基于检修要素感知的检修方案智能生成模型研究

作者：胡彬; 马越; **; 王浩宇

来源：水电站机电技术, 2022, 45(01): 116-118.

DOI：10.13599/j.cnki.11-5130.2022.01.032

• 智慧检修
• 检修方案
• 模糊识别
• 知识库

水电站检修是电力安全生产中不可或缺的一环,现有检修模式是提前确定检修项目以及工期,项目和工期编排,关系着检修质量、成本以及进度等多方面因素,其中检修方案的制定直接决定了检修工作的成效。本课题主要通过收集历年检修数据,建立检修知识库,通过检修需求画像、模糊聚类、寻优算法建立一套检修方案智能生成模型,可根据生产管理系统下达的消缺通知或检修通知,通过智能匹配知识库中关键字,对检修人员、工器具、消耗性材料、防范措施、工期、成本等检修要素寻优,生成检修方案,对完成的检修工作生成检修绩效指标进行后评价,可通过检修数据存储并输出最优流程,不断实现检修流程最优化迭代,有利于智慧检修知识库建立,体现智慧检修决策支持。