【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于安全事故報告生成，特別涉及一種水力發電企業生產安全事故報告生成方法。
技術介紹
1、當前生產安全管理形勢下，社會大眾對危及生命財產安全的事件比較關心。自媒體越來越發達，生產安全事故如果沒有官方渠道快速報道引導輿論，容易被歪曲或給公眾造成誤解。現階段各部委和政府機關對生產安全事故比較關切，對信息報送都提出了內容和時限要求。但生產企業所處行業和可能發生的生產事故類型多樣，對企業安全管理人員水平要求較高。水力發電企業涉及用電安全、發電安全、高價值設備、大壩管理等，可能出現的安全事故和報送也比較多。
2、因此本專利技術要解決的技術問題是：現有的事故信息報送方法依賴于人工判斷和手動報送，導致在事故發生后，信息報送的時間較長，無法在短時間內完成報送。
技術實現思路
1、本專利技術所要解決的技術問題是提供一種水力發電企業生產安全事故報告生成方法，通過構建事故分類標準庫和部署傳感器網絡，實現自動化判斷和實時監測，確保在事故發生后短時間內完成初步報送。
2、為解決上述技術問題，本專利技術所采用的技術方案是：
3、一種水力發電企業生產安全事故報告生成方法，步驟為：
4、步驟1、判斷事故性質：構建事故分類標準庫，利用傳感器實時監控數據；
5、步驟2、采集事故參數：搭建數據采集平臺，對各種傳感器的數據進行集中采集與安全存儲；
6、步驟3、分析事故嚴重程度和類型：
7、步驟4、輸出事故報告。
8、優
9、步驟1.2、部署傳感器網絡，全方位覆蓋水力發電企業關鍵區域，涵蓋廠房內人員活動范圍、設備運行狀態以及大壩結構在內的重要部位；安裝高分辨率視頻監控設備，對核心區域實施實時圖像采集，確保能夠及時察覺異常狀況；傳感器精準采集溫度、壓力、水位、電流、電壓在內的關鍵參數，為準確判斷事故性質提供數據支撐；
10、步驟1.3、運用人工智能算法對采集到的數據進行深度分析；例如，借助機器學習算法對傳感器數據進行模式識別，高效判斷是否出現異常情況；對視頻圖像進行智能化分析，利用先進圖像識別技術精準檢測是否存在人員被困、設備損壞在內的狀況；綜合結合歷史事故數據與當前實時監測數據，全面、準確地判斷事故的性質與類型。
11、優選地，步驟2的子步驟為：
12、步驟2.1、采用壓力傳感器監測水壓力，判斷大壩安全狀況以及管道壓力是否正常；
13、步驟2.2、采用靈敏水位傳感器實時監測水庫水位、廠房內水位，判斷是否存在水淹廠房事故風險；
14、步驟2.3、采用溫度傳感器準確檢測設備溫度，及時判斷設備是否過熱，預防可能引發的火災事故；
15、步驟2.4、采用振動傳感器安裝在設備關鍵部位，實時監測設備振動情況，判斷設備運行是否異常；
16、步驟2.5、采用電流傳感器和電壓傳感器監測電力系統的電流和電壓，判斷是否存在電力供應問題或設備故障；
17、步驟2.6、搭建高效數據采集平臺，對各種傳感器的數據進行集中采集與安全存儲。
18、優選地，步驟3中事故類型的判斷過程為：
19、步驟3.1、假設傳感器數據向量為，經過自動編碼器的編碼過程得到低維、高信息量的特征表示，其中為自動編碼器的編碼函數；
20、對于視頻圖像數據，運用高性能卷積神經網絡（cnn）進行特征提取；假設視頻圖像為，經過?cnn?得到豐富的圖像特征向量，其中是?cnn?的特征提取函數；
21、步驟3.2、采用拼接融合方法，將傳感器數據特征和視頻圖像特征拼接在一起，得到融合特征；
22、運用注意力機制進行融合，設定注意力權重為，其中對應傳感器數據特征的權重，對應視頻圖像特征的權重；融合特征為，注意力權重通過神經網絡進行學習得到；
23、步驟3.3、將融合特征輸入到全連接神經網絡進行準確分類和預測；假設全連接神經網絡的函數為，則輸出事故的類型為。
24、優選地，步驟3中事故嚴重程度的判斷過程為：
25、步驟3.4、構建綜合評估指標：
26、定義綜合評估指標，它是多個參數的函數：
27、，
28、其中是各個參數的權重，通過對大量歷史數據的訓練確定；
29、步驟3.5、根據綜合評估指標的大小精準判斷事故的嚴重程度；設定不同的閾值區間，對應不同的嚴重程度級別：
30、當時為輕度，當時為中度，當時為重度。
31、充分利用人工智能更加準確地分析事故的嚴重程度和類型，為水力發電企業的生產安全提供強有力的保障；
32、優選地，步驟4中，依據人工智能分析的結果，自動生成規范、詳細的事故報告；報告內容涵蓋事故發生時間、地點、類型、嚴重程度、已采取的措施以及后續處理建議。
33、優選地，報告的發送方式包括：
34、（1）實時推送：通過安全可靠的短信、電子郵件方式將事故報告及時推送給相關人員；如企業管理人員、應急救援部門等；
35、（2）在線平臺：將事故報告上傳至企業內部安全管理平臺，方便相關人員隨時查閱和跟蹤事故處理進展；
36、（3）打印輸出：將事故報告打印出來，作為書面記錄留存，以備后續查閱與審計；
37、優選地，步驟1.2中，十二種事故類型的判斷標準為：
38、對于人員被困判斷：利用人員位置傳感器及視頻監控，檢測人員是否處于特定受限空間且行動受礙；
39、對于人身傷亡判斷：通過視頻監控及特定的生命體征監測傳感器，判斷是否有人員受傷或死亡；
40、對于經濟損失判斷：結合設備狀態傳感器及生產數據傳感器，評估事故造成的直接和間接經濟損失，包括設備損壞、停產損失；
41、對于影響電力正常供應判斷：采用電力參數傳感器，判斷電力供應是否中斷或不穩定；電力參數傳感器包括電流傳感器、電壓傳感器；
42、對于影響電力系統運行安全判斷：利用電力系統監測傳感器，判斷電力系統的穩定運行是否受到威脅；
43、對于大壩事故判斷：通過大壩結構監測傳感器，判斷大壩是否出現安全問題；（大壩結構監測傳感器包括壓力傳感器、位移傳感器；
44、對于大壩異常判斷：利用大壩狀態傳感器，判斷大壩是否存在異常情況；
45、對于涉險判斷：綜合多種傳感器數據，判斷事故是否可能導致潛在的危險；
46、對于停機停電判斷：借助電力系統傳感器及設備運行傳感器，判斷發電機組是否停機或停電；本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種水力發電企業生產安全事故報告生成方法，其特征在于：
2.根據權利要求1所述的一種水力發電企業生產安全事故報告生成方法，其特征在于：步驟1的子步驟為：步驟1.1、將安全事故至少分為十二種事故類型，其中包括人員被困、人身傷亡、經濟損失、影響電力正常供應、影響電力系統運行安全、大壩事故、大壩異常、涉險、停機停電、網絡安全、水淹廠房和重大設備損壞；深入剖析每種類型的獨特特征與明確判斷標準；
3.根據權利要求1所述的一種水力發電企業生產安全事故報告生成方法，其特征在于：步驟2的子步驟為：
4.根據權利要求1所述的一種水力發電企業生產安全事故報告生成方法，其特征在于：步驟3中事故類型的判斷過程為：
5.根據權利要求4所述的一種水力發電企業生產安全事故報告生成方法，其特征在于：步驟3中事故嚴重程度的判斷過程為：
6.根據權利要求1所述的一種水力發電企業生產安全事故報告生成方法，其特征在于：步驟4中，依據人工智能分析的結果，自動生成規范、詳細的事故報告；報告內容涵蓋事故發生時間、地點、類型、嚴重程度、已采取的措施以及后續處理建議
7.根據權利要求6所述的一種水力發電企業生產安全事故報告生成方法，其特征在于：報告的發送方式包括：
8.根據權利要求1所述的一種水力發電企業生產安全事故報告生成方法，其特征在于：步驟1.2中，十二種事故類型的判斷標準為：
...【技術特征摘要】
1.一種水力發電企業生產安全事故報告生成方法，其特征在于：
2.根據權利要求1所述的一種水力發電企業生產安全事故報告生成方法，其特征在于：步驟1的子步驟為：步驟1.1、將安全事故至少分為十二種事故類型，其中包括人員被困、人身傷亡、經濟損失、影響電力正常供應、影響電力系統運行安全、大壩事故、大壩異常、涉險、停機停電、網絡安全、水淹廠房和重大設備損壞；深入剖析每種類型的獨特特征與明確判斷標準；
3.根據權利要求1所述的一種水力發電企業生產安全事故報告生成方法，其特征在于：步驟2的子步驟為：
4.根據權利要求1所述的一種水力發電企業生產安全事故報告生成方法，其特征在于：步驟3中事故類型...
【專利技術屬性】
技術研發人員：曹歡，江雨，鄒毅，蔡偉，黃家志，吳禮貴，楊榮，羅金嵩，
申請(專利權)人：中國長江電力股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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