【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力数据评价，具体是涉及一种电力技术文档评价系统。
技术介绍
1、如今，随着信息技术的进步和表单化管理的推广应用，形成了大量的office电子文档(即word文档、excel表格等)，如检修作业表单、运行巡视记录表单等等，包括对电力设备运行的基本参数、电力设备日常维护的基础信息、电力设备的基本信息和电力设备故障情况进行记录，且将同一个电力区域内的电力设备信息建立在同一个电力技术文档内，便于工作人员对电力系统内的信息进行管理，电力设备运行的基本参数、电力设备日常维护的基础信息和电力设备的基本信息会导致电力设备在运行过程中会发生电力设备故障。
2、现有电力系统中无法根据电力技术文档内的信息对电力设备故障情况进行评价，并根据电力设备故障情况提出评价方案建议，难以保证工作人员及时发现，及时维护，因此，难以满足工作人员的需求，具有一定的改进空间。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，提供一种电力技术文档评价系统，本技术方案解决了上述
技术介绍
中提出的现有电力系统中无法根据电力技术文档内的信息对电力设备故障情况进行评价，并根据电力设备故障情况提出评价方案建议，难以保证工作人员及时发现，及时维护的问题。
2、为达到以上目的，本专利技术采用的技术方案为：
3、一种电力技术文档评价系统，包括：
4、数据收集模块，所述数据收集模块收集海量在线评价数据，提取评价数据关键词，关键词包括电力设备运行的基本参数、电力设备日常维护的基础信息、电力设备
5、数据管理模块，所述数据管理模块与数据收集模块电性连接，所述数据管理模块将电力设备运行的基本参数、电力设备日常维护的基础信息、电力设备的基本信息、电力设备故障情况、评价结果以及评价方案建议生产子神经网络树，并将同一个电力技术文档中的电力设备运行的基本参数、电力设备日常维护的基础信息、电力设备的基本信息、电力设备故障情况、评价结果以及评价方案建议合并为总神经网络树；
6、数据统计模块，所述数据统计模块与数据管理模块电性连接，所述数据统计模块统计所有总神经网络树中各子神经网络树中出现的常用关键词，并计算电力设备故障情况的常用关键词出现的条件概率，根据判定法则，确定电力设备故障情况的常用关键词与其余子神经网络树中出现的常用关键词的关联性，并建立第一关联机制，其中，剔除电力设备故障情况与电力设备运行的基本参数、电力设备日常维护的基础信息、电力设备的基本信息、评价结果以及评价方案建议的关联，则仅剩电力设备运行的基本参数、电力设备日常维护的基础信息、电力设备的基本信息与电力设备故障情况的常用关键词的关联；
7、数据计算模块，所述数据计算模块与数据统计模块电性连接，所述数据计算模块计算在电力设备故障情况下的评价方案建议常用关键词出现的条件概率，根据判定法则，确定评价方案建议常用关键词与电力设备故障情况常用关键词的关联性，并建立第二关联机制；
8、数据更新模块，所述数据更新模块随总神经网络树的不断更新，对关联机制进行补充更新；
9、数据评价模块，所述数据评价模块获得当日电力技术文档中的待评价数据，对待评价数据进行复核，进行评价，提取电力设备故障情况的关键词，根据第一关联机制得出评价结果，并根据第二关联机制得出评价方案建议。
10、优选的，所述所述数据管理模块将电力设备运行的基本参数、电力设备日常维护的基础信息、电力设备的基本信息、电力设备故障情况、评价结果以及评价方案建议生成子神经网络树包括以下步骤：
11、根据评价数据中的电力设备运行的基本参数、电力设备日常维护的基础信息、电力设备的基本信息、电力设备故障情况、评价结果以及评价方案建议中各自的关键词，删除、合并重复关键词；
12、在电力设备运行的基本参数、电力设备日常维护的基础信息、电力设备的基本信息、电力设备故障情况、评价结果以及评价方案建议下生成关键词树；
13、将关键词树映射至对应的电力设备运行的基本参数、电力设备日常维护的基础信息、电力设备的基本信息、电力设备故障情况、评价结果以及评价方案建议上；
14、形成电力设备运行的基本参数、电力设备日常维护的基础信息、电力设备的基本信息、电力设备故障情况、评价结果以及评价方案建议各自的子神经网络树。
15、优选的，所述子神经网络树合并为总神经网络树包括以下步骤：
16、生成每一个电力技术文档的账号；
17、将同一个电力技术文档的电力设备运行的基本参数、电力设备日常维护的基础信息、电力设备的基本信息、电力设备故障情况、评价结果以及评价方案建议各自的子神经网络树对应至电力技术文档的账号内；
18、形成总神经网络树。
19、优选的，所述统计所有总神经网络树中各子神经网络树中出现的常用关键词包括以下步骤：
20、统计所有总神经网络树中各子神经网络树的关键词；
21、计算单个关键词出现频率；
22、若出现频率大于0.5％，则为常用关键词，若出现频率不超过0.5％，则不是常用关键词。
23、优选的，所述计算计算在电力设备故障情况下的评价方案建议常用关键词出现的条件概率包括以下步骤：
24、取所有总神经网络树中各子神经网络树中出现的任意一个常用关键词a；
25、在各子神经网络树中检索出现该常用关键词a出现的频次n；
26、取在线评价的常用关键词中的任意一个b；
27、在各子神经网络树中，统计在常用关键词a出现的情况下，常用关键词b出现的频次m；
28、则常用关键词b出现的条件概率为p＝m/n。
29、优选的，所述判定法则如下：
30、若条件概率为p大于80％，则判断为具有关联性；
31、若条件概率不超过p大于80％，则判断为不具有关联性。
32、计算该条件概率主要是为了找到电力设备运行的基本参数、电力设备日常维护的基础信息、电力设备的基本信息与电力设备故障情况的常用关键词的联系，即将电力设备运行的基本参数、电力设备日常维护的基础信息、电力设备的基本信息导致的电力设备故障情况相互联系起来，以便在遇到相同的电力设备运行的基本参数、电力设备日常维护的基础信息和电力设备的基本信息，在进行评价时，能自动的通过电脑分析得到对应的电力设备故障情况，以评价数据的常用关键词c为例，计算在线评价的常用关键词d出现时，常用关键词c出现的概率高于80％，则说明常用关键词c出现时就会导致常用关键词d这个电力设备故障情况，因为如果常用关键词c不会导致常用关键词d这个电力设备故障情况，则基于大数据的统计，在有常用关键词d这个电力设备故障情况时，常用关键词c出现的可能性不可能这么高，相反应该低于20％，甚至会更低，因此通过这种条件概率的算法，可以得到导致每种电力设备故障情况的常用关键词所对应的电力设备运行的基本参本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种电力技术文档评价系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种电力技术文档评价系统，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求1所述的一种电力技术文档评价系统，其特征在于，所述数据管理模块将电力设备运行的基本参数、电力设备日常维护的基础信息、电力设备的基本信息、电力设备故障情况、评价结果以及评价方案建议生成子神经网络树包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种电力技术文档评价系统，其特征在于，所述子神经网络树合并为总神经网络树包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种电力技术文档评价系统，其特征在于，所述统计所有总神经网络树中各子神经网络树中出现的常用关键词包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种电力技术文档评价系统，其特征在于，所述计算计算在电力设备故障情况下的评价方案建议常用关键词出现的条件概率包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的一种电力技术文档评价系统，其特征在于，所述判定法则如下：
8.根据权利要求1所述的一种电力技术文档评价系统，其特征在于，所述建立第一关联机制包
9.根据权利要求1所述的一种电力技术文档评价系统，其特征在于，所述对待评价数据进行复核包括以下步骤：
10.根据权利要求9所述的一种电力技术文档评价系统，其特征在于，所述概率L高于0.1％，则说明待评价数据正常，若概率L不超过0.1％，则说明待评价数据不正常，进行人工复检。
...【技术特征摘要】
1.一种电力技术文档评价系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种电力技术文档评价系统，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求1所述的一种电力技术文档评价系统，其特征在于，所述数据管理模块将电力设备运行的基本参数、电力设备日常维护的基础信息、电力设备的基本信息、电力设备故障情况、评价结果以及评价方案建议生成子神经网络树包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种电力技术文档评价系统，其特征在于，所述子神经网络树合并为总神经网络树包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种电力技术文档评价系统，其特征在于，所述统计所有总神经网络树中各子神经网络树中出现的常用关键词包括以下步骤：
【专利技术属性】
技术研发人员：施伟国，张斌，王梦薇，祝子绚，宋海涛，王资凯，王锦，徐弘毅，李亦言，
申请(专利权)人：国网上海市电力公司经济技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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