【技术实现步骤摘要】
本申请涉及信息处理，尤其是涉及一种基于深度学习的启动方案智能生成系统及方法。
技术介绍
1、随着我国经济的快速发展，电力的需求量也在飞速增长，每年都有大量的基建、技改工程投产，在电网工程中,新添加的设备投入使用之前都需编制启动方案来验证新添加的设备能否安全投入运行。
2、然而现有技术中，设备启动方案的编制和审核都只能依靠工作人员手工完成，这种方式不仅效率较低，还容易出现因为工作人员的失误导致方案的正确性、合理性等方面存在瑕疵的问题。
技术实现思路
1、本专利技术目的就是要提出一种基于深度学习的启动方案智能生成系统及方法，本专利技术能提高电网设备启动方案编写的效率和准确率。
2、为实现此目的，本专利技术所设计的基于深度学习的启动方案智能生成系统，包括分词模块、电网设备模型分离模块、拓扑特征提取模块、语料库生成模块和深度学习训练模块；
3、所述分词模块用于利用电网设备历史启动步骤和启动条件文本形成启动操作分词文本库；
4、所述电网设备模型分离模块...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的启动方案智能生成系统，其特征在于：包括分词模块、电网设备模型分离模块、拓扑特征提取模块、语料库生成模块和深度学习训练模块；
2.根据权利要求1所述一种基于深度学习的启动方案智能生成系统，其特征在于，所述分词模块利用历史启动步骤和启动条件文本形成启动操作分词文本库，包括：
3.根据权利要求1所述一种基于深度学习的启动方案智能生成系统，其特征在于，所述电网设备模型分离模块根据EMS系统生成的电网设备模型，分离得到设备名称库及电网拓扑模型，包括：
4.根据权利要求1所述一种基于深度学习的启动方案智能生成系统，其特征在...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的启动方案智能生成系统，其特征在于：包括分词模块、电网设备模型分离模块、拓扑特征提取模块、语料库生成模块和深度学习训练模块；
2.根据权利要求1所述一种基于深度学习的启动方案智能生成系统，其特征在于，所述分词模块利用历史启动步骤和启动条件文本形成启动操作分词文本库，包括：
3.根据权利要求1所述一种基于深度学习的启动方案智能生成系统，其特征在于，所述电网设备模型分离模块根据ems系统生成的电网设备模型，分离得到设备名称库及电网拓扑模型，包括：
4.根据权利要求1所述一种基于深度学习的启动方案智能生成系统，其特征在于，所述电网设备模型分离模块根据电网拓扑模型，结合启动范围限制，形成操作范围内的拓扑模型，包括：
5.根据权利要求1所述一种基于深度学习的启动方案智能生成系统，其特征在于，所述拓扑特征提取模块根据所得的操作范围内的拓扑模型，采用图注意力神经网络算法，提取出启动范围内的拓扑特征，包括：
6.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：孟庆萌，陶文彪，王亮，李瑞，韩卫恒，孟涛，赵园，程强，齐宇，单连飞，耿小飞，周子玉，
申请(专利权)人：国网山西省电力公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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