申请/专利权人：北京洁禹通环保科技有限公司

申请日：2024-02-22

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117764422B

主分类号：G06Q10/0637

分类号：G06Q10/0637;G06Q10/04;G06Q50/40;G06F16/9035;G06F16/901

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.26#授权;2024.04.12#实质审查的生效;2024.03.26#公开

摘要：本发明提供一种智慧节能运维管理云平台，涉及运维管理技术领域，包括：数据采集模块，用于实时获取设备的运行数据，并结合数据的采集时间，生成初始数据集；数据分析模块，用于对预设时段内的初始数据集进行分析，判断设备的实时运行状态，并对设备状态变化趋势进行预测，生成设备状态分析数据；运维模块，用于结合预设运维指标，将设备状态分析数据输入预设运维管理模型中，得到预设运维指标下的运维流程，并对相应的设备进行预见性维护；报表生成模块，用于获取运维后的设备运行数据，生成维后数据集，评估维护效果并生成运维数据分析报表。本发明可以对设备进行预见性维护，保证设备的正常运行，提升轨道交通的运行稳定性。

主权项：1.一种智慧节能运维管理云平台，其特征在于，包括：数据采集模块，用于通过物联网技术，实时获取设备的运行数据，同时，结合数据的采集时间，生成每一时刻下的初始数据集；数据分析模块，用于对预设时段内的所述初始数据集进行分析，判断设备的实时运行状态，同时，结合预设预测模型对设备状态变化趋势进行预测，基于判断结果和预测结果，生成设备状态分析数据；运维模块，用于结合预设运维指标，将所述设备状态分析数据输入预设运维管理模型中，得到所述预设运维指标下的运维流程，并基于所述运维流程，对相应的设备进行预见性维护；报表生成模块，用于获取运维后的设备运行数据，生成维后数据集，同时，结合所述预设运维指标，将所述维后数据集与初始数据集进行对比分析，评估维护效果并生成运维数据分析报表；其中，所述运维模块，包括：指标获取单元，用于基于预设算法获取系统匹配的系统运维指标，同时，基于端口接收的人工自定义运维指标，且结合各指标对应的优先级，综合生成预设运维指标；流程获取单元，用于结合所述预设运维指标，通过所述预设运维管理模型对设备状态分析数据进行分析，获取需要进行维护的运维设备列表，并匹配得到与设备对应的运维流程；运维单元，用于结合预设运维指标，按照所述运维流程对运维列表中的所有设备进行预见性维护；其中，所述流程获取单元，包括：数据解析子单元，用于获取所述设备状态分析数据，采集每一设备在预设时段内每一时刻下的判断结果以及每一时刻下对应的未来时刻的预测结果，按照时序生成所述预设时段内每一设备的状态变化表；对比子单元，用于将所述状态变化表中的同一设备在第一时刻对第二时刻的预测结果和所述第二时刻下的判断结果进行对比，生成每个第二时刻的对比结果以及差值修正系数；时间修正系数生成子单元，用于根据所述第一时刻与第二时刻之间的时间间隔，在预设间隔-系数匹配表中获取所述预设时段内每个第二时刻下的时间修正系数；综合修正子单元，用于结合所述差值修正系数和时间修正系数，对所述状态变化表中每个第二时刻下的所述预测结果进行修正，生成修正状态表；异常分析子单元，用于根据预设状态对照表对所述修正状态表中每一设备的判断结果和预测结果进行异常判定，获取所述修正状态表中的所有异常判断结果和异常预测结果，综合生成异常状态表；异常解析子单元，用于对所述异常状态表中的所有异常结果进行解析，获取对应的异常种类和异常等级，同时，基于所述异常种类和异常等级，生成异常核验指令；核验子单元，用于基于所述异常核验指令，调用与同一设备下异常结果的异常种类、异常等级均匹配的核验装置对设备的异常状态进行核验；流程确认子单元，用于结合核验结果以及预设运维指标，通过所述预设运维管理模型对同一设备下异常状态对应的时刻以及异常等级进行分析，确定设备的运维模式以及所述运维模式下的运维流程，其中，所述运维模式包括智能运维、人工运维以及远程运维；工单生成子单元，用于基于所述运维模式以及运维流程，获取空闲运维设备信息和运维人员信息，生成运维工单并派发至对应的运维设备和运维人员；其中，结合所述差值修正系数和时间修正系数，对所述状态变化表中每个第二时刻下的预测结果进行修正，包括：按照时序顺序截取所述状态变化表中n个时刻点的状态变化数据，生成截取数据组，并构建得到同一设备下的数据变化方阵A； ；其中，表示设备在第1时刻点下的实时数据值；表示设备在第1时刻点对第n时刻点的预测数据值；表示设备在第n时刻点的实时数据值；表示设备在第2时刻点的实时数据值；表示设备在第2时刻点对第n时刻点的预测数据值；对所述数据变化方阵进行归一化，得到标准矩阵B，其中，所述标准矩阵B中的每列用向量组bj表示，且j的取值为2,3,...,n，且，表示标准矩阵B中第j列中第1个元素的预测标准化值；表示标准矩阵B中第j列中第j个元素的实时标准化值；分别计算每列向量组bj的平均误差以及方差； ；其中，表示第i时刻对第j时刻的预测标准化值；基于所述平均误差以及方差，计算第j个时刻下第i个预测标准化值的误差指数，并构建得到每个时刻下的预测误差向量； ；将所述预测误差向量输入预设数据处理模型中进行分析确定第j时刻的第一误差趋势，并根据所述第一误差趋势匹配针对第j时刻的第一修正权重以及根据预测误差向量中存与为相邻关系的误差指数所确定的第二误差趋势，来匹配针对的第二修正权重；根据所述第一修正权重以及第二修正权重确定对的调整系数，并构建得到修正系数矩阵；确定所述标准矩阵B中每个实时数据与对应预测数据之间的时间间隔Tm，并根据所述预设间隔-系数匹配表，得到第j时刻下的时间修正系数Tj； ；其中，，为相邻两个时刻点间的单位时间间隔；为预设权重系数；n表示中数据值不为0的元素个数；n表示中数据值超出预设阈值的元素个数；为第j时刻下预测数据与实时数据的时间间隔均值；结合同一设备下的修正系数矩阵以及时间修正系数，对所述状态变化表中每一时刻下的预测数据值进行修正，并预测得到未来预设时刻的预测修正数据值，同时，通过预设拟合函数对所述预测数据值、预测修正数据值进行拟合处理，生成数据预测修正曲线和状态预测表。

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