【技术实现步骤摘要】
本申请实施例涉及计算机，具体而言，涉及一种基于ai的水电设备运维决策方法及系统。
技术介绍
1、水电站的设备巡检是保障设备正常运行，预防设备故障的重要环节。然而，在传统的巡检方式中，由于设备数量众多、分布广泛，以及巡检路径的复杂性，使得巡检工作量大、效率低下。此外，如何合理安排巡检路径，以覆盖更多的关键设备，也是一个需要解决的问题。
2、另一方面，现有的巡检路径规划方法通常依赖于人工经验，缺乏科学的数据支持和优化策略，导致巡检路径的优化效果并不理想。同时，对于运维决策结果的输出，也往往依赖于运维人员的经验判断，可能存在误差。
3、此外，尽管数字孪生技术在许多领域都得到了广泛的应用，但在水电站的设备巡检和运维决策等方面，其潜力还没有得到充分的发挥。如何利用数字孪生技术，提高水电站的设备巡检效率和运维决策的准确性，是当前亟待解决的问题。
技术实现思路
1、为了至少克服现有技术中的上述不足，本申请实施例的目的在于提供一种基于ai的水电设备运维决策方法及系统。
2、第一方面，本申请实施例实施例提供一种基于ai的水电设备运维决策方法，所述方法包括：
3、在水电站数字孪生场景中渲染x个水电设备定位符和y个运维巡检路径，所述水电站数字孪生场景用于渲染水电站内部设备的空间场景布局，所述x个水电设备定位符用于表征所述水电站中的x个关键水电设备的定位信息，在巡检实体依据所述y个运维巡检路径中的每一个运维巡检路径执行巡检操作时，对所述巡检实体可观测的关键水
4、在所述y个运维巡检路径构成的各个运维巡检路径簇中确定第一运维巡检路径簇，在所述y个运维巡检路径中的各个运维巡检路径簇中，在所述巡检实体依据所述第一运维巡检路径簇构成的第一运维巡检路径执行巡检操作时，在所述x个关键水电设备中对所述巡检实体可观测的关键水电设备的数量最大化；
5、在所述水电站数字孪生场景中渲染显著化处理后的所述第一运维巡检路径，并基于各个渲染的所述第一运维巡检路径输出对应的水电设备运维决策结果。
6、在第一方面的一种可能的实施方式中，所述在所述y个运维巡检路径构成的各个运维巡检路径簇中确定第一运维巡检路径簇，包括：
7、在所述y个运维巡检路径中的每个运维巡检路径上定义有一组观测节点时，在所述水电站数字孪生场景中确定每个观测节点的观测渗透场景分区，在所述巡检实体位于第x个观测节点时，所述第x个观测节点的观测渗透场景分区内的场景对象对所述巡检实体可观测，x为不小于1的自然数；
8、在所述y个运维巡检路径构成的各个运维巡检路径簇包括z个运维巡检路径簇时，将所述z个运维巡检路径簇中的每个运维巡检路径簇中的每个运维巡检路径上的各个观测节点的观测渗透场景分区进行合并处理，生成z个观测渗透场景分区，z为不小于2的自然数；
9、在所述z个观测渗透场景分区中的第y个观测渗透场景分区中包括的所述x个关键水电设备中的关键水电设备的数量最大化时，将所述z个运维巡检路径簇中与所述第y个观测渗透场景分区对应的第y个运维巡检路径簇输出为所述第一运维巡检路径簇，y为不小于1、且不大于z的自然数。
10、在第一方面的一种可能的实施方式中，所述方法还包括：
11、获取加载的w个水电设备定位符，所述w个水电设备定位符用于表征所述x个关键水电设备中的w个关键水电设备，w为不小于1、且不大于x的自然数；
12、在所述y个运维巡检路径构成的各个运维巡检路径簇中确定第二运维巡检路径簇，在所述y个运维巡检路径中的各个运维巡检路径簇中，在所述巡检实体依据所述第二运维巡检路径簇构成的第二运维巡检路径执行巡检操作时，对所述巡检实体可观测的关键水电设备包括所述w个关键水电设备；
13、在所述水电站数字孪生场景中渲染显著化处理后的所述第二运维巡检路径。
14、在第一方面的一种可能的实施方式中，所述在所述y个运维巡检路径构成的各个运维巡检路径簇中确定第二运维巡检路径簇，包括：
15、在所述y个运维巡检路径中的每个运维巡检路径上定义有一组观测节点时，在所述水电站数字孪生场景中确定每个观测节点的观测渗透场景分区，在所述巡检实体位于第x个观测节点时，所述第x个观测节点的观测渗透场景分区内的场景对象对所述巡检实体可观测，x为不小于1的自然数；
16、在所述y个运维巡检路径构成的各个运维巡检路径簇包括z个运维巡检路径簇时，将所述z个运维巡检路径簇中的每个运维巡检路径簇中的每个运维巡检路径上的各个观测节点的观测渗透场景分区进行合并处理，生成z个观测渗透场景分区，z为不小于2的自然数；
17、在所述z个观测渗透场景分区中的第h个观测渗透场景分区中包括所述w个关键水电设备时，将所述z个运维巡检路径簇中与所述第h个观测渗透场景分区对应的第h个运维巡检路径簇输出为所述第二运维巡检路径簇，h为不小于1、且不大于z的自然数。
18、在第一方面的一种可能的实施方式中，所述在所述z个观测渗透场景分区中的第h个观测渗透场景分区中包括所述w个关键水电设备时，将所述z个运维巡检路径簇中与所述第h个观测渗透场景分区对应的第h个运维巡检路径簇输出为所述第二运维巡检路径簇，包括：
19、在所述z个观测渗透场景分区中的t个观测渗透场景分区均包括所述w个关键水电设备时，在t个观测渗透场景分区对应的t个运维巡检路径簇中确定运维巡检路径的代价最小的运维巡检路径簇，并将所述运维巡检路径的代价最小的运维巡检路径簇输出为所述第二运维巡检路径簇，t为不小于2、且不大于z的自然数，所述第h个运维巡检路径簇为所述运维巡检路径的代价最小的运维巡检路径簇；
20、或者，在所述z个观测渗透场景分区中的t个观测渗透场景分区均包括所述w个关键水电设备时，在所述t个观测渗透场景分区中确定包括的所述x个关键水电设备中的关键水电设备的数量最大化的观测渗透场景分区，并将所述z个运维巡检路径簇中与确定出的观测渗透场景分区对应的运维巡检路径簇输出为所述第二运维巡检路径簇，所述第h个运维巡检路径簇为与确定出的观测渗透场景分区对应的运维巡检路径簇。
21、在第一方面的一种可能的实施方式中，所述在所述y个运维巡检路径构成的各个运维巡检路径簇中确定第一运维巡检路径簇之后，所述方法还包括：
22、在所述第一运维巡检路径簇构成的所述第一运维巡检路径上定义有l个观测节点时，基于所述l个观测节点中的每个观测节点的观测渗透场景分区，在所述l个观测节点中确定p个观测节点，在所述巡检实体依据所述第一运维巡检路径执行巡检操作时，对所述巡检实体可观测的关键水电设备包括所述x个关键水电设备中的p个关键水电设备，l为不小于2的自然数，p为不小于1、且不大于l的自然数；
23、在所述水电站数字孪生场景中渲染显著化处理后的所述p个观测节点，所述p个观测节点中的第e个观测本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于AI的水电设备运维决策方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于AI的水电设备运维决策方法，其特征在于，所述在所述Y个运维巡检路径构成的各个运维巡检路径簇中确定第一运维巡检路径簇，包括：
3.根据权利要求1所述的基于AI的水电设备运维决策方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的基于AI的水电设备运维决策方法，其特征在于，所述在所述Y个运维巡检路径构成的各个运维巡检路径簇中确定第二运维巡检路径簇，包括：
5.根据权利要求4所述的基于AI的水电设备运维决策方法，其特征在于，所述在所述Z个观测渗透场景分区中的第h个观测渗透场景分区中包括所述W个关键水电设备时，将所述Z个运维巡检路径簇中与所述第h个观测渗透场景分区对应的第h个运维巡检路径簇输出为所述第二运维巡检路径簇，包括：
6.根据权利要求1所述的基于AI的水电设备运维决策方法，其特征在于，所述在所述Y个运维巡检路径构成的各个运维巡检路径簇中确定第一运维巡检路径簇之后，所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述的基
8.根据权利要求7所述的基于AI的水电设备运维决策方法，其特征在于，所述在所述Ge个仿真巡检数据流中确定目标仿真巡检数据流，包括：
9.根据权利要求8所述的基于AI的水电设备运维决策方法，其特征在于，在所述Ge个仿真巡检数据流中确定目标仿真巡检数据流之后，所述方法还包括：
10.一种基于AI的水电设备运维决策系统，其特征在于，所述基于AI的水电设备运维决策系统包括处理器和机器可读存储介质，所述机器可读存储介质中存储有机器可执行指令，所述机器可执行指令由所述处理器加载并执行以实现权利要求1-9中任意一项的基于AI的水电设备运维决策方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于ai的水电设备运维决策方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于ai的水电设备运维决策方法，其特征在于，所述在所述y个运维巡检路径构成的各个运维巡检路径簇中确定第一运维巡检路径簇，包括：
3.根据权利要求1所述的基于ai的水电设备运维决策方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的基于ai的水电设备运维决策方法，其特征在于，所述在所述y个运维巡检路径构成的各个运维巡检路径簇中确定第二运维巡检路径簇，包括：
5.根据权利要求4所述的基于ai的水电设备运维决策方法，其特征在于，所述在所述z个观测渗透场景分区中的第h个观测渗透场景分区中包括所述w个关键水电设备时，将所述z个运维巡检路径簇中与所述第h个观测渗透场景分区对应的第h个运维巡检路径簇输出为所述第二运维巡检路径簇，包括：
6.根据权利要求1所述的基于ai的水电设备运维决策方法，其特征在于，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：叶波，田云，赵娅，王荣，邹佳成，潘家余，陈松，蒋勤伟，宁红兵，夏祥，
申请(专利权)人：国家电投集团贵州金元遵义水电开发有限公司，
类型：发明
国别省市：
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