)風(fēng)險特征序列；計算動態(tài)風(fēng)險特征序列中每個時間點(diǎn)的風(fēng)險特征對應(yīng)的注意力分?jǐn)?shù)，基于每個時間點(diǎn)的注意力分?jǐn)?shù)對對應(yīng)的風(fēng)險特征進(jìn)行加權(quán)，生成綜合風(fēng)險感知特征向量；基于綜合風(fēng)險感知特征向量，確定當(dāng)前時刻下電網(wǎng)生產(chǎn)作業(yè)數(shù)據(jù)的實(shí)時風(fēng)險狀態(tài)。本申請可以及時識別電網(wǎng)生產(chǎn)場景中的潛在風(fēng)險，全面評估電網(wǎng)生產(chǎn)作業(yè)和設(shè)備的風(fēng)險狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)對電網(wǎng)生產(chǎn)場景全局風(fēng)險狀態(tài)的精準(zhǔn)感知。

技術(shù)研發(fā)人員：李沃林,楊琨,孫德興,駱華,李勇,周梓俊,陳華干,吳蓉,彭志彪,蔡林輝
受保護(hù)的技術(shù)使用者：廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/8