【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于配电网检修，具体涉及一种配网检修申请智能填报系统。
技术介绍
1、在电力配网检修工作中，检修申请的填报是一项关键且繁琐的任务，传统的检修申请填报方式往往依赖于人工判断和经验积累，不仅效率低下，而且容易因人为因素导致错误和遗漏。随着电力网络规模的日益扩大和复杂度的增加，传统的填报方式已经难以满足现代电力检修管理的需求；首先，不同类型的检修工作对填报内容的要求各不相同，缺乏标准化的填报模板导致填报人员需要花费大量时间理解和整理相关信息，降低了工作效率；同时，由于填报人员专业技能水平的差异，填报内容的准确性和规范性也难以保证；其次，在生成停电检修信息安全措施的规范描述时，传统方式往往依赖于人工编写，这不仅增加了工作负担，而且容易因人为疏忽导致安全措施描述不完整或存在漏洞，给检修工作带来安全隐患；了解决上述问题，提高配网检修申请填报的效率和准确性，研发一种配网检修申请智能填报辅助工具显得尤为重要。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题为提供一种能提高检修申请填报质量，加快检修申请流转审批效率，提高供电服务质量同时降低电网运行风险的配网检修申请智能填报系统。
2、本专利技术的技术方案为：一种配网检修申请智能填报系统，包括：自动识别检修申请单填写要求算法模型、单据归类自动匹配模板和模板自动匹配填充模块，所述自动识别检修申请单填写要求算法模型包括：数据收集与整理和图像识别处理，所述数据收集为收集大量的检修单填写格式数据、实时监测数据和历史检修申请单数据，对其进行
3、所述单据归类自动匹配模板包括：模板设计和匹配流程，所述模板设计包括：模板设计与分类、模板匹配过程、模板优化和模板内容，所述模板设计与分类包括：分析需求、设计模板和分类存储，所述模板匹配过程包括：文本预处理、模板特征提取、模板选择，所述模板选择通过关键词自动匹配模板或分类器实现，所述关键词自动匹配模板包括：ac自动机、trie树和kmp算法，所述匹配流程包括：文本预处理、关键特征提取和模板匹配，所述模板匹配具体为将提取出的特征与模板库中的模板进行比对，寻找最匹配的模板，所述模板匹配的匹配算法为相似度计算或正则表达式匹配；
4、所述模板自动匹配填充模块包括：模板自动匹配与填写方法和审核与修正方法，所述模板自动匹配与填写方法包括：模板定义与标准化、自动匹配算法、智能填充和逻辑校验，所述自动匹配算法为逻辑回归模型，所述逻辑回归模型的表达式为：
5、y＝σ(wx+b)，
6、
7、z＝wx+b，
8、
9、其中，y表示模型的输出概率，σ表示sigmoid函数，w表示权重向量，x表示输入特征向量，b表示偏置项，表示分类标签，如果y>0.5，模型预测样本属于类别1，如果y≤0.5，模型预测样本属于类别0；
10、所述智能填充为利用循环神经网络模型从数据源中自动提取相关信息并填充到检修单的对应字段中，所述循环神经网络模型的表达式为：
11、ht＝f(wxh,xt+whh·ht-1+b)，
12、其中，ht表示当前时刻t的隐藏状态，f表示非线性激活函数，wxh表示输入到隐藏状态的权重，xt表示当前时刻t的输入特征，whh表示隐藏状态到隐藏状态的权重，ht-1表示前一时刻t-1的隐藏状态，b表示偏置项；
13、所述模板内容具体为：将所有设计好的模板存储在一个模板库中，模板库是一个数据库、文件系统或云存储服务，每个模板包含该类别申请单中常见的字段和格式，包括：设备名称、故障描述、检修时间、申请单位、审批流程；
14、所述审核与修正方法包括：人工审核、智能修正建议、反馈与迭代和流程优化，所述智能修正建议具体为基于历史数据、用户反馈或机器学习模型，对自动填写过程中存在的错误或遗漏提供修正建议，所述流程优化为引入自动化测试或持续集成定期对自动化处理流程进行评估和优化。
15、进一步地，所述文档数字化为通过光学字符识别将图像快速转换为电子文档，所述图像预处理具体为对输入的图像进行去噪、二值化和倾斜校正操作，所述特征提取为通过边缘检测和形态学处理提取图像中的文字特征，所述文字特征包括笔画粗细和弯曲程度，所述模式匹配为通过tesseract-ocr模型将提取出的文字特征与数据库中的字符进行比对，所述数据预处理为通过锐化和对比度拉伸进一步优化图像质量，所述扩充训练数据集为：针对配网检修
领域和中文以及英文扩充训练数据集，所述扩充训练数据集的方法包括：数据收集、数据增强、迁移学习以及预训练模型。
16、进一步地，所述文本预处理具体为：对配网检修申请单中的文字描述进行预处理，包括去除标点符号、空格、换行符，以及进行文本编码的统一处理，所述分词处理为使用jieba分词算法并选择精确模式对预处理后的文本进行分词，所述计算词频的表达式为：
17、
18、其中，tf(t，d)表示词t在文档d中的词频，ft，d表示词t在文档d中出现的次数，∑kfk，d表示文档d中所有词出现的总次数；
19、所述计算逆文档频率的表达式为：
20、
21、其中，idf(t)表示词t的逆文档频率，n表示总文档数，|{d∈d：t∈d}|表示词t的申请单数；
22、所述提取关键词并进行分类具体为：据每个词语的tf-idf值进行排序，选择值最高的几个词语作为该申请单的关键词，将提取出的关键信息以结构化的形式输出，供后续处理使用。
23、进一步地，所述分析需求为：分析配网检修申请单的各种类型、常见字段、格式规范，确定模板设计的具体需求，所述设计模板为：根据需求分析结果，设计多个模板，每个模板对应一类特定的申请单，模板包含该类别申请单中必须填写的字段，并设定好字段的排列顺序和格式，所述分类存储为：将设计好的模板按照设备类型、检修性质和申请单位维度进行分类，并存储在模板库中，模板库是数据库、文件系统或云存储服务，所述模板特征提取为：从预处理后的文本中提取关键特征，包括：关键词、关键短语、特定格式的日期和时间，所述ac自动机包括以下步骤：构造前缀树、添加失配指针和模式匹配，所述trie树包括以下操作步骤：插入、删除和查询，查询操作的时间复杂度与目标字符串的长度成正比，所述kmp算法包括以下步骤：构建前缀表、初始化、匹配过程和滑动位置的决定，所述构建前缀表具体为：前缀表的第i个元素表示模式串前i+1个字符组成的子串的最长公共前后缀长度，所述初始化具体为：在开始匹配之前，初始化两个指针i和j，分别指向文本串和模式串的起始位置，同时，创建一个前缀表存储模式串的最长公共前后缀信息，所述匹配过程具体为:从文本串的开头开始，逐字符比较文本串和模式串,当字符不匹配时，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种配网检修申请智能填报系统，其特征在于，包括：自动识别检修申请单填写要求算法模型、单据归类自动匹配模板和模板自动匹配填充模块，所述自动识别检修申请单填写要求算法模型包括：数据收集与整理和图像识别处理，所述数据收集为收集大量的检修单填写格式数据、实时监测数据和历史检修申请单数据，对其进行分类和归集，所述图像识别处理包括：文档数字化、图像预处理、特征提取、模式匹配、数据预处理和扩充训练数据集，所述数据预处理包括：文本预处理和分词处理，所述分词处理包括：计算词频、计算逆文档频率和提取关键词并进行分类；
2.根据权利要求1所述的一种配网检修申请智能填报系统，其特征在于，所述文档数字化为通过光学字符识别将图像快速转换为电子文档，所述图像预处理具体为对输入的图像进行去噪、二值化和倾斜校正操作，所述特征提取为通过边缘检测和形态学处理提取图像中的文字特征，所述文字特征包括笔画粗细和弯曲程度，所述模式匹配为通过Tesseract-OCR模型将提取出的文字特征与数据库中的字符进行比对，所述数据预处理为通过锐化和对比度拉伸进一步优化图像质量，所述扩充训练数据集为：针对配网检修技术领域
3.根据权利要求1所述的一种配网检修申请智能填报系统，其特征在于，所述文本预处理具体为：对配网检修申请单中的文字描述进行预处理，包括去除标点符号、空格、换行符，以及进行文本编码的统一处理，所述分词处理为使用jieba分词算法并选择精确模式对预处理后的文本进行分词，所述计算词频的表达式为：
4.根据权利要求1所述的一种配网检修申请智能填报系统，其特征在于，所述分析需求为：分析配网检修申请单的各种类型、常见字段、格式规范，确定模板设计的具体需求，所述设计模板为：根据需求分析结果，设计多个模板，每个模板对应一类特定的申请单，模板包含该类别申请单中必须填写的字段，并设定好字段的排列顺序和格式，所述分类存储为：将设计好的模板按照设备类型、检修性质和申请单位维度进行分类，并存储在模板库中，模板库是数据库、文件系统或云存储服务，所述模板特征提取为：从预处理后的文本中提取关键特征，包括：关键词、关键短语、特定格式的日期和时间，所述AC自动机包括以下步骤：构造前缀树、添加失配指针和模式匹配，所述Trie树包括以下操作步骤：插入、删除和查询，查询操作的时间复杂度与目标字符串的长度成正比，所述KMP算法包括以下步骤：构建前缀表、初始化、匹配过程和滑动位置的决定，所述构建前缀表具体为：前缀表的第i个元素表示模式串前i+1个字符组成的子串的最长公共前后缀长度，所述初始化具体为：在开始匹配之前，初始化两个指针i和j，分别指向文本串和模式串的起始位置，同时，创建一个前缀表存储模式串的最长公共前后缀信息，所述匹配过程具体为:从文本串的开头开始，逐字符比较文本串和模式串,当字符不匹配时，根据前缀表决定模式串的滑动位置,所述滑动位置的决定具体为：假设模式串为"ABCABD"，文本串为"AAACAABDA"，在匹配过程中，当文本串的第5个字符'C'与模式串的第3个字符'C'不匹配时，根据前缀表，模式串将向前滑动2位，使得模式串的第1个字符与文本串的第5个字符对齐。
5.根据权利要求1所述的一种配网检修申请智能填报系统，其特征在于，所述模板匹配为通过支持向量机进行模板自动分类，所述模板匹配的具体步骤为：
6.根据权利要求5所述的一种配网检修申请智能填报系统，其特征在于，所述使用StandardScaler进行特征缩放的步骤为：
7.根据权利要求5所述的一种配网检修申请智能填报系统，其特征在于，所述k折交叉验证评估模型的稳定性和泛化能力的步骤为：
8.根据权利要求1所述的一种配网检修申请智能填报系统，其特征在于，所述模板定义与标准化为：定义检修单模板的结构和必要字段，包括：设备名称、故障描述、维修步骤，收集并整理用于填写检修单的数据源，包括：设备信息库、历史故障记录、备件库存，对数据源进行清洗和格式化；所述逻辑校验包括设置自动化校验规则和利用机器学习模型识别潜在的错误或异常。
9.根据权利要求8所述的一种配网检修申请智能填报系统，其特征在于，所述自动化校验规则包括：必填字段检查、数据类型和格式校验、逻辑关系校验、范围校验、唯一性检查；所述机器学习模型为文本分析模型：NLP模型。
...【技术特征摘要】
1.一种配网检修申请智能填报系统，其特征在于，包括：自动识别检修申请单填写要求算法模型、单据归类自动匹配模板和模板自动匹配填充模块，所述自动识别检修申请单填写要求算法模型包括：数据收集与整理和图像识别处理，所述数据收集为收集大量的检修单填写格式数据、实时监测数据和历史检修申请单数据，对其进行分类和归集，所述图像识别处理包括：文档数字化、图像预处理、特征提取、模式匹配、数据预处理和扩充训练数据集，所述数据预处理包括：文本预处理和分词处理，所述分词处理包括：计算词频、计算逆文档频率和提取关键词并进行分类；
2.根据权利要求1所述的一种配网检修申请智能填报系统，其特征在于，所述文档数字化为通过光学字符识别将图像快速转换为电子文档，所述图像预处理具体为对输入的图像进行去噪、二值化和倾斜校正操作，所述特征提取为通过边缘检测和形态学处理提取图像中的文字特征，所述文字特征包括笔画粗细和弯曲程度，所述模式匹配为通过tesseract-ocr模型将提取出的文字特征与数据库中的字符进行比对，所述数据预处理为通过锐化和对比度拉伸进一步优化图像质量，所述扩充训练数据集为：针对配网检修技术领域领域和中文以及英文扩充训练数据集，所述扩充训练数据集的方法包括：数据收集、数据增强、迁移学习以及预训练模型。
3.根据权利要求1所述的一种配网检修申请智能填报系统，其特征在于，所述文本预处理具体为：对配网检修申请单中的文字描述进行预处理，包括去除标点符号、空格、换行符，以及进行文本编码的统一处理，所述分词处理为使用jieba分词算法并选择精确模式对预处理后的文本进行分词，所述计算词频的表达式为：
4.根据权利要求1所述的一种配网检修申请智能填报系统，其特征在于，所述分析需求为：分析配网检修申请单的各种类型、常见字段、格式规范，确定模板设计的具体需求，所述设计模板为：根据需求分析结果，设计多个模板，每个模板对应一类特定的申请单，模板包含该类别申请单中必须填写的字段，并设定好字段的排列顺序和格式，所述分类存储为：将设计好的模板按照设备类型、检修性质和申请单位维度进行分类，并存储在模板库中，模板库是数据库、文件系统或云存储服务，所述模板特征提取为：从预处理后的文...
【专利技术属性】
技术研发人员：马云，王川，何度江，方伟，韩军峰，段力元，段炼，高艳，吴珊珊，谢秀君，武文婷，周春俊，李莉萍，黄思博，杨翠飞，程先龙，
申请(专利权)人：云南电网有限责任公司红河供电局，
类型：发明
国别省市：
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