【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于安全事故报告生成，特别涉及一种水力发电企业生产安全事故报告生成方法。
技术介绍
1、当前生产安全管理形势下，社会大众对危及生命财产安全的事件比较关心。自媒体越来越发达，生产安全事故如果没有官方渠道快速报道引导舆论，容易被歪曲或给公众造成误解。现阶段各部委和政府机关对生产安全事故比较关切，对信息报送都提出了内容和时限要求。但生产企业所处行业和可能发生的生产事故类型多样，对企业安全管理人员水平要求较高。水力发电企业涉及用电安全、发电安全、高价值设备、大坝管理等，可能出现的安全事故和报送也比较多。
2、因此本专利技术要解决的技术问题是：现有的事故信息报送方法依赖于人工判断和手动报送，导致在事故发生后，信息报送的时间较长，无法在短时间内完成报送。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是提供一种水力发电企业生产安全事故报告生成方法，通过构建事故分类标准库和部署传感器网络，实现自动化判断和实时监测，确保在事故发生后短时间内完成初步报送。
2、为解决上述技术问题，本专利技术所采用的技术方案是：
3、一种水力发电企业生产安全事故报告生成方法，步骤为：
4、步骤1、判断事故性质：构建事故分类标准库，利用传感器实时监控数据；
5、步骤2、采集事故参数：搭建数据采集平台，对各种传感器的数据进行集中采集与安全存储；
6、步骤3、分析事故严重程度和类型：
7、步骤4、输出事故报告。
8、优
9、步骤1.2、部署传感器网络，全方位覆盖水力发电企业关键区域，涵盖厂房内人员活动范围、设备运行状态以及大坝结构在内的重要部位；安装高分辨率视频监控设备，对核心区域实施实时图像采集，确保能够及时察觉异常状况；传感器精准采集温度、压力、水位、电流、电压在内的关键参数，为准确判断事故性质提供数据支撑；
10、步骤1.3、运用人工智能算法对采集到的数据进行深度分析；例如，借助机器学习算法对传感器数据进行模式识别，高效判断是否出现异常情况；对视频图像进行智能化分析，利用先进图像识别技术精准检测是否存在人员被困、设备损坏在内的状况；综合结合历史事故数据与当前实时监测数据，全面、准确地判断事故的性质与类型。
11、优选地，步骤2的子步骤为：
12、步骤2.1、采用压力传感器监测水压力，判断大坝安全状况以及管道压力是否正常；
13、步骤2.2、采用灵敏水位传感器实时监测水库水位、厂房内水位，判断是否存在水淹厂房事故风险；
14、步骤2.3、采用温度传感器准确检测设备温度，及时判断设备是否过热，预防可能引发的火灾事故；
15、步骤2.4、采用振动传感器安装在设备关键部位，实时监测设备振动情况，判断设备运行是否异常；
16、步骤2.5、采用电流传感器和电压传感器监测电力系统的电流和电压，判断是否存在电力供应问题或设备故障；
17、步骤2.6、搭建高效数据采集平台，对各种传感器的数据进行集中采集与安全存储。
18、优选地，步骤3中事故类型的判断过程为：
19、步骤3.1、假设传感器数据向量为，经过自动编码器的编码过程得到低维、高信息量的特征表示，其中为自动编码器的编码函数；
20、对于视频图像数据，运用高性能卷积神经网络（cnn）进行特征提取；假设视频图像为，经过 cnn 得到丰富的图像特征向量，其中是 cnn 的特征提取函数；
21、步骤3.2、采用拼接融合方法，将传感器数据特征和视频图像特征拼接在一起，得到融合特征；
22、运用注意力机制进行融合，设定注意力权重为，其中对应传感器数据特征的权重，对应视频图像特征的权重；融合特征为，注意力权重通过神经网络进行学习得到；
23、步骤3.3、将融合特征输入到全连接神经网络进行准确分类和预测；假设全连接神经网络的函数为，则输出事故的类型为。
24、优选地，步骤3中事故严重程度的判断过程为：
25、步骤3.4、构建综合评估指标：
26、定义综合评估指标，它是多个参数的函数：
27、，
28、其中是各个参数的权重，通过对大量历史数据的训练确定；
29、步骤3.5、根据综合评估指标的大小精准判断事故的严重程度；设定不同的阈值区间，对应不同的严重程度级别：
30、当时为轻度，当时为中度，当时为重度。
31、充分利用人工智能更加准确地分析事故的严重程度和类型，为水力发电企业的生产安全提供强有力的保障；
32、优选地，步骤4中，依据人工智能分析的结果，自动生成规范、详细的事故报告；报告内容涵盖事故发生时间、地点、类型、严重程度、已采取的措施以及后续处理建议。
33、优选地，报告的发送方式包括：
34、（1）实时推送：通过安全可靠的短信、电子邮件方式将事故报告及时推送给相关人员；如企业管理人员、应急救援部门等；
35、（2）在线平台：将事故报告上传至企业内部安全管理平台，方便相关人员随时查阅和跟踪事故处理进展；
36、（3）打印输出：将事故报告打印出来，作为书面记录留存，以备后续查阅与审计；
37、优选地，步骤1.2中，十二种事故类型的判断标准为：
38、对于人员被困判断：利用人员位置传感器及视频监控，检测人员是否处于特定受限空间且行动受碍；
39、对于人身伤亡判断：通过视频监控及特定的生命体征监测传感器，判断是否有人员受伤或死亡；
40、对于经济损失判断：结合设备状态传感器及生产数据传感器，评估事故造成的直接和间接经济损失，包括设备损坏、停产损失；
41、对于影响电力正常供应判断：采用电力参数传感器，判断电力供应是否中断或不稳定；电力参数传感器包括电流传感器、电压传感器；
42、对于影响电力系统运行安全判断：利用电力系统监测传感器，判断电力系统的稳定运行是否受到威胁；
43、对于大坝事故判断：通过大坝结构监测传感器，判断大坝是否出现安全问题；（大坝结构监测传感器包括压力传感器、位移传感器；
44、对于大坝异常判断：利用大坝状态传感器，判断大坝是否存在异常情况；
45、对于涉险判断：综合多种传感器数据，判断事故是否可能导致潜在的危险；
46、对于停机停电判断：借助电力系统传感器及设备运行传感器，判断发电机组是否停机或停电；本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种水力发电企业生产安全事故报告生成方法，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的一种水力发电企业生产安全事故报告生成方法，其特征在于：步骤1的子步骤为：步骤1.1、将安全事故至少分为十二种事故类型，其中包括人员被困、人身伤亡、经济损失、影响电力正常供应、影响电力系统运行安全、大坝事故、大坝异常、涉险、停机停电、网络安全、水淹厂房和重大设备损坏；深入剖析每种类型的独特特征与明确判断标准；
3.根据权利要求1所述的一种水力发电企业生产安全事故报告生成方法，其特征在于：步骤2的子步骤为：
4.根据权利要求1所述的一种水力发电企业生产安全事故报告生成方法，其特征在于：步骤3中事故类型的判断过程为：
5.根据权利要求4所述的一种水力发电企业生产安全事故报告生成方法，其特征在于：步骤3中事故严重程度的判断过程为：
6.根据权利要求1所述的一种水力发电企业生产安全事故报告生成方法，其特征在于：步骤4中，依据人工智能分析的结果，自动生成规范、详细的事故报告；报告内容涵盖事故发生时间、地点、类型、严重程度、已采取的措施以及后续处理建议
7.根据权利要求6所述的一种水力发电企业生产安全事故报告生成方法，其特征在于：报告的发送方式包括：
8.根据权利要求1所述的一种水力发电企业生产安全事故报告生成方法，其特征在于：步骤1.2中，十二种事故类型的判断标准为：
...【技术特征摘要】
1.一种水力发电企业生产安全事故报告生成方法，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的一种水力发电企业生产安全事故报告生成方法，其特征在于：步骤1的子步骤为：步骤1.1、将安全事故至少分为十二种事故类型，其中包括人员被困、人身伤亡、经济损失、影响电力正常供应、影响电力系统运行安全、大坝事故、大坝异常、涉险、停机停电、网络安全、水淹厂房和重大设备损坏；深入剖析每种类型的独特特征与明确判断标准；
3.根据权利要求1所述的一种水力发电企业生产安全事故报告生成方法，其特征在于：步骤2的子步骤为：
4.根据权利要求1所述的一种水力发电企业生产安全事故报告生成方法，其特征在于：步骤3中事故类型...
【专利技术属性】
技术研发人员：曹欢，江雨，邹毅，蔡伟，黄家志，吴礼贵，杨荣，罗金嵩，
申请(专利权)人：中国长江电力股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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