技术领域
[0001] 本发明属于配电网检修技术领域，具体涉及一种配网检修申请智能填报系统。
相关背景技术
[0002] 在电力配网检修工作中，检修申请的填报是一项关键且繁琐的任务，传统的检修申请填报方式往往依赖于人工判断和经验积累，不仅效率低下，而且容易因人为因素导致错误和遗漏。随着电力网络规模的日益扩大和复杂度的增加，传统的填报方式已经难以满足现代电力检修管理的需求；首先，不同类型的检修工作对填报内容的要求各不相同，缺乏标准化的填报模板导致填报人员需要花费大量时间理解和整理相关信息，降低了工作效率；同时，由于填报人员专业技能水平的差异，填报内容的准确性和规范性也难以保证；其次，在生成停电检修信息安全措施的规范描述时，传统方式往往依赖于人工编写，这不仅增加了工作负担，而且容易因人为疏忽导致安全措施描述不完整或存在漏洞，给检修工作带来安全隐患；了解决上述问题，提高配网检修申请填报的效率和准确性，研发一种配网检修申请智能填报辅助工具显得尤为重要。
具体实施方式
[0065] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。
[0066] 如图1‑3所示，一种配网检修申请智能填报系统，包括：自动识别检修申请单填写要求算法模型、单据归类自动匹配模板和模板自动匹配填充模块，所述自动识别检修申请单填写要求算法模型包括：数据收集与整理和图像识别处理，所述数据收集为收集大量的检修单填写格式数据、实时监测数据和历史检修申请单数据，对其进行分类和归集，所述图像识别处理包括:文档数字化、图像预处理、特征提取、模式匹配、数据预处理和扩充训练数据集，所述数据预处理包括：文本预处理和分词处理，所述分词处理包括：计算词频、计算逆文档频率和提取关键词并进行分类；
[0067] 所述单据归类自动匹配模板包括：模板设计和匹配流程，所述模板设计包括：模板设计与分类、模板匹配过程、模板优化和模板内容，所述模板设计与分类包括：分析需求、设计模板和分类存储，所述模板匹配过程包括：文本预处理、模板特征提取、模板选择，所述模板选择通过关键词自动匹配模板或分类器实现，所述关键词自动匹配模板包括：AC自动机、Trie树和KMP算法，所述匹配流程包括：文本预处理、关键特征提取和模板匹配，所述模板匹配具体为将提取出的特征与模板库中的模板进行比对，寻找最匹配的模板，所述模板匹配的匹配算法为相似度计算或正则表达式匹配；
[0068] 所述模板自动匹配填充模块包括：模板自动匹配与填写方法和审核与修正方法，所述模板自动匹配与填写方法包括：模板定义与标准化、自动匹配算法、智能填充和逻辑校验，所述自动匹配算法为逻辑回归模型，所述逻辑回归模型的表达式为：
[0069] Y＝σ(Wx+b)，
[0070]
[0071] z＝WX+b，
[0072]
[0073] 其中，Y表示模型的输出概率，σ表示Sigmoid函数，W表示权重向量，X表示输入特征向量，b表示偏置项， 表示分类标签，如果Y>0.5，模型预测样本属于类别1，如果Y≤0.5，模型预测样本属于类别0；
[0074] 所述智能填充为利用循环神经网络模型从数据源中自动提取相关信息并填充到检修单的对应字段中，所述循环神经网络模型的表达式为：
[0075] ht＝f(Wxh·Xt+Whh·ht‑1+b)，
[0076] 其中，ht表示当前时刻t的隐藏状态，f表示非线性激活函数，Wxh表示输入到隐藏状态的权重，Xt表示当前时刻t的输入特征，Whh表示隐藏状态到隐藏状态的权重，ht‑1表示前一时刻t‑1的隐藏状态，b表示偏置项；
[0077] 所述模板内容具体为：将所有设计好的模板存储在一个模板库中，模板库是一个数据库、文件系统或云存储服务，每个模板包含该类别申请单中常见的字段和格式，包括：设备名称、故障描述、检修时间、申请单位、审批流程；
[0078] 所述审核与修正方法包括：人工审核、智能修正建议、反馈与迭代和流程优化，所述智能修正建议具体为基于历史数据、用户反馈或机器学习模型，对自动填写过程中存在的错误或遗漏提供修正建议，所述流程优化为引入自动化测试或持续集成定期对自动化处理流程进行评估和优化。
[0079] 优选的，所述文档数字化为通过光学字符识别将图像快速转换为电子文档，所述图像预处理具体为对输入的图像进行去噪、二值化和倾斜校正操作，所述特征提取为通过边缘检测和形态学处理提取图像中的文字特征，所述文字特征包括笔画粗细和弯曲程度，所述模式匹配为通过Tesseract‑OCR模型将提取出的文字特征与数据库中的字符进行比对，所述数据预处理为通过锐化和对比度拉伸进一步优化图像质量，所述扩充训练数据集为：针对配网检修技术领域领域和中文以及英文扩充训练数据集，所述扩充训练数据集的方法包括：数据收集、数据增强、迁移学习以及预训练模型。
[0080] 优选的，所述文本预处理具体为：对配网检修申请单中的文字描述进行预处理，包括去除标点符号、空格、换行符，以及进行文本编码的统一处理，所述分词处理为使用jieba分词算法并选择精确模式对预处理后的文本进行分词，所述计算词频的表达式为：
[0081]
[0082] 其中，TF(t，d)表示词t在文档d中的词频，ft，d表示词t在文档d中出现的次数，∑kfk，d表示文档d中所有词出现的总次数；
[0083] 所述计算逆文档频率的表达式为：
[0084]
[0085] 其中，IDF(t)表示词t的逆文档频率，N表示总文档数，|{d∈D：t∈d}|表示词t的申请单数；
[0086] 所述提取关键词并进行分类具体为：据每个词语的TF‑IDF值进行排序，选择值最高的几个词语作为该申请单的关键词，将提取出的关键信息以结构化的形式输出，供后续处理使用。
[0087] 优选的，所述分析需求为：分析配网检修申请单的各种类型、常见字段、格式规范，确定模板设计的具体需求，所述设计模板为：根据需求分析结果，设计多个模板，每个模板对应一类特定的申请单，模板包含该类别申请单中必须填写的字段，并设定好字段的排列顺序和格式，所述分类存储为：将设计好的模板按照设备类型、检修性质和申请单位维度进行分类，并存储在模板库中，模板库是数据库、文件系统或云存储服务，所述模板特征提取为：从预处理后的文本中提取关键特征，包括：关键词、关键短语、特定格式的日期和时间，所述AC自动机包括以下步骤：构造前缀树、添加失配指针和模式匹配，所述Trie树包括以下操作步骤：插入、删除和查询，查询操作的时间复杂度与目标字符串的长度成正比，所述KMP算法包括以下步骤：构建前缀表、初始化、匹配过程和滑动位置的决定，所述构建前缀表具体为：前缀表的第i个元素表示模式串前i+1个字符组成的子串的最长公共前后缀长度，所述初始化具体为：在开始匹配之前，初始化两个指针i和j，分别指向文本串和模式串的起始位置，同时，创建一个前缀表存储模式串的最长公共前后缀信息，所述匹配过程具体为:从文本串的开头开始，逐字符比较文本串和模式串,当字符不匹配时，根据前缀表决定模式串的滑动位置,所述滑动位置的决定具体为：假设模式串为"ABCABD"，文本串为"AAACAABDA"，在匹配过程中，当文本串的第5个字符'C'与模式串的第3个字符'C'不匹配时，根据前缀表，模式串将向前滑动2位，使得模式串的第1个字符与文本串的第5个字符对齐。
[0088] 优选的，所述模板匹配为通过支持向量机进行模板自动分类，所述模板匹配的具体步骤为：
[0089] (1)、数据准备：首先，准备用于训练和测试的数据集，数据集包含已标记的样本，每个样本都有一组特征和对应的类别标签；然后，使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集，按70％训练集和30％测试集的比例进行划分；
[0090] (2)、特征提取与选择：从原始数据中提取出适当的特征作为输入，对数据进行特征缩放、标准化或归一化操作，使用StandardScaler进行特征缩放；
[0091] (3)数据预处理：使用滤波去噪或平滑去噪对数据进行去噪处理，填补或删除缺失值；
[0092] (4)、模型建立与训练：根据问题需求，选择线性核函数或多项式核函数或高斯径向基函数核以及与问题需求对应的参数配置建立支持向量机分类模型，将准备好的训练数据输入到libsvm库中，根据选择的核函数和参数进行模型训练；
[0093] (5)、模型评估：使用测试数据集对训练好的模型进行评估，计算分类准确率、精确率、召回率、F1值，绘制混淆矩阵，分析模型在不同类别上的表现；
[0094] (6)、模型优化：根据评估结果，调整支持向量机模型的参数配置，包括核函数的参数、正则化参数,采用k折交叉验证，评估模型的稳定性和泛化能力；
[0095] (7)、预测分类：将新的未知样本的特征输入到模型中，根据模型的判定边界将其分为不同的类别。
[0096] 更优选的，所述使用StandardScaler进行特征缩放的步骤为：
[0097] (1)、导入库：导入Scikit‑learn中的StandardScaler；
[0098] (2)、准备特征数据集；
[0099] (3)、实例化StandardScaler：创建StandardScaler对象；
[0100] (4)、拟合和转换数据：使用fit_transform方法对训练数据进行拟合、转换和标准化特征，对于测试集使用transform方法进行转换；
[0101] (5)、查看缩放后数据：输出缩放后的数据，验证特征是否已标准化；
[0102] 所述标准化特征的表达式为：
[0103]
[0104] 其中，μ表示均值，σ表示标准差，x′i表示标准化后的第i个样本的特征值，xi表示第i个样本的特征值，N表示数据集中的样本总数。
[0105] 更优选的，述k折交叉验证评估模型的稳定性和泛化能力的步骤为：
[0106] (1)、分割数据集：
[0107]
[0108] 其中，D表示整个数据集，Si表示第i个子集或折， 表示所有子集的并集，Sj表示第j个子集或折，k表示子集或折的数量；
[0109] (2)、第i次训练和测试：训练集：Ti＝D\Si，测试集：Si；
[0110] (3)、模型评估：第i次中，训练模型并计算性能指标Ei，所述性能指标Ei的表达式为：
[0111] Ei＝Performance(M，Si)，
[0112] 其中，M表示训练模型，Si表示第i个子集或折；
[0113] (4)、计算平均性能：
[0114]
[0115] 其中，k表示子集或折的数量，Ei表示性能指标，Emean表示模型在数据集上的稳定性和泛化能力。
[0116] 优选的，所述模板定义与标准化为：定义检修单模板的结构和必要字段，包括：设备名称、故障描述、维修步骤，收集并整理用于填写检修单的数据源，包括：设备信息库、历史故障记录、备件库存，对数据源进行清洗和格式化；所述逻辑校验包括设置自动化校验规则和利用机器学习模型识别潜在的错误或异常。
[0117] 优选的，所述自动化校验规则包括：必填字段检查、数据类型和格式校验、逻辑关系校验、范围校验、唯一性检查；所述机器学习模型为文本分析模型：NLP模型。
[0118] 实际部署与使用：
[0119] 一、系统架构与部署：
[0120] 系统架构：
[0121] 采用客户端‑服务器(C/S)或浏览器‑服务器(B/S)架构，根据实际需求选择，系统包括用户界面层、业务逻辑层、数据处理层和数据存储层。
[0122] 用户界面层提供图形化界面，供填报人员输入检修申请信息；业务逻辑层包含核心的智能算法和逻辑处理模块；数据处理层执行具体的数据处理任务；数据存储层存储系统所需的数据。
[0123] 系统部署：
[0124] 部署在电力企业的内部网络中，确保数据的安全性和访问的便捷性；
[0125] 系统服务器配置高性能硬件和稳定的操作系统，以支持大量数据的处理和并发访问。
[0126] 二、模板制定与管理：
[0127] 模板制定：
[0128] 根据配网检修的不同类型和场景，由系统管理员或专业技术人员制定标准化的检修申请填报模板。
[0129] 模板包含必要的字段、格式要求以及预设的选项和默认值，确保填报内容的规范性和一致性。
[0130] 模板管理：
[0131] 提供模板的增、删、改、查功能，允许系统管理员根据实际需求调整模板内容；模板库支持动态更新，确保模板的时效性和准确性。
[0132] 三、智能填报流程：
[0133] 用户登录与选择模板：
[0134] 填报人员通过用户名和密码登录系统；
[0135] 在系统主界面选择相应的检修类型，系统自动加载对应的填报模板。
[0136] 输入停电设备信息：
[0137] 填报人员在模板中填写停电设备的基本信息，如设备名称、编号、位置等；
[0138] 系统采用智能识别技术，自动从数据库中检索并匹配该设备的详细信息。
[0139] 智能生成安全措施：
[0140] 系统根据用户输入的一次设备类型，智能识别并关联所有相关的一次设备和二次设备；从安全措施模板库中智能匹配相应的模板，并利用智能填充技术将关键信息自动填充到模板中，生成完整的安全措施描述。
[0141] 数据验证与提交：
[0142] 系统对填报的数据进行严格的验证和校验，确保数据的完整性和一致性；
[0143] 对于发现的错误或异常情况，系统提供智能的错误提示和建议，帮助用户快速修正；
[0144] 填报人员确认无误后提交检修申请。
[0145] 四、后续处理与反馈：
[0146] 审批流程：
[0147] 检修申请提交后，进入审批流程。审批人员通过系统对申请进行审查，并给出审批意见；
[0148] 审批流程支持多级审批和流程自定义，确保审批的严谨性和灵活性。
[0149] 反馈与优化：
[0150] 系统收集用户反馈和使用数据，对填报模板和智能算法进行持续优化和改进；
[0151] 定期对系统进行维护和升级，确保系统的稳定性和安全性。
[0152] 以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
