一种基于使用情况的电力系统绝缘工具智能推荐方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于使用情况的电力系统绝缘工具智能推荐方法，主要解决现有技术中存在的现有方法中单一指标不全面、多元指标脱离实际意义或者处理不当，不能准确描述工具使用效率的问题。该一种基于使用情况的电力系统绝缘工具智能推荐方法包括确定工具推荐指标；根据指标构建算法输入矩阵；获取数据；对前三行数据进行预处理；用pca算法处理，获得相应的特征值与特征向量；根据特征值的大小情况来选取推荐策略。通过上述方案，本发明专利技术达到了全面多元选取工具，具有很高的实用价值和推广价值。

【技术实现步骤摘要】
一种基于使用情况的电力系统绝缘工具智能推荐方法
本专利技术涉及绝缘工具推荐
，具体地说，是涉及一种基于使用情况的电力系统绝缘工具智能推荐方法。
技术介绍
绝缘工具的绝缘性能会因存储和使用而损耗，当绝缘工具的绝缘性能下降到一定程度，无法再保证工作人员的生命安全，它就会被废止使用；在一般的电力库房中，工具的使用并未得到有效管理，一方面，一个工具可能会因为使用太过频繁而过早报废；另一方面，一个工具也可能会由于使用频率太低，导致其未被充分使用，就因为存储时间过长失去绝缘性能而报废。因此，对于作业时所需的每个工具，如何按工具使用效率整体最优的原则，为作业人员推荐出需用哪个工具，成为了一个丞待解决的难题。在现有的推荐方法中，对存储时间或者使用次数进行排序，推荐其值最小的工具是常用的方法，但是这样的方法依赖的指标过于单一，不能全面地反映工具的使用效率；而尝试整合若干个指标的方法，大多因为脱离了实际意义，或者因为指标处理不当,导致不能有效、准确地描述工具使用效率。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于使用情况的电力系统绝缘工具智能推荐方法，以解决现有方法中单一指标不全面、多元指标脱离实际意义或者处理不当，不能准确描述工具使用效率的问题。为了解决上述问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于使用情况的电力系统绝缘工具智能推荐方法包括以下步骤，(b)定义四个工具的推荐指标，其分别为：存储时间＝当前时间-工具入库时间，单位为小时；使用次数＝在存储时间内，工具累计被使用的次数，单位为次数；出勤时间＝在存储时间内，工具被借出的时间的总和，单位为小时；等待时间＝当前时间-工具最近一次归还时间，单位为小时；(b)将n个同类型工具根据步骤(a)的推荐指标构造4*n矩阵；(c)从步骤(b)的4*n矩阵中提取含有存储时间、使用次数、出勤时间的部分形成3*n矩阵；(d)对步骤(c)的3*n矩阵进行预白化处理得出经过预白化处理的推荐指标存储时间、使用次数、出勤时间，再用pca算法获得相应的特征值与特征向量；(e)判断步骤(d)得出的特征值是否都接近0，且小于或等于0.1，是，则执行步骤(f)，否，则执行步骤(g)；(f)对工具的等待时间进行排序，取等待时间最小的工具；(g)根据(c)的3*n矩阵计算工具的pca主元评分，对工具的pca主元评分进行排序，取pca主元评分最小的工具。具体地，步骤(b)的具体过程为：每个工具都有步骤(a)中的四个指标，构造每个工具的4*1向量；n个同类型工具则有n个4*1向量，把这n个4*1个向量从左到右拼接起来，就得到了一个4*n矩阵。具体地，步骤(b)中4*1向量从上到下依次为存储时间、使用次数、出勤时间、等待时间。具体地，步骤(d)的预白化处理具体过程如下：(d1)令数据均值为0；对每一行数据，先令再用x(i)-μ代替x(i)；(d2)令数据均值为1；对每一行数据，先令再用来代替步骤(d1)和(d2)中，x为每行中一个确切的指标值，i表示第i个数据，m表示总共有m个数据。具体地，步骤(f)和步骤(g)中对等待时间和pca主元评分的排序方法相同，排序方法包括如下步骤：(2)定义等待时间或pca主元评分组成的数组为A；(2)查看步骤(1)中数组A中含有的数字的数量是否大于1，是，则执行步骤(3)至，否，则取数组A中的数字对应的工具为推荐工具；(3)以数组A的第一个数字为轴，记为a，a的位置记为i，按步骤4和步骤(5)的规则，从第二个数字开始遍历数组A；(4)遍历到的数字比a大，不做任何处理，遍历下一个数字直到结束；(5)遍历到的数字比a小，令i加1，把该比a小的数字与i位置下的数字做交换，遍历下一个数字直到结束；(6)完成步骤(3)数组A遍历完毕后，数字a仍然处于数字A的第一个位置，而位置i所对应的数字，为数组A中从左到右最后一个比a还小的数字；(7)步骤(6)的数组A中的将数字a与i位置下的数字做交换，经过步骤(1)至步骤(7)排序后的数组A，a左边的数字都比a小，a右边的数字都比a大；(8)把a左边的所有数字看成新的数组A，重复步骤(1)至步骤(7)的操作；(9)把a左边的所有数字看成新的数组A，重复步骤(1)至步骤(7)的操作；(10)将步骤(8)和步骤(9)得出的数字排列数组从左到右组合，即为排序后的数组。具体地，步骤(g)中pca主元评分的具体过程为：将步骤(d)中的特征向量记为其中左起第一列的3*1向量A1为主元；将第3步经过预白化处理的前三个指标记为令B，其中为1*3向量，B为3*n矩阵，则C＝[scores1scores2…scoresn]为1*n向量，scoresi为第i个工具的pca主元评分。具体地，对工具的编号按其对应的行和列作为下角标编号。与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：(1)本专利技术采用多指标衡量绝缘工具的使用强度，解决衡量指标单一的问题。(2)本专利技术合理选择存储时间、使用次数、出勤时间三个指标，从三个维度明确地描述了绝缘工具的使用情况，解决了指标脱离实际的问题。(3)本专利技术利用pca算法的特性，使每个工具得以在同一个维度下衡量其大小，解决了多元指标处理不当的问题。(4)本专利技术增加第四个指标等待时间在特殊情况下来辅助决策，使算法闭环。附图说明图1为本专利技术的流程图。图2为本专利技术根据等待时间打分的策略。图3为本专利技术根据pca打分的策略。上述附图中，附图标记对应的部件名称如下：具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步说明，本专利技术的实施方式包括但不限于下列实施例。如图1所示，本专利技术从各个具有实际意义的指标中提取出一个完全由数据驱动的综合评分，用于推荐工具，包括以下步骤：第1步.确定工具推荐指标；本专利技术确定了三个指标来描述同类工具中每个工具的使用强度，这三个指标分别是：存储时间＝当前时间-工具入库时间，单位为小时；使用次数＝在存储时间内，工具累计被使用的次数，单位为次数；出勤时间＝在存储时间内，工具被借出的时间的总和，单位为小时。除了这三个衡量工具使用强度的指标之外，本专利技术还确定了第四个指标：等待时间＝当前时间-工具最近一次归还时间，单位为小时，在前三个指标都很相近的情况下，将会使用等待时间来决定推荐哪个工具，使算法闭环。第2步.根据指标构建算法输入矩阵。在第1步的描述中，每个工具有4个指标，在此对每一个工具构建一个4*1向量，该4*1向量从上到下依次为存储时间、使用次数、出勤时间、等待时间；接着，如果有n个同类工具，这里就有n个4*1向量，把这n个4*1个向量从左到右拼接起来，就得到了一个4*n矩阵，到此，算法输入矩阵构建完毕。从行来看，该输入矩阵的第一行表示n个工具的存储时间，第二行表示n个工具的使用次数，依次类推；同时，该矩阵的每一列都表示一个工具的4个指标。第3步.获取数据。对同类的每个工具(记为n个)，从数据库中取出第1步所描述的4个指标，将取出的数据按照第2步中的描述，构造一个4*n矩阵，作为算法输入。第4步.对前三行数据进行预白化处理。经过第3步之后，我们就获得了一个4*n的矩阵作为算法输入，但是因为只有前三行数据表示的存储时间、使用次数、出勤时间要作为输入做pca处理(等待时间是一个辅助决策的指标，不加入pca处理)，所以对于输入的4*n矩阵，要先提取本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于使用情况的电力系统绝缘工具智能推荐方法，其特征在于，包括以下步骤，(a)定义四个工具的推荐指标，其分别为：存储时间＝当前时间‑工具入库时间，单位为小时；使用次数＝在存储时间内，工具累计被使用的次数，单位为次数；出勤时间＝在存储时间内，工具被借出的时间的总和，单位为小时；等待时间＝当前时间‑工具最近一次归还时间，单位为小时；(b)将n个同类型工具根据步骤(a)的推荐指标构造4*n矩阵；(c)从步骤(b)的4*n矩阵中提取含有存储时间、使用次数、出勤时间的部分形成3*n矩阵；(d)对步骤(c)的3*n矩阵进行预白化处理得出经过预白化处理的推荐指标存储时间、使用次数、出勤时间，再用pca算法获得相应的特征值与特征向量；(e)判断步骤(d)得出的特征值是否都接近0，且小于或等于0.1，是，则执行步骤(f)，否，则执行步骤(g)；(f)对工具的等待时间进行排序，取等待时间最小的工具；(g)根据(c)的3*n矩阵计算工具的pca主元评分，对工具的pca主元评分进行排序，取pca主元评分最小的工具。

【技术特征摘要】
1.一种基于使用情况的电力系统绝缘工具智能推荐方法，其特征在于，包括以下步骤，(a)定义四个工具的推荐指标，其分别为：存储时间＝当前时间-工具入库时间，单位为小时；使用次数＝在存储时间内，工具累计被使用的次数，单位为次数；出勤时间＝在存储时间内，工具被借出的时间的总和，单位为小时；等待时间＝当前时间-工具最近一次归还时间，单位为小时；(b)将n个同类型工具根据步骤(a)的推荐指标构造4*n矩阵；(c)从步骤(b)的4*n矩阵中提取含有存储时间、使用次数、出勤时间的部分形成3*n矩阵；(d)对步骤(c)的3*n矩阵进行预白化处理得出经过预白化处理的推荐指标存储时间、使用次数、出勤时间，再用pca算法获得相应的特征值与特征向量；(e)判断步骤(d)得出的特征值是否都接近0，且小于或等于0.1，是，则执行步骤(f)，否，则执行步骤(g)；(f)对工具的等待时间进行排序，取等待时间最小的工具；(g)根据(c)的3*n矩阵计算工具的pca主元评分，对工具的pca主元评分进行排序，取pca主元评分最小的工具。2.根据权利要求1所述的一种基于使用情况的电力系统绝缘工具智能推荐方法，其特征在于，步骤(b)的具体过程为：每个工具都有步骤(a)中的四个指标，构造每个工具的4*1向量；n个同类型工具则有n个4*1向量，把这n个4*1个向量从左到右拼接起来，就得到了一个4*n矩阵。3.根据权利要求2所述的一种基于使用情况的电力系统绝缘工具智能推荐方法，其特征在于，步骤(b)中4*1向量从上到下依次为存储时间、使用次数、出勤时间、等待时间。4.根据权利要求1所述的一种基于使用情况的电力系统绝缘工具智能推荐方法，其特征在于，步骤(d)的预白化处理具体过程如下：(d1)令数据均值为0；对每一行数据，先令再用x(i)-μ代替x(i)；(d2)令数据均值为1；对每一行数据，先令再用来代替步骤(d1)和(d2)中，x为每行中一个确切的指标值，i表示第i个数据，m表示总共...

【专利技术属性】
技术研发人员：文宗烽，郑刚，刘斌，王敏，
申请(专利权)人：四川智库慧通电力科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川,51