本申請涉及電力安全生產(chǎn)，特別是涉及一種風(fēng)險(xiǎn)評估方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品。

背景技術(shù)：

1、隨著電力行業(yè)的快速發(fā)展，電力設(shè)備的規(guī)模和復(fù)雜性不斷增加，保障員工的安全和健康已成為行業(yè)發(fā)展的核心任務(wù)之一。由于電力生產(chǎn)作業(yè)環(huán)境中存在高壓、高溫、大電流等危險(xiǎn)因素，員工在進(jìn)行設(shè)備維護(hù)、操作或事故處理時(shí)，常常面臨諸多職業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。此外，隨著智能電網(wǎng)和新能源的廣泛應(yīng)用，電力系統(tǒng)的復(fù)雜性顯著提升，新型風(fēng)險(xiǎn)因素不斷涌現(xiàn)，對傳統(tǒng)的安全防護(hù)和風(fēng)險(xiǎn)管理提出了新的挑戰(zhàn)。

2、近年來，電力行業(yè)安全事故頻發(fā)，促使企業(yè)和監(jiān)管機(jī)構(gòu)更加重視人身風(fēng)險(xiǎn)管理。然而，傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)評估方法往往依賴于經(jīng)驗(yàn)和主觀判斷，導(dǎo)致評估的準(zhǔn)確性不高，難以有效應(yīng)對日益復(fù)雜的作業(yè)環(huán)境。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、基于此，有必要針對上述技術(shù)問題，提供一種能夠提高電力行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評估準(zhǔn)確性的風(fēng)險(xiǎn)評估方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品。

2、第一方面，本申請?zhí)峁┝艘环N風(fēng)險(xiǎn)評估方法，包括：

3、獲取預(yù)設(shè)區(qū)域范圍內(nèi)電力行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集合；風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集合至少包括電力事故數(shù)據(jù)和操作人員數(shù)據(jù)；

4、利用數(shù)據(jù)挖掘算法對風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集合進(jìn)行特征提取處理，得到風(fēng)險(xiǎn)特征；

5、將風(fēng)險(xiǎn)特征輸入預(yù)先訓(xùn)練好的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型中，得到風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測結(jié)果；風(fēng)險(xiǎn)檢測結(jié)果用于對預(yù)設(shè)區(qū)域范圍內(nèi)電力行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評估。

6、在其中一個(gè)實(shí)施例中，上述利用數(shù)據(jù)挖掘算法對風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取處理，得到風(fēng)險(xiǎn)特征，包括：

7、利用數(shù)據(jù)挖掘算法計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集合中各風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)的發(fā)生頻率，得到多個(gè)頻率數(shù)據(jù)；

8、基于多個(gè)頻率數(shù)據(jù)，生成針對風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集合的多個(gè)頻繁項(xiàng)集；

9、針對每一頻繁項(xiàng)集，對頻繁項(xiàng)集中的子集進(jìn)行關(guān)聯(lián)處理，得到頻繁項(xiàng)集對應(yīng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則；

10、將頻繁項(xiàng)集和頻繁項(xiàng)集對應(yīng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則確定為風(fēng)險(xiǎn)特征。

11、在其中一個(gè)實(shí)施例中，上述基于多個(gè)頻率數(shù)據(jù)，生成針對風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集合的多個(gè)頻繁項(xiàng)集，包括：

12、對多個(gè)頻率數(shù)據(jù)進(jìn)行排序處理，得到排序信息；

13、基于排序信息對風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集合進(jìn)行處理，得到多個(gè)頻繁項(xiàng)集。

14、在其中一個(gè)實(shí)施例中，上述基于排序信息對風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集合進(jìn)行處理，得到多個(gè)頻繁項(xiàng)集，包括：

15、基于排序信息，對風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集合中不同類型的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行至少一次組合處理，直至生成的候選頻繁項(xiàng)集不滿足預(yù)設(shè)的最小支持度閾值為止，并將最后一次生成的候選頻繁項(xiàng)集確定為頻繁項(xiàng)集。

16、在其中一個(gè)實(shí)施例中，上述基于排序信息對風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集合進(jìn)行處理，得到多個(gè)頻繁項(xiàng)集，包括：

17、基于排序數(shù)據(jù)，將頻率數(shù)據(jù)對應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)插入到預(yù)先建立的頻繁模式樹中；

18、從頻繁模式樹中提取頻繁項(xiàng)集。

19、在其中一個(gè)實(shí)施例中，上述風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型的訓(xùn)練過程，包括：

20、獲取訓(xùn)練樣本集；訓(xùn)練樣本集包括多個(gè)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)樣本子集；

21、基于多個(gè)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)樣本子集和預(yù)設(shè)微調(diào)算法對初始風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型進(jìn)行微調(diào)，得到訓(xùn)練好的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型。

22、在其中一個(gè)實(shí)施例中，該方法還包括：

23、將風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測結(jié)果和風(fēng)險(xiǎn)實(shí)測結(jié)果進(jìn)行比對，計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型的性能指標(biāo)；

24、在性能指標(biāo)不滿足預(yù)設(shè)閾值的情況下，對風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型進(jìn)行優(yōu)化處理。

25、第二方面，本申請還提供了一種風(fēng)險(xiǎn)評估裝置，包括：

26、數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取預(yù)設(shè)區(qū)域范圍內(nèi)電力行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集合；風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集合至少包括電力事故數(shù)據(jù)和操作人員數(shù)據(jù)；

27、特征提取模塊，用于利用數(shù)據(jù)挖掘算法對風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集合進(jìn)行特征提取處理，得到風(fēng)險(xiǎn)特征；

28、特征輸入模塊，用于將風(fēng)險(xiǎn)特征輸入預(yù)先訓(xùn)練好的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型中，得到風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測結(jié)果；風(fēng)險(xiǎn)檢測結(jié)果用于對預(yù)設(shè)區(qū)域范圍內(nèi)電力行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評估。

29、第三方面，本申請還提供了一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，處理器執(zhí)行計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)以下步驟：

30、獲取預(yù)設(shè)區(qū)域范圍內(nèi)電力行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集合；風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集合至少包括電力事故數(shù)據(jù)和操作人員數(shù)據(jù)；

31、利用數(shù)據(jù)挖掘算法對風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集合進(jìn)行特征提取處理，得到風(fēng)險(xiǎn)特征；

32、將風(fēng)險(xiǎn)特征輸入預(yù)先訓(xùn)練好的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型中，得到風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測結(jié)果；風(fēng)險(xiǎn)檢測結(jié)果用于對預(yù)設(shè)區(qū)域范圍內(nèi)電力行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評估。

33、第四方面，本申請還提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)以下步驟：

34、獲取預(yù)設(shè)區(qū)域范圍內(nèi)電力行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集合；風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集合至少包括電力事故數(shù)據(jù)和操作人員數(shù)據(jù)；

35、利用數(shù)據(jù)挖掘算法對風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集合進(jìn)行特征提取處理，得到風(fēng)險(xiǎn)特征；

36、將風(fēng)險(xiǎn)特征輸入預(yù)先訓(xùn)練好的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型中，得到風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測結(jié)果；風(fēng)險(xiǎn)檢測結(jié)果用于對預(yù)設(shè)區(qū)域范圍內(nèi)電力行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評估。

37、第五方面，本申請還提供了一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，該計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)以下步驟：

38、獲取預(yù)設(shè)區(qū)域范圍內(nèi)電力行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集合；風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集合至少包括電力事故數(shù)據(jù)和操作人員數(shù)據(jù)；

39、利用數(shù)據(jù)挖掘算法對風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集合進(jìn)行特征提取處理，得到風(fēng)險(xiǎn)特征；

40、將風(fēng)險(xiǎn)特征輸入預(yù)先訓(xùn)練好的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型中，得到風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測結(jié)果；風(fēng)險(xiǎn)檢測結(jié)果用于對預(yù)設(shè)區(qū)域范圍內(nèi)電力行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評估。

41、上述風(fēng)險(xiǎn)評估方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品，先獲取預(yù)設(shè)區(qū)域范圍內(nèi)電力行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集合；該風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集合至少包括電力事故數(shù)據(jù)和操作人員數(shù)據(jù)；接著，利用數(shù)據(jù)挖掘算法對所述風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集合進(jìn)行特征提取處理，得到風(fēng)險(xiǎn)特征；最后，將所述風(fēng)險(xiǎn)特征輸入預(yù)先訓(xùn)練好的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型中，得到風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測結(jié)果；所述風(fēng)險(xiǎn)檢測結(jié)果用于對所述預(yù)設(shè)區(qū)域范圍內(nèi)電力行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評估；該方法中，通過獲取預(yù)設(shè)區(qū)域范圍內(nèi)的電力行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集合，并利用數(shù)據(jù)挖掘算法對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析和特征提取，可以快速識(shí)別出潛在的風(fēng)險(xiǎn)因素。相比傳統(tǒng)依靠經(jīng)驗(yàn)和手工分析的方式，這種方法能夠更精確地識(shí)別出與電力事故高度相關(guān)的特征，極大提高風(fēng)險(xiǎn)評估的準(zhǔn)確性。另外，通過將風(fēng)險(xiǎn)特征輸入預(yù)先訓(xùn)練好的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型，能夠在風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型的幫助下生成準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測結(jié)果?；谶@些預(yù)測結(jié)果，電力行業(yè)管理者可以對各區(qū)域的安全狀況進(jìn)行預(yù)判，并采取相應(yīng)的預(yù)防措施，從而減少事故發(fā)生的可能性，增強(qiáng)全局性的風(fēng)險(xiǎn)控制能力。

技術(shù)特征：

1.一種風(fēng)險(xiǎn)評估方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用數(shù)據(jù)挖掘算法對所述風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取處理，得到風(fēng)險(xiǎn)特征，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于多個(gè)所述頻率數(shù)據(jù)，生成針對所述風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集合的多個(gè)頻繁項(xiàng)集，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述排序信息對所述風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集合進(jìn)行處理，得到多個(gè)所述頻繁項(xiàng)集，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述排序信息對所述風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集合進(jìn)行處理，得到多個(gè)所述頻繁項(xiàng)集，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1至5任意一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型的訓(xùn)練過程，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1至5任意一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

8.一種風(fēng)險(xiǎn)評估裝置，其特征在于，所述裝置包括：

9.一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的方法的步驟。

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的方法的步驟。

技術(shù)總結(jié)
本申請涉及一種風(fēng)險(xiǎn)評估方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括：獲取預(yù)設(shè)區(qū)域范圍內(nèi)電力行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集合；所述風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集合至少包括電力事故數(shù)據(jù)和操作人員數(shù)據(jù)；利用數(shù)據(jù)挖掘算法對所述風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集合進(jìn)行特征提取處理，得到風(fēng)險(xiǎn)特征；將所述風(fēng)險(xiǎn)特征輸入預(yù)先訓(xùn)練好的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型中，得到風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測結(jié)果；所述風(fēng)險(xiǎn)檢測結(jié)果用于對所述預(yù)設(shè)區(qū)域范圍內(nèi)電力行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評估。采用本方法能夠提高電力行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評估準(zhǔn)確性。

技術(shù)研發(fā)人員：華煌圣,孫嘉興,張璞,周健,黎穎,劉健欣,徐敏,劉通,毛志宇,李晨
受保護(hù)的技術(shù)使用者：廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司廣州供電局
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/9