【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及车辆智能调度，尤其涉及变电站运维车辆智能调度系统。
技术介绍
1、随着电力系统的快速发展和智能化水平的提升，变电站的运维管理逐渐展现出复杂性和动态性的特点，传统的变电站运维主要依赖人工巡视和简单的机械设备，这在应对大规模、高频率的运维任务时常常显得力不从心，尤其是在紧急情况和复杂的环境条件下，传统方法难以实时反应和准确处理突发事件，容易导致安全风险和运维效率低下，此外，由于缺乏有效的数据集成和分析工具，变电站内部的信息孤岛问题严重，难以实现数据的高效利用和资源的最优配置。
2、面对这些挑战，本专利技术旨在解决现有技术中存在的几个关键问题，首先，现有的路径规划和任务调度系统缺乏灵活性和适应性，不能有效应对变化多端的运维环境和实时变化的任务需求，其次，安全监控和风险管理机制不够完善，尤其是在紧急情况下的快速响应能力不足，无法有效预测和防范潜在的安全风险，此外，现有系统在用户交互和反馈处理方面也存在不足，无法提供实时、直观的交互支持，影响了运维人员的决策和操作效率。
3、因此，开发一个集成先进数据分析、智能调度和高效安全管理的智能运维系统，成为提升变电站运维效率和安全性的必要举措。
技术实现思路
1、基于上述目的，本专利技术提供了变电站运维车辆智能调度系统。
2、变电站运维车辆智能调度系统，包括多模态数据集成模块、数据融合分析模块、自适应调度学习模块、智能路径规划模块、任务管理调整模块以及安全监控交互模块；其中：
3、多模态数
4、数据融合分析模块：接收多模态数据集成模块的数据，采用图神经网络算法对数据进行分析处理，整合不同数据，形成统一的运维环境视图；
5、自适应调度学习模块：基于数据融合分析模块形成的运维环境视图，应用强化学习算法不断学习和优化车辆调度策略，具体根据当前任务需求、车辆状态和运维环境的变化自动调整调度计划，实现动态优化；
6、智能路径规划模块：与自适应调度学习模块协同工作，基于优化后的车辆调度策略计算出最佳的运维车辆行驶路线，具体根据当前的实时路况信息、任务优先级及预计持续时间进行计算，以确保运维响应迅速且成本效率最高；
7、任务管理调整模块：接收智能路径规划模块的路线安排，并根据实时任务需求和突发事件动态生成或调整运维任务，确保任务分配的实时性和适应性，优化整体运维流程；
8、安全监控交互模块：基于任务管理调整模块的任务分配，监控运维过程中的车辆和人员安全，并采用预测模型来识别潜在风险，同时提供紧急情况下的自动安全响应措施，并通过用户界面与运维人员进行实时交互。
9、进一步的，所述多模态数据集成模块包括视频监控数据采集单元、传感器数据采集单元、气象信息采集单元以及运维人员反馈单元；其中：
10、视频监控数据采集单元：用于采集变电站内各区域的实时视频数据，具体通过安装在变电站内不同预定位置的高清摄像头，24小时不间断地获取设备运行状态和现场环境的视频图像，并对图像进行实时压缩和传输；
11、传感器数据采集单元：包括温度传感器、湿度传感器、烟雾传感器、震动传感器，用于监测变电站内设备和环境的物理参数，利用各类传感器实时获取温度、湿度、烟雾浓度和震动的数据；
12、气象信息采集单元：通过连接气象数据服务平台，实时获取变电站所在区域的天气状况信息，包括温度、湿度、风速、降雨量，确保运维车辆调度时能够考虑外部环境因素；
13、运维人员反馈单元：通过运维人员配备的智能移动终端设备，收集运维人员在现场的实时反馈和状态信息，该运维人员反馈单元包括移动应用程序和实时通信子模块，运维人员还能通过移动终端设备提交任务完成情况、设备异常报告及紧急事件通知。
14、进一步的，所述数据融合分析模块包括数据预处理单元、图构建单元、图神经网络计算单元以及环境视图生成单元；其中：
15、数据预处理单元：用于接收来自多模态数据集成模块的数据，并对不同类型的数据进行标准化处理，包括去噪、归一化和特征提取，以确保数据的一致性和可比性；
16、图构建单元：用于将预处理后的数据转换为图结构，其中节点表示变电站中的各个设备或传感器，边表示设备之间的连接或关联关系，通过构建图模型反映变电站系统的整体结构；
17、图神经网络计算单元：对构建好的图结构应用图神经网络算法，进行特征提取和数据融合，通过多层图卷积操作，捕捉节点和边的高维特征，融合不同数据的信息，生成每个节点的嵌入表示；
18、环境视图生成单元：将图神经网络计算单元输出的节点嵌入表示和图结构信息进行整合，形成统一的运维环境视图，该运维环境视图用于展示变电站各设备的状态、相互关系以及潜在风险点。
19、进一步的，所述图神经网络计算单元包括：
20、图卷积层子单元：用于对构建好的图结构应用图卷积网络算法，通过多层图卷积操作捕捉节点和边的高维特征，具体第l层图卷积的计算公式为：
21、其中，为第l层的节点特征矩阵，表示变电站内所有设备在第l层的特征表示；av为图的邻接矩阵，表示变电站中各设备之间的连接关系；dv为节点的度矩阵，表示每个设备节点的度数；为第l层的权重矩阵，表示图卷积网络在第l层的训练参数；σ为激活函数，用于引入非线性；为输入的节点特征矩阵，表示原始的设备特征数据；
22、特征融合子单元：用于融合不同数据的信息，通过在图卷积层中整合各节点的多维特征，实现不同数据的特征融合，具体通过聚合邻居节点的特征来更新每个节点的嵌入表示，公式为：其中，为节点i在第l+1层的嵌入表示，表示变电站内设备i在第l+1层的特征表示；n(i)为节点i的邻居节点集合，表示与设备i直接相连的其他设备节点；di为节点i的度数，表示设备i的连接数；dj为节点j的度数，表示设备j的连接数；为第l层的权重矩阵，表示特征融合过程中在第l层的可训练参数；为邻居节点j在第l层的特征表示，表示变电站内设备j在第l层的特征表示；
23、节点嵌入生成子单元：将经过多层图卷积处理后的节点特征进行整合，生成每个节点的最终嵌入表示，通过叠加多层图卷积操作，逐层提取和融合高阶邻居节点的特征，最终输出的节点嵌入表示能捕捉图结构中的全局信息和局部特征。
24、进一步的，所述环境视图生成单元包括：
25、节点特征整合子单元：用于接收图神经网络计算单元输出的节点嵌入表示，并通过将不同层次的节点嵌入表示进行整合，生成每个节点的全局特征表示，具体的整合过程采用加权平均和拼接进行操作，公式为：
26、其中，为节点i的最终特征表示；为节点i在第l层的嵌入表示；concat代表拼接操作，将不同层次的嵌入表示拼接成一个长向量；wc为加权矩阵，用于对拼接后的长向量进行加权平均；
27、图结构信息整合子单元：用于整合节本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.变电站运维车辆智能调度系统，其特征在于，包括多模态数据集成模块、数据融合分析模块、自适应调度学习模块、智能路径规划模块、任务管理调整模块以及安全监控交互模块；其中：
2.根据权利要求1所述的变电站运维车辆智能调度系统，其特征在于，所述多模态数据集成模块包括视频监控数据采集单元、传感器数据采集单元、气象信息采集单元以及运维人员反馈单元；其中：
3.根据权利要求1所述的变电站运维车辆智能调度系统，其特征在于，所述数据融合分析模块包括数据预处理单元、图构建单元、图神经网络计算单元以及环境视图生成单元；其中：
4.根据权利要求3所述的变电站运维车辆智能调度系统，其特征在于，所述图神经网络计算单元包括：
5.根据权利要求4所述的变电站运维车辆智能调度系统，其特征在于，所述环境视图生成单元包括：
6.根据权利要求1所述的变电站运维车辆智能调度系统，其特征在于，所述自适应调度学习模块包括状态表示单元、动作选择单元、奖励计算单元以及策略更新单元；其中：
7.根据权利要求1所述的变电站运维车辆智能调度系统，其特征在于，所述
8.根据权利要求1所述的变电站运维车辆智能调度系统，其特征在于，所述任务管理调整模块包括任务监控单元、任务生成单元、突发事件响应单元、任务调整单元以及反馈处理单元；其中：
9.根据权利要求1所述的变电站运维车辆智能调度系统，其特征在于，所述安全监控交互模块包括安全监控单元、风险识别单元、安全响应单元以及用户交互单元；其中：
10.根据权利要求9所述的变电站运维车辆智能调度系统，其特征在于，所述风险识别单元中时序预测模型的公式为：Rt＝σ(Wr·Xt+br)，其中，Rt为时刻t的风险预测值；Wr为预测模型的权重矩阵；Xt为时刻t的输入特征向量，包括车辆状态、人员位置和环境数据；br为偏置向量；σ为激活函数。
...【技术特征摘要】
1.变电站运维车辆智能调度系统，其特征在于，包括多模态数据集成模块、数据融合分析模块、自适应调度学习模块、智能路径规划模块、任务管理调整模块以及安全监控交互模块；其中：
2.根据权利要求1所述的变电站运维车辆智能调度系统，其特征在于，所述多模态数据集成模块包括视频监控数据采集单元、传感器数据采集单元、气象信息采集单元以及运维人员反馈单元；其中：
3.根据权利要求1所述的变电站运维车辆智能调度系统，其特征在于，所述数据融合分析模块包括数据预处理单元、图构建单元、图神经网络计算单元以及环境视图生成单元；其中：
4.根据权利要求3所述的变电站运维车辆智能调度系统，其特征在于，所述图神经网络计算单元包括：
5.根据权利要求4所述的变电站运维车辆智能调度系统，其特征在于，所述环境视图生成单元包括：
6.根据权利要求1所述的变电站运维车辆智能调度系统，其特征在于，所述自适应调度学习模块包括状态表示单元、动作选择...
【专利技术属性】
技术研发人员：王德全，吴绍武，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司，
类型：发明
国别省市：
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