【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力系统自动化领域，具体涉及一种电力调度运维操作票规则生成方法及系统。
技术介绍
1、在电力系统中，运维操作票是用于指导电力系统维护的重要文件，它包含了各种操作步骤、安全措施和注意事项等内容。因此，运维操作票的规则生成和维护对于保证电力系统的安全、稳定和经济运行具有重要意义。
2、现有技术文件1(cn115438810a)提供了一种电网调度自动化主站运维操作票系统及全过程防误方法，该方法是基于智能电网调度控制系统这一核心平台，利用规则库对自动化操作票进行解析、翻译，最终将其转化为系统可执行语言。然而，电网调度自动化主站运维操作票系统及全过程防误方法在规则生成和维护方面存在一些问题。首先，规则生成主要依赖于人工进行，这种方式效率低下，容易出错。由于电力系统的规模庞大、设备众多，运维操作票的规则数量庞大且复杂，人工生成规则需要耗费大量的时间和精力，而且容易出现遗漏、重复和不一致等问题。其次，面对新增的规则需要手动维护，不能够适应日益发展的电网调度自动化运维技术手段。随着电力系统的不断发展和技术的进步，运维操作票的规则也需要不断更新和完善，而传统的人工维护方式无法及时响应新的需求和技术变化，导致运维操作票的规则滞后于实际需求。
3、现有技术文件2(cn111178699b)公开一种调度操作票智能校核系统构建方法，将重组调度票数据模型m2与获取的调度票数据模型m1组合形成数据模型m3；使用规则学习算法对所述数据模型m3进行计算，并生成规则库。现有技术文件2的不足之处在于，现有技术无法有效应用于自动化
技术实现思路
1、为解决现有技术中存在的不足，本专利技术提供一种电力调度运维操作票规则生成方法及系统，能够自动生成和维护规则，提高规则生成和维护的效率和准确性。
2、本专利技术采用包括下的技术方案。
3、一种电力调度运维操作票转换规则生成方法，具体包括以下步骤：
4、步骤1：收集电力调度运维操作票的历史数据和相关信息；
5、步骤2：对收集到的数据进行预处理；
6、步骤3：从预处理后的数据中提取关键的特征信息；
7、步骤4：利用机器学习算法，利用提取的特征信息训练模型，使其能够自动学习并生成转换规则；
8、步骤5：根据训练好的模型，生成电力调度运维操作票的转换规则；
9、步骤6：对生成的规则进行验证和评估，验证其准确性和有效性；
10、步骤7：将生成的规则应用于实际的电力调度运维操作票中，通过实际的应用反馈，重新训练模型，实时优化生成规则。
11、在步骤1中，
12、所述相关信息包括：系统配置信息、操作步骤、操作对象、操作历史和效果、操作票的语义分析结果；
13、所述系统配置信息包括操作系统版本、安装的应用程序及其版本、网络配置；
14、所述操作步骤包括操作步骤转换前和转换后的步骤；
15、所述操作对象包括操作对象转换前和转换后的内容；
16、所述操作历史和效果包括包括每项操作的成功率、故障和处理措施。
17、所述步骤2中对收集到的数据进行预处理具体包括：
18、数据清洗：去除无关或错误的数据，包括非标准操作记录、错误的日志条目。
19、数据格式化：将所有数据转换为统一的格式，包括，将时间戳统一为特定格式，确保操作代码的一致性。
20、文本预处理：对操作票中的文本进行分词、去除无意义词汇、提取关键词处理。
21、缺失值处理：对缺失的数据采用适当的方法填补，包括填充平均值、中位数或使用预测模型估计缺失值。
22、特征编码：将文本和分类数据转换为机器学习模型可处理的数值型数据。
23、预处理后的数据应为清洁、一致和结构化的格式，便于进一步分析和模型训练。
24、所述步骤3中从预处理后的数据中提取关键的特征信息具体包括：
25、操作依赖关系：即操作间的顺序和依赖性，包括直接依赖关系和间接依赖关系；
26、错误和异常模式：分析操作过程中出现的错误和异常模式，以识别潜在风险点；
27、操作结果：根据操作的成功或失败结果，提取与操作结果密切相关的特征。
28、所述步骤4中利用机器学习算法，利用提取的特征信息训练模型，使其能够自动学习并生成转换规则具体包括：
29、设计包含多个长短期记忆lstm层的神经网络结构，捕捉操作票中的时间序列关系；根据操作票的特征数量，确定输入数据的维度，设置相应数量的lstm单元处理数据关系；
30、采用adam优化器和均方误差mse作为损失函数，进行迭代训练，当发现过拟合现象时终止训练。
31、步骤4中选择算法的具体过程包括：
32、在电力调度运维操作票转换规则生成的背景下，选择能够有效处理时序数据并能从时序数据中提取有用特征的算法；
33、对决策树、随机森林、支持向量机svm、神经网络、深度学习模型进行评估；
34、通过交叉验证和参数调整，评估每种算法在处理电力调度运维操作票数据时的性能；评估标准包括准确率、召回率、f1分数、运行时间；
35、考虑模型的可解释性，确保能够理解模型生成的规则；确定地选择神经网络中的长短时记忆网络lstm作为电力调度运维操作票转换规则生成的算法。所述步骤6中对生成的规则进行验证和评估，验证其准确性和有效性具体包括：
36、设定评估标准
37、准确率：目标值：≥90％，描述：生成的规则正确预测或匹配实际操作步骤的比例。
38、召回率：目标值：≥85％，描述：模型捕获所有相关操作步骤和情况的能力。
39、f1分数：目标值：≥88％，描述：准确率和召回率的调和平均值，综合衡量规则的准确性和完整性。
40、规则的一致性：目标：100％符合现有操作标准和安全准则，描述：确保所有生成的规则与现行的电力系统操作和安全标准一致。
41、数据驱动的验证流程
42、历史数据对比：使用历史操作票数据对比验证模型生成的规则，比较模型生成的操作步骤与过去实际执行的步骤的相似度和差异。
43、情景模拟：在模拟环境中测试生成规则的有效性，创建一个虚拟的电力系统操作票场景，看模型是否能生成有效的解决方案。
44、专家审核：让经验丰富的运维专家对生成的规则进行评审，以确保规则的实际可行性和安全性。
45、所述步骤7中将生成的规则应用于实际的电力调度运维操作票中，通过实际的应用反馈，重新训练模型，实时优化生成规则具体包括：
46、将自动生成的规则导入到电力调度运维的运行系统中，将原始本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种电力调度运维操作票转换规则生成方法，其特征在于、
2.根据权利要求1所述的一种电力调度运维操作票转换规则生成方法，其特征在于、
3.根据权利要求1所述的一种电力调度运维操作票转换规则生成方法，其特征在于、
4.根据权利要求1所述的一种电力调度运维操作票转换规则生成方法，其特征在于、
5.根据权利要求1所述的一种电力调度运维操作票转换规则生成方法，其特征在于、
6.根据权利要求5所述的一种电力调度运维操作票转换规则生成方法，其特征在于、
7.根据权利要求1所述的一种电力调度运维操作票转换规则生成方法，其特征在于、
8.根据权利要求1所述的一种电力调度运维操作篇转换规则生成方法，其特征在于、
9.根据权利要求8所述的一种电力调度运维操作票转换规则生成方法，其特征在于、
10.一种利用权利要求1-9任一项权利要求所述方法的电力调度运维操作票转换规则生成系统，包括数据收集模块、数据预处理模块、特征提取模块、模型训练模块、规则生成模块、验证评估模块，其特征在于、
12.计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-9任一项所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种电力调度运维操作票转换规则生成方法，其特征在于、
2.根据权利要求1所述的一种电力调度运维操作票转换规则生成方法，其特征在于、
3.根据权利要求1所述的一种电力调度运维操作票转换规则生成方法，其特征在于、
4.根据权利要求1所述的一种电力调度运维操作票转换规则生成方法，其特征在于、
5.根据权利要求1所述的一种电力调度运维操作票转换规则生成方法，其特征在于、
6.根据权利要求5所述的一种电力调度运维操作票转换规则生成方法，其特征在于、
7.根据权利要求1所述的一种电力调度运维操作票转换规则生成方法，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：林展华，刘文宗，张建国，潘建华，尧盛刚，邓波，向海，张克亮，袁方超，蒋忻尧，孙福斌，范新野，
申请(专利权)人：北京科东电力控制系统有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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