【技术实现步骤摘要】
本申请涉及电力，特别是涉及一种风险评估方法、模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
1、随着电力技术的发展，电力作业的范围环境、场景状态越来越复杂，电力施工现场涉及高压电、机械设备、人员作业等多种风险因素，且这些风险具有复杂性和多变性，监督难度较大。
2、传统的，对于电力施工现场进行人工监督，存在片面性、覆盖面不足、无体系支撑等问题，无法实时掌握现场人员和环境的复杂情况，难以应对作业风险动态变化，容易出现风险管控不到位的问题。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够有效配置资源、立体管控风险的风险评估方法、模型训练方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质。
2、第一方面，本申请提供了一种风险评估方法。该方法包括：
3、根据两票作业和风险样本库，获取作业任务的初始风险值；两票作业包括作业任务、作业人员和作业场景；
4、基于作业人员中的作业人员特征，调用预先训练好的人员能力风险评估模型，得到作业人员能力风险值；
5、根据作业场景，评估作业环境风险和作业时段风险，得到作业场景风险值；
6、基于初始风险值、作业人员能力风险值和作业场景风险值，得到两票作业风险值，确定风险等级。
7、在其中一个实施例中，该包括：
8、获取作业任务中的危害因素，得到与危害因素相关的后果、频率和可能性；后果为危害因素可能导致的后果，频率为作业人员暴露于危害因素的频率，可能性为危害
9、基于后果、频率和可能性，对作业任务进行风险评估，生成作业任务的风险样本；
10、将所有作业任务的风险样本集合统计，得到风险样本库。
11、在其中一个实施例中，根据两票作业和风险样本库，获取作业任务的初始风险值；两票作业包括作业任务、作业人员和作业场景包括：
12、根据两票作业中的作业任务，在风险样本库搜索作业任务的对应风险样本值；
13、在风险样本库中不存在作业任务对应风险值的情况下，对作业任务进行风险评估，生成作业任务的风险样本；
14、将作业任务的风险作为初始风险值，并将风险样本更新至风险样本库。
15、在其中一个实施例中，根据作业场景，评估作业环境风险和作业时段风险，得到作业场景风险值包括：
16、获取作业场景；作业场景包括作业环境和作业时段；
17、基于作业环境，执行的作业任务受实时作业环境的影响，得到实时作业环境风险值；
18、受供保电因素的影响，在不同作业时段下生成实时作业时段风险。
19、在其中一个实施例中，该方法还包括：
20、根据风险等级，提出风险控制措施；风险控制措施包括管理措施和工程技术措施；
21、预估风险控制措施对风险问题的有效性。
22、第二方面，本申请提供了一种人员能力风险评估模型训练方法。该方法包括：
23、获取作业人员特征和作业任务风险等级，并进行相关性分析，将相关性分析的结果作为训练数据输入神经网络模型；
24、对作业任务中的风险点设置权重值作为初始权重；
25、根据训练数据进行反复迭代调整权重，使神经网络收敛或达到预设训练次数，完成人员能力风险评估模型的构建。
26、第三方面，本申请还提供了一种风险评估装置。该装置包括：
27、初始模块，用于根据两票作业和风险样本库，获取作业任务的初始风险值；两票作业包括作业任务、作业人员和作业场景；
28、人员模块，用于基于作业人员中的作业人员特征，调用预先训练好的人员能力风险评估模型，得到作业人员能力风险值；
29、场景模块，根据作业场景，评估作业环境风险和作业时段风险，得到作业场景风险值；
30、风险模块，用于基于初始风险值、作业人员能力风险值和作业场景风险值，得到两票作业风险值，确定风险等级。
31、第四方面，本申请还提供了一种人员能力风险评估模型训练方法装置。该装置包括：
32、相关性模块，用于获取作业人员特征和作业任务风险等级，并进行相关性分析，将相关性分析结果作为训练数据输入神经网络模型；
33、权重模块，用于对作业任务中的风险点设置权重值作为初始权重；
34、训练模块，用于根据训练数据进行反复迭代调整权重，使神经网络收敛或达到预设训练次数，完成人员能力风险评估模型的构建。
35、第五方面，本申请还提供了一种计算机设备。该计算机设备包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该处理器执行所述计算机程序时实现上述的风险评估方法的步骤；或者，实现上述的人员能力风险评估模型训练方法的步骤。
36、第六方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的风险评估方法的步骤；或者，实现上述的人员能力风险评估模型训练方法的步骤。
37、上述风险评估方法、模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取两票作业中的作业任务，得到风险样本库中记录的作业任务的初始风险值，对作业任务的初始风险值进行统计量化，使得在两票作业布置过程中，可以对作业人员、作业场景进行调整，提前对高风险作业任务进行警示，有效提高对高风险作业任务的监管力度，降低风险发生概率。根据作业人员的特征，调用预先训练好的人员能力风险评估模型，得到作业人员能力风险值，对作业人员的特征进行分析，得到不同作业人员进行不同作业任务的作业人员能力风险值，可以避免作业任务与作业人员不匹配，导致作业风险提高。在初始风险值的基础上，根据作业场景，评估作业环境风险和作业时段风险。基于初始风险值、作业人员能力风险值和作业场景风险值，得到两票作业风险值，确定最终风险等级，可以提升作业风险评估的科学性和准确性，增强风险评估的智能化，对实施差异化的风险管控提供正确的决策指导，提升现场作业风险评估效能。
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1.一种风险评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据两票作业和风险样本库，获取作业任务的初始风险值；所述两票作业包括作业任务、作业人员和作业场景包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述作业场景，评估作业环境风险和作业时段风险，得到作业场景风险值包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.一种人员能力风险评估模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：
7.一种风险评估装置，其特征在于，所述装置包括：
8.一种人员能力风险评估模型训练装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至
...【技术特征摘要】
1.一种风险评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据两票作业和风险样本库，获取作业任务的初始风险值；所述两票作业包括作业任务、作业人员和作业场景包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述作业场景，评估作业环境风险和作业时段风险，得到作业场景风险值包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.一种人员...
【专利技术属性】
技术研发人员：吕克启，姚中栋，郑智庆，赵毅，苏炳银，左艾军，蒋洪明，申伟伟，姚波，
申请(专利权)人：中电普安发电有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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