一种电力设计的设计校验系统技术方案

本发明专利技术公开了一种电力设计的设计校验系统，属于电力设计校验系统技术领域，包括数据采集模块、学习训练模块和区块链模块以及人机交互模块，数据采集模块和区块链模块以及人机交互模块皆与学习训练模块电性连接，数据采集模块、学习训练模块和区块链模块构成一组去中心化数据采集模块，去中心化数据采集模块之间通过无线模块连接构成去中心化数据采集网络，通过设计数据采集模块、学习训练模块和区块链模块以及人机交互模块实现对数据的多数据源核对已经数据相互共享，提高数据的准确性，另外还设计了人机交互模块可以更加便捷的进行操作使用。操作使用。操作使用。

【技术实现步骤摘要】
一种电力设计的设计校验系统


[0001]本专利技术涉及一种电力设计校验系统，特别是涉及一种电力设计的设计校验系统，属于电力设计校验系统


技术介绍

[0002]电力设计校验系统是一种用于评估和确认电力工程设计方案的软件系统，它基于电力行业标准和规范，能够自动计算、校验和优化电气系统的参数和性能。
[0003]该系统可帮助工程师快速识别设计中可能存在的问题，并提供解决方案以改善电气系统的安全性、可靠性和经济性。
[0004]目前现有的电力设计校验系统主要面临以下几个缺陷：
[0005]在现有技术中系统采用的数据和参数来源可能存在误差和不一致问题，这会影响系统的计算和模拟精确度，另外现有系统缺乏直观、易操作的用户界面和虚拟仿真环境，难以让用户深入了解设计方案和设备运行情况，从而限制了系统的应用范围和效果，为此设计一种电力设计的设计校验系统来解决上述问题。

技术实现思路

[0006]本专利技术的主要目的是为了提供一种电力设计的设计校验系统，通过设计数据采集模块、学习训练模块和区块链模块以及人机交互模块实现对数据的多数据源核对已经数据相互共享，提高数据的准确性，另外还设计了人机交互模块可以更加便捷的进行操作使用。
[0007]本专利技术的目的可以通过采用如下技术方案达到：
[0008]一种电力设计的设计校验系统，包括数据采集模块、学习训练模块和区块链模块以及人机交互模块；
[0009]数据采集模块和区块链模块以及人机交互模块皆与学习训练模块电性连接；r/>[0010]数据采集模块、学习训练模块和区块链模块构成一组去中心化数据采集模块；
[0011]去中心化数据采集模块之间通过无线模块连接构成去中心化数据采集网络。
[0012]优选的，数据采集模块，用于获取政府或行业监管机构公布的统计数据、专业数据服务提供商的数据、主要电力公司、电网运营商的内部数据和电力设备制造商的产品数据。
[0013]优选的，学习训练模块具体学习方法包括如下步骤：
[0014]S11：采集电力设计校验系统所需的数据，并对数据进行清洗和预处理；
[0015]S12：在准备好数据后，需要进一步选择最相关的特征，将数据划分为训练集和测试集；
[0016]S13：在模型构建阶段，需要挑选最优模型结构和算法，并使用训练集对模型进行学习和优化；
[0017]S14：当模型构建完成之后，需要使用测试集对模型进行评估，并根据评估结果进行调整和优化；
[0018]S15：在经过上述多个环节的调试和优化后，将训练好的模型部署到电力设计校验
系统中，并应用到实际场景中。
[0019]优选的，学习训练模块具体学习方法还包括根据具体业务需求和数据情况，选择相应的机器学习或深度学习算法和框架、进行足够数量和乘性的数据采集工作，确保数据的准确性和可信度、合理划分训练集和测试集，避免数据过拟合现象的出现、优化模型训练过程，选择适当的学习率、迭代次数以及正则化参数等超参数，提高模型预测准确度和细致推进模型部署、应用优化，增加系统的易用性和实际效果。
[0020]优选的，所述区块链模块具体包括如下使用方法：
[0021]S21：利用区块链技术的特点，建立去中心化的数据存储框架，将电力数据分散存储在多个节点上；
[0022]S22：通过分布式共识机制确保网络上所有节点中的电力数据具有一致性；
[0023]S23：应用智能合约管理电力数据；
[0024]S24：使用加密算法保护数据安全；
[0025]S25：并提供透明度和可追溯性。
[0026]优选的，人机交互模块，用于进行界面设计和布局、操作控制、数据可视化展示、语音识别和智能推荐、常见问题咨询和帮助文档、实时报警提示和预警管理功能。
[0027]优选的，所述数据采集模块通过将采集到的原始数据通过硬件设备传输至学习训练模块中。
[0028]优选的，所述数据采集模块通过将采集的数据先进行存储，然后通过网络或硬件设备将存储的数据传输到学习训练模块进行处理。
[0029]本专利技术的有益技术效果：
[0030]本专利技术提供的一种电力设计的设计校验系统，通过设计数据采集模块、学习训练模块和区块链模块以及人机交互模块实现对数据的多数据源核对已经数据相互共享，提高数据的准确性，另外还设计了人机交互模块可以更加便捷的进行操作使用。
附图说明
[0031]图1为按照本专利技术的一种电力设计的设计校验系统的一优选实施例的整体系统图。
[0032]图2为按照本专利技术的一种电力设计的设计校验系统的一优选实施例的去中心化数据采集模块系统图。
具体实施方式
[0033]为使本领域技术人员更加清楚和明确本专利技术的技术方案，下面结合实施例及附图对本专利技术作进一步详细的描述，但本专利技术的实施方式不限于此。
[0034]如图1
‑
图2所示，本实施例提供的一种电力设计的设计校验系统，包括数据采集模块、学习训练模块和区块链模块以及人机交互模块；
[0035]数据采集模块和区块链模块以及人机交互模块皆与学习训练模块电性连接；
[0036]数据采集模块、学习训练模块和区块链模块构成一组去中心化数据采集模块；
[0037]去中心化数据采集模块之间通过无线模块连接构成去中心化数据采集网络。
[0038]通过设计数据采集模块、学习训练模块和区块链模块以及人机交互模块实现对数
据的多数据源核对已经数据相互共享，提高数据的准确性，另外还设计了人机交互模块可以更加便捷的进行操作使用。
[0039]在本实施例中，数据采集模块，用于获取政府或行业监管机构公布的统计数据、专业数据服务提供商的数据、主要电力公司、电网运营商的内部数据和电力设备制造商的产品数据。
[0040]在本实施例中，学习训练模块具体学习方法包括如下步骤：
[0041]S11：采集电力设计校验系统所需的数据，并对数据进行清洗和预处理；
[0042]S12：在准备好数据后，需要进一步选择最相关的特征，将数据划分为训练集和测试集；
[0043]S13：在模型构建阶段，需要挑选最优模型结构和算法，并使用训练集对模型进行学习和优化；
[0044]S14：当模型构建完成之后，需要使用测试集对模型进行评估，并根据评估结果进行调整和优化；
[0045]S15：在经过上述多个环节的调试和优化后，将训练好的模型部署到电力设计校验系统中，并应用到实际场景中。
[0046]在本实施例中，学习训练模块具体学习方法还包括根据具体业务需求和数据情况，选择相应的机器学习或深度学习算法和框架、进行足够数量和乘性的数据采集工作，确保数据的准确性和可信度、合理划分训练集和测试集，避免数据过拟合现象的出现、优化模型训练过程，选择适当的学习率、迭代次数以及正则化参数等超参数，提高模型预测准确度和细致推进模型部署、应用优化，增加本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电力设计的设计校验系统，其特征在于：包括数据采集模块、学习训练模块和区块链模块以及人机交互模块；数据采集模块和区块链模块以及人机交互模块皆与学习训练模块电性连接；数据采集模块、学习训练模块和区块链模块构成一组去中心化数据采集模块；去中心化数据采集模块之间通过无线模块连接构成去中心化数据采集网络。2.根据权利要求1所述的一种电力设计的设计校验系统，其特征在于：数据采集模块，用于获取政府或行业监管机构公布的统计数据、专业数据服务提供商的数据、主要电力公司、电网运营商的内部数据和电力设备制造商的产品数据。3.根据权利要求2所述的一种电力设计的设计校验系统，其特征在于：学习训练模块具体学习方法包括如下步骤：S11：采集电力设计校验系统所需的数据，并对数据进行清洗和预处理；S12：在准备好数据后，需要进一步选择最相关的特征，将数据划分为训练集和测试集；S13：在模型构建阶段，需要挑选最优模型结构和算法，并使用训练集对模型进行学习和优化；S14：当模型构建完成之后，需要使用测试集对模型进行评估，并根据评估结果进行调整和优化；S15：在经过上述多个环节的调试和优化后，将训练好的模型部署到电力设计校验系统中，并应用到实际场景中。4.根据权利要求3所述的一种电力设计的设计校验系统，其特征在于：学习训练模块具体学习方法还包括根据具体业务需求和数据情况，选择相应的机器...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋谷诚，杨雨秋，冯思雨，
申请(专利权)人：江苏高智电力设计咨询有限公司，
类型：发明
国别省市：