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震后电力设备应急抢修的智能调度系统及方法
摘要文本
本申请公开了一种震后电力设备应急抢修的智能调度系统及方法,其通过无人机采集多个受损电力设备的受损图像,同时构造多个受损电力设备与抢修团队之间的空间距离度矩阵,并在后端引入图像处理以及数据分析算法来进行所述多个受损电力设备的受损图像以及所述空间距离度矩阵的分析,以此来确定受损电力设备的抢修优先级,并进行相应的抢修团队调度。这样,能够根据受损电力设备的损坏程度和抢修团队的距离,自动确定抢修优先级和调度策略,从而提高抢修效率和效果,减少电力恢复的时间。。关注公众号马克数据网
申请人信息
- 申请人:国网四川省电力公司电力科学研究院; 电子科技大学
- 申请人地址:610041 四川省成都市高新区锦晖西二街16号
- 发明人: 国网四川省电力公司电力科学研究院; 电子科技大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 震后电力设备应急抢修的智能调度系统及方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410024564.2 |
| 申请日 | 2024/1/8 |
| 公告号 | CN117522091A |
| 公开日 | 2024/2/6 |
| IPC主分类号 | G06Q10/0631 |
| 权利人 | 国网四川省电力公司电力科学研究院; 电子科技大学 |
| 发明人 | 薛志航; 左琳; 邓创; 邹源甦; 刘凤莲; 张宗喜 |
| 地址 | 四川省成都市高新区锦晖西二街16号; 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号 |
专利主权项内容
1.一种震后电力设备应急抢修的智能调度系统,其特征在于,包括:设备受损图像采集模块,用于获取由无人机采集的多个受损电力设备的受损图像;受损图像特征分析模块,用于通过基于深度神经网络模型的受损状态特征提取器分别对所述多个受损电力设备的受损图像进行特征提取以得到多个受损电力设备状态语义特征向量;空间距离度矩阵构造模块,用于构造所述多个受损电力设备与抢修团队之间的空间距离度矩阵;空间距离度矩阵概率化处理模块,用于将所述空间距离度矩阵通过Softmax激活函数以得到概率化空间距离度特征矩阵;受损电力设备状态语义特征映射融合模块,用于将所述多个受损电力设备状态语义特征向量分别与所述概率化空间距离度特征矩阵进行特征映射融合以得到多个距离融合受损电力设备状态语义特征;电力设备抢修策略制定模块,用于基于所述多个距离融合受损电力设备状态语义特征,确定受损电力设备的抢修优先级标签,并确定抢修团队调度策略。