[发明专利]一种AI智能电力高压一二次设备运维检修诊断综合管理系统

说明书

本发明涉及电力高压一二次设备运维检修技术领域，具体涉及一种AI智能电力高压一二次设备运维检修诊断综合管理系统，它包括操作人员终端、AI云端服务器、管理人员终端；所述操作人员终端通过4G/5G网络与AI云端服务器实现输入输出；操作人员终端现场通过试验设备获取高压电力一二次设备的预防试验测试参数，采集上传至AI云端服务器，实现现场预防试验测试数据记录集中采集上传，用于高压电力一二次设备健康状态分析；它具有能够提高生产绩效，同时为操作人员提供标准的电力一二次设备测试结果诊断决策和电力一二次设备测试数据的隐患预警同时生成测试报告等优点。

技术领域

本发明涉及电力高压一二次设备运维技术领域，具体涉及一种AI智能电力高压一二次设备运维检修诊断综合管理系统。

背景技术

电力高压一二次设备状态参数及运行健康状况，一直沿用传统方式试验设备仪器仪表来现场检测试验之后对照“中华人民共和国电力行业标准--《电力设备预防性试验规程》”来分析判断设备当前运行状况并出具相应的试验报告给出试验结论。但是上述的检测方法在使用时，存在如下问题：

一是，每次测试报告都需要进行资料存档，多次试验数据对比不方便且繁琐。二是，对试验数据参数变化趋势不能直观体现，不能高效、快捷的沉积延用和通过数据对比提前发现电气设备功能故障、老化隐患等问题并做出提前预警和给出诊断解决方案、不能系统性标准可视化的综合管理电力设备的预防性预试周期工作任务，同时新手技术人员对测试参数不能快速的做出判断。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的缺陷和不足，提供一种AI智能电力高压一二次设备运维检修诊断综合管理系统。

本发明所述的一种AI智能电力高压一二次设备运维检修诊断综合管理系统，包括

操作人员终端、AI云端服务器、管理人员终端；

所述操作人员终端通过4G/5G网络与AI云端服务器实现输入输出；操作人员终端现场通过试验设备获取高压电力一二次设备的预防测试参数，采集上传至AI云端服务器，实现现场预防试验测试数据记录集中采集上传，用于高压电力一二次设备健康状态分析；

所述AI云端服务器由录入模块、存储模块、计算分析模块、模拟模块、诊断模块、输入模块和输出模块组成；

其中：将操作人员终端上传的现场预防试验测试数据记录、运行工况、温度、天气、运行时间，形成标准数据，利用存储模块实现存储，通过输入模块作为模型输入实现建模，利用计算分析模块、模拟模块、诊断模块，将下一时刻的运行状态作为输出，模型选用LSTM网络，损失函数使用交叉熵，构建基准诊断预测模型；

所述管理人员终端通过通过4G/5G网络与AI云端服务器实现输入输出；管理人员终端向AI云端服务器输入工作任务、考试、新技术学习、视频会议指令下发到操作人员终端；同时，AI云端服务器向管理人员终端输入操作人员预防试验测试数据，生成全区域面到点的监控数据曲线。

进一步地，所述基准诊断预测模型通过录入模块，将历史专家诊断数据、行业案例数据存储于存储模块中，构建数据集完成训练。

进一步地，所述基准诊断预测模型在隐藏层与输出层之间使用dropout，降低过拟合。

进一步地，所述基准诊断预测模型中构建基准诊断预测模型训练集；对电力设备预防性试验规程、历史专家诊断数据、行业案例数据进行去重、去噪处理，整理出800W条数据，按7:2:1的比例划分为训练集、验证集、测试集。

进一步地，基于基准诊断预测模型训练集，使用随机梯度下降对基准诊断预测模型完成训练，并完成模型部署，模型部署于边缘计算设备上，和部署在云服务器上。