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基于人工智能技术的作业高发风险辨识和预警方法

发布时间: 2025-04-30

基本信息

合作方式： 技术咨询
成果类型： 发明专利
行业领域：
新一代信息技术产业,新能源产业,人工智能,智能电网产业
成果介绍
本成果提出了一种基于人工智能技术的作业高发风险辨识和预警方法，旨在提升电力系统作业过程中的风险识别与预警能力。该方法通过结合风险控制卡运行的历史数据和机器学习技术，优化风险预测模型的准确度，并形成闭环的风险管理过程。具体而言，该方法包括数据预处理、模型选择与训练、特征工程、模型评估与优化等关键步骤。通过监督学习和无监督学习技术，结合数据分析和数据挖掘，系统能够持续提升风险预测模型的准确度。此外，该方法还通过关键字信息检索风险信息库和历史作业违章信息，生成风险点预警和风险防控措施信息，并推送至移动端，实现风险的实时监控与管理。该方法不仅增强了对作业过程中风险的辨别能力，还显著提升了风险预警的准确率，为电力系统的安全稳定运行提供了有力支持。
成果亮点
本成果的核心亮点在于其创新性的风险辨识与预警机制。首先，通过结合风险控制卡的历史数据和机器学习技术，系统能够精准提升风险预测模型的准确度。该方法采用逻辑回归、决策树、神经网络和深度学习等多种算法，通过交叉验证、网格搜索和随机搜索等技术优化模型参数，确保模型的高效性和准确性。其次，该方法通过特征工程，从多维度数据中提取有用特征，进一步提升模型的理解和预测能力。此外，通过监督学习和无监督学习技术，系统能够持续优化风险预测模型，形成闭环的风险管理过程。最终，该方法通过关键字信息检索风险信息库和历史作业违章信息，生成风险点预警和风险防控措施信息，并推送至移动端，实现风险的实时监控与管理。通过这些创新技术，该方法不仅增强了对作业过程中风险的辨别能力，还显著提升了风险预警的准确率，为电力系统的安全稳定运行提供了有力支持。
团队介绍
本成果的研发团队在电力系统、数据融合、智能运维等领域拥有深厚的专业背景和丰富的实践经验。团队成员紧密合作，充分发挥各自在人工智能、机器学习、数据分析等领域的专业优势，攻克了多资源数据融合和智能检修中的多项技术难题。该团队不仅具备强大的技术研发能力，还具备将前沿技术与电力系统实际需求相结合的能力，为推动电力系统智能化运维的发展做出了重要贡献。
成果资料