CN117521632A - 一种电力技术文档数据识别审核系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种电力技术文档数据识别审核系统，包括：数据库接收模块、数据识别模块、数据监控模块、数据识别审核判断模块、网络通信模块；所述数据库接收模块用于接收海量的电力技术文档记录的数据，所述数据识别模块首先对电力技术文档中的正常数据范围进行记录，然后对电力技术文档中历史标准运行数据进行分析，对电力技术文档进行数据处理分析，获得标准范围内的各项标准运行数据，数据监控模块·实时监测上传至数据库接收模块的电力技术文档中的数据；综上，所以本发明可以对传输的电力数据文档及时进行数据分析处理，从而及时判断出是否存在电力问题，相对于人工查看，则大大缩短了核查时间，提高了效率。
Description
技术领域
本发明涉及文档数据识别审核系统技术领域，尤其是一种电力技术文档数据识别审核系统。
背景技术
配电网长期暴露在自然环境中，线路设备不但会自然老化，而且会遭受各种自然灾害。为保证配电网安全可靠运行，对配电网络进行定期检查，发现配电网络运行中的缺陷及各种自然、机械因素造成运行问题并及时解决。
所以运用传统人工统计巡游线路方法，巡游线路上以小组形式巡游，手工巡游记录，然后将电力数据信息记录在云端文档上，而对于海量的文档信息来说，对数据识别判断巡查的地点是否存在电力问题，则具有较大的工作量。
发明内容
针对现有运用传统人工统计巡游线路方法，巡游线路上以小组形式巡游，手工巡游记录，然后将电力数据信息记录在云端文档上，而对于海量的文档信息来说，对数据识别判断巡查的地点是否存在电力问题，则具有较大的工作量的技术问题，本发明提供一种电力技术文档数据识别审核系统。
本发明所采用的技术方案是：一种电力技术文档数据识别审核系统，包括：数据库接收模块、数据识别模块、数据监控模块、数据识别审核判断模块、网络通信模块；所述数据库接收模块用于接收海量的电力技术文档记录的数据，所述数据识别模块首先对电力技术文档中的正常数据范围进行记录，然后对电力技术文档中历史标准运行数据进行分析，对电力技术文档进行数据处理分析，获得标准范围内的各项标准运行数据，数据监控模块·实时监测上传至数据库接收模块的电力技术文档中的数据，同时将电力技术文档中的数据的标准运行数据进行比对，获得电力技术文档中的异常数据，数据识别审核判断模块基于数据识别模块获得标准范围内的各项标准运行数据，建立预测模型，将数据监控模块中获取的异常数据与预测模型进行对比，获取异常故障概率，将超出设定概率值的异常故障概率中的数据上报至云端平台，所述网络通讯模块包括设置于云端平台和数据库接收模块之间的数据通讯模块，所述云端平台和数据库接收模块之间通过数据通讯模块通讯连接。
进一步的是，数据识别模块中，每间隔一定时间进行概率风险概率计算，间隔时间周期内电力技术文档的数据量Xa，存在异常的电力文档数据量为Xb,基于此可得出，概率风险
进一步的是，电力技术文档中的异常数据包括第一异常数据和第二异常数据，第一异常数据为电流过小指标，第二异常数据为电流过大指标。
进一步的是，所述数据识别审核判断模块中预测模型为：
式中，β＝1代表电力数据故障，β＝0代表电力数据正常；
n和J都是为历史标准运行数据按照从小到大的排序数；
M为预测模型的预测概率；
α1为电力技术文档数据中的第一异常数据；
α2为电力技术文档数据中的第二异常数据。
进一步的是，所述第一异常数据和第二异常数据的计算公式为：
M＝∑i偏×t
式中，i偏为电力技术文档中的数据相对于标准数据的偏移量，t为第一异常数据和第二异常数据发现的时长。
进一步的是，还应当包括通讯检测模块，通讯检测模块用于对网络通信模块进行通讯检测。
进一步的是，所述数据识别审核判断模块将最新上传的电力技术文档中的数据与标准运行数据进行比对，判断电力技术文档中的数据是否在标准运行数据区间内，若是在标准运行数据区间内，则数据正常；若不在，则判断为异常数据，将异常数据将代入预测模型进行概率分析，与预设值进行比对，判断异常数据中电力数据是否故障或正常，若是故障则进行上报处理，若是正常，则继续对异常数据进行监控处理。
进一步的是，还包括记录模块，所述记录模块用于识别记录每个上传电力技术文档的工人信息。
进一步的是，工人信息包括姓名、年龄、工龄。
进一步的是，所述数据库接收模块为云端网盘。
本发明的有益效果是：与现有技术相比，本发明中，工人将记录填写的的电力技术文档传输至数据库接收模块，然后通过数据识别模块首先对电力技术文档中的正常数据范围进行记录，然后对电力技术文档中历史标准运行数据进行分析，对电力技术文档进行数据处理分析，获得标准范围内的各项标准运行数据，此时，数据监控模块实时监测上传至数据库接收模块的电力技术文档中的数据，同时将电力技术文档中的数据的标准运行数据进行比对，获得电力技术文档中的异常数据；然后，数据识别审核判断模块基于数据识别模块获得标准范围内的各项标准运行数据，建立预测模型，将数据监控模块中获取的异常数据与预测模型进行对比，获取异常故障概率，将超出设定概率值的异常故障概率中的数据上报至云端平台；综上，所以本发明可以对传输的电力数据文档及时进行数据分析处理，从而及时判断出是否存在电力问题，相对于人工查看，则大大缩短了核查时间，提高了效率。
附图说明：
图1为本发明中的系统框图。
具体实施方式
下面将结合本发明的实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
为了解决背景技术中存在的问题，本申请提出如下技术方案：
为了解决背景技术中的问题，本实施例提供：一种电力技术文档数据识别审核系统，包括，数据库接收模块、数据识别模块、数据监控模块、数据识别审核判断模块、网络通信模块。
进一步的技术方案中，所述数据库接收模块用于接收海量的电力技术文档记录的数据，所述数据库接收模块为云端网盘或者其他云端储存平台。
其中，所述数据识别模块首先对电力技术文档中的正常数据范围进行记录，然后对电力技术文档中历史标准运行数据进行分析，对电力技术文档进行数据处理分析，获得标准范围内的各项标准运行数据；
进一步的技术方案中，数据监控模块实时监测上传至数据库接收模块的电力技术文档中的数据，同时将电力技术文档中的数据的标准运行数据进行比对，获得电力技术文档中的异常数据；
以上，工人将记录填写的的电力技术文档传输至数据库接收模块，然后通过数据识别模块首先对电力技术文档中的正常数据范围进行记录，然后对电力技术文档中历史标准运行数据进行分析，对电力技术文档进行数据处理分析，获得标准范围内的各项标准运行数据，此时，数据监控模块实时监测上传至数据库接收模块的电力技术文档中的数据，同时将电力技术文档中的数据的标准运行数据进行比对，获得电力技术文档中的异常数据；然后，数据识别审核判断模块基于数据识别模块获得标准范围内的各项标准运行数据，建立预测模型，将数据监控模块中获取的异常数据与预测模型进行对比，获取异常故障概率，将超出设定概率值的异常故障概率中的数据上报至云端平台。
进一步的技术方案中，数据识别审核判断模块基于数据识别模块获得标准范围内的各项标准运行数据，建立预测模型，将数据监控模块中获取的异常数据与预测模型进行对比，获取异常故障概率，将超出设定概率值的异常故障概率中的数据上报至云端平台；
具体采用的方式如下：所述数据识别审核判断模块将最新上传的电力技术文档中的数据与标准运行数据进行比对，判断电力技术文档中的数据是否在标准运行数据区间内，若是在标准运行数据区间内，则数据正常；若不在，则判断为异常数据，将异常数据将代入预测模型进行概率分析，与预设值进行比对，判断异常数据中电力数据是否故障或正常，若是故障则进行上报处理，若是正常，则继续对异常数据进行监控处理。
进一步的技术方案中，所述网络通讯模块包括设置于云端平台和数据库接收模块之间的数据通讯模块，所述云端平台和数据库接收模块之间通过数据通讯模块通讯连接。
具体的技术方案中，还应当包括记录模块和通讯检测模块，所述记录模块用于识别记录每个上传电力技术文档的工人信息，工人信息包括姓名、年龄、工龄等等，通讯检测模块用于对网络通信模块进行通讯检测。
进一步的技术方案中，每间隔一定时间进行概率风险概率计算，间隔时间周期内电力技术文档的数据量Xa，存在异常的电力文档数据量为Xb,基于此可得出，概率风险
电力技术文档中的异常数据包括第一异常数据和第二异常数据，第一异常数据为电流过小指标，第二异常数据为电流过大指标。
所述数据识别审核判断模块中预测模型为：
式中，β＝1代表电力数据故障，β＝0代表电力数据正常；
n和J都是为历史标准运行数据按照从小到大的排序数；
M为预测模型的预测概率；
α1为电力技术文档数据中的第一异常数据；
α2为电力技术文档数据中的第二异常数据。
所述第一异常数据和第二异常数据的计算公式为：
M＝∑i偏×t
式中，i偏为电力技术文档中的数据相对于标准数据的偏移量，t为第一异常数据和第二异常数据发现的时长。
本实施例的具体流程如下：工人将记录填写的的电力技术文档传输至数据库接收模块，然后通过数据识别模块首先对电力技术文档中的正常数据范围进行记录，然后对电力技术文档中历史标准运行数据进行分析，对电力技术文档进行数据处理分析，获得标准范围内的各项标准运行数据，此时，数据监控模块实时监测上传至数据库接收模块的电力技术文档中的数据，同时将电力技术文档中的数据的标准运行数据进行比对，获得电力技术文档中的异常数据；然后，数据识别审核判断模块基于数据识别模块获得标准范围内的各项标准运行数据，建立预测模型，将数据监控模块中获取的异常数据与预测模型进行对比，获取异常故障概率，将超出设定概率值的异常故障概率中的数据上报至云端平台；具体采用的方式如下：所述数据识别审核判断模块将最新上传的电力技术文档中的数据与标准运行数据进行比对，判断电力技术文档中的数据是否在标准运行数据区间内，若是在标准运行数据区间内，则数据正常；若不在，则判断为异常数据，将异常数据将代入预测模型进行概率分析，与预设值进行比对，判断异常数据中电力数据是否故障或正常，若是故障则进行上报处理，若是正常，则继续对异常数据进行监控处理；
综上，所以本发明可以对传输的电力数据文档及时进行数据分析处理，从而及时判断出是否存在电力问题，相对于人工查看，则大大缩短了核查时间，提高了效率。
对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (10)
1.一种电力技术文档数据识别审核系统，其特征在于：包括：数据库接收模块、数据识别模块、数据监控模块、数据识别审核判断模块，所述数据库接收模块用于接收海量的电力技术文档记录的数据，所述数据识别模块首先对电力技术文档中的正常数据范围进行记录，然后对电力技术文档中历史标准运行数据进行分析，对电力技术文档进行数据处理分析，获得标准范围内的各项标准运行数据，数据监控模块实时监测上传至数据库接收模块的电力技术文档中的数据，同时将电力技术文档中的数据的标准运行数据进行比对，获得电力技术文档中的异常数据；数据识别审核判断模块基于数据识别模块获得标准范围内的各项标准运行数据，建立预测模型，将数据监控模块中获取的异常数据与预测模型进行对比，获取异常故障概率，将超出设定概率值的异常故障概率中的数据上报至云端平台。
2.根据权利要求1所述的一种电力技术文档数据识别审核系统，其特征在于：还包括网络通信模块，所述网络通讯模块包括设置于云端平台和数据库接收模块之间的数据通讯模块，所述云端平台和数据库接收模块之间通过数据通讯模块通讯连接，所述数据识别模块中，每间隔一定时间进行概率风险概率计算，间隔时间周期内电力技术文档的数据量Xa，存在异常的电力文档数据量为Xb,基于此可得出，概率风险
3.根据权利要求2所述的一种电力技术文档数据识别审核系统，其特征在于：电力技术文档中的异常数据包括第一异常数据和第二异常数据，第一异常数据为电流过小指标，第二异常数据为电流过大指标。
4.根据权利要求3所述的一种电力技术文档数据识别审核系统，其特征在于：所述数据识别审核判断模块中预测模型为：
式中，β＝1代表电力数据故障，β＝0代表电力数据正常；
n和J都是为历史标准运行数据按照从小到大的排序数；
M为预测模型的预测概率；
α1为电力技术文档数据中的第一异常数据；
α2为电力技术文档数据中的第二异常数据。
5.根据权利要求1所述的一种电力技术文档数据识别审核系统，其特征在于：所述第一异常数据和第二异常数据的计算公式为：
M＝∑i偏×t
式中，i偏为电力技术文档中的数据相对于标准数据的偏移量，t为第一异常数据和第二异常数据发现的时长。
6.根据权利要求5所述的一种电力技术文档数据识别审核系统，其特征在于：还应当包括通讯检测模块，通讯检测模块用于对网络通信模块进行通讯检测。
7.根据权利要求6所述的一种电力技术文档数据识别审核系统，其特征在于：所述数据识别审核判断模块将最新上传的电力技术文档中的数据与标准运行数据进行比对，判断电力技术文档中的数据是否在标准运行数据区间内，若是在标准运行数据区间内，则数据正常；若不在，则判断为异常数据，将异常数据将代入预测模型进行概率分析，与预设值进行比对，判断异常数据中电力数据是否故障或正常，若是故障则进行上报处理，若是正常，则继续对异常数据进行监控处理。
8.根据权利要求7所述的一种电力技术文档数据识别审核系统，其特征在于：还包括记录模块，所述记录模块用于识别记录每个上传电力技术文档的工人信息。
9.根据权利要求8所述的一种电力技术文档数据识别审核系统，其特征在于：工人信息包括姓名、年龄、工龄。
10.根据权利要求9所述的一种电力技术文档数据识别审核系统，其特征在于：所述数据库接收模块为云端网盘。
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2023
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