一种业扩供电方案自学习式制定方法技术

本发明专利技术公开了一种业扩供电方案自学习式制定方法，涉及电力管理技术领域；其包括S1建立供电方案参数库和典型设计库、S2首次制定新的供电方案、S3分析出相似度最大的数据项、S4重复步骤S1～S3和S5形成供电方案；其通过建立供电方案参数库和典型设计库等，实现了缩短供电方案的制定时间，提高了工作效率。

A Self-learning Method for Formulating Power Supply Expansion Schemes

【技术实现步骤摘要】
一种业扩供电方案自学习式制定方法
本专利技术涉及电力管理
，尤其涉及一种业扩供电方案自学习式制定方法。
技术介绍
制定业扩供电方案，往往是由人员根据经验完成，工作效率低，随意性大。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种业扩供电方案自学习式制定方法，其通过建立供电方案参数库和典型设计库等，实现了缩短供电方案的制定时间，提高了工作效率。为解决上述技术问题，本专利技术所采取的技术方案是：包括如下步骤，S1建立供电方案参数库和典型设计库；S2首次制定新的供电方案在首次制定新的供电方案时，根据电网资源分布情况，根据用户位置查找半径十公里以内的电源点信息，并根据电源点的可开放容量和可用间隔，自动匹配符合报装条件的电源点，并自动生成供电路径，并依据该供电路径生成原始供电方案；原始供电方案制定完成后，对供电方案的输入、输出参数进行分解并存入供电方案参数库和典型设计参数库；S3分析出相似度最大的数据项；S4重复步骤S1～S3；S5形成供电方案。进一步的技术方案在于：所述步骤S1建立供电方案参数库和典型设计库为，对供电方案制定的参数进行分解并形成供电方案参数库，同时根据现有供电方案输入典型供电方案的制定参数并建立典型设计库，将典型设计所涉及的参数也输入参数库。进一步的技术方案在于：所述步骤S3分析出相似度最大的数据项为，建立供电方案参数自学习数据文件，对供电方案制定过程中用到的数据项进行记录并将报装数据与已经生成的供电方案的基本参数项进行对比，找出新方案中符合数据项逻辑匹配的原有案例方案的对应方案参数的数据项，并通过智能相似度判断逻辑CosineSimilarity算法，分析出相似度最大的数据项；将全部输入参数进行相似度对比，得到对应的输出参数；如果当前报装的供电方案无法查找到相似的数据项,记录下来进行后期人工干预和选择。进一步的技术方案在于：所述步骤S4重复步骤S1～S3为，重复以上步骤，完成电源方案供电路径规划，计量方案，计费方案，业务费用方案所涉及供电参数的调整，最后根据输出参数，按照供电方案参数对应的供电方案内容，组合新的供电方案参数，并从典型设计参数库中根据参数相似度匹配结果，得到典型设计输出参数，并给出典型设计图。进一步的技术方案在于：所述步骤S5形成供电方案为，根据供电参数匹配出新的供电方案并计算外线工程部分的基本造价预算，最后形成达到初步设计深度的供电方案。进一步的技术方案在于：根据用户位置查找半径八公里以内的电源点信息。进一步的技术方案在于：根据用户位置查找半径六公里以内的电源点信息。进一步的技术方案在于：根据用户位置查找半径四公里以内的电源点信息。进一步的技术方案在于：根据用户位置查找半径三公里以内的电源点信息。进一步的技术方案在于：供电方案通过显示器显示。采用上述技术方案所产生的有益效果在于：本申请通过建立供电方案参数库和典型设计库的方式，通过供电方案参数自学习数据文件来标记当前供电方案对数据项的支持情况，进行自动化、智能化的供电方案生成，缩短了供电方案的制定时间，提高了工作效率。详见具体实施方式部分描述。附图说明图1是本专利技术的流程图。具体实施方式下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本申请及其应用或使用的任何限制。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请，但是本申请还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本申请内涵的情况下做类似推广，因此本申请不受下面公开的具体实施例的限制。需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本申请的范围。同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为授权说明书的一部分。在这里示出和讨论的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。在本申请的描述中，需要理解的是，方位词如“前、后、上、下、左、右”、“横向、竖向、垂直、水平”和“顶、底”等所指示的方位或位置关系通常是基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，在未作相反说明的情况下，这些方位词并不指示和暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位或者以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请保护范围的限制；方位词“内、外”是指相对于各部件本身的轮廓的内外。为了便于描述，在这里可以使用空间相对术语，如“在……之上”、“在……上方”、“在……上表面”、“上面的”等，用来描述如在图中所示的一个器件或特征与其他器件或特征的空间位置关系。应当理解的是，空间相对术语旨在包含除了器件在图中所描述的方位之外的在使用或操作中的不同方位。例如，如果附图中的器件被倒置，则描述为“在其他器件或构造上方”或“在其他器件或构造之上”的器件之后将被定位为“在其他器件或构造下方”或“在其他器件或构造之下”。因而，示例性术语“在……上方”可以包括“在……上方”和“在……下方”两种方位。该器件也可以其他不同方式定位(旋转90度或处于其他方位)，并且对这里所使用的空间相对描述做出相应解释。此外，需要说明的是，使用“第一”、“第二”等词语来限定零部件，仅仅是为了便于对相应零部件进行区别，如没有另行声明，上述词语并没有特殊含义，因此不能理解为对本申请保护范围的限制。实施例1：如图1所示，本专利技术公开了一种业扩供电方案自学习式制定方法，包括如下步骤，S1建立供电方案参数库和典型设计库对供电方案制定的参数进行分解并形成供电方案参数库，同时根据现有供电方案输入典型供电方案的制定参数并建立典型设计库，将典型设计所涉及的参数也输入参数库。S2首次制定新的供电方案在首次制定新的供电方案时，根据电网资源分布情况，根据用户位置查找半径三公里以内的电源点信息，并根据电源点的可开放容量和可用间隔，自动匹配符合报装条件的电源点，并自动生成供电路径，并依据该供电路径生成原始供电方案；原始供电方案制定完成后，对供电方案的输入、输出参数进行分解并存入供电方案参数库和典型设计参数库。S3分析出相似度最大的数据项建立供电方案参数自学习数据文件，对供电方案制定过程中用到的数据项进行记录并将报装数据与已经生成的供电方案的基本参数项进行对比，找出新方案中符合数据项逻辑本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种业扩供电方案自学习式制定方法，其特征在于：包括如下步骤，S1建立供电方案参数库和典型设计库；S2首次制定新的供电方案在首次制定新的供电方案时，根据电网资源分布情况，根据用户位置查找半径十公里以内的电源点信息，并根据电源点的可开放容量和可用间隔，自动匹配符合报装条件的电源点，并自动生成供电路径，并依据该供电路径生成原始供电方案；原始供电方案制定完成后，对供电方案的输入、输出参数进行分解并存入供电方案参数库和典型设计参数库；S3分析出相似度最大的数据项；S4重复步骤S1～S3；S5形成供电方案。

【技术特征摘要】
1.一种业扩供电方案自学习式制定方法，其特征在于：包括如下步骤，S1建立供电方案参数库和典型设计库；S2首次制定新的供电方案在首次制定新的供电方案时，根据电网资源分布情况，根据用户位置查找半径十公里以内的电源点信息，并根据电源点的可开放容量和可用间隔，自动匹配符合报装条件的电源点，并自动生成供电路径，并依据该供电路径生成原始供电方案；原始供电方案制定完成后，对供电方案的输入、输出参数进行分解并存入供电方案参数库和典型设计参数库；S3分析出相似度最大的数据项；S4重复步骤S1～S3；S5形成供电方案。2.根据权利要求1所述的一种业扩供电方案自学习式制定方法，其特征在于：所述步骤S1建立供电方案参数库和典型设计库为，对供电方案制定的参数进行分解并形成供电方案参数库，同时根据现有供电方案输入典型供电方案的制定参数并建立典型设计库，将典型设计所涉及的参数也输入参数库。3.根据权利要求1所述的一种业扩供电方案自学习式制定方法，其特征在于：所述步骤S3分析出相似度最大的数据项为，建立供电方案参数自学习数据文件，对供电方案制定过程中用到的数据项进行记录并将报装数据与已经生成的供电方案的基本参数项进行对比，找出新方案中符合数据项逻辑匹配的原有案例方案的对应方案参数的数据项，并通过智能相似度判断逻辑CosineSimilarity算法，分析出相似度最大的数据项；将全部输入参数进行相似度对比，得到对应的输出...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵伟，孙其芳，李雪清，万强，田治博，牛延明，林晓乐，郭婉琳，刘保安，赵昆，戎士敏，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，国网河北省电力有限公司，国网河北省电力有限公司石家庄供电分公司，
类型：发明
国别省市：北京,11