【技术实现步骤摘要】
本申请涉及电网，特别是涉及一种抽水蓄能设备检修策略生成方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、在电网
中，为了对抽水蓄能设备进行保养，并保证抽水蓄能设备的正常运行，需要通过相关的检修策略对抽水蓄能设备进行定期检修。
2、传统技术中，在确定抽水蓄能设备的检修策略时，一般是基于人工经验制定相应的检修策略；但是，在制定抽水蓄能设备的检修策略时，仅仅依靠人工经验，容易导致制定出的检修策略存在局限性，导致检修策略的确定准确率较低。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高检修策略的确定准确率的抽水蓄能设备检修策略生成方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
2、第一方面，本申请提供了一种抽水蓄能设备检修策略生成方法，包括：
3、获取抽水蓄能设备的设备维护手册；
4、根据所述设备维护手册，构建所述抽水蓄能设备的初始检修项目清单；
5、将所述抽水蓄能设备的当前设备数据输入预先训练的设备状态分析模型，得到所述抽水蓄能设备的当前设备状态，根据所述当前设备状态和所述抽水蓄能设备的历史检修数据，对所述初始检修项目清单进行更新，得到候选检修项目清单；
6、将所述抽水蓄能设备的当前设备数据和当前设备状态，输入预先训练的设备故障预测模型，得到所述抽水蓄能设备的故障信息，根据所述故障信息，对所述候选检修项目清单进行再次更新，得到目标检修项目清单；所述故障
7、根据所述目标检修项目清单，生成所述抽水蓄能设备的检修策略。
8、在其中一个实施例中，所述预先训练的设备状态分析模型包括多个子设备状态分析模型；
9、所述将所述抽水蓄能设备的当前设备数据输入预先训练的设备状态分析模型，得到所述抽水蓄能设备的当前设备状态，包括：
10、对所述抽水蓄能设备的当前设备数据进行特征提取处理，得到目标特征向量；
11、分别将所述目标特征向量输入到所述多个子设备状态分析模型中，得到每个子设备状态分析模型输出的所述抽水蓄能设备的设备状态，以及所述设备状态对应的状态预测概率；
12、从所述每个子设备状态分析模型中，筛选出输出的所述抽水蓄能设备的设备状态对应的状态预测概率大于第一预设概率的目标子设备状态分析模型；
13、从所述每个目标子设备状态分析模型输出的所述抽水蓄能设备的设备状态中，筛选出出现次数最多的设备状态，作为所述抽水蓄能设备的当前设备状态。
14、在其中一个实施例中，所述对所述抽水蓄能设备的当前设备数据进行特征提取处理，得到目标特征向量，包括：
15、将所述抽水蓄能设备的当前设备数据输入预先训练的重要度预测模型，得到所述当前设备数据在各个预设重要度下的重要度预测概率；
16、从所述各个预设重要度中，筛选出所述重要度预测概率最大的预设重要度，作为所述当前设备数据的重要度；
17、从所述当前设备数据中，筛选出所述重要度大于预设重要度的设备数据，作为关键设备数据；
18、将所述关键设备数据输入多个预先训练的特征提取模型中，得到所述关键设备数据的多个特征向量；
19、将所述关键设备数据的多个特征向量进行融合处理，得到融合特征向量，作为所述目标特征向量。
20、在其中一个实施例中，所述根据所述当前设备状态和所述抽水蓄能设备的历史检修数据，对所述初始检修项目清单进行更新，得到候选检修项目清单，包括：
21、将所述当前设备状态、所述抽水蓄能设备的历史检修数据和所述初始检修项目清单，输入预先训练的检修项目预测模型，得到所述初始检修项目清单中的各个检修项目的预测检修概率；
22、从所述各个检修项目中，确定出所述预测检修概率大于第二预设概率的检修项目，作为目标检修项目；
23、对所述初始检修项目清单中除所述目标检修项目之外的检修项目进行删除，得到所述候选检修项目清单。
24、在其中一个实施例中，所述预先训练的设备故障预测模型包括第一设备故障预测模型和第二设备故障预测模型；
25、所述将所述抽水蓄能设备的当前设备数据和当前设备状态，输入预先训练的设备故障预测模型，得到所述抽水蓄能设备的故障信息，包括：
26、对所述当前设备数据和所述当前设备状态进行特征提取处理，得到所述当前设备数据对应的特征向量和所述当前设备状态对应的特征向量；
27、对所述当前设备数据对应的特征向量和所述当前设备状态对应的特征向量进行拼接处理，得到拼接特征向量；
28、将所述拼接特征向量输入所述第一设备故障预测模型，得到所述抽水蓄能设备的当前故障信息，以及将所述拼接特征向量输入所述第二设备故障预测模型，得到所述抽水蓄能设备的未来故障信息；
29、将所述当前故障信息和所述未来故障信息进行融合处理，得到所述抽水蓄能设备的故障信息。
30、在其中一个实施例中，所述根据所述故障信息，对所述候选检修项目清单进行再次更新，得到目标检修项目清单，包括：
31、根据所述抽水蓄能设备的当前故障信息，查询当前故障信息与检修项目之间的对应关系，得到所述当前故障信息对应的第一检修项目；
32、根据所述抽水蓄能设备的未来故障信息，查询未来故障信息与检修项目之间的对应关系，得到所述未来故障信息对应的第二检修项目；
33、在所述候选检修项目清单中，添加所述第一检修项目和所述第二检修项目，得到所述目标检修项目清单。
34、第二方面，本申请还提供了一种抽水蓄能设备检修策略生成装置，包括：
35、信息获取模块，用于获取抽水蓄能设备的设备维护手册；
36、清单构建模块，用于根据所述设备维护手册，构建所述抽水蓄能设备的初始检修项目清单；
37、第一更新模块，用于将所述抽水蓄能设备的当前设备数据输入预先训练的设备状态分析模型，得到所述抽水蓄能设备的当前设备状态，根据所述当前设备状态和所述抽水蓄能设备的历史检修数据，对所述初始检修项目清单进行更新，得到候选检修项目清单；
38、第二更新模块，用于将所述抽水蓄能设备的当前设备数据和当前设备状态，输入预先训练的设备故障预测模型，得到所述抽水蓄能设备的故障信息，根据所述故障信息，对所述候选检修项目清单进行再次更新，得到目标检修项目清单；所述故障信息包括当前故障信息和未来故障信息；
39、策略生成模块，用于根据所述目标检修项目清单，生成所述抽水蓄能设备的检修策略。
40、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
41、获取抽水蓄能设备的设备维护手册；
42、根据所述设备维护手册，构建所述抽水蓄能设备的初始检本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种抽水蓄能设备检修策略生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预先训练的设备状态分析模型包括多个子设备状态分析模型；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述抽水蓄能设备的当前设备数据进行特征提取处理，得到目标特征向量，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前设备状态和所述抽水蓄能设备的历史检修数据，对所述初始检修项目清单进行更新，得到候选检修项目清单，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预先训练的设备故障预测模型包括第一设备故障预测模型和第二设备故障预测模型；
6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述故障信息，对所述候选检修项目清单进行再次更新，得到目标检修项目清单，包括：
7.一种抽水蓄能设备检修策略生成装置，其特征在于，所述装置包括：
8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种抽水蓄能设备检修策略生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预先训练的设备状态分析模型包括多个子设备状态分析模型；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述抽水蓄能设备的当前设备数据进行特征提取处理，得到目标特征向量，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前设备状态和所述抽水蓄能设备的历史检修数据，对所述初始检修项目清单进行更新，得到候选检修项目清单，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预先训练的设备故障预测模型包括第一设备故障预测模型和第二设备故障预测模型；
6.根据权利要求1至...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭小涛，李建辉，李崇威，刘轩，李晓亮，吴昊，李青，雷俊雄，王鹏，金日鹏，郑清，王彬，王卓艺，熊江翱，邹佳衡，
申请(专利权)人：南方电网调峰调频发电有限公司检修试验分公司，
类型：发明
国别省市：
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