CN117035561A - 基于人工智能的电力工程质量监督管理方法及系统 - Google Patents
基于人工智能的电力工程质量监督管理方法及系统 Download PDFInfo
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Abstract
本申请公开了基于人工智能的电力工程质量监督管理方法及系统，涉及电力工程质量监督技术领域，尤其是涉及基于人工智能的电力工程质量监督管理方法及系统，其包括建立数据库；监督管理方向所述数据库发送前提条件申请请求数据；所述数据库获取电力工程建设数据；获取监督检查依据数据并提取关键点数据，生成评价指标，进行权重配比；对所述工程质量数据进行分类，获取评价指数，获取权重指数；获取所述监督管理方的初始检查报告生成初始报告指数；将所述工程质量数据的评价指数、权重指数以及初始报告指数输入并生成电力工程质量评分以及电力工程质量报告。本申请具有提高部门之间数据衔接的流畅度，提高监督管理人员的工作效率的效果。
Description
技术领域
本申请涉及电力工程质量监督技术领域，尤其是涉及基于人工智能的电力工程质量监督管理方法及系统。
背景技术
中国发展基础建设已经多年，其中电力工程的建设占据着相当重要的一部分，电力工程涉及民生、经济、安全等重要领域，因此电力工程需要具备安全、适用和稳定等特点，随着电力工程的不断推进，电力工程的质量监督显得愈发重要，对于监督管理部门的工作人员提出了较高的要求。
目前，发电项目收到各方的重视，其工程质量监督管理也是重中之重，但是在对电力工程的建设进行监督管理的过程中，监督管理部门与工程建设部门的数据衔接不流畅、信息不同享，在质量检查时，还存在检查效率低，数据整理繁琐等问题，从而导致电力工程质量监督工作不能高效完成。
因此，在电力工程质量监督管理工作中，如何提高部门之间数据衔接的流畅度，提高监督管理人员的工作效率成为亟待解决的问题。
发明内容
为了提高电力工程质量监督管理工作中，部门之间数据衔接的流畅度，提高监督管理人员的工作效率，本申请提供基于人工智能的电力工程质量监督管理方法及系统。
第一方面，本申请提供了基于人工智能的电力工程质量监督管理方法，采用如下技术方案：
建立数据库，建设方将电力工程建设过程中产生的电力工程建设数据存放至所述数据库中；
获取所述建设方的质量监督检查申请数据，监督管理方接收到所述质量监督检查申请数据后向所述数据库发送前提条件申请请求数据；
所述数据库通过所述申请请求数据后获取所述数据库中的电力工程建设数据；
获取监督检查的标准前提条件数据并与所述电力工程建设数据进行筛选，将所述筛选后的所述电力工程建设数据进行关键词提取；
基于所获取的关键词生成前提条件数据，并与所述标准前提条件数据进行对比，判断是否符合，若符合，则所述监督管理方对所述电力工程进行质量监督检查，并获取所述电力工程的工程质量数据；
获取监督检查依据数据并提取关键点数据，基于所述关键点数据生成评价指标，并对所述评价指标进行权重配比；
对所述工程质量数据进行分类，并根据所述评价指标获取分类后的所述工程质量数据的评价指数，根据所述评价指标的权重，获取分类后的所述工程质量数据的权重指数；
获取所述监督管理方的初始检查报告，对所述初始检查报告进行关键词提取，基于提取的关键词生成初始报告指数；
建立电力工程质量报告模型，将所述工程质量数据的评价指数、权重指数以及所述初始检查报告的初始报告指数输入至电力工程质量报告模型并生成电力工程质量评分以及电力工程质量报告。
通过采用上述技术方案，使用数据库记录建设方在建设过程中产生的电力工程建设数据，当需要进行监督检查时，监督管理放在数据库中提取数据并进行筛选整理，与前提条件数据进行对比分析电力工程是否符合监督检查的条件，对监督检查依据数据进行关键点数据的提取，并生成评价指标以及评价指标的权重，对获取的工程质量数据进行分类以及细化，获取每个数据所属的领域，并根据评价指标和评价指标的权重判断工程质量数据的评价指数以及权重指数，同时在获取工程质量数据之后生成初始检查报告，并提取初始检查报告中的关键词，并基于关键词生成初始报告指数，利用建立的电力工程质量报告模型对评价指数、权重指数和初始报告指数进行分析，获取电力工程质量评分以及电力工程质量报告，提高了部门之间数据的衔接的流畅度以及监督管理人员的工作效率。
优选的，所述获取监督检查的标准前提条件数据并与所述电力工程建设数据进行筛选，将所述筛选后的所述电力工程建设数据进行关键词提取的步骤，包括：
获取监督检查的标准前提条件数据，并基于所述标准前提条件数据生成数据检查过滤器；
基于所述数据检查过滤器，对所述电力工程建设数据进行过滤，并将过滤后的数据作为候选关键词；
对所述候选关键词进行相似度对比，并根据相似度对比结果进行分类，将相似度大的所述候选关键词存放在同一个集合中；
对所述集合中的所述候选关键词与所述电力工程进行契合度对比，并根据契合度对比结果选择契合度最大的所述候选关键词作为该集合的关键词。
通过采用上述技术方案，根据监督检查的标准前提条件数据生成数据检查过滤器，对数据库中的数据进行过滤，并将其作为候选关键词，首先对全部的候选关键词进行内部的相似度检查，将相似度较高的候选关键词放在同一个集合中，再将每个集合中的关键词与电力工程进行契合度的对比，判断关键词与电力工程的契合度，去除契合度不高的候选关键词，并挑选其中每个集合中契合度最高的候选关键词作为该集合的关键词，提高了关键词选取过程中的精确度。
优选的，所述对所述集合中的所述候选关键词与所述电力工程进行契合度对比，并根据契合度对比结果选择契合度最大的所述候选关键词作为该集合的关键词的步骤之后，包括：
获取所述关键词在所述电力工程建设数据中的所处位置；对所述关键词所处位置的附近区域进行检索，获取所述关键词所处位置附近的数字信息；
判断所述数字信息与所述关键词的相关度，根据相关度判断结果选择相关度最高的所述数字信息与所述关键词挂钩。
通过采用上述技术方案，对关键词进行定位，确定关键词在电力工程建设数据中的位置，并根据该位置扩大检索范围，搜索数字信息，并判断搜索到的数字信息与关键词的相关度，若相关度高，则将该数字信息与关键词挂钩，提高了关键词与数据之间的关联，提高了关键词的可信度。
优选的，所述获取监督检查依据数据并提取关键点数据，基于所述关键点数据生成评价指标，并对所述评价指标进行权重配比的步骤，包括：
获取监督检查依据数据的关键点数据以及所述电力工程建设所涉及的领域；
根据所述领域的不同对所述关键点数据进行分类；
对分类后的所述关键点数据进行目标值提取，确定每一所述领域的目标值，并对每一所述领域以及所述领域的所述目标值进行细化，获取细化后的细分领域以及细分目标值；
基于所述细分目标值生成该细分领域的评价指标；
获取所述细分领域包含的数据在所述监督检查依据数据中的数据占比以及所述细分领域的工程画像；
基于所述数据占比与所述工程画像获取所述细分领域在所述监督检查依据数据中的权重，并将所述权重赋予所述评价指标。
通过采用上述技术方案，根据电力工程所涉及的领域对关键点数据进行分类，并获取其目标值，将电力工程所涉及的领域和目标值进行细化，根据细化后的目标值生成相对应的细分领域的评价指标，进一步的，利用细分工程的工程画像，判断该细分领域在监督检查依据数据中的权重，提高了评价指标及其权重的准确性。
优选的，所述基于所述数据占比与所述工程画像获取所述细分领域在所述监督检查依据数据中的权重，并将所述权重赋予所述评价指标的步骤，包括：
所述工程画像包括施工难度、施工时长、施工材料、施工性质、施工地点和施工目标；
基于所述工程画像判断所述细分领域在整体的电力工程中的领域定位；
基于所述数据占比和所述领域定位，获取所述细分领域在所述监督检查依据数据中的权重。
通过采用上述技术方案，对工程画像进行解释，并根据解释的内容判断该工程画像的所处的细分领域的定位，根据不同细分领域在电力工程建设过程当中所占的重要程度的不同确定该细分领域在监督检查依据数据中的权重，提高了对权重判断的精确性，降低了监督检查人员在判断的过程中的困难程度。
优选的，所述对所述工程质量数据进行分类，并根据所述评价指标获取分类后的所述工程质量数据的评价指数，根据所述评价指标的权重，获取分类后的所述工程质量数据的权重指数的步骤，包括：
对所述工程质量数据进行细分，获取细分工程质量数据；
基于所述细分工程质量数据，判断其完整性以及所属的细分领域；
若所述细分工程质量数据不完整，则对该不完整的细分工程质量数据进行空白值填补；
基于所述细分工程质量数据所属的所述细分领域，查询所述细分领域中的所述评价指标，并与具有完整性的和/或经过空白值填补的所述细分工程质量数据进行对比，获取所述细分工程质量数据的评价指数，进一步的，获取所述工程质量数据的评价指数；
获取所述细分领域中的所述细分工程质量数据在所述工程质量数据中的占比，基于所述细分领域的所述评价指标的权重，通过比对所述占比与所述权重，获取所述细分工程质量数据的权重指数，进一步的，获取所述工程质量数据的权重指数。
通过采用上述技术方案，对工程质量数据进行细分，判断其所属的细分领域及其完整性，当该细分工程质量数据不完整时，采用空白值填补的方式将其补充完整，并与该细分领域中的评价指标进行对比，获取工程质量数据的评价指数，将细分工程质量数据与整体的工程质量数据进行对比，确定细分工程质量数据的占比，并结合评价指标的权重，判断工程质量数据的权重指数，提高了在数据处理过程中，对工程质量数据评价的全面性。
优选的，所述若所述细分工程质量数据不完整，则对该不完整的细分工程质量数据进行空白值填补的步骤，包括：
确定所述不完整的细分工程质量数据所处的细分领域；
基于所述细分领域和所述监督检查依据数据，获取所述监督检查依据数据中所述细分领域的完整的细分工程质量数据；
将所述完整细分工程质量数据与所述不完整的细分工程质量数据进行对比，获取所述不完整的细分工程质量数据所缺失的填补数据；
基于所述填补数据，生成空白值，并对所述不完整的细分工程质量数据进行空白值填补。
通过采用上述技术方案，根据不完整的细分工程质量数据所述的细分领域和监督检查依据数据，判断该细分领域中的完整的细分工程质量数据，将不完整的细分工程质量数据与完整的细分工程质量数据进行对比，确定不完整的细分工程质量数据所缺少的数据的内容，并生成空白值，对不完整的细分工程质量数据进行补全，利用补全的细分工程质量数据与评分标准进行对比，提高了判断对比的效率。
优选的，所述建立电力工程质量报告模型，将所述工程质量数据的评价指数、权重指数以及所述初始检查报告的初始报告指数输入至电力工程质量报告模型并生成电力工程质量评分以及电力工程质量报告的步骤，包括：
建立电力工程质量报告模型；
基于所述电力工程建设所涉及的领域，获取该领域内的所述工程质量数据的所述评价指数、所述权重指数，以及所述初始检查报告的所述初始报告指数；
在所述电力工程质量报告模型中，所述评价指数与所述权重指数成正相关，并获取正相关值，所述正相关值与所述初始报告指数成反相关，并获取电力工程质量评分；
在所述电力工程质量报告模型中，获取所述初始检查报告的初始改进建议数据，并确认所述初始改进建议数据所属的领域，并基于该领域的所述工程质量数据与所述初始改进建议数据进行对比分析，获取改进建议数据；
基于所述电力工程质量评分以及所述改进建议数据生成电力工程质量报告。
通过采用上述技术方案，利用建立的电力工程质量报告模型对评价指数、权重指数和报告指数进行统筹计算，获取电力工程质量的评分，其中评价指数与权重指数成正相关，而报告指数与评价指数以及权重指数成反相关，同时对初始报告中的初始改进建议数据进行分析，并比对改进建议数据所涉及的领域中的实际工程质量数据，获取改进建议数据，提高了电力工程质量监督管理评分和报告的获取的简便性。
优选的，所述基于所述电力工程质量评分以及所述改进建议数据生成电力工程质量报告的步骤之前，还包括：
基于所述细分工程质量数据，进行关键词提取，并生成细分工程质量数据词条；
基于该所述细分工程质量数据所处的所述细分领域的评价指标，判断该所述细分工程质量数据是否合格；
若不合格，则对所述细分工程之后数据词条添加改进建议。
通过采用上述技术方案，对细分工程质量数据进行关键词提取并生成细分工程质量数据词条，当判断该细分工程质量数据不合格后，则向该细分工程质量数据词条后添加改进建议，提高了对不合格细分工程质量数据提出改进建议的针对性。
第二方面，本申请提供了基于人工智能的电力工程质量监督管理系统，采用如下技术方案：
建设方：用于承担建设，并录入电力工程建设数据；
数据库：配置为与所述建设方数据连接，用于存放电力工程建设数据；
前提条件数据判断模块：配置为与所述数据库数据连接，用于提取前提条件数据并进行比对判断；
监督管理方：配置为与所述建设方、所述数据库、所述前提条件数据判断模块数据连接，用于接收质量监督检查申请，并对电力工程进行质量检测；
数据分析模块：配置为与所述监督管理方数据连接，用于接收所述监督管理方检查的数据并进行分析判断；
初始检测报告分析模块：配置为与所述监督管理方数据连接，用于接收所述监督管理方的数据并生成初始检测报告；
数据评价模块：配置为与所述数据分析模块和所述初始检测报告模块数据连接，用于接收所述数据分析模块和所述初始检测报告模块的数据，并进行分析计算，获取电力工程质量评分以及电力工程质量报告。
通过采用上述技术方案，对电力工程建设过程中产生的电力工程建设数据进行记录，并通过数据库与监督管理方进行共享，同时监督管理方通过数据库中的数据判断电力工程是否具有监督管理的前提条件，并在监督管理的过程的同时对采集到的工程质量数据进行分析，获取电力工程质量评分和电力工程质量报告，提高了建设方与监督管理方的数据的互通性和监督管理人员的工作效率。
综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：
1.使用数据库记录建设方在建设过程中产生的电力工程建设数据，当需要进行监督检查时，监督管理放在数据库中提取数据并进行筛选整理，与前提条件数据进行对比分析电力工程是否符合监督检查的条件，对监督检查依据数据进行关键点数据的提取，并生成评价指标以及评价指标的权重，对获取的工程质量数据进行分类以及细化，获取每个数据所属的领域，并根据评价指标和评价指标的权重判断工程质量数据的评价指数以及权重指数，同时在获取工程质量数据之后生成初始检查报告，并提取初始检查报告中的关键词，并基于关键词生成初始报告指数，利用建立的电力工程质量报告模型对评价指数、权重指数和初始报告指数进行分析，获取电力工程质量评分以及电力工程质量报告，提高了部门之间数据的衔接的流畅度以及监督管理人员的工作效率。
2.对工程质量数据进行细分，判断其所属的细分领域及其完整性，当该细分工程质量数据不完整时，采用空白值填补的方式将其补充完整，并与该细分领域中的评价指标进行对比，获取工程质量数据的评价指数，将细分工程质量数据与整体的工程质量数据进行对比，确定细分工程质量数据的占比，并结合评价指标的权重，判断工程质量数据的权重指数，提高了在数据处理过程中，对工程质量数据评价的全面性。
3.对电力工程建设过程中产生的电力工程建设数据进行记录，并通过数据库与监督管理方进行共享，同时监督管理方通过数据库中的数据判断电力工程是否具有监督管理的前提条件，并在监督管理的过程的同时对采集到的工程质量数据进行分析，获取电力工程质量评分和电力工程质量报告，提高了建设方与监督管理方的数据的互通性和监督管理人员的工作效率。
附图说明
图1是本实施例基于人工智能的电力工程质量监督管理方法的流程示意图；
图2是本实施例基于人工智能的电力工程质量监督管理方法中S400的子步骤流程图；
图3是本实施例基于人工智能的电力工程质量监督管理方法中S404的子步骤流程图；
图4是本实施例基于人工智能的电力工程质量监督管理方法中S600的子步骤流程图；
图5是本实施例基于人工智能的电力工程质量监督管理方法中S606的子步骤流程图；
图6是本实施例基于人工智能的电力工程质量监督管理方法中S700的子步骤流程图；
图7是本实施例基于人工智能的电力工程质量监督管理方法中S703的子步骤流程图；
图8是本实施例基于人工智能的电力工程质量监督管理方法中S900的子步骤流程图；
图9是本实施例基于人工智能的电力工程质量监督管理方法中S905的子步骤流程图；
图10是本实施例基于人工智能的电力工程质量监督管理系统的模块框图。
附图标记说明：1、建设方；2、数据库；3、前提条件数据判断模块；4、监督管理方；5、数据分析模块；6、初始检测报告分析模块；7、数据评价模块。
具体实施方式
以下结合附图1-10对本申请作进一步详细说明。
本申请实施例公开了基于人工智能的电力工程质量监督管理方法及系统。
本实施例中，参照图1，基于人工智能的电力工程质量监督管理方法，包括以下步骤：
S100：建立数据库，建设方将电力工程建设过程中产生的电力工程建设数据存放至所述数据库中；
S200：获取所述建设方的质量监督检查申请数据，监督管理方接收到所述质量监督检查申请数据后向所述数据库发送前提条件申请请求数据；
S300：所述数据库通过所述申请请求数据后获取所述数据库中的电力工程建设数据；
S400：获取监督检查的标准前提条件数据并与所述电力工程建设数据进行筛选，将所述筛选后的所述电力工程建设数据进行关键词提取；
S500：基于所获取的关键词生成前提条件数据，并与所述标准前提条件数据进行对比，判断是否符合，若符合，则所述监督管理方对所述电力工程进行质量监督检查，并获取所述电力工程的工程质量数据；
S600：获取监督检查依据数据并提取关键点数据，基于所述关键点数据生成评价指标，并对所述评价指标进行权重配比；
S700：对所述工程质量数据进行分类，并根据所述评价指标获取分类后的所述工程质量数据的评价指数，根据所述评价指标的权重，获取分类后的所述工程质量数据的权重指数；
S800：获取所述监督管理方的初始检查报告，对所述初始检查报告进行关键词提取，基于提取的关键词生成初始报告指数；
S900：建立电力工程质量报告模型，将所述工程质量数据的评价指数、权重指数以及所述初始检查报告的初始报告指数输入至电力工程质量报告模型并生成电力工程质量评分以及电力工程质量报告。
应当指出的是，上述步骤仅是优选的实施顺序，在具体实施过程中，在不影响整体实施效果的前提下，部分步骤可以调换。
在本申请实施例所述的基于人工智能的电力工程质量监督管理方法，在S100将电力工程建设过程中产生的电力工程建设数据存放至所述数据库中，电力工程建设数据包括施工选址、建设项目、施工用料、人员信息等数据信息。
参照图2，步骤S400中，获取监督检查的标准前提条件数据并与所述电力工程建设数据进行筛选，将所述筛选后的所述电力工程建设数据进行关键词提取，包括以下子步骤：
S401：获取监督检查的标准前提条件数据，并基于所述标准前提条件数据生成数据检查过滤器；
S402：基于所述数据检查过滤器，对所述电力工程建设数据进行过滤，并将过滤后的数据作为候选关键词；
S403：对所述候选关键词进行相似度对比，并根据相似度对比结果进行分类，将相似度大的所述候选关键词存放在同一个集合中；
S404：对所述集合中的所述候选关键词与所述电力工程进行契合度对比，并根据契合度对比结果选择契合度最大的所述候选关键词作为该集合的关键词。
运用中，当需要对电力工程进行质量监督管理时，首先获取监督检查的标准前提条件数据，并根据该监督检查的标准前提条件数据生成数据检查过滤器，利用数据检查过滤器对数据库中的数据进行筛选过滤，将过滤后的数据作为候选关键词。显然，获取的候选关键词的数据相较监督检查的标准前提条件数据是明显偏多的，因此对候选关键词进行相似度的遍历对比，将相似度高的候选关键词存放入同一个集合当中，作为同类候选关键词，对同一个集合中的全部同类候选关键词与电力工程进行契合度对比，判断每个同类候选关键词与电力工程的契合度，并选择其中与电力工程契合度最高的关键词作为该集合的关键词。
例如，在同一集合当中，存在木材、电缆、钢筋作为该集合的候选关键词，则对木材、电缆和钢筋与电力工程进行契合度对比，判断电缆与电力工程的契合度最高，则电缆将作为该集合的关键词。
参照图3，步骤S404中，对所述集合中的所述候选关键词与所述电力工程进行契合度对比，并根据契合度对比结果选择契合度最大的所述候选关键词作为该集合的关键词之后，还包括以下子步骤：
S4041：获取所述关键词在所述电力工程建设数据中的所处位置；
S4042：对所述关键词所处位置的附近区域进行检索，获取所述关键词所处位置附近的数字信息；
S4043：判断所述数字信息与所述关键词的相关度，根据相关度判断结果选择相关度最高的所述数字信息与所述关键词挂钩。
运用中，当确定关键词之后，在电力工程建设数据中查询关键词的位置，并基于该关键词的位置扩大搜索范围，获取到该搜索范围内的数字信息，对获取到的数字信息进行排列，并逐一与关键词进行相关度的比对，保留其中相关度最高的一个数字信息，并将该数字信息与关键词挂钩。
例如，关键词为电缆，则在电力工程建设数据中查询该关键词出现的位置，并基于该位置扩大搜索范围，对数字信息进行查询获取，所获取到的数字信息包括13.5吨、26米、3:1、98件等，将这些数字信息与电缆进行相关度的逐一比对，在比对中发现“26米”与电缆的相关度最高，则将“26米”与关键词电缆进行挂钩。
参照图4，步骤S600中，获取监督检查依据数据并提取关键点数据，基于所述关键点数据生成评价指标，并对所述评价指标进行权重配比，包括以下子步骤：
S601：获取监督检查依据数据的关键点数据以及所述电力工程建设所涉及的领域；
S602：根据所述领域的不同对所述关键点数据进行分类；
S603：对分类后的所述关键点数据进行目标值提取，确定每一所述领域的目标值，并对每一所述领域以及所述领域的所述目标值进行细化，获取细化后的细分领域以及细分目标值；
S604：基于所述细分目标值生成该细分领域的评价指标；
S605：获取所述细分领域包含的数据在所述监督检查依据数据中的数据占比以及所述细分领域的工程画像；
S606：基于所述数据占比与所述工程画像获取所述细分领域在所述监督检查依据数据中的权重，并将所述权重赋予所述评价指标。
运用中，当需要生成评价指标及其权重时，首先获取监督检查依据数据的关键点数据以及电力工程建设过程中会涉及到的领域，根据领域的不同对关键点数据进行分类，并提取该关键点数据的目标值，确定每个领域的目标值，对领域和该领域的目标值进行细分，获取细分领域及其细分目标值，根据细分目标值确定该细分领域的评价指标。获取细分领域中包含的数据的数据量，并对比全部的监督检查依据数据，判断该细分领域在整体中的数据占比，同时获取该细分领域的工程画像，通过该工程画像，能够判断该细分领域的在整体电力工程中的重要程度，根据数据占比和工程画像获取该细分领域中的数据在监督检查依据数据中的权重，并将该权重赋予评价指标。
参照图5，步骤S606中，基于所述数据占比与所述工程画像获取所述细分领域在所述监督检查依据数据中的权重，并将所述权重赋予所述评价指标，包括以下子步骤：
S6061：所述工程画像包括施工难度、施工时长、施工材料、施工性质、施工地点和施工目标；
S6062：基于所述工程画像判断所述细分领域在整体的电力工程中的领域定位；
S6063：基于所述数据占比和所述领域定位，获取所述细分领域在所述监督检查依据数据中的权重。
运用中，电力工程建设过程中，根据不同的细分领域获取在该细分领域的工程建设中的施工难度、施工时长、施工材料、施工性质、施工地点和施工目标，例如，在电力工程建设过程中首先需要建设地基，获取地基建设的工程画像，即施工难度为2，施工时长为30天，施工材料需要用到水泥、沙、钢筋等，施工性质为基础建设，施工地点为地势平缓地区，施工目标为建设在目标时间内建设强度足够的地基。根据上述工程画像内容判断地基建设工程在电力工程建设中属于基础建设，定位判定为中等。此外，地基的建设的数据占全部电力工程建设的20%，则可以根据以上条件确定地基建设在监督检查数据中的权重大小。
参照图6，步骤S700中，对所述工程质量数据进行分类，并根据所述评价指标获取分类后的所述工程质量数据的评价指数，根据所述评价指标的权重，获取分类后的所述工程质量数据的权重指数，包括以下子步骤：
S701：对所述工程质量数据进行细分，获取细分工程质量数据；
S701：基于所述细分工程质量数据，判断其完整性以及所属的细分领域；
S701：若所述细分工程质量数据不完整，则对该不完整的细分工程质量数据进行空白值填补；
S701：基于所述细分工程质量数据所属的所述细分领域，查询所述细分领域中的所述评价指标，并与具有完整性的和/或经过空白值填补的所述细分工程质量数据进行对比，获取所述细分工程质量数据的评价指数，进一步的，获取所述工程质量数据的评价指数；
S701：获取所述细分领域中的所述细分工程质量数据在所述工程质量数据中的占比，基于所述细分领域的所述评价指标的权重，通过比对所述占比与所述权重，获取所述细分工程质量数据的权重指数，进一步的，获取所述工程质量数据的权重指数。
运用中，当对工程质量数据进行评分时，对所获取的工程质量数据进行细分，并确定细分工程质量数据所属的细分领域，同时判断细分工程质量数据的完整性，若不完整，则对该不完整的细分工程质量数据进行空白值填补。例如，在电力传送塔搭建工程中，电力传送塔的搭建任务完成50%，需要对其进行工程质量监督管理，则获取已搭建的50%的工程的工程质量数据，同时对其进行空白值填补，填补的空白值属于无效数据，用于保证在与评价指标的对比过程中降低操作复杂度，同时在经过对比后获取的评价指数中，该空白值不计入评价指数中。
同时，根据电力传送塔搭建工程质量数据的数据量，与整体所获取到的全部工程质量数据进行对比，判断电力传送塔搭建的工程质量数据的占比，例如，占比10%，则将该10%的数据与评价指标的权重进行计算，获取电力传送塔搭建工程质量数据的权重指数。
参照图7，步骤S703中，述若所述细分工程质量数据不完整，则对该不完整的细分工程质量数据进行空白值填补，包括以下子步骤：
S7031：确定所述不完整的细分工程质量数据所处的细分领域；
S7032：基于所述细分领域和所述监督检查依据数据，获取所述监督检查依据数据中所述细分领域的完整的细分工程质量数据；
S7033：将所述完整细分工程质量数据与所述不完整的细分工程质量数据进行对比，获取所述不完整的细分工程质量数据所缺失的填补数据；
S7034：基于所述填补数据，生成空白值，并对所述不完整的细分工程质量数据进行空白值填补。
运用中，例如，当输电电缆安装工程完成70%时，判断输电电缆安装工程属于电气装置安装领域下的电缆线路施工领域，则向监督检查依据数据中查询电缆线路施工领域中完整的电缆安装工程质量数据，并根据监督检查过程中获取的不完整的电缆安装工程质量数据进行比对，判断并获取剩余的30%的电缆安装工程质量数据的内容，根据该剩余的30%的电缆安装工程质量数据的内容生成空白值，并将其填补进实际电缆安装工程质量数据中，使其完整。
参照图8，步骤S900中，建立电力工程质量报告模型，将所述工程质量数据的评价指数、权重指数以及所述初始检查报告的初始报告指数输入至电力工程质量报告模型并生成电力工程质量评分以及电力工程质量报告，包括以下子步骤：S901：建立电力工程质量报告模型；
S902：基于所述电力工程建设所涉及的领域，获取该领域内的所述工程质量数据的所述评价指数、所述权重指数，以及所述初始检查报告的所述初始报告指数；
S903：在所述电力工程质量报告模型中，所述评价指数与所述权重指数成正相关，并获取正相关值，所述正相关值与所述初始报告指数成反相关，并获取电力工程质量评分；
S904：在所述电力工程质量报告模型中，获取所述初始检查报告的初始改进建议数据，并确认所述初始改进建议数据所属的领域，并基于该领域的所述工程质量数据与所述初始改进建议数据进行对比分析，获取改进建议数据；
S905：基于所述电力工程质量评分以及所述改进建议数据生成电力工程质量报告。
运用中，当将评价指数、权重指数以及初始报告指数输入至电力工程质量报告模型中，评价指数与权重指数成正比关系，因此评价指数与权重指数越大，则正相关值越大，电力工程质量报告模型输出的评分越高，同理，正相关值与初始报告指数成反相关，初始报告指数越大，则电力工程质量报告模型输出的评分越低。电力工程质量报告模型根据初始检查报告中初始改进内容，确定需要改进内容的领域，例如，施工中所使用的钢材的防腐性不足，需要改进，则确定需要改进的领域为建筑防腐蚀性领域，并获取该领域中的标准的工程质量数据，与初始改进建议数据进行对比，判断具体的改进步骤与改进内容，输出改进建议数据。
参照图9，步骤S905之前，基于所述电力工程质量评分以及所述改进建议数据生成电力工程质量报告，包括以下子步骤：
S9051：基于所述细分工程质量数据，进行关键词提取，并生成细分工程质量数据词条；
S9052：基于该所述细分工程质量数据所处的所述细分领域的评价指标，判断该所述细分工程质量数据是否合格；
S9053：若不合格，则对所述细分工程之后数据词条添加改进建议。
运用中，在对电力工程建设中的升压站建设工程进行监督检查时，细分到升压器的搭建工程，则生成升压器工程质量数据词条，并根据升压器领域的评价指标，判断升压器工程质量数据是否合格，当升压器工程质量数据不合格，则在升压器工程质量数据词条之后添加改进建议，并输出。
基于上述基于人工智能的电力工程质量监督管理方法实施例的描述，本发明还公开了基于人工智能的电力工程质量监督管理系统：
参照图10，基于人工智能的电力工程质量监督管理系统，包括：
建设方1：用于承担建设，并录入电力工程建设数据；
数据库2：配置为与所述建设方1数据连接，用于存放电力工程建设数据；
前提条件数据判断模块3：配置为与所述数据库2数据连接，用于提取前提条件数据并进行比对判断；
监督管理方4：配置为与所述建设方1、所述数据库2、所述前提条件数据判断模块3数据连接，用于接收质量监督检查申请，并对电力工程进行质量检测；
数据分析模块5：配置为与所述监督管理方4数据连接，用于接收所述监督管理方4检查的数据并进行分析判断；
初始检测报告分析模块6：配置为与所述监督管理方4数据连接，用于接收所述监督管理方4的数据并生成初始检测报告；
数据评价模块7：配置为与所述数据分析模块5和所述初始检测报告模块数据连接，用于接收所述数据分析模块5和所述初始检测报告模块的数据，并进行分析计算，获取电力工程质量评分以及电力工程质量报告。
本申请实施例基于人工智能的电力工程质量监督管理方法及系统的实施原理为：建设方1将电力工程建设过程中产生的电力工程建设数据存放至数据库2中，当需要进行监督检查时，监督检查方向数据库2发送前提条件申请请求数据，对获取的电力工程建设数据进行筛选并进行关键词提取，生成前提条件数据，与标准前提瞧见数据进行对比，判断进行监督检查的条件是否符合。
获取监督检查依据数据并提取关键点数据和电力工程建设所涉及的梁宇，判断关键点数据所属的领域，进行细化后获取细分领域的细分目标值，并生成评价指标。根据细分领域中包含的数据在监督检查依据数据中的占比和该细分领域的工程画像，判断该细分领域的评价指标的权重。
当进行监督检查时，监督检查方对电力工程进行监督检查，并获取工程质量数据，对工程质量数据进行分类，判断其所属的领域，并将工程质量数据与评价依据进行对比获取该工程质量数据的评价指数，根据评价指标的权重以及该工程质量数据在整体工程质量数据中的占比，获取权重指数；同时监督管理方4出具初始检查报告，对该初始检查报告进行关键词提取，并根据关键词生成初始报告指数。
建立电力工程质量报告模型，将获取的评价指数、权重指数以及初始报告指数，获取电力工程质量的评分，根据初始报告获取每个细分领域中的初始改进建议，并将初始改进建议数据与工程质量数据进行对比获取改进建议数据，根据电力工程质量评分以及改进建议数据生成电力工程质量报告。
以上均为本申请的较佳实施例，并非依此限制本申请的保护范围，故：凡依本申请的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本申请的保护范围之内。
Claims (10)
1.基于人工智能的电力工程质量监督管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
建立数据库，建设方将电力工程建设过程中产生的电力工程建设数据存放至所述数据库中；
获取所述建设方的质量监督检查申请数据，监督管理方接收到所述质量监督检查申请数据后向所述数据库发送前提条件申请请求数据；
所述数据库通过所述申请请求数据后获取所述数据库中的电力工程建设数据；
获取监督检查的标准前提条件数据并与所述电力工程建设数据进行筛选，将所述筛选后的所述电力工程建设数据进行关键词提取；
基于所获取的关键词生成前提条件数据，并与所述标准前提条件数据进行对比，判断是否符合，若符合，则所述监督管理方对所述电力工程进行质量监督检查，并获取所述电力工程的工程质量数据；
获取监督检查依据数据并提取关键点数据，基于所述关键点数据生成评价指标，并对所述评价指标进行权重配比；
对所述工程质量数据进行分类，并根据所述评价指标获取分类后的所述工程质量数据的评价指数，根据所述评价指标的权重，获取分类后的所述工程质量数据的权重指数；
获取所述监督管理方的初始检查报告，对所述初始检查报告进行关键词提取，基于提取的关键词生成初始报告指数；
建立电力工程质量报告模型，将所述工程质量数据的评价指数、权重指数以及所述初始检查报告的初始报告指数输入至电力工程质量报告模型并生成电力工程质量评分以及电力工程质量报告。
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的电力工程质量监督管理方法，其特征在于，所述获取监督检查的标准前提条件数据并与所述电力工程建设数据进行筛选，将所述筛选后的所述电力工程建设数据进行关键词提取的步骤，包括：
获取监督检查的标准前提条件数据，并基于所述标准前提条件数据生成数据检查过滤器；
基于所述数据检查过滤器，对所述电力工程建设数据进行过滤，并将过滤后的数据作为候选关键词；
对所述候选关键词进行相似度对比，并根据相似度对比结果进行分类，将相似度大的所述候选关键词存放在同一个集合中；
对所述集合中的所述候选关键词与所述电力工程进行契合度对比，并根据契合度对比结果选择契合度最大的所述候选关键词作为该集合的关键词。
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的电力工程质量监督管理方法，其特征在于，所述对所述集合中的所述候选关键词与所述电力工程进行契合度对比，并根据契合度对比结果选择契合度最大的所述候选关键词作为该集合的关键词的步骤之后，包括：
获取所述关键词在所述电力工程建设数据中的所处位置；
对所述关键词所处位置的附近区域进行检索，获取所述关键词所处位置附近的数字信息；
判断所述数字信息与所述关键词的相关度，根据相关度判断结果选择相关度最高的所述数字信息与所述关键词挂钩。
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的电力工程质量监督管理方法，其特征在于，所述获取监督检查依据数据并提取关键点数据，基于所述关键点数据生成评价指标，并对所述评价指标进行权重配比的步骤，包括：
获取监督检查依据数据的关键点数据以及所述电力工程建设所涉及的领域；
根据所述领域的不同对所述关键点数据进行分类；
对分类后的所述关键点数据进行目标值提取，确定每一所述领域的目标值，并对每一所述领域以及所述领域的所述目标值进行细化，获取细化后的细分领域以及细分目标值；
基于所述细分目标值生成该细分领域的评价指标；
获取所述细分领域包含的数据在所述监督检查依据数据中的数据占比以及所述细分领域的工程画像；
基于所述数据占比与所述工程画像获取所述细分领域在所述监督检查依据数据中的权重，并将所述权重赋予所述评价指标。
5.根据权利要求4所述的基于人工智能的电力工程质量监督管理方法，其特征在于，所述基于所述数据占比与所述工程画像获取所述细分领域在所述监督检查依据数据中的权重，并将所述权重赋予所述评价指标的步骤，包括：
所述工程画像包括施工难度、施工时长、施工材料、施工性质、施工地点和施工目标；
基于所述工程画像判断所述细分领域在整体的电力工程中的领域定位；
基于所述数据占比和所述领域定位，获取所述细分领域在所述监督检查依据数据中的权重。
6.根据权利要求1所述的基于人工智能的电力工程质量监督管理方法，其特征在于，所述对所述工程质量数据进行分类，并根据所述评价指标获取分类后的所述工程质量数据的评价指数，根据所述评价指标的权重，获取分类后的所述工程质量数据的权重指数的步骤，包括：
对所述工程质量数据进行细分，获取细分工程质量数据；
基于所述细分工程质量数据，判断其完整性以及所属的细分领域；
若所述细分工程质量数据不完整，则对该不完整的细分工程质量数据进行空白值填补；
基于所述细分工程质量数据所属的所述细分领域，查询所述细分领域中的所述评价指标，并与具有完整性的和/或经过空白值填补的所述细分工程质量数据进行对比，获取所述细分工程质量数据的评价指数，进一步的，获取所述工程质量数据的评价指数；
获取所述细分领域中的所述细分工程质量数据在所述工程质量数据中的占比，基于所述细分领域的所述评价指标的权重，通过比对所述占比与所述权重，获取所述细分工程质量数据的权重指数，进一步的，获取所述工程质量数据的权重指数。
7.根据权利要求6所述的基于人工智能的电力工程质量监督管理方法，其特征在于，所述若所述细分工程质量数据不完整，则对该不完整的细分工程质量数据进行空白值填补的步骤，包括：
确定所述不完整的细分工程质量数据所处的细分领域；
基于所述细分领域和所述监督检查依据数据，获取所述监督检查依据数据中所述细分领域的完整的细分工程质量数据；
将所述完整细分工程质量数据与所述不完整的细分工程质量数据进行对比，获取所述不完整的细分工程质量数据所缺失的填补数据；
基于所述填补数据，生成空白值，并对所述不完整的细分工程质量数据进行空白值填补。
8.根据权利要求1所述的基于人工智能的电力工程质量监督管理方法，其特征在于，所述建立电力工程质量报告模型，将所述工程质量数据的评价指数、权重指数以及所述初始检查报告的初始报告指数输入至电力工程质量报告模型并生成电力工程质量评分以及电力工程质量报告的步骤，包括：
建立电力工程质量报告模型；
基于所述电力工程建设所涉及的领域，获取该领域内的所述工程质量数据的所述评价指数、所述权重指数，以及所述初始检查报告的所述初始报告指数；
在所述电力工程质量报告模型中，所述评价指数与所述权重指数成正相关，并获取正相关值，所述正相关值与所述初始报告指数成反相关，并获取电力工程质量评分；
在所述电力工程质量报告模型中，获取所述初始检查报告的初始改进建议数据，并确认所述初始改进建议数据所属的领域，并基于该领域的所述工程质量数据与所述初始改进建议数据进行对比分析，获取改进建议数据；
基于所述电力工程质量评分以及所述改进建议数据生成电力工程质量报告。
9.根据权利要求8所述的基于人工智能的电力工程质量监督管理方法，其特征在于，所述基于所述电力工程质量评分以及所述改进建议数据生成电力工程质量报告的步骤之前，还包括：
基于所述细分工程质量数据，进行关键词提取，并生成细分工程质量数据词条；
基于该所述细分工程质量数据所处的所述细分领域的评价指标，判断该所述细分工程质量数据是否合格；
若不合格，则对所述细分工程之后数据词条添加改进建议。
10.基于人工智能的电力工程质量监督管理系统，其特征在于，包括：
建设方(1)：用于承担建设，并录入电力工程建设数据；
数据库(2)：配置为与所述建设方(1)数据连接，用于存放电力工程建设数据；
前提条件数据判断模块(3)：配置为与所述数据库(2)数据连接，用于提取前提条件数据并进行比对判断；
监督管理方(4)：配置为与所述建设方(1)、所述数据库(2)、所述前提条件数据判断模块(3)数据连接，用于接收质量监督检查申请，并对电力工程进行质量检测；
数据分析模块(5)：配置为与所述监督管理方(4)数据连接，用于接收所述监督管理方(4)检查的数据并进行分析判断；
初始检测报告分析模块(6)：配置为与所述监督管理方(4)数据连接，用于接收所述监督管理方(4)的数据并生成初始检测报告；
数据评价模块(7)：配置为与所述数据分析模块(5)和所述初始检测报告模块数据连接，用于接收所述数据分析模块(5)和所述初始检测报告模块的数据，并进行分析计算，获取电力工程质量评分以及电力工程质量报告。
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