一种基于技术文档数据的水电站设备运维管理方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及水电站设备运维管理技术领域，具体提供了一种基于技术文档数据的水电站设备运维管理方法及系统，方法包括：获取水电站的运维管理技术文档信息，并基于所述运维管理技术文档信息，生成初始运维计划；获取水电站的历史运维数据；并基于所述初始运维计划构建初始运维指导模型，基于所述历史运维数据训练所述初始运维指导模型得到运维指导模型；获取水电站设备的实时状态数据，并将所述实时状态数据输入所述运维指导模型，得到设备运维计划；系统应用该方法

【技术实现步骤摘要】
一种基于技术文档数据的水电站设备运维管理方法及系统


[0001]本专利技术涉及设备运维管理
，具体而言，涉及一种基于技术文档数据的水电站设备运维管理方法及系统
。

技术介绍

[0002]随着水电站相关技术的飞速发展，水电站的设备管理不仅仅是建立设备清单，且需要定期检验
、
维护保养
、
日常检查，对故障的处理及时性有较高的要求，以避免导致安全生产事故
。
[0003]传统的水电站大多是依赖人工实现对水电站设备的管理，而传统的管理方式不仅人力成本较高，且容易出现纰漏
。
而水电企业所管辖的电站大多距离较远
、
区域跨度大，各个电站均有各类生产设备及安全设施，而水电企业的人员配置无法满足各电站设备的实时监管，很多电站无法实现给每个电站配置专门的设备管理人员，可见目前传统的设备管理方式已无法满足水电企业的快速发展
。
[0004]基于此，如何保障水电站设备安全运行，提高运维管理效率，成为亟待解决的问题
。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种基于技术文档数据的水电站设备运维管理方法及系统，其能够为运维人员根据当前设备运行状态提供运维策略，提高运维管理的效率，以及提升运维管理的质量
。
[0006]本专利技术的实施例通过以下技术方案实现：
[0007]第一方面，一种基于技术文档数据的水电站设备运维管理方法，包括：
[0008]获取水电站的运维管理技术文档信息，并基于所述运维管理技术文档信息，生成初始运维计划；
[0009]获取水电站的历史运维数据；并基于所述初始运维计划构建初始运维指导模型，基于所述历史运维数据训练所述初始运维指导模型得到运维指导模型；
[0010]获取水电站设备的实时状态数据，并将所述实时状态数据输入所述运维指导模型，得到设备运维计划
。
[0011]进一步的，所述运维管理技术文档信息至少包括设备清单
、
设备生命周期信息
、
设备维护时间表信息
。
[0012]进一步的，所述初始运维计划包括各设备累计工作的运维时间节点与对应的运维措施，以及设备各累计工作时长对应的状态参数
。
[0013]进一步的，所述历史运维数据的历史时间起点为水电站开始运行的时刻
。
[0014]进一步的，所述构建初始运维指导模型具体包括：
[0015]定义状态空间参数与动作空间参数；所述状态空间参数为设备运行状态数据，所述动作空间参数为运维调整数据；
[0016]定义奖励函数，所述奖励函数用于评价所述动作空间参数，所述评价的指标为发电效率与故障发生率；
[0017]构建基于深度神经网络的初始运维指导模型并基于所述初始运维计划得到所述初始运维指导模型的初始神经网络参数，所述初始运维指导模型的输入为状态空间参数以及动作空间参数，输出为所述动作空间参数的奖励值
。
[0018]进一步的，所述基于所述历史运维数据训练所述初始运维指导模型得到运维指导模型包括：
[0019]初始化所述初始运维指导模型，设置经验回放缓冲区；
[0020]将所述历史运维数据中的多组运维前的设备运行状态数据
、
运维调整数据
、
运维后的发电效率
、
运维后的故障发生率以及运维后设备运行状态数据作为经验值存储到所述经验回放缓冲区中；
[0021]根据预设的运维前设备运行状态数据，使用
ε
‑
greedy
策略选择动作空间参数输入至所述初始运维指导模型中，得到奖励值以及输入动作空间参数后的设备运行状态数据并将其与对应的所述运维前设备运行状态数据
、
动作空间参数作为经验值存储至所述经验回放缓冲区中；并基于预设次数重复该过程以更新经验回放缓冲区；
[0022]从所述经验回放缓冲区中选取预设数量的经验值，用于更新所述初始运维指导模型的神经网络参数得到所述运维指导模型
。
[0023]第二方面，一种基于技术文档数据的水电站设备运维管理系统，包括：
[0024]数据获取模块，用于获取水电站的运维管理技术文档信息
、
历史运维数据以及设备的实时状态数据；
[0025]初始运维计划生成模块，用于基于所述运维管理技术文档信息，生成初始运维计划；
[0026]运维指导模型生成模块，用于基于所述初始运维计划构建初始运维指导模型，并基于所述历史运维数据训练所述初始运维指导模型得到运维指导模型；
[0027]设备运维计划生成模块，用于装载所述运维指导模型，并基于获取的所述实时状态数据得到实时的设备运维计划
。
[0028]进一步的，运维管理技术文档信息至少包括设备清单
、
设备生命周期信息
、
设备维护时间表信息
。
[0029]进一步的，所述基于所述初始运维计划构建初始运维指导模型包括：
[0030]定义状态空间参数与动作空间参数；所述状态空间参数为设备运行状态数据，所述动作空间参数为运维调整数据；
[0031]定义奖励函数，所述奖励函数用于评价所述动作空间参数，所述评价的指标为发电效率与故障发生率；
[0032]构建基于深度神经网络的初始运维指导模型并基于所述初始运维计划得到所述初始运维指导模型的初始神经网络参数，所述初始运维指导模型的输入为状态空间参数以及动作空间参数，输出为所述动作空间参数的奖励值
。
[0033]进一步的，所述基于所述历史运维数据训练所述初始运维指导模型得到运维指导模型包括：
[0034]初始化所述初始运维指导模型，设置经验回放缓冲区；
[0035]将所述历史运维数据中的多组运维前的设备运行状态数据
、
运维调整数据
、
运维后的发电效率
、
运维后的故障发生率以及运维后设备运行状态数据作为经验值存储到所述经验回放缓冲区中；
[0036]根据预设的运维前设备运行状态数据，使用
ε
‑
greedy
策略选择动作空间参数输入至所述初始运维指导模型中，得到奖励值以及输入动作空间参数后的设备运行状态数据并将其与对应的所述运维前设备运行状态数据
、
动作空间参数作为经验值存储至所述经验回放缓冲区中；并基于预设次数重复该过程以更新经验回放缓冲区；
[0037]从所述经验回放缓冲区中选取预设数量的经验值，用于更新所述初始运维指导模型的神经网络参数得到所述运维指导模型
。
[0038]本专利技术实施例的技术方案至少具有如下优点和有益效果：
[0039]本专利技术所提供的基于技术文档数据的水电站设备运维管理方法，可获取支持运维人员工作的运维指导模型，进而能够为本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于技术文档数据的水电站设备运维管理方法，其特征在于，包括：获取水电站的运维管理技术文档信息，并基于所述运维管理技术文档信息，生成初始运维计划；获取水电站的历史运维数据；并基于所述初始运维计划构建初始运维指导模型，基于所述历史运维数据训练所述初始运维指导模型得到运维指导模型；获取水电站设备的实时状态数据，并将所述实时状态数据输入所述运维指导模型，得到设备运维计划
。2.
如权利要求1中所述的基于技术文档数据的水电站设备运维管理方法，其特征在于，所述运维管理技术文档信息至少包括设备清单
、
设备生命周期信息
、
设备维护时间表信息
。3.
如权利要求1中所述的基于技术文档数据的水电站设备运维管理方法，其特征在于，所述初始运维计划包括各设备累计工作的运维时间节点与对应的运维措施，以及设备各累计工作时长对应的状态参数
。4.
如权利要求1中所述的基于技术文档数据的水电站设备运维管理方法，其特征在于，所述历史运维数据的历史时间起点为水电站开始运行的时刻
。5.
如权利要求1中所述的基于技术文档数据的水电站设备运维管理方法，其特征在于，所述构建初始运维指导模型具体包括：定义状态空间参数与动作空间参数；所述状态空间参数为设备运行状态数据，所述动作空间参数为运维调整数据；定义奖励函数，所述奖励函数用于评价所述动作空间参数，所述评价的指标为发电效率与故障发生率；构建基于深度神经网络的初始运维指导模型并基于所述初始运维计划得到所述初始运维指导模型的初始神经网络参数，所述初始运维指导模型的输入为状态空间参数以及动作空间参数，输出为所述动作空间参数的奖励值
。6.
如权利要求5中所述的基于技术文档数据的水电站设备运维管理方法，其特征在于，所述基于所述历史运维数据训练所述初始运维指导模型得到运维指导模型包括：初始化所述初始运维指导模型，设置经验回放缓冲区；将所述历史运维数据中的多组运维前的设备运行状态数据
、
运维调整数据
、
运维后的发电效率
、
运维后的故障发生率以及运维后设备运行状态数据作为经验值存储到所述经验回放缓冲区中；根据预设的运维前设备运行状态数据，使用
ε
‑
greedy
策略选择动作空间参数输入至所述初始运维指导模型中，得到奖励值以及输入动作空间参数后的设备运行状态数据并将其与对应的所述运维前设备运行状态数据
、
动作空间参数作为经验值存储至所述经验回放缓冲区中；并基于预设次数重复该过程以更新经验回放缓冲区；从所述经验回放缓...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘任改，罗玮，陶春华，张洋德，王宇航，
申请(专利权)人：国能大渡河大数据服务有限公司，
类型：发明
国别省市：